快乐的音乐家/乐比悠悠大洋环游记（第1辑）下载 pdf 电子版 epub 免费 txt 2025

快乐的音乐家/乐比悠悠大洋环游记（第1辑）电子书下载地址

》快乐的音乐家/乐比悠悠大洋环游记（第1辑）电子书籍版权问题请点击这里查看《

快乐的音乐家/乐比悠悠大洋环游记（第1辑）书籍详细信息

ISBN：9787502796983
作者：暂无作者
出版社：暂无出版社
出版时间：暂无出版时间
页数：暂无页数
价格：8.20元
纸张：暂无纸张
装帧：暂无装帧
开本：暂无开本
语言：未知
丛书：暂无丛书
TAG：暂无
豆瓣评分：暂无豆瓣评分
豆瓣短评：点击查看
豆瓣讨论：点击查看
豆瓣目录：点击查看
读书笔记：点击查看
原文摘录：点击查看
更新时间：2025-01-09 19:33:52

内容简介：

暂无相关简介，正在全力查找中！

书籍目录：

暂无相关目录，正在全力查找中！

作者介绍：

暂无相关内容，正在全力查找中

出版社信息：

暂无出版社相关信息，正在全力查找中！

书籍摘录：

暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！

在线阅读/听书/购买/PDF下载地址：

在线阅读地址：快乐的音乐家/乐比悠悠大洋环游记（第1辑）在线阅读

在线听书地址：快乐的音乐家/乐比悠悠大洋环游记（第1辑）在线收听

在线购买地址：快乐的音乐家/乐比悠悠大洋环游记（第1辑）在线购买

原文赏析：

暂无原文赏析，正在全力查找中！

其它内容：

暂无其它内容！

精彩短评：

作者：束江涛发布时间：2021-05-23 20:22:52
之前觉得有视频了，这种文字和图片结合的讲运动的书应该没啥竞争力了，看到这本书才知道错了。很多冠军的动作照片，分析得很细，比看视频收获大多了，这本书值得多翻。
作者：kayoko 发布时间：2019-10-26 21:26:57
很多语法错误
作者：子睿同志发布时间：2024-01-25 01:38:26
读
作者：这位姑娘发布时间：2008-06-10 15:33:17
内容丰富幽默很受用
作者：sharon 发布时间：2018-03-23 10:41:50
世界是全息的，通过梦境，巧合，你可以读懂很多信息（很多灵修课程里会抽卡来分析潜意识也是这个原理），通过想象力和梦境的结合，甚至可以疗愈身体（其实也是冥想的原理）。
基本上唯物主义会觉得这是鬼扯；心灵领域研究深入的会觉得非常有趣，而且在生活中真的可以得到验证。
作者：Herak 发布时间：2022-05-01 22:13:17
案例代表性不错，分析也不错，快速翻阅一遍加深问题意识

