统计学 基本概念和方法 埃维森著 吴喜之等译 高等教育出版社 施普林格出版社 统计学教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴喜之 译

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040078916

商品编码：26121771583

丛书名： 统计学 基本概念和方法

开本：16开

出版时间：2000-03-01

作者：埃维森，格根 著吴喜之 译

定价：52.00元

ISBN：9787040078916

出版社：高等教育出版社，施普林格出版社

出版时间：2000-01

印刷时间：2010-11

版次：1

印次：8

页数：476

装帧：平装

开本：16开

《统计学（基本概念和方法）》回避了纯数学式的描述，以风趣的语言、清晰直观和容易理解的实例阐述了统计学的基本概念和统计学在包括健康、婚姻、教育、体育、科学、经济活动等各方面扮演的重要角色，帮助学生克服了学习统计学的障碍（不强调公式，较难或较难理解的内容放在章末），使用计算机和统计软件使学生从烦琐的计算中解脱出来，让他们把精力集中在对统计过程和概念的理解上。每一道习题提供了统计结果中可能的主题，在书末给出了奇数号习题答案和各种统计表。

学生希望从统计课中学到什么呢？不是公式、技巧或推理，而是一些基本概念和方法，并能把这些基本概念和方法应用到他们的专业以及日常生活之中。《统计学（基本概念和方法）》就是基于以上准则的一本创新的统计学教材，只要有中学文化的读者都能读懂。从数据入手：

如何评估统计的有效性？

变量是如何定义的？

用了什么样的统计方法？

什么是“统计显著”的结果？

研究这些问题将使我们进入统计学的中心，《统计学（基本概念和方法）》将引导学生提出并回答这些问题，教会学生如何看待研究结果、调查、选举投票、广告宣传，以及其它的隐藏于数据中的统计结果。

1 统计学：随机性和规律性

1.1 统计学：用一句话来说是什么?

1.2 懂得如何运用统计：读者的目标

理解什么可能出差错

理解统计术语

1.3 统计学的主要思想

随机性和规律性：关系密切的孪生子

规律性中的随机性7

研究随机性和规律性时的两个例子

概率：什么是机会

变量：我们给事物所起的名字

变量.值和个体

理论变量和经验变量

常数

1.4 统计的使用者

1.5 统计学和数学、铅笔及计算机的关系

1.6 小结

补充读物

习题

2 数据的收集

2.1 定义变量

2.2 观测数据：问题和可能性

总体相对样本

样本的选择：确信锅里的汤被搅拌均匀

随机样本：是什么?

方便样本：如何产生一个“坏的”样本

选择合适的样本

用于收集观测数据的变量的选择

2.3 收集观测数据时的错误和误差

抽样误差：并非错误的“误差”

未响应误差：粗鲁的.匆忙的或沉默的响应者造成的结果

响应误差

2.4 实验数据：寻找造成结果的原因

实验组和对照组

选择实验组和对照组

对人做实验时产生的问题

在实验中统计的角色

总结：班级规模影响学校表现吗?

2.5 数据阵／数据文件

2.6 小结

补充读物

习题

3 数据的描述：图和表

3.1 图：画出数据

生成统计图

图的种类

3.2 分类变量：圆饼图和条形图

为一个分类变量作图

为两个分类变量作图

3.3 度量变量：点图和直方图

为一个度量变量作图

为两个度量变量作图

时间序列图

3.4 根据数据作地图

3.5 作图：的标准

“少的笔墨”：简单的图是的吗?62

“图中垃圾”：垃圾的一种新名称63

数据密度

“复杂性的展示”

3.6 表：改变排列方式可能更合适

3.7 小结

补充读物

习题

4 数据的描述：计算汇总统计量

4.1 各种平均数：让我们数数有几种

众数：“多的”的宿主

中位数：数到中间那一个

均值：平衡跷跷板

众数,中位数,还是均值?

4.2 变差：测量生活的乐趣

极差：套住两个极端值

标准差：重要的偏差

4.3 均值的标准误差

4.4 标准得分：比较苹果和桔子

4.5 简单化的收益与信息的丢失

用图表来代替数据

用汇总值代替数据

4.6 房地产数据：看不见的价格

4.7 小结

补充读物

公式

习题

5 概率

5.1 怎样得到概率

利用等可能性事件

使用相对频数的方法

利用主观概率

5.2 概率的计算

概率的加法

概率的乘法

5.3 优势：概率的对照物

5.4 离散变量的概率分布

二项分布

Poisson分布

超几何分布

用图表来表示概率

概率的计算

5.5 连续变量的概率分布

标准正态分布：钟形曲线

t-分布

X2分布

F-分布

正态分布数据的需要

5.6 使用概率来核对假设

硬币是公平的吗?

