ELEMENTARY STATISTICS 4/E pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　For algebra-based Introductory Statistics courses. Offering the most accessible approach to statistics, with a strong visual/graphical emphasis, the book offers a vast number of examples on the premise that students learn best by "doing". The fourth edition features many updates and revisions that place increased emphasis on interpretation of results and critical thinking in addition to calculations. This emphasis on "statistical literacy" is reflective of the GAISE recommendations.

本书特色

　　Written for successful study, every aspect of Elementary Statistics: Picturing the World has been carefully crafted to help readers learn statistics. Chapter topics cover an introduction to statistics, descriptive statistics, probability, discrete probability distributions, normal probability distributions, confidence intervals, hypothesis testing with one sample, hypothesis testing with two-samples, correlation and regression, chi-square tests and the F-distribution, and nonparametric tests. For individuals who want to learn statistics.

好的，这是一本名为《探索数据科学：从基础到实践》的图书简介，内容力求详实，旨在涵盖数据分析和统计学的核心概念与应用，同时完全避免提及您提供的书名或内容。 --- 《探索数据科学：从基础到实践》 导言：驾驭信息时代的罗盘 在信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录的集合，而是驱动决策、塑造未来的核心资产。从商业战略到科学研究，从公共卫生到日常生活，数据科学正以前所未有的深度和广度渗透到各个领域。《探索数据科学：从基础到实践》正是为迎接这一挑战而精心编撰的综合性指南。本书旨在为读者，无论其统计学背景如何，提供一套坚实且实用的工具箱，使他们能够有效地收集、清洗、分析数据，并最终从中提取出有意义的洞察。 本书的设计哲学是：理论与实践并重，直觉与严谨同行。我们深知，只有理解背后的原理，才能真正灵活地应用方法；而只有通过动手实践，知识才能内化为能力。因此，全书结构精心布局，循序渐进，确保读者在掌握核心概念的同时，也能熟练运用现代数据分析工具。 第一部分：统计思维的构建（Fundamentals of Statistical Thinking） 本部分是整个学习旅程的基石，致力于培养读者建立正确的统计学思维模式。 第一章：数据世界的概览与描述 本章首先界定了数据科学的范畴，区分了描述性统计与推断性统计的核心作用。我们将深入探讨各种数据类型（定性、定量、离散、连续）及其对后续分析选择的影响。重点将放在数据可视化的力量上，详细讲解直方图、箱线图、散点图等工具如何揭示数据分布的潜在结构。我们会探讨集中趋势的衡量（均值、中位数、众数）以及离散程度的量化（方差、标准差、四分位数间距），并讨论在不同数据分布下选择最合适描述指标的重要性。 第二章：概率论的基石 理解不确定性是数据分析的精髓。本章将打下坚实的概率论基础。内容涵盖基本概率规则、条件概率、独立性以及贝叶斯定理的直观理解与实际应用。我们着重阐释概率分布的意义，详细介绍二项分布、泊松分布在计数数据建模中的作用，并为后续推断性统计中至关重要的正态分布做好铺垫，强调其在自然界和统计推断中的核心地位。 第三章：抽样的艺术与推断的桥梁 在无法普查所有个体的情况下，抽样成为获取信息的关键手段。本章细致剖析了不同的抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样和系统抽样，并讨论每种方法在实践中的优缺点和潜在的偏差来源。