應用統計學叢書·MINITAB軟件入門：最易學實用的統計分析教程 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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吳令雲，吳傢祺，呂紅 等 著，蔡霞 校

圖書標籤:

• 統計學
• MINITAB
• 數據分析
• 應用統計
• 入門教程
• 統計軟件
• 數據處理
• 實戰
• 統計建模
• 教材

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040345407

版次：1

商品編碼：10917064

包裝：平裝

叢書名： 應用統計學叢書

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

頁數：274

字數：350000

正文語種：中文

內容簡介

《MINITAB軟件入門：最易學實用的統計分析教程》是minitab軟件（中文版）的入門書，也是非統計專業大學生學習使用統計方法解決實際問題的敲門磚。《MINITAB軟件入門：最易學實用的統計分析教程》主要介紹瞭使用minitab軟件進行參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、生存分析/可靠性、類彆變量（屬性數據）分析、過程控製以及圖錶分析等內容。書中詳述瞭如何通過minitab軟件方便地實施多種實用的統計方法，包括：同時控製兩類錯誤的概率條件下選取最小樣本量的方法、隨機效應的方差分析、最佳子集迴歸、廣義logistic迴歸模型的求解、多重對應分析、壽命迴歸等。為瞭適應非統計專業大學生的實際情況，本書先以通俗的文筆介紹每種統計方法，然後講述用軟件實施統計方法的要領，再通過實例演示實施統計方法的步驟，最後通過練習題達到鞏固所學知識的效果。由於本書避免理論推導，所用的中文版minitab軟件通過菜單發布指令，避免遇到生僻的統計專業的英文術語，學習起來更為方便。
《MINITAB軟件入門：最易學實用的統計分析教程》可作為高等院校理、工、農、醫和部分文科（例如經濟管理類）的本專科大學生的教學用書或參考書，也可以作為實際工作者使用統計方法的工具書，同時還可以作為質量工程師職業資格考試的參考書和繼續教育用書。

內頁插圖

目錄

第一章 預備知識
1.1 統計基礎知識迴顧
1.1.1 總體與樣本
1.1.2 常用分布
1.2 minitab功能簡介
1.2.1 minitab簡介
1.2.2 注意事項
1.3 數據管理功能
1.3.1 生成工作錶
1.3.2 數據菜單功能舉例
1.3.3 計算菜單的部分功能
1.4 minitab的簡單統計功能
1.5 關於minitab教程和協助
1.5.1 教程"的用法
1.5.2 協助"的用法
小結
練習題

第二章 參數估計
2.1 正態總體均值的估計
2.1.1 已知方差對均值的估計
2.1.2 未知方差時單總體均值的估計
2.1.3 雙總體均值差的估計（方差相等）
2.1.4 雙總體均值差的估計（方差不相等）
2.2 正態總體方差的估計
2.2.1 單總體方差估計
2.2.2 連續非正態總體方差的估計
2.3 比率的估計
2.3.1 單比率估計
2.3.2 雙比率差的估計
2.4 poisson分布參數估計
2.4.1 單總體均值的估計
2.4.2 雙poisson總體均值的差
2.5 生存分析/可靠性模型參數的估計
小結
練習題

第三章 假設檢驗
3.1 正態總體z檢驗
3.2 正態總體t檢驗
3.3 雙總體t檢驗
3.4 正態總體方差的假設檢驗
3.4.1 單總體雙邊檢驗
3.4.2 單總體單邊檢驗
3.4.3 雙總體方差比的檢驗
3.5 比率檢驗
3.5.1 單總體比率的檢驗
3.5.2 雙總體比率差的檢驗
3.6 同時控製兩類錯誤的概率
3.6.1 比率問題的功效和樣本量計算
3.6.2 正態單樣本數據的功效和樣本量計算
3.6.3 雙樣本t檢驗功效和樣本數量的計算
3.7 總體分布類型的檢驗
3.7.1 正態分布的檢驗
3.7.2 poisson分布的檢驗
3.7.3 對稱性檢驗
小結
練習題

第四章 圖錶分析
4.1 直方圖、莖葉圖、點圖和箱綫圖
4.1.1 直方圖
4.1.2 莖葉圖
4.1.3 點圖
4.1.4 箱綫圖
4.2 因果圖和排列圖
4.2.1 因果圖
4.2.2 排列圖
4.3 散點圖、矩陣圖和邊際圖
4.3.1 散點圖
4.3.2 矩陣圖
4.3.3 邊際圖
4.4 時間序列圖
小結
練習題

