妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维（第四版）统计 审计 数据分析 大数据 概率论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杰弗里·班尼特，威廉·L布里格斯，马里奥·F崔 著，胡晖徐斌 译

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店铺： 人民邮电出版社官方旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115433312

商品编码：10704442776

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-09-01

字数：509

内容介绍
我们是不是比父母更聪明？开车时打电话与酒驾一样危险吗？坐飞机和开车，哪种方式更安全？钻石越重，价格就越高吗？小学四年级的学生可以用统计学做什么？……如果你想知道这些问题的答案，就来阅读本书吧。 大数据时代，统计学是读懂、听懂和看懂事情真相的基础，数据挖掘与统计分析已成为现代人必不可少的技能。《妙趣横生的统计学——培养大数据时代的统计思维（第四版）》是一本美国流行的统计学应用入门书。它通过生活中有趣的案例、直观的图表阐述了各种统计概念与统计技术的应用，没有枯燥乏味的理论知识、生涩难懂的理论证明，只有日常生活所需要的统计思想、正确分析数据的基本路径，真正做到了通俗易懂、深入浅出。 如果你想更好地理解如经济学、心理学等课程中将会用到的统计学知识，如果你正在寻找提高统计分析能力的方法，如果你需要统计学又有点“惧怕”它，那么本书就是不可多得的“数学老师”，它将培养你的统计思维能力，带你轻松玩转统计学。

作者介绍
【美】杰弗里·班尼特 (Jeffrey Bennett) 【美】威廉·L.布里格斯 (William L. Briggs) 【美】马里奥·F.崔奥拉 (Mario F. Triola) 著 胡晖，徐斌 译

关联推荐
大数据时代不可多得的“数学老师”！拒绝枯燥乏味的理论与公式，揭示数据之下隐藏的统计学之美，轻松提高你的统计思维能力！
目录
DIYI章 浅谈统计学
1.1 什么是统计 // 2
1.2 抽样 // 7
1.3 统计研究的类型 // 13
1.4 统计研究可信吗 // 20

第二章 统计测量
2.1 数据类型和测量尺度 // 30
2.2 误差处理 // 33
2.3 百分数在统计学中的应用 // 37
2.4 指数 // 41

第三章 数据的可视化展示
3.1 频数分布表 // 50
3.2 绘制数据分布图 // 53
3.3 媒体中的图表 // 63
3.4 关于图表的一些注意事项 // 70

第四章 描述数据
4.1 什么是平均 // 80
4.2 分布形态 // 87
4.3 离散程度的测量 // 91
4.4 统计悖论 // 101

第五章 正态的世界
5.1 什么是正态 // 112
5.2 正态分布的性质 // 117
5.3 中心极限定理 // 125

第六章 统计中的概率
6.1 概率在统计学中的作用：统计显著性 // 136
6.2 概率基础知识 // 138
6.3 大数定律 // 145
6.4 风险观念和预期寿命 // 150
6.5 组合事件的概率 // 155

第七章 相关性和因果关系
7.1 探索相关性 // 166
7.2 解释相关性 // 175
7.3 ZUI佳拟合线和预测 // 181
7.4 因果关系分析 // 188

第八章 从样本到总体
8.1 抽样分布 // 196
8.2 估计总体均值 // 204
8.3 估计总体成数 // 210

第九章 假设检验
9.1 假设检验的理论基础 // 218
9.2 总体均值的假设检验 // 225
9.3 总体成数的假设检验 // 236

第十章 t 检验、列联表和方差分析
10.1 均值的t 分布 // 246
10.2 列联表假设检验 // 252
10.3 方差分析（单因素方差分析） // 260

