統計學及其應用（原書第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 薩拉·博斯勞（Sarah Boslaugh） 著，孫怡帆 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 應用統計學
• 數據分析
• 概率論
• 數理統計
• 統計方法
• 迴歸分析
• 實驗設計
• 抽樣調查
• 統計建模

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111533887

版次：1

商品編碼：11972804

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 統計學精品譯叢

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：529

內容簡介

本書是一本簡明的統計學入門書，每章都有豐富的圖錶、示例，深入淺齣，易於理解。本書比一般大的大學教材更具實踐性，不強調計算，而是強調統計推理，特彆是思考數據、利用統計，何時以及如何應用各種統計檢驗，教讀者在各種研究和應用領域使用和理解統計學。

目錄

前言
第1章測量的基本概念
測量
測量水平
真實分數和誤差分數
信度和效度
測量偏倚
練習
第2章概率
關於公式
基本概念
概率的定義
貝葉斯定理
統計方法
練習
?第3章推斷統計
概率分布
自變量和因變量
總體和樣本
中心極限定理
假設檢驗
置信區間
p值
Z統計量
數據變換
練習
第4章描述統計和統計圖
總體和樣本
集中趨勢測度
離散測度
離群點
圖示法
條形圖
雙變量圖
練習
第5章分類數據分析
RxC列聯錶
卡方分布
卡方檢驗
費希爾精確檢驗
McNemar配對檢驗
比例：大樣本情況
分類數據的相關性
李剋特量錶與語義差異量錶
練習
?第6章f檢驗
f分布
單樣本f檢驗
重復觀測樣本c檢驗
異方差f檢驗
練習
第7章Pearson相關係數
相關性
散點圖
Pearson相關係數
判定係數
練習
第8章迴歸分析和方差分析導論
廣義綫性模型
綫性迴歸
方差分析
手算簡單的迴歸分析
練習
第9章多因素方差分析和協方差分析
多因素方差分析
協方差分析
練習
第10章多元綫性迴歸
多元綫性迴歸模型
練習
第ll章Logistic迴歸、多項Logistic迴歸和多項式迴歸
Logistic迴歸
多項Logistic迴歸
多項式迴歸
過擬閤
練習
第1 2章因子分析、聚類分析和判彆函數分析
因子分析
聚類分析
判彆函數分析
練習
第13章非參數統計
組間設計
組內設計
練習
第1 4章商業和質量改進統計
指數
時間序列
決策分析
質量改進
練習
第1 5章醫學和流行病學統計
發病頻率的測量
比、比例和比率
患病率和發病率
粗比率、特定類彆比率和標準比率
風險比
幾率比
混淆、分層分析和Mantel-Haenszel常見幾率比
勢分析
樣本量的計算
練習
第1 6章教育和心理統計
百分位
標準化得分
測驗編製
經典測驗理論：真分數模型
綜閤考試的信度
內部一緻性測度
題目分析
題目反應理論
練習
第17章數據管理
一個方法，而不是一堆訣竅
管理係統
碼本
矩形數據文件
電子錶格和關係數據庫
檢查新的數據文件
字符串數據和數值數據
缺失數據
第1 8章研究設計
研究設計基礎
觀察研究 ’
擬試驗研究
試驗研究
收集試驗數據
試驗設計的例子
第1 9章用統計交流
一般的注意事項
第20章統計評論
評價整篇文章
統計的誤用
常見問題
快速核查錶
研究設計中的問題
描述統計
推斷統計
附錄A基本數學知識
附錄B統計軟件包簡介
附錄C參考文獻
附錄D常見分布的概率錶
附錄E在綫資源
附錄F統計術語錶

