《統計學（基本概念和方法）》是2000年1月高等教育出版社、施普林格出版社聯合出版的圖書，作者是埃維森、格根、吳喜之。
基本介紹
- 書名：統計學（基本概念和方法）
- 作者：埃維森、格根、吳喜之
- ISBN：9787040078916
- 頁數：476頁
- 定價：52元
- 出版社：高等教育出版社、施普林格出版社
- 出版時間：2000年1月
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《統計學（基本概念和方法）》迴避了純數學式的描述，以風趣的語言、清晰直觀和容易理解的實例闡述了統計學的基本概念和統計學在包括健康、婚姻、教育、體育、科學、經濟活動等各方面扮演的重要角色，幫助學生克服了學習統計學的障礙（不強調公式，較難或較難理解的內容放在章末），使用計算機和統計軟體使學生從煩瑣的計算中解脫出來，讓他們把精力集中在對統計過程和概念的理解上。每一道習題提供了統計結果中可能的主題，在書末給出了奇數號習題答案和各種統計表。
學生希望從統計課中學到什麼呢？不是公式、技巧或推理，而是一些基本概念和方法，並能把這些基本概念和方法套用到他們的專業以及日常生活之中。《統計學（基本概念和方法）》就是基於以上準則的一本創新的統計學教材，只要有中學文化的讀者都能讀懂。從數據入手：
如何評估統計的有效性？
變數是如何定義的？
用了什麼樣的統計方法？
什麼是“統計顯著”的結果？
研究這些問題將使我們進入統計學的中心，《統計學（基本概念和方法）》將引導學生提出並回答這些問題，教會學生如何看待研究結果、調查、選舉投票、廣告宣傳，以及其它的隱藏於數據中的統計結果。
圖書目錄
1 統計學：隨機性和規律性
1.1 統計學：用一句話來說是什麼?
1.2 懂得如何運用統計：讀者的目標
理解什麼可能出差錯
理解統計術語
1.3 統計學的主要思想
隨機性和規律性：關係密切的孿生子
規律性中的隨機性7
研究隨機性和規律性時的兩個例子
機率：什麼是機會
變數：我們給事物所起的名字
變數.值和個體
理論變數和經驗變數
常數
1.4 統計的使用者
1.5 統計學和數學、鉛筆及計算機的關係
1.6 小結
補充讀物
習題
2 數據的收集
2.1 定義變數
2.2 觀測數據：問題和可能性
總體相對樣本
樣本的選擇：確信鍋里的湯被攪拌均勻
隨機樣本：是什麼?
方便樣本：如何產生一個“壞的”樣本
選擇合適的樣本
用於收集觀測數據的變數的選擇
2.3 收集觀測數據時的錯誤和誤差
抽樣誤差：並非錯誤的“誤差”
未回響誤差：粗魯的.匆忙的或沉默的回響者造成的結果
回響誤差
2.4 實驗數據：尋找造成結果的原因
實驗組和對照組
選擇實驗組和對照組
對人做實驗時產生的問題
在實驗中統計的角色
總結：班級規模影響學校表現嗎?
2.5 數據陣/數據檔案
2.6 小結
補充讀物
習題
3 數據的描述：圖和表
3.1 圖：畫出數據
生成統計圖
圖的種類
3.2 分類變數：圓餅圖和條形圖
為一個分類變數作圖
為兩個分類變數作圖
3.3 度量變數：點圖和直方圖
為一個度量變數作圖
為兩個度量變數作圖
時間序列圖
3.4 根據數據作地圖
3.5 作圖：優秀的標準
“最少的筆墨”：最簡單的圖是最好的嗎?62
“圖中垃圾”：垃圾的一種新名稱63
數據密度
“複雜性的展示”
3.6 表：改變排列方式可能更合適
3.7 小結
補充讀物
習題
4 數據的描述：計算匯總統計量
4.1 各種平均數：讓我們數數有幾種
眾數：“最多的”的宿主
中位數：數到中間那一個
均值：平衡蹺蹺板
眾數，中位數，還是均值?
4.2 變差：測量生活的樂趣
極差：套住兩個極端值
標準差：重要的偏差
4.3 均值的標準誤差
4.4 標準得分：比較蘋果和桔子
4.5 簡單化的收益與信息的丟失
用圖表來代替數據
用匯總值代替數據
4.6 房地產數據：看不見的價格
4.7 小結
補充讀物
公式
習題
5 機率
5.1 怎樣得到機率
利用等可能性事件
使用相對頻數的方法
利用主觀機率
5.2 機率的計算
機率的加法
機率的乘法
5.3 優勢：機率的對照物
5.4 離散變數的機率分布
二項分布
Poisson分布
超幾何分布
用圖表來表示機率
機率的計算
5.5 連續變數的機率分布
標準常態分配：鐘形曲線
t-分布
X2分布
F-分布
常態分配數據的需要
5.6 使用機率來核對假設
硬幣是公平的嗎?
是一種公平的工作環境嗎?
兩黨選民是否勢均力敵?
5.7 決策分析：利用機率來作決策
5.8 小結
補充讀物
公式
習題
6 作出結論：估計
6.1 樣本統計量和總體參數
6.2 點估計
什麼是一個好的點估計?
戰略中使用點估計的例子：德軍有多少坦克?