是一种公平的工作环境吗?

两党选民是否势均力敌?

5.7 决策分析：利用概率来作决策

5.8 小结

补充读物

公式

习题

6 作出结论：估计

6.1 样本统计量和总体参数

6.2 点估计

什么是一个好的点估计?

战略中使用点估计的例子：德军有多少坦克?

6.3 区间估计：给结论留一些余地

置信区间的长度

差异的置信区间

6.4 小结

补充读物

公式

习题

7 作出结论：假设检验

7.1 作为一个问题的假设

零假设

备择假设

回答问题时的错误

7.2 怎样回答零假设所提出的问题

概率：p-值

假设检验的机制

拒绝或不拒绝零假设

因果关系：过犹不及

一些统计理论和计算游戏

7.3 显著水平

7.4 总体比例检验

7.5 两个总体比例的差异

检验零假设

估计差异值

7.6 假设检验与构造置信区间

7.7 统计显著和实际显著

7.8 应用：何时拒绝零假设

关于合作性与竞争性的心理测试

对社区的蓝领工人的研究

7.9 小结

补充读物

公式

习题

8 变量间的关系

8.1 关于两个变量的4个问题以及它们之间的关系

问题1.变量间有关系么?

问题2.关系的强弱程度?

问题3.变量在总体中的关系如何?

问题4.是因果关系吗?

8.2 预测：从一个变量到另一个变量

8.3 自变量和因变量

8.4 不同类型的变量：分类型变量.顺序型变量和数量型变量

8.5 回到因果关系的问题

别的变量的角色

时间的角色

多元因果关系

8.6 小结

补充读物

习题

9 两个分类变量的X2分析

9.1 数据分析：在态度上有可靠的差异吗?

条形图

分类变量的汇总计算

9.2 问题1.变量间的关系?

9.3 问题2.关系的强度?

样本中的

总体中的

9.4 问题3：总体中的关系?

提出零假设

检验零假设

从X2到p-值

X2分析的自由度

9.5 问题4.是因果关系吗?

9.6 更大的表：更多的可能性

问题1.两变量间的关系?

问题2.关系的强度?

问题3.总体中的关系?

问题4.是因果关系吗?

9.7 小结

补充读物

公式

习题

10 两个数值型变量的回归分析和相关分析

10.1 问题1.两个变量间的关系?

作这些数据的散点图

了解散点图

线性关系

10.2 问题2a.关系的强度?

r是正的还是负的?大还是小?

四种不同的散点图：关系从强到弱

r的解释：不那么严谨

10.3 问题2b.关系的形式?

一条通过点的中心的直线

怎样计算回归直线：小二乘原理

用回归分析进行预测：从脂肪到热量

效果的度量：r2的解释

相关和／或回归?多多益善

变化数据的回归分析

10.4 问题3.总体中的关系?

置信区间的方法

用t进行假设检验

利用F进行假设检验

10.5 警告：所测即所得

10.6 用虚拟变量时怎样变得聪明些

自变量是有两个取值的分类变量和因变量是数值变量

因变量是有两个取值的分类变量和自变量是数值变量

10.7 问题4.是因果关系吗?

10.8 小结

补充读物

公式

习题

11 ANOVA：一个分类变量和一个数量变量的方差分析

11.1 方差分析：对比事物的平均值

11.2 问题1.犯罪率和地区之间的关系

散点图

盒子图：更简单地了解数据

11.3 问题2.关系有多强?

地区变量

残差变量

地区变量和残差变量的总效应：总平方和

测量关系的强度

对变化量的解释程度

11.4 问题3.这个关系是纯属偶然的吗?

零假设

F变量的p-值

超出F检验：比较均值

11.5 问题4.是因果关系吗?

11.6 方差分析：鸟瞰回顾

11.7 配对分析：每个单元两个观测

t-检验

符号检验：只回答是或否

11.8 小结

补充读物

公式

习题

12 两个顺序变量的秩方法

12.1 用词作为值的两个顺序变量

问题1.身份和兴趣间的关系?

问题2.相关的程度?

问题3.总体的关系?

问题4.是因果关系吗?

12.2 把数目的排序作为值：Phillies表现如何?

问题1.数据中的关系?

问题2.关系强度?

问题3.相关性是由于偶然吗?