随后，我们将引入中心极限定理这一统计学的“魔术”，解释它如何为我们从样本数据推断总体特征提供了理论依据，并介绍标准误差的概念，它是连接样本统计量和总体参数的桥梁。 第二部分：从样本到总体：推断性统计的核心（Inferential Statistics in Practice） 这一部分将带领读者从描述转向推断，学习如何利用样本信息对未知参数作出有根据的判断。 第四章：估计的艺术：置信区间 本章聚焦于点估计与区间估计的差异。我们将详尽讲解置信区间的构建原理，包括如何根据样本量、数据波动性和所需的置信水平来确定区间的宽度。内容覆盖总体均值、总体比例以及总体标准差的估计方法，并强调了置信区间在传达估计不确定性方面的关键作用。 第五章：假设检验的逻辑框架 假设检验是统计推断中最常用也最容易被误解的工具之一。本章系统梳理了假设检验的完整流程：从建立原假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），到选择合适的检验统计量，计算P值，直至做出最终决策。我们将深入探讨I型错误（$alpha$）和II型错误（$eta$）的权衡，并引入统计功效（Power）的概念，指导读者如何设计出具有足够敏感度的实验。 第六章：比较的检验：T检验与方差分析（ANOVA） 本章侧重于比较不同组别之间的差异。我们将分步介绍单样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验的适用场景和计算步骤。随后，我们将目光投向多于两组的比较，详细阐述单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，包括F统计量的来源及其与T检验的关系，并简要介绍多重比较问题及其校正方法。 第三部分：关系探寻：回归分析的深入应用（Exploring Relationships: Regression Analysis） 理解变量间的相互作用是数据科学的核心任务之一。本部分将重点讲解如何用回归模型来量化和预测这些关系。 第七章：简单线性回归：建模基础 本章从最基础的简单线性回归开始，讲解如何用一条直线来拟合两个变量之间的关系。内容涵盖最小二乘法的几何意义，回归系数的解释，以及如何评估模型的拟合优度（$R^2$）。我们还将讨论回归模型的关键假设（线性、独立性、同方差性、正态性）及其诊断方法，这是确保模型有效性的前提。 第八章：多元回归分析：控制混杂因素 现实世界的关系往往是复杂的，涉及多个预测变量。本章将线性回归扩展到多元线性回归。我们将学习如何解释多个回归系数，理解多重共线性的危害，并介绍变量选择技术（如逐步回归）。同时，我们也会深入探讨如何在线性模型中纳入分类变量（虚拟变量/指示变量），以处理更复杂的预测情景。 第九章：超越线性：非参数与广义线性模型导论 认识到并非所有数据关系都是线性的，本章将拓宽读者的模型视野。我们将介绍非参数检验（如秩和检验）作为对参数检验假设的有力补充。随后，我们引入广义线性模型（GLM）的概念，重点阐述逻辑回归在处理二元结果（如是/否、成功/失败）预测中的强大能力，并简要概述泊松回归在计数数据建模中的应用。 第四部分：现代数据科学的实践与挑战（Modern Applications and Challenges） 本部分将内容提升到更贴近现代数据分析的实践层面，探讨数据处理的复杂性以及如何应对现实世界中的挑战。 第十章：时间序列数据的初步分析 时间序列数据（如股票价格、月度销售额）具有内在的顺序依赖性。本章将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性和随机波动。我们将学习如何进行平稳性检验，介绍自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF），并为更复杂的模型（如ARIMA模型）打下理解基础。 第十一章：数据的准备与清洗：现实的挑战 真实世界的数据往往是混乱的、充满缺失值的。本章将聚焦于数据科学流程中耗时却至关重要的环节——数据清洗。我们将讨论不同类型的缺失数据（完全随机缺失、随机缺失）及其处理策略，包括删除、均值/中位数插补，以及更先进的多重插补（Multiple Imputation）方法。此外，异常值的识别和处理也将被详细讨论。 第十二章：贝叶斯方法导论 在传统频率学派统计之外，本章提供一个现代且强大的替代视角——贝叶斯统计。我们将从直觉上理解先验信息、似然函数和后验分布之间的关系。通过简单的例子，读者将学会如何利用贝叶斯方法更新信念，这在小样本或先验知识丰富的领域尤其具有优势。 结语：持续学习的路径 《探索数据科学：从基础到实践》致力于提供一个坚实的基础，使读者不仅能“跑起来”，更能“跑得远”。掌握了本书的内容，读者将具备从复杂数据中提取可信结论、构建预测模型并批判性评估结果的能力。数据科学领域发展迅速，本书强调的统计思维和核心原理将是读者应对未来技术变革的持久罗盘。 --- 目标读者：定量分析专业的本科生与研究生、数据分析师、商业智能专家、需要利用数据驱动决策的行业从业者。 所需前提：基本的代数知识和对计算机操作的熟悉。无需预设高深的数学背景。

