基于 MINITAB 的现代实用统计(第二版)(统计数据分析与应用丛书) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马逢时 等 著

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• 方差分析
• 假设检验
• 实验设计
• 统计软件

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出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300175836

商品编码：20413420295

包装：平装

出版时间：2013-10-01

基本信息

书名：基于 MINITAB 的现代实用统计(第二版)(统计数据分析与应用丛书)

定价：59.00元

作者：马逢时 等

出版社：中国人民大学出版社

出版日期：2013-10-01

ISBN：9787300175836

字数：720000

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书在一般统计学的基础上，通过MINITAB软件，介绍了多元统计分析、可靠性与生存分析、时间序列分析三方面的统计知识。相对其他相关图书，本书并不强调公式与理论的推导，而是注重对统计思想和基本方法的理解，以及统计工具的运用，并结合MINITAB软件*的R15版本，致力于直接解决具体问题。

目录

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篇多元统计分析
章　多元正态分布及其统计分析
1.1多元正态分布的概念及其参数估计

1.2多元正态总体的参数检验
1.3多元方差分析
1.4多元质量控制图
1.5多元正态数的产生
第2章　判别分析
2.1判别分析的概念
2.2判别分析的原理
2.3判别分析的计算与实例
2.4用Logistic回归作判别分析
第3章　聚类分析
3.1聚类分析的概念
3.2距离和相似系数
3.3观测值系统聚类法
3.4动态聚类法
3.5变量聚类方法
第4章　主成分分析
4.1主成分分析的概念
4.2主成分分析的原理
4.3主成分分析的计算与实例
4.4主成分聚类和主成分回归
第5章　因子分析
5.1因子分析模型
5.2因子分析模型的参数估计
5.3因子旋转和因子得分
5.4因子分析的计算与实例
第6章　对应分析
6.1对应分析的概念
6.2简单对应分析的原理
6.3简单对应分析的计算与实例
6.4多重对应分析的计算与实例
6.5多元统计分析汇总

第2篇可靠性与生存分析
第7章　可靠性概念
7.1可靠性工程概论
7.2可靠性的度量
7.3删失数据
第8章　常用寿命分布及其识别
8.1常用寿命分布
8.2参数分布的选择
第9章　常用寿命分布分析的参数方法
9.1常用寿命分布分析
9.2参数分析方法的计算与实例
0章　常用寿命分布分析的非参数方法
10.1估计可靠度函数的非参数方法
10.2比较两个或多个生存分布的非参数方法
10.3非参数分析方法的计算与实例
1章　加速寿命试验及其统计分析方法
11.1加速寿命试验的基本理论
11.2加速寿命试验计划及分析的计算与实例
2章　有关可靠性的其他专题
12.1寿命数据的回归分析
12.2概率单位分析
12.3寿命数据的增长曲线分析
12.4寿命数据的保证分析
12.5抽样验收及样本量的计算
12.6可靠性与生存分析汇总
第3篇时间序列分析
3章　时间序列分析概念
13.1时间序列分析基本概念
13.2趋势分析
13.3分解模型
4章　时间序列平滑方法
14.1移动平均平滑法
14.2单参数指数移动平均
14.3双参数指数移动平均
14.4 Winters方法

5章　ARIMA模型
15.1自相关函数与偏自相关函数
15.2AR(p)模型
15.3MA(q)模型
15.4ARMA(p,q)模型
15.5ARIMA(p,d,q)模型
15.6多元时间序列分析简介
15.7时间序列分析在控制图中的应用

参考文献

作者介绍

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　　马逢时，天津大学数学系教授。曾任全国概率统计学会常务理事，全国工科院校应用概率统计委员会副主任兼秘书长。曾主持多项国家自然科学基金及国家教育委员会科学基金项目的研究，在国内外学术刊物或学术会议上发表学术论文30多篇。1996年起从事六西格玛黑带咨询培训工作，获得摩托罗拉公司认证的全部黑带核心课程的授课资格，现为全国六西格玛推进委员会专家委员、顾问。2005年被中国质量协会授予“全国六西格玛培训导师”称号。2012年获得中国质量协会授予的“全国六西格玛管理推进工作特别贡献奖”。

