The Cartoon Guide to Statistics[看漫画，学统计] 英文原版 [平装] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Larry Gonick（赖瑞·高尼克），Woollcott Smith（沃尔科特·史密斯） 著

图书标签:

• 统计学
• 漫画
• 统计
• 英文原版
• 平装
• 学习
• 数据分析
• 概率论
• 统计学入门
• 科普

出版社： HarperCollins US

ISBN：9780062731029

版次：1

商品编码：19011463

包装：平装

丛书名： Cartoon Guide Series

出版时间：1993-07-14

用纸：胶版纸

页数：230

正文语种：英文

商品尺寸：18.8x1.52x23.37cm

内容简介

If you have ever looked for P-values by shopping at P mart, tried to watch the Bernoulli Trails on "People's Court," or think that the standard deviation is a criminal offense in six states, then you need The Cartoon Guide to Statistics to put you on the road to statistical literacy.

The Cartoon Guide to Statistics covers all the central ideas of modern statistics: the summary and display of data, probability in gambling and medicine, random variables, Bernoulli Trails, the Central Limit Theorem, hypothesis testing, confidence interval estimation, and much more—all explained in simple, clear, and yes, funny illustrations. Never again will you order the Poisson Distribution in a French restaurant!

作者简介

Larry Gonick has been creating comics that explain history, science, and other big subjects for more than thirty years, ever since Blood from a Stone: A Cartoon Guide to Tax Reform appeared in 1977. He has been a Knight Science Journalism Fellow at MIT and is staff cartoonist for Muse magazine.

精彩书评

"Gonick is one of a kind."
-- Discover

"Gonick is so consistently witty and clever that the reader is barely aware of being given a thorough grounding."
--Omni

