当我翻阅这本书时,我感觉作者似乎对“如何计算”抱有近乎痴迷的热情,却对“为什么要计算”和“计算结果意味着什么”不那么热衷。例如,在讲解方差分析(ANOVA)时,书中详细列举了单因素、双因素方差分析的计算步骤,甚至包括手算卡方检验的详细流程,这对于理解计算过程本身是有帮助的。然而,它在解释为什么在某些情况下我们宁愿选择非参数方法,也不愿勉强使用参数检验时,却显得非常敷衍,只是简单地提了一句“当数据不符合正态分布假设时”。真正让我感到失望的是其在数据可视化方面的缺失。在如今这个图像胜过文字的时代,一本关于统计学的书籍,竟然只提供了几张非常基础的直方图和散点图的理论描述,而没有深入讨论如何利用现代可视化工具来揭示数据中的隐藏模式,或者如何通过图表来有效地传达统计结论。这种对实践应用和现代工具的忽视,让这本书的价值大打折扣。它更像是三十年前出版的教材,虽然理论框架仍在,但已经跟不上时代对统计应用的需求步伐了。
评分这本名为《统计学》的书,读完之后给我的感觉是,它更像是一本严谨的学术论文集,而不是一本面向大众的入门读物。作者在开篇就深入探讨了概率论的基础,各种公式和定义铺天盖地而来,即便是对数学稍有接触的读者,也会感到吃力。书中对贝叶斯定理的阐述尤其详尽,不仅仅停留在公式层面,还结合了大量的历史背景和哲学思辨,这一点虽然体现了作者深厚的学术功底,但对于初学者来说,无疑是增加了理解的门槛。我尝试着跟着书中的步骤去推导一些简单的方差公式,结果发现,书中的跳跃性非常大,很多中间步骤被省略了,留给读者的想象空间太大,导致我不得不频繁地查阅其他参考资料才能勉强跟上思路。例如,在讨论中心极限定理的应用时,作者直接给出了一个复杂的多元正态分布模型,却鲜有针对现实世界中数据如何被抽象为该模型的具体案例分析。整体来看,这本书的优点在于其理论的深度和广度,几乎涵盖了统计学的各个分支,但其缺点也同样明显——它似乎更侧重于展示知识体系的完整性,而非帮助读者建立直观的理解和应用能力。对于那些已经有扎实数学基础,希望深入研究统计学理论的人来说,这本书或许是珍宝,但对于想通过它来快速掌握数据分析技能的职场人士,我恐怕要持保留意见了。它更像是一本供研究者在图书馆里细细品读的工具书,而非能陪你在咖啡馆里快速翻阅的良伴。
评分我翻开这本书,期待着能看到一些关于如何解读数据背后的故事,如何利用统计工具来指导商业决策的鲜活案例。然而,这本书给我的感觉更像是走进了一个布满精密仪器的实验室,冰冷而精确。书中对描述性统计的介绍,几乎完全被各种假设检验的细节所淹没。印象最深的是关于非参数检验的部分,作者用了足足三章的篇幅来比较威尔科克森秩和检验和曼-惠特尼U检验的细微差别,甚至精确到计算样本量时应该采用哪种修正因子。虽然这种精细度值得称赞,但对于我这种需要快速解决实际问题的人来说,这些细节显得过于繁琐和脱离实际。我尤其想知道,当现实中的数据出现严重偏态时,我们应该优先考虑哪种稳健的回归方法,但书中对此的讨论非常理论化,缺乏对比实验或模拟结果的支持。书中充斥着大量的希腊字母和复杂的矩阵运算,阅读过程中,我常常感觉自己像是被困在一个数学迷宫里,每一步推导都小心翼翼,生怕踏错一步就全盘皆输。这本书的排版和图示也显得有些陈旧,图表往往是黑白的,缺乏现代统计软件输出的那种直观性和色彩引导,这进一步削弱了它在实际应用层面的吸引力。总而言之,它成功地构建了一个严密的统计理论框架,但这个框架太过抽象,使得数据分析的“艺术感”和“直觉性”在其中几乎无处安放。
评分这本书的结构安排让我感到非常不适应,它采取了一种自上而下的螺旋上升式讲解方式,每一章都在前面章节的基础上引入更复杂的概念,但缺乏清晰的知识点串联和阶段性的小结。比如,在讲完假设检验的流程后,紧接着就进入了非参数统计的复杂领域,中间缺少一个过渡章节来巩固基础知识点的实际应用。我希望看到的是,能够用一个贯穿始终的案例,比如对某种药物疗效的长期跟踪研究,来串联起描述性统计、抽样分布、参数估计和假设检验的全过程,这样能极大地增强学习的连贯性和趣味性。但这本书中,案例是零散的,常常是几道孤立的习题,缺乏故事性。阅读体验上,这本书的专业术语密集度极高,几乎没有解释性的比喻或类比来帮助非专业读者建立心理模型。我读完后,虽然能背诵出一些定义,但在面对一个全新的、略微复杂的实际问题时,我依然不知道应该调用书中哪一部分的知识体系去进行分析。这本书的定位,似乎更偏向于为那些准备参加高级资格考试的学生准备的“应试手册”,而非一本旨在培养统计思维的启蒙读物。
