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非常适用对统计、数据天生恐惧但又因为工作需要,需要跟数据分析打交道的人,喜欢思考事物间联系,问WHY的朋友们阅读,爱上统计学 ...
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爱上统计学pdf免费阅读正版高清版
语言:中文
时间:2021-01-2609:49
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精品下载精心为您推荐:爱上统计学统计学
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非常适用对统计、数据天生恐惧但又因为工作需要,需要跟数据分析打交道的人,喜欢思考事物间联系,问WHY的朋友们阅读,爱上统计学原名StatisticsforPeopleWho(ThinkThey)HateStatistics,是非常经典的一个学习统计学的书籍。
爱上统计学pdf图片预览内容简介在经过不断地摸索以及少量成功大量失败的尝试之后,我已经学会了以某种方式教授统计学,我和我的许多学生认为这种方式不会让人感到害怕,同时能够传递大量的信息。
通过这本书可以了解基础统计学的范围并学习所有应该掌握的信息,也可以了解整理和分析数据的基本思路和最常用的技术。
《爱上统计学》理论部分有一些,但是很少,数学证明或特定数学程式的合理性讨论也很少。
为什么《爱上统计学》这本书不增加更多理论内容?很简单,初学者不需要。
这并不是我认为理论不重要,而是在学习的这个阶段,我想提供的是我认为通过一定程度的努力可以理解和掌握的资料,同时又不会让你感到害怕而放弃将来选修更多的课程。
我和其他老师都希望你能成功。
因此,如果你想详细了解方差分析中F值的含义,可以从Sage出版社查找其他的好书(我愿意向你推荐书目)。
但是如果你想了解统计学为什么以及如何为你所用,这本书很合适。
这本书能帮助你理解在专业文章中看到的资料,解释许多统计分析结果的意义,并且能教你运用基本的统计过程。
关于作者尼尔・J・萨尔金德(NeilJ.Salkind),他在堪萨斯大学心理学和教育学系从教30年,同时兼任人类发展和家庭生活系的教授,30年来,开设的课程有发展理论、生命全程发展理论、统计学和研究方法。
他获得马里兰大学人类发展的博士学位,发表了80多篇专业文章,也是一些大学教材的作者,如《儿童发展、探索性研究和人类发展理论导论》(Sage,2004)。
他也是l989――2002年的《儿童发展摘要和书目》的编辑。
他在儿童发展研究领域很活跃,在贸易领域也有很多著述。
他住在堪萨斯州劳伦斯市一所需要经常维护的老房子里,喜欢烹饪、游泳、阅读、藏书及收藏古典沃尔夫P1800。
目录大全第I部分 耶!我喜欢统计学1 统计学还是虐待学?由你决定为什么学习统计学统计学简史统计学:是什么(或不是什么)我在统计学课堂上做什么使用这本书的十种方式(同时也在学统计学!)关于那些符号难度指数第Ⅱ部分 西格玛・弗洛伊德和描述统计2 必须完成的功课――计算和理解平均数计算均值需要记忆的内容计算中位数需要记忆的内容计算众数何时用什么应用计算机并计算描述统计值3 性别差异――理解变异性为什么理解变异性很重要计算极差计算标准差需要记忆的内容计算方差使用计算机计算变异性量数4 一幅图真的相当于千言万语为什么要用图表说明数据好图表的十个方面(少贪新,多练习)首先是建立频数分布图形密度:建立直方图扁平和细长的频数分布其他的图表数据的绝妙方法使用计算机图示数据5 冰淇淋和犯罪――计算相关系数相关系数到底是什么需要记忆的内容计算简单相关系数理解相关系数的含义决定性的努力:相关系数平方其他重要的相关使用计算机计算相关系数第Ⅲ部分 抓住那些有趣又有利的机会6 你和假设:检验你的问题也许你想成为一个科学家零假设研究假设好假设的标准是什么7 你的曲线是正态的吗――概率和概率的重要性为什么学习概率正态曲线(或钟型曲线)我们最中意的标准值:z值使用计算机计算z值第Ⅳ部分 显著性差异――使用推论统计8 显著性的显著――对你我来说意味着什么显著性的概念显著性与意义推论统计介绍显著性检验介绍9 两个群体的t检验――不同群体的均值检验独立样本t检验介绍计算检验统计量特殊效果:差异是真实的吗使用计算机进行t检验10 两个群体的t检验――两个相关群体的均值检验……第V部分 你得了解和记忆的内容附录A 30分钟SPSS教学附录B 数据表附录C 数据集爱上统计学读后感老师推荐的英文版,自己取巧找到了中文版。