前言/序言

深度學習與神經網絡：構建智能係統的基石 內容簡介 本書深入探討瞭現代人工智能領域的核心——深度學習與神經網絡。它不僅全麵梳理瞭人工神經網絡的理論基礎，更聚焦於當前最前沿、最實用的深度學習模型及其在實際問題中的應用。全書結構嚴謹，由淺入深，旨在為讀者構建一個堅實的理論框架，並提供充足的實踐指導，使其能夠獨立設計、訓練和優化復雜的深度學習係統。 第一部分：神經網絡基礎與核心原理 本書伊始，首先對傳統的機器學習範式進行瞭迴顧與批判性分析，從而引齣深度學習的必然性與優勢。 第一章：神經元模型與感知機 本章從生物學神經元模型齣發，詳細闡述瞭人工神經元（如M-P模型）的數學形式。重點解析瞭感知機（Perceptron）的工作原理，包括其綫性分類能力與局限性。隨後，引入瞭激活函數（如Sigmoid, Tanh, ReLU等）的概念，探討瞭非綫性引入對模型錶達能力的關鍵作用。本章通過清晰的數學推導，奠定瞭理解復雜網絡結構的基礎。 第二章：多層前饋網絡與反嚮傳播 這是全書理論構建的基石。本章係統介紹瞭多層前饋網絡（MLP）的結構，著重講解瞭網絡如何通過層級結構實現特徵的逐步抽象。核心內容聚焦於反嚮傳播（Backpropagation）算法的推導。我們將利用鏈式法則，詳盡剖析誤差如何從輸齣層高效地迴傳至輸入層，並據此計算齣每一層參數的梯度。為確保讀者透徹理解，本章提供瞭詳細的矩陣運算和嚮量化實現說明。 第三章：優化算法與正則化技術 高效的訓練依賴於強大的優化器。本章首先介紹瞭基礎的梯度下降法及其變體（如SGD、Momentum）。隨後，深入探討瞭自適應學習率優化算法，包括Adagrad、RMSprop，以及目前工業界廣泛使用的Adam和Nadam優化器的工作機製及其收斂特性分析。此外，我們討論瞭過擬閤問題，並係統介紹瞭主要的正則化手段，如L1/L2正則化、Dropout機製的設計哲學與應用場景，以及早停法（Early Stopping）的實踐要點。 第二部分：核心深度學習架構 在掌握瞭基本原理後，本書轉嚮介紹專門用於處理特定類型數據的經典深度網絡架構。 第四章：捲積神經網絡（CNN） CNN是圖像處理領域的絕對主力。本章詳細解析瞭捲積操作的數學本質、特徵提取的層級結構。內容涵蓋瞭捲積核（Filter）的設計、步幅（Stride）、填充（Padding）策略。重點解析瞭經典網絡結構，如LeNet、AlexNet、VGG網絡的設計思想。隨後，深入剖析瞭更先進的結構，如殘差網絡（ResNet）如何通過“跳躍連接”解決梯度消失問題，以及Inception模塊如何實現多尺度特徵的有效融閤。本章還包含瞭目標檢測中的基礎概念，如區域提議網絡（RPN）的初步介紹。 第五章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 針對時間序列、自然語言等序列數據，本章詳細介紹瞭循環神經網絡。首先解釋瞭RNN的循環結構及其在處理序列依賴性方麵的固有挑戰——梯度爆炸與消失。接著，篇幅集中於長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構與門控機製，闡述瞭它們如何通過精巧的門控單元（輸入門、遺忘門、輸齣門）來控製信息的流動和長期記憶的維護。此外，還簡要介紹瞭雙嚮RNN（Bi-RNN）在需要上下文信息的任務中的應用。 第六章：注意力機製與Transformer模型 注意力機製被認為是深度學習領域自RNN時代以來最重要的突破之一。本章首先解釋瞭自注意力（Self-Attention）的核心思想——動態地衡量輸入序列中不同元素之間的相關性權重。隨後，本書詳細構建瞭Transformer模型，解析瞭其編碼器-解碼器架構，並深入探討瞭多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行計算優勢。本章特彆強調瞭位置編碼（Positional Encoding）在沒有循環結構下如何保持序列順序信息的重要性。 第三部分：前沿技術與實際應用 本部分將理論與實踐緊密結閤，介紹當前研究熱點和實戰技巧。 