附 录
附录1 标准分数表 // 269
附录2 随机数字表 // 271
附录3 专业术语释义 // 272

破译数字迷宫：从经典到前沿的数据科学实践指南 —— 一本聚焦于理论深度、应用广度与前沿技术融合的权威著作 --- 卷首语：数据洪流中的灯塔 在这个由海量信息驱动的时代，数据不再仅仅是记录历史的碎片，而是塑造未来的核心资产。然而，面对汹涌而来的数据洪流，如何有效地提炼洞察、做出科学决策，已成为横亘在理论研究者与实务工作者面前的巨大挑战。本书并非一本基础性的统计学入门读物，它旨在超越对基础概念的浅尝辄止，深入挖掘数据科学领域的核心逻辑、前沿算法及其在复杂现实问题中的应用架构。 本书聚焦于高阶统计推断、先进的机器学习模型解读、严谨的实验设计与因果推断，以及面向海量数据的工程化处理能力，为读者构建一个从底层数学原理到顶层应用部署的完整知识体系。我们坚信，真正的“数据思维”源于对不确定性的深刻理解和对模型局限性的清醒认识。 --- 第一部分：高阶统计推断与模型验证的严谨性 本部分将系统梳理并深化读者对统计推断核心概念的理解，着重于提升分析的严谨性和结果的可信度。 第一章：参数估计的局限与稳健方法 本章超越最小二乘法（OLS）的假设检验，深入探讨在数据存在异方差性、多重共线性或异常值干扰下的稳健估计技术。我们将详细分析M-估计、LTS（Least Trimmed Squares）等方法在实际回归分析中的应用场景与计算效率。同时，对广义线性模型（GLM）进行深入剖析，特别关注泊松回归、Logit/Probit模型在非正态响应变量下的适用性及模型诊断的特殊要求。 第二章：非参数与半参数统计的前沿视野 当数据分布形态无法预知或经典参数模型失效时，非参数方法提供了强大的替代方案。本章重点介绍核密度估计（KDE）的带宽选择准则（如Silverman法则与Scott法则的对比），以及核回归的偏差-方差权衡。在半参数领域，我们将探讨局部多项式回归（LOESS/LOWESS）的精髓及其在时间序列平滑中的应用，并引入广义加性模型（GAM），展示如何通过灵活的平滑函数捕捉非线性关系，同时保持模型的可解释性。 第三章：复杂抽样设计与贝叶斯推断的深度融合 本章转向推断的复杂性。我们将详细解析复杂抽样（如分层、整群抽样）对标准误差估计的影响，并介绍Taylor级数线性化方法和重抽样法（如Bootstrap/Jackknife）在校正复杂设计效应方面的具体步骤。在贝叶斯框架下，本章不再停留在基础的共轭先验，而是全面引入马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Gibbs采样和Metropolis-Hastings算法的实现细节，及其在模型收敛性诊断（如Gelman-Rubin统计量）上的应用。 --- 第二部分：现代机器学习的理论基础与模型可解释性 本部分旨在弥合传统统计学与现代预测模型之间的鸿沟，侧重于理解复杂模型的内在机制，而非仅仅停留在API调用层面。 第四章：集成学习的理论架构与偏差剖析 集成学习是当前预测建模的主流。本章系统梳理Bagging、Boosting和Stacking的理论基础。重点剖析随机森林中树间低相关性的构建机制，以及Gradient Boosting Machine (GBM)如何通过梯度下降的思路迭代残差来优化损失函数。更重要的是，我们将深入讨论XGBoost、LightGBM等工程化框架背后的关键优化技术，如正则化项的引入和特征分裂策略的改进。 第五章：深度学习模型的统计学视角 本章将神经网络置于统计学习的框架下审视。探讨损失函数的选择与优化器（如Adam、RMSProp）的收敛性分析，强调正则化（L1/L2、Dropout）在控制模型复杂度（VC维）中的统计学意义。