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| 編輯推薦： |
真希望当年我上学时用的是这本教材，我相信我会爱上统计学。
书中有太多有趣的统计学的例子，随便举一个吧克莱夫去了年龄均值为38岁的功夫班，他希望训练强度中等，而且能遇到年龄相仿的朋友。然而克莱夫失望地告诉别人说再报班的话绝不会来这里。为什么呢？班上学员大部分是19-20岁的小伙子，但还有两位100多岁的祖师爷。我们的数据中存在异常值，它们影响了我们的判断。
轻松活泼的排版代替了过去统计学教材里那些密密麻麻的文字，读起来趣味横生，即使是个大部头，也一点不打怵。
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| 內容簡介： |
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《深入浅出统计学》具有深入浅出系列的一贯特色，提供符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。从应对考试到解决实际问题，无论你是学生还是数据分析师，都能从中受益。本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。
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| 關於作者： |
道恩?格里菲思（Dawn Griffiths）曾获得数学专业的一级荣誉学位，后又转向从事软件开发事业，目前将IT咨询、写作及数学集于一身。道恩曾拒绝了一份研究极为罕见的微积分方程的博士奖学金，在她不从事深入浅出系列图书的写作的时候，她的兴趣在打太极拳、织梭结花边和烹饪美食上。
道恩?格里菲思（Dawn Griffiths）曾获得数学专业的一级荣誉学位，后又转向从事软件开发事业，目前将IT咨询、写作及数学集于一身。道恩曾拒绝了一份研究极为罕见的微积分方程的博士奖学金，在她不从事深入浅出系列图书的写作的时候，她的兴趣在打太极拳、织梭结花边和烹饪美食上。
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| 目錄：
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序言
1 信息图形化：第一印象
2 集中趋势的量度：中庸之道
3 分散性与变异性的量度：强大的距
4 概率计算：把握机会
5 离散概率分布的运用：善用期望
6 排列与组合：排序、排位、排
7 几何分布、二项分布及泊松分布：坚持离散
8 正态分布的运用：保持正态
9 再谈正态分布的运用：超越正态
10 统计抽样的运用：抽取样本
11 总体和样本的估计：进行预测
12 置信区间的构建：自信地猜测
13 假设检验的运用：研究证据
14 2分布：继续探讨
15 相关与回归：我的线条如何？
附录i 尾声：正文未及的十大拓展
附录ii 统计表：快来查表
细分目录及各章引子
序言
大脑对待统计学的态度。一边是你努力想学会一些知识，一边是你的大脑忙着开小差。你的大脑在想：最好把位置留给更重要的事，像该离哪些野生动物远点啊，像光着身子滑雪是不是个坏点子啊。既然如此，你该如何引诱你的大脑意识到，懂得统计学是你安身立命的根本？
谁适合阅读本书？xxx
我们了解你在想什么xxxi
元认知xxxiii
征服大脑xxxv
本书自述xxxvi
技术顾问组xxxviii
致谢xxxix
1
信息图形化
第一印象
在为手头数据无法给出事情真相而发愁吗？统计能化繁为简，帮助你让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。当你发现数据的真相后，接下来就需要借助可视化的方法表现出来，使之公之于众。为了找到最合适的图表完成这个过程，请你整理衣衫，带上最好的计算尺，和我们一起赶往统计邦吧。
