具体描述
随着科技的进步，基本资料的处理、分析、推论与特定机率的计算，变得非常简单。学生可以使用各种统计软体，很容易地处理一些资料。学生通常能非常熟练各种统计软体的操作方法，但鲜有学生能了解其中涵盖的意涵。为改变这种趋势，唯一的办法只有回归到基本的统计原理上。
基于此，我们决定着手编着一本简单且解释非常清楚的书籍，利用非常基本、浅显及富启发性的例子，让学生在学习的过程中才不致于迷失方向。本书包含了基础统计学的读者所应了解及学习的内容，其中避免数理的推导，取而代之的是一些看能来简单、合理且合乎逻辑的概念阐述。
著者信息
图书目录
第2章 统计资料之蒐集、整理与陈示
第3章 统计量数
第4章 机率概论
第5章 离散机率分配
第6章 连续机率分配
第7章 抽样与抽样分配
第8章 统计估计
第9章 假设检定
第10章 两母体平均数差的推论统计
第11章 两母体比例与变异数的推论统计
第12章 变异数分析与实验设计
第13章 简单回归与相关分析
第14章 适合度与独立性的检定
图书序言
图书试读
用户评价
我一直对统计学有着一种莫名的敬畏，总觉得那是高深的学问，充斥着复杂的公式和抽象的概念，离我这个普通人实在是太远了。所以，当《基础统计学》这本书出现在我面前时，我几乎是下意识地就想避开。但出于好奇心，我还是翻开了它。 结果，这本书就像一把钥匙，为我打开了一个全新的世界。作者的写作风格非常引人入胜，他没有把我当成一个需要被“填鸭式”教学的学生，而是像一位循循善诱的长者，耐心地引导我一步步地理解统计学的奥秘。他从我们生活中最熟悉、最容易理解的现象入手，比如，为什么超市里的促销活动总是那么有效？又或者是，我们如何看待新闻里播报的各种数据？ 书中对于“数据”的解读，让我耳目一新。作者不仅区分了不同类型的数据，还深入浅出地讲解了数据收集的质量对结果的影响。他举了一个非常贴切的例子：如果我们想要了解台湾民众对某件公共事务的看法，但我们只采访了在特定场合出现的人群，那么我们得出的结论，很可能就会有很大的偏差。这种对“抽样偏差”的细致讲解，让我明白了，为什么有时候看似客观的数据，也可能隐藏着误导。 然后，我们进入了“描述性统计”的范畴。平均数、中位数、众数这些概念，以前对我来说是模糊不清的，但作者用非常直观的图表和通俗易懂的语言进行了解释。他强调，在不同的数据分布情况下，这几个概念所代表的意义也大相径庭。比如，他用一个非常经典的例子说明：在一个小镇上，如果大多数人的月收入是3万元，但有一个亿万富翁，那么计算出来的平均月收入可能会高达几十万，但这并不能真实反映普通居民的生活水平。这时，中位数的作用就显得尤为重要。 更让我眼前一亮的是，这本书深入讲解了“数据变异性”的重要性。我之前总以为，统计学就是求个“平均值”，但作者指出，数据的“分散程度”同样重要，甚至更能揭示事物的本质。他用“标准差”和“方差”这两个概念，来解释数据到底有多“分散”。这让我明白了，为什么两组数据，即使平均值相同，它们的“稳定性”和“风险”也可能大相径庭。 在“概率”的部分，作者的讲解更是出人意料的精彩。他没有用枯燥的数学公式，而是通过一些有趣的例子，比如抽奖、掷骰子，来阐释概率的基本原理。他强调了“独立事件”和“相关事件”的区别，以及“条件概率”在实际生活中的应用。这让我明白，很多时候，我们对事件发生可能性的判断，需要根据已有的信息进行动态调整。 让我真正感受到统计学魅力的，是“推断性统计”的章节。作者非常清晰地解释了“样本”和“总体”之间的关系，以及如何从样本来推断总体。他强调，统计推断并非百分之百准确，而是存在一定的“误差”。“置信区间”和“统计显著性”这些概念，作者用非常形象的比喻，让我能够理解我们是如何量化这种不确定性，并且在多大程度上可以相信我们的推断结果。 “假设检验”的部分，更是让我觉得统计学充满了科学的严谨性。作者通过一个非常生活化的例子，比如，一家新开的餐厅，它的生意是否真的比老店更好？他引导我们思考，如何设定“零假设”（即生意没有变好），然后通过收集到的数据来判断是否有足够的证据去“拒绝”这个零假设。这种“证伪”的思维方式，让我觉得统计学不仅仅是计算，更是一种强大的分析工具。 在“相关性”和“回归分析”的部分，作者更是点破了一个我以前常犯的错误：将相关性等同于因果关系。他用了一些非常有趣且令人警醒的例子，比如，夏天冰淇淋销量和溺水人数同时上升，但这并不是说吃冰淇淋会导致溺水，而是两者都受到“炎热天气”这个共同因素的影响。这种对因果关系的辨析，让我以后在解读数据时，能够更加谨慎。 此外，这本书在讲解每一个统计概念时，都穿插了大量实际的应用案例，涵盖了从市场营销、金融投资到医疗健康、社会科学等多个领域。这些案例让统计学不再是抽象的理论，而是变得鲜活、实用。我看到了统计学如何帮助企业了解消费者，如何帮助科学家研究疾病，如何帮助政府制定政策。这本书让我觉得，掌握基础的统计学知识，对于我们每个人来说，都是一件非常有价值的事情。
