统计学：基本概念和方法

图书标准信息

• 作者 埃维森、格根、吴喜之 著
• 出版社 高等教育出版社；施普林格出版社
• 出版时间 2000-01
• 版次 1
• ISBN 9787040078916
• 定价 52.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 其他
• 页数 476页
• 正文语种 简体中文
• 原版书名 Statistics: The Conceptual Approach

【内容简介】

　　《统计学（基本概念和方法）》回避了纯数学式的描述，以风趣的语言、清晰直观和容易理解的实例阐述了统计学的基本概念和统计学在包括健康、婚姻、教育、体育、科学、经济活动等各方面扮演的重要角色，帮助学生克服了学习统计学的障碍（不强调公式，较难或较难理解的内容放在章末），使用计算机和统计软件使学生从烦琐的计算中解脱出来，让他们把精力集中在对统计过程和概念的理解上。每一道习题提供了统计结果中可能的主题，在书末给出了奇数号习题答案和各种统计表。
　　学生希望从统计课中学到什么呢？不是公式、技巧或推理，而是一些基本概念和方法，并能把这些基本概念和方法应用到他们的专业以及日常生活之中。《统计学（基本概念和方法）》就是基于以上准则的一本创新的统计学教材，只要有中学文化的读者都能读懂。从数据入手：
　　如何评估统计的有效性？
　　变量是如何定义的？
　　用了什么样的统计方法？
　　什么是“统计显著”的结果？
　　研究这些问题将使我们进入统计学的中心，《统计学（基本概念和方法）》将引导学生提出并回答这些问题，教会学生如何看待研究结果、调查、选举投票、广告宣传，以及其它的隐藏于数据中的统计结果。

【目录】

1统计学：随机性和规律性
1.1统计学：用一句话来说是什么?
1.2懂得如何运用统计：读者的目标
理解什么可能出差错
理解统计术语
1.3统计学的主要思想
随机性和规律性：关系密切的孪生子
规律性中的随机性7
研究随机性和规律性时的两个例子
概率：什么是机会
变量：我们给事物所起的名字
变量.值和个体
理论变量和经验变量
常数
1.4统计的使用者
1.5统计学和数学、铅笔及计算机的关系
1.6小结
补充读物
习题

2数据的收集
2.1定义变量
2.2观测数据：问题和可能性
总体相对样本
样本的选择：确信锅里的汤被搅拌均匀
随机样本：是什么?
方便样本：如何产生一个“坏的”样本
选择合适的样本
用于收集观测数据的变量的选择
2.3收集观测数据时的错误和误差
抽样误差：并非错误的“误差”
未响应误差：粗鲁的.匆忙的或沉默的响应者造成的结果
响应误差
2.4实验数据：寻找造成结果的原因
实验组和对照组
选择实验组和对照组
对人做实验时产生的问题
在实验中统计的角色
总结：班级规模影响学校表现吗?
2.5数据阵／数据文件
2.6小结
补充读物
习题

3数据的描述：图和表
3.1图：画出数据
生成统计图
图的种类
3.2分类变量：圆饼图和条形图
为一个分类变量作图
为两个分类变量作图
3.3度量变量：点图和直方图
为一个度量变量作图
为两个度量变量作图
时间序列图
3.4根据数据作地图
3.5作图：优秀的标准
“最少的笔墨”：最简单的图是最好的吗?62
“图中垃圾”：垃圾的一种新名称63
数据密度
“复杂性的展示”
3.6表：改变排列方式可能更合适
3.7小结
补充读物
习题

4数据的描述：计算汇总统计量
4.1各种平均数：让我们数数有几种
众数：“最多的”的宿主
中位数：数到中间那一个
均值：平衡跷跷板
众数，中位数，还是均值?
4.2变差：测量生活的乐趣
极差：套住两个极端值
标准差：重要的偏差
4.3均值的标准误差
4.4标准得分：比较苹果和桔子
4.5简单化的收益与信息的丢失
用图表来代替数据
用汇总值代替数据
4.6房地产数据：看不见的价格
4.7小结
补充读物
公式
习题

5概率
5.1怎样得到概率
利用等可能性事件
使用相对频数的方法
利用主观概率
5.2概率的计算
概率的加法
概率的乘法
5.3优势：概率的对照物
5.4离散变量的概率分布
二项分布
Poisson分布
超几何分布
用图表来表示概率
概率的计算
5.5连续变量的概率分布
标准正态分布：钟形曲线
t-分布
X2分布
F-分布
正态分布数据的需要
5.6使用概率来核对假设
硬币是公平的吗?
是一种公平的工作环境吗?
两党选民是否势均力敌?
5.7决策分析：利用概率来作决策
5.8小结
补充读物
公式
习题

6作出结论：估计
6.1样本统计量和总体参数
6.2点估计
什么是一个好的点估计?
战略中使用点估计的例子：德军有多少坦克?
6.3区间估计：给结论留一些余地
置信区间的长度
差异的置信区间
6.4小结
补充读物
公式
习题