问题4.是因果关系吗?

12.3 小结

补充读物

公式

习题

13 多元分析

13.1 偏：三个分类型变量

控制第三个变量：中立策略

偏

13.2 数值型变量的多元回归

问题1.数据中的关系是什么?

问题2a.这种关系的形式是什么?偏回归系数

问题2b.这些关系的强度有多大?偏相关系数

问题2c.总体关系的强度有多大?多重相关系数

问题3.总体中的关系?

13.3 用一个哑元作多元回归

13.4 双因子方差分析

仅对于时段的单因子分析

仅对于路线的单因子分析

时段和路线的双因于分析

考虑交互效应,再进行研究

13.5 建立因果关系

13.6 小结

补充读物

公式

习题

14 日常生活中的统计

14.1 通向统计精妙的基石

14.2 小心地处理数据

14.3 数据和统计方法

14.4 怎么会出错

数据收集中的危险

调查研究的特殊问题

分析方法的误用

统计推断的误用

数字的错误解释

14.5 统计和专制

14.6 在高潮时结束

补充读物

习题

统计术语

统计表

奇数号练习题答案

索引

 

概率论与数理统计 内容简介 本书旨在为读者构建扎实的概率论与数理统计理论基础，并介绍一系列常用统计方法。全书内容涵盖概率论和数理统计两大核心部分，逻辑清晰，条理分明，兼顾理论的严谨性和方法的实用性。本书适合高等院校数学、统计学、经济学、管理学、工学等相关专业本科生、研究生使用，也可作为相关领域研究人员的参考书。 第一部分：概率论 本部分深入浅出地介绍了概率论的基本概念、公理体系及重要理论。 第一章 随机事件与概率 随机现象与样本空间： 引入随机现象的概念，阐述随机事件是随机现象的某种结果，并定义样本空间为所有可能结果的集合。通过丰富的实例，例如抛硬币、掷骰子、测量身高、产品合格率等，帮助读者理解随机事件的内涵。 概率的基本概念与性质： 介绍概率是衡量随机事件发生可能性的量，从古典概率、统计概率到公理化概率，循序渐进地建立读者对概率的认知。深入讲解概率的非负性、规范性、可加性等基本性质，并推导出一系列重要结论，如互斥事件概率计算、减法公式等。 条件概率与独立性： 详细阐述条件概率的概念，即在已知某个事件发生的前提下，另一事件发生的概率。推导出条件概率公式，并重点分析其在实际问题中的应用。引入事件独立性的概念，区分条件独立与全局独立，讲解独立事件的判定方法和性质，以及联合概率的计算。 第二章 随机变量及其分布 随机变量的定义与分类： 定义随机变量是将随机事件的数值化，并将其分为离散型随机变量和连续型随机变量。 离散型随机变量的分布： 详细介绍几种常见的离散型随机变量及其概率分布，包括： 伯努利试验与二项分布 (Binomial Distribution)： 阐述伯努利试验的特点（每次试验只有两种可能结果，成功与失败，且各次试验独立），以及在n次独立伯努利试验中，成功k次的概率分布。推导二项分布的概率质量函数，并讨论其均值和方差。 泊松分布 (Poisson Distribution)： 介绍泊松分布适用于描述在一定时间或空间内，随机事件发生的次数。推导泊松分布的概率质量函数，并分析其参数的意义。说明泊松分布是二项分布在n趋于无穷大、p趋于零时的极限分布。 几何分布 (Geometric Distribution)： 描述首次成功（或首次达到某种状态）所需的试验次数的分布。推导几何分布的概率质量函数，并讨论其均值和方差。 超几何分布 (Hypergeometric Distribution)： 适用于在不放回抽样的情况下，从含有两种不同类型元素的总体中抽取样本，样本中某种类型元素个数的分布。推导超几何分布的概率质量函数，并分析其与二项分布的区别。 连续型随机变量的分布： 详细介绍几种重要的连续型随机变量及其概率密度函数： 均匀分布 (Uniform Distribution)： 描述在某一区间内，所有可能值出现的概率相等的分布。推导均匀分布的概率密度函数，并计算其均值和方差。 指数分布 (Exponential Distribution)： 常用于描述事件发生的时间间隔，例如设备寿命、故障间隔等。推导指数分布的概率密度函数，并强调其无记忆性。 正态分布 (Normal Distribution) / 高斯分布 (Gaussian Distribution)： 概率论与数理统计中最重要、最核心的分布之一。