评分说实话，拿到《基础统计学》这本书，我第一反应就是：“又要面对那些密密麻麻的公式和图表了吗？”我对数字一直没什么概念，总觉得统计学是离我最遥远的一个学科。所以，抱着一种“硬着头皮也要看”的心态，我翻开了第一页。 结果，这本书彻底颠覆了我以往的认知。作者的文笔非常轻松自然，就像在和朋友聊天一样，一点点地把我引入统计学的世界。他没有像很多教材那样，一上来就丢出枯燥的定义，而是从我们日常生活中最常见、最容易理解的例子开始讲起。比如，他会分析为什么新闻报道里的数据，有时候会让人觉得“嗯，好像是这么回事”，但有时候又让人觉得“这数据靠谱吗？”这种接地气的讲解方式，让我立刻就觉得统计学不再那么可怕。 书中对于“数据”的解读，让我受益匪浅。作者区分了不同类型的数据，并且强调了收集数据的过程有多么重要。他举了一个非常有说服力的例子：如果我们想要了解台湾民众对某件公共事务的看法，但我们只采访了在特定场合出现的人群，那么我们得出的结论，很可能就会有很大的偏差。这种对“抽样偏差”的细致讲解，让我明白了，为什么有时候看似客观的数据，也可能隐藏着误导。 然后，我们进入了“描述性统计”的范畴。平均数、中位数、众数这些概念，以前对我来说是模糊不清的，但作者用非常直观的图表和通俗易懂的语言进行了解释。他强调，在不同的数据分布情况下，这几个概念所代表的意义也大相径庭。比如，他用一个非常经典的例子说明：在一个小镇上，如果大多数人的月收入是3万元，但有一个亿万富翁，那么计算出来的平均月收入可能会高达几十万，但这并不能真实反映普通居民的生活水平。这时，中位数的作用就显得尤为重要。 更让我眼前一亮的是，这本书深入讲解了“数据变异性”的重要性。我之前总以为，统计学就是求个“平均值”，但作者指出，数据的“分散程度”同样重要，甚至更能揭示事物的本质。他用“标准差”和“方差”这两个概念，来解释数据到底有多“分散”。这让我明白了，为什么两组数据，即使平均值相同，它们的“稳定性”和“风险”也可能大相径庭。 在“概率”的部分，作者的讲解更是出人意料的精彩。他没有用枯燥的数学公式，而是通过一些有趣的例子，比如抽奖、掷骰子，来阐释概率的基本原理。他强调了“独立事件”和“相关事件”的区别，以及“条件概率”在实际生活中的应用。这让我明白，很多时候，我们对事件发生可能性的判断，需要根据已有的信息进行动态调整。 让我真正感受到统计学魅力的，是“推断性统计”的章节。作者非常清晰地解释了“样本”和“总体”之间的关系，以及如何从样本来推断总体。他强调，统计推断并非百分之百准确，而是存在一定的“误差”。“置信区间”和“统计显著性”这些概念，作者用非常形象的比喻，让我能够理解我们是如何量化这种不确定性，并且在多大程度上可以相信我们的推断结果。 “假设检验”的部分，更是让我觉得统计学充满了科学的严谨性。作者通过一个非常生活化的例子，比如，一家新开的餐厅，它的生意是否真的比老店更好？他引导我们思考，如何设定“零假设”（即生意没有变好），然后通过收集到的数据来判断是否有足够的证据去“拒绝”这个零假设。这种“证伪”的思维方式，让我觉得统计学不仅仅是计算，更是一种强大的分析工具。 在“相关性”和“回归分析”的部分，作者更是点破了一个我以前常犯的错误：将相关性等同于因果关系。他用了一些非常有趣且令人警醒的例子，比如，夏天冰淇淋销量和溺水人数同时上升，但这并不是说吃冰淇淋会导致溺水，而是两者都受到“炎热天气”这个共同因素的影响。这种对因果关系的辨析，让我以后在解读数据时，能够更加谨慎。 此外，这本书在讲解每一个统计概念时，都穿插了大量实际的应用案例，涵盖了从市场营销、金融投资到医疗健康、社会科学等多个领域。这些案例让统计学不再是抽象的理论，而是变得鲜活、实用。我看到了统计学如何帮助企业了解消费者，如何帮助科学家研究疾病，如何帮助政府制定政策。这本书让我觉得，掌握基础的统计学知识，对于我们每个人来说，都是一件非常有价值的事情。
评分拿到《基础统计学》这本厚实的书，老实说，我一开始是有点打退堂鼓的。毕竟，对于我这种文科背景的人来说，“统计学”这三个字就带着一种遥不可及的距离感，总觉得是数学系、经济系学霸们的专属领域。可偏偏我工作上又常常会接触到各种数据分析报告，看得一知半解，心里总是不踏实。所以，抱着“死马当活马医”的心态，我还是把它带回家了。 然而，接下来的阅读体验，彻底颠覆了我之前的看法。作者的写作风格非常接地气，他没有上来就抛出一堆让人头晕的公式和术语，而是从最生活化的场景入手。比如，在讲到“数据收集”时，他用了一个大家都很熟悉的例子：学校里要做一个关于学生对食堂伙食满意度的调查。他会细致地分析，如果调查方式不当，比如只在某一天、某个时段、只问某个班级的同学，那么收集到的数据有多大的代表性？这种抽丝剥茧的讲解方式，让我一下子就理解了“抽样偏差”到底是什么意思，而不是死记硬背定义。 书中对于“描述性统计”的介绍，更是让我豁然开朗。平均数、中位数、众数这些我们耳熟能详的概念，作者用非常直观的图示和表格进行了讲解，并且特别强调了它们各自的适用场景和局限性。我之前总是把它们混淆，以为哪个都可以替代，但这本书让我明白，在数据的分布不对称时，中位数往往比平均数更能反映真实情况。他还会举例说明，为什么银行的平均月收入可能很高，但大多数储户的月收入并没有那么高，这其实就是中位数和平均数在数据分布不同时的差异体现。 让我印象深刻的是，作者并没有停留在“是什么”的层面，而是深入到“为什么”和“怎么用”。