第七章：生成模型：GAN與VAE 生成式模型是人工智能的另一重要方嚮。本章首先係統介紹生成對抗網絡（GANs），詳細闡述瞭生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的對抗訓練過程，並分析瞭模式崩潰（Mode Collapse）等常見訓練難題及WGAN等改進方法。隨後，本書轉嚮變分自編碼器（VAE），從概率論和信息論的角度解釋瞭其潛在空間（Latent Space）的構建與重參數化技巧（Reparameterization Trick），並對比瞭GAN與VAE在數據生成質量和可控性上的差異。 第八章：遷移學習與預訓練模型 在數據稀缺的實際場景中，遷移學習至關重要。本章詳細介紹瞭預訓練模型的概念，如ImageNet上預訓練的CNN模型，以及自然語言處理中的BERT、GPT係列模型的架構思想。重點講解瞭如何利用這些預訓練權重進行模型微調（Fine-tuning）和特徵提取（Feature Extraction），並討論瞭適應不同任務時的策略選擇。 第九章：模型部署與可解釋性 成功的深度學習項目需要將模型投入實際使用。本章探討瞭模型量化、剪枝（Pruning）等模型壓縮技術，以優化推理速度和資源占用。同時，鑒於深度學習的“黑箱”特性，本章專門引入瞭模型可解釋性（XAI）的概念，講解瞭如LIME和SHAP等方法，幫助理解模型做齣特定預測的依據，這對於高風險領域的應用至關重要。 結語 本書的撰寫風格力求嚴謹而務實，旨在成為一本可供長期參考的專業教材與實踐指南。讀者在完成本書的學習後，將不僅掌握深度學習的數學原理，更能熟練運用前沿框架（如TensorFlow/PyTorch）解決復雜的現實世界問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對社會科學研究方法論感興趣的學生，平時在閱讀文獻時，經常會遇到各種統計分析的術語和方法，因此我一直想找一本能夠係統梳理和解釋這些方法的書籍。《統計學及其應用（原書第2版）》這本書，以其嚴謹的學術態度和清晰的講解風格，完全滿足瞭我的需求。本書對於各種統計推斷方法，如置信區間的構建、不同類型的t檢驗和卡方檢驗的原理與應用，都進行瞭深入而細緻的闡述，並且結閤瞭社會科學研究中的實際案例，讓我能夠更好地理解這些方法在論文寫作和數據分析中的作用。我尤其欣賞書中對於統計模型假設的強調，以及對結果解釋的審慎態度，這對於培養嚴謹的科研思維至關重要。它教導我們不能簡單地套用公式，而是要理解方法的適用條件和潛在的局限性。書中還提到瞭一些高級的統計技術，如方差分析和時間序列分析，雖然我目前還沒有深入學習，但這些章節為我未來的研究方嚮提供瞭清晰的指引。這本書的深度和廣度都達到瞭很高的水平，對於任何希望在社會科學領域進行實證研究的人來說，都絕對是不可或缺的參考工具。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據分析懷有濃厚興趣的研究生，平時的工作和學習中經常會遇到需要處理和解讀大量數據的情況，因此我一直在尋找一本能夠係統性地提升我統計學素養的教材。《統計學及其應用（原書第2版）》在我看來，正是這樣一本集理論深度與實踐指導於一體的優秀著作。本書的結構設計非常閤理，邏輯清晰，從基礎的描述性統計到更高級的推斷性統計，再到各種應用模型，層層遞進，讓學習者能夠逐步建立起完整的統計學知識體係。我特彆喜歡書中對概率論部分的闡述，作者不僅清晰地解釋瞭各種概率分布的含義和應用場景，還通過巧妙的例子展示瞭如何利用概率論來量化不確定性。更難能可貴的是，本書在講解各種統計方法時，並沒有停留在理論層麵，而是非常注重其在不同學科領域的實際應用，這對於我這樣的跨學科研究者來說，極大地拓展瞭我的思路。例如，在講解假設檢驗時，書中結閤瞭醫學研究中臨床試驗的例子，讓我深刻理解瞭統計顯著性在科學決策中的重要作用。雖然有些章節的數學推導略顯復雜，但附帶的解釋和說明能夠幫助我理解其背後的邏輯。總的來說，這本書的係統性和應用性都非常強，是一本值得反復研讀的統計學參考書。

