Elementary Statistics pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 初等統計學
• 數據分析
• 概率論
• 統計推斷
• 描述統計
• 抽樣
• 假設檢驗
• 迴歸分析
• 統計方法

　　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.

作者簡介

Neil A. Weiss
　　現職：Arizona State University

深入淺齣：概率論與統計推斷的基石 本書名：概率論與統計推斷的基石 目標讀者： 緻力於掌握現代統計學核心理論，並計劃在量化分析、數據科學、經濟學、工程學或生物統計學等領域進行深入研究的學生、研究人員及專業人士。 內容概述： 本書旨在構建一座堅實的橋梁，連接純粹的數學理論與實際的數據分析應用。它不專注於介紹某一個特定領域的應用統計軟件操作，而是著重於灌輸統計思維的底層邏輯和嚴謹的數學推導能力。全書結構清晰，邏輯遞進自然，確保讀者能夠從最基礎的集閤論和概率公理齣發，逐步攀登至復雜的漸近理論和模型檢驗的高峰。 第一部分：概率論基礎——量化不確定性 本部分是整個統計推斷大廈的基石。我們首先從集閤論和測度論的直觀介紹入手，為概率的嚴謹定義奠定基礎。 第一章：概率的基本概念與公理體係 本章詳細闡述瞭概率空間的概念，包括樣本空間、事件域以及概率測度。我們深入探討瞭計數原理（排列組閤）在有限樣本空間中的應用，並引入瞭條件概率和獨立事件的嚴格定義。特彆地，我們對貝葉斯定理進行瞭深入的剖析，展示瞭其在更新信念和信息整閤中的核心作用，並通過多個需要仔細辨析的實際案例，幫助讀者區分混淆變量和條件依賴性。 第二章：隨機變量與概率分布 本章引入瞭隨機變量這一核心抽象概念，將其分為離散型和連續型。對於離散隨機變量，我們詳細講解瞭二項分布、泊鬆分布及其與二項分布的聯係，並探討瞭它們的矩（期望與方差）的計算方法。在連續隨機變量部分，重點闡述瞭概率密度函數（PDF）的性質，並對均勻分布、指數分布以及正態分布（高斯分布）進行瞭細緻的刻畫，強調瞭正態分布在中心極限定理中的核心地位。 第三章：多維隨機變量與聯閤分布 統計分析往往涉及多個變量之間的相互作用。本章聚焦於聯閤概率分布，包括聯閤概率質量函數和聯閤概率密度函數。我們詳細分析瞭邊緣分布的推導過程，並引入瞭協方差和相關係數來量化兩個隨機變量之間的綫性關係。條件期望的引入為構建迴歸模型奠定瞭基礎，特彆強調瞭在給定一個變量值下另一個變量分布的變化。 第四章：隨機變量的函數及其分布的求法 理論分析中，我們經常需要知道某個隨機變量函數的分布。本章係統介紹瞭求解函數分布的兩種主要方法：一是基於纍積分布函數（CDF）的變換法；二是對於連續變量，利用雅可比行列式（Jacobian transformation）進行變量替換的方法。此外，我們還將介紹矩生成函數（MGF）和特徵函數，展示它們在確定分布形式和推導矩方麵的強大工具價值。 第二部分：統計推斷的理論框架——從數據到結論 奠定概率基礎後，本書轉嚮統計推斷，即如何從有限的樣本信息中對未知參數做齣可靠的估計和檢驗。 第五章：抽樣分布與大數定律 本章是連接描述性統計和推斷性統計的關鍵環節。我們首次引入瞭統計量（Statistics）的概念，並詳細討論瞭幾種重要抽樣分布的推導過程：自由度為 $n-1$ 的卡方分布、學生 t 分布和 F 分布。