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马逢时，吴诚鸥，蔡霞 著

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• 统计学
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• 统计方法
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店铺： 金渊清亚图书专营店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300175836

商品编码：25995028583

包装：平装

出版时间：2013-10-01

图书基本信息
图书名称	基于 MINITAB 的现代实用统计（第二版）
作者	马逢时,吴诚鸥,蔡霞
定价	59.80元
出版社	中国人民大学出版社
ISBN	9787300175836
出版日期	2013-10-01
字数
页码	481
版次	2
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《统计数据分析与应用丛书：基于MINITAB的现代实用统计（第2版）》在单变量统计学的基础上，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及MINITAB软件的相应部分。与一般的统计教材相比，《统计数据分析与应用丛书：基于MINITAB的现代实用统计（第2版）》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软件新的R16版本，致力于直接解决具体问题。在介绍统计知识时，尽量避免使用专业的数学语言，注意叙述的通俗化，由实例引出问题，引例生动、具体、多样。《统计数据分析与应用丛书：基于MINITAB的现代实用统计（第2版）》主要内容如下： 　　多元正态分布及其统计分析 　　判别分析和聚类分析 　　主成分分析和因子分析 　　对应分析 　　可靠性统计分析和常用寿命分布 　　常用可靠性寿命分布分析的参数方法和非 　　参数方法 　　加速寿命试验、寿命数据回归分析等 　　时间序列分析概念和趋势分析 　　时间序列平滑方法 　　ARIMA模型 　　《统计数据分析与应用丛书：基于MINITAB的现代实用统计（第2版）》适合工程技术、医药卫生、生命科学、管理、经济、体育、考古、教育和各社会科学领域的实际工作者学习使用，也可作为上述各专业本科生和研究生的教学参考书。

作者简介

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目录

第1篇 多元统计分析 第1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 多元正态随机数的产生 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 第10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 第11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 第12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 第13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 第14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 第15章 ARIMA模型 15．1 自相关函数与偏自相关函数 15．2 AR（p）模型 15．3 MA（q）模型 15．4 ARMA（p，g）模型 15．5 ARIMA（户，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

