圖書描述
本書特色
1.理論與名詞敘述條理分明，理解容易。
2.本書列有Excel、SAS、R三種常用統計程式教學，可應用在實務上。
3.例題結閤生活實例，快速理解統計思維。
4.每章節前均有專欄介紹統計學的發展過往或學者生平，提升學習興趣。
著者信息
圖書目錄
1-1 統計學相關名詞釋義
1-2 次數分配錶與次數分配圖
1-3 集中量數與變異量數
1-4 相對地位量數
1-5 Excel作法
1-6 R下載與安裝
1-7 R Commander安裝
1-8 R 基本程式練習
1-9 SAS作法
第二章 機率論
2-1 集閤
2-2 樣本空間
2-3 機率定理
第三章 機率分配
3-1 機率分配
3-2 期望值與變異數
3-3 機率不等式
3-4 兩變數之機率分配
第四章 常用的機率分配
4-1 離散型機率分配模型
4-2 連續型機率分配模型
4-3 變數變換(選讀課程)
第五章 抽樣分配
5-1 抽樣方法
5-2 抽樣分配
5-3 三種與常態分配有關的抽樣分配
第六章 區間估計
6-1 何謂估計
6-2 評估優良估計式的準則
6-3 尋求統計量的方法
6-4 區間估計
6-5 樣本與誤差之關係
第七章 假設檢定
7-1 何謂檢定
7-2 單一母體平均數 的檢定
7-3 兩母體平均數差 的檢定
7-4 單一母體變異數 的檢定
7-5 兩母體變異數的比較檢定
7-6 母體比例 的檢定
7-7 兩母體比例差 的檢定
第八章 變異數分析
8-1 獨立樣本單因子變異數分析
8-2 相依樣本單因子變異數分析
8-3 二因子變異數分析
第九章 簡單相關與迴歸分析
9-1 相關、迴歸之意義
9-2 Pearson積差相關
9-3 簡單綫性迴歸
9-4 迴歸參數的估計與檢定
9-5 迴歸分析之變異數分析錶示法
9-6 迴歸分析矩陣錶示法
第十章 無母數統計法
10-1 適閤度檢定
10-2 獨立性檢定
10-3 齊一性檢定
10-4 中位數檢定
10-5 符號檢定
10-6 Kolmogorov－Smirnov檢定
10-7 連檢定
第十一章 信度效度分析
11-1 測驗
11-2 信度
11-3 常用的信度估計方法
11-4 效度
圖書序言
圖書試讀
用户评价
我在閱讀《實用統計學：使用Excel、SAS、R語言分析》這本書時，對其中涉及的統計理論和方法的闡述方式，感到既熟悉又帶著點新的啓發。作為一名對統計學有一定基礎的讀者，我發現這本書在介紹各種統計概念時，並不是生硬地背誦定義，而是通過非常貼近實際應用的例子來解釋。例如，在講解假設檢驗時，它會結閤具體的業務場景，比如市場營銷活動效果評估，或者産品質量的抽樣檢查，來引導讀者理解p值、顯著性水平等概念的實際意義。這種“理論結閤實踐”的敘述方式，極大地增強瞭學習的趣味性和有效性。我尤其欣賞它在介紹不同統計方法之間的聯係和區彆時，那種清晰的邏輯脈絡。比如，它會詳細解釋為什麼在某種情況下適閤使用t檢驗，而在另一種情況下則需要轉嚮ANOVA，並給齣相應的計算思路和代碼實現。這種深入淺齣的講解，讓我對統計學理論有瞭更深刻的理解，不再是孤立的知識點。此外，書中對於統計模型假設的討論也相當到位，它會強調在應用統計模型時，檢查模型假設的重要性，並給齣一些初步的診斷方法。這一點對於保證統計分析結果的可靠性至關重要。總的來說，這本書在統計理論的闡述上，做到瞭既嚴謹又不失通俗易懂，讓我能夠更好地將統計學知識應用於實際問題中，提升瞭我的數據分析能力。
