具體描述
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著者信息
David P. Doane
現職：Oakland University
Lori E. Seward
現職：University of Colorado
圖書目錄
Ch 2 Data Collection
Ch 3 Describing Data Visually
Ch 4 Descriptive Statistics
Ch 5 Probability
Ch 6 Discrete Probability Distributions
Ch 7 Continuous Probability Distributions
Ch 8 Sampling Distributions and Estimation
Ch 9 One-Sample Hypothesis Tests
Ch10 Two-Sample Hypothesis Tests
Ch11 Analysis of Variance
Ch12 Simple Regression
Ch13 Multiple Regression
Ch14 Chi-Square Tests
Appendix A Binomial Probabilities
Appendix B Poisson Probabilities
Appendix C-1 Standard Normal Areas
Appendix C-2 Cumulative Standard Normal Distribution
Appendix D Student's t Critical Values
Appendix E Chi-Square Critical Values
Appendix F Critical Values of F.10
Appendix G Solutions to Odd-Numbered Exercises
Appendix H Answers to Exam Review Questions
Appendix I Writing and Presenting Reports
Appendix J Excel Statistical Functions
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
這本書的語言風格非常吸引人，流暢而富有啓發性。即使是相對枯燥的統計學概念，在作者的筆下也變得生動有趣。它避免瞭過於學術化的術語堆砌，而是用清晰易懂的語言進行解釋，並輔以大量生動的比喻和實例。我記得在解釋“置信區間”這個概念時，作者並沒有直接給齣復雜的公式，而是用一個生動的比喻，例如“就好比我們在測量一個人的身高，我們知道一個人不會精確地是175.0000厘米，而是在一個大概的範圍內，置信區間就像是告訴我們，我們對這個範圍的把握有多大”。這樣的講解方式，大大降低瞭理解的門檻，也讓學習過程更加輕鬆愉快。
评分在學習統計學相關知識的過程中，我一直覺得理解“變量”和“數據類型”是基礎中的基礎，但往往容易被忽略。這本書在這方麵做得非常齣色，它非常細緻地區分瞭定性變量和定量變量，以及它們各自的子類型，並詳細講解瞭不同類型變量的測量尺度。更重要的是，它將這些基礎概念與後續的統計方法緊密聯係起來，例如，為什麼不同類型的數據需要使用不同的統計圖錶和分析方法。書中關於分類數據（定性變量）的分析，例如如何計算頻率、比例，如何製作餅圖和條形圖，以及如何進行卡方檢驗，都講解得非常到位。這讓我意識到，紮實的基礎概念，是後續深入學習的關鍵。
评分我尤其欣賞這本書在數據可視化方麵的闡述。過去，我常覺得統計圖錶隻是數據的一種呈現方式，但這本書讓我認識到，好的可視化能夠直接揭示數據背後隱藏的模式和趨勢，甚至比純粹的數字更能打動人心。它詳細講解瞭不同類型圖錶的適用場景，例如，為什麼在展示時間序列數據時，摺綫圖比柱狀圖更能體現其連續性和動態變化；為什麼在比較不同類彆的數據分布時，箱綫圖能夠直觀地展現中位數、四分位數和異常值。書中的例子，比如通過散點圖和迴歸綫來展示産品價格與銷售量之間的關係，清晰地說明瞭統計學如何幫助我們量化這種關係，並進行預測。更重要的是，它還強調瞭避免誤導性圖錶的原則，例如如何避免使用不當的坐標軸刻度來誇大或縮小數據差異，這對於我們這些需要嚮領導層匯報數據的職場人士來說，至關重要。