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文摘

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序言

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《探索性数据分析：洞察力驱动的决策之路》（暂定名） 图书简介 核心理念：从“看到”数据到“理解”数据 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策、科学研究乃至日常生活改进的核心资产。然而，原始数据的海洋往往是混乱且难以驾驭的。本书《探索性数据分析：洞察力驱动的决策之路》旨在为读者提供一套系统化、实用性极强的工具箱与思维框架，专注于探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）的精髓。我们相信，高效的统计建模与可靠的结论，其根基在于对数据本身的深入挖掘和理解，而非仅仅依赖复杂的算法黑箱。 本书并非聚焦于特定软件工具的操作手册，而是致力于培养读者一种“数据侦探”的思维模式。我们将引导您如何通过直观的图形化方法和基础的统计量计算，揭示隐藏在数据背后的模式、异常值、数据质量问题以及变量间的潜在关系。 --- 第一部分：数据素养与探索的基石 (Foundations of Data Literacy) 第一章：数据驱动思维的重塑 本章将界定探索性数据分析（EDA）在整个数据生命周期中的关键地位。我们将讨论为什么在正式的假设检验和模型构建之前，必须进行彻底的EDA。内容涵盖数据采样的伦理考量、样本与总体的区分、以及理解不同数据类型（定性、定量、时间序列、空间数据）对后续分析方法选择的影响。我们将强调“先问对问题，再看数据”的重要性，并介绍如何基于业务目标来构建初步的探索性假设。 第二章：数据结构的解剖与清洗的艺术 有效分析始于高质量的数据。本章深入探讨数据的常见结构陷阱：缺失值（Missing Data）的类型（MCAR, MAR, NMAR）及其对分析的潜在偏差。我们将详细介绍识别和处理缺失值的策略，包括插补（Imputation）方法的选择与局限性。同时，异常值（Outliers）的检测不再局限于简单的箱线图范围判断，而是引入了基于距离、密度和模型的识别技术，并探讨在不同情境下是应剔除、转换还是特殊对待这些极端观测值。此外，数据转换（如对数转换、Box-Cox转换）的必要性与适用场景也将被细致阐述。 --- 第二部分：图形化的力量：可视化叙事 (The Power of Visualization) 第三章：一维数据的清晰描绘 理解单个变量的分布是EDA的第一步。本章侧重于单变量的描述性统计量（均值、中位数、标准差、偏度和峰度）的直观解释，并着重于图形化展示。我们将对比直方图、核密度估计图（KDE）在展示分布形态上的优劣，并探讨经验法则（如三西格玛原则）在初步评估数据集中度时的应用。此外，条形图和饼图的使用禁忌与有效展示分类数据频率的方法也将被详细解析。 第四章：双变量关系的探寻与诊断 当分析两个变量之间的关系时，散点图成为核心工具。本章将指导读者如何解读散点图中反映出的线性、非线性、聚类或异方差性。我们将引入相关系数（Pearson, Spearman, Kendall's Tau）的计算及其局限性，特别是区分相关性与因果性的重要原则。对于一个连续变量和一个分类变量的组合，我们将深入讲解箱线图、小提琴图和分组均值的比较分析，重点关注如何通过图形直观判断组间差异的显著性趋势。 第五章：多变量格局的降维透视 在探索三个及以上变量的关系时，传统的二维图表已显不足。本章介绍高级可视化技术，如气泡图（引入第三维度）、矩阵散点图（Pair Plot）在系统性观察所有变量两两关系中的效率，以及热力图（Heatmap）在展示相关性矩阵或交叉表时的清晰度。更重要的是，本章将介绍降维技术（如主成分分析PCA的探索性应用），如何将高维数据投影到低维空间中，以揭示潜在的结构和分离度，为后续的聚类或分类建模提供初步方向。 --- 第三部分：结构洞察与统计推断的桥梁 (Structural Insight and Inference Bridges) 第六章：时间序列数据的特有探索 时间序列数据（如金融、销售、环境监测数据）具有内生的依赖性，需要特殊的探索方法。本章将指导读者如何通过绘制时间序列图识别趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和周期性（Cyclicality）。我们将介绍自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图的解读，它们是识别时间序列模型（如ARIMA系列）结构的关键“指纹”。此外，如何识别和处理时间序列中的不平稳性也将是本章的重点。 第七章：分布拟合与模型假设的预检验 许多统计推断方法（如t检验、ANOVA）依赖于数据服从特定分布（如正态分布）的假设。本章旨在教授如何通过探索性手段验证这些底层假设。我们将详细讲解QQ图（Quantile-Quantile Plot）和PP图在评估正态性上的精确度，以及Kolmogorov-Smirnov或Shapiro-Wilk检验的局限性。内容还将涵盖对泊松分布、指数分布等其他常见分布的初步拟合检查，帮助读者在选择推断工具前，对数据的内在分布特性有清晰的认识。 第八章：探索性分析与模型选择的耦合 EDA并非孤立的步骤，它是模型选择和构建的导航灯。本章将总结如何将EDA阶段发现的特征（如非线性关系、异方差性、重要异常值）直接转化为建模策略。例如，如果EDA显示出强烈的非线性关系，则应考虑引入多项式项或非参数模型；如果发现显著的异方差性，则应探讨加权最小二乘法或稳健回归。本章将通过多个案例研究，展示如何将数据可视化和初步的统计诊断无缝衔接到构建第一个可解释的模型。 --- 总结与展望 《探索性数据分析：洞察力驱动的决策之路》强调实践、批判性思维和数据可视化在数据分析流程中的不可替代性。本书旨在帮助读者摆脱对预设模型的盲目依赖，培养出一种能够从数据本身“听取故事”的能力，从而做出更稳健、更具洞察力的决策。全书配有丰富的案例和图表示例，鼓励读者在实际操作中应用所学方法，真正做到“知其然，更知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