Chapter 1 Introduction to Statistics 0
Chapter 2 Descriptive Statistics 30
Chapter 3 Probability 108
Chapter 4 Discrete Probability Distributions 160
Chapter 5 Normal Probability Distributions 204
Chapter 6 Confidence Intervals 268
Chapter 7 Hypothesis Testing with One Sample 318
Chapter 8 Hypothesis Testing with Two Samples 388
Chapter 9 Correlation and Regression 440
Chapter 10 Chi-Square Tests and the F-Distribution 492
Chapter 11 Nonparametric Tests 544

Appendices 
Index 1
 

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，其实心里是有小小的期待的，虽然它是一本教科书，但“Elementary”这个词，总让我觉得它应该不会太难，至少在入门阶段，能给一个比较友好的引导。这本书的排版，说实话，挺标准的，每一页的内容分布都很均匀，章节标题、小标题、正文、例题、练习题，都有明确的划分，这对于我这种需要清晰结构的学习者来说，是个加分项。我比较在意的是书中的例题，因为我总觉得，统计学最直观的学习方式就是通过实际的例子来理解。这本书里的例题，我快速浏览了一下，感觉还挺贴近实际生活的，比如关于学生成绩的分布，关于某个产品的用户满意度调查，还有一些关于经济数据的分析。这些例子，如果能够解释得足够详细，并且将每一个步骤都清晰地呈现出来，那么即使是统计学小白，也能看得懂。我特别希望这本书能够强调“为什么”要这样做，而不仅仅是“怎么”做。比如，在介绍某个统计方法的时候，它有没有解释这个方法适用于什么样的情况，它的优势和局限性是什么，这样我才能更好地理解它的应用场景。另外，我注意到书中有一些图表，比如直方图、散点图等等，这些图表是不是能够用非常清晰的方式来解释，它们代表的意义又是什么，如果能配上一些通俗易懂的说明，那就太好了。我买这本书，主要是为了应对课堂上的学习，但我更希望它不仅仅是完成作业的工具，更能让我对统计学产生一些兴趣，甚至能够培养一些独立分析数据的能力。这本书的篇幅，看起来也不算太厚，但愿内容能够精炼扎实，而不是为了充数而堆砌信息。我一直相信，好的教科书，应该像一个循循善诱的老师，能够化繁为简，将复杂的知识用最容易理解的方式呈现出来。

评分☆☆☆☆☆

翻开《ELEMENTARY STATISTICS 4/E》这本书，第一眼看到的是它那种经典的教科书排版，字里行间都透露着一种严谨和专业。这本书的纸张质量不错，不是那种很薄容易透的，而是有一定的厚度，拿在手里有种实在感，印刷清晰，不会有模糊的情况，这对于长时间阅读来说，是很重要的。我一直对统计学有些“又爱又怕”的感觉，爱它能帮助我们从海量数据中找到规律，怕它里面充斥着各种复杂的公式和符号，让人望而却步。所以我对这本书的期望，就是它能够以一种非常友好的方式，将统计学的入门知识讲解清楚。我特别期待书中能够有大量的实际案例，能够让我看到统计学在不同领域的应用，比如在商业决策、市场营销、甚至是在社会科学研究中，统计学扮演着什么样的角色。如果例子能够足够贴近生活，并且讲解得足够详细，能够让我理解每一步计算背后的意义，那对我来说就非常有帮助。我希望这本书能够让我理解，统计学不仅仅是一堆冰冷的数据和公式，而是一种能够帮助我们更好地认识世界、做出更明智决策的有力工具。我购买这本书，是希望能够为我在统计学学习的道路上打下坚实的基础，让我不再对这个领域感到陌生和畏惧，而是能够带着好奇心去探索。

