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• 统计学
• 初等统计学
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 描述统计
• 抽样
• 假设检验
• 回归分析
• 统计方法

　　1. Real-World Examples illustrate every concept discussed in the text with detailed, compelling examples from real life.

　　2. Real Data Sources help students see the integration of statistics in everyday life. Neil Weiss has included carefully cited data from reputable journals, newspapers, magazines and Web sites.

　　3. Helpful text features help readers make sense of the material and provide easy reference for study and review.( Interpretation Boxes、What Does It Mean?、Procedure Boxes、Technology Appendices)

　　4. Parallel Critical-Value/p-Value Approaches offers complete flexibility in the coverage of critical-value and p-value approaches to hypothesis testing. Instructors can focus on one approach or they can compare both approaches.

　　5. Parallel Presentations of Technology: The Weiss approach offers complete flexibility in the coverage of technology which includes options for the use of Minitab, Excel, and the TI-83 and TI-84 Plus graphing calculators. One or more technologies can be explored and compared. Instructions and output for each package are included in Technology Centers throughout the book.

　　6. The WeissStats CD-ROM bound inside every new copy of the textbook includes applets, an optional text chapter that presents additional probability and random-variable topics, an introduction to statistical technologies, and DDXL?, an Excel add in. Data sets are provided as text, Minitab, Excel, JMP?, and SPSS? files, as well as in the TI-83/84 Plus graphing calculator list files.

　　7. Focusing on Data Analysis sections at the end of each chapter examine the Focus Database, a database of 13 variables for the undergraduate students at the University of Wisconsin—Eau Claire. This feature lets students work with large data sets, practice using technology, and discover the many methods of exploring and analyzing data–both descriptively and inferentially.

