具體描述
著者信息
Douglas A. Lind
現職：Coastal Carolina University
William G. Marchal
現職：University of Toledo
Samuel A. Wathen
現職：Coastal Carolina University
圖書目錄
Ch 2 Describing Data: Frequency Tables, Frequency Distributions, and Graphic Presentation
Ch 3 Describing Data: Numerical Measures
Ch 4 Describing Data: Displaying and Exploring Data
Ch 5 A Survey of Probability Concepts
Ch 6 Discrete Probability Distributions
Ch 7 Continuous Probability Distributions
Ch 8 Sampling Methods and the Central Limit Theorem
Ch 9 Estimation and Confidence Intervals
Ch 10 One-Sample Tests of Hypothesis
Ch 11 Two-Sample Tests of Hypothesis
Ch 12 Analysis of Variance
Ch 13 Correlation and Linear Regression
Ch 14 Multiple Regression Analysis
Ch 15 Nonparametric Methods: Nominal Level Hypothesis Tests
Ch 16 Nonparametric Methods: Analysis of Ordinal Data
Ch 17 Index Numbers
Ch 18 Time Series and Forecasting
Ch 19 Statistical Process Control and Quality Management
Ch 20 An Introduction to Decision Theory
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
這本書在內容的深度和廣度上都錶現得相當均衡，既有紮實的理論基礎，又有豐富的實際應用案例。我尤其喜歡它在講解每一個統計概念時，都會提供多個不同行業、不同場景下的應用示例，讓我能夠看到統計學在不同領域的通用性和靈活性。 舉個例子，當介紹時間序列分析時，它不僅會講解ARIMA模型等基本模型，還會結閤零售業的銷售預測、金融市場的股票價格波動分析、甚至宏觀經濟指標的趨勢預測等多個案例，來展示時間序列分析的實際應用。這種“多角度、多維度”的講解方式，大大增強瞭我對統計學知識的理解和記憶。 而且，這本書在講解統計方法時，也會適時地引入一些更高級的技術，但同時會盡量以一種循序漸進的方式呈現，避免讓初學者感到 overwhelmed。例如，在講到迴歸分析時，它會從簡單的綫性迴歸開始，然後逐步介紹多元迴歸、邏輯迴歸等，並解釋它們各自的適用範圍和優缺點。 書中的數據分析步驟也清晰明瞭，通常會包含：理解問題、收集數據、數據預處理、選擇模型、模型擬閤、結果解釋、模型診斷以及做齣決策等環節。這種結構化的分析流程，對於剛開始接觸數據分析的學習者來說，是非常有指導意義的。它幫助我建立起一個清晰的框架，知道在進行任何一項統計分析時，都應該遵循怎樣的步驟。 總而言之，這本書在內容的深度、廣度以及應用性方麵，都做得非常齣色，它為我提供瞭一個全麵而深入的統計學學習體驗。
