OpenIntro Statistics涵盖了统计的第一门课程,提供了应用统计的严格介绍,清晰,简洁,可访问。这本书是为本科水平而写的,但它在高中和研究生课程中也很受欢迎。我们希望读者能从本书中获得三个观点,除此之外,还能形成统计思维和方法的基础。

  • 统计学是一个具有广泛实际应用的应用领域。
  • 你不必成为数学大师,也能从真实有趣的数据中学习。
  • 数据是混乱的,统计工具是不完美的。但是,当你了解这些工具的优点和缺点时,你就可以用它们来了解这个世界。

本书各章节内容如下:

1. 介绍数据。数据结构、变量和基本的数据收集技术

2. 总结数据。数据摘要、图形和随机化

3.概率。概率的基本原理。

4. 随机变量的分布。正态分布和其他关键分布

5. 推理的基础。在估计总体比例的情况下,统计推断的一般思想。

6. 分类数据的推理。使用正态分布和卡方分布推断比例和表。

7. 对数值数据的推断。使用t分布推断一个或两个样本平均值,比较两组的统计力量,也使用方差分析的许多平均值的比较。

8. 线性回归概论。回归一个预测变量的数值结果。本章的大部分内容可以在第1章之后进行介绍。

9. 多元和逻辑回归。使用多种预测器对数值和分类数据进行回归。

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统计学(Statistics)是研究收集、分析、解读、展示及组织(collection, analysis, interpretation, presentation and organization)数据的学科,通过量化地研究随机性,从而理解数据的产生机制,并进行判别、预测、优化、决策。统计学理论和方法是很多现代科学分支的支柱,其广泛的应用深刻地影响现代生活,具有代表性的应用领域包括: 生物/医学(生物统计学,基因统计学,生物信息学,制药学等)
社会学/环境学(社会统计学,心理学,人口学,空间统计学,环境统计学等)
工业工程学(质量控制,可靠性分析等)
经济学/金融学(精算学,金融统计学等)
工程学/计算机科学(统计学习,数据挖掘,信号/图像采样/处理等)
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