作者简介

Neil A. Weiss
　　现职：Arizona State University

深入浅出：概率论与统计推断的基石 本书名：概率论与统计推断的基石 目标读者： 致力于掌握现代统计学核心理论，并计划在量化分析、数据科学、经济学、工程学或生物统计学等领域进行深入研究的学生、研究人员及专业人士。 内容概述： 本书旨在构建一座坚实的桥梁，连接纯粹的数学理论与实际的数据分析应用。它不专注于介绍某一个特定领域的应用统计软件操作，而是着重于灌输统计思维的底层逻辑和严谨的数学推导能力。全书结构清晰，逻辑递进自然，确保读者能够从最基础的集合论和概率公理出发，逐步攀登至复杂的渐近理论和模型检验的高峰。 第一部分：概率论基础——量化不确定性 本部分是整个统计推断大厦的基石。我们首先从集合论和测度论的直观介绍入手，为概率的严谨定义奠定基础。 第一章：概率的基本概念与公理体系 本章详细阐述了概率空间的概念，包括样本空间、事件域以及概率测度。我们深入探讨了计数原理（排列组合）在有限样本空间中的应用，并引入了条件概率和独立事件的严格定义。特别地，我们对贝叶斯定理进行了深入的剖析，展示了其在更新信念和信息整合中的核心作用，并通过多个需要仔细辨析的实际案例，帮助读者区分混淆变量和条件依赖性。 第二章：随机变量与概率分布 本章引入了随机变量这一核心抽象概念，将其分为离散型和连续型。对于离散随机变量，我们详细讲解了二项分布、泊松分布及其与二项分布的联系，并探讨了它们的矩（期望与方差）的计算方法。在连续随机变量部分，重点阐述了概率密度函数（PDF）的性质，并对均匀分布、指数分布以及正态分布（高斯分布）进行了细致的刻画，强调了正态分布在中心极限定理中的核心地位。 第三章：多维随机变量与联合分布 统计分析往往涉及多个变量之间的相互作用。本章聚焦于联合概率分布，包括联合概率质量函数和联合概率密度函数。我们详细分析了边缘分布的推导过程，并引入了协方差和相关系数来量化两个随机变量之间的线性关系。条件期望的引入为构建回归模型奠定了基础，特别强调了在给定一个变量值下另一个变量分布的变化。 第四章：随机变量的函数及其分布的求法 理论分析中，我们经常需要知道某个随机变量函数的分布。本章系统介绍了求解函数分布的两种主要方法：一是基于累积分布函数（CDF）的变换法；二是对于连续变量，利用雅可比行列式（Jacobian transformation）进行变量替换的方法。此外，我们还将介绍矩生成函数（MGF）和特征函数，展示它们在确定分布形式和推导矩方面的强大工具价值。 第二部分：统计推断的理论框架——从数据到结论 奠定概率基础后，本书转向统计推断，即如何从有限的样本信息中对未知参数做出可靠的估计和检验。 第五章：抽样分布与大数定律 本章是连接描述性统计和推断性统计的关键环节。我们首次引入了统计量（Statistics）的概念，并详细讨论了几种重要抽样分布的推导过程：自由度为 $n-1$ 的卡方分布、学生 t 分布和 F 分布。我们严格证明了大数定律（Weak and Strong Laws of Large Numbers），阐明了样本均值收敛性的理论基础。 第六章：中心极限定理与渐近理论 中心极限定理（CLT）是推断统计学的灵魂所在。本章不仅阐述了其内容，更重要的是探讨了其在实际应用中的条件和限制。我们将介绍 δ-方法，用于推导复杂统计量（如样本比例、比率）的渐近分布，这是进行精确区间估计和假设检验的前提。 第七章：参数估计理论 I：点估计 本章专注于如何用单个数值去估计总体参数。我们详细比较了估计量的优良性质：无偏性、一致性、有效性和充分性。重点讲解了矩估计法（Method of Moments）和极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。对于MLE，我们将推导其性质，包括渐近正态性，并引入费舍尔信息量和克拉美-劳下界（Cramér-Rao Lower Bound）来衡量估计量的极限精度。 第八章：参数估计理论 II：区间估计 真实世界中，我们无法保证点估计的绝对准确性。本章转向区间估计，即构造包含真实参数的可信区间。我们系统地推导了基于 Z 分布、t 分布、$chi^2$ 分布和 F 分布的置信区间，并讨论了不同置信水平的含义和权衡。此外，我们将探讨非参数估计方法（如Bootstrap方法）在传统分布假设不成立时的应用潜力。 第三部分：假设检验与模型构建 本部分将理论应用于决策制定，学习如何利用数据做出基于概率的“是”或“否”的判断。 第九章：假设检验的理论基础 本章界定了零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），明确了第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的风险。我们详细介绍了基于临界值和基于 P 值（P-value）的检验方法。重点讨论了似然比检验（Likelihood Ratio Test）的理论框架，这是构建最优检验统计量的通用方法。 第十章：单样本与双样本检验 本章将理论应用于具体的检验场景。包括对总体均值、比例和方差的单样本检验。随后，我们深入讲解了双样本均值差的 Z 检验和 t 检验，并详细讨论了方差齐性检验（如 Levene's Test）的重要性。对于方差不等的 t 检验（Welch's t-test），我们提供了其推导依据。 第十一章：方差分析（ANOVA）与多因素模型 当需要同时比较三个或更多组别的均值时，ANOVA成为必需的工具。本章通过分解总平方和（Total Sum of Squares），系统地阐述了单因素方差分析的原理，并引入了 F 检验作为其核心判据。我们还将简要介绍双因素方差分析，展示如何分离主效应和交互效应。 第十二章：线性回归模型的统计推断 本章将统计推断提升至建模层面。我们从最简单的简单线性回归模型开始，推导出普通最小二乘法（OLS）估计量的性质，包括其无偏性和最小方差性（高斯-马尔可夫定理）。随后，我们讨论了残差分析、多重共线性问题，以及如何对回归系数进行 t 检验和 F 检验，并引入了 R-方（$R^2$）的解释。 结语： 本书的结构确保读者不仅能“使用”统计工具，更能“理解”工具背后的数学原理。通过对概率论的深刻理解和对统计推断方法的严格推导，读者将能够批判性地评估数据分析结果，并为未来学习更高级的计量经济学、机器学习算法的统计基础做好充分准备。本书的数学要求适中，但要求读者对微积分和线性代数有扎实的掌握，旨在培养下一代具有扎实理论功底的量化分析人才。