统计量无处不在2
为何学习统计学？3
从两张图说起4
呆板的饼图8
条形图更具精确性10
垂直条形图10
水平条形图11
标度的影响力12
使用频数标度13
处理多批数据14
类别与数字18
处理分组数据19
绘制直方图起步：求出长方形宽度20
第1步：求长方形宽度26
第2步：求长方形高度27
第3步：画出直方图28
认识累积频数34
绘制累积频数图35
选择正确的图形39
2
集中趋势的量度
中庸之道
有时候，把握问题核心才是当务之急。从一大堆数字中看出模式和趋势可能颇为不易，而求出平均数往往是把握全局的第一步。有了平均数就能迅速找出数据中最具代表性的数值，得出重要结论。在本章中，我们将介绍几种方法，帮助你计算最重要的统计量均值、中位数、众数。你将开始学习如何有效地汇总数据，尽可能得出简练、有用的结果。
欢迎来到健身俱乐部46
均值：平均数的一般量度47
均值数学48
处理未知条件49
再说均值50
再说健身俱乐部53
人人都在练功夫54
我们的数据中存在异常值57
真凶是异常值58
饮水机边的对话60
寻找中位数61
求中位数三步法：62
生意日益兴隆65
小鸭呱呱游泳班66
均值和中位数出了什么问题？69
我们该怎么处理这样的数据呢？69
均值访谈71
认识众数73
求众数三步法74
3
分散性与变异性的量度
强大的距
世事可靠不可靠，我们该问谁？平均数在寻找数据集典型值方面十分了得，但平均数并不能说明一切。平均数能让你知道数据中心所在，但若要给数据下结论，仅有均值、中位数和众数往往无法提供充足信息。在本章中，我们将开始分析各种距和差，让你的数据分析技术进入新境界。
招聘：队员一名84
我们需要比较球员得分85
使用全距区分数据集86
异常值带来的问题89
我们需要摆脱异常值91
四分位数出手相救92
四分位距剔除异常值93
剖析四分位数94
我们并不局限于使用四分位数98
什么是百分位数？99
用箱线图绘制各种距100
变异性比分散性更具体104
计算平均距离105
我们可以用方差计算变异性106
但标准差才是更直观的量度方法107
标准差访谈108
方差速算法113
碰上需要比较基准的情况该怎么办？118
使用标准分比较不同数据集中的数值119
标准分释义120
统计邦全明星篮球队赢了联赛！125
4
概率计算
把握机会
人生无常瞬息之间的变化有时难以一一料定。但有些事情会比其他事情更有可能发生，这就为概率理论提供了大显身手的舞台。通过概率能评估出现各种结果的可能性，让你预测未来。知悉可能出现的结果则可帮助你作出有根据的决策。本章将让你了解更多概率知识，学会如何掌控未来！
肥蛋大满贯128
转起来吧，轮盘！129
几率有多大？132
求解轮盘概率135
维恩图：概率的图形表示136
你还可以将几个概率相加142
互斥事件与相交事件147
交集带来的问题148
更多表示法149
又一次倒霉的转动155
设定条件156
求解条件概率157
利用概率树还能计算条件概率159
概率树使用诀窍161
第1步：求P黑偶167
第2步：求P偶169
第3步：求P黑|偶170
利用全概率公式求解PB172
认识贝叶斯定理173
如果几个事件互有影响，则为相关事件181
如果几个事件互不影响，则为独立事件182
再谈独立事件概率计算183
5
离散概率分布的运用
善用期望
意外从天而降，未来如何演变？前文讲到如何通过概率得知发生某些事件的可能性的大小。可惜概率并非万能，它无法指出所发生的这些事情的整体影响，也无法指出这种整体影响对你的具体影响。不错，你有时会在轮盘赌中大赚特赚，但你赚到的钱真的填得平那些赔掉的钱吗？在本章中，我们将讲述如何利用概率预测长期结果，以及如何量度这些预测结果的确定性。
重回肥蛋赌场198
我们可以写出老虎机概率分布201
期望指示预测结果204
方差指示结果的分散性205
方差和概率分布206
让我们算算老虎机的方差207
肥蛋改了价码212
EX与EY之间存在线性关系217
老虎机变换218