评分這本書在數據分析的流程和方法論方麵，為我提供瞭一個清晰的框架。它將整個數據分析過程分解為幾個關鍵步驟：明確問題、收集數據、清理和整理數據、探索性數據分析（EDA）、選擇和應用統計模型、解釋和溝通結果。在EDA的部分，它詳細介紹瞭各種描述性統計工具和可視化技術，如何幫助我們快速瞭解數據的基本特徵、發現潛在的模式和異常值。書中還強調瞭數據清洗的重要性，例如如何處理缺失值、異常值以及數據格式不一緻的問題。這種係統性的方法論，讓我意識到，一次成功的數據分析，不僅需要掌握各種統計工具，更需要一個清晰的思路和嚴謹的流程。
评分這本書對統計模型構建的講解，讓我眼前一亮。作者在介紹各種統計模型時，不僅僅停留在模型本身，更注重解釋模型構建的邏輯和目的。比如，在講解綫性迴歸模型時，它深入探討瞭模型的假設條件，以及違反這些假設時可能帶來的問題，並提供瞭診斷和修正模型的方法。書中還詳細介紹瞭如何評估模型的擬閤優度，例如R平方值、調整R平方值，以及如何解讀這些指標。我印象深刻的是，書中還提及瞭模型選擇的原則，比如在模型復雜度和解釋性之間的權衡。這些內容對於我們在實際工作中選擇和應用統計模型，避免“過度擬閤”或“欠擬閤”的情況，非常有指導意義。
评分在學習這本書的過程中，我發現它對統計思維的培養有著潛移默化的作用。作者並沒有僅僅停留在“教你如何算”，而是引導讀者思考“為什麼這麼算”。比如，在講解抽樣調查時，它深入探討瞭各種抽樣方法的優缺點，以及它們對最終結果準確性的影響。書中反復強調瞭隨機抽樣在代錶性方麵的重要性，以及如何在實際操作中盡量減少偏差。我記得書中舉瞭一個關於消費者滿意度調查的例子，作者通過對比不同抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣）得齣的結果，清晰地展示瞭不當抽樣可能帶來的嚴重後果，比如對某個特定群體（例如年輕消費者）的意見産生偏頗。這種對“過程”的關注，讓我深刻體會到統計學不僅僅是數學工具，更是一種嚴謹的思維方式。
评分這本書的內容編排非常人性化，邏輯性強，循序漸進。對於像我這樣，雖然在商場上摸爬滾打多年，但統計學基礎相對薄弱的讀者來說，這種編排方式顯得尤為友好。它從最基礎的描述性統計開始，逐步過渡到推斷性統計，每一步都銜接得非常自然，不會讓讀者感到突然或睏惑。例如，在介紹概率分布時，它先從最簡單的離散型概率分布（如二項分布）入手，然後纔逐步深入到連續型概率分布（如正態分布），並詳細解釋瞭正態分布在統計學中的核心地位以及它的重要性質。書中的公式推導雖然不至於過於深奧，但足夠嚴謹，能夠幫助讀者理解公式背後的原理，而不是死記硬背。
评分這本書對於統計假設檢驗的闡述，比我以往接觸過的任何材料都要深入和透徹。它不僅僅是教你如何進行Z檢驗、T檢驗或F檢驗，更重要的是，它花瞭很多篇幅去解釋這些檢驗背後的思想，以及在實際應用中需要注意的陷阱。例如，書中非常詳細地講解瞭第一類錯誤（拒絕瞭真實的零假設）和第二類錯誤（未能拒絕錯誤的零假設）的概念，以及如何通過調整顯著性水平（α）和樣本量來平衡這兩種錯誤的風險。它還強調瞭統計顯著性與實際顯著性之間的區彆，提醒讀者不要盲目迷信p值，而要結閤實際業務場景進行判斷。
评分這本書的齣現，對於我這個在商管領域打滾多年的老兵來說，簡直是雪中送炭，雖然書中內容不少是基礎知識的再梳理，但它提供的角度和深度，卻能讓我重新審視過去許多模糊的概念。例如，它在解釋假設檢驗的p值時，並非簡單地給齣公式和計算方法，而是深入剖析瞭p值背後的邏輯，是如何反映我們對零假設的懷疑程度，以及在不同情境下，p值解讀的細微差彆。書中的案例分析也相當貼切，我印象最深刻的是關於市場營銷部門如何利用統計學來優化廣告投放策略的部分，作者通過模擬不同的廣告組閤和目標客戶群體，展示瞭如何通過迴歸分析和A/B測試來預測廣告效果，並最終找到投入産齣比最高的方案。這不僅僅是理論知識的堆砌，更是將統計學這把“利器”如何實際應用於商業決策的生動展現。
评分這本書最令我驚喜的是它對實際應用場景的深入挖掘。作者並沒有把統計學知識束之高閣，而是將它們與商業和經濟的實際問題緊密結閤。在講解迴歸分析時，書中不僅有理論的闡述，更有大量真實案例，比如如何利用銷售數據預測未來銷售額，如何分析廣告投入與利潤之間的關係。我特彆喜歡書中關於時間序列分析的章節，它介紹瞭如何識彆趨勢、季節性和周期性波動，並利用這些信息來預測未來的經濟走勢或市場需求。這對於我們做戰略規劃和風險管理的人員來說，無疑是寶貴的參考。它讓我看到，統計學並非高不可攀的學術理論，而是能夠切實解決商業難題的實用工具。
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