第五章 過程控製
5.1 一元控製圖概念
5.2 計量控製圖
5.2.1 I-MR控製圖
5.2.2 X-R控製圖
5.2.3 X-S控製圖
5.3 計數控製圖
5.3.1 p控製圖
5.3.2 np控製圖
5.3.3 c控製圖
5.3.4 u控製圖
5.4 過程能力指數
5.4.1 質量特性服從正態分布的過程能力指數
5.4.2 非正態計量數據過程能力分析
5.4.3 六閤一
5.5 次品數的過程能力分析
小結
練習題

第六章 方差分析
6.1 單因子方差分析
6.2 多因子方差分析
6.3 考慮交互作用的方差分析
6.4 協方差分析
6.5 具有隨機效應的方差分析
小結
練習題

第七章 迴歸分析
7.1 相關分析
7.2 綫性迴歸
7.3 綫性迴歸模型選擇
7.3.1 逐步迴歸法
7.3.2 最佳子集迴歸
7.4 多項式迴歸
7.5 非綫性迴歸
小結
練習題

第八章 類彆變量的統計分析
8.1 類彆變量概念
8.2 列聯錶分析
8.2.1 單個類彆變量分布的檢驗
8.2.2 兩個類彆變量關聯性檢驗（二維列聯錶）
8.2.3 多個類彆變量關聯性檢驗
8.3 logistic迴歸
8.3.1 二值logistic迴歸
8.3.2 有序值logistic迴歸
8.3.3 名義值logistic迴歸
8.3.4 用logistic迴歸分析類彆變量間關係
8.4 對應分析
小結
練習題

第九章 生存分析和可靠性
9.1 刪失數據及其在工作錶上的錶達形式
9.2 參數分布模型
9.3 識彆分布
9.4 參數估計
9.5 假設檢驗
9.5.1 單總體的檢驗
9.5.2 多總體的檢驗
9.6 壽命迴歸
9.6.1 綫性迴歸模型
9.6.2 arrhenius加速模型
9.6.3 逆冪律模型
小結
練習題
附錄一例題和練習題簡介
附錄二練習題提示
參考文獻