6.3 區間估計：給結論留一些餘地
置信區間的長度
差異的置信區間
6.4 小結
補充讀物
公式
習題
7 作出結論：假設檢驗
7.1 作為一個問題的假設
零假設
備擇假設
回答問題時的錯誤
7.2 怎樣回答零假設所提出的問題
機率：p-值
假設檢驗的機制
拒絕或不拒絕零假設
因果關係：過猶不及
一些統計理論和計算遊戲
7.3 顯著水平
7.4 總體比例檢驗
7.5 兩個總體比例的差異
檢驗零假設
估計差異值
7.6 假設檢驗與構造置信區間
7.7 統計顯著和實際顯著
7.8 套用：何時拒絕零假設
關於合作性與競爭性的心理測試
對社區的藍領工人的研究
7.9 小結
補充讀物
公式
習題
8 變數間的關係
8.1 關於兩個變數的4個問題以及它們之間的關係
問題1.變數間有關係么?
問題2.關係的強弱程度?
問題3.變數在總體中的關係如何?
問題4.是因果關係嗎?
8.2 預測：從一個變數到另一個變數
8.3 自變數和因變數
8.4 不同類型的變數：分類型變數.順序型變數和數量型變數
8.5 回到因果關係的問題
別的變數的角色
時間的角色
多元因果關係
8.6 小結
補充讀物
習題
9 兩個分類變數的X2分析
9.1 數據分析：在態度上有可靠的差異嗎?
條形圖
分類變數的匯總計算
9.2 問題1.變數間的關係?
9.3 問題2.關係的強度?
樣本中的
總體中的
9.4 問題3：總體中的關係?
提出零假設
檢驗零假設
從X2到p-值
X2分析的自由度
9.5 問題4.是因果關係嗎?
9.6 更大的表：更多的可能性
問題1.兩變數間的關係?
問題2.關係的強度?
問題3.總體中的關係?
問題4.是因果關係嗎?
9.7 小結
補充讀物
公式
習題
10 兩個數值型變數的回歸分析和相關分析
10.1 問題1.兩個變數間的關係?
作這些數據的散點圖
了解散點圖
線性關係
10.2 問題2a.關係的強度?
r是正的還是負的?大還是小?
四種不同的散點圖：關係從強到弱
r的解釋：不那么嚴謹
10.3 問題2b.關係的形式?
一條通過點的中心的直線
怎樣計算回歸直線：最小二乘原理
用回歸分析進行預測：從脂肪到熱量
效果的度量：r2的解釋
相關和/或回歸?多多益善
變化數據的回歸分析
10.4 問題3.總體中的關係?
置信區間的方法
用t進行假設檢驗
利用F進行假設檢驗
10.5 警告：所測即所得
10.6 用虛擬變數時怎樣變得聰明些
自變數是有兩個取值的分類變數和因變數是數值變數
因變數是有兩個取值的分類變數和自變數是數值變數
10.7 問題4.是因果關係嗎?
10.8 小結
補充讀物
公式
習題
11 ANOVA：一個分類變數和一個數量變數的方差分析
11.1 方差分析：對比事物的平均值
11.2 問題1.犯罪率和地區之間的關係
散點圖
盒子圖：更簡單地了解數據
11.3 問題2.關係有多強?
地區變數
殘差變數
地區變數和殘差變數的總效應：總平方和
測量關係的強度
對變化量的解釋程度
11.4 問題3.這個關係是純屬偶然的嗎?
零假設
F變數的p-值
超出F檢驗：比較均值
11.5 問題4.是因果關係嗎?
11.6 方差分析：鳥瞰回顧
11.7 配對分析：每個單元兩個觀測
t-檢驗
符號檢驗：只回答是或否
11.8 小結
補充讀物
公式
習題
12 兩個順序變數的秩方法
12.1 用詞作為值的兩個順序變數
問題1.身份和興趣間的關係?
問題2.相關的程度?
問題3.總體的關係?
問題4.是因果關係嗎?
12.2 把數目的排序作為值：Phillies表現如何?
問題1.數據中的關係?
問題2.關係強度?
問題3.相關性是由於偶然嗎?
問題4.是因果關係嗎?
12.3 小結
補充讀物
公式
習題
13 多元分析
13.1 偏：三個分類型變數
控制第三個變數：中立策略
偏
13.2 數值型變數的多元回歸
問題1.數據中的關係是什麼?
問題2a.這種關係的形式是什麼?偏回歸係數
問題2b.這些關係的強度有多大?偏相關係數
問題2c.總體關係的強度有多大?多重相關係數
問題3.總體中的關係?
13.3 用一個啞元作多元回歸
13.4 雙因子方差分析
僅對於時段的單因子分析
僅對於路線的單因子分析
時段和路線的雙因於分析
考慮互動效應，再進行研究
13.5 建立因果關係
13.6 小結
補充讀物
公式
習題
14 日常生活中的統計
14.1 通向統計精妙的基石
14.2 小心地處理數據
14.3 數據和統計方法
14.4 怎么會出錯
數據收集中的危險
調查研究的特殊問題
分析方法的誤用
統計推斷的誤用
數字的錯誤解釋
14.5 統計和專制
14.6 在高潮時結束
補充讀物
習題
統計術語
統計表
奇數號練習題答案
索引
