文末送书 | 连续25年美国统计类教材排名第一,这本统计学神书中文版来啦!


你见过不断更新再版到第14版的统计学书吗?

我们说,评价一本书好坏可以参照的一个标准就是其再版次数,一本书可以出版到第14版,可见其畅销经典程度!

而且这本书连续25年在美国统计类教材排名第一已被翻译成多国文字,堪称国际版统计教材

这本神书就是《基础统计学(第14版)(双色)》

对每一位学习统计学的小伙伴来说,它就是案头宝典级的存在!




为什么学习统计学

统计学是我们认识外部世界的基本工具,无论是自然科学还是社会科学,都离不开统计学。

统计学与我们的日常生活息息相关,无论是投资、创业、就业、上学、就医,还是相亲、交友、结婚、生育,都会用到统计学的知识! 

善用统计学知识的人会更有智慧,能做出更好的人生抉择!

可以说,我们每个人都有必要学习统计学!

此外,华为董事长任正非先生说过:人工智能的基础是统计学!

因此,当前的AI时代更加凸显了统计学的价值!

它就像你迈进人工智能领域的第一道关卡,只有突破这道关卡,才能更好地前进!

我们现在正处于重大科技变革的前沿,本书中的内容正是这场变革的关键。

人工智能、机器学习和深度学习是数据科学的研究领域,而研究数据科学则需要统计学知识。

数据科学正在经历前所未有的蓬勃发展。

一些预测表明,在短短几年内,对数据科学的需求将增长33%,具备统计学技能的从业者将会出现严重缺口。

此外,过去的几十年已经证明,统计学对包括医学、法学、教育学、新闻学、经济学、自然科学、商业和问卷调查在内的众多学科领域仍然至关重要。

毫不夸张地说,现在开始学习统计学是一项非常明智的决定。

你不信吗?

那就来读读这本《基础统计学(第14版)》吧!




本书特色

本书通俗易懂、妙趣横生、案例精彩、数据丰富,且连续25年在美国统计类教材排名第一。

书中包括统计学在各个学科领域中的关键应用不限于自然科学、经济学、法学等,任何专业的学生都能在本书中找到与未来工作相关的实际应用。

本书从基础的统计学理论到实际的数据分析,每一章都是知识的珍宝等待着你的探索!


01. 200+案例讲解,有趣有料

作者花费数千小时收集的真实数据集配套200多个案例场景生动讲解知识点应用。

全书中94% 的示例和93% 的习题都来自真实数据。部分习题来自附录B中的46个数据集,其中20个数据集是第14 版新增的内容。

需要直接使用数据集的习题,一般可在每章习题集的末尾找到,并标有图标。

全书共有109 个小故事,用于突出现实生活中的主题,以及培养学生的兴趣。

 

02. 双色配图,易学易懂

误导性图片:

由于没有使用从0%开始的纵坐标

两个百分比之间的差值被严重放大

迪士尼乐园上午10点等候时间的箱形图

 

03. 附赠近300页的配套习题及答案

包括每章的习题+章节小测试+复习题+综合复习题+软件项目+大数据项目+小组活动题材!




读者定位

《基础统计学》适合任何专业的学生。

本书涉及少量的初等代数知识,因此建议读者至少完成一门初等代数的课程。

在通常情况下,本书介绍的内在基础理论并不像数学专业那样要求有严谨的数学证明。

当然,本书不是一本没有任何理论的“食谱”,而是会讲解重要统计方法背后的数学理论。




第14 版的目标

通过对批判性思维和统计软件的应用,以及对协调合作和沟通技能的培养,促进个人的进步和成长。

学习专业统计学家使用的最新和最佳的方法。

更新了美国统计协会(American Statistical Association,简称ASA)发布的《统计学评估和教育指导纲要》(Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education ,简称GAISE)中所建议的要点。

提供了大量新颖和有趣的数据集、示例以及习题。例如,与生物安全、网络安全、无人机和互联网流量等相关的数据集。

通过大量广泛的辅助材料以及电子资源,使得教学相长。


↑限时优惠↑




PaperWeekly携手博文视点送书啦!

在本文评论区留言+点赞

我们将随机抽取10位读者

包邮送出这本统计学重磅神书

活动截止时间为7月26日 12:00

届时请留意后台消息



 限时折扣,点击购书  





🔍
现在,在「知乎」也能找到我们了进入知乎首页搜索「PaperWeekly」点击「关注」订阅我们的专栏吧



······


相关推荐

  • ICML 2024 | 图上的泛化挑战:从不变性到因果性
  • 转行跳槽做量化一定要注意的几个大坑。
  • 超强图解 Pandas 18 招!
  • 不是付费订阅用不起,而是“开源平替”更有性价比
  • [开源]自主研发基于SpringBoot + Activiti 开发的轻量级工作流框架
  • 终于有人讲明白了,数据资产、标签体系、指标体系、数据体系与用户画像(附案例+资料下载)
  • 看完这篇文章还不懂K-means聚类算法,就来找我
  • 图解 Kafka 架构 | 为什么那么快?
  • 冯·诺依曼的传奇人生
  • 何为“用户画像(Persona)”,它在产品设计和市场研究中发挥了什么作用呢?
  • 开眼!!!CODESYS竟然支持这么多协议
  • 37.4K Star 万人选择!!!做数据面板,用这个UI准没错
  • 麻省理工开源:《理解深度学习》,有中文版了!
  • 物种多样性的后续,难绷······
  • 字节员工“跳槽”到上海市政研室
  • 胳膊肘往外拐?AMD的AI GPU助推器增加对英伟达的支持
  • CrowdStrike更新致850万Windows设备宕机,微软紧急救火!
  • 被 GPT-4o 的价格劝退了!
  • 程序员都干过哪些很刺激的事情?
  • 成都周报丨单季度收入50亿的药企,准备A+H双上市了