他会花很多篇幅讲解“变异性”的概念，也就是数据有多分散。标准差、方差这些概念，在我看来以前是统计学中最晦涩难懂的部分，但在作者的引导下，我开始理解它们的重要性。比如，比较两个班级的考试成绩，平均分可能差不多，但如果一个班级的成绩非常集中，另一个班级的成绩则高低差距很大，那么这两个班级的整体学习情况和教学效果是截然不同的。这种对数据“波动性”的关注，让我觉得统计学不再是冰冷的数字，而是能够揭示现象背后更深层逻辑的工具。 在讲解“概率”这个核心概念时，作者也下了很大功夫。他用了很多生动的例子，比如抛硬币、掷骰子，然后逐渐过渡到一些更复杂的场景，比如从一副扑克牌中抽牌的概率。他强调了概率的“长期稳定性”和“个体不确定性”，让我理解了为什么有时候我们说“运气不好”，但从概率上来说，这可能只是一个正常范围内的波动。他还会引入“条件概率”的概念，这在日常决策中非常有用，比如，已知某人患有某种疾病的概率不高，但如果他出现了某种特定的症状，那么他患病的概率会如何变化？ 随着阅读的深入，我开始接触到“推断性统计”的部分。作者用非常巧妙的方式，将“样本”和“总体”之间的关系阐述清楚。他解释了为什么我们需要从样本来推断总体，以及在这个过程中存在的“抽样误差”。信心区间的概念，让我明白我们在估计总体参数时，并不是给出一个确定的数值，而是一个范围，并且这个范围是有一定置信度的。这让我不再对统计推断产生过度的信赖，而是学会了更辩证地看待数据分析的结果。 而“假设检验”，更是让我觉得统计学充满了智慧。作者通过一个简单的例子，比如，一家新开的咖啡店，它的日营业额是否真的比老店更高？他引导我们思考，如何设定一个“原假设”（比如营业额没有提高），然后通过收集到的数据来判断是否有足够的证据来“拒绝”这个原假设。这种“证伪”的思想，贯穿在整个假设检验的过程中，让我看到了统计学在科学研究和实际决策中的严谨性。 本书在“相关性”和“回归分析”部分，也给了我很大的启发。我以前总以为“相关”就等于“因果”，但作者明确地指出，相关性不等于因果关系，并且举了很多有趣的例子来说明。比如，冰淇淋的销量和溺水人数之间存在很强的正相关，但这并不意味着吃冰淇淋会导致溺水，而是因为两者都受到“夏季高温”这个共同因素的影响。这种区分，对于我们避免误读数据至关重要。 此外，书中还穿插了许多统计学在不同学科领域的应用案例，比如市场营销、医疗健康、社会调查等等。这些案例让统计学不再是抽象的理论，而是变得更加鲜活和有血有肉。我看到了统计学如何帮助企业了解消费者，如何帮助医生评估治疗效果，如何帮助研究者揭示社会现象。这让我更加坚信，掌握基础的统计学知识，对于我们每个人来说，都非常有价值。 总而言之，《基础统计学》这本书，就像一本打开我认识世界新视角的钥匙。它没有让我变成统计学家，但它让我学会了用一种更严谨、更理性的方式去观察和理解身边的世界。那些曾经让我望而生畏的数字和图表，现在在我眼中，都变得更加清晰和有意义。对于任何想要提升数据素养，或者只是对如何科学地看待世界感到好奇的人来说，这本书都绝对值得一读。
评分我一直以为，统计学这东西，离我太远了，大概就是新闻里播报GDP数字，或者电视里看到那种“百分之多少的民众支持某某政策”之类的东西，感觉跟我的生活没什么交集，顶多就是看看，听听，然后就过了。所以，当朋友推荐《基础统计学》这本书的时候，我其实是有点抵触的，心想，我一个搞设计的，看这个干嘛？不是浪费时间嘛。不过，碍于情面，还是勉强翻开了。 没想到，这一翻，就让我惊艳了。作者的文字，就像一个耐心十足的老朋友，一点点地把一个看似复杂的世界，用最简单、最生动的方式呈现在我面前。他没有像我之前想象的那样，上来就甩一堆公式，而是从最贴近生活的小事说起。比如，为什么商店里的打折活动，总是选择某个时间点？为什么同一件商品，在不同的平台，价格会有差异？这些问题的背后，其实都隐藏着统计学的原理。 书中对于“数据”的定义和分类，就让我受益匪浅。我以前只知道有数字，但作者会区分“定性数据”和“定量数据”，还会进一步细分，比如“分类数据”、“顺序数据”等等。这让我明白，不同类型的数据，需要用不同的方法去处理和分析。这对我以后在工作中接触到的各种项目资料，有了更清晰的认识框架。 然后，就是“描述性统计”的范畴，比如平均数、中位数、众数。我以为这些都很简单，但作者提醒我，它们各有千秋，在不同的情境下，会展现出不同的“真相”。他举了一个例子：一个有钱人住在一个有很多普通人的社区，算出来的平均家庭收入会非常高，但这并不能反映社区里大多数人的真实生活水平。这时候，中位数的作用就凸显出来了。这种对数据“偏见”的提醒，让我觉得非常有价值，避免了我以后在分析数据时，陷入以偏概全的误区。 本书对于“变异性”的讲解，更是让我眼前一亮。我之前总觉得，统计学就是求个“平均值”，但作者强调，数据的“分散程度”同样重要，甚至更能说明问题。比如，比较两家公司的盈利能力，单看平均利润可能差不多，但如果一家公司的利润波动极大，另一家则稳健增长，那么后者无疑更值得投资。标准差、方差这些概念，作者通过生动的图示，让我能够直观地理解它们代表的意义，不再是冰冷的数字。 