評分☆☆☆☆☆

我偶然間翻閱瞭這本《統計學及其應用（原書第2版）》，原以為會是一本枯燥乏味的教科書，沒想到卻給我帶來瞭意想不到的驚喜。這本書的文字風格非常有趣，作者仿佛是一位經驗豐富的老師，用一種輕鬆、幽默的口吻與讀者交流，讓原本可能令人望而生畏的統計學知識變得生動活潑。我尤其喜歡書中對一些經典統計悖論的探討，例如辛普森悖論，作者通過生動的案例分析，揭示瞭數據錶麵現象背後可能隱藏的誤導性，讓我對數據解讀有瞭更深層次的認識。這本書並沒有一味地堆砌公式和定理，而是注重培養讀者的統計思維能力，教會我們如何用統計學的視角去觀察和分析世界。它鼓勵我們批判性地思考數據，理解統計模型的假設和局限性，而不是盲目地相信任何一個統計結果。書中還穿插瞭一些曆史故事和統計學傢的軼事，這些內容不僅增加瞭閱讀的趣味性，也讓我們對統計學的發展曆程有瞭更直觀的瞭解。對於那些對統計學感到好奇，但又不知從何下手的人來說，這本書絕對是一個絕佳的入門讀物，它能夠點燃你對這個領域的興趣，並為你打開一扇新的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學及其應用（原書第2版）》給我留下瞭極其深刻的印象，盡管我不是統計學領域的專傢，甚至可以說是初學者，但我被這本書的講解深度和廣度深深吸引。從最基礎的概念入手，作者用一種循序漸進的方式，將原本可能枯燥乏味的統計學原理，以一種令人容易理解的方式呈現齣來。尤其令我贊賞的是，書中大量引入瞭實際案例，這些案例涵蓋瞭經濟、金融、市場營銷、甚至一些日常生活的場景，讓我能夠清晰地看到統計學在解決現實問題中的強大力量。我記得在學習關於迴歸分析的章節時，書中給齣瞭一個利用曆史銷售數據預測未來銷量的案例，通過清晰的步驟和圖錶分析，我竟然能夠大緻理解模型的構建過程和結果的解讀，這對於一個非專業人士來說，是極大的鼓舞。此外，本書在圖示方麵的運用也做得非常齣色，各種統計圖錶清晰明瞭，直觀地展示瞭數據間的關係和趨勢，極大地減輕瞭我的閱讀負擔，也加深瞭我的理解。盡管書中涉及瞭一些數學公式，但作者並沒有將其作為主要障礙，而是通過生動的解釋和類比，讓這些公式變得生動起來，不再是冰冷的符號。對於那些想要係統學習統計學，並希望將其應用於實際工作中的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個絕佳的起點，甚至可以說是寶藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一名軟件工程師，我常常需要在項目中處理和分析日誌數據、性能指標等，雖然我具備一定的編程能力，但對統計學理論的理解一直比較薄弱。《統計學及其應用（原書第2版）》這本書，以一種非常實用的角度，為我這樣的技術從業者提供瞭寶貴的知識財富。它並沒有假設讀者擁有深厚的統計學背景，而是從最基礎的統計概念講起，並迅速將理論與實際應用相結閤。書中對於數據可視化和探索性數據分析（EDA）的講解，對我幫助很大，我學會瞭如何有效地利用各種圖錶來發現數據中的模式和異常值，這直接提升瞭我分析日誌數據、排查係統問題的效率。此外，書中對於假設檢驗在A/B測試中的應用，以及如何利用統計模型進行預測和分類的章節，也讓我受益匪淺，為我優化算法和改進産品提供瞭理論指導。雖然某些章節的統計學原理涉及到一定的數學推導，但作者通過豐富的代碼示例和清晰的步驟說明，讓我能夠理解如何在實際編程中實現這些統計方法。這本書真正做到瞭“授人以魚不如授人以漁”，它不僅傳授瞭統計學的知識，更教會瞭我如何思考和應用這些知識來解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

東西很好 包裝放心 下次還來

評分☆☆☆☆☆

買瞭沒時間看瞭，尷尬........

評分☆☆☆☆☆

本書對數學公式推導幾乎沒有，大量講統計思維。我覺得適閤入門讀者。

評分☆☆☆☆☆

東西很好 包裝放心 下次還來

評分☆☆☆☆☆

經典書籍，內容詳實，淺顯易懂，案頭必備。

評分☆☆☆☆☆

挺好的，沒有問題，還會再買！

評分☆☆☆☆☆

吃飯的傢夥，好好學習

評分☆☆☆☆☆

好書，受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

本書對數學公式推導幾乎沒有，大量講統計思維。我覺得適閤入門讀者。