统计思维：科学家入门导引 [美]M. D.埃奇

图书标准信息

• 作者 （美）M. D.埃奇
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2024-01
• 版次 1
• ISBN 9787111738053
• 定价 79.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 260页
• 字数 399千字

【内容简介】

自然科学和社会科学的研究人员发现自己在大量的新数据中遨游。要想理解这些不断涌现的信息，需要的不仅仅是对公式化统计方法的生搬硬套。本书的主旨是让读者明白，想要成为自信的数据分析师优选深入学一种统计方法，而不是粗略了解许多方法。
特别需要注意的是，本书侧重于简单线回归，这是一种与应用统计学中重要的工具密切相关的方法，将其作为一个详细案例教授基于重抽样、基于似然和贝叶斯统计推断方法。深入虑简单线回归，可以了解统计程序的设计方式，了解应用统计学时所持的哲学立场，了解探索统计方法优势的工具。本书的新颖之处在于它的数学水，对于统计学家来说，它比大多数统计学图书都要温和，但对于非统计学家来说，它又比大多数入门图书都要严谨。

 

【作者简介】

:
    M.D.埃奇，南加州大学定量和计算生物学系助理教授。他的研究小组开发了进化遗传学的统计方法和数学模型，特别关注进化遗传学与医学和法学应用的交叉领域。他拥有斯坦福大学生物学博士学位、加州大学伯克利分校统计学和心理学硕士学位，以及斯坦福大学人类生物学学士学位，还曾在加州大学戴维斯分校从事博士后研究。

【目录】

译者序

前言

致谢

章初识数据1

第2章r软件与探索数据分析7

2.1与r软件交互8

2.2教程：鸢尾数据11

2.3本章小结20

2.4延伸阅读20

第3章很好拟合线21

3.1定义“很好”拟合23

3.2推导：求小二乘线25

3.3结论29

3.4本章小结31

3.5延伸阅读31

第4章概率与变量32

4.1[选读]概率公理35

4.2事件之间的关系：条件概率和独立36

4.3贝叶斯定理38

4.4离散变量及其分布41

4.5连续变量及其分布43

4.6概率密度函数45

4.7分布族46

4.8本章小结50

4.9延伸阅读50

第5章变量的质51

5.1数学期望与大数定律51

5.2方差与标准差55

5.3联合分布、协方差与相关57

5.4[选读]条件分布、期望和方差61

5.5中心极限定理62

5.6一个简单线回归的概率模型66

5.7本章小结72

5.8延伸阅读73

插叙74

第6章点估计量的质77

6.1偏差80

6.2方差81

6.3均方误差82

6.4一致82

6.5有效84

6.6[选读]统计决策理论与风险85

6.7稳健89

6.8简单线回归模型的估计量90

6.9结论94

6.10本章小结94

6.11延伸阅读94

第7章区间估计与推断96

7.1标准误差96

7.2置信区间97

7.3频率推断ⅰ：零设、检验统计量和p值101

7.4频率推断ⅱ：备择设和拒绝框架105

7.5[选读]设检验和置信区间的关系107

7.6零设显著检验及检验的滥用108

7.6.1缺乏复制108

7.6.2几乎固化了的α=0.05109

7.6.3把α=0.05作为一个关卡109

7.6.4科学设与统计设的区别109

7.6.5忽视其他目标，如估计和预测110

7.6.6退化的知识110

7.6.7根据零设显著检验评估显著检验112

7.7频率推断ⅲ：功效114

7.8综合分析：当样本量增加时会发生什么117

7.9本章小结119

7.10延伸阅读119

第8章半参数估计与推断121

8.1半参数点估计的矩方法123

8.1.1嵌入式估计量124

8.1.2矩方法估计126

8.2使用bootstrap进行半参数区间估计129

8.3使用置换检验的半参数设检验137

8.4结论142

8.5本章小结143

8.6延伸阅读143

第9章参数估计与推断144

9.1参数估计的极大似然估计法146

9.2参数的区间估计：直接方法和费希尔信息方法153

9.2.1直接方法153

9.2.2［选读］费希尔信息方法154

9.3使用瓦尔德检验进行参数设检验157

9.4［选读］使用似然比检验进行参数设检验158

9.5本章小结161

9.6延伸阅读162

0章贝叶斯估计与推断163

10.1如何选择一个先验分布164

10.2未缩放的后验、共轭以及从后验分布中抽样165

10.3使用贝叶斯估计方法获得点估计量169

10.4使用可信区间进行贝叶斯区间估计172

10.5［选读］使用贝叶斯因子进行贝叶斯“设检验”174

10.6结论：贝叶斯方法与频率方法176

10.7本章小结178

10.8延伸阅读178

尾叙模型与数据179

尾叙1评估定179

尾叙1.1绘图180

尾叙1.2定的检验182

尾叙1.3样本外预测183

尾叙2简单线回归的拓展184

尾叙2.1多元回归185

尾叙2.2广义线模型188

尾叙2.3混合模型191

尾叙3结论194

尾叙4延伸阅读195

附录197

附录a微积分197

附录br语言拓展208

附录c部分练223

数学符号表246

术语表248

参文献257