　　吴诚鸥，南京信息工程大学数理学院教授，美国加州大学访问学者，长期从事概率论数理统计的教学与科研，以及质量工程师培训工作。主持或参与完成科研项目十余个，发表论文18篇，出版研究生教材5部。

　　蔡霞，河北科技大学数学系教师，研究方向为可靠性及金融分析。发表论文14篇。曾参与国家自然科学基金项目、省级课题和省级项目。

文摘

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序言

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图书简介：统计分析与决策实践的进阶指南 主题： 聚焦于现代数据分析的理论基础、前沿方法论及其在实际商业与科研决策中的应用，涵盖从经典统计推断到机器学习基础的广阔领域。 目标读者： 本书旨在服务于对数据科学、量化分析有深入学习需求的统计学专业学生、商科（特别是金融、市场营销、运营管理）研究生、工程师、以及需要依赖数据驱动决策的行业专业人士。它同样适合于具有一定基础知识，希望系统性拓展统计建模能力和软件应用技能的自学者。 --- 第一部分：统计学原理的严谨重塑与现代视角 本部分致力于夯实读者的统计学基础，但着眼于如何将这些原理应用于当前复杂的数据环境中。我们摒弃了过于冗长和脱离实际的数学推导，转而强调概念的直观理解、假设条件的检验以及结果的实际解释。 1. 概率论与描述性统计的深化： 我们从现代统计学的角度重新审视了随机变量的定义和分布特性。重点剖析了在处理“大数据”时，参数估计的偏差与方差如何受到样本量和数据结构的影响。描述性统计不再仅仅是计算均值和标准差，而是侧重于数据可视化的高效工具箱，包括但不限于使用箱线图、小提琴图（Violin Plot）以及高维散点图矩阵（SPLOM）来揭示数据潜藏的异质性（Heterogeneity）。 2. 统计推断的核心挑战： 检验统计量（Test Statistics）的构建被置于更具批判性的讨论中。本书详细探讨了p值滥用的后果，并引入了贝叶斯推断（Bayesian Inference）的基本框架作为传统频率学派方法的有力补充。读者将学习如何构建和解释可信区间（Credible Intervals）和概率区间，理解统计显著性（Statistical Significance）与实际重要性（Practical Significance）之间的鸿沟。我们特别关注了多重比较问题（Multiple Comparisons Problem）的解决方案，如Bonferroni校正和FDR（False Discovery Rate）控制法，这在探索性数据分析中至关重要。 3. 线性模型的迭代演进： 经典线性回归（OLS）被视为起点，而非终点。本书深入探讨了GLM（广义线性模型）的理论基础，特别是针对非正态分布响应变量（如计数数据、二元或分类数据）的处理。我们详尽讲解了Logit、Probit模型的估计、诊断与解读。此外，对于时间序列数据的处理，引入了ARIMA模型的平稳性检验和最优阶数选择的Akaike信息准则（AIC）与贝叶斯信息准则（BIC）的实际应用。 --- 第二部分：高级建模技术与数据驱动决策 本部分是本书的重点，它将统计学原理无缝对接至需要复杂模型来解决现实世界问题的场景。我们将从解决异方差和相关性问题入手，逐步过渡到维度削减和分类建模。 