线性变换的通用公式219
每一次拉杆为一个独立观测值222
观测值速算法223
新老虎机在等你229
EX EY＝ EX Y230
EX ?C EY＝ EX ?C Y231
线性变换也可以做加减运算232
发了！238
6
排列与组合
排序、排位、排
顺序有时很重要 一 清点某些事物的所有可能排序方法耗时颇巨，可这却是计算某些概率必不可少的过程 一 麻烦就在这里。在本章中，我们将介绍推导出这类信息的简便方法，为你免除清点一切可能结果的烦恼。来吧，让我们看看如何计算概率。
统计邦德比杯马赛242
三马赛正在进行243
马儿们有几种穿越终点线的方式？245
计算排位数目246
圆形排位247
花样赛开始了251
按个体排名与按种类排名不是一回事252
我们需要按种类排列动物253
推导出用于重复排列的公式254
二十马赛正在进行257
前三甲归属方式有几种？258
何为排列259
假如马匹排名无关紧要260
何为组合261
组合访谈262
比赛结束268
7
几何分布、二项分布及泊松分布
坚持离散
计算概率分布颇为费时。前面讲到如何计算和利用概率分布，不过，如果方法更简单一些，计算速度更快一些，效果岂不更好？在本章中，我们将介绍一些特殊的概率分布，这些概率分布有着十分固定的模式。只要懂得这些模式并善加利用，就能以前所未有的速度计算概率、期望、方差。接着读吧，让我们一起来认识几何分布、二项分布及泊松分布。
我们需要求出查德的概率分布273
这种概率分布有一种固定模式274
概率分布可以用代数式表示277
几何分布对不等式同样有用279
几何分布的期望模式280
期望是 1p281
求当前分布的方差283
几何分布简明指南284
转椅赢赢赢！287
你已经掌握了几何分布287
玩下去，还是转身走？291
推广到求3个问题的概率293
进一步推导概率算式296
期望和方差如何计算？298
二项分布的期望与方差301
二项分布简明指南302
泊松分布的期望和方差308
概率分布是怎样的？312
组合泊松变量313
伪装下的泊松分布316
泊松分布简明指南319
8
正态分布的运用
保持正态
离散概率分布并非无所不能。到目前为止，我们接触到的都是可以指定确切数值的概率分布。然而并非所有数据集合都是如此，还有几类数据并不符合我们之前遇到的概率分布。我们将在这一章里讲解所谓的连续型概率分布，并介绍最重要的概率分布类型之一 正态分布。
离散数据可取确切值326
但并非所有数值型数据都是离散的327
推迟几分钟？328
我们需要求连续数据的概率分布329
概率密度函数可用于描述连续数据330
概率 = 面积331
欲算概率，先求fx332
再求面积，可得概率333
概率算好了337
寻找灵魂伴侣 338
男伴模型339
正态分布是连续数据的理想模型340
如何求正态概率？341
正态概率计算三步法342
第1步：确定分布343
第2步：标准化为N0, 1344
欲完成标准化，先移动均值345
然后收窄345
现在，为要计算其概率的特定数值求出Z346
第3步：用方便易用的概率表查找概率349
9
再谈正态分布的运用
超越正态
但愿所有的概率分布都是正态分布。有了正态分布，日子好过多了既能一口气查出整个范围的概率，又能留下点时间玩游戏，谁还会花时间一个一个地计算概率呢？在本章中，你将学习如何闪电般解决更复杂的问题，还将懂得如何将正态分布的便利运用到其他概率分布上。
双双登上爱情过山车363
正态新娘 正态新郎364
终究还是体重问题365
综合体重符合哪种分布？367
求解概率370
更多人想坐爱情过山车375
线性变换描述了数据的基本变化376
而独立观察结果描述的是你有多少数值377
独立观察结果的期望和方差378
接着玩，还是转身走？383
正
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| 內容試閱：
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译者序
