妙趣橫生的統計學 培養大數據時代的統計思維（第四版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 傑弗裏·班尼特（Jeffrey Bennett），[美] 威廉·L.布裏格斯（William L.Briggs），[美] 馬裏奧·F.崔奧拉（Mario F.Triola） 著，鬍暉，徐斌 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 數據分析
• 大數據
• 統計思維
• 概率論
• 推論統計
• 實驗設計
• R語言
• 可視化
• 第四版

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115433312

版次：1

商品編碼：11977695

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

頁數：278

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

閤作學習和單獨學習，哪個獲得的分數更高？
小學四年級的學生可以用統計學做什麼？
開車時打電話與酒駕一樣危險嗎？
坐飛機和開車，哪種方式更安全？
服用維生素C能否預防感冒？
我們是不是比父母更聰明？
鑽石越重，價格就越高嗎？
什麼導緻全球變暖？
……

你覺得統計學與現實生活毫不相關？
其實，
統計學就在你身邊。
閱讀本書，
讓我們開啓一段精彩絕倫的統計思維之旅！

內容簡介

我們是不是比父母更聰明？開車時打電話與酒駕一樣危險嗎？坐飛機和開車，哪種方式更安全？鑽石越重，價格就越高嗎？小學四年級的學生可以用統計學做什麼？……如果你想知道這些問題的答案，就來閱讀本書吧。
大數據時代，統計學是讀懂、聽懂和看懂事情真相的基礎，數據挖掘與統計分析已成為現代人必不可少的技能。《妙趣橫生的統計學——培養大數據時代的統計思維（第四版）》是一本美國流行的統計學應用入門書。它通過生活中有趣的案例、直觀的圖錶闡述瞭各種統計概念與統計技術的應用，沒有枯燥乏味的理論知識、生澀難懂的理論證明，隻有日常生活所需要的統計思想、正確分析數據的基本路徑，真正做到瞭通俗易懂、深入淺齣。
如果你想更好地理解如經濟學、心理學等課程中將會用到的統計學知識，如果你正在尋找提高統計分析能力的方法，如果你需要統計學又有點“懼怕”它，那麼本書就是不可多得的“數學老師”，它將培養你的統計思維能力，帶你輕鬆玩轉統計學。

作者簡介

【美】傑弗裏·班尼特 (Jeffrey Bennett)
【美】威廉·L.布裏格斯 (William L. Briggs)
【美】馬裏奧·F.崔奧拉 (Mario F. Triola) 著
鬍暉，徐斌 譯

目錄

第一章 淺談統計學
1．1 什麼是統計 // 2
1．2 抽樣 // 7
1．3 統計研究的類型 // 13
1．4 統計研究可信嗎 // 20

第二章 統計測量
2．1 數據類型和測量尺度 // 30
2．2 誤差處理 // 33
2．3 百分數在統計學中的應用 // 37
2．4 指數 // 41

第三章 數據的可視化展示
3．1 頻數分布錶 // 50
3．2 繪製數據分布圖 // 53
3．3 媒體中的圖錶 // 63
3．4 關於圖錶的一些注意事項 // 70

第四章 描述數據
4．1 什麼是平均 // 80
4．2 分布形態 // 87
4．3 離散程度的測量 // 91
4．4 統計悖論 // 101

第五章 正態的世界
5．1 什麼是正態 // 112
5．2 正態分布的性質 // 117
5．3 中心極限定理 // 125

第六章 統計中的概率
6．1 概率在統計學中的作用：統計顯著性 // 136
6．2 概率基礎知識 // 138
6．3 大數定律 // 145
6．4 風險觀念和預期壽命 // 150
6．5 組閤事件的概率 // 155

第七章 相關性和因果關係
7．1 探索相關性 // 166
7．2 解釋相關性 // 175
7．3 最佳擬閤綫和預測 // 181
7．4 因果關係分析 // 188

第八章 從樣本到總體
8．1 抽樣分布 // 196
8．2 估計總體均值 // 204
8．3 估計總體成數 // 210

第九章 假設檢驗
9．1 假設檢驗的理論基礎 // 218
9．2 總體均值的假設檢驗 // 225
9．3 總體成數的假設檢驗 // 236

第十章 t 檢驗、列聯錶和方差分析
10．1 均值的t 分布 // 246
10．2 列聯錶假設檢驗 // 252
10．3 方差分析（單因素方差分析） // 260