评分不得不說，這本書在內容編排和知識體係的構建上，給我留下瞭深刻的印象。它從基礎概念入手，逐步深入到更復雜的統計模型和技術，整個過程非常平滑，讓學習麯綫顯得更加友好。尤其是在處理一些在其他教材中可能會顯得非常突兀的章節時，這本書都能夠將其巧妙地融入整體的知識框架之中。 我尤其欣賞的是，它在解釋統計學原理時，會盡量避免過於抽象的數學推導，而是更多地側重於概念的理解和實際應用。例如，在講解中心極限定理時，它不會僅僅給齣定理的數學錶述，而是會通過大量模擬實驗的例子，來展示為什麼樣本均值的分布會趨嚮於正態分布，以及這個定理對於參數估計和假設檢驗的重要性。這種“以解釋原理為導嚮”的講解方式，讓我能夠更好地理解知識背後的邏輯，而不是死記硬背公式。 在數據分析的工具性方麵，這本書也提供瞭一些很有價值的指導。雖然我不想過分強調具體軟件的操作，但作者在書中會提到，在實際的統計分析過程中，常用的統計軟件可以如何幫助我們更高效地完成數據處理和模型構建。這一點對於想要將所學知識轉化為實際操作技能的學習者來說，是很有幫助的。 而且，這本書在數據的呈現和圖錶的運用上，也做得相當齣色。大量的圖錶、圖形以及錶格，都被用來輔助解釋復雜的統計概念和分析結果。這些視覺化的元素，極大地增強瞭我的學習體驗，讓我能夠更直觀地理解數據之間的關係和統計模型所揭示的規律。 總的來說，這本書在知識體係的構建和學習體驗方麵，都做得非常齣色。它不僅傳授瞭統計學的理論知識，更重要的是，它引導讀者理解這些知識在實際商業和經濟領域的應用，以及如何利用統計學工具來解決實際問題。
评分在我看來，這本書最吸引我的地方在於它對於統計思維培養的重視。它不僅僅是教你如何使用統計工具，更重要的是，它在引導你如何像一個統計學傢一樣去思考問題。例如，在講解概率分布時，作者會反復強調“隨機性”和“不確定性”是現實世界經濟活動的重要特徵，而統計學正是用來量化和管理這些不確定性的工具。 書中對於數據收集和設計實驗的講解，也給我留下瞭深刻的印象。它會深入探討如何設計一份有效的問捲，如何避免抽樣偏差，以及在進行實驗時需要注意的關鍵事項。這些細節對於確保統計分析的有效性和可靠性至關重要。我記得在講解實驗設計時，書中舉瞭一個關於新藥療效的例子，詳細闡述瞭如何設置對照組、隨機分組以及使用盲法，來盡可能地排除其他因素對結果的影響。 此外，這本書在對統計結果的解讀方麵，也提供瞭非常細緻的指導。它不僅僅是告訴我們如何計算齣某個指標，更重要的是，它教我們如何理解這個指標的實際意義，以及在解釋結果時需要注意的潛在陷阱。例如，在講解相關性和因果關係的區彆時，它會通過一些經典的例子，來警示讀者不要輕易地將兩者混淆。 它還強調瞭在實際應用中，統計學並非總是提供百分之百準確的答案，而是提供概率性的結論。這種坦誠的態度，讓我更加理解統計學的局限性，並且能夠更理性地對待統計分析的結果。這本書讓我明白，統計學不僅僅是一門技術，更是一種解決問題、理解世界的思維方式。
评分這本書帶來的最深刻感受之一，就是它如何將看似枯燥的統計概念，與實際的商業決策緊密地聯係起來。我一直覺得，學習統計學最難的部分，往往在於理解這些方法在現實世界中的具體應用場景。而這本書在這方麵做得非常齣色。例如，在講解方差分析（ANOVA）的時候，它並沒有直接給齣復雜的計算公式，而是先設定瞭一個情景：一傢零售公司想要比較不同營銷策略對産品銷量的影響。書裏會詳細說明如何通過收集不同營銷策略下的銷售數據，然後運用ANOVA來判斷這些策略之間是否存在顯著差異。 更重要的是，它還會引導讀者思考，如果ANOVA的結果錶明存在顯著差異，那麼接下來應該如何進一步分析？是需要進行多重比較，還是需要考慮其他影響因素？這種“從問題到方法，再到決策”的完整邏輯鏈條，讓我能夠清晰地看到統計學在商業分析中的價值。 此外，書中在介紹假設檢驗的時候，也同樣秉持瞭這種應用導嚮的風格。它會講解如何設定原假設和備擇假設，如何選擇閤適的檢驗統計量，以及如何根據p值來做齣決策。並且，它會強調在實際業務中，理解“統計顯著性”和“實際顯著性”之間的區彆有多麼重要。比如，一個微小的差異在統計學上可能具有顯著性，但在實際業務中卻無關緊要。這種對細節的關注，對於真正理解和應用統計學知識至關重要。 而且，這本書在引導讀者理解統計模型時，也做得非常細緻。它會解釋模型的假設條件，模型參數的解釋，以及如何評估模型的擬閤優度。在講解綫性迴歸時，它會通過圖示的方式，幫助讀者理解殘差的意義，以及如何診斷模型是否存在異方差、多重共綫性等問題。這些深入的講解，讓我在使用統計工具時，能夠更加有信心，並且能夠更好地解釋分析結果。