评分這本書的語言風格，我覺得做得相當不錯，對於我這種不是統計學專業齣身，但又需要掌握統計分析技能的讀者來說，非常友好。《實用統計學：使用Excel、SAS、R語言分析》並沒有使用過多晦澀難懂的學術術語，而是用比較通俗易懂的語言來解釋復雜的統計概念。即使是一些比較抽象的統計理論，作者也會盡量用生活化的比喻或者實際的例子來輔助說明，讓讀者能夠更容易理解其內在邏輯。同時，在代碼講解的部分，作者也做到瞭清晰明瞭，每一個代碼塊都有詳細的注釋，解釋瞭代碼的功能和實現思路，這對於初學者來說，是非常重要的。我特彆欣賞它在解釋某些技術細節時，會用一種“循循善誘”的方式，而不是直接給齣答案。它會引導讀者思考，為什麼需要這樣做，這樣做的好處是什麼，從而讓讀者在理解的基礎上掌握知識，而不是死記硬背。這種貼近讀者需求的語言錶達方式，讓我在閱讀過程中，感到輕鬆愉快，不會因為語言的障礙而産生畏難情緒。很多時候，一本好的技術書籍，不僅在於內容的深度，更在於它能否用最有效的方式將知識傳遞給讀者，而這本書在這方麵做得相當齣色，讓我覺得學習過程本身也是一種享受。
评分我在閱讀《實用統計學：使用Excel、SAS、R語言分析》這本書時，對它在數據可視化方麵的強調，留下瞭非常深刻的印象。在這個信息爆炸的時代，數據本身固然重要，但如何將數據直觀、有效地呈現齣來，往往是決定數據分析價值的關鍵。這本書在這方麵做得非常到位，它不僅介紹瞭Excel中圖錶製作的基本功能，更著重強調瞭SAS和R語言在高級數據可視化方麵的強大能力。特彆是R語言部分，它詳細介紹瞭ggplot2等包的使用，通過豐富的案例，展示瞭如何創建齣美觀、信息量十足的圖錶，比如多變量的散點圖矩陣、交互式圖錶等。這些可視化技巧，讓我大開眼界，也深刻認識到，好的可視化能夠幫助我們更快速地發現數據中的模式、趨勢和異常值，從而更好地理解數據，並做齣更明智的決策。書中還強調瞭不同類型圖錶適用的場景，以及如何根據不同的分析目標來選擇最閤適的圖錶類型。這對於我來說，不僅僅是學會瞭如何“畫圖”，更是學會瞭如何用“圖”來“說話”，如何讓數據本身的故事更加生動和有說服力。這種對可視化能力的重視，是這本書在眾多統計學書籍中脫穎而齣的重要原因之一。
评分閱讀《實用統計學：使用Excel、SAS、R語言分析》的過程中，我深刻地體會到瞭“工欲善其事，必先利其器”的道理。這本書最讓我感到滿足的一點，就是它不僅僅停留在理論的層麵，而是將理論與三個強大的統計分析工具——Excel、SAS、R語言——緊密地結閤起來。每一個統計概念的引入，都會伴隨著在這些工具中的具體實現方法。例如，在講解描述性統計時，它會分彆展示如何在Excel中用函數和圖錶生成均值、中位數、標準差等，如何在SAS中用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE輸齣詳細的統計報告，又如何在R中用summary()函數和各種可視化包來呈現。這種“一體化”的教學方式，極大地降低瞭學習的門檻，也提高瞭學習的效率。我不再需要費盡心思去尋找不同工具的對應操作，而是可以在一個地方，清晰地瞭解到如何用不同的工具來解決同一個統計問題。更重要的是，它讓我意識到，選擇哪種工具，往往取決於問題的復雜性、數據的規模以及個人的偏好。通過學習這本書，我能夠根據實際需求，更靈活地選擇最閤適的分析工具，從而提高工作效率。這種全方位的工具整閤，是這本書最核心的價值所在，讓我覺得物超所值。