附 錄
附錄1 標準分數錶 // 269
附錄2 隨機數字錶 // 271
附錄3 專業術語釋義 // 272

《妙趣橫生的統計學：培養大數據時代的統計思維（第四版）》圖書簡介 在這信息爆炸、數據洪流的時代，統計學不再是高冷學者的專利，而是每個人都應具備的“超能力”。它如同理解世界的解碼器，幫助我們撥開迷霧，洞察規律，做齣更明智的決策。第四版《妙趣橫生的統計學》正是這樣一本旨在點亮你統計思維火花的啓濛讀物，它將帶你踏上一段既深刻又充滿樂趣的學習之旅，讓你在紛繁復雜的數據中遊刃有餘，自信地迎接大數據時代的挑戰。 打破刻闆印象，點燃學習興趣 “統計學”三個字，在許多人心中或許意味著枯燥的公式、抽象的概念和令人頭疼的計算。本書從一開始就決心打破這種刻闆印象。我們深知，學習的動力往往源於興趣。因此，本書拋棄瞭陳舊的說教方式，轉而采用一種更加生動、鮮活、貼近現實的敘述風格。你將看到，統計學並非脫離生活的象牙塔理論，而是滲透在我們日常的方方麵麵。從天氣預報的概率，到購物網站的推薦算法，再到新聞報道中的數據解讀，統計學的身影無處不在。 我們將用大量引人入勝的真實案例，如“為什麼你會在社交媒體上看到這些廣告？”、“如何判斷一篇新聞報道的數據是否可信？”、“如何理解民意調查的結果？”等，來引入和解釋統計學概念。這些案例不僅趣味橫生，而且能讓你立刻感受到統計學在理解和影響我們生活中的重要作用。通過這些鮮活的例子，你會發現，學習統計學就像在玩一場有趣的“偵探遊戲”，通過數據綫索，抽絲剝繭，最終揭示事物背後的真相。 循序漸進，構建堅實的統計思維 本書的設計遵循“由淺入深，循序漸進”的學習原則。我們從最基礎的統計學概念入手，一步步引導讀者構建起完整的統計思維體係。 數據是什麼？如何描述它？ 我們將首先帶你認識數據的本質，學習如何收集、整理和初步描述數據。這包括對不同類型數據的理解（如分類數據、數值數據），以及如何使用描述性統計方法，如均值、中位數、眾數、標準差、方差等，來概括和理解數據集的特徵。你將學會如何製作直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化圖錶，讓數據“開口說話”，直觀地展現其分布規律和潛在關係。 概率的魅力，隨機的規律 統計學與概率論密不可分。我們將用通俗易懂的語言解釋概率的基本概念，以及各種重要的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布等。你將理解為什麼在看似隨機的事件中，仍然存在著可預測的規律，以及這些規律如何幫助我們量化不確定性，做齣更閤理的預測。 推斷的藝術，從樣本到總體 在大數據時代，我們往往無法獲得全部數據，而隻能通過抽樣來推斷總體特徵。本書將深入講解統計推斷的核心思想和常用方法，包括點估計和區間估計，讓你理解如何根據有限的樣本信息，對未知的總體參數給齣有根據的猜測，並量化這種猜測的可靠性。 假設檢驗的智慧，驗證你的猜想 假設檢驗是統計學中用於檢驗研究假設的強大工具。本書將詳細介紹各種常見的假設檢驗方法，如t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等，並解釋其背後的邏輯。你將學會如何科學地提齣和檢驗假設，從而避免主觀臆斷，做齣基於證據的判斷。 迴歸分析的洞察，揭示變量間的聯係 變量之間的關係是我們探索世界的重要途徑。本書將帶領你走進迴歸分析的世界，理解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。你將學會如何建立數學模型，量化不同變量之間的相互影響，並利用模型進行預測。例如，如何分析廣告投入與銷售額之間的關係，如何預測房價受到地段、麵積等因素的影響。 方差分析，多組數據的比較之道 當我們需要比較三個或更多組數據的均值是否存在顯著差異時，方差分析就派上瞭用場。本書將清晰地闡述方差分析的原理和應用，幫助你理解如何科學地比較多組數據的平均水平。 擁抱大數據，掌握時代脈搏 大數據時代的到來，使得數據的規模、類型和處理方式都發生瞭革命性的變化。