更让我惊喜的是，这本书并没有停留在“描述”层面，而是开始引导我进入“推断”的领域。从“样本”推断“总体”，这个过程，作者解释得非常清晰。他会用生动的比喻，比如“以管窥豹”，但同时强调，我们需要小心“管”的大小和位置，才能让“窥”到的结果尽可能接近“豹”的整体。信心区间、置信水平这些概念，作者用非常生活化的例子，让我理解了统计推断中的“不确定性”以及我们如何量化这种不确定性。 书中关于“概率”的章节，也让我觉得很有趣。作者没有把概率讲得像数学题一样枯燥，而是通过一些生活中的例子，比如抽奖、天气预报，来解释概率的基本概念。他强调了“独立事件”和“相关事件”的区别，以及“条件概率”的重要性。这一点对于我们做决策非常有帮助，因为很多时候，我们都需要根据已有的信息来判断某个事件发生的概率。 令我印象深刻的，还有“假设检验”的部分。作者用了一个非常形象的比喻：一个新产品上市，我们要检验它是否真的比老产品更受欢迎。他引导我们思考，如何设立一个“零假设”（比如和老产品一样受欢迎），然后通过收集市场数据来判断是否有足够的证据来“推翻”这个零假设。这种科学的“证伪”思路，让我觉得统计学不仅仅是计算，更是一种思维方式。 在“相关性”和“回归分析”的部分，作者更是点出了一个我以前常常犯的错误：将相关性等同于因果关系。他用了一些非常生动的例子，比如，夏天冰淇淋销量上升，溺水人数也上升，但这并不意味着吃冰淇淋会让人溺水，而是两者都受到“天气炎热”这个共同因素的影响。这种对因果关系的辨析，对我以后分析任何数据，都至关重要。 最后，这本书在介绍各种统计方法时，都穿插了大量实际的应用案例，覆盖了经济、医学、社会学、市场营销等多个领域。这让我看到了统计学在现实世界中的巨大价值。我发现，原来很多我平时看到的现象，背后都有统计学在默默地发挥作用。这本书让我觉得，统计学不再是遥不可及的学科，而是可以被我们理解和应用的实用工具。
评分对于一个平时只跟文字打交道，对数字极其不敏感的人来说，“统计学”这三个字，简直就是一场噩梦。我一直认为，那是属于数学系、经济系高材生的专属领域，跟我这种文科生毫无关系。所以，当《基础统计学》这本书摆在我面前时，我内心是抗拒的，觉得这大概又是一本会让我昏昏欲睡的“大部头”。 但万万没想到，这本书的作者，就像一位经验丰富的导游，带着我这个“数字小白”，轻轻松松地穿越了统计学的迷雾。他没有上来就抛出一堆公式和理论，而是从最贴近我们生活的小事说起。比如，为什么电视上的广告，总是会引用一些数据来证明产品的效果？又或者是，为什么我们看到的某些社会调查结果，看起来很权威，但有时候又让人半信半疑？这些例子，一下子就拉近了我与统计学的距离。 书中关于“数据”的讲解，让我开了眼界。作者区分了不同类型的数据，并且强调了收集数据的质量是多么重要。他举了一个例子：如果我们想知道台湾民众对某款新手机的喜爱程度，但我们只采访了几个使用旧款手机的朋友，那么我们得到的结果，很可能就不能代表大众的真实想法。这种对“抽样偏差”的细致讲解，让我明白了，为什么有时候看似客观的数据，也可能隐藏着误导。 然后，进入了“描述性统计”的范畴。平均数、中位数、众数这些概念，作者用非常生动的图表和通俗易懂的语言进行了解释。他强调，在不同的数据分布情况下，这几个概念所代表的意义也会有所不同。比如，他用了一个非常经典的例子说明：一家公司的平均月薪很高，但如果是因为有几个高管的薪资非常高，而大多数员工的薪资都较低，那么中位数更能反映普通员工的收入水平。 更让我眼前一亮的是，这本书深入讲解了“数据变异性”的重要性。我之前总觉得，统计学就是求个“平均值”，但作者指出，数据的“分散程度”同样重要，甚至更能揭示问题的本质。他用“标准差”和“方差”这两个概念，来解释数据到底有多“分散”。这让我明白了，为什么两组数据，即使平均值相同，它们的“稳定性”和“风险”可能却大相径庭。 在“概率”的部分，作者的讲解更是出人意料的精彩。他没有用枯燥的数学公式，而是通过一些有趣的例子，比如抽奖、掷骰子，来阐释概率的基本原理。他强调了“独立事件”和“相关事件”的区别，以及“条件概率”在实际生活中的应用。这让我明白，很多时候，我们对事件发生可能性的判断，需要根据已有的信息进行动态调整。 让我真正感受到统计学魅力的，是“推断性统计”的章节。作者非常清晰地解释了“样本”和“总体”之间的关系，以及如何从样本来推断总体。他强调，统计推断并非百分之百准确，而是存在一定的“误差”。“置信区间”和“统计显著性”这些概念，作者用非常形象的比喻，让我能够理解我们是如何量化这种不确定性，并且在多大程度上可以相信我们的推断结果。 “假设检验”的部分，更是让我觉得统计学充满了科学的严谨性。作者通过一个非常生活化的例子，比如，一家新开的餐厅，它的生意是否真的比老店更好？他引导我们思考，如何设定“零假设”（即生意没有变好），然后通过收集到的数据来判断是否有足够的证据去“拒绝”这个零假设。这种“证伪”的思维方式，让我觉得统计学不仅仅是计算，更是一种强大的分析工具。 在“相关性”和“回归分析”的部分，作者更是点破了一个我以前常犯的错误：将相关性等同于因果关系。他用了一些非常有趣且令人警醒的例子，比如，夏天冰淇淋销量和溺水人数同时上升，但这并不是说吃冰淇淋会导致溺水，而是两者都受到“炎热天气”这个共同因素的影响。这种对因果关系的辨析，让我以后在解读数据时，能够更加谨慎。 此外，这本书在讲解每一个统计概念时，都穿插了大量实际的应用案例，涵盖了从市场营销、金融投资到医疗健康、社会科学等多个领域。这些案例让统计学不再是抽象的理论，而是变得鲜活、实用。我看到了统计学如何帮助企业了解消费者，如何帮助科学家研究疾病，如何帮助政府制定政策。这本书让我觉得，掌握基础的统计学知识，对于我们每个人来说，都是一件非常有价值的事情。