7作出结论：假设检验
7.1作为一个问题的假设
零假设
备择假设
回答问题时的错误
7.2怎样回答零假设所提出的问题
概率：p-值
假设检验的机制
拒绝或不拒绝零假设
因果关系：过犹不及
一些统计理论和计算游戏
7.3显著水平
7.4总体比例检验
7.5两个总体比例的差异
检验零假设
估计差异值
7.6假设检验与构造置信区间
7.7统计显著和实际显著
7.8应用：何时拒绝零假设
关于合作性与竞争性的心理测试
对社区的蓝领工人的研究
7.9小结
补充读物
公式
习题

8变量间的关系
8.1关于两个变量的4个问题以及它们之间的关系
问题1.变量间有关系么?
问题2.关系的强弱程度?
问题3.变量在总体中的关系如何?
问题4.是因果关系吗?
8.2预测：从一个变量到另一个变量
8.3自变量和因变量
8.4不同类型的变量：分类型变量.顺序型变量和数量型变量
8.5回到因果关系的问题
别的变量的角色
时间的角色
多元因果关系
8.6小结
补充读物
习题

9两个分类变量的X2分析
9.1数据分析：在态度上有可靠的差异吗?
条形图
分类变量的汇总计算
9.2问题1.变量间的关系?
9.3问题2.关系的强度?
样本中的
总体中的
9.4问题3：总体中的关系?
提出零假设
检验零假设
从X2到p-值
X2分析的自由度
9.5问题4.是因果关系吗?
9.6更大的表：更多的可能性
问题1.两变量间的关系?
问题2.关系的强度?
问题3.总体中的关系?
问题4.是因果关系吗?
9.7小结
补充读物
公式
习题

10两个数值型变量的回归分析和相关分析
10.1问题1.两个变量间的关系?
作这些数据的散点图
了解散点图
线性关系
10.2问题2a.关系的强度?
r是正的还是负的?大还是小?
四种不同的散点图：关系从强到弱
r的解释：不那么严谨
10.3问题2b.关系的形式?
一条通过点的中心的直线
怎样计算回归直线：最小二乘原理
用回归分析进行预测：从脂肪到热量
效果的度量：r2的解释
相关和／或回归?多多益善
变化数据的回归分析
10.4问题3.总体中的关系?
置信区间的方法
用t进行假设检验
利用F进行假设检验
10.5警告：所测即所得
10.6用虚拟变量时怎样变得聪明些
自变量是有两个取值的分类变量和因变量是数值变量
因变量是有两个取值的分类变量和自变量是数值变量
10.7问题4.是因果关系吗?
10.8小结
补充读物
公式
习题

11ANOVA：一个分类变量和一个数量变量的方差分析
11.1方差分析：对比事物的平均值
11.2问题1.犯罪率和地区之间的关系
散点图
盒子图：更简单地了解数据
11.3问题2.关系有多强?
地区变量
残差变量
地区变量和残差变量的总效应：总平方和
测量关系的强度
对变化量的解释程度
11.4问题3.这个关系是纯属偶然的吗?
零假设
F变量的p-值
超出F检验：比较均值
11.5问题4.是因果关系吗?
11.6方差分析：鸟瞰回顾
11.7配对分析：每个单元两个观测
t-检验
符号检验：只回答是或否
11.8小结
补充读物
公式
习题

12两个顺序变量的秩方法
12.1用词作为值的两个顺序变量
问题1.身份和兴趣间的关系?
问题2.相关的程度?
问题3.总体的关系?
问题4.是因果关系吗?
12.2把数目的排序作为值：Phillies表现如何?
问题1.数据中的关系?
问题2.关系强度?
问题3.相关性是由于偶然吗?
问题4.是因果关系吗?
12.3小结
补充读物
公式
习题

13多元分析
13.1偏：三个分类型变量
控制第三个变量：中立策略
偏
13.2数值型变量的多元回归
问题1.数据中的关系是什么?
问题2a.这种关系的形式是什么?偏回归系数
问题2b.这些关系的强度有多大?偏相关系数
问题2c.总体关系的强度有多大?多重相关系数
问题3.总体中的关系?
13.3用一个哑元作多元回归
13.4双因子方差分析
仅对于时段的单因子分析
仅对于路线的单因子分析
时段和路线的双因于分析
考虑交互效应，再进行研究
13.5建立因果关系
13.6小结
补充读物
公式
习题

14日常生活中的统计
14.1通向统计精妙的基石
14.2小心地处理数据
14.3数据和统计方法
14.4怎么会出错
数据收集中的危险
调查研究的特殊问题
分析方法的误用
统计推断的误用
数字的错误解释
14.5统计和专制
14.6在高潮时结束
补充读物
习题
统计术语
统计表
奇数号练习题答案
索引