PART I: INTRODUCTION
Ch 1 The Nature of Statistics

PART II: DESCRIPTIVE STATISTICS
Ch 2 Organizing Data
Ch 3 Descriptive Measures
Ch 4 Descriptive Methods in Regression and Correlation

PART III: PROBABILITY, RANDOM VARIABLES, AND SAMPLING DISTRIBUTIONS
Ch 5 Probability and Random Variables
Ch 6 The Normal Distribution
Ch 7 The Sampling Distribution of the Sample Mean

PART IV: INFERENTIAL STATISTICS
Ch 8 Confidence Intervals for One Population Mean
Ch 9 Hypothesis Tests for One Population Mean
Ch10 Inferences for Two Population Means
Ch11 Inferences for Population Proportions
Ch12 Chi-Square Procedures
Ch13 Analysis of Variance (ANOVA)
Ch14 Inferential Methods in Regression and Correlation

APPENDICES
Appendix A: Statistical Tables
Appendix B: Answers to Selected Exercises

WeissStats CD-ROM (included with every new textbook)

评分☆☆☆☆☆

哇，我最近读了这本《Elementary Statistics》，真的是一本让我印象深刻的书！作为一个平时对数字和统计概念有点小敬畏的人，这本书真的是给我打开了新世界的大门。一开始拿到书的时候，我还有点担心会看得云里雾里，毕竟“统计”这个词听起来就蛮专业的。但不得不说，作者的叙述方式真的太友好了！他/她似乎很了解初学者可能会遇到的困惑，所以总是会用非常生动形象的比喻来解释那些抽象的概念。比如说，在讲到“均值”的时候，他/她不是简单地给个公式，而是举了一个班级里大家身高平均值的故事，让我们很容易就能理解这个数字代表的意义，也知道它在实际生活中的应用。 更让我惊喜的是，书中并没有一股脑地堆砌复杂的数学公式。相反，它更侧重于讲解统计思想的形成和逻辑推理的过程。很多时候，我们可能记住了公式，但却不明白为什么这个公式能用来解决那个问题。《Elementary Statistics》恰恰填补了这一块的空白。它会一步步引导你思考，为什么我们需要用样本来推断总体？为什么我们要考虑数据的变异性？这些“为什么”的解答，让我感觉自己不只是在背诵知识，而是在真正地理解统计学。而且，书中的例子大多都来自于我们日常生活中可能会遇到的情境，比如调查大家对某个新产品的喜好度，或者分析考试成绩的分数分布，这些都让我觉得统计学不再是遥不可及的学科，而是与我们息息相关的工具。

评分☆☆☆☆☆

《Elementary Statistics》这本书，真的让我体验到了一种“原来统计学可以这么有趣”的感觉。我以前对统计学总是有点抵触，觉得要记好多公式，而且感觉离我的生活很遥远。但这本书的作者，用了非常巧妙的方式，把统计学融入到了各种生活场景中。 比如，在讲到“相关性”和“因果性”的区别时，作者举了一个非常有意思的例子：夏天冰淇淋销量上升，同时溺水人数也上升，但这并不代表吃冰淇淋会导致溺水，而是因为这两个现象都和“天气炎热”这个共同因素有关。这种解释，让我深刻理解了在分析数据时，不能简单地把相关性当成因果性，要警惕“混淆变量”的存在。这本书就像一个循序渐进的引导过程，让我一步步地认识到统计学的强大力量，以及它在帮助我们做出明智判断时的重要性。

评分☆☆☆☆☆

我原本对统计学一直抱有一种“敬而远之”的态度，觉得那是数学系或者经济学系的“专属”，跟我这种文科背景的人没什么关系。但是，《Elementary Statistics》这本书，彻底改变了我的看法。它的语言风格非常平易近人，就像是和一位经验丰富的老师在面对面交流一样。作者不会使用太多晦涩难懂的专业术语，而是尽量用最简洁明了的方式来解释那些复杂的概念。 我印象最深刻的是书中关于“统计推断”的部分。它没有上来就讲复杂的公式和定理，而是先讲了一个生动的例子：假设我们要知道一家公司的产品合格率，我们不可能把所有产品都拿来检测，所以我们需要从一批产品中抽取一部分进行检验。这本书就是一步步地引导我们思考，如何从有限的样本来推断出整个总体的特性，以及我们在这个推断过程中会面临哪些不确定性。它详细地解释了置信区间和假设检验的原理，而且通过各种图示和实际案例，让我能够直观地理解这些概念。这本书真的让我觉得，统计学是一门非常实用的学科，它能够帮助我们更好地理解世界，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