《統計學原理與實踐：從理論到應用》 第一章：統計學的基石——認識數據與變量 本章將帶領讀者深入瞭解統計學的基本概念，為後續的學習奠定堅實的基礎。我們將從“什麼是統計學”這一根本問題齣發，闡述其在現代社會中的重要性，以及統計思維的培養如何幫助我們更好地理解世界。 數據的本質與類型： 定量數據與定性數據： 詳細區分這兩種主要的數據類型，並提供大量現實生活中的例子，例如人口普查中的收入（定量）與職業（定性），疾病診斷中的體溫（定量）與血型（定性）。 離散型與連續型數據： 進一步細化定量數據的分類，解釋離散型數據（如傢庭人口數、拋硬幣正麵次數）與連續型數據（如身高、體重、溫度）的區彆，並探討它們在測量與分析上的差異。 名義、順序、間隔和比例尺度： 深入剖析四種測量尺度，解釋它們在數據屬性上的遞進關係，以及每種尺度下可以進行的統計運算。我們將通過實際案例，如對學生考試成績（順序/間隔）、溫度（間隔）和金錢（比例）的分析，來鞏固讀者的理解。 變量的定義與識彆： 獨立變量與依賴變量： 在探索變量間的關係時，清晰界定哪些變量是影響因素（自變量），哪些變量是被影響結果（因變量）。例如，在研究學習時間與考試成績的關係時，學習時間是獨立變量，考試成績是依賴變量。 控製變量： 討論在研究中如何識彆並控製可能乾擾研究結果的變量，以確保研究的準確性。例如，研究飲食習慣與健康狀況的關係時，年齡、運動量等可能需要被控製。 混淆變量： 強調混淆變量對研究結論的潛在威脅，並提供識彆和處理混淆變量的策略。 抽樣方法的多樣性： 概率抽樣： 詳細介紹簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣和整群抽樣等基本概率抽樣方法，並分析它們各自的優缺點以及適用場景。我們將通過模擬抽樣過程，讓讀者直觀感受不同方法的運作。 非概率抽樣： 介紹方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣和滾雪球抽樣等非概率抽樣方法，並警示其可能帶來的偏差，以及在特定情況下（如探索性研究）的應用價值。 樣本量確定： 探討影響樣本量的關鍵因素，如總體標準差、置信水平和期望的誤差範圍，並提供計算樣本量的常用公式和方法，幫助讀者理解如何獲取具有代錶性的樣本。 第二章：描述統計——描繪數據的全貌 本章聚焦於如何用簡潔明瞭的方式來概括和呈現數據的特徵，使復雜的數​​據集變得易於理解。我們將學習各種描述性統計工具，讓你能夠“看懂”數據，並從中發現初步的規律。 集中趨勢的度量： 均值（平均數）： 講解算術平均數的計算方法，並討論其在數據分布對稱時的代錶性，以及在存在極端值時可能受到的影響。 中位數： 介紹中位數的確定過程，並強調其不受極端值影響的優勢，使其成為描述偏態分布數據的更佳選擇。 眾數： 解釋眾數的概念，並說明其在定性數據和離散數據分析中的重要性。 離散程度的度量： 極差： 計算和解釋數據的最大值與最小值之差，快速瞭解數據的分布範圍。 方差與標準差： 深入講解方差和標準差的計算原理，闡釋它們如何衡量數據點相對於均值的離散程度，以及標準差在統計推斷中的關鍵作用。 變異係數： 介紹變異係數，用於比較不同單位或不同量級數據的相對離散程度。 數據分布的形態： 偏度： 解釋偏度如何描述數據分布的對稱性，區分正偏態（右偏）和負偏態（左偏）分布，並提供直觀的圖示。 峰度： 闡述峰度衡量數據分布的尖峭程度，區分高瘦峰、正態峰和低闊峰，並解釋其對概率分布的影響。 數據可視化——讓數據“說話”： 頻數分布錶與直方圖： 學習如何製作頻數分布錶，並根據頻數分布錶繪製直方圖，直觀展示數據的分布形態。 條形圖與餅圖： 掌握如何使用條形圖和餅圖來展示分類數據的頻數或比例。 箱綫圖（盒須圖）： 深入理解箱綫圖如何同時展示數據的中位數、四分位數、極差以及潛在的異常值，是快速評估數據分布的有力工具。 散點圖： 學習使用散點圖來探索兩個定量變量之間的關係，觀察是否存在綫性、非綫性或其他模式。 第三章：概率論基礎——量化不確定性 概率論是統計學的重要理論支撐。本章將幫助讀者理解概率的基本概念，掌握概率的基本運算規則，並學習如何應用概率來分析和預測隨機事件。 隨機事件與概率： 樣本空間與事件： 定義隨機試驗、樣本空間和隨機事件，並通過拋硬幣、擲骰子等簡單例子來加深理解。 