4. 面向复杂数据的模型构建： 当标准OLS假设被严重违反时，如何选择稳健的替代方案？本书提供了详细的指导： 稳健回归（Robust Regression）： 介绍M-估计量、LTS（Least Trimmed Squares）等技术，用于抵抗异常值（Outliers）的影响。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 专门针对具有层次结构或重复测量的分组数据（如面板数据、纵向研究），讲解如何正确建模随机效应（Random Effects）和固定效应（Fixed Effects），并进行模型选择和拟合优度评估。 5. 降维、特征工程与模型选择的艺术： 在海量特征面前，模型的解释性和计算效率面临挑战。我们详细阐述了主成分分析（PCA）的数学原理及其在数据压缩和多重共线性处理中的应用。与PCA并行的是因子分析（Factor Analysis），用于构建潜在结构变量。模型选择不再是“试错”，而是基于信息论的系统过程，包括步进法（Stepwise Selection）的优劣分析、正则化方法（如Lasso和Ridge回归）如何实现特征选择与模型平滑的平衡。 6. 分类建模与预测精度优化： 本书将统计分类方法与现代机器学习算法的核心思想相结合。我们不仅讲解了判别分析（Discriminant Analysis），更侧重于逻辑回归的性能提升。读者将学习如何通过特征工程（如交互项、多项式变换）来增强模型的区分能力。对模型性能的评估，我们超越了单纯的准确率（Accuracy），深入探讨了ROC曲线、AUC值、敏感性与特异性在不同业务场景下的权衡艺术。 --- 第三部分：统计软件与结果的验证与报告 理论的价值最终体现在可复现的分析流程和清晰的沟通上。本部分侧重于结果的诊断、模型的可信度检验以及专业报告的撰写规范。 7. 模型诊断：发现隐藏的缺陷： 任何模型都只是对现实的近似。本书强调诊断性分析的重要性，包括： 残差分析的深度解读： 不仅检查残差的正态性和独立性，还利用异方差异方差（Heteroscedasticity）的图形化测试（如Breusch-Pagan检验）。 杠杆点与影响点识别： 利用Cook's距离、DFFITS等指标精确定位对模型估计产生过度影响的观测点，并讨论应如何处理这些点（而非盲目剔除）。 模型假设的稳健性检验： 使用Bootstrap或Jackknife等重采样技术来验证模型参数估计的稳定性。 8. 报告的标准化与统计思维的普及： 最终的分析成果必须能够被非统计背景的决策者理解。本部分指导读者如何构建一份逻辑严密的统计分析报告。这包括：清晰阐述分析目标、明确列出所使用的模型假设、恰当引用统计量（如回归系数、置信区间）并辅以简洁的业务含义解释。报告不仅要展示“是什么”，更要解释“为什么”以及“接下来该怎么做”。 --- 本书特色总结： 本书的设计理念在于“理论支撑实践，实践反哺理论”。它避免了陷入纯粹的数学推导泥潭，而是将精力集中于：选择哪种模型、如何验证其有效性、以及如何将复杂的结果转化为可执行的商业或科研策略。 学习者将获得一套全面的、面向应用的现代统计分析工具箱，从而能够在复杂多变的量化决策环境中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