从排版和设计角度来看，这本书也体现了极高的专业水准。很多技术书籍的插图往往模糊不清，或者图表设计得过于拥挤，难以提取有效信息。但这本书的视觉呈现质量非常高。无论是流程图、概念图，还是那些用来解释统计分布的图形，都绘制得清晰、准确且富有条理。特别是当你需要快速定位某个特定公式或步骤时，清晰的标题层级和合理的留白设计，使得查找效率大大提高。我尤其欣赏它在展示实际操作步骤时，那种清晰的截图和对应的文字说明，几乎没有歧义。这对于那些需要快速上手操作软件的用户来说，无疑是巨大的福音。总而言之，这本书不仅仅是知识的载体，它本身也是一个精心打磨的产品，每一个细节都体现出对读者体验的尊重和对统计学严谨性的坚持，让人感觉物超所值。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，对我来说更像是一次与优秀数据分析师的深度对话。我注意到作者在内容编排上花费了大量的心思，力求做到逻辑的严密性和内容的连贯性。它不像很多教科书那样，章节之间像是孤立的知识点，读完一个单元就感觉和下一个单元没什么关联。这本书的结构设计非常巧妙，它仿佛遵循着一个完整的数据分析流程，从数据清洗、描述性统计，到假设检验，再到回归分析和更高级的时间序列处理，每一步都自然而然地承接上一步，使得整个学习路径非常清晰流畅。特别是对于那些在处理真实世界数据时经常遇到的“脏数据”和异常值问题，作者并没有回避，而是直接将其纳入讨论，并提供了切实可行的处理策略。这种务实态度，让这本书的应用价值远超普通教材，它更像是一本能够指导你在实际工作中少走弯路的工具书。我发现，当我遇到一个新的分析任务时，我脑海中浮现的第一个反应，往往就是这本书里讲解的某个特定步骤和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本统计学的书真是让人眼前一亮，尤其是对于那些像我一样，在数据分析的海洋里摸索了很久，却总感觉抓不住重点的人来说，它简直是一盏明灯。我一直觉得，统计学这玩意儿，要么就是理论堆砌得让人头皮发麻，要么就是实践操作得过于碎片化，真正能把两者完美结合的教材实在难得。这本书在这方面做得非常出色。它没有急于抛出复杂的公式，而是非常耐心地从最基本的概念入手，就像一个经验丰富的老教授在手把手教你如何搭建知识的框架。我特别喜欢它在讲解每一个统计方法时，都会穿插一些非常贴近实际工作场景的例子。比如，当我们学习方差分析时，它不仅仅是告诉你怎么计算F值，而是会深入到如何根据实验设计来选择合适的模型，以及如何解读结果中的那些看似冷冰冰的数字背后所蕴含的商业或科研意义。这种“知其所以然”的教学方式，极大地提升了我对统计学的理解深度，让我不再满足于仅仅会用软件跑出结果，而是能够真正理解背后的逻辑和局限性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常平实，完全没有那种高高在上的学术腔调，读起来感觉非常舒服、毫不费力。我以前接触过一些统计教材，里面充斥着晦涩难懂的术语和长串的数学推导，常常让我感到挫败。但这本书的作者显然深谙如何将复杂的概念转化为易于理解的文字。每一个新的概念提出，都会紧跟着清晰的文字解释，配上精心设计的图表辅助说明。更妙的是，它似乎有一种魔力，能把统计学这门学科的枯燥感降到最低。我记得有一次，我连续读了将近三个小时，竟然一点也不觉得累，反而因为不断“顿悟”而感到兴奋。这种阅读体验，对于我这种需要持续学习新技能的职场人士来说，是极其宝贵的。它让我意识到，优秀的统计知识并不一定需要以牺牲可读性的代价来换取深度，关键在于作者如何组织和呈现这些信息，而这本书无疑在这方面达到了炉火纯青的地步。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大改变，是极大地增强了我对统计结果的批判性思维能力。在过去，我常常满足于软件给出的“显著性”或“R方值”，很少深究这些数字背后的假设是否真的成立，或者模型选择是否是最优的。然而，这本书非常注重“模型诊断”和“假设检验”的环节，并且用大量的篇幅强调了这些步骤的重要性。它不断提醒读者，软件只是一个工具，真正的洞察力来自于对工具输出的审视和质疑。比如，在讨论回归分析时，它不仅教我们如何拟合直线，更教我们如何观察残差图，如何判断是否存在异方差性，以及在什么情况下需要考虑使用更复杂的模型结构。这种对细节的关注，让我学会了“多看一步”，从而避免了基于错误假设得出误导性结论的风险。我现在看任何统计报告时，第一反应不再是接受结果，而是先在脑海中快速过一遍这本书里教我的诊断清单。