概率的定義與性質： 講解古典概型、統計概型和主觀概型，以及概率的基本公理化定義及其重要性質（如非負性、規範性、可加性）。 條件概率與獨立事件： 條件概率： 深入講解條件概率的概念，即在某個事件已經發生的前提下，另一事件發生的概率，並闡述其在實際應用中的重要性。 乘法公式與貝葉斯定理： 推導和應用乘法公式計算聯閤概率，並重點講解貝葉斯定理，解釋如何根據新的證據更新先驗概率，它是現代許多推斷方法的核心。 事件的獨立性： 定義獨立事件，並介紹判斷事件是否獨立的方法，理解獨立事件的概率計算特點。 隨機變量與概率分布： 離散型隨機變量： 定義離散型隨機變量，並介紹其概率質量函數（PMF），以及期望（均值）和方差的計算。 常見離散分布： 詳細介紹二項分布、泊鬆分布等重要離散分布的定義、性質、應用場景，並通過實例說明其在現實問題中的作用，例如二項分布在質量控製中的應用，泊鬆分布在計數問題中的應用。 連續型隨機變量： 定義連續型隨機變量，並介紹其概率密度函數（PDF）和纍積分布函數（CDF），以及期望和方差的計算。 常見連續分布： 重點介紹正態分布（高斯分布）的性質、標準正態分布及其應用，並簡要介紹指數分布、均勻分布等。我們將詳細闡述正態分布在自然科學和社會科學中的普遍性。 中心極限定理： 定理的陳述與意義： 詳細解釋中心極限定理的核心內容，即當樣本量足夠大時，無論總體分布如何，樣本均值的分布都近似服從正態分布。 實踐應用： 闡述中心極限定理在統計推斷中的基石作用，它使得許多參數估計和假設檢驗成為可能。 第四章：參數估計——推斷總體特徵 在實際研究中，我們往往無法獲得整個總體的所有數據，隻能通過樣本來推斷總體的未知參數。本章將介紹兩種主要的參數估計方法：點估計和區間估計。 點估計： 估計量的性質： 介紹無偏性、有效性、一緻性等良好估計量應具備的性質。 最大似然估計（MLE）： 深入講解最大似然估計法的基本原理，即選擇使觀測數據齣現的概率最大的參數值作為估計值，並舉例說明其在不同分布下的應用。 區間估計： 置信區間： 詳細解釋置信區間的概念，即一個包含總體參數的區間，並且有一定概率（置信水平）保證該區間能夠包含真實參數值。 單個總體均值的置信區間： 分情況討論總體方差已知和未知時，單個總體均值的置信區間的計算方法，並解釋置信水平與區間寬度的關係。 單個總體比例的置信區間： 介紹如何估計總體比例的置信區間，特彆是在大樣本情況下的近似計算。 兩個總體均值之差和比例之差的置信區間： 學習如何構造兩個獨立樣本（或配對樣本）均值之差以及比例之差的置信區間，這對於比較兩組數據的差異至關重要。 置信區間的解釋與誤區： 強調置信區間並非“參數落在這個區間的概率”，而是“我們用於構造區間的這個方法，有95%的概率能夠構造齣包含真實參數的區間”。 第五章：假設檢驗——檢驗統計結論 假設檢驗是統計推斷的核心方法之一，用於判斷樣本數據是否支持某個關於總體的假設。本章將係統介紹假設檢驗的基本流程和常用方法。 假設檢驗的基本原理： 原假設（H0）與備擇假設（H1）： 清晰定義原假設和備擇假設，它們是對總體參數的兩種對立的斷言。 檢驗統計量： 介紹如何選擇閤適的檢驗統計量來度量樣本數據與原假設的偏離程度。 P值： 深入理解P值的含義，即在原假設為真的前提下，獲得當前樣本數據或更極端數據的概率。P值越小，越傾嚮於拒絕原假設。 顯著性水平（α）： 解釋顯著性水平的意義，它是我們在進行假設檢驗時預設的犯第一類錯誤的概率界限。 第一類錯誤與第二類錯誤： 詳細區分第一類錯誤（拒絕瞭真實的原假設）和第二類錯誤（未能拒絕瞭錯誤的原假設），並介紹它們的概率。 常用的假設檢驗方法： Z檢驗： 適用於總體方差已知或樣本量足夠大時，對單個總體均值進行檢驗。 t檢驗： 適用於總體方差未知時，對單個總體均值進行檢驗（單樣本t檢驗），以及對兩個獨立樣本均值之差進行檢驗（兩獨立樣本t檢驗）和配對樣本均值之差進行檢驗（配對樣本t檢驗）。 卡方檢驗： 講解卡方檢驗在擬閤優度檢驗（檢驗樣本數據是否符閤某個理論分布）和獨立性檢驗（檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯）中的應用。 F檢驗： 介紹F檢驗在方差分析（ANOVA）中的作用，用於比較三個或更多總體均值是否存在顯著差異。 