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白話統計

  • 作者：馮國雙
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121335181
  • 出版日期：2018/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：282
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    一本書如果沒有作者自己的觀點，而只是知識的堆疊，那麼這類書是沒有太大價值的。尤其在當前網路發達的時代，幾乎任何概念和知識點都可以從網路上查到。但是有一點你很難查到，那就是統計分析的思路和觀點。比如，你可以很容易地在網上查到什麼是線性回歸，但你卻查不到怎麼「做」線性回歸分析，在你遇到實際數據時仍然不知道如何分析。在本書中，你可以獲得這些思路和觀點。儘管這些觀點未必是所有人都認可的，但根據筆者多年的分析經驗，它們在實踐中通常是奏效的。
    《白話統計》凝結了作者馮國雙十多年來對統計分析的理解，對各種方法的介紹採用全新的理念和思路，不再是介紹方法本身，而是試圖將各種方法之間的聯繫闡述清楚；不再是介紹方法如何計算出結果，而是盡量說明方法背後的思想。當然，本書同時提供了如何實現結果的軟體（涵蓋SAS、R、JMP、SPSS等）操作。
作者介紹
馮國雙
    馮國雙，北京大學醫學部博士，具有十多年的數據統計分析經驗，知名統計學平台「小白學統計」的創始者與維護者。已主編多部統計學專著，出版《小白學SAS》，同時兼任多個與統計有關的學術委員會委員。     興趣愛好：在熱愛統計分析之餘，還對古玩奇石、盆景製作和詩詞鑒賞略有心得。
目錄
第1篇 基礎篇
  第1章 為什麼要學統計
    1.1 統計學有什麼用
    1.2 生活世事皆統計
    1.3 如何學統計
  第2章 變異??統計學存在的基礎
    2.1 隨機與變異
    2.2 特朗普與羅斯福的勝出??抽樣調查到底可不可靠
    2.3 什麼是抽樣誤差
  第3章 郭靖的內力能支撐多久??談概率分佈
    3.1 累積分佈與概率密度的通俗理解
    3.2 是生存還是死亡？這是一個問題??用Weibull分佈尋找生存規律
    3.3 2003年的那場SARS??用Logistic分佈探索疾病流行規律
    3.4 「普通」的正態分佈
    3.5 幾個常用分佈??t分佈、χ2分佈、F分佈
  第4章 關於統計資料類型的思考
    4.1 計數資料等於分類資料嗎
    4.2 計數資料可否採用連續資料的方法進行分析
    4.3 分類資料中的無序和有序是如何確定的
    4.4 連續資料什麼時候需要轉換為分類資料
    4.5 連續資料如何分組??尋找cut-off值的多種方法
    4.6 什麼是虛擬變數/啞變數
  第5章 如何正確展示你的數據
    5.1 均數和中位數??你被平均了嗎
    5.2 方差與標準差??變異的度量
    5.3 自由度??你有多少自由活動的範圍
    5.4 百分位數??利用百分數度量相對位置
    5.5 如何比較蘋果和橘子??利用Z值度量相對位置
    5.6 某百歲老人調查報告說：少運動才能活得久??談一下比例和率
    5.7 在文章中如何正確展示百分比
  第6章 尋找失蹤的運動員??中心極限定理
    6.1 中心極限定理針對的是樣本統計量而非原始數據
    6.2 樣本量大於30就可以認為是正態分佈了嗎
  第7章 從「女士品茶」中領會假設檢驗的思想
    7.1 女士品茶的故事
    7.2 零假設和備擇假設
    7.3 假設檢驗中的兩類錯誤
    7.4 P值的含義
    7.5 為什麼P值小於0.05（而不是0.02）才算有統計學意義
    7.6 為什麼零假設要設定兩組相等而不是兩組不等
  第8章 參數估計??一葉落而知秋
    8.1 點估計
    8.2 最小二乘估計
    8.3 最大似然估計
    8.4 貝葉斯估計
  第9章 置信區間估計??給估計留點餘地
    9.1 置信區間的理論與實際含義
    9.2 置信區間與P值的關係
    9.3 利用標準誤計算置信區間
    9.4 利用Bootstrap法估計置信區間

第2篇 實用篇
  第10章 常用統計方法大串講
    10.1 一般線性模型??方差分析與線性回歸的統一
    10.2 廣義線性模型??線性回歸與Logistic回歸的統一
    10.3 廣義可加模型??脫離「線性」束縛
    10.4 多水平模型??打破「獨立」條件
    10.5 結構方程模型??從單因單果到多因多果
  第11章 正態性與方差齊性
    11.1 用統計檢驗方法判斷正態性
    11.2 用描述的方法判斷正態性
    11.3 方差分析中的方差齊性判斷
    11.4 理解線性回歸中的方差齊性
  第12章 t檢驗??不僅是兩組比較
    12.1 從另一個角度來理解t檢驗
    12.2 如何正確應用t檢驗
    12.3 t檢驗用於回歸係數的檢驗
    12.4 t檢驗的替代??Wilcoxon秩和檢驗
  第13章 方差分析與變異分解
    13.1 方差分析中變異分解的思想
    13.2 為什麼回歸分析中也有方差分析
    13.3 鐵打的方差分析，流水的實驗設計
    13.4 方差分析後為什麼要進行兩兩比較
    13.5 多重比較方法的選擇建議
    13.6 所有的多組都需要做兩兩比較嗎??兼談固定效應和隨機效應
    13.7 重複測量方差分析詳解
    13.8 方差分析的替代??Kruskal-Wallis秩和檢驗
    13.9 多組秩和檢驗后的兩兩比較方法
  第14章 卡方檢驗??有「卡」未必走遍天下
    14.1 卡方檢驗用於分類資料組間比較的思想
    14.2 卡方用於擬合優度評價??從Hardy-Weinberg定律談起
    14.3 似然比χ2、M-Hχ2、校正χ2與Fisher精確檢驗
    14.4 等級資料到底可不可以用卡方檢驗
    14.5 卡方檢驗的兩兩比較
    14.6 Cochran-Armitage趨勢檢驗
    14.7 分類變數的賦值是如何影響分析結果的
  第15章 相關分析與一致性檢驗
    15.1 從協方差到線性相關係數
    15.2 線性相關係數及其置信區間
    15.3 如何比較兩個線性相關係數有無差異
    15.4 分類資料的相關係數
    15.5 基於秩次的相關係數
    15.6 相關分析中的幾個陷阱
    15.7 用ICC和CCC指標判斷一致性
    15.8 用Bland-Altman圖判斷一致性
    15.9 Kappa檢驗在一致性分析中的應用
  第16章 線性回歸及其分析思路
    16.1 殘差??識別回歸模型好壞的關鍵
    16.2 回歸係數的正確理解
    16.3 回歸係數檢驗VS模型檢驗
    16.4 均值的置信區間VS個體的預測區間

    16.5 逐步回歸篩選變數到底可不可靠??談變數篩選策略
    16.6 如何評價模型是好還是壞??交叉驗證思路
    16.7 線性回歸的應用條件??你的數據能用線性回歸嗎
    16.8 如何處理非正態??Box-Cox變換
    16.9 如何處理非線性??Box-Tidwell變換
    16.10 方差不齊怎麼辦??加權最小二乘法
    16.11 當共線性導致結果異常時怎麼辦??嶺回歸、Lasso回歸
    16.12 發現異常值應該刪除嗎??談幾種處理異常值的方法
    16.13 如何處理缺失值??是刪除還是填補
    16.14 一個非教材的非典型案例??線性回歸的綜合分析

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