针对深度学习中的过拟合与欠拟合现象，我们将引入信息论指标（如最小描述长度MDL）进行更精细的评估。 第六章：模型可解释性（XAI）的量化评估 在“黑箱”模型流行的背景下，解释模型决策至关重要。本章不再满足于局部解释，而是系统介绍全局解释方法。详细阐述特征重要性的统计学基础（如Permutation Importance），深入探讨SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的博弈论根源及其在贡献度分配中的公平性考量，并对比LIME在局部代理模型构建中的优劣。 --- 第三部分：因果推断与实验设计的精细化控制 本部分是本书区别于一般预测模型书籍的核心，专注于从“关联”走向“因果”的科学路径。 第七章：因果推断的潜在结果框架与对混杂的控制 本章确立因果推断的理论基石——潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）。深入讨论强可忽略性（Strong Ignorability）和一致性假设（SUTVA）的实际含义与检验难度。重点解析倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的理论构建、对混杂变量的平衡检验（如协变量平衡检验），以及PSM在存在厚尾分布时的局限性。 第八章：工具变量与断点回归的精准识别 当存在不可观测的混杂因子时，如何识别因果效应？本章详细阐述工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的识别条件，特别是相关性与排他性约束的实际评估。在断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）部分，我们将深入探讨局部线性回归（LLR）估计器、带宽（带宽）的选择，以及如何通过安慰剂检验来增强RDD结果的稳健性。 第九章：差异中的差异（DiD）与因果发现 双重差分法（DiD）是政策评估的利器。本章的重点在于平行趋势假设的检验方法（如使用多期DiD模型），并引入合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）作为处理罕见事件或大规模干预的强有力补充。SCM部分将详细展示如何通过加权组合“控制组”来构建最接近“干预组”的模拟对照组，实现更精细的因果效应估计。 --- 第四部分：面向大数据的高效计算与数据结构优化 本部分将统计分析提升到工程实践层面，关注如何在分布式环境中处理和分析TB级数据。 第十章：大规模数据下的算法效率与近似计算 本章探讨当数据量超出单机内存限制时，统计算法如何进行调整。重点介绍随机梯度下降（SGD）在优化大规模损失函数时的收敛特性，以及随机采样方法（如Reservoir Sampling）在保证代表性前提下，对统计估计偏差的影响。同时，介绍近似近邻搜索（ANN）算法在处理高维、大规模数据上的应用，以加速模型训练和预测。 第十一章：数据质量、清洗与时间序列的高级建模 数据清洗不再是预处理的琐碎工作，而是统计建模的前置要求。本章关注缺失值的高级插补技术（如基于MICE的多重插补）的统计有效性。在时间序列分析方面，我们将深入探讨状态空间模型（State Space Models），并引入卡尔曼滤波在处理复杂动态系统中的应用，以及ARIMA模型的非平稳性诊断的严格方法。 --- 结语：从描述到规范：数据思维的最终目标 本书的构建逻辑是递进的：从扎实的理论基础出发，到严谨的因果推断，再到面向工程实践的计算优化。它要求读者不仅要能计算出结果，更要能论证结果的统计有效性和因果解释力。掌握这些前沿与深层理论，才能真正驾驭数据，将分析转化为驱动业务和科学进步的可靠决策引擎。