评分一直以来，我都觉得自己是个与数字“绝缘”的人，看见公式就头疼，更别说统计学那堆复杂的符号和理论了。对我来说，数据分析什么的，听起来就像是另一个星球的语言。《基础统计学》这本书，最初也是被朋友硬塞过来的，我当时抱着“至少看能不能学点皮毛”的心态，半推半就的打开了。 结果，这本书彻底颠覆了我对统计学的刻板印象。作者的文字就像一位经验丰富的向导，他不是直接把我丢进迷宫，而是带着我，一步步地探索，从最基础的“数据是什么”开始。他用非常朴实的语言，解释了统计学不仅仅是关于数字，更是关于如何从数据中提取有意义的信息，如何理解数据背后的故事。 书中对于“数据收集”的讨论，就让我觉得非常实用。他举例说明，为什么在做市场调查时，样本的选择至关重要。如果调查对象只是随机选择的几个人，那么他们的意见很难代表整个群体的观点。他强调了“随机性”和“代表性”的重要性，这让我意识到，我们在日常生活中看到的各种民意调查，背后隐藏着多少学问。 接着，作者开始介绍“描述性统计”的概念，比如平均数、中位数、众数。我之前总是把它们混为一谈，觉得都是“中间值”。但这本书让我明白，它们各有侧重。比如，当数据中存在极端值时（outliers），中位数会比平均数更能反映一般情况。他用了一个非常有意思的例子：一个班级的平均分数很高，但如果只有一个学生得了满分，其他人分数都很低，那么这个平均数就有点误导性了。 然后，让我眼前一亮的是关于“数据变异性”的讲解。我以前总觉得，统计学就是关注“平均水平”，但作者指出，“数据的离散程度”同样重要。他用“标准差”和“方差”这两个概念，来解释数据到底有多“分散”。这让我明白了，为什么两组数据，平均值可能一样，但它们的“稳定性”却可能大相径庭。这对于理解事物的波动性和风险非常重要。 本书的“概率”部分，也讲得非常精彩。作者避免了枯燥的数学推导，而是通过一些生动的例子，比如抽奖、抛硬币，来阐释概率的基本原理。他解释了“独立事件”和“非独立事件”的区别，以及“条件概率”在实际生活中的应用。比如，如果你已经知道了某些信息，那么某个事件发生的概率会如何变化？这对于我们做风险评估非常有帮助。 让我觉得这本书真正“活”起来的，是它对“推断性统计”的讲解。作者从“样本”推断“总体”的过程，解释得非常到位。他会强调，我们从样本中得出的结论，并非百分之百准确，而是存在一定的“误差”。“置信区间”和“统计显著性”这些概念，作者通过非常形象的比喻，让我理解了我们是如何量化这种不确定性的，并且在多大程度上可以相信我们的推断结果。 “假设检验”的部分，更是让我觉得统计学充满了智慧。作者以一个非常贴近生活的例子，比如，一家新开的餐厅，它的生意是否真的比老店好？他引导我们思考，如何设置“零假设”（即生意没有变好），然后通过收集到的数据来判断是否有足够的证据去“拒绝”这个零假设。这种严谨的科学思维方式，让我觉得非常有启发。 在“相关性”和“回归分析”的章节，作者更是点醒了我一个非常重要的概念：相关不等于因果。他用了一些非常有趣的例子，比如，每年夏天，冰淇淋的销量都和溺水人数一起上升，但这并不是说吃冰淇淋会导致溺水，而是两者都受到了“天气炎热”这个共同因素的影响。这种对因果关系的辨析，让我以后在看待数据时，不会轻易下结论。 更让我惊喜的是，本书在讲解每一个统计概念时，都穿插了大量的实际应用案例，涵盖了从商业营销到社会调查，再到医学研究等多个领域。这些案例让抽象的理论变得鲜活起来，让我看到了统计学在解决现实问题中的强大力量。我发现，原来很多我平时遇到的现象，都可以用统计学来解释和分析。 总而言之，《基础统计学》这本书，完全超出了我的预期。它不仅仅是一本讲解统计学的书，更是一本教会我如何用更理性、更科学的眼光去看待世界的书。它让我不再害怕数字，而是学会了如何与数据为伴，从中发现真相。对于任何想要提升自己数据素养，或者只是对如何更清晰地理解世界感到好奇的人来说，这本书都绝对是一本不可错过的宝藏。