评分☆☆☆☆☆

拿到《ELEMENTARY STATISTICS 4/E》这本书，我的第一感觉是它比我想象中要厚实一些，这让我稍微有些犹豫，不知道里面的内容会不会过于深奥，让我难以消化。不过，当我翻开第一页，看到它的目录时，我还是稍微松了口气。目录的结构很清晰，从最基础的概念开始，逐步深入到更复杂的统计方法，这让我觉得它可能真的是为“Elementary”级别准备的，至少在逻辑顺序上是很严谨的。我特别喜欢教科书中加入的各种图示和表格，因为我一直认为，统计学这门学科，视觉化的呈现方式非常重要。有时候，一个精妙的图表，比长篇大论的文字更能直观地解释一个概念。我希望这本书中的图表能够设计得美观且富有信息量，不是那种为了填满页面而存在的图，而是能够真正帮助我理解数据和关系的辅助工具。另外，书中提供的例题和习题的数量和质量，也是我衡量一本教科书好坏的重要标准。我需要足够多的练习机会来巩固学习到的知识，而且这些题目最好能够覆盖各种不同的应用场景，这样我才能真正掌握统计学的应用技巧。我买这本书，主要是因为学校课程的要求，但我也希望能通过这本书，建立起对统计学的一个初步的、正面的认知。我不希望它是一本死板的教科书，而是能够在我学习的过程中，时不时给我一些启发，让我看到统计学在分析问题、解决问题方面的力量。我买下它，就如同买下了一张通往未知领域的地图，我期待它能指引我，让我看到那些隐藏在数字背后的规律和洞察。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书 ELEMENTARY STATISTICS 4/E 的时候，我的心情是有些复杂的。一方面，作为一本统计学的入门教材，我期望它能提供清晰、系统化的知识体系；另一方面，我对统计学本身就带着一种莫名的“畏惧感”，总觉得里面充斥着各种公式和抽象的概念，让人望而生畏。打开书页，首先吸引我注意的是它的视觉呈现。纸张的质感不错，摸起来很舒服，而且印刷也很清晰，文字和图表都不会有模糊不清的感觉。我比较看重教科书的排版设计，如果排版混乱，信息量又大，很容易让人产生阅读疲劳。这本书的排版，从我粗略的翻阅来看，算是比较规整的，章节之间的划分也很明确，这对于我这种需要按部就班学习的人来说，无疑是一个好消息。我尤其关注书中的例子和图表。我希望这些例子能够贴近实际生活，能够让我感受到统计学在现实世界中的应用，而不仅仅是停留在书本上的理论。如果例子能够生动有趣，解释得也够详细，我相信我能够更好地理解那些抽象的统计概念。至于图表，我希望它们能够清晰明了，并且配有详细的说明，能够让我一眼就看出它们所要表达的信息，而不是对着一堆数字和线条发呆。我买这本书，是为了能够更好地理解课堂上的内容，但我也希望它能够在我心中播下对统计学的好奇的种子。我期待它能够用一种“润物细无声”的方式，将统计学的魅力展现出来，让我不再觉得统计学是一门枯燥乏味的学科，而是能够看到它在数据分析、决策制定等方面的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