评分☆☆☆☆☆

《妙趣横生的统计学》这本书，在阅读过程中，我发现它最打动我的地方在于其深入浅出的讲解方式，尤其是在大数据时代背景下，它如何引导读者建立起一种“统计思维”。作者并没有停留在传统的统计理论层面，而是巧妙地将大数据时代特有的挑战和机遇融入其中。比如，在讲解抽样方法时，他举了一个通过社交媒体数据来分析大众情绪的例子，这比传统的民意调查更能体现大数据的实时性和广泛性，同时也让我看到了大数据在社会科学研究中的巨大潜力。让我眼前一亮的是，书中对“相关性”和“因果性”的区分做了非常细致的阐释。在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的统计数据，但很多时候，我们容易被表面上的相关性所迷惑，误以为两者之间存在因果关系。作者通过几个生动形象的案例，比如“冰淇淋销量与溺水人数的相关性”，清晰地说明了这种误区的危害，并教导读者如何运用批判性思维去审视数据背后的逻辑。这种培养独立思考和理性分析能力的引导，在我看来，比任何具体的统计方法都更加宝贵，这才是真正意义上的“培养大数据时代的统计思维”。

评分☆☆☆☆☆

对于“大数据”这个概念，我之前总觉得它是一个遥不可及的技术术语，与我的生活相去甚远。然而，读完《妙趣横生的统计学》后，我才意识到，我们每个人都生活在数据的洪流之中，并且统计学正是理解和驾驭这些数据的关键钥匙。这本书非常注重培养读者的“数据敏感度”。作者通过一系列引人入胜的案例，比如分析用户行为数据来推荐商品，或者通过社交媒体数据来预测流行趋势，让我看到了大数据是如何在潜移默化中影响我们的生活，以及统计学在其中扮演的核心角色。我特别喜欢其中关于“数据可视化”的讨论，作者强调了清晰、有效的图表能够让复杂的数据一目了然，从而更容易地发现隐藏在数据背后的规律和洞察。书中还介绍了一些关于大数据分析的基本方法和工具，虽然没有深入到技术细节，但足以让读者对如何处理和分析海量数据有一个初步的认识。这本书真的让我觉得，掌握统计学思维，就是在当下这个时代拥抱机遇，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

《妙趣横生的统计学》第四版，在提到“概率论”的部分，我感觉作者将复杂的概念变得极易理解。之前我对概率论的理解仅限于简单的抛硬币、掷骰子，但这本书让我看到了概率论更广阔的应用场景。作者没有回避数学的严谨性，但他的方式是循序渐进，并且始终与实际应用相结合。例如，在讲解“贝叶斯定理”时，他并非直接给出公式，而是通过一个医学诊断的例子，生动地展示了如何根据新的证据不断更新我们的信念。这个例子让我深刻理解了“先验概率”和“后验概率”的区别，以及在不确定性环境下如何做出更明智的决策。书中还涉及了一些关于随机过程和时间序列分析的介绍，虽然篇幅不多，但足以让我窥见这些高级统计工具在预测、金融建模等领域的强大威力。最让我惊喜的是，作者并没有将这些内容局限于理论，而是鼓励读者去思考这些概念如何在日常生活中体现，比如如何理解天气预报的概率，或者如何评估一项投资的风险。这种引导读者主动思考和探索的教学方式，让我觉得学习过程不再是被动接受，而是一种主动的建构。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维（第四版）》时，我其实是带着一点点忐忑的。毕竟，“统计学”这个词听起来就有点让人望而却步，仿佛是数字、公式和图表的冰冷世界。但翻开书页，我立刻被作者幽默风趣的语言风格吸引了。他并没有一开始就抛出枯燥的定义和定理，而是从一些我们生活中熟悉又有趣的例子入手，比如为什么超市里的商品总是摆放得那么有“学问”，或者如何通过数据来预测彩票的走势（当然，这只是一个有趣的引子，并不是真的教你去赌博！）。让我印象深刻的是，作者善于用类比的方式来解释一些抽象的概念，比如将概率分布比作一个“幸运转盘”，不同的区域代表不同的可能性，让人一下子就理解了。而且，书中穿插的很多小故事和历史典故，也让学习过程变得轻松愉快，不再是单纯的知识灌输，更像是一次与作者一起探索统计世界的神奇旅程。我特别喜欢其中关于“幸存者偏差”的讨论，一个经典的二战飞机弹孔的例子，让我深刻理解了数据分析中“看不见的”信息同样重要。这本书真的让我觉得，原来统计学并没有那么可怕，甚至可以说是充满智慧和趣味的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在读《妙趣横生的统计学》之前，我对“审计”和“数据分析”这些词语的关联性并没有很深的认识。这本书给我打开了一个全新的视角。作者在书中详细阐述了统计学在审计领域如何发挥关键作用，这完全颠覆了我之前认为审计就是“查账”的刻板印象。我尤其对书中关于“异常值检测”的章节印象深刻。他讲解了如何利用统计方法来识别财务报表中可能存在的欺诈或错误，例如通过分析交易金额的分布、交易频率等来发现不寻常的模式。这让我认识到，审计工作远不止是手工核对，更需要强大的数据分析能力作为支撑。书中的案例非常具有实操性，例如如何通过抽样审计来高效地评估大量交易的合规性，以及如何使用统计模型来预测潜在的审计风险。作者还提到了如何利用统计学来优化审计流程，提高审计的效率和有效性，这对于企业内部控制和风险管理都非常有价值。这本书让我明白了，统计学并非仅仅是理论学科，它在现实世界中的应用是如此广泛和重要，尤其是在需要严谨判断和风险评估的审计领域。