评分《基础统计学》这本书，光看名字就觉得是那种上学时会遇到的教科书，但拿到手之后，我才发现它远比我想象的要有趣和实用得多。我一直以来对数字和数据都有一种莫名的畏惧感，总觉得统计学是遥不可及的高深学问，充斥着复杂的公式和抽象的概念。然而，这本书的作者，用一种非常亲切且循序渐进的方式，一点点地瓦解了我内心的壁垒。 还记得翻开第一章的情景，作者并没有直接丢给我一堆定义和定理，而是从一些日常生活中非常贴近的例子开始讲起。比如，怎么看待每天的新闻报道里那些关于民意调查的数据，或者是超市里商品的促销活动背后隐藏的统计学原理。这些例子让我瞬间觉得统计学不是只存在于实验室和学术会议里的东西，而是实实在在影响着我们生活的方方面面。 接着，作者开始介绍一些基础的概念，比如平均数、中位数、众数这些，讲得一点都不枯燥。他会用生动的图表和表格来解释，让我能够直观地理解这些概念的含义以及它们在不同情况下的应用。而且，他还会不断地提醒我们，这些看似简单的统计量，其实有着各自的优缺点，不能盲目地去使用。这一点非常重要，因为我以前就常常看到有人断章取义地引用统计数据，导致误导他人。 本书最让我印象深刻的，可能就是它对于“变异性”的阐述。我之前以为统计学就是关注“平均情况”，但这本书让我明白，了解数据有多么分散，也就是变异性，跟了解平均值一样重要，甚至更重要。标准差、方差这些概念，在作者的讲解下，变得不再那么吓人。他会用实际的例子来解释，比如比较两家公司的销售额，单看平均值可能差不多，但如果一家公司的销售额波动很大，另一家则相对稳定，那么这两家公司的情况就截然不同了。这种对“分散程度”的关注，让我对数据的理解上升到了一个新的层次。 此外，作者在数据收集和呈现方面也花了不少笔墨。他强调了数据来源的可靠性，以及在收集过程中可能出现的偏差。这一点对于我们这些非专业人士来说，简直是醍醐灌顶。我们常常会在网上看到各种数据图表，但如果数据收集本身就有问题，那么再漂亮的图表也可能是在误导我们。他教我们如何去审视数据的来源，如何判断一个图表是否具有代表性，这让我变得更加理性地看待信息。 在描述性统计的介绍之后，本书并没有止步不前，而是开始引导我们进入推断性统计的领域。从样本推断总体，这个概念本身听起来就很有挑战性，但作者用他一贯的耐心和清晰的逻辑，一步步地为我打开了这扇门。他解释了为什么我们需要从样本来推断总体，以及在这个过程中存在的不确定性。信心区间、假设检验这些概念，我之前以为是统计学家才懂的黑话，现在竟然也能够理解个大概了。 特别值得一提的是，作者在讲解假设检验的时候，并没有直接给我一大堆公式，而是通过一个一个生活化的情境来引入。比如，是不是因为某种新的广告策略，使得商品的销量真的提升了？还是说，销量的一点点增长只是偶然的波动？他让我们思考，如何通过收集到的数据，来做出一个合理的判断，并且知道这个判断有多大的把握是正确的。这种“犯错的成本”和“科学的决策”之间的关系，被讲得非常透彻。 对于一些稍微复杂一点的统计方法，比如相关性分析和回归分析，作者也做了非常详尽的介绍。他会用非常形象的比喻来解释变量之间的关系，比如，“山羊绒衫”和“冬天温度”之间的关系，越冷羊绒衫卖得越好，这是一种负相关。然后，他会进一步教我们如何量化这种关系，以及如何利用这种关系来做预测。虽然我还不至于能够立刻去分析复杂的经济模型，但至少我对这些方法有了基本的认识，知道它们能做什么，不能做什么。 这本书还有一个我非常喜欢的地方，就是它对于统计学在不同领域的应用都有所涉及。从经济学、社会学到医学、心理学，几乎你能想到的领域，作者都举例说明了统计学是如何发挥作用的。这让我看到了统计学无处不在的生命力，也激发了我去了解更多与我专业或兴趣相关的统计学应用。比如，我是一名市场营销从业者，这本书里关于抽样调查和用户行为分析的部分，就给了我很多启发。 总的来说，《基础统计学》这本书，与其说是一本教材，不如说是一位循循善诱的良师益友。它没有给我灌输死板的知识，而是教会我如何去思考，如何去理解数据背后的意义。虽然我不是统计学专业的学生，但读完这本书，我感觉自己对数据的敏感度大大提高了，看新闻、看报表的时候，不再是茫然无措，而是能够多一份批判性思维。这本书绝对是想要了解统计学，但又怕被复杂公式吓倒的读者的福音。
评分在台湾，说起“统计学”，很多人可能会联想到大学里的必修课，那些枯燥的公式和密密麻麻的计算，光听名字就让人觉得头大。我自己也曾是这样认为的，直到我翻开这本《基础统计学》。老实说，我一开始是带着一种“随便看看，学不到什么就算了”的心态去读的，毕竟我对数字一向不敏感。 然而，这本书的作者，用一种非常亲切且充满智慧的方式，打破了我对统计学的固有认知。他没有上来就给我灌输专业术语，而是从非常贴近我们日常生活的例子开始讲起。比如，他会分析为什么新闻里播报的民意调查结果，有时候会有偏差，又或者是商家如何通过分析顾客的购买习惯来制定促销策略。这些例子让我一下子就觉得，原来统计学就在我们身边，而且并不像我想象的那么遥远。 书中对于“数据”的解读，也非常到位。作者区分了不同类型的数据，并且强调了收集数据的过程有多么重要。他举例说，如果我们要调查台湾民众对某项政策的满意度，那么我们的调查样本是否足够广泛？是否包含了不同年龄、职业、地域的人群？这种对“抽样偏差”的细致讲解，让我明白，即使是看似客观的数据，也可能因为收集方式的不当而产生误导。 然后，我们进入了“描述性统计”的范畴。平均数、中位数、众数这些概念，作者用非常生动的图表和通俗的语言进行了解释。他强调，虽然这些都是“中心趋势”的度量，但在不同的数据分布下，它们所代表的意义也会有所不同。比如，在讲解“中位数”时，他用了一个非常经典的例子：一个岛上有100个人，其中99个人月收入1万元，一个人月收入1亿元。那么，岛上的平均月收入会非常高，但中位数更能反映大多数人的真实生活水平。 