编辑推荐
本书系统梳理362个基础概念，网罗统计学基础知识，内容丰富。
内容简介
本书通过大量统计图表和手绘插图，系统地介绍了统计学的基础知识和相应公式，讲解了各种统计方法及其应用场景，并使用R语言进行了简单实现。内容涉及概率分布、假设检验、置信区间估计、非参数方法和回归分析等。全书图文清晰直观，基础概念、统计方法和分析结果皆一目了然，是一本统计学入门佳作，旨在帮助读者学习并应用统计学基础知识，为今后的深入学习打下基础。同时，本书 还设有“统计学的历史”“伟人传”等专栏，趣味性十足。
本书适合所有对统计学感兴趣的读者阅读。初学者可以通过本书掌握基础知识，建立对统计学的整体印象；中级水平者可将本书用作参考手册，随时翻阅以便查漏补缺。本书还可作为统计学相关专业师生的辅助读物使用。
作者简介
作者栗原伸一，1966年出生于日本茨城县水户市，1996年获得日本东京农工大学研究生院农学博士学位。2015年至今担任日本千叶大学研究生院园艺学研究科教授。除统计学之外，还教授计量经济学、消费者行为理论等课程。
章节目录
版权信息
作者简介
前言
序章 统计学概述
0.1 何谓统计学
0.2 统计学可以做什么
第1章 描述统计学
1.1 各种平均数
1.2 数据的离散程度①：～分位数和方差～
1.3 数据的离散程度②：～变异系数～
1.4 变量的关联性①：～相关系数～
1.5 变量的关联性②：～等级相关～
第2章 概率分布
2.1 概率和概率分布
2.2 概率相等的分布：～均匀分布～
2.3 抛硬币的分布：～二项分布～
2.4 钟形分布：～正态分布～
2.5 无单位的分布：～标准正态分布～
2.6 掌握数据的位置：～σ区间～
2.7 分布的形态：～偏度和峰度～
2.8 随机事件的分布：～泊松分布～
2.9 同时处理多个数据：～卡方分布～
2.10 卡方值的比：～F分布～
2.11 代替正态分布：～分布～
第3章 推断统计学
3.1 通过样本获取总体的特征：～推断统计学～
3.2 巧妙估计总体参数：～无偏估计～
3.3 不受限制的数据个数：～自由度～
3.4 样本统计量的分布①：～平均数的分布～
3.5 样本统计量的分布②：～比例的分布～
3.6 样本统计量的分布③：～方差的分布～
3.7 样本统计量的分布④：～相关系数的分布～
3.8 与真值的差异：～系统误差和随机误差～
3.9 关于样本均值的两大定理：～大数定律和中心极限定理～
第4章 置信区间估计
4.1 有范围的估计①：～总体均值的置信区间～
4.2 有范围的估计②：～总体比例的置信区间～
4.3 有范围的估计③：～总体方差的置信区间～
4.4 有范围的估计④：～总体相关系数的置信区间～
4.5 通过模拟来估计总体参数：～自助法～
第5章 假设检验
5.1 判断是否存在差异：～假设检验～
5.2 两种假设：～零假设和备择假设～
5.3 假设检验的步骤
5.4 指定的值（总体均值）和样本均值的检验
5.5 假设检验中的两类错误：～第一类错误和第二类错误～
5.6 指定的值（总体比例）和样本比例的检验
5.7 指定的值（总体方差）和样本方差的检验
5.8 真的有相关关系吗？：～不相关检验～
5.9 平均数差异的检验①：～两独立样本的情形～
5.10 平均数差异的检验②：～两配对样本的情形～
5.11 比例之差的检验：～两独立样本的情形～
5.12 检验非劣效：～非劣效性试验～
第6章 方差分析和多重比较
6.1 用实验确认效应：～单因素方差分析～
6.2 多个样本的等方差检验：～Bartlett检验～
6.3 考虑个体差异：～配对的单因素方差分析～
6.4 找出交互作用：～双因素方差分析～
6.5 不可以重复检验：～多重性～
6.6 可重复的检验（多重比较法）①：～Bonferroni校正法和Scheffe法～
6.7 可重复的检验（多重比较法）②：～Tukey法和Tukey-Kramer法～
6.8 可重复的检验（多重比较法）③：～Dunnett法～
第7章 非参数方法
7.1 不依赖于分布的检验：～非参数方法～
7.2 品质数据的检验：～独立性检验（皮尔逊卡方检验）～
7.3 2×2交叉表的检验：～Fisher确切概率法～
7.4 独立的两组定序数据的检验：～曼-惠特尼检验～
7.5 配对的两组定序数据的检验：～符号检验～
7.6 配对的两组数值型数据的非参数检验：～威尔科克森符号秩检验～
7.7 独立的多组定序数据的检验：～Kruskal-Wallis检验～
7.8 配对的多组定序数据的检验：～Friedman检验～
第8章 实验设计法
8.1 费歇尔三原则①：～重复～
8.2 费歇尔三原则②：～随机化～
8.3 费歇尔三原则③：～局部控制～
8.4 各种实验配置
8.5 减少实验次数：～正交实验法～
8.6 正交实验法的应用①：～质量工程学（参数设计）～
8.7 正交实验法的应用②：～联合分析～
8.8 样本容量的确定方法：～功效分析～
第9章 回归分析
9.1 探究因果关系：～回归分析～
9.2 将数据套用到公式中：～最小二乘法～
9.3 评估回归线的精确度：～决定系数～
9.4 检验回归线的斜率：～t检验～
9.5 判断分析的准确度：～残差分析～
9.6 原因有多个时的回归分析：～多元回归分析～
9.7 自变量之间的问题：～多重共线性～
9.8 选择有效的自变量：～变量选择方法～
9.9 解释实质区别的变量①：～截距虚拟变量～
9.10 解释实质区别的变量②：～斜率虚拟变量～
9.11 二值变量的回归分析：～Probit分析～
9.12 分析事件发生之前的时间①：～存活曲线～
9.13 分析事件发生之前的时间②：～比较存活曲线～
9.14 分析事件发生之前的时间③：～Cox回归模型～
第10章 多变量分析
10.1 收集信息：～主成分分析～
10.2 发现潜在因素：～因素分析～
10.3 记述因果结构：结构方程模型
10.4 对个体进行分类：～聚类分析～
10.5 分析品质数据的关联性：～对应分析～
第11章 贝叶斯统计学和大数据
11.1 活用知识和经验的统计学：～贝叶斯统计学～
11.2 万能公式：～贝叶斯定理～
11.3 根据结果找原因：～后验概率～
11.4 使用新数据提高准确性：～贝叶斯更新～
11.5 大数据分析①：～大数据～
11.6 大数据分析②：～关联分析～
11.7 大数据分析③：～趋势预测和SNS分析～
附录A R的安装和使用方法
统计软件R
附录B 统计数值表（分布表）、正交表、希腊字母
统计学图鉴是2021年由人民邮电出版社出版,作者[日]栗原伸一，[日]丸山敦史。
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