本書緊跟時代步伐，在第四版中，我們不僅保留瞭統計學的基礎精髓，更融入瞭大量與大數據分析緊密相關的理念和方法。 統計思維在數據分析中的核心地位 我們將反復強調，無論多麼先進的數據挖掘技術，其底層邏輯都離不開統計學的支撐。統計思維幫助我們理解數據的變異性，評估模型的可靠性，避免得齣錯誤的結論。它是一種批判性思考數據的方式，讓你不被錶麵的數字所迷惑。 可視化在數據探索中的力量 在大數據時代，有效的數據可視化變得尤為重要。本書將介紹更多現代化的可視化工具和技巧，幫助你用更直觀、更具吸引力的方式呈現數據洞察，從而更好地與他人溝通你的發現。 大數據分析中的常見挑戰與應對 我們將探討大數據分析過程中可能遇到的挑戰，例如數據噪音、維度災難、過擬閤等，並結閤統計學的視角，提供應對這些挑戰的思考方嚮。 統計學在人工智能和機器學習中的應用 你將瞭解到，統計學是人工智能和機器學習領域的基石。許多機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等，都源於統計學原理。本書將為你揭示統計學與這些前沿技術的內在聯係。 學習的保障，輕鬆掌握 為瞭讓你在學習過程中感到輕鬆和高效，本書在編寫上做足瞭功夫： 清晰易懂的語言 我們采用力求簡潔、生動的語言，避免使用過多的專業術語，即使是統計學零基礎的讀者，也能輕鬆理解。 精選的案例與練習 每個概念的講解都配以精心設計的案例，讓你在實際應用中鞏固所學。書後提供大量的練習題，從基礎鞏固到綜閤應用，幫助你全麵掌握知識點。 豐富的圖錶與插圖 大量生動形象的圖錶、插圖和示意圖，將抽象的概念可視化，幫助你更直觀地理解統計原理。 強調“為什麼”和“怎麼做” 我們不僅告訴你“是什麼”，更重要的是解釋“為什麼是這樣”以及“在實際中應該怎麼做”，讓你真正理解統計學的邏輯和應用價值。 本書適閤誰？ 無論你是： 渴望提升數據素養的學生： 無論你的專業是否與統計學直接相關，本書都能為你打下堅實的統計思維基礎，讓你在未來的學習和工作中更具競爭力。 希望在職場中脫穎而齣的專業人士： 在商業分析、市場營銷、金融、科技等眾多領域，統計思維都是一項不可或缺的核心技能。掌握本書內容，將助你在數據驅動的決策中遊刃有餘。 對世界充滿好奇，樂於探索真相的讀者： 如果你希望更深入地理解身邊發生的現象，更理性地分析接收到的信息，那麼統計學將為你打開一扇新的大門。 大數據時代的先行者： 無論你是數據科學傢、數據分析師，還是對這些領域感興趣的初學者，本書都將為你提供紮實的理論基礎和實用的方法論。 結語 《妙趣橫生的統計學：培養大數據時代的統計思維（第四版）》不僅僅是一本教材，更是一位啓發者，一個嚮導。它將帶領你走齣對統計學的恐懼，發現它的魅力，掌握它的力量。在這裏，你將學會如何用數據說話，如何透過現象看本質，如何在這個充滿不確定性的世界中，做齣更清晰、更明智的判斷。讓我們一起，用統計學的智慧，點亮大數據時代的未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書的第四版在內容更新上做到瞭緊跟時代前沿，這一點尤其讓我贊賞。在當下大數據和機器學習風靡的背景下，很多老教材都顯得力不從心，要麼對新技術避而不談，要麼隻是簡單地羅列名詞。但“妙趣橫生的統計學”顯然投入瞭巨大的精力來整閤傳統統計學與現代數據科學的銜接點。它不僅僅停留在傳統的描述性統計層麵，而是花瞭相當大的篇幅去講解如何在高維數據環境中選擇閤適的模型，以及如何理解模型輸齣結果的局限性。我尤其關注瞭它關於“因果推斷”那一章節，引入瞭諸如傾嚮得分匹配（PSM）等方法，用非常直觀的方式解釋瞭在非隨機對照實驗中如何盡可能地模擬隨機化，這對於市場研究和社科領域的研究者來說，簡直是福音。它沒有故作高深地堆砌隻有少數專傢纔懂的術語，而是通過清晰的圖錶和分步解析，讓讀者能夠理解背後的科學假設。這使得它不僅是一本適閤初學者的入門書，更是一本能讓有一定基礎的人士進行知識升級和思維拓展的優秀參考資料。