评分這本書在內容組織上，我覺得非常流暢，它能夠將一些看似獨立的概念，巧妙地串聯起來，形成一個完整的統計學知識體係。從最基礎的描述性統計，到概率論，再到統計推斷，最後到迴歸分析和時間序列分析等更高級的模型，整個過程都顯得順理成章。 我尤其喜歡它在講解統計推斷時，對“抽樣分布”的強調。它會通過大量的圖示和模擬，來幫助讀者理解為什麼樣本均值的抽樣分布會趨嚮於正態分布，以及這個概念是如何支撐置信區間和假設檢驗的。這種對基礎概念的深入講解，讓我能夠更紮實地理解統計推斷的原理。 書中對於不同統計方法的選擇，也提供瞭清晰的指引。它會分析各種方法的假設條件，以及它們在處理不同類型數據時的錶現。例如，在講解方差分析時，它會指齣其對正態性、方差齊性和獨立性的假設，並提供相應的檢驗方法。 它在講解模型擬閤和模型診斷時，也做得非常細緻。例如，在講解綫性迴歸時，它會詳細介紹R方、調整R方、殘差分析、以及各種診斷圖錶的作用。這讓我能夠更好地評估模型的質量，並識彆潛在的問題。 而且，這本書還會適時地討論一些與統計學倫理相關的問題，比如如何避免數據操縱，如何公正地呈現統計結果。這些對於我們在實際工作中使用統計學時，是非常重要的提醒。 總的來說，這本書在知識體係構建和方法論講解方麵，都做得非常齣色，它為我提供瞭一個係統而深入的學習體驗。
评分這本《Statistical Techniques in Business & Economics》(第17版) 真的讓我大開眼界，尤其是在學習過程中，我一直都在尋找一本能夠真正幫助我理解統計學在商業和經濟領域應用的教材，而不是那些隻講理論、死闆晦澀的書本。這本書的敘述方式，個人覺得相當接地氣，很多時候，作者會從一個實際的商業場景齣發，然後慢慢引申齣相關的統計概念和方法。舉個例子，當我們探討迴歸分析的時候，書裏並沒有直接丟給我們一堆公式，而是先模擬瞭一個銷售部門如何利用廣告支齣預測未來銷售額的睏境，然後一步步地介紹如何通過收集數據、清理數據、選擇閤適的迴歸模型、解釋迴歸係數的含義，到最後如何評估模型的準確性。這種“情景驅動”的學習方式，讓我在第一時間就能感受到統計學工具的實用價值，而不是把它當作一門純粹的數學學科來對待。 而且，書中提供的案例研究也做得相當紮實，很多都取材於我們日常生活中會遇到的經濟現象，比如分析電商平颱的促銷活動對銷售額的影響，或者研究宏觀經濟指標（如失業率、通貨膨脹率）如何影響股票市場的波動。我特彆喜歡它在處理數據分析時，會引導讀者思考“為什麼”要用這種方法，而不是僅僅告知“怎麼”用。例如，在講解假設檢驗的部分，它會詳細闡述零假設和備擇假設的設定邏輯，以及p值的實際意義，甚至會討論在不同業務場景下，犯第一類錯誤和第二類錯誤的潛在後果。這對於我們這些需要將統計學知識應用於實際決策的人來說，是極其寶貴的。 這本書的語言風格也比我之前接觸過的統計學教材要生動不少。作者在解釋一些復雜概念時，會運用比喻或者類比，讓抽象的統計學概念變得更容易理解。我記得在學習概率分布時，作者用瞭一係列生活化的例子，比如拋擲硬幣的頻率、隨機抽樣調查的準確性等等，這些都幫助我建立起對概率分布更直觀的認識。 而且，這本書在講解統計軟件的使用上也做得很好。雖然我不打算詳細展開軟件操作的部分，但作者在文中會適時地提示讀者，在實際操作中，哪些統計軟件可以用來實現某些分析，並且會給齣一些參數設置的建議。這一點對於我們這些希望將理論知識轉化為實際操作技能的學習者來說，是非常友好的。這本書真的讓我感覺，統計學不再是遙不可及的象牙塔裏的學問，而是觸手可及的、能夠解決實際商業問題的有力武器。
评分這本書在實際應用層麵，給予瞭我非常多的啓發。它不僅僅是教我們如何計算，更重要的是，它教會我們如何“問對問題”，以及如何從數據中提取有價值的信息來指導商業決策。 我特彆欣賞它在講解數據可視化時，所強調的“清晰、準確、有洞察力”的原則。它會分析很多實際案例中的圖錶，指齣哪些圖錶能夠有效地傳達信息，而哪些圖錶可能因為設計不當而産生誤導。這讓我意識到，數據可視化不僅僅是製作漂亮的圖，更是將數據背後的故事講清楚。 書中關於“統計顯著性”和“實際顯著性”的討論，也讓我受益匪淺。它反復強調，即使一個統計檢驗的結果具有高度的統計顯著性，但如果這種差異在實際業務中微不足道，那麼它可能並沒有實際意義。這種批判性的思考方式，是我們在商業分析中非常需要的。 它對各種統計模型的優劣勢以及適用場景的對比分析，也做得非常細緻。例如，在講解分類變量的分析時，它會詳細對比卡方檢驗、Fisher精確檢驗以及邏輯迴歸等方法，並指導讀者如何根據數據特徵和分析目標來選擇最閤適的方法。 這本書還會引導讀者思考，在進行統計分析時，可能存在的各種偏差和局限性。例如，在進行問捲調查時，如何避免社會期望偏差；在進行時間序列分析時，如何處理季節性和周期性因素。這些對於提高我們分析的嚴謹性和可靠性至關重要。 總而言之，這本書在如何將統計學知識轉化為實際商業洞察方麵，給予瞭我非常多的指導和啓發。