前言/序言

好的，这是一本关于高等代数与几何的经典教材的详细介绍，内容涵盖其核心思想、章节结构、教学特色以及对读者的价值。 --- 高等代数与几何：理论的严谨与几何的直观统一 图书概述 本书是一部系统而深入探讨高等代数（线性代数）与经典几何学交汇点的权威教材。它不仅仅是代数运算技巧的堆砌，更是一部旨在揭示数学结构本质、培养读者抽象思维和几何直观理解的著作。全书的编写遵循了从具体到抽象、从基础概念到前沿应用的递进逻辑，力求在保持数学严谨性的同时，提供清晰的论证和丰富的实例。本书的适用范围极广，既可作为理工科、师范类院校本科生进行线性代数、解析几何课程的经典教材，也是准备研究生入学考试或从事相关领域研究人员的理想参考书。 核心内容与结构深度解析 全书结构紧凑，逻辑严密，主要围绕以下几个核心模块展开： 第一部分：向量空间与线性映射——抽象代数的基石 本部分是全书的理论核心，奠定了高等代数理解的抽象基础。 1. 数域、向量空间与子空间： 书中从最基本的数域（如实数域$mathbb{R}$和复数域$mathbb{C}$）出发，引入了抽象的向量空间定义。重点阐述了向量空间的八条公理，并详细讨论了线性组合、线性相关性、基与维数的概念。章节通过大量的实例，如函数空间、多项式空间等，帮助读者将抽象的定义与具体的对象联系起来。子空间、直和分解的讨论，为后续理解投影和分解奠定了基础。 2. 线性映射与同态： 线性映射被定义为保持向量空间结构的映射。本书详细分析了映射的核（Kernel）与像（Image），并深刻阐述了著名的“秩-零化度定理”（Rank-Nullity Theorem），这是连接映射的输入维度、输出维度与映射性质的关键桥梁。同构（Isomorphism）的概念，则揭示了不同代数结构在本质上的等价性。 3. 线性方程组的求解： 尽管线性方程组是线性代数的起点，本书将其置于向量空间理论的框架下进行考察。通过高斯消元法（Gaussian Elimination）的严谨推导，阐明了方程组解的存在性与唯一性是如何由系数矩阵的秩决定的，这比单纯的算法介绍更具理论深度。 第二部分：矩阵理论与行列式——计算与结构的统一 矩阵作为线性映射在特定基下的坐标表示，是连接理论与计算的桥梁。 1. 矩阵运算与初等变换： 矩阵的加法、乘法、转置等基本运算被赋予了清晰的几何意义（如复合变换）。初等行变换与矩阵的初等因子理论被深入探讨，是求解逆矩阵和判断矩阵等价性的关键工具。 2. 行列式理论： 行列式被引入为衡量线性变换“体积/面积”缩放因子的量。本书不仅给出了行列式的定义（莱布尼茨公式），更重点阐述了其重要的性质，如行列式与矩阵可逆性的关系，以及克拉默法则（Cramer's Rule）的理论基础。 3. 矩阵的相似性与标准形： 这是本部分的高潮。相似矩阵的概念被用来描述坐标系变换下线性映射的内在不变性。本书详细引入了特征值与特征向量的概念，并以此为基础，探讨了矩阵的对角化问题。Jordan标准型（若涵盖）的引入，确保了对于任意线性算子，总能找到一个“最简单”的表示形式。 第三部分：欧几里得空间与二次型——几何直观的回归 本部分将代数理论与传统的欧几里得几何（内积空间）紧密结合。 1. 内积、正交性与正交基： 引入内积（点积）的概念，使得长度、角度等几何概念得以在抽象的向量空间中被精确定义。施密特正交化过程（Gram-Schmidt Orthogonalization）的推导，是构造正交基的实用而优雅的算法，极大地简化了后续的计算。 2. 对称矩阵与二次型： 对称矩阵的谱定理（Spectral Theorem）被视为线性代数中最美的定理之一。它保证了实对称矩阵总能被正交对角化。本书以此为基础，深入分析了二次型（Quadratic Forms）的性质，如正定性、负定性，并通过正交变换将其化为标准形，这在物理学、优化问题（如最小二乘法）中具有极高的应用价值。 教学特色与阅读体验 本书的编写风格注重逻辑的连贯性和数学思想的渗透。 理论的严谨性： 每一个定理的证明都力求详尽无遗，确保读者能够理解每一步推理的依据，避免了许多简化教材中常见的“跳跃式”证明。 几何直观的培养： 尽管涉及高度抽象的向量空间，但书中辅以大量二维和三维空间（$mathbb{R}^2, mathbb{R}^3$）的几何解释，帮助读者建立起对抽象概念的直观感受，例如，将行列式看作体积变换，将特征向量看作保持方向的向量。 丰富的例题与习题： 每章均配有不同难度的习题，从基础计算到理论深化，覆盖了知识点的各个层面。精选的例题穿插在理论阐述中，起到了承上启下的作用。 读者价值 阅读本书的读者将不仅掌握线性代数与解析几何的计算技能，更重要的是，能够建立起一套清晰的、基于公理体系的数学思维模型。这种思维方式是深入学习微分几何、泛函分析、数值分析、抽象代数以及现代物理学（如量子力学）的坚实基础。本书旨在将读者从“会算矩阵”提升到“理解线性结构”的层次，是构建扎实数学素养的必备良方。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，简直是教科书界的一股泥石流，我指的是褒义上的那种。它完全抛弃了学术写作中那种严谨到令人窒息的句式，转而采用了一种极其口语化、甚至带点俏皮的语调。阅读过程完全没有那种“我在学习”的压力感，更像是和一位学识渊博但又超级有趣的大学学长在闲聊。比如，当它解释“偏差”（Bias）的时候，可能不会用那些复杂的数学术语去界定，而是会画一个总是瞄准左上角却永远打不中靶心的射手，然后用一句类似“瞧，这位朋友就是典型的有系统性错误”来概括一切。这种描述方式，使得统计学的“人性化”一面得到了极大的彰显。它让我们意识到，统计学不是冷冰冰的数字游戏，它和我们的生活、我们的判断失误息息相关。我发现，当我合上书本，试图向朋友解释一个统计学概念时，我能想起来的，往往不是书本上的公式，而是那些滑稽的漫画场景。这说明，知识已经被成功地植入了我的长期记忆，而且是以一种极其牢固且愉快的方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的是它对“如何应用”的强调，而非仅仅停留在“是什么”的层面。它没有止步于介绍概念，而是非常巧妙地穿插了一些实际案例的简化版本，展示了统计工具在现实世界中的威力。虽然没有涉及复杂的编程代码，但它清晰地勾勒出了数据分析的思维路径：提出问题、收集数据、选择合适的工具（比如用哪个图表来展示）、得出结论，以及最重要的——如何批判性地看待结论。这种从宏观思维框架到微观工具使用的过渡，处理得行云流水。我感受到的不是一种被动接受知识的感觉，而更像是在学习一套解决问题的思维工具箱。每次读完一个章节，我都会不自觉地审视一下最近听到的新闻报道或看到的数据图表，试图用书中学到的知识去“解构”它。可以说，它不只是一本教你统计学的书，它更像是一本教你如何带着“统计学家的怀疑精神”去看待世界的指南。这种思维上的转变，价值远超书本本身的定价。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一次视觉上的冒险，色彩的搭配大胆而富有活力，一下子就抓住了我的眼球。我通常对统计学这类听起来就枯燥的话题敬而远之，但《The Cartoon Guide to Statistics》的这层外壳，就像是给我打开了一扇通往奇妙世界的门。插画的风格非常美式幽默，带着一种轻松戏谑的气质，让那些复杂的公式和理论仿佛一下子变得可以亲近起来。我记得我拿到书的时候，仅仅是翻阅目录和那些精美的图画，就已经产生了一种“嗯，这个或许没我想象的那么难”的错觉。这种直观的、非教科书式的呈现方式，对于我这种纯粹的文科背景人士来说，简直是救命稻草。它没有那种刻板的学术腔调，更像是一个经验丰富的朋友，用最有趣的方式在你耳边低语，告诉你概率是怎么回事，方差又在哪里“捣乱”。我特别欣赏作者的用心，他们似乎真的理解普通人在面对统计学时的那种心理障碍，并用最温柔、最诙谐的方式去化解它。光是那本书的厚度和质感，都让人觉得这不仅仅是一本工具书，更像是一本可以收藏的图画册，充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