我收到《ELEMENTARY STATISTICS 4/E》这本书时，它的外观给我的第一印象是那种非常典型的学术书籍的风格，简约但又不失专业性。封面设计没有太多花哨的元素，重点突出书名和作者信息，这让我觉得它是一本专注于内容的扎实教材。我打开书页，映入眼帘的是清晰的目录，让我能够对整本书的结构有一个大致的了解。对于一本统计学入门的书籍来说，我最看重的是它能否用浅显易懂的语言解释复杂的概念，并且通过生动的实例来帮助读者理解。我粗略地翻阅了一下，发现书中确实有一些案例研究，涉及了社会科学、商业和医学等领域，这让我感到比较欣慰，因为这意味着统计学并非只是一门纯粹的数学学科，而是能够应用于各个领域解决实际问题。我尤其关注书中的图表和数据可视化部分，我认为这是统计学最直观的表达方式。我希望这本书的图表能够设计得清晰、易于理解，并且能够有效地传达数据所包含的信息。另外，我非常期待书中的练习题，因为通过大量的练习，才能真正掌握统计学的应用技巧。我希望这些练习题能够覆盖到各个章节的核心知识点，并且难度适中，能够逐步引导我从基础知识走向更复杂的应用。这本书对我来说，不仅仅是一本课程教材，更是我希望能够通过它，初步了解统计学这个迷人的领域，并从中获得一些分析和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，老实说，第一眼看下去，就是那种教科书该有的样子，没什么特别出彩的，甚至可以说有点朴实无华。我拿在手里的时候，感觉纸张的触感还不错，不会太薄，也不会厚重到压手，一种扎实的质感，让人觉得“嗯，这是本正经的八经的书”。当初买它，纯粹是因为学校的课程要求，老师指定了这一本，没得选。说实话，我对统计学一直以来都带着一种敬畏又略显回避的态度，感觉里面充斥着各种数字、公式，还有那些让人头晕的图表，总觉得离我的生活有点遥远。拿到手之后，翻开第一页，首先映入眼帘的是一个很长的目录，密密麻麻的章节标题，瞬间让我有点望而却步。但是，硬着头皮翻下去，看到一些基础的概念介绍，比如“数据”、“变量”、“样本”、“总体”之类的，感觉写得还算是清晰易懂，没有一上来就抛出那些复杂的数学符号，这让我稍微松了一口气。书中的例子，我还没仔细看，但从标题上看，似乎涵盖了日常生活中的一些场景，比如市场调查、产品销量分析，甚至还有一些社会现象的统计。不知道实际阅读起来，能不能真的把我从对统计的恐惧中解救出来，让那些抽象的概念变得生动起来。希望这本 elementary statistics 4/E 能够成为我理解这个充满数字的世界的一扇窗户，而不是一道难以逾越的高墙。我需要的是那种能够循序渐进，一步步引导我理解统计精髓的教材，而不是那种上来就让人云里雾里、不知所云的“高深”著作。毕竟，统计学在现代社会的应用太广泛了，从商业决策到科学研究，无处不在，掌握一些基础的统计知识，感觉就像是拥有了一把解锁信息时代密码的钥匙。这本书的封面，就如同我初次见到统计学时的感觉，普通，但却蕴含着无限可能，等待我去探索和发掘。

评分☆☆☆☆☆

打开《ELEMENTARY STATISTICS 4/E》这本书，我首先注意到的是它的整体风格。它没有那种花哨的封面设计，看起来就一本正经的教科书，这反而让我觉得内容会比较实在。纸张的触感不错，印刷也相当清晰，文字大小和行距的安排也比较舒适，不会让人觉得拥挤。我比较看重教科书的结构安排，对于统计学这种需要循序渐进的学科来说，良好的章节划分和知识体系的构建至关重要。这本书的目录看起来相当详细，从最基础的数据描述，到概率论、假设检验等等，一步步深入，感觉规划得很有条理。我希望书中能够有足够多的、贴近实际生活的例子，来帮助我理解那些抽象的统计概念。比如，如果它能用一些真实的调查数据来讲解如何计算方差，如何解读回归分析的结果，那我会觉得非常有收获。我一直觉得，统计学学习的难点在于理解“为什么”要这么做，而不仅仅是记住“怎么”做。所以，我希望这本书能够在概念讲解的同时，也强调统计方法的应用场景和局限性，让我能够真正掌握统计学的精髓。我购买这本书，主要是为了能够更好地应对课堂上的学习，但我更希望它能让我摆脱对统计学的“畏难情绪”，能够通过它，建立起对统计分析的基本认知，甚至能够开始运用统计学的思维去分析一些身边的现象。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《ELEMENTARY STATISTICS 4/E》这本书时，我首先注意到的是它的印刷质量。纸张的厚度和触感都很好，摸起来很舒服，而且文字印刷清晰，没有出现重影或者模糊不清的情况，这让我感觉这是一家很认真的出版社。这本书的外观设计，我不能说它有多么惊艳，但它绝对是那种“一眼看上去就是一本正经的教科书”的风格，给人一种可靠和踏实的感觉。我最期待的是书中对统计学基本概念的讲解方式。我之前对统计学总是有种“学不好”的感觉，主要就是因为觉得概念太抽象，公式太多，而且很多时候都不知道为什么要这样计算。所以，我希望这本书能够用一种更生活化、更贴近实际的方式来解释这些概念，比如，它会不会用一些生活中的例子来引入“平均数”、“方差”这些概念，而不是直接抛出一堆公式。我特别喜欢教科书中带有“案例分析”或者“实际应用”的部分，我希望这本书能有这样的内容，并且解释得足够详细，让我能够看到统计学是如何被应用在各种实际场景中的，比如市场调研、产品设计，甚至是社会调查。我买这本书，除了完成学业要求之外，还有一个更深层的目的，就是希望能够建立起对统计学的信心。我希望它能够成为一个好的起点，让我不再对统计学感到恐惧，而是能够开始去理解和欣赏它在数据分析和决策过程中扮演的重要角色。