如果从一个纯粹的数据科学家角度来看，这本书在数据可视化呈现上，相比于目前市面上那些主打R或Python生态的书籍，显得略微传统和保守。它展示的图表（如箱线图、散点图矩阵）虽然清晰、符合统计报告的标准，但在美学设计感和交互性上，确实缺乏现代感。例如，对于高维数据的降维可视化处理，这本书给出的解决方案更多是基于主成分分析的二维投影，而没有涉及更先进的 t-SNE 或 UMAP 算法的可视化实现。我理解，受限于特定软件的特性，这些局限性是客观存在的。然而，对于那些不仅需要分析数据，还需要用数据讲故事的读者来说，这可能是一个小小的遗憾。这本书的价值更多地体现在其扎实的统计原理和严谨的计算过程的阐释上，它教会你如何搭建一个坚固的逻辑地基，至于如何用更炫目的材料去装饰建筑外观，可能还需要读者自行去探索其他工具和资源。它更像是地基工程师的圣经，而非建筑设计师的画册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁有力，那种深邃的蓝色调让人感觉既专业又不失沉稳，确实挺符合统计学书籍的调性。初拿到手的时候，我立刻被它的排版吸引了，字体大小适中，段落之间的留白也处理得很到位，长时间阅读下来眼睛不太容易疲劳。不过，说实话，刚翻开第一章，那种扑面而来的公式和符号阵列还是让我有些紧张。我本科学的并不是纯统计，更多是应用层面的数据处理，所以一开始对于理论基础的深入程度有些不适应。我期待的是那种能快速上手、直奔主题的工具书，但这本书显然在努力构建一个坚实的理论框架，这既是优点也是挑战。比如，关于假设检验的基础逻辑推导部分，作者用了相当大的篇幅来铺陈，虽然严谨，但对于急于应用的人来说，可能需要一些耐心去消化。我花了几天时间才勉强啃完前三章，感觉作者的意图是想让读者真正理解“为什么”要这么做，而不是简单地套用软件的菜单命令。从整体的纸质手感来看，用纸质量上乘，装订也很牢固，这对于经常需要查阅和翻找特定章节的工具书来说，非常重要，至少不用担心用几次就散架。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书的附录部分做得非常用心，专门开辟了一章介绍如何使用软件进行质量管理中的SPC图表构建，这对于制造业背景的人来说，简直是雪中送炭。我过去都是在Excel里手动绘制控制限，效率低下且容易出错，这本书里详细讲解了如何利用Minitab的专门模块来动态更新和维护这些图表，极大地规范了我的工作流程。更让我感到惊喜的是，书中针对每个章节的关键概念，都设计了“自检练习题”，而且这些练习题不仅有答案，还有详尽的解题思路分析，这对于自学者来说至关重要。我习惯于“做中学”，如果只有理论而没有实操练习，很快就会遗忘。这套练习体系的设置，使得学习过程不再是单向的信息灌输，而是一个双向的互动过程，确保了知识点的真正内化。虽然有些练习的难度梯度设置略显跳跃，但其整体的实战导向性是毋庸置疑的，充分体现了“实用”二字。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格着实让我眼前一亮，它不像传统的统计教材那样充斥着晦涩的术语和过于学术化的表达，反而有一种与读者进行对话的感觉。举例来说，在解释中心极限定理时，作者没有直接堆砌概率密度的积分公式，而是通过一个生动的生活化场景来构建直觉理解，让我这个对高数有恐惧症的人也大致明白了其核心思想。这种“润物细无声”的教学方式，极大地降低了学习的心理门槛。不过，我必须指出一个缺点，那就是对于一些非常前沿或小众的统计方法，比如时间序列的非线性模型，这本书的覆盖面略显保守，内容侧重于经典和应用最广的参数估计和假设检验。也许是碍于篇幅的限制，或者为了保持“实用性”的定位，确实删减了一些更复杂的拓展示例。对于一个希望全面掌握现代统计工具箱的人来说，这可能意味着后续还需要搭配其他更专业的参考书来弥补这部分的知识空缺。总的来说，它更像是一位循循善诱的良师，而非全知全能的百科全书。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个实际的项目瓶颈期接触到这本书的。当时我们手头有一个关于客户行为预测的模型，各种回归分析跑出来拟合度都不理想，各种报告都指向“数据结构存在异方差和自相关问题”，我虽然知道这些词汇，但具体在 Minitab 这样的软件环境下如何系统地诊断和修正，一直是个模糊的概念。这本书真正帮到我的是它对于软件操作的图文结合展示，不是那种生硬的截图堆砌，而是将每一步操作的逻辑都用流程图的方式串联起来。我记得关于方差分析（ANOVA）那一部分，它清晰地对比了单因素和多因素设计下的数据矩阵构造，这一点在我处理实验设计数据时，极大地提高了我的效率。更难能可贵的是，它没有止步于展示“如何点击”，而是深入剖析了在不同统计假设被违反时，软件输出结果的局限性和潜在的误导性。坦白说，市面上很多同类书籍只是教你如何“出图”，这本书却在努力教你如何“解读”图背后的统计意义，这对于我这种偏向实战的工程师来说，价值是无法估量的。