我們嚴格證明瞭大數定律（Weak and Strong Laws of Large Numbers），闡明瞭樣本均值收斂性的理論基礎。 第六章：中心極限定理與漸近理論 中心極限定理（CLT）是推斷統計學的靈魂所在。本章不僅闡述瞭其內容，更重要的是探討瞭其在實際應用中的條件和限製。我們將介紹 δ-方法，用於推導復雜統計量（如樣本比例、比率）的漸近分布，這是進行精確區間估計和假設檢驗的前提。 第七章：參數估計理論 I：點估計 本章專注於如何用單個數值去估計總體參數。我們詳細比較瞭估計量的優良性質：無偏性、一緻性、有效性和充分性。重點講解瞭矩估計法（Method of Moments）和極大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。對於MLE，我們將推導其性質，包括漸近正態性，並引入費捨爾信息量和剋拉美-勞下界（Cramér-Rao Lower Bound）來衡量估計量的極限精度。 第八章：參數估計理論 II：區間估計 真實世界中，我們無法保證點估計的絕對準確性。本章轉嚮區間估計，即構造包含真實參數的可信區間。我們係統地推導瞭基於 Z 分布、t 分布、$chi^2$ 分布和 F 分布的置信區間，並討論瞭不同置信水平的含義和權衡。此外，我們將探討非參數估計方法（如Bootstrap方法）在傳統分布假設不成立時的應用潛力。 第三部分：假設檢驗與模型構建 本部分將理論應用於決策製定，學習如何利用數據做齣基於概率的“是”或“否”的判斷。 第九章：假設檢驗的理論基礎 本章界定瞭零假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$），明確瞭第一類錯誤（$alpha$）和第二類錯誤（$eta$）的風險。我們詳細介紹瞭基於臨界值和基於 P 值（P-value）的檢驗方法。重點討論瞭似然比檢驗（Likelihood Ratio Test）的理論框架，這是構建最優檢驗統計量的通用方法。 第十章：單樣本與雙樣本檢驗 本章將理論應用於具體的檢驗場景。包括對總體均值、比例和方差的單樣本檢驗。隨後，我們深入講解瞭雙樣本均值差的 Z 檢驗和 t 檢驗，並詳細討論瞭方差齊性檢驗（如 Levene's Test）的重要性。對於方差不等的 t 檢驗（Welch's t-test），我們提供瞭其推導依據。 第十一章：方差分析（ANOVA）與多因素模型 當需要同時比較三個或更多組彆的均值時，ANOVA成為必需的工具。本章通過分解總平方和（Total Sum of Squares），係統地闡述瞭單因素方差分析的原理，並引入瞭 F 檢驗作為其核心判據。我們還將簡要介紹雙因素方差分析，展示如何分離主效應和交互效應。 第十二章：綫性迴歸模型的統計推斷 本章將統計推斷提升至建模層麵。我們從最簡單的簡單綫性迴歸模型開始，推導齣普通最小二乘法（OLS）估計量的性質，包括其無偏性和最小方差性（高斯-馬爾可夫定理）。隨後，我們討論瞭殘差分析、多重共綫性問題，以及如何對迴歸係數進行 t 檢驗和 F 檢驗，並引入瞭 R-方（$R^2$）的解釋。 結語： 本書的結構確保讀者不僅能“使用”統計工具，更能“理解”工具背後的數學原理。通過對概率論的深刻理解和對統計推斷方法的嚴格推導，讀者將能夠批判性地評估數據分析結果，並為未來學習更高級的計量經濟學、機器學習算法的統計基礎做好充分準備。本書的數學要求適中，但要求讀者對微積分和綫性代數有紮實的掌握，旨在培養下一代具有紮實理論功底的量化分析人纔。

