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《 统计学基础:透过数据看世界(原书第3版)》[75]百度网盘|亲测有效|pdf下载
  • 统计学基础:透过数据看世界(原书第3版)

  • 出版社:机械工业出版社
  • 作者:[美]罗伯特·古尔德 [美]丽贝卡·王 [美]科琳·莱恩 著
  • 出版时间:2023-09-18
  • 热度:2778
  • 上架时间:2025-03-08 06:13:50
  • 价格:0.0
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内容介绍

产品特色

编辑推荐

打开这样一本书,你一定会对它丰富的内容和精心的设置感到惊讶,甚至有种相见恨晚的感觉,感慨作者的细心和周全。

本书对初学者十分友好,解决初学者对概念理解不透的问题;激发读者学会批判性地评估论点,尤其是基于数据的论点,学会对数据进行批判性思考,将自己的发现传达给他人,并审慎地评价他人的论点。

书中将真实数据与情境和目的相结合,加强读者对概念的直观理解,对初学者建立信心十分有帮助。

但是,并不排斥技术实现,相反,为了满足众多需求,增加了大量的技术提示,介绍了使用T1-84图形计算器、Excel、Minitab和StatCrunch执行计算的步骤。

精彩纷呈的案例,“喝咖啡这个习惯危险吗?” “预测房价”“你看起来生病了!你真的生病了吗?”……为解决实际问题打开思路

 
内容简介

本书是一本以数据分析为基础的面向统计学、数据科学等专业的统计学著作。本书的宗旨是为每个人提供数据分析方法,为了降低阅读门槛,几乎不涉及高等数学推导。通过本书的学习,你将学会批判性地思考数据,交流你的发现,并仔细评估他人的论点。

本书内容十分丰富,设置精心,书中提供了大量的案例、示例、图、表、技术提示以及重点和难点警示标签等,并通过T1-84图形计算器、Excel、Minitab和StatCrunch展示了大量实际应用。每章末配有数据项目、本章回顾练习和练习指导。主要内容包括:数据导论、图形可视化变异、中心和变 异的数值汇总统计量、回归分析、概率、随机事件概率模型、调查抽样与推断、总体比例的假设 检验、推断总体均值以及分类变量研究与科研文献阅读。

作者简介

作者简介:

罗伯特·古尔德(Robert Gould) 统计学教育界的领导者。他曾担任美国统计学会(ASA)统计学教育专委会主任、美国两年制学院数学协会(AMATYC)与ASA联合委员会主席,曾在美国数学教师委员会与ASA联合委员会任职,还是2005年统计学教育教学评估指南(GAISE)学院报告的合作撰写人。他目前在加州大学洛杉矶分校统计系任教,指导本科生统计学项目,是该校统计教学主任。2012年,他当选为美国统计学会会士。

丽贝卡·王(Rebecca Wong) 在西谷学院教授数学和统计学已有20多年,因出色的教学而受到美国国家职员与组织发展研究所和加州社区学院数学委员会的表彰。

科琳·莱恩(Colleen Ryan) 几十年来一直在不同的社区大学讲授统计学、化学和物理学,目前在墨尔帕克学院兼职讲授统计学。1975年至2006年,她在奥克斯纳德学院任教,并在那里获得年度优秀教师奖。

 

译者简介:

田金方,山东财经大学教授,博士生导师,校学术委员会委员,统计交叉科学研究中心主任兼统计与数学学院副院长,兼任中国统计学会常务理事、全国投入产出与大数据研究会副会长、中国商业统计学会常务理事、中国统计教育学会社会经济统计分会常务理事、山东省大数据研究会创会秘书长等职务。他主要从事社会经济统计分析、金融大数据挖掘、环境统计等研究,发表SSCI、SCI、CSSCI检索期刊论文50余篇,主持国家级课题2项、省部级课题20余项,出版著作5部,获得省部级科研奖励4项。

目  录
目  录
前言
第1章 数据导论 1
1.1 什么是数据 2
1.2 数据分类与存储 5
1.2.1 变量类型 6
1.2.2 分类数据的数字编码 7
1.2.3 数据存储 8
1.3 数据调查 10
1.4 分类数据的组织 14
1.5 数据收集与因果关系识别 18
1.5.1 逸事 19
1.5.2 观察性研究 20
1.5.3 对照实验 22
前  言
前  言
关于本书
我们坚信,分析数据可以揭示数据的内涵和意义,而分析能力是我们步入职场和社会生活的重要技能。这不是一本关于“统计”的书,而是一本关于如何理解世界的书。具体而言,就是通过统计推断和数据分析帮助我们更清楚地认识世界,进而改善世界。
自第1版以来,我们见证了数据科学的兴起,并惊叹于数据在改善我们的健康、预测天气、联系失散多年的朋友、管理我们的家庭,以及有效安排我们的生活等方方面面发挥的作用。与此同时,我们也担心数据泄露,担心因个人隐私泄露而威胁到我们的社会结构,担心操纵舆情的那些企图。
本书不拘泥于教条式灌输他人的统计发现,虽然本书的确讲授这些内容;我们需要读者学会批判性地评估论点,尤其是基于数据的论点。但更重要的是,我们希望启迪读者分析数据并得出有用的结论。 这是一本关于“做”的书。 我们对只教读者记住公式或要求他们机械照搬不感兴趣。读者必须学会对数据进行批判性思考,将自己的发现传达给他人,并审慎地评价他人的论点。

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