|
|
|
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）和弗雷德里克·莫斯特勒（Frederick Mosteller）共同撰寫。書中既強調進行有效資料分析所需的一系列哲學態度，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資料，然後問出正確的問題並選擇適當的技術去闡釋這些資料。
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“資料科學之父”，他提出的探索性資料分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是資料科學的鼻祖。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演算法，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“軟體”（software）一詞而聞名。
弗雷德里克·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系的創系者，並擔任首任系主任達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。
1. Approaching Data Analysis.
2. Indication and Indicators.
3. Displays and Summaries for Batches.
4. Straightening Curves and Plots.
5. The Practice of Re-expression.
6. Need We Reexpress?
7. Hunting Out the Real Uncertainty.
8. A Method of Direct Assessment.
9. Two-and More-way Tables.
10. Robust and Resistant Measures of Location and Scale.
11. Standardizing for Comparison.
12. Regression for Fitting.
13. Woes of Regression Coefficients.
14. Mechanisms Usually Operating in Linear Fitting.
15. Guided Regression.
16. Examining Regression Residuals.