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☆☆☆☆☆

《Elementary Statistics》這本書，真的讓我體驗到瞭一種“原來統計學可以這麼有趣”的感覺。我以前對統計學總是有點抵觸，覺得要記好多公式，而且感覺離我的生活很遙遠。但這本書的作者，用瞭非常巧妙的方式，把統計學融入到瞭各種生活場景中。 比如，在講到“相關性”和“因果性”的區彆時，作者舉瞭一個非常有意思的例子：夏天冰淇淋銷量上升，同時溺水人數也上升，但這並不代錶吃冰淇淋會導緻溺水，而是因為這兩個現象都和“天氣炎熱”這個共同因素有關。這種解釋，讓我深刻理解瞭在分析數據時，不能簡單地把相關性當成因果性，要警惕“混淆變量”的存在。這本書就像一個循序漸進的引導過程，讓我一步步地認識到統計學的強大力量，以及它在幫助我們做齣明智判斷時的重要性。

评分☆☆☆☆☆

我一直以為自己是那種“數字絕緣體”，看到統計學相關的東西就頭大。《Elementary Statistics》這本書，可以說是我的“統計學啓濛導師”瞭。它的寫作風格非常注重“解釋清楚”，每一個概念都會通過層層遞進的方式來講解，確保讀者能夠真正理解。 我特彆喜歡它在講“隨機變量”和“概率分布”的時候。作者沒有上來就給齣一堆公式，而是先用一個擲骰子或者抽撲剋的例子，讓我們理解什麼是隨機事件，以及不同結果齣現的可能性。然後，再慢慢引入離散型和連續型隨機變量的概念，並詳細解釋瞭正態分布在統計學中的重要性。書中用瞭大量的圖錶來輔助說明，比如 bell curve 的形狀，以及不同參數下麯綫的變化。這些可視化工具，讓我能夠更直觀地理解抽象的概率分布。這本書讓我覺得，統計學並不是遙不可及的高深學問，而是能夠幫助我們理解和預測隨機現象的強大方法。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，《Elementary Statistics》這本書真是刷新瞭我對統計學的認知！以前覺得統計學就是各種圖錶和數字堆砌，感覺特彆枯燥乏味。但這本書的作者，簡直就是一位溝通大師！他/她用非常生動形象的語言，把原本可能讓人望而生畏的統計概念，變得通俗易懂，甚至帶點趣味性。 我記得在講到“數據可視化”的時候，作者並沒有簡單地羅列各種圖錶的類型，而是用瞭很多實際的例子，比如分析不同地區的人口增長趨勢，或者比較不同産品的銷售情況。他/她會強調，一張好的圖錶，不僅僅是把數據呈現齣來，更重要的是能夠清晰地、有說服力地傳達信息。書中還會有一些關於“如何避免數據誤導”的章節，提醒讀者要注意圖錶的刻度、顔色的選擇等等，這些細節都讓我覺得這本書非常用心。總的來說，這本書讓我覺得，統計學不再是冰冷的數據遊戲，而是能夠幫助我們更好地理解和錶達信息的一門強大工具。

评分☆☆☆☆☆

讀完《Elementary Statistics》之後，我最大的感受就是，原來統計學可以這麼“親民”！我一直以為統計學就是要跟復雜的數學公式和專業術語打交道，但這本書完全顛覆瞭我的認知。作者在講解每一個概念的時候，都非常有耐心，而且會用非常貼近生活化的例子來闡述。比如說，在解釋“標準差”的時候，他/她不是直接拋齣公式，而是通過比較兩個不同超市的商品價格波動來舉例。一傢超市價格每天都差不多，標準差就很小；另一傢超市價格一會兒高一會兒低，標準差就很大。這種具象化的解釋，讓我瞬間就明白瞭標準差的意義，以及它在衡量數據分散程度上的重要性。 而且，這本書的邏輯結構也非常清晰。它不是隨意地堆砌知識點，而是循序漸進地引導讀者建立起對統計學整體的認知。從描述性統計到推斷性統計，每一個環節都銜接得很自然。尤其是在講解“假設檢驗”的時候，我覺得作者的處理方式非常高明。他/她並沒有直接進入復雜的數學模型，而是先用一個日常的例子，比如“這傢餐廳的披薩是不是真的比另一傢大？”，然後一步步引導我們思考如何設計一個實驗來驗證這個想法，需要收集哪些數據，以及如何根據數據來做齣判斷。這個過程讓我覺得，統計學不僅僅是一門學科，更是一種解決問題的思維方式。這本書真的讓我覺得，統計學並不神秘，反而充滿瞭智慧和樂趣。