假設檢驗的步驟與實踐： 完整流程演示： 逐步演示如何完整地進行一次假設檢驗，包括設定假設、選擇檢驗方法、計算檢驗統計量、確定P值、做齣決策（拒絕或不拒絕原假設）和解釋結論。 實際案例分析： 通過不同領域的實際案例，如醫學研究中的藥物療效檢驗、市場營銷中的廣告效果評估，來展示假設檢驗的應用。 第六章：迴歸分析——探索變量間的綫性關係 迴歸分析是研究變量之間數量關係的一種強大工具。本章將重點介紹最常用的綫性迴歸模型，幫助讀者理解如何建立模型、解釋模型以及進行預測。 簡單綫性迴歸： 迴歸模型： 介紹簡單綫性迴歸模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$，並解釋各部分的含義：截距 ($eta_0$)、斜率 ($eta_1$)、隨機誤差 ($epsilon$)。 最小二乘法： 講解最小二乘法原理，即如何找到最佳的迴歸係數估計值（$hat{eta}_0$ 和 $hat{eta}_1$），使觀測值與迴歸綫之間的殘差平方和最小。 迴歸係數的解釋： 闡述截距和斜率在實際問題中的具體含義，例如斜率 $hat{eta}_1$ 錶示當自變量 X 變化一個單位時，因變量 Y 平均變化的量。 擬閤優度： 介紹決定係數 ($R^2$)，它衡量瞭迴歸模型對因變量變異的解釋程度。 迴歸模型的檢驗與診斷： 迴歸係數的顯著性檢驗： 對斜率 $eta_1$ 進行假設檢驗，判斷自變量 X 對因變量 Y 是否存在顯著的綫性影響。 模型整體的顯著性檢驗（F檢驗）： 檢驗整個迴歸模型是否顯著。 殘差分析： 講解如何通過分析殘差來診斷模型是否存在問題，如異方差、非綫性關係、異常值等，並提供相應的處理方法。 多元綫性迴歸： 模型構建： 將簡單綫性迴歸擴展到多元綫性迴歸，解釋包含多個自變量的模型 $Y = eta_0 + eta_1 X_1 + eta_2 X_2 + dots + eta_k X_k + epsilon$。 迴歸係數的解釋： 闡述在控製其他自變量不變的情況下，某個自變量對因變量的影響。 多重共綫性： 討論多重共綫性對迴歸模型穩定性的影響，以及如何識彆和處理。 迴歸分析的應用： 預測： 利用建立好的迴歸模型對因變量進行預測。 解釋： 解釋自變量對因變量的影響程度和方嚮。 變量選擇： 介紹一些基本的變量選擇方法，以構建更簡潔有效的模型。 第七章：方差分析（ANOVA）——比較多個組的均值 當我們需要比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異時，方差分析（ANOVA）是一種非常有效的方法。本章將深入探討ANOVA的原理和應用。 ANOVA的基本思想： 組間變異與組內變異： 解釋ANOVA的核心是將數據的總變異分解為組間變異（不同組均值之間的差異）和組內變異（各組內部數據的離散程度）。 F統計量： 介紹F統計量，它是組間均方與組內均方之比，用於衡量組間變異相對於組內變異的大小。 單因素方差分析： 模型與假設： 設定單因素ANOVA的模型和假設，原假設通常是所有組的均值都相等。 ANOVA錶： 學習如何構建和解讀ANOVA錶，其中包含瞭平方和（SS）、自由度（df）、均方（MS）和F統計量等關鍵信息。 多重比較： 當ANOVA檢驗結果顯著時，我們需要進行多重比較（如Tukey's HSD, Bonferroni校正等），以確定具體哪些組的均值之間存在顯著差異。 多因素方差分析（簡述）： 交互作用： 簡要介紹多因素ANOVA的概念，以及如何分析多個因素對因變量的影響，包括主效應和交互效應。 ANOVA的應用場景： 實驗設計： 在農業、醫學、心理學等領域的實驗研究中，ANOVA是比較不同處理組效果的常用工具。 市場調研： 比較不同廣告策略、産品包裝對銷售額的影響。 第八章：非參數統計——無需正態分布假設 在某些情況下，數據可能不符閤參數統計方法（如t檢驗、ANOVA）對正態分布的假設。非參數統計方法提供瞭一係列替代方案，它們對數據的分布要求更寬鬆。 非參數檢驗的優勢與局限： 優勢： 對數據分布無嚴格要求，適用於定序數據或小樣本數據。 局限： 統計效能可能低於參數檢驗（當參數檢驗的假設滿足時），解釋可能不如參數檢驗直觀。 常用的非參數檢驗： 符號檢驗： 用於檢驗中位數是否等於某個值，或比較配對數據的符號。 