不过这个翻译。
。
真的令人智熄。
你能想到在图书馆看一本书,旁边还得摊开两本随时查查这到底是个英语什么概念的困惑吗?e.g.效标效度(criterionvalidity)硬生生翻译成准则效度,百思不得其解自从唐骏出了一本书《我的成功可以复制》之后,成功学的书籍算是到了一个转折点。
以前是只要你努力你就可以成功,现在是你看我的成功你就可以成功。
然而成功的人总是少数的,大量看了这些书或者听了类似讲座的人仍然逃不出自己的圈圈。
我们在看待成功人士时,总免不了去分析这些人究竟为什么会成功。
最常见的方法就是根据结果,往前回溯,看看这个人究竟干了什么,进一步总结这些因素就是促成成功的关键。
不要说一般人了,就连成功人士自己也是这么干的。
不过对于统计学来说,这么做相当的危险。
我们首先要问自己,如果我们真的进行一次统计测量,这些因素在统计上是显著的吗?我常常看到一些文章喜欢拿比尔盖茨辍学来说事,好像辍学跟比尔盖茨后来的成功有了某种神奇的联系。
事实上,还有其他很多诸如此类的倒推因果的案例,比如从爱因斯坦、爱迪生的粗糙的资料中推出天才的童年都是不幸的。
比如某些成功人士在年轻时被权威拒绝承认,因此认定只要是无法得到主流承认的人才是真正掌握真理的人。
所有的这些案例都有一个共同的特点,就是倒推因果,由果溯因。
我必须说这样做是相当危险的,这里推导出来的因果关系很多根本就没有逻辑上的联系,更不用说统计上的显著性。
比如说比尔盖茨的辍学。
我们现在就可以做一个统计测试,将顺利毕业的大学生和辍学的大学生进行比较,看看二十年之后两组的薪酬水平,社会地位。
这里就要涉及到统计学的两个重要的概念,零假设和研究假设。
所谓零假设,就是说,辍学的大学生取得高收入,仅仅是由于随机因素造成的,既然是随机因素,我们当然就没有办法确定有什么因素可以导致他们成功。
所谓研究假设,就是说辍学的大学生取得高收入,不是由于随机因素引起的,而是因为其他的因素引起的,在这里的因素是辍学。
我们可以认定,正是由于辍学导致了这些大学生取得了超过正常毕业大学生的收入。
如果最终的测试符合研究假设,那么显然,我们说辍学导致高收入(或者俗套点说因为辍学,所以成功),在统计上是具有显著性的。
因此辍学和高收入就有了相关关系。
如果符合零假设,那么不好意思,这两者之间半毛钱关系也没有。
怎样才算具有统计上的显著性呢?我们都知道其实辍学的人能够成功是非常罕见的,但是如果这样罕见的事情发生的次数足够多,以至于我们不得不接受其实这两者是有关联的。
但是如果这样罕见的事情发生的次数不够多,我们只能说,是因为随机因素造成的。
事实上,我们根本就不用进行统计测试,仅仅依靠统计的思维就可以断定辍学和高收入(或者成功)是没有关系的,尽管我们可以举出一些有这样的经历的人(现在还可以加上Facebook的扎克伯格),但是这样的人实在是太少了,来来去去就那么几个,就从直观的统计思维来言就可以判断出这事没有任何关系的。
倒推因果如果要成立,必须具有统计上的显著性,否则,我们很难说你说的那些因素之间有什么可靠的联系。
这样给我们什么启示呢?不要以为名人干什么事情,你再去干,你就以为你找到了成功的捷径。
尽管市面上有数不胜数的成功书籍,有数不胜数的成功讲座,但是成功还是不像唐骏所说的那么容易复制。
至于你要问像马云、唐骏、俞敏洪这些些人为什么这么喜欢励志,我给出的答案是,作为公众人物,这是必要的公关手段,你总不能对那么多期待的眼神说,你们都不行,还是回家耕田吧。
这么说的话谁还关注你。
所以成功人说的话,听一听就好,当真起来你就输了。
在社科中,运用统计学最得心应手的当属金融学。
常常有很多关于股票市场的统计检测。
我们经常听到很多买入必涨策略,其实这些所谓的策略都是根据看图肉眼观看的,很多论文通过统计上的检测表明,这些策略其实没什么显著性,运用这些策略,赚不赚钱就靠运气了。
很多看起来很美好的东西,经过统计检测,真相立马毕露。
所以下次看到某些看起来很好的事情的时候,先问问自己,这种事情具有统计意义上的显著性吗?把书写厚了容易,写薄了很难;把书写难了容易,写简单了很难。
很多对数学、统计学心怀恐惧的人很有可能被第一个教他(她)数学、统计学的老师吓到了。
这本书是一本不让人恐惧,让人觉得统计学很有趣的书,正如书名,作者希望读者爱上统计学,虽然写得浅显易懂,但是也不乏熠熠生辉的统计思想光芒,这正是专家或大师应该做的事情。
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