评分☆☆☆☆☆

這本書《Elementary Statistics》簡直就像是一把鑰匙，為我打開瞭統計學的大門。我一直覺得統計學很抽象，離我的生活很遠，但這本書的作者，用一種非常親切、非常生活化的方式，把復雜的概念變得簡單易懂。 最讓我印象深刻的是，書中在介紹“統計量”和“參數”的區彆時，作者並沒有直接給齣定義，而是用瞭一個“全班同學的平均身高”和“全校同學的平均身高”的例子。他/她會解釋，全班的平均身高是我們通過測量計算齣來的，而全校的平均身高是我們想要瞭解的，但可能無法全部測量到的目標。通過這樣的類比，我一下子就明白瞭統計量是樣本的特徵，而參數是總體的特徵，並且我們經常用統計量來估計參數。這種從具體到抽象的講解方式，讓我覺得非常受用。這本書真的讓我覺得，統計學不僅僅是一門學科，更是一種理解和分析世界的方式。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我以前對“數據分析”這個詞總覺得是那種穿著西裝革履的專業人士纔玩得轉的東西。但《Elementary Statistics》這本書，簡直是把這個神秘的麵紗一點點揭開瞭。我特彆喜歡它在講解“概率”那一章節的方式。不是那種冷冰冰的數學定理推導，而是從一些簡單有趣的小遊戲和抽奬活動入手，讓我們理解什麼是概率，概率是如何影響我們的決策的。比如，書中會模擬各種情景，問你：“如果我拋硬幣100次，齣現正麵的次數大概會是多少？”或者“購買彩票中大奬的幾率有多大？”這些問題看似簡單，但背後卻蘊含著深刻的統計原理。 更讓我覺得這本書的價值在於，它教會瞭我如何“批判性地”看待數據。現在網絡上充斥著各種信息，很多都帶有數據支撐，但有時候這些數據可能被誤讀，甚至被故意操縱。《Elementary Statistics》通過講解如何正確地解讀圖錶，如何識彆潛在的統計偏差，讓我能夠更明智地去評估信息。比如，書中會分析一些常見的誤導性圖錶，提醒讀者要注意橫縱軸的刻度、樣本的選擇是否具有代錶性等等。這些細緻的提醒，讓我感覺自己仿佛擁有瞭一副“火眼金睛”，不再輕易被錶麵的數字所迷惑。這本書的實用性真的讓我感到非常驚喜，它不僅僅是一本教材，更像是一個能夠幫助我們在這個信息爆炸時代保持清醒頭腦的指南。

评分☆☆☆☆☆

自從讀瞭《Elementary Statistics》這本書，我感覺自己看問題的角度都有所不同瞭。以前看到一些新聞報道或者廣告，上麵列齣一堆數據，我可能就一笑瞭之，或者根本看不懂。但現在，我能更敏銳地去分析這些數據背後的含義。這本書的作者，就像一位循循善誘的老師，他/她會非常耐心地講解每一個統計概念，而且總是能找到最貼切的例子來幫助我們理解。 讓我印象特彆深刻的是，書中關於“置信區間”的講解。它不是簡單地給齣一個公式，而是通過一個模擬調查的例子，讓我們理解為什麼我們要計算一個區間，而不是一個精確的數字。它會解釋，因為我們是基於樣本來推斷總體的，所以總會有一定的誤差。計算置信區間，就是為瞭告訴我們，我們有多大的把握，這個總體的真實值會落在我們計算齣來的這個範圍內。這種解釋方式，讓我覺得統計學是嚴謹且有邏輯的，而且非常有實際意義。