評分☆☆☆☆☆

我必須強調這本書在“建立統計直覺”方麵的卓越貢獻。很多統計教材側重於教會你“如何計算”，但這本書的野心明顯要大得多，它緻力於培養你的“統計直覺”——也就是在麵對數據時，能本能地判斷齣哪裏可能有偏差，哪裏需要更深入的探究。舉個例子，書中關於“樣本量”和“統計功效”的討論非常深入，它沒有簡單地告訴我們“樣本量要大”，而是解釋瞭在什麼場景下，盲目追求大樣本反而會導緻資源浪費，或者在小樣本中如何通過更穩健的非參數方法來獲得可信的結果。這種對情境的強調，讓我明白瞭統計學不是一套放之四海而皆準的公式，而是一門高度依賴背景知識和批判性判斷的藝術。它教會我提問正確的統計問題，而不是急於尋找一個確切的數字答案。這種思維層麵的提升，遠超齣瞭掌握具體計算技能的價值，是真正為大數據時代所需的核心素養打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的是，它對於統計學在社會科學和商業決策中的應用案例分析得非常細緻和真實。我過去看很多統計書，案例都太理想化瞭，不貼近現實世界的混亂和噪音。而這本“妙趣橫生的統計學”中，穿插瞭大量來自市場調研、風險評估乃至公共政策製定中的真實案例。例如，它講解方差分析（ANOVA）時，使用的案例是不同營銷策略對産品銷量的影響差異，而不是抽象的A、B、C三組實驗數據。這種真實性讓讀者能立刻代入角色，理解為什麼在這些場景下需要使用特定的統計檢驗。更重要的是，它坦誠地展示瞭模型擬閤度不佳或者數據存在嚴重異常值時，專業人士是如何“打補丁”或者選擇更閤適的替代方案的，而不是一味展示完美的擬閤麯綫。這種對現實世界“不完美性”的接納和處理方法，極大地增強瞭這本書的實用價值和說服力，讓讀者在走齣象牙塔後，能夠自信地在職場中運用統計思維來解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

終於啃完瞭這本“妙趣橫生的統計學 培養大數據時代的統計思維（第四版）”，說實話，一開始我對它的期望值並不高，總覺得“妙趣橫生”這四個字在技術類書籍裏多半是誇張的修辭手法，但讀完之後，我得承認，我的看法完全被顛覆瞭。這本書最吸引我的地方，在於它對復雜概念的拆解和重構能力。作者似乎有一種魔力，能把那些平時看起來高高在上、令人望而生畏的概率分布、假設檢驗、迴歸分析，用生活中的小故事和極其貼切的比喻串聯起來。比如，它講解中心極限定理時，沒有直接拋齣復雜的公式和證明，而是用一個關於擲骰子和收集硬幣的故事來闡述，讓我這個數學基礎比較薄弱的人，竟然能瞬間理解其背後的邏輯和重要性。這種教學方式極大地降低瞭學習門檻，讓統計學不再是純粹的數學演算，而更像是一門研究世界運行規律的思維工具。我特彆欣賞它對“P值”的討論，沒有簡單地給齣定義，而是深入探討瞭它在實際研究中可能被誤用和濫用的陷阱，這對於培養批判性的統計思維至關重要。這本書成功地做到瞭寓教於樂，讓枯燥的數字背後閃爍齣人性的光芒和邏輯的嚴謹。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗方麵，這本書的排版和設計簡直是教科書級彆的典範。我發現自己很少齣現那種“讀著讀著就迷路瞭”的情況，這在厚厚的理工科書籍中是很難得的。每當引入一個新的核心概念，作者都會用一個加粗的醒目標題或者一個精心設計的插圖來提示讀者“這是一個關鍵點，請注意”。更妙的是，它在每章的末尾都設置瞭“思維陷阱自測”和“進階思考題”兩個部分。前者著重於糾正常見誤區，鞏固基礎理解；後者則引導讀者跳齣書本，思考如何在自己實際遇到的問題中應用這些統計工具。這種結構化的設計，讓學習過程不再是被動接受，而是一種主動的探索。我甚至發現自己會把書中的例子套用到日常決策中去，比如分析團購的優惠力度是否真的劃算，或者評估新聞報道中支持率數據的可靠性。這種“學以緻用”的即時反饋，極大地增強瞭我的閱讀動力，讓我願意一頁一頁地往下翻，而不是為瞭完成任務而草草略過。

評分☆☆☆☆☆

與教科書相比，更加容易理解，值得購買！

評分☆☆☆☆☆

包裝很好，價格也閤適

評分☆☆☆☆☆

統計的基本知識，專業人員就不要看瞭，太初級，我覺得適閤中學生。

評分☆☆☆☆☆

書寫得不錯，快遞速度也很快，愉快的購物

評分☆☆☆☆☆

書中自有黃金屋，好

評分☆☆☆☆☆

東西是好東西，就是沒有想象中那麼好，不過還好，紙張一般。

評分☆☆☆☆☆

可以，挺滿意的

評分☆☆☆☆☆

還沒看，但應該還不錯，雙十一前大優惠買的。。

評分☆☆☆☆☆

好