《深入浅出统计学》翻译好了。这是我翻译的第二本 深入浅出系列书籍，第一本是《深入浅出数据分析》，两本书可以说是姊妹篇。
《深入浅出统计学》具有深入浅出系列的一贯特色，即认为深入浅出系列图书的每一位读者都是一位学习者，遵守将知识图形化、采用对话式的个性化风格、引导读者深入思考、牢牢吸引读者的注意力、影响读者的情感等约定。不过，这并不意味着无法捕捉到作者的个人特点。
与《深入浅出数据分析》喧嚣错杂的现场气氛相比，《深入浅出统计学》显示出一分属于办公室的宁静，由数据分析师整理好的数据就摆在那里，找到合适的方法进行演算成为工作的重点，这些方法包括：信息图形化、集中趋势的量度、分散性与变异性的量度、概率计算、离散概率分布、排列与组合、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、总体和样本的估计、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归。从开篇至收尾，这些方法由独自登场到联袂表演，从一支红杏出墙来到乱花渐欲迷人眼，徐徐揭开统计学神秘的面纱。作者充分利用几个活泼有趣的情境，淋漓尽致地发挥深入浅出系列反复阐述的特色，举重若轻、有条不紊地完成了这本篇幅长达717页、内容多达15章的作品。
身为译者，我当然有责任全力体现这样一部作品的风采。只是怎样一本译作才是好译作？这个议论伴随翻译这个营生的生而生，也许也只能伴随翻译这个营生的亡才会亡。与其孜孜不倦地讨论，不如做点切实的事情，向着好的目标接近。
在《深入浅出统计学》的翻译过程中，有两件工作可以斗胆请读者放心：
一是术语的翻译。所有术语都有合理出处，优先采用的参考资料是《GBT3358.1-2009统计学词汇及符号第1部分：一般统计术语与用于概率的术语》。为了方便读者研究，现已将此标准中的所有术语整理成《GB术语表》，见此链接：http：t.cnaO8vlq。除了少数几个例外，只要能在此标准中查到的术语，均优先使用。所提到的少数几个例外则是为了成全表述上的一致性和逻辑性，例如，range一词，未采用GB中出现过的极差，而是采用其他资料中出现的另一种说法全距，这是为了让与range有关的几个术语全距、四分位距、百分位距等保持和谐一致，便于理解和记忆。
二是标点符号和字体格式的认真使用：第一，统计术语首次出现时加粗，凸显这个术语，引起读者重视；第二，统计用语过于冗长时，为了避免这个用语与句子的其他组成成分混淆不清，也加引号进行提示，例如，第4章第133页上的停球结果为7；第三，提高破折号的使用频率，当前后两个句子有较为密切的因果联系时，即使原文未使用破折号，译文也改句号为破折号，以作提示。
遗憾的是，有极少量术语无法做到既坚持采用术语，又保持中文的流畅。这固然是由于我个人经验不足、能力有限，但中英文的习惯差异、技术类书籍对术语正确性和一致性的特定要求也是其中的原因。例如，expect译为期望，可是，当读到第5章中这是你每拉一次杆能够期望得到的收益是负数！这样的句子时，我们多少会觉得有些怪异在中文中，我们习惯于将期望这个词和美好的前景联系在一起，谁会期望自己的收益是负数？可是，如果将期望顺手改为预期以满足流畅性的需要，那么从技术的严谨性来看，并不是十分负责的做法。这样的词还有成功只要某件事情如期发生，都叫做成功，无论好歹。每到这种纠结时分，我往往按照个人意愿，任性地坚持直译。衷心希望这样的不足不会影响读者对统计学的兴趣和研究。
本书初稿提交后，在卢鸫翔编辑的热心联络下，以下素未谋面的专业人士参与了初稿试读，给出了宝贵的审定意见，现借译者序向以下热心人士致谢：
陈钢、高涛、江思源、梁涛、林宇、刘思喆、卢涛、孙强宇、魏太云、吴昕、徐旭铭、张伸
最后：
感谢电子工业出版社对我的信任。
感谢卢鸫翔、徐涛编辑对我的帮助和指教。
感谢家人对我的理解和支持，我爱你们。
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