更让我印象深刻的是，这本书并没有止步于描述数据，而是深入讲解了“数据变异性”的重要性。作者花了很多篇幅来解释“标准差”和“方差”的概念，以及它们如何衡量数据的离散程度。他会用例子说明，为什么两家公司的平均利润可能差不多，但一家公司可能盈利稳定，另一家则波动剧烈。这种对“不确定性”的量化，让我觉得统计学不再是冰冷的数字，而是能够揭示事物本质的工具。 在“概率”的部分，作者的讲解也非常精彩。他没有像数学教材那样，一上来就抛出一堆公式，而是通过各种有趣的例子，比如抽扑克牌、掷骰子，来阐释概率的基本原理。他强调了“独立事件”和“相关事件”的区别，以及“条件概率”在日常生活中的应用。这让我明白，很多时候，我们对事件发生可能性的判断，需要根据已有的信息进行调整。 让我真正感受到统计学魅力的，是“推断性统计”的章节。作者非常清晰地解释了“样本”和“总体”之间的关系，以及如何从样本来推断总体。他强调，统计推断并非百分之百准确，而是存在一定的“误差”。“置信区间”和“统计显著性”这些概念，作者用非常形象的比喻，让我能够理解我们是如何量化这种不确定性，并且在多大程度上可以相信我们的推断结果。 “假设检验”的部分，更是让我觉得统计学充满了科学的严谨性。作者通过一个非常生活化的例子，比如，一家新开的便利店，它的日营业额是否真的比平均水平更高？他引导我们思考，如何设定“零假设”（即营业额没有提高），然后通过收集到的数据来判断是否有足够的证据去“拒绝”这个零假设。这种“证伪”的思维方式，让我觉得统计学不仅仅是计算，更是一种强大的分析工具。 在“相关性”和“回归分析”的部分，作者更是点破了一个我以前常犯的错误：将相关性等同于因果关系。他用了一些非常有趣且令人警醒的例子，比如，夏天冰淇淋销量和溺水人数同时上升，但这并不是说吃冰淇淋会导致溺水，而是两者都受到“炎热天气”这个共同因素的影响。这种对因果关系的辨析，让我以后在解读数据时，能够更加谨慎。 此外，这本书在讲解每一个统计概念时，都穿插了大量实际的应用案例，涵盖了从市场营销、金融投资到医疗健康、社会科学等多个领域。这些案例让统计学不再是抽象的理论，而是变得鲜活、实用。我看到了统计学如何帮助企业了解消费者，如何帮助科学家研究疾病，如何帮助政府制定政策。这本书让我觉得，掌握基础的统计学知识，对于我们每个人来说，都是一件非常有价值的事情。
评分我一直以为，统计学就像是一道高墙，把我与数字的世界隔离开来。看到那些公式和图表，就觉得脑袋嗡嗡作响。所以，当《基础统计学》这本书出现在我面前时，我其实是有点抗拒的，觉得它可能又是一本让我打瞌睡的教科书。可我错了，这本书彻底改变了我对统计学的看法。 作者的写作方式，非常接地气，他没有把我当成一个需要被“填鸭式”教学的学生，而是像一个老朋友，带着我一起去探索数据背后的世界。他从我们日常生活中最熟悉的事情开始讲起，比如，为什么我们会相信新闻里的民意调查，又或者是为什么超市里的打折活动总是那么有吸引力。这些贴近生活的例子，让我一下子就觉得，原来统计学并不是遥不可及的，而是实实在在地影响着我们的生活。 书中对于“数据”本身的讲解，就让我受益匪浅。作者区分了不同的数据类型，并且强调了数据收集的质量有多么重要。他举了一个例子：如果我们要研究台湾民众的平均收入，但我们只调查了台北市最繁华地段的居民，那么我们得到的数据，很可能就不能代表整个台湾的平均收入水平。这种对“抽样偏差”的提醒，让我明白了，为什么有时候看似客观的数据，也可能隐藏着误导。 然后，我们开始接触“描述性统计”。平均数、中位数、众数这些概念，作者用非常直观的图示和通俗易懂的语言进行了解释。他强调，在不同的数据分布情况下，这几个概念所代表的意义会有所不同。比如，他用一个非常生动的例子说明：一家公司平均月薪很高，但如果是因为有几个高管的薪资非常高，而大多数员工的薪资都较低，那么中位数更能反映普通员工的收入水平。 更让我眼前一亮的是，这本书深入讲解了“数据变异性”的重要性。我之前总觉得，统计学就是求个“平均值”，但作者指出，数据的“分散程度”同样重要，甚至更能揭示问题的本质。他用“标准差”和“方差”这两个概念，来解释数据到底有多“分散”。这让我明白了，为什么两组数据，即使平均值相同，它们的“稳定性”和“风险”可能却大相径庭。 在“概率”的部分，作者的讲解更是出人意料的精彩。他没有用枯燥的数学公式，而是通过一些有趣的例子，比如抽奖、掷骰子，来阐释概率的基本原理。他强调了“独立事件”和“相关事件”的区别，以及“条件概率”在实际生活中的应用。这让我明白，很多时候，我们对事件发生可能性的判断，需要根据已有的信息进行动态调整。 让我真正感受到统计学魅力的，是“推断性统计”的章节。作者非常清晰地解释了“样本”和“总体”之间的关系，以及如何从样本来推断总体。他强调，统计推断并非百分之百准确，而是存在一定的“误差”。“置信区间”和“统计显著性”这些概念，作者用非常形象的比喻，让我能够理解我们是如何量化这种不确定性，并且在多大程度上可以相信我们的推断结果。 “假设检验”的部分，更是让我觉得统计学充满了科学的严谨性。作者通过一个非常生活化的例子，比如，一家新开的餐厅，它的生意是否真的比老店更好？