秩和檢驗（Wilcoxon檢驗）： 包括單樣本秩和檢驗、兩獨立樣本秩和檢驗（Mann-Whitney U檢驗）和配對樣本秩和檢驗。它們基於數據的秩次進行比較。 Kruskal-Wallis檢驗： 作為單因素ANOVA的非參數替代，用於比較三個或更多獨立樣本的分布是否相同。 Spearman秩相關係數： 用於度量兩個變量之間的單調關係強度。 何時選擇非參數檢驗： 當數據明顯不服從正態分布，且數據變換無效時。 當數據為定序變量時。 當樣本量很小，無法判斷數據分布時。 第九章：相關分析——度量變量間的關聯強度 相關分析用於度量兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮，它與迴歸分析密切相關，但側重點不同。 皮爾遜相關係數： 定義與計算： 介紹皮爾遜相關係數 $r$ 的計算公式，以及其取值範圍（-1到+1）。 解釋： 解釋 $r$ 的值如何錶示綫性關係的強度（接近1或-1錶示強相關，接近0錶示弱相關）和方嚮（正值錶示正相關，負值錶示負相關）。 顯著性檢驗： 對相關係數進行假設檢驗，判斷觀察到的相關性是否具有統計學意義。 斯皮爾曼秩相關係數： 定義與計算： 介紹斯皮爾曼秩相關係數 $ ho$ 的計算方法，它基於數據的秩次。 適用場景： 適用於非綫性單調關係或定序數據。 相關與因果： 重要警示： 強調“相關不等於因果”，解釋為什麼兩個變量高度相關，並不意味著一個變量是另一個變量的原因。需要結閤實驗設計和理論知識來判斷因果關係。 第十章：時間序列分析初步——分析隨時間變化的數據 許多現實世界的數據是隨時間變化的，如股票價格、氣溫、銷售額等。本章將介紹時間序列分析的基本概念和常用方法。 時間序列數據的特徵： 趨勢： 數據長期上升或下降的模式。 季節性： 數據在固定周期內（如一年、一周）的周期性波動。 周期性： 發生在非固定周期的波動。 隨機性（噪聲）： 無法解釋的隨機波動。 時間序列分解： 加法模型與乘法模型： 介紹如何將時間序列分解為趨勢、季節性、周期性和隨機性成分。 平滑方法： 移動平均： 介紹簡單移動平均和加權移動平均，用於平滑數據並揭示潛在趨勢。 時間序列預測（簡述）： ARIMA模型： 簡要介紹自迴歸積分滑動平均（ARIMA）模型，它是時間序列預測的經典模型。 第十一章：統計軟件的應用——實踐中的統計工具 盡管本書側重於理論講解，但掌握統計軟件的應用是實際數據分析不可或缺的技能。本章將簡要介紹如何利用通用統計軟件來執行本書所學的各種統計分析。 軟件選擇與安裝： 簡要介紹市麵上主流的統計軟件，並給齣選擇建議。 數據導入與管理： 講解如何將不同格式的數據導入統計軟件，以及進行基本的數據清洗和整理。 執行描述性統計分析： 如何通過軟件快速生成均值、標準差、頻數錶以及各種圖錶。 進行參數估計與假設檢驗： 演示如何在軟件中執行t檢驗、Z檢驗、ANOVA、迴歸分析等。 可視化圖錶的繪製： 如何利用軟件繪製高質量的散點圖、箱綫圖、直方圖等，以更好地呈現分析結果。 結果解讀與報告撰寫： 強調如何正確解讀軟件輸齣的結果，並將其整閤到最終的分析報告中。 第十二章：統計建模與決策——從數據到洞察 本章將整閤前述章節的內容，討論如何構建更復雜的統計模型，並如何利用統計分析的結果來支持決策製定。 模型選擇與構建策略： 明確研究目標： 如何根據研究問題來選擇閤適的統計模型。 迭代式建模： 強調建模是一個不斷嘗試、評估和優化的過程。 統計分析在決策中的應用： 風險評估： 如何利用概率和統計模型來量化和管理風險。 預測與規劃： 如何利用時間序列分析或迴歸模型來預測未來趨勢，為戰略規劃提供依據。 優化： 如何利用統計方法來優化生産流程、營銷策略等。 數據挖掘與機器學習初步： 概念介紹： 簡要介紹數據挖掘和機器學習的基本概念，以及它們與傳統統計學的關係。 附錄： 常用統計量公式匯總 常用概率分布的性質 統計學常用術語錶 參考文獻 本書力求以嚴謹而不失趣味的方式，引領讀者一步步掌握統計學的核心理論與實用方法。通過豐富的實例和深入的講解，我們希望讀者不僅能夠理解“為什麼”，更能掌握“怎麼做”，並將統計學知識融會貫通，應用於解決實際問題，從而做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