自从读了《Elementary Statistics》这本书，我感觉自己看问题的角度都有所不同了。以前看到一些新闻报道或者广告，上面列出一堆数据，我可能就一笑了之，或者根本看不懂。但现在，我能更敏锐地去分析这些数据背后的含义。这本书的作者，就像一位循循善诱的老师，他/她会非常耐心地讲解每一个统计概念，而且总是能找到最贴切的例子来帮助我们理解。 让我印象特别深刻的是，书中关于“置信区间”的讲解。它不是简单地给出一个公式，而是通过一个模拟调查的例子，让我们理解为什么我们要计算一个区间，而不是一个精确的数字。它会解释，因为我们是基于样本来推断总体的，所以总会有一定的误差。计算置信区间，就是为了告诉我们，我们有多大的把握，这个总体的真实值会落在我们计算出来的这个范围内。这种解释方式，让我觉得统计学是严谨且有逻辑的，而且非常有实际意义。

评分☆☆☆☆☆

读完《Elementary Statistics》之后，我最大的感受就是，原来统计学可以这么“亲民”！我一直以为统计学就是要跟复杂的数学公式和专业术语打交道，但这本书完全颠覆了我的认知。作者在讲解每一个概念的时候，都非常有耐心，而且会用非常贴近生活化的例子来阐述。比如说，在解释“标准差”的时候，他/她不是直接抛出公式，而是通过比较两个不同超市的商品价格波动来举例。一家超市价格每天都差不多，标准差就很小；另一家超市价格一会儿高一会儿低，标准差就很大。这种具象化的解释，让我瞬间就明白了标准差的意义，以及它在衡量数据分散程度上的重要性。 而且，这本书的逻辑结构也非常清晰。它不是随意地堆砌知识点，而是循序渐进地引导读者建立起对统计学整体的认知。从描述性统计到推断性统计，每一个环节都衔接得很自然。尤其是在讲解“假设检验”的时候，我觉得作者的处理方式非常高明。他/她并没有直接进入复杂的数学模型，而是先用一个日常的例子，比如“这家餐厅的披萨是不是真的比另一家大？”，然后一步步引导我们思考如何设计一个实验来验证这个想法，需要收集哪些数据，以及如何根据数据来做出判断。这个过程让我觉得，统计学不仅仅是一门学科，更是一种解决问题的思维方式。这本书真的让我觉得，统计学并不神秘，反而充满了智慧和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Elementary Statistics》简直就像是一把钥匙，为我打开了统计学的大门。我一直觉得统计学很抽象，离我的生活很远，但这本书的作者，用一种非常亲切、非常生活化的方式，把复杂的概念变得简单易懂。 最让我印象深刻的是，书中在介绍“统计量”和“参数”的区别时，作者并没有直接给出定义，而是用了一个“全班同学的平均身高”和“全校同学的平均身高”的例子。他/她会解释，全班的平均身高是我们通过测量计算出来的，而全校的平均身高是我们想要了解的，但可能无法全部测量到的目标。通过这样的类比，我一下子就明白了统计量是样本的特征，而参数是总体的特征，并且我们经常用统计量来估计参数。这种从具体到抽象的讲解方式，让我觉得非常受用。这本书真的让我觉得，统计学不仅仅是一门学科，更是一种理解和分析世界的方式。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《Elementary Statistics》这本书真是刷新了我对统计学的认知！以前觉得统计学就是各种图表和数字堆砌，感觉特别枯燥乏味。但这本书的作者，简直就是一位沟通大师！他/她用非常生动形象的语言，把原本可能让人望而生畏的统计概念，变得通俗易懂，甚至带点趣味性。 我记得在讲到“数据可视化”的时候，作者并没有简单地罗列各种图表的类型，而是用了很多实际的例子，比如分析不同地区的人口增长趋势，或者比较不同产品的销售情况。他/她会强调，一张好的图表，不仅仅是把数据呈现出来，更重要的是能够清晰地、有说服力地传达信息。