详细阐述正态分布的钟形曲线特点，引入正态分布的概率密度函数，并分析其参数——均值（μ）和方差（σ²）的意义。重点介绍标准正态分布（均值为0，方差为1）及其性质，以及如何利用标准正态分布表（Z-table）计算任意正态分布的概率。 伽马分布 (Gamma Distribution) 与卡方分布 (Chi-squared Distribution)： 作为正态分布的理论基础和应用拓展，介绍伽马分布的性质及其与指数分布、泊松分布的联系。重点介绍卡方分布，说明其与正态分布的关系，并阐述其在统计推断中的重要作用。 多维随机变量及其分布： 扩展到两个或多个随机变量的联合情况。 联合分布与边缘分布： 定义联合概率质量函数/概率密度函数，并由此推导边缘概率质量函数/概率密度函数。 条件分布： 类似条件概率，定义多维随机变量的条件分布。 随机变量的独立性： 推广事件独立性的概念到随机变量的独立性，并讨论独立随机变量的性质。 协方差与相关系数： 引入协方差来衡量两个随机变量之间线性关系的强度和方向，并定义相关系数，使其标准化，取值范围在[-1, 1]之间，用于衡量线性关系的密切程度。 第三章 随机变量函数的概率分布 函数的定义与重要性： 介绍当对一个或多个随机变量进行函数变换时，新生成的随机变量的分布。 常用变换方法： 详细介绍求随机变量函数分布的几种常用方法，包括： 卷积公式 (Convolution Formula)： 适用于两个独立随机变量之和的分布计算。 变量代换法 (Change of Variables Method)： 适用于单变量或多变量的函数变换。 矩母函数法 (Moment Generating Function Method)： 利用矩母函数来确定分布，尤其在证明分布的唯一性方面非常有效。 特征函数法 (Characteristic Function Method)： 类似于矩母函数，但具有更广泛的适用性。 中心极限定理 (Central Limit Theorem, CLT)： 概率论中最重要、最具普适性的定理之一。详细阐述中心极限定理的内容，即在一定条件下，大量独立同分布随机变量的均值（或和）的分布近似于正态分布，无论原始分布是什么。强调中心极限定理是数理统计中许多推断方法得以成立的重要理论基础。 第二部分：数理统计 本部分基于概率论的基础，介绍如何利用样本数据进行统计推断，从而认识和描述总体的特征。 第四章 总体与样本 统计总体与样本的概念： 定义统计总体为研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分数据。强调样本的代表性对于统计推断的可靠性至关重要。 抽样分布： 介绍当从总体中抽取样本，并对样本进行某种统计量计算时，该统计量的分布。 样本均值的分布： 结合中心极限定理，详细阐述样本均值的抽样分布。当总体均值已知时，样本均值的分布及其与总体的关系。 样本方差的分布： 介绍样本方差的抽样分布。 卡方分布 (χ²) 的应用： 详细介绍卡方分布在描述样本方差的抽样分布中的作用。 t 分布 (Student's t-distribution)： 当总体方差未知时，基于样本均值和样本方差构建的统计量所服从的分布。详细介绍t分布的性质，以及其与正态分布的关系。 F 分布 (Snedecor's F-distribution)： 用于比较两个独立样本方差的分布。详细介绍F分布的性质，以及其在方差分析等统计方法中的应用。 第五章 参数估计 点估计 (Point Estimation)： 估计量的概念： 定义估计量是根据样本数据计算出来的、用于估计总体参数的统计量。 估计量的性质： 详细介绍点估计的良好性质，包括无偏性 (Unbiasedness)、一致性 (Consistency)、有效性 (Efficiency) 和充分性 (Sufficiency)。通过算例解释如何判断和选择具有这些性质的估计量。 常用点估计方法： 矩估计法 (Method of Moments)： 基于总体矩与样本矩相等来构造估计量。 最大似然估计法 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)： 找出使观测到的样本数据出现的概率最大的参数值。详细阐述最大似然估计的原理、计算步骤，并分析其优良性质（如渐近无偏性、渐近有效性、渐近一致性）。 