小说相关信息

书名： 深入浅出统计学

作者： 林逸飞

出版年份： 2023年

书籍简介：

《深入浅出统计学》是一本面向普通读者和初学者的统计学入门读物。作者林逸飞以生动有趣的方式，将复杂的统计学概念分解成易于理解的小片段，用日常生活中常见的例子帮助读者掌握统计学的基本原理和实际应用。书中不仅介绍了概率论、假设检验、回归分析等基础内容，还探讨了如何利用统计学工具解决现实问题。无论是对数据感兴趣的学生、职场新人，还是希望提升逻辑思维能力的普通读者，都能从这本书中受益匪浅。

自编目录章节

第一部分：统计学的起点

1. 统计学是什么？

- 统计学与生活的联系

- 数据的重要性

2. 数据的收集方式

- 抽样调查的奥秘

- 实验设计的基本原则

3. 数据的可视化

- 图表的魅力：条形图、折线图与饼图

- 如何解读数据分布

第二部分：概率论的基础

4. 什么是概率？

- 随机事件与不确定性

- 概率计算的规则

5. 条件概率与独立性

- 贝叶斯定理的应用

- 独立事件的意义

6. 随机变量与分布

- 正态分布的神奇之处

- 泊松分布的实际意义

第三部分：推断与预测

7. 样本与总体的关系

- 样本均值与总体均值的区别

- 中心极限定理的启示

8. 假设检验入门

- 原假设与备择假设

- P值的意义与陷阱

9. 置信区间的作用

- 如何衡量估计的准确性

- 实际案例解析

第四部分：回归与关联

10. 简单线性回归

- 回归方程的构建

- 斜率与截距的意义

11. 多元回归模型

- 多个变量的影响

- 共线性的挑战

12. 相关性与因果关系

- 相关并不等于因果

- 如何避免错误结论

第五部分：统计学的应用

13. 商业决策中的统计学

- A/B测试的逻辑

- 用户行为分析的技巧

14. 医学研究中的统计方法

- 临床试验的设计

- 数据驱动的医疗进步

15. 社会现象的量化分析

- 经济增长的预测

- 社交媒体舆情监控

结尾：统计学的未来

16. 大数据时代的统计学

- 机器学习与统计学的结合

- 数据科学的新趋势

这本书通过丰富的实例和清晰的讲解，让读者在轻松愉快的氛围中学到统计学的核心知识，并激发他们进一步探索这一领域的兴趣。