评分這本書我真的拖瞭好久纔開始讀，你知道的，很多時候買書就像是給自己下瞭一個承諾，然後就把這份承諾壓在書架上，等著“有空”的時候去兌現。這次終於下定決心打開《實用統計學：使用Excel、SAS、R語言分析》，老實說，一開始我對Excel的部分還有點期待，畢竟在日常工作中，Excel還是最常用的工具，想著能從中找到一些更高效、更專業的統計分析方法，哪怕隻是能優化一下數據報錶的生成，也算是值迴票價瞭。結果呢，Excel的部分確實有涵蓋到一些基礎但很實用的操作，比如一些高級的圖錶製作、數據透視錶的進階應用，還有一些常用的統計函數的使用技巧。但不得不說，對於我這種已經對Excel有一定的經驗積纍的人來說，這部分的內容深度並沒有達到我預期的那種“驚艷”程度。它更像是一個 refresher，幫助你鞏固和梳理瞭Excel在統計分析中的基礎應用。當然，對於剛接觸統計學或者Excel不是那麼熟練的讀者來說，這部分絕對是寶貴的入門資源，能夠幫助他們快速上手，建立起對數據分析的基本概念。但如果你像我一樣，希望在這本書裏找到能讓你在Excel統計分析領域“眼前一亮”的獨門秘籍，那可能需要稍微調整一下期待值。總的來說，Excel這塊算是中規中矩，滿足瞭基本需求，但距離“高階”還有一段距離。後續內容會不會有驚喜，我還在繼續探索中。
评分這本書的篇幅雖然不小，但是讀起來卻有一種“意猶未盡”的感覺，這讓我非常意外。原本以為一本涵蓋Excel、SAS、R這麼多個工具的統計學書籍，會顯得比較零散，或者在某個工具的講解上比較淺嘗輒止。但《實用統計學：使用Excel、SAS、R語言分析》卻給我的感覺是，在每一個工具的介紹上，都給瞭我足夠多的、有用的、能夠立即上手實踐的內容。而且，它在不同工具的銜接上，也做得非常自然。你會發現，很多統計學上的概念，在這三個工具中都有不同的實現方式，而這本書會把它們串聯起來，讓你理解其共性與特性。我尤其喜歡它在最後一部分，關於一些高級統計模型和機器學習方法的介紹，雖然篇幅不長，但它就像是為你打開瞭一扇新的大門，讓你知道在掌握瞭基礎統計分析之後，還可以往哪個方嚮去進一步探索。比如，它簡單地提到瞭模型評估、交叉驗證等概念，這讓我對後續的學習有瞭更明確的方嚮。總的來說，這本書的內容深度和廣度都達到瞭一個非常好的平衡點，既能滿足初學者的需求，也能給有一定基礎的讀者帶來啓發，讓我覺得這是一本值得反復翻閱，並且在不同階段都會有不同收獲的書籍。
评分拿到《實用統計學：使用Excel、SAS、R語言分析》這本書的時候，我最期待的就是SAS的部分，畢竟在學術界和很多大型企業中，SAS的地位還是相當穩固的，它強大的數據處理能力和嚴謹的統計分析功能一直是我非常想深入學習的。這本書對SAS的講解，我覺得是它的一大亮點，雖然不能說完全覆蓋瞭SAS的所有強大功能，但它選取的都是非常實用且經典的統計分析方法。作者並沒有一股腦地把SAS的語法堆砌起來，而是循序漸進地講解，從基本的數據導入、數據清洗，到描述性統計、推斷性統計，再到迴歸分析、方差分析等核心內容，都給瞭比較詳細的步驟和代碼示例。讓我印象比較深刻的是，它不僅僅是羅列代碼，還會對代碼背後的邏輯和統計原理進行解釋，這一點非常重要。很多時候，我們學習編程語言，很容易陷入“知其然不知其所以然”的境地，而這本書在這方麵做得比較好，讓你在學習SAS的過程中，也能同步鞏固統計學的知識。此外，它還提到瞭一些SAS宏的使用，雖然隻是淺嘗輒止，但已經讓我看到瞭SAS在自動化和提高效率方麵的潛力。當然，SAS的學習麯綫相對陡峭，這本書也提供瞭不少幫助，但要真正精通，還需要大量的實踐和鑽研，這本書算是一個很好的敲門磚，為我後續更深入地學習SAS打下瞭堅實的基礎。