与其他那些厚如砖头的统计学入门书相比，这本书的便携性和阅读体验简直是天壤之别。我发现自己经常在通勤的地铁上或者咖啡馆里翻看它，完全不用担心周围人投来异样的目光，因为那些丰富的插图使得它看起来更像是一本幽默漫画集。而且，作者对于“误区”的澄清做得非常到位。他们没有回避统计学中那些容易让人混淆的地方，比如相关性不等于因果关系，并用一组组对比鲜明的漫画来强化这种区分。很多时候，书本会故意设置一些“陷阱”场景，让你先按照直觉做出错误判断，然后再揭示正确的统计学视角，这种互动性极大地提高了读者的参与感和自我反思能力。这种“先让你犯错，再温柔纠正”的处理方式，比单纯的理论灌输要高效得多。我甚至觉得，这本书应该被放在所有社科、商科新生的行李箱里，因为它为后续的学习打下了一个非常坚实、且充满乐趣的基础，让未来的学习之路不再那么恐惧。

评分☆☆☆☆☆

我真正开始阅读后，才发现这绝不仅仅是花架子，它的内容深度是超乎预期的。那些原本在我脑海里像乱麻一样的概念，比如中心极限定理或者回归分析，通过那些精心设计的卡通情景，竟然被巧妙地“可视化”了。举个例子，讲解假设检验时，作者竟然用了一个类似于侦探破案的流程来比喻，将零假设比作“嫌疑人”，P值成了“证据的强度”。这种叙事手法极大地降低了我的认知负荷。我不需要硬背那些晦涩的定义，而是通过看图说话，自然而然地理解了背后的逻辑。更令人称奇的是，即便是最让人头疼的抽样分布，在这里也变得有迹可循，每一个卡通人物的表情、每一个箭头的走向，都在无声地提示着你：“看，统计学的精髓就在这里！” 这种将抽象概念具象化的能力，是很多昂贵的教材都无法企及的。这本书的结构安排也非常合理，它没有一股脑地把所有东西都丢给你，而是循序渐进，每完成一个小章节的学习，都会有一种“搞定了！”的成就感，而不是“天啊，我离理解还差十万八千里”的绝望。

评分☆☆☆☆☆

很有趣的科学书，让孩子爱上科学

评分☆☆☆☆☆

很棒的书籍！

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好！

评分☆☆☆☆☆

书后封皮都被磨破了一道口子 算了 不计较了

评分☆☆☆☆☆

很棒的书籍！

评分☆☆☆☆☆

很好的一套书，希望能收全

评分☆☆☆☆☆

很喜欢质量不错很喜欢质量不错

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好！

评分☆☆☆☆☆

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