评分☆☆☆☆☆

哇，我最近讀瞭這本《Elementary Statistics》，真的是一本讓我印象深刻的書！作為一個平時對數字和統計概念有點小敬畏的人，這本書真的是給我打開瞭新世界的大門。一開始拿到書的時候，我還有點擔心會看得雲裏霧裏，畢竟“統計”這個詞聽起來就蠻專業的。但不得不說，作者的敘述方式真的太友好瞭！他/她似乎很瞭解初學者可能會遇到的睏惑，所以總是會用非常生動形象的比喻來解釋那些抽象的概念。比如說，在講到“均值”的時候，他/她不是簡單地給個公式，而是舉瞭一個班級裏大傢身高平均值的故事，讓我們很容易就能理解這個數字代錶的意義，也知道它在實際生活中的應用。 更讓我驚喜的是，書中並沒有一股腦地堆砌復雜的數學公式。相反，它更側重於講解統計思想的形成和邏輯推理的過程。很多時候，我們可能記住瞭公式，但卻不明白為什麼這個公式能用來解決那個問題。《Elementary Statistics》恰恰填補瞭這一塊的空白。它會一步步引導你思考，為什麼我們需要用樣本來推斷總體？為什麼我們要考慮數據的變異性？這些“為什麼”的解答，讓我感覺自己不隻是在背誦知識，而是在真正地理解統計學。而且，書中的例子大多都來自於我們日常生活中可能會遇到的情境，比如調查大傢對某個新産品的喜好度，或者分析考試成績的分數分布，這些都讓我覺得統計學不再是遙不可及的學科，而是與我們息息相關的工具。

评分☆☆☆☆☆

我原本對統計學一直抱有一種“敬而遠之”的態度，覺得那是數學係或者經濟學係的“專屬”，跟我這種文科背景的人沒什麼關係。但是，《Elementary Statistics》這本書，徹底改變瞭我的看法。它的語言風格非常平易近人，就像是和一位經驗豐富的老師在麵對麵交流一樣。作者不會使用太多晦澀難懂的專業術語，而是盡量用最簡潔明瞭的方式來解釋那些復雜的概念。 我印象最深刻的是書中關於“統計推斷”的部分。它沒有上來就講復雜的公式和定理，而是先講瞭一個生動的例子：假設我們要知道一傢公司的産品閤格率，我們不可能把所有産品都拿來檢測，所以我們需要從一批産品中抽取一部分進行檢驗。這本書就是一步步地引導我們思考，如何從有限的樣本來推斷齣整個總體的特性，以及我們在這個推斷過程中會麵臨哪些不確定性。它詳細地解釋瞭置信區間和假設檢驗的原理，而且通過各種圖示和實際案例，讓我能夠直觀地理解這些概念。這本書真的讓我覺得，統計學是一門非常實用的學科，它能夠幫助我們更好地理解世界，做齣更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

這本書《Elementary Statistics》給我的感覺，就像是為我這個統計“小白”量身打造的一樣。我一直覺得統計學很枯燥，很多公式看瞭就頭疼，但這本書的寫作風格真的是太贊瞭！作者用瞭好多我們生活中能遇到的場景來解釋各種統計概念，比如在講“抽樣”的時候，他/她會用一個學校要調查學生們對某個新政策的看法，然後分析為什麼不能隻問幾個同學，而需要更廣泛的抽樣。這種接地氣的例子，讓我很容易就能理解為什麼抽樣的“代錶性”那麼重要。 而且，這本書不僅僅是教你“是什麼”，更重要的是教你“為什麼”。很多時候，我們可能知道一個公式是什麼，但不知道為什麼這個公式要這樣設計。《Elementary Statistics》在這方麵做得非常齣色，它會解釋背後的統計原理和邏輯。比如，在介紹“迴歸分析”的時候，它會先問我們，“是不是身高越高的人，體重也越重？”然後引導我們去思考，如何用一條綫來最好地描述這種關係，以及這條綫的斜率和截距代錶著什麼。這種循序漸進的引導方式，讓我感覺自己不是被動地接受知識，而是主動地參與到學習過程中。這本書真的讓我覺得，統計學不是一門冷冰冰的學科，而是充滿瞭智慧和應用價值。