评分这本书的叙事风格极其克制,仿佛作者在向一位已经完全理解统计学基本概念的同行介绍他最新的研究成果,而不是在向一个求知若渴的新手传授知识。让我感到困惑的是,它对统计推断的介绍,几乎完全围绕着P值和显著性水平展开,对于近年来统计学界愈发重视的效应量(Effect Size)和置信区间(Confidence Intervals)的解读,着墨甚少。在探讨线性回归模型时,书中花费了大量篇幅去论证最小二乘法的最优性,却几乎没有提及如何处理多重共线性问题,或者如何通过残差分析来诊断模型假设是否被违反。读到关于时间序列分析的那几章,更是如坠云里雾里,模型设定和参数估计的描述,完全基于随机过程的理论推导,对于如何选择合适的ARIMA模型阶数,书中给出的指导仅仅是“通过观察自相关函数和偏自相关函数来判断”,这种经验性的建议,与前文那些一丝不苟的公式推导形成了鲜明的对比,显得有些突兀。这本书的语言是纯粹的、去情感化的,它不鼓励读者去“质疑”数据,只要求读者“服从”已有的统计框架。对于一个渴望了解统计学如何帮助我们在不确定世界中做出更好判断的人来说,这本书提供的视角似乎太过狭隘和教条化了。
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评分很喜欢(奥地利)弗洛伊德,他的每一本书几本上都有,这本弗洛伊德日常生活的精神病理学很不错,弗洛伊德日常生活的精神病理学中弗洛伊德将他的发现加以总结,形成了一种全新的、最富创见的心理学说,并将这一学说全面推广到哲学、社会、宗教、文化领域,形成了一个庞大的思想体系。弗洛伊德日常生活的精神病理学毫不夸张地说,绕过弗洛伊德来谈论20世纪的心理学史,那是完全不可能的。弗洛伊德日常生活的精神病理学讲述弗洛伊德对现代心理学的最大贡献,莫过于提出了精神分析的理论与疗法。但具体说来,这类理论及相应疗法会涉及各式各样的心理或行为的主题,比如梦、记忆、各种原始欲望、本能、自残倾向等等。意识分层论是弗洛伊德划分不同精神现象的早期典范。他认为,人的心理现象分为三个层次,分别是意识()的层次、潜意识(,又译无意识)的层次,以及作为二者之中介的前意识(,又译下意识)的层次。20世纪是心理学发展壮大并俨然成为一门精神科学的黄金时代。此间新说层出、大师云集,但若要选出最重要、最具有原创性的人物和学派,则非西格蒙德·弗洛伊德()及其创立的精神分析学派莫属。一个世纪以来,弗洛伊德的声名可谓家喻户晓。他提出的许多理论与方法,比如潜意识心灵和压抑的防卫机制理论医患关系的转移理论以及将性欲重新定义为人类生活的初始动力,把梦解释为洞察潜意识欲望的资源还有包括自由联想法在内的各种治疗技术等,其意义已经不仅局限于学术思想的推陈出新,更使一般人对于心理现象的知识、常识,以及医疗机构关于心理疾病的临床诊断和治疗,产生了革命性的认知推进。因此毫不夸张地说,绕过弗洛伊德来谈论20世纪的心理学史,那是完全不可能的。弗洛伊德于1856年5月6日(另一说是3月6日)出生在德国弗莱堡的一个犹太家庭中。他有三个弟弟和五个妹妹,此外还有一个同父异母的哥哥。他四岁时,全家迁居到奥地利的维也纳。1873年,弗洛伊德考入维也纳大学,此间一直名列前茅,并在1881年取得医学博士学位。此后十年中,他供职于一家精神病诊所,还曾与杰出的精神病专家让·夏尔科以及内科专家约瑟夫·布鲁尔一起共事。1895年,弗洛伊德了他的第一本论著歇斯底里论集。而真正奠定其专业地位的,则是他的第二本著作,举世闻名的梦的解析(又译为释梦)。但事实上,这部书1900年初版的时候,主流学术界对他的见解深感震惊,遂视之为奇谈怪论而加以指责。他凭借这部书赢得声誉,那只是后来的事情。1902年,弗洛伊德在维也纳组织了一个心理学研究小组,后来斐声学界的阿德勒与荣格正是其中的成员。1905年,他了另一部代表作品性学三论,1907年则了日常生活的精神病理学的修订版。1908年,弗洛伊
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评分书不错物流很慢 希望可以改进物流
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评分书籍还是很不错的,没有缺页少页。
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