区间估计 (Interval Estimation)： 置信区间 (Confidence Interval, CI)： 介绍置信区间的概念，即在给定置信水平下，包含总体参数真实值的可能范围。强调置信水平的含义，以及如何解释置信区间。 构造置信区间的方法： 基于正态分布的置信区间： 当总体方差已知时，构造样本均值的置信区间。 基于t分布的置信区间： 当总体方差未知时，构造样本均值的置信区间。 基于卡方分布的置信区间： 构造总体方差的置信区间。 基于F分布的置信区间： 构造两个总体方差之比的置信区间。 第六章 假设检验 (Hypothesis Testing) 假设检验的基本思想： 介绍假设检验的逻辑，即先设定一个关于总体参数的假设（原假设 H₀），然后根据样本数据判断是否有足够的证据拒绝原假设。 假设检验的要素： 原假设 (Null Hypothesis, H₀) 和备择假设 (Alternative Hypothesis, H₁)。 检验统计量 (Test Statistic)： 用于检验原假设的统计量。 拒绝域 (Rejection Region)： 当检验统计量落入该区域时，拒绝原假设。 显著性水平 (Significance Level, α)： 拒绝原假设的概率，即犯第一类错误（拒绝了实际上为真的原假设）的概率。 P值 (P-value)： 在原假设为真的前提下，观测到当前样本统计量或更极端统计量的概率。P值越小，越倾向于拒绝原假设。 常用假设检验方法： 均值检验： Z检验 (Z-test)： 当总体方差已知时，对总体均值进行检验。 t检验 (t-test)： 当总体方差未知时，对总体均值进行检验（单样本t检验，配对样本t检验，独立样本t检验）。 方差检验： 卡方检验 (χ²-test)： 对单个总体方差进行检验。 F检验 (F-test)： 对两个总体方差的比值进行检验。 比例检验。 拟合优度检验 (Goodness-of-Fit Test)： 检验观测数据是否符合某个理论分布（例如使用卡方检验）。 独立性检验 (Test of Independence)： 检验两个分类变量之间是否存在关联（例如使用卡方检验）。 第七章 方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA) 单因素方差分析： 介绍如何比较三个或三个以上独立样本的均值是否存在显著差异。讲解方差分析的基本原理，即将总变异分解为组间变异和组内变异，并利用F检验来判断均值是否存在显著差异。 多因素方差分析（简介）： 简单介绍当存在多个影响因素时，如何进行方差分析，以及考虑因素间的交互作用。 第八章 相关与回归分析 (Correlation and Regression Analysis) 相关分析 (Correlation Analysis)： 相关系数： 介绍皮尔逊相关系数，衡量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。 相关性的检验。 回归分析 (Regression Analysis)： 一元线性回归 (Simple Linear Regression)： 建立一个自变量与一个因变量之间的线性关系模型。详细介绍回归方程的建立（最小二乘法），回归系数的估计与检验，以及模型的拟合优度（决定系数 R²）。 多元线性回归 (Multiple Linear Regression)（简介）： 介绍当存在多个自变量时，如何建立多元线性回归模型。 第九章 非参数统计 (Nonparametric Statistics)（简介） 非参数方法的意义： 介绍在总体分布未知或不满足参数统计方法的前提下，可以使用非参数统计方法进行推断。 常用非参数方法： 简要介绍符号检验 (Sign Test)、秩和检验 (Rank Sum Test) 等。 本书在内容组织上，先从概率论的基础概念出发，逐步深入到随机变量的各种分布，并重点讲解了中心极限定理这一核心理论。在此基础上，数理统计部分则围绕“统计推断”这一主线，系统介绍了参数估计（点估计和区间估计）和假设检验两大核心内容，并进一步拓展到方差分析、相关与回归分析等常用统计方法。此外，还简要介绍了非参数统计的基本思想。全书力求概念清晰、推导严谨、例题丰富，旨在帮助读者掌握概率论与数理统计的精髓，并能将其有效地应用于解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

