统计学的世界(第8版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

统计学的世界(第8版) 作  者:(美)戴维？穆尔//威廉？诺茨 著作 郑磊 译者 定  价:148 出 版 社:中信出版社 出版日期:2017年09月01日 页  数:695 装  帧:平装 ISBN:9787508666723 作为通识教育，人人都该懂点儿统计学！通俗、易懂、实用的统计学，助你培养统计思维！ ●致读者
●序言  了解统计学
●第1部分  数据的生产
●第1章  数据从哪里来
●第2章  好样本和坏样本
●第3章  样本可以告诉我们什么
●第4章  真实世界中的抽样调查
●第5章  好实验与坏实验
●第6章  现实世界中的实验
●第7章  数据伦理
●第8章  度量
●第9章  统计数字会说谎
●第1部分内容回顾
●第2部分  整合数据
●第10章  好图表与坏图表
●第11章  用图呈现数值变量的分布
●第12章  用数字描述分布
●第13章  正态分布
●第14章  描述相关关系：散点图和相关系数
●第15章  描述相关关系：回归、预测与因果关系
●部分目录

内容简介

统计学的思想和各种统计数据对政府、社会乃至我们的工作和日常生活都有着不可忽视的影响，甚至超乎你的想象。通过阅读这本由戴维？穆尔、威廉？诺茨著的《统计学的世界(上下第8版)》，你将会对我们生活的这个世界有更完整、更清晰的认识。
这不是一本讲述干巴巴的统计学理论的书，它主要介绍统计学概念的应用及其对日常生活、公共政策和许多其他领域的影响。书中没有繁琐的公式、图表和计算，你只要看得懂而且会解简单的方程式就足够了。本书的重点在于启发思考，这比生搬硬套地使用数学公式更有助于训练你的看问题的视角和解决问题的思维。
本书把统计学概念分成4个部分来呈现：
数据的生产：数据的来源很好重要，这是统计学当中拥有影响力的概念之一；
整合数据：即使用很简单的方法，也能很睿智地解读数据。
机会与概率：用概率思维解决问题，可以把事实和无关紧要的干扰信息区分开。
统计推断：等
(美)戴维？穆尔//威廉？诺茨 著作 郑磊 译者 郑磊，南开大学靠前经济研究所博士，荷兰马斯特里赫特管理学院战略管理MBA，中国上市公司市值管理研究中**术顾问，香港资历资产管理人，有10年港股和20多年A股投资和基金管理经验，并为中靠前地和香港引进翻译了英法日德文版近30本经济、金融和资本市场专著，出版了《港股A股化》《与羊群博弈：A股投资者的行为分析》《新常态股市投资智慧：你不可不知的行为金融》等证券二级市场投资专著，并形成了自己独具中国投资者特色的投资心理和行为金融分析理论框架和方法论。     统计学是关于数据的学问。数据就是数字，但又不仅仅是“数字”，数据是有上下文联系的数字。比如，数字10.5本身没任何意义，但是，假如我们听说一位朋友刚出生的孩子体重为10.5磅a，那么我们会恭喜她生了一个健康的宝宝。结合数字的上下文联系和个人知识，就可以做出判断。我们知道，体重10.5磅的新生儿个头相当大，而新生儿的体重不太会是10.5盎司b或10.5千克。因此，上下文联系可以使数字含义明确。
    统计学通过数据获取真知灼见并且得出结论，所用的工具是图表和计算。但是，这些工具要在符合常识的思考方式下使用。让我们先快速地了解一下新闻媒体、热门政治和社会争议的数据和统计研究方面的丰富成果，迈出学习统计学旅程的靠前步。在后文中，我们将对序言里列举的案例展开更为详细的研究。
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深入探秘：数据驱动决策的基石与实践 《量化思维：现代商业分析的逻辑与工具》 内容简介： 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策和科技进步的核心动力。然而，海量数据本身并不能直接转化为价值；真正关键的是理解数据背后的含义、识别其中的模式，并利用科学的方法论将其转化为可执行的洞察。本书《量化思维：现代商业分析的逻辑与工具》，正是为渴望掌握数据叙事能力、精通量化分析方法的专业人士和学生精心打造的权威指南。 