评分剛翻到《實用統計學：使用Excel、SAS、R語言分析》中的R語言部分，簡直是驚喜連連！我一直對R語言在數據可視化和現代統計方法方麵的強大能力非常感興趣，而這本書在這方麵的呈現方式，可以說是非常符閤我的口味。它並沒有上來就講晦澀難懂的理論，而是從R的安裝和基本操作入手，然後非常巧妙地引入瞭各種實用的R包，比如ggplot2進行精美的可視化，dplyr進行數據處理，以及caret進行機器學習模型的構建。我特彆喜歡它在數據可視化方麵的講解，通過實際案例，一步一步地展示如何用R創建各種高質量的圖錶，從散點圖、柱狀圖到箱綫圖、熱力圖，應有盡有，而且講解得非常細緻，每個參數的意義都解釋得清清楚楚，讓我這個R語言新手也能夠輕鬆理解並復製操作。更讓我驚喜的是，這本書在講解統計模型時，也緊密結閤瞭R語言的實現。比如在講解綫性迴歸、邏輯迴歸時，它會提供相應的R代碼，並且對結果的解讀也做瞭詳細的說明，這比單純看統計學理論書要直觀得多。而且，它還觸及瞭一些更高級的主題，比如時間序列分析和一些非參數檢驗，都提供瞭R語言的解決方案。對於我來說，這本書就像是打開瞭一扇通往R語言統計分析大門的新世界，讓我覺得學習R不再是枯燥的代碼堆砌，而是充滿創造性和實際應用價值的探索過程。
评分在《實用統計學：使用Excel、SAS、R語言分析》這本書中，關於案例分析的部分，我覺得是它最接地氣、最能激發學習動力的地方。作者挑選的案例都非常貼近我們日常工作和生活中會遇到的實際問題，而不是那種脫離實際的“教科書式”的例子。比如，在講解市場調研數據分析時，它會模擬分析客戶滿意度、購買意願等，並展示如何使用Excel、SAS、R來處理這些數據，得齣有價值的洞察。我特彆喜歡它在分析過程中，會詳細地解釋每一個分析步驟的目的，以及從分析結果中可以提煉齣哪些有用的結論。這讓我能夠更直觀地理解統計學在解決實際問題中的應用價值。例如，在某個案例中，它通過對銷售數據的迴歸分析，揭示瞭哪些營銷投入能夠更有效地帶動銷售增長，這對於很多企業決策者來說，都是非常實用的信息。而且，書中並沒有僅僅停留在“怎麼做”的層麵，還會引導讀者去思考“為什麼這麼做”，以及“如何進一步深化分析”。這種鼓勵思考的模式，讓我在閱讀時，不僅僅是被動地接受信息，而是主動地去參與到分析的過程中，思考如何將書中學習到的方法應用到自己的工作中。對於我來說，這些案例的價值，遠不止是代碼示例，更是啓發我思考問題、解決問題的“靈感庫”。
评分這本書的整體結構設計，我是非常認可的。它沒有試圖在一個地方把所有東西都講清楚，而是將Excel、SAS、R這三個工具的優勢以及它們在不同統計分析場景下的應用，進行瞭分門彆類的闡述。一開始看到標題，我還有點擔心它會不會是那種“什麼都講一點，但什麼都不精通”的書，但實際閱讀下來，這種擔心完全是多餘的。它巧妙地將Excel作為基礎和入門，SAS作為大型數據處理和傳統統計分析的利器，而R語言則代錶瞭現代統計方法和靈活的可視化能力。這種循序漸進、由淺入深的方式，對於不同層次的讀者都非常友好。即使你對其中某個工具完全不熟悉，也能通過這本書找到切入點。我特彆喜歡的是，它在章節之間，甚至是在同一章節的不同工具對比時，會強調不同工具的優缺點以及適用的場景。比如，它會告訴你，在快速進行一些初步的數據探索和報錶製作時，Excel可能更便捷；而在處理海量數據、進行復雜的模型構建和部署時，SAS或R則更具優勢。這種“選擇閤適的工具解決問題”的思路，對於培養一名閤格的數據分析師來說，是非常寶貴的。這本書的結構布局，讓我想起瞭“授人以魚不如授人以漁”的道理，它不僅教會瞭我們如何使用工具，更重要的是教會瞭我們如何去思考，如何選擇最適閤的分析路徑。
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