第一次接触统计学，原本以为会枯燥乏味，但这本书彻底改变了我的看法。作者埃维森用一种非常生动形象的方式，将原本抽象的概念一一剖析，仿佛在和读者对话一样。比如，在讲到“均值”的时候，他不仅仅给出了公式，还用了一个非常贴切的生活例子，让我瞬间理解了它在现实世界中的意义。我印象最深的是关于“概率”的章节，里面穿插了许多有趣的实验和思考题，引导我主动去探索和思考，而不是被动接受知识。书中对于“数据可视化”的讲解也让我耳目一新，各种图表不仅清晰易懂，还充满了设计感，让我看到了统计学原来可以如此“好看”。吴喜之等译者团队的翻译功力也值得称赞，语言流畅自然，很多国外学术术语的翻译都恰到好处，保留了原汁原味的学术味道，同时又让中国读者容易理解。这本书的结构安排也非常合理，从基础概念到高级方法，循序渐进，让我觉得学习过程很顺畅，没有感到 overwhelming。对于像我这样零基础的读者来说，这本书无疑是打开统计学大门的绝佳选择，它点燃了我学习统计学的兴趣，让我对未来深入研究统计学充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名统计学专业的学生，我在这本书中找到了许多让我眼前一亮的地方。埃维森在阐述一些经典统计理论时，往往能从一个独特的视角切入，提出一些非常深刻的见解，这让我对这些理论有了更深层次的理解。例如，在介绍“最大似然估计”时，他不仅仅是给出了数学推导，还深入探讨了其背后的思想精髓，以及它在统计学中的地位，这比我之前在其他教材上学到的要丰富得多。书中对“方差分析”的讲解也让我印象深刻，作者通过对多组数据之间差异的细致分析，展现了方差分析在比较不同处理组或条件下的效果时的强大能力。翻译团队的努力也显而易见，他们不仅准确地传达了原文的意思，还根据中国学术界的习惯，对一些术语的翻译进行了优化，使得这本书在学术上更具可参考性。此外，书中还包含了一些非常具有启发性的思考题，这些题目往往需要读者运用所学知识去解决，有效巩固了学习效果，并激发了进一步探索的兴趣。对于想要在统计学领域打下坚实基础，并且希望获得更深入学术视野的学生而言，这本书无疑是一部高质量的参考书。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它在理论深度和实践应用之间找到了一个完美的平衡点。埃维森并没有止步于纯理论的讲解，而是大量引用了来自经济学、心理学、社会学等多个领域的真实案例，让我看到了统计学是如何在各个学科中发挥核心作用的。特别是关于“假设检验”的部分，作者通过多个不同场景的案例，详细演示了如何提出假设、收集数据、进行检验，以及如何解读检验结果，这对于我理解统计推断的逻辑过程非常有帮助。书中对于“回归分析”的讲解也尤为精彩，从简单的线性回归到多元回归，逐步深入，并且强调了对模型假设的理解和验证，让我明白构建一个有效的统计模型需要注意的细节。翻译方面，吴喜之等译者在保持学术严谨性的同时，也注重语言的可读性，使得一些复杂的统计概念得以清晰地传达，大大降低了阅读门槛。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的培养，它教会我如何用数据说话，如何理性地分析问题，如何做出更明智的决策。对于希望将统计学应用于实际研究或工作中，并且追求扎实理论基础的读者，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的编写风格非常适合那些希望在短时间内掌握统计学核心要领的读者。埃维森的叙述方式简洁明了，避免了不必要的冗余，直击主题。他善于利用类比和比喻来解释复杂的概念，例如在讲解“置信区间”时，他将其比作一个“安全的猜测范围”，形象地说明了其含义和作用。书中对于“卡方检验”的应用场景也进行了详细的介绍，通过不同的列联表分析，展示了它在判断分类变量之间关联性时的重要作用。译者吴喜之等人团队的功劳同样不可忽视，他们精准地把握了作者的意图，将原文的精髓毫无保留地传递给中国读者，使得即使是初次接触统计学的读者也能轻松理解。这本书的篇幅适中，内容精炼，非常适合在工作之余进行学习，或者作为短期培训的教材。它提供了一个清晰的学习路径，让读者能够快速地建立起对统计学的整体认知，并掌握一些最常用、最实用的统计方法。对于那些时间有限但又希望快速提升统计学素养的读者来说，这本书是一个非常高效的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大惊喜是它对“非参数检验”的重视和深入讲解。在很多经典的统计教材中，非参数检验往往只是被一笔带过，但这本书却花费了大量的篇幅来介绍这些重要的统计方法，比如“秩和检验”和“符号检验”，并详细阐述了它们在数据不满足参数检验的假设时如何发挥作用。埃维森的讲解方式非常清晰，通过直观的图示和具体的例子，让我对这些方法的原理和适用范围有了非常透彻的理解。同时，书中也涉及了一些更高级的主题，比如“主成分分析”和“因子分析”，这些内容让我看到了统计学在处理高维数据和探索变量间复杂关系方面的强大潜力。吴喜之等译者团队的翻译功力再次得到体现，他们不仅在语言上做到了流畅自然，还在专业术语的选用上非常严谨，保证了学术的准确性。这本书的深度和广度都令人印象深刻，它不仅适合统计学初学者，也能够为有一定基础的读者提供新的视角和更深入的理解。它让我认识到，统计学是一个充满活力和不断发展的领域，而这本书正是了解其最新发展和应用的一个绝佳窗口。