他引导我们思考，如何设定“零假设”（即生意没有变好），然后通过收集到的数据来判断是否有足够的证据去“拒绝”这个零假设。这种“证伪”的思维方式，让我觉得统计学不仅仅是计算，更是一种强大的分析工具。 在“相关性”和“回归分析”的部分，作者更是点破了一个我以前常犯的错误：将相关性等同于因果关系。他用了一些非常有趣且令人警醒的例子，比如，夏天冰淇淋销量和溺水人数同时上升，但这并不是说吃冰淇淋会导致溺水，而是两者都受到“炎热天气”这个共同因素的影响。这种对因果关系的辨析，让我以后在解读数据时，能够更加谨慎。 此外，这本书在讲解每一个统计概念时，都穿插了大量实际的应用案例，涵盖了从市场营销、金融投资到医疗健康、社会科学等多个领域。这些案例让统计学不再是抽象的理论，而是变得鲜活、实用。我看到了统计学如何帮助企业了解消费者，如何帮助科学家研究疾病，如何帮助政府制定政策。这本书让我觉得，掌握基础的统计学知识，对于我们每个人来说，都是一件非常有价值的事情。
评分老实说，当初拿到《基础统计学》这本书，我心里是有点犯怵的。毕竟，“统计学”这三个字，在我看来，就带着一种“高冷”的气质，感觉是属于实验室里的学究们，跟我这种日常接触最多的是文字和创意的人，简直是风马牛不相及。我甚至预想过，这本书大概率会被我束之高阁，沦为一本“装饰品”。 但事实证明，我的预感大错特错了。作者的笔触，就像一位经验丰富的老友，用极其亲切且引人入胜的方式，一点点地揭开了统计学的神秘面纱。他没有像很多教科书那样，上来就抛出一堆我看不懂的公式，而是从我们日常生活中随处可见的现象入手。比如，他会分析为什么新闻里的民意调查结果，有时候会和我们的实际感受有差异，又或者是，为什么商家总是能精准地知道我们在寻找什么。这些例子，让我一下子就觉得，统计学原来并不遥远，它就藏在我们生活的每一个角落。 书中对于“数据”的探讨，更是让我耳目一新。作者不仅区分了不同类型的数据，还深入浅出地讲解了数据收集的质量对结果的影响。他举了一个非常贴切的例子：如果我们要了解台湾民众对某个新政的看法，但我们只采访了经济条件优越的北部居民，那么我们得出的结论，很可能就不能代表全台湾的民意。这种对“抽样偏差”的警示，让我明白了，即使是看起来客观的数据，也可能因为收集方式的不当而产生误导。 接着，我们进入了“描述性统计”的范畴。平均数、中位数、众数这些概念，在我看来以前是混淆不清的，但作者用非常直观的图表和生动的语言进行了清晰的阐释。他强调，在不同的数据分布下，这几个概念所代表的意义也大相径庭。比如，他用一个非常经典的例子说明：在一个小镇上，如果大多数人的月收入是3万元，但有一个亿万富翁，那么计算出来的平均月收入可能会高达几十万，但这并不能真实反映普通居民的生活水平。这时，中位数的作用就显得尤为重要。 更让我惊喜的是，这本书并没有止步于描述数据，而是深入讲解了“数据变异性”的重要性。我之前总以为，统计学就是求个“平均值”，但作者指出，数据的“分散程度”同样重要，甚至更能揭示事物的本质。他用“标准差”和“方差”这两个概念，来解释数据到底有多“分散”。这让我明白了，为什么两组数据，即使平均值相同，它们的“稳定性”和“风险”也可能大相径庭。 在“概率”的部分，作者的讲解更是出人意料的精彩。他没有用枯燥的数学公式，而是通过一些有趣的例子，比如抽奖、掷骰子，来阐释概率的基本原理。他强调了“独立事件”和“相关事件”的区别，以及“条件概率”在实际生活中的应用。这让我明白，很多时候，我们对事件发生可能性的判断，需要根据已有的信息进行动态调整。 让我真正感受到统计学魅力的，是“推断性统计”的章节。作者非常清晰地解释了“样本”和“总体”之间的关系，以及如何从样本来推断总体。他强调，统计推断并非百分之百准确，而是存在一定的“误差”。“置信区间”和“统计显著性”这些概念，作者用非常形象的比喻，让我能够理解我们是如何量化这种不确定性，并且在多大程度上可以相信我们的推断结果。 “假设检验”的部分，更是让我觉得统计学充满了科学的严谨性。作者通过一个非常生活化的例子，比如，一家新开的餐厅，它的生意是否真的比老店更好？他引导我们思考，如何设定“零假设”（即生意没有变好），然后通过收集到的数据来判断是否有足够的证据去“拒绝”这个零假设。这种“证伪”的思维方式，让我觉得统计学不仅仅是计算，更是一种强大的分析工具。 在“相关性”和“回归分析”的部分，作者更是点破了一个我以前常犯的错误：将相关性等同于因果关系。他用了一些非常有趣且令人警醒的例子，比如，夏天冰淇淋销量和溺水人数同时上升，但这并不是说吃冰淇淋会导致溺水，而是两者都受到“炎热天气”这个共同因素的影响。这种对因果关系的辨析，让我以后在解读数据时，能够更加谨慎。 此外，这本书在讲解每一个统计概念时，都穿插了大量实际的应用案例，涵盖了从市场营销、金融投资到医疗健康、社会科学等多个领域。这些案例让统计学不再是抽象的理论，而是变得鲜活、实用。我看到了统计学如何帮助企业了解消费者，如何帮助科学家研究疾病，如何帮助政府制定政策。这本书让我觉得，掌握基础的统计学知识，对于我们每个人来说，都是一件非常有价值的事情。
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