评分☆☆☆☆☆

拿到《ELEMENTARY STATISTICS 4/E》这本书，我的第一感觉是它是一本非常有分量、内容扎实的教材。封面设计虽然朴实，但正是这种风格，让我觉得它更专注于内容的深度和质量。纸张的触感很好，印刷清晰，没有让人不适的排版问题，这对于需要长时间阅读和学习的书籍来说，是非常重要的优点。我最关注的是这本书对统计学基础概念的解释是否足够清晰和透彻。我希望它能够用通俗易懂的语言，将那些抽象的统计学理论，比如概率、抽样、假设检验等等，变得更加容易理解。如果能够结合实际生活中的例子，或者一些简化的案例研究，来演示这些概念的应用，那就再好不过了。我尤其期待书中在数据可视化方面的讲解，因为我一直认为，好的图表能够直观地展现数据规律，能够让统计学不再枯燥乏味。我希望书中能够提供一些关于如何选择和绘制图表的指导，并且能够清晰地解释不同图表的适用场景。我买这本书，主要是因为这是我学习统计学课程所必须的教材，但我也希望它不仅仅能完成学业要求，更能让我对统计学产生浓厚的兴趣，培养我运用统计学思维去分析和解决问题的能力。我期待它能像一位耐心的老师，引导我一步步走进统计学的世界，让我看到数字背后隐藏的智慧和规律。

评分☆☆☆☆☆

拿到《ELEMENTARY STATISTICS 4/E》这本书，说实话，第一眼看过去，它就是一本标准的教科书的样子，没什么特别出彩的设计，但就是这种朴实无华的风格，反而让我觉得它内容会比较扎实。书的纸张质量不错，拿在手里有一定的分量，但又不至于太沉重，印刷也很清晰，文字和图表都不会有模糊不清的情况。我翻开目录，看到里面涵盖了很多基础统计学的概念，从最简单的描述性统计，到后面的推断性统计，结构安排得很循序渐进，这让我觉得它应该是一个不错的入门教材。我比较看重教科书中例题的设计，因为我觉得理解统计学最有效的方式就是通过实际的例子来学习。我希望这本书的例题能够足够贴近生活，而且解释得清晰明了，能够让我一步步地理解计算过程和统计意义。例如，关于数据收集的方法，关于如何选择合适的统计图表来展示数据，这些内容如果能讲清楚，对我来说就非常有帮助。我买这本书，主要还是因为学校的课程需要，但我也希望这本书能够在我心中种下一颗对统计学的好奇的种子。我希望它不仅能够帮助我完成学业，还能让我看到统计学在分析信息、做出判断方面的价值，让我觉得统计学并非只是冷冰冰的数字，而是能够帮助我们更好地理解世界的一种工具。