本书摒弃了传统统计教科书中过于抽象和复杂的纯数学推导，转而聚焦于应用、直觉建立与决策的转化。我们深知，在实际工作中，统计模型的选择、假设的检验以及结果的解读，远比公式的记忆更为重要。因此，全书结构围绕“问题提出—数据获取与清洗—模型选择与拟合—结果解释与业务建议”这一完整的分析闭环展开。 第一部分：量化思维的基石——从描述到推断 本部分旨在为读者构建稳固的分析基础。我们首先探讨描述性统计学的力量——如何利用集中趋势、离散程度和图形可视化（如箱线图、散点图矩阵）高效地概括数据集的核心特征。我们不会止步于均值和标准差的计算，而是深入剖析数据分布形态（正态性、偏度、峰度）对后续推断过程的影响。 随后，我们将引入概率论的基础框架，但这并非纯粹的理论堆砌，而是侧重于建立“随机性”的直觉。重点讲解了随机变量、常见概率分布（如二项分布、泊松分布、指数分布）在排队论、风险评估和质量控制中的实际应用场景。 核心内容集中在统计推断的逻辑：参数估计（点估计与区间估计）的含义，以及如何科学地设计和执行假设检验。我们详尽解释了P值（P-value）的真正含义、第一类和第二类错误，并强调了效应量（Effect Size）在判断业务重要性上的决定性作用，避免陷入“统计显著性不等于业务显著性”的误区。本书用大量篇幅探讨了非参数检验方法的适用条件，以应对现实世界中数据不服从正态分布的常见挑战。 第二部分：建模的艺术——回归分析的深入应用 回归分析是量化分析的支柱。本书将线性回归作为起点，但重点在于超越基础的最小二乘法。我们详细探讨了多元线性回归中复杂的交互作用（Interaction Effects）的识别与解释，以及虚拟变量（Dummy Variables）在处理分类变量时的精妙技巧。 本书对模型诊断与修正给予了极高的重视。我们不仅仅教授如何运行回归，更教导如何“审问”你的模型：残差分析的各个维度（同方差性、独立性、正态性）、多重共线性（Multicollinearity）的检测（如VIF值）及其对系数稳定性的破坏。我们提供了系统性的模型选择策略，包括逐步回归法、信息准则（AIC/BIC）的权衡，确保模型既具有解释力又不易发生过拟合。 进阶章节聚焦于非线性关系的处理与广义线性模型（GLM）的引入。针对计数数据（泊松回归）和比例数据（逻辑回归），我们详细阐述了如何选择合适的连接函数和误差分布，使模型能够准确捕捉业务现象的内在结构，例如客户流失预测和产品转化率分析。 第三部分：时间序列与高级分析 现代商业决策往往需要预测未来，本书因此提供了扎实的时间序列分析基础。我们从基础的平稳性检验（如ADF检验）开始，引导读者理解趋势、季节性和随机波动的分解。重点讲解了ARIMA/SARIMA模型的构建流程，包括差分阶数的确定和残差白噪声检验的重要性。对于短期预测任务，本书还介绍了指数平滑法（Exponential Smoothing）的优化应用。 在高级分析领域，本书引入了方差分析（ANOVA）作为多组均值比较的有力工具，并将其拓展至多因素实验设计（Factorial Designs）中，这在市场营销A/B测试和产品改进试验中至关重要。此外，我们用清晰的案例展示了主成分分析（PCA）在数据降维和特征工程中的实用价值，帮助分析师从高维数据中提炼关键信息。 第四部分：数据叙事与决策转化 分析的价值最终体现在其对决策的影响力上。本书最后一部分强调了统计报告的构建。我们不再将报告视为公式的堆砌，而是视作一种有说服力的叙事。内容涵盖了如何撰写清晰的“执行摘要”（Executive Summary），如何选择最能传达关键发现的图表类型，以及如何以非技术性的语言向管理层解释复杂的统计结果和其背后的业务含义。 本书配有大量的真实世界案例，涵盖金融风险管理、市场细分、供应链优化和运营效率提升等多个领域。每一个案例都引导读者亲自动手操作（主要使用R和Python中的核心统计库），从数据准备到模型部署，完整体验一次量化分析的实践周期。 《量化思维：现代商业分析的逻辑与工具》旨在成为读者从“会用软件”到“精通分析”的桥梁，帮助您在数据驱动的时代，建立起坚不可摧的量化决策能力。