评分這本書在講解統計學概念時，所采用的語言風格，真的讓我耳目一新。很多時候，統計學教材的語言都比較枯燥乏味，但這本書的作者卻能夠用一種更加生動、活潑的方式來闡述復雜的概念。 我記得在講解“中心極限定理”的時候，作者並沒有直接給齣定理的數學公式，而是通過一個非常生動的比喻，來解釋為什麼樣本均值的分布會趨嚮於正態分布。這個比喻讓我一下子就明白瞭定理的核心思想，並且能夠記住它。 而且，書中還會穿插一些幽默的段子或者有趣的觀點，讓學習過程不會那麼單調。這使得我在閱讀這本書的時候，更有主動性和興趣。 它在講解統計概念時，也會盡量使用一些大傢熟悉的例子，比如天氣預報的準確性、彩票的中奬概率等。這些生活化的例子，能夠讓我更容易地理解抽象的統計學概念。 此外，這本書在排版和設計上也做得相當齣色。清晰的標題、閤理的段落劃分、以及適時插入的圖錶，都讓閱讀體驗更加舒適。 總的來說，這本書在語言風格和呈現方式上，都做得非常齣色，它讓我在學習統計學時，感到更加輕鬆和愉快。
评分我非常欣賞這本書在強調統計學實用性的同時，並沒有忽視對基本原理的深入講解。例如，在講解概率論基礎時，它會清晰地闡述條件概率、貝葉斯定理等概念，並且通過一係列生動的例子，來幫助讀者理解這些概念在實際統計推斷中的作用。 它對統計量和參數的區分也做瞭非常細緻的解釋，讓我能夠理解為什麼在抽樣調查中，我們計算的是統計量，而這些統計量是用來估計總體的參數。這一點對於理解統計推斷的邏輯非常重要。 書中對統計軟件的介紹，也是一種增值服務。雖然我本人並不依賴於軟件來理解概念，但作者會適時地提及，哪些統計軟件能夠幫助我們實現某些分析，並且會給齣一些參數設置上的建議。這對於希望將理論知識轉化為實際操作技能的學習者來說，是很有幫助的。 而且，這本書在講解每一個統計模型時，都會附帶相應的數學推導，但這些推導並不是為瞭炫技，而是為瞭幫助讀者理解模型背後的邏輯和假設。作者會用清晰的語言解釋每一步推導的意義，以及它如何導嚮最終的模型形式。 我特彆喜歡它在講解一些可能比較抽象的概念時，會引用一些曆史上的經典案例，比如 Fisher 在農業實驗中的貢獻，或者 Neyman 在假設檢驗理論上的發展。這些曆史故事，不僅讓學習過程更加有趣，也讓我能夠更深刻地理解統計學是如何一步步發展起來的。 總的來說，這本書在理論深度和原理講解方麵，都做得非常紮實，它讓我不僅能夠掌握統計學的應用技巧，更能理解其背後的科學依據。
评分這本書的結構安排，我個人覺得非常閤理，整體邏輯性很強，一步步循序漸進，讓讀者很容易跟上學習的節奏。尤其是在處理一些可能讓初學者感到睏惑的統計學概念時，它都提供瞭非常清晰的解釋和步驟。比如說，在講解抽樣調查的部分，書裏會從抽樣誤差的來源開始，然後介紹各種抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等），並詳細分析每種方法的優缺點以及適用場景。我特彆欣賞的是，它在介紹這些方法時，會穿插一些實際的調查設計案例，讓我能夠更深刻地理解理論是如何應用到實際調查中的。 書中的圖錶和圖形運用也相當到位，很多時候，一個精美的圖錶能夠比冗長的文字描述更能清晰地傳達信息。例如，在展示數據分布時，箱綫圖、直方圖、散點圖等都得到瞭充分的應用，並且作者會逐一解釋這些圖錶所揭示的信息。對於我來說，視覺化的信息呈現方式，能夠極大地提高我的學習效率，並且幫助我建立起對數據特徵的整體把握。 另外，這本書在提供大量練習題的同時，也非常注重這些練習題的實用性。很多題目都圍繞著真實的商業和經濟問題展開，要求讀者運用所學的統計方法來分析和解決。這讓我覺得，我所學的知識並非停留在理論層麵，而是真正能夠應用於實踐的。我尤其喜歡那些需要我結閤數據進行分析、並且要解釋分析結果的題目，因為這能夠鍛煉我的批判性思維和解決實際問題的能力。 這本書對於數學基礎要求方麵，也做瞭比較適度的設定。雖然統計學本身離不開數學，但作者在引入公式和推導時，會盡量用通俗易懂的語言進行解釋，並且會強調這些數學原理背後的邏輯和意義，而不是單純地羅列公式。這種處理方式，讓我在學習過程中，不會因為對數學的畏懼而産生抵觸心理，反而能夠更加專注於理解統計學本身的核心思想。
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