OpenIntro统计学:杜克大学入门教材
"OpenIntro Statistics" 是一本由David M. Diez、Christopher D. Barr和Mine Çetinkaya-Rundel合著的统计学教材,适用于初学者。该教材覆盖了从概率理论到正态分布,再到假设检验和回归分析等核心统计学概念。它源自杜克大学的课程,并在Coursera平台上提供。该书遵循Creative Commons许可,可以在openintro.org免费获取PDF版和源文件。 正文: OpenIntro Statistics是一本全面介绍统计学基础知识的教材,特别适合那些对统计学有初步兴趣或需要学习统计学的读者。书中通过实际案例来引导读者深入理解数据的重要性,并提供了丰富的数据基础概念。 1.1章节介绍了统计学中的案例研究,这是理解和分析数据的基础,帮助读者建立起将统计方法应用于实际问题的意识。 1.2章节深入探讨了数据的基本元素,包括观测值、变量和数据矩阵。书中阐述了如何区分不同的变量类型,如定量变量和定性变量,以及它们如何在数据分析中扮演不同角色。此外,还讨论了变量间的关系,这在后续的统计推断中至关重要。 1.3章节则涵盖了数据收集的原则,强调了人口与样本的区别,提醒读者避免仅依赖个案证据(anecdotal evidence)进行推断。书中详细解释了如何从总体中进行采样,引入了解释变量和响应变量的概念,同时介绍了观察性研究和实验在数据收集中的不同作用。 1.4章节进一步讨论了观察性研究和各种采样策略,这些策略在实际调查和研究中有着广泛的应用,例如简单随机抽样、分层抽样和整群抽样等。理解这些策略对于确保研究结果的代表性和有效性至关重要。 除此之外,OpenIntro Statistics还会涵盖概率论、概率分布,特别是正态分布,以及统计推断中的假设检验,如t检验和卡方检验。在回归分析部分,读者将学习如何建立和解读线性回归模型,用以探索变量间的关系并进行预测。 这本教材不仅提供了统计学的理论知识,还注重实践应用,通过实例和练习帮助读者掌握统计学的基本技能,是初学者进入统计学领域的理想入门资料。
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