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《现代统计学导论》是对之前的游戏《统计学与随机化和模拟导论》的重新构想。这本新书着重强调了探索性数据分析(特别是使用可视化、摘要和描述性模型探索多元关系),并提供了使用随机化和引导的基于模拟的推理的全面讨论,接着介绍了基于中心极限定理的相关方法。

第1部分:数据介绍。数据结构、变量、摘要、图形、基本数据收集和研究设计技术。 第2部分:探索性数据分析。数据可视化和总结,特别强调多变量关系。 第3部分:回归建模。用线性和逻辑回归建模数值和分类结果,并使用模型结果来描述关系和作出预测。 第4部分:推理的基础。案例研究被用来引入随机测试、bootstrap间隔和数学模型的统计推理的思想。 第5部分:统计推断。使用随机化测试、引导间隔和数值和分类数据的数学模型的统计推断的进一步细节。 第6部分:推理建模。扩展推理技术提出了迄今为止的线性和逻辑回归设置和评估模型性能。

我们希望读者能从本书中汲取三种思想,并为统计学的思维和方法打下基础。

  1. 统计学是一个具有广泛实际应用的应用领域。

  2. 你不必成为数学大师,也可以从有趣的、真实的数据中学习。

  3. 数据是混乱的,统计工具是不完善的。

地址:

https://www.openintro.org/book/ims/

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