開本：16開 紙張：膠版紙 包裝：平裝-膠訂 是否套裝：否 國際標準書號ISBN：9787519296070 作者：（美）弗雷德裡克·莫斯特勒（Frederick 出版社：世界圖書出版公司 出版時間：2023年08月
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- 兩位數學大師的傳世名著，在書中你可以看到大師是如何經常停下來思考他們正在做什麼以及為什麼要這樣做。這本書也會讓你思考，並且會教你如何思考你的數據，然後問出正確的問題並選擇適當的技術去闡釋這些數據。
· 《Tukey統計學講義：數據分析與回歸》《Tukey統計學講義：探索性數據分析》兩書建議一起學習，感受大師的深刻思想。 內容簡介 本書是統計領域無可替代的經典教材，由兩位美國國家科學院院士師徒約翰·圖基（John Tukey）和弗雷德裡克·莫斯特勒（Frederick Mosteller）共同撰寫。書中既強調進行有效數據分析所需的一繫列哲學態度，也傳授能使其展現力量的實用技術。這本書會促使學生思考，並且會教學生如何思考手頭的數據，然後問出正確的問題並選擇適當的技術去闡釋這些數據。 作者簡介 約翰·圖基（John Tukey），世界著名數學家和統計學家，美國國家科學院和英國皇家學會的院士，美國科學最高獎——國家科學獎章（National Medal of Science）獲得者。他被後人譽為“數據科學之父”，他提出的探索性數據分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是數據科學的鼻祖。在數學尤其是統計領域有眾多名詞都是以他的名字命名的，比如Tukey range test、Tukey lambda distribution、Tukey test of additivity、Quenouille–Tukey jackknife、Teichmüller-Tukey lemma、Cooley-Tukey FFT algorithm、Blackman-Tukey transformation、Freeman-Tukey transformation、Siegel-Tukey test、Tukey-Duckworth test、Stone-Tukey theorem、Tukey trimean、Tukey mean difference plot、Tukey median、Tukey depth、Tukey biweight function、Tukey fences、Tukey window等。他提出的快速傅裡葉變換（FFT）是世界上使用最廣的算法，他獲得過IEEE最高榮譽獎章（IEEE Medal of Honor）。他還因創造出“比特”（bit）一詞和最早使用“軟件”（software）一詞而聞名。約翰·圖基（John Tukey），世界著名數學家和統計學家，美國國家科學院和英國皇家學會的院士，美國科學最高獎——國家科學獎章（National Medal of Science）獲得者。他被後人譽為“數據科學之父”，他提出的探索性數據分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是數據科學的鼻祖。在數學尤其是統計領域有眾多名詞都是以他的名字命名的，比如Tukey range test、Tukey lambda distribution、Tukey test of additivity、Quenouille–Tukey jackknife、Teichmüller-Tukey lemma、Cooley-Tukey FFT algorithm、Blackman-Tukey transformation、Freeman-Tukey transformation、Siegel-Tukey test、Tukey-Duckworth test、Stone-Tukey theorem、Tukey trimean、Tukey mean difference plot、Tukey median、Tukey depth、Tukey biweight function、Tukey fences、Tukey window等。他提出的快速傅裡葉變換（FFT）是世界上使用最廣的算法，他獲得過IEEE最高榮譽獎章（IEEE Medal of Honor）。他還因創造出“比特”（bit）一詞和最早使用“軟件”（software）一詞而聞名。
弗雷德裡克·莫斯特勒（Frederick Mosteller），哈佛大學教授，被認為是20世紀最傑出的統計學家之一。他曾師從約翰·圖基（John Tukey），後來成為哈佛大學統計繫的創繫者，並擔任首任繫主任達14年之久。他還擔任過美國統計學會、國際統計學會、國際數理統計學會、計量心理學會、美國科學促進會的主席。他是美國國家科學院、美國國家醫學院、美國人文與科學院、美國哲學會的院士。 目錄 Approaching Data Analysis.
Indication and Indicators.
Displays and Summaries for Batches.
Straightening Curves and Plots.
The Practice of Re-expression.
Need We Reexpress?
Hunting Out the Real Uncertainty.
A Method of Direct Assessment.
Two-and More-way Tables.
Robust and Resistant Measures of Location and Scale.
Standardizing for Comparison.
Regression for Fitting.
Woes of Regression Coefficients.
Mechanisms Usually Operating in Linear Fitting.
- Approaching Data Analysis.
- Indication and Indicators.
- Displays and Summaries for Batches.
- Straightening Curves and Plots.
- The Practice of Re-expression.
- Need We Reexpress?
- Hunting Out the Real Uncertainty.
- A Method of Direct Assessment.
- Two-and More-way Tables.
- Robust and Resistant Measures of Location and Scale.
- Standardizing for Comparison.
- Regression for Fitting.
- Woes of Regression Coefficients.
- Mechanisms Usually Operating in Linear Fitting.
- Guided Regression.
- Examining Regression Residuals.
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