說實話，之前我對統計學一直存在一種“望而卻步”的感覺，總覺得它是一門離我們日常生活很遙遠的學科。直到我偶然間接觸到這本《應用統計學叢書·MINITAB軟件入門》，我的想法纔有瞭180度的轉變。它不是那種讓你在理論的迷宮裏打轉的書，而是直接讓你握住一把鑰匙，打開通往實際數據分析的大門。 這本書最讓我贊賞的一點是，它完全以“用戶友好”為設計理念。從軟件的安裝、基本界麵介紹，到各種統計分析功能的演示，都做得非常細緻，即使是完全沒有接觸過統計軟件的學習者，也能很快上手。書中大量的圖示和操作演示，讓學習過程變得輕鬆有趣，就像在玩一個益智遊戲一樣，在不知不覺中就掌握瞭復雜的統計技能。 我特彆喜歡它在講解質量管理統計中的應用。比如，它詳細介紹瞭控製圖的繪製和解讀，以及如何利用MINITAB進行過程能力分析。這對於我這個在製造業領域工作的人來說，簡直是太及時瞭。我能夠直接運用書中學到的知識，來監控和改進生産過程，從而提高産品質量，降低成本。 書中在講解統計推斷時，也做得非常到位。它沒有簡單地羅列公式，而是通過生動的例子，解釋瞭抽樣分布、置信區間和假設檢驗的實際意義。這讓我能夠理解為什麼我們要進行這些分析，以及如何正確地解讀分析結果。 總的來說，這本書真正做到瞭“最易學實用的統計分析教程”的承諾。它不僅教會瞭我如何操作MINITAB軟件，更重要的是，它讓我理解瞭統計分析的精髓，並賦予瞭我解決實際問題的能力。我強烈推薦這本書給所有想要學習統計分析，或者正在為統計學學習而苦惱的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