书中还会有一些关于“如何避免数据误导”的章节，提醒读者要注意图表的刻度、颜色的选择等等，这些细节都让我觉得这本书非常用心。总的来说，这本书让我觉得，统计学不再是冰冷的数据游戏，而是能够帮助我们更好地理解和表达信息的一门强大工具。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我以前对“数据分析”这个词总觉得是那种穿着西装革履的专业人士才玩得转的东西。但《Elementary Statistics》这本书，简直是把这个神秘的面纱一点点揭开了。我特别喜欢它在讲解“概率”那一章节的方式。不是那种冷冰冰的数学定理推导，而是从一些简单有趣的小游戏和抽奖活动入手，让我们理解什么是概率，概率是如何影响我们的决策的。比如，书中会模拟各种情景，问你：“如果我抛硬币100次，出现正面的次数大概会是多少？”或者“购买彩票中大奖的几率有多大？”这些问题看似简单，但背后却蕴含着深刻的统计原理。 更让我觉得这本书的价值在于，它教会了我如何“批判性地”看待数据。现在网络上充斥着各种信息，很多都带有数据支撑，但有时候这些数据可能被误读，甚至被故意操纵。《Elementary Statistics》通过讲解如何正确地解读图表，如何识别潜在的统计偏差，让我能够更明智地去评估信息。比如，书中会分析一些常见的误导性图表，提醒读者要注意横纵轴的刻度、样本的选择是否具有代表性等等。这些细致的提醒，让我感觉自己仿佛拥有了一副“火眼金睛”，不再轻易被表面的数字所迷惑。这本书的实用性真的让我感到非常惊喜，它不仅仅是一本教材，更像是一个能够帮助我们在这个信息爆炸时代保持清醒头脑的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Elementary Statistics》给我的感觉，就像是为我这个统计“小白”量身打造的一样。我一直觉得统计学很枯燥，很多公式看了就头疼，但这本书的写作风格真的是太赞了！作者用了好多我们生活中能遇到的场景来解释各种统计概念，比如在讲“抽样”的时候，他/她会用一个学校要调查学生们对某个新政策的看法，然后分析为什么不能只问几个同学，而需要更广泛的抽样。这种接地气的例子，让我很容易就能理解为什么抽样的“代表性”那么重要。 而且，这本书不仅仅是教你“是什么”，更重要的是教你“为什么”。很多时候，我们可能知道一个公式是什么，但不知道为什么这个公式要这样设计。《Elementary Statistics》在这方面做得非常出色，它会解释背后的统计原理和逻辑。比如，在介绍“回归分析”的时候，它会先问我们，“是不是身高越高的人，体重也越重？”然后引导我们去思考，如何用一条线来最好地描述这种关系，以及这条线的斜率和截距代表着什么。这种循序渐进的引导方式，让我感觉自己不是被动地接受知识，而是主动地参与到学习过程中。这本书真的让我觉得，统计学不是一门冷冰冰的学科，而是充满了智慧和应用价值。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为自己是那种“数字绝缘体”，看到统计学相关的东西就头大。《Elementary Statistics》这本书，可以说是我的“统计学启蒙导师”了。它的写作风格非常注重“解释清楚”，每一个概念都会通过层层递进的方式来讲解，确保读者能够真正理解。 我特别喜欢它在讲“随机变量”和“概率分布”的时候。作者没有上来就给出一堆公式，而是先用一个掷骰子或者抽扑克的例子，让我们理解什么是随机事件，以及不同结果出现的可能性。然后，再慢慢引入离散型和连续型随机变量的概念，并详细解释了正态分布在统计学中的重要性。书中用了大量的图表来辅助说明，比如 bell curve 的形状，以及不同参数下曲线的变化。这些可视化工具，让我能够更直观地理解抽象的概率分布。这本书让我觉得，统计学并不是遥不可及的高深学问，而是能够帮助我们理解和预测随机现象的强大方法。