這本書，用一種近乎“手把手”的教學方式，打破瞭我對統計學學習的固有認知。我一直以為統計分析離不開厚重的理論書籍和復雜的數學推導，而這本書卻用MINITAB這個強大的工具，將統計分析變得如此觸手可及。它不是那種讓你在理論海洋中迷失方嚮的書，而是直接將你帶到實戰的前沿。 書中關於數據探索和可視化的部分，給我留下瞭深刻的印象。它清晰地展示瞭如何利用MINITAB生成各種圖錶，例如散點圖、摺綫圖、餅圖等等，這些圖錶不僅僅是數據的羅列，更是故事的講述者。通過這些可視化工具，我能夠快速地發現數據中的模式、趨勢和異常值，這對於我理解數據背後的含義至關重要。 更讓我稱贊的是，這本書對於不同類型的數據分析任務，都提供瞭詳盡的操作指南。從基本的迴歸分析，到更復雜的方差分析，甚至是時間序列分析，書中的每個步驟都講解得非常透徹。特彆是對於迴歸分析的講解，它不僅教會瞭我如何進行擬閤，還深入淺齣地解釋瞭如何解讀迴歸係數、P值以及R平方值，讓我能夠真正理解模型的結果，而不是僅僅停留在操作層麵。 這本書的語言風格非常樸實，沒有華麗的辭藻，但卻充滿瞭智慧。它就像一個經驗豐富的老師，耐心地解答你可能遇到的每一個問題。我尤其喜歡它在講解過程中穿插的“提示”和“注意”欄目，這些小細節往往能幫助我避免一些常見的錯誤，節省瞭不少摸索的時間。 總的來說，這本書為我打開瞭一個全新的統計學視角。它讓我明白，統計學並非高不可攀，而是可以通過科學的工具和方法，轉化為解決實際問題的利器。我已經迫不及待地想將書中學到的知識應用到我的實際工作中瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是統計學愛好者的福音！我之前一直覺得統計學高深莫測，各種公式和理論看得我頭疼。直到我遇到瞭這本《應用統計學叢書·MINITAB軟件入門》，我的世界觀都被顛覆瞭。它完全是以一個非常友好的方式來引導我進入統計分析的大門。 最讓我驚喜的是，它並沒有一開始就堆砌復雜的理論，而是直接從MINITAB軟件的操作入手。對於我這種動手能力比較強，但理論基礎薄弱的學習者來說，這簡直太完美瞭。通過軟件的實際操作，我能更直觀地理解統計概念，而不是枯燥地記憶那些抽象的公式。書中列舉的案例也非常貼近實際工作和生活，讓我能立刻感受到統計學在解決現實問題中的力量。 比如，它講解瞭如何使用MINITAB進行描述性統計分析，輕鬆就能得到均值、中位數、標準差等核心指標，並且還能生成直觀的圖錶，如直方圖、箱綫圖等。這些圖錶讓我對數據的分布和特徵一目瞭然。更棒的是，書中對於每個步驟的講解都非常詳細，圖文並茂，即使是初學者也能輕鬆跟隨。我還學會瞭如何進行假設檢驗，比如t檢驗、卡方檢驗，這些在以前對我來說簡直是天書，現在通過軟件的輔助，我能靈活運用它們來分析數據，得齣有意義的結論。 這本書最大的優點在於它的“易學”和“實用”。它不像很多學術性的書籍那樣，充滿瞭晦澀難懂的專業術語，而是用通俗易懂的語言，一步一步地教你如何操作。而且，它所涵蓋的內容也都是統計學中最常用、最核心的部分，學完這本書，感覺自己瞬間就能應對很多數據分析的任務瞭。書中還穿插瞭一些統計學的原理講解，但都處理得非常恰當，不會讓你感到理論負擔過重，反而能加深你對軟件操作的理解。 總而言之，如果你和我一樣，對統計學感到畏懼，或者想快速掌握實用的統計分析技能，那麼這本書絕對是你的不二之選。它真的讓我感受到瞭統計學的樂趣，並且給瞭我將這些知識應用到實踐中的信心。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本書，我的第一反應是，這絕對是我一直在尋找的“實用派”統計教程。它沒有那種學院派書籍的架子，而是直接把讀者帶入到“如何做”的層麵。對我而言，學習統計學的首要目的是解決實際問題，而這本書恰恰精準地抓住瞭這一點。 MINITAB軟件的介紹和應用是這本書的核心脈絡。書中沒有將軟件操作孤立齣來，而是將它融入到具體的統計分析流程中。每一個分析方法，都伴隨著清晰的軟件操作步驟，配以截圖，讓我這種不擅長摸索菜單選項的人，也能輕鬆上手。 我特彆喜歡書中關於實驗設計的內容。在以前，實驗設計對我來說是一個非常抽象的概念，需要大量時間去理解其背後的原理。而這本書通過MINITAB的幫助，讓我能直觀地感受到不同實驗設計的優劣，以及如何通過軟件來規劃和分析實驗數據。例如，它講解瞭如何進行全因子設計、部分因子設計，以及如何利用MINITAB進行響應麵分析，這些都為我日後的實驗研究提供瞭極大的便利。 書中的案例也十分豐富，涵蓋瞭從市場營銷、質量控製到科學研究等多個領域。每個案例都選取瞭典型的問題，然後通過MINITAB一步步地解決，讓我能清晰地看到統計分析是如何為決策提供支持的。這種“學以緻用”的學習方式，大大增強瞭我學習的積極性。 另外，這本書在講解統計概念時，也盡量用更直觀、更易懂的方式來闡述，避免瞭過多的數學符號和復雜的公式推導，這對於我這種更注重應用的學習者來說，無疑是巨大的福音。總的來說，這本書將MINITAB軟件的強大功能與統計分析的實用性完美結閤，為我提供瞭一套高效的學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀瞭一本關於應用統計學的書，不得不說，它徹底改變瞭我對統計分析的看法。這本書並不是那種讓你在理論海洋裏沉浮的教程，而是實實在在地教你如何使用MINITAB這個工具來解決實際問題。 最讓我印象深刻的是，它將復雜的統計概念，如概率分布、置信區間、假設檢驗等，通過MINITAB軟件的操作，變得可視化、可感知。我不再是僅僅在腦海中想象那些抽象的數字和麯綫，而是可以通過軟件生成直觀的圖形，比如概率分布圖、置信區間圖，從而更深刻地理解這些概念的含義。 書中關於迴歸分析和方差分析的部分，講解得尤為細緻。它不僅教你如何進行這些分析，更重要的是，它指導你如何解讀分析結果。例如，在進行綫性迴歸時，它會詳細講解如何判斷模型的擬閤優度，如何解釋迴歸係數的含義，以及如何進行假設檢驗來評估自變量對因變量的影響。這些指導對於我這種需要將分析結果應用於實際決策的人來說，是至關重要的。 這本書的另一個亮點是其豐富的案例庫。它涵蓋瞭各種不同領域的實際問題，並展示瞭如何運用MINITAB來分析這些數據，從而得齣有價值的結論。這些案例的設計都非常貼切，讓我能夠將所學的知識直接應用到自己的工作場景中，極大地提高瞭我的學習效率。 我尤其欣賞這本書在語言錶達上的通俗易懂。它避免瞭晦澀難懂的專業術語，而是用平實的語言，一步步地引導讀者理解和掌握統計分析的方法。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領著我這個統計學新手，順利地穿越瞭充滿挑戰的統計分析之路。

評分☆☆☆☆☆

書質量很好，還沒看內容

評分☆☆☆☆☆

書不錯

評分☆☆☆☆☆

送貨非常及時，質量絕對正品

評分☆☆☆☆☆

挺好的，挺好的

評分☆☆☆☆☆

彆的先不說，你連配套的數據文件都不提供，讓人怎麼學呢？

評分☆☆☆☆☆

看瞭一下，感覺寫的太死闆、沉悶瞭，在飛機上丟瞭，也沒再買。

評分☆☆☆☆☆

這書DOE實驗因子咋沒有。尤其田口實驗因子如何操作。怎麼樣的數據纔能進行舉例說明。沒有。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，現在正在學習中

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，還沒看，同事很喜歡，下次還來這購買