深度书评：

浪漫爱情与兄弟大义
作者：菊人发布时间：2014-08-30 13:19:13
张恨水的《大江东去》，采取的言情小说套路，别具一番时代风味，闪现着传统的价值色彩。
小说可作三部分观之。第一部分，是军人江洪受好友孙志坚之托，在南京城沦陷之前，将孙妻薛冰如护送出城。在护送的过程中，两人发生了微妙的感情纠葛，薛冰如的热情更为浓烈一些。第二部分，孙志坚护卫南京，抵抗日军，九死一生的故事。第三部分，薛冰如见到从战场上脱险而归的丈夫，仍坚持与他离婚，意图与江洪结婚。但江洪拒绝了薛冰如，与好友孙志坚一同共赴战场。
这是一个典型的“关云长千里送嫂”的故事。传统社会大约有不少这样的现象：男性之间结成类血缘关系的同盟，时常互相支持照应；但这个同盟有时会遭遇来自男女之情的威胁，所以需要在物质上和道德伦理上强化兄弟的情义，而把男性和兄弟的妻子之间的感情视为不伦之恋，社会会对发生了这种恋情的双方给予极大的谴责。
江洪就是抗战背景下的“关云长”。
说是情感小说，张恨水主要渲染的是女方对男方的感情。男子那一方的感情，是“合理正当”的夫妻之情，对朋友之妻的侠义之情。当薛冰如一意孤行，放弃一切来找江洪时，江洪对她并无丝毫同情，反而怪她连累了自己：
“不是我引诱你，人家也说我引诱你。不是我欺骗志坚，人家也说是我欺骗志坚。天下人都像我一样，朋友还敢托妻付子吗？”
这段话很有趣。江洪闭口不谈自己对薛冰如是否有意，只是说他们之间的感情“不应该”发生，一旦发生，受到更大压力和谴责的必定是自己。又或者说，江洪的感情之有无、浓淡，根本只能受到兄弟之情的框架的束缚。伦理不允许，“自由的”男女之情，必然是没有的了。
在这层伦理上，张恨水又加上一层家国大义：“丈夫为国效力回来，你对他没有一点安慰，给予他的是和他离婚，增加他一种人心不可问的创痛，未免大拂人情。”
可见，那个时代的“言情小说”，于男女的浪漫爱情的描摹，实在是与当代的理解相去甚远了。薛冰如的“情不知从何起、从何生”，为情而甘愿放弃一切的处境，成为一种可笑的闲愁，是不可能被正经的男子所接受的。这类女子，做不了爱情生活中的英雄，她只是咎由自取，被滚滚东去的时代浪花抛下——
“冰如呆呆地向江心那只轮船看着，但是那船越走越远，缩成一点影子，漂到水田一些的里面去，那一缕苍烟，却还在云里盘旋着。”
全书笔记！！
作者：Hi 发布时间：2019-05-22 15:48:04
为了学统计同时看了《行为科学统计》、《行为统计学基础》、《商务与经济统计》、《深入浅出统计学》。都是好书，但推荐前两本。第三本对公式和过程解释得不是特别简单，最后的不够系统，但是对核心概念解释得比较好，我是拿来参考不懂的概念的。本文以《行为科学统计》为主进行梳理，主要是围绕假设检验以及检验方法。更基础的概念下一篇梳理。
支撑推断统计的学科是
概率论
（很重要！！），因此结论都是一定概率范围内的。
一、假设检验
含义
我的理解：
从一个总体中抽出许多个大小为 n 的样本，样本均值基本遵从正态分布（中心极限定理），定义 α 的概率为显著性水平，则认为大部分的抽样均值（比例为 1-α）在零假设（H0)定义的范围之内。而若某次抽样（实验抽样）均值出现在 α 对应的数值范围内，则与我的判断不符，拒绝 H0。
（α代表范围、分布概率，z代表距离）
这部分很重要，理解了就理解了统计学的核心思想。下面的各种方法都是基于这个概念。
《行为科学统计》的解释：
关键概念：
z-score：表示每一个数值（X值）在总体分布中的位置，即距离总体平均数多少个标准差。
中心极限定理：
对于任意平均数为 υ，标准差为 σ 的总体，样本大小为 n 的样本平均数分布具有平均数 υ，标准差 σ／√n（这货是根号），并且当 n 趋于无穷时，分布将趋于正态。
样本均值的标准误差
M表示样本分布平均数(注释见最后)，则M的标准误= σM= σ／√n(公式见p178)
样本平均数的 z-score: 表示从总体中多次抽样的到的多个样本均值 M 的分布，M 在此分布上的位置
标准误≠取样误差（因为它表示样本均值分布的离散度（距离平均值也是总体均值υ），而不是每次取样有可能产生的误差）
也可看作：样本与总体的差异／偶然误差
均值置信区间
两类错误
第一类错误：拒绝 H0 而 H0 为真，错误概率为α
第二类错误：不拒绝 H0 而 H0 为假，错误概率为贝塔
显著性水平：统计上的显著水平
1）表示了经处理后的样本和总体有显著差异，但不代表处理效应多大，只代表是否有效。 2）不一定是实质上的显著。因为它表示处理效应大于随机效应，随机性由标准误测得，当样本很大时，小的处理效应也可以是显著的。
处理效应科恩d
科恩 d 值=平均数差／标准差= (M-υ)/σ
步骤
声明 H0
声明 H1
确定合适的统计量
确定显著性水平
判别合适的抽样分布
确定拒绝H0的区域
总结和分析数据
二、统计方法
（一）、平均数检验：单样本
1、z 检验（总体方差已知）
z=(M-υ)/σM= (M-υ)/σ／√n
置信区间 υ=M±zσM
置信区间：已知α水平，可根据α／2求得标准正态分布（均值0，标准差1）的 z-score,（因为求区间，因此取α／2），再根据上面的公式求得置信区间。
2、t 检验（总体方差未知）
大多数情况下总体参数未知。xxx统计学家以 student 的化名发表了 t 分布。用样本方差估计总体方差。
公式
公式中的分母 sM 是一个估计的标准误，用估计的标准差 s 替代总体标准差 σ
s 如何计算呢？
总体方差 σ 平方=SS/n, SS=（总体每一数值-总体均值）的平方和，即总体数值与均值离差的平方和。
如下图是样本数值与均值的离差的平方和。它小于总体数值与均值离差的平方和。（因为总体的外延更大，会有极值没包含在样本内）
那么由于样本方差的分子小于总体方差的分子，在用样本数值估计总体方差时，改小分母，使估计精确。
因此用样本数值估计总体时，估计总体方差=s 平方=SS/n-1=SS/df
自由度：df=n-1
自由度：若一个数列15个数，平均数 u, 那么14个数可自由取值，由于均值确定，第15个数可得出，它是不自由的。因此自由度 n-1
t 分布的形态：接近于正态分布，样本越大，越接近正态分布
图
根据自由度、α值可得期望 t 值
置信区间（下述）
处理效应
科恩d值：估计的d值=平均数差／估计总体标准差=(M-υ)/sM r平方
根本假设
样本中的数值都是独立观测的样本来自的总体必须是正态分布（n很大时，误差不大）
（二）、平均数检验：双样本
1、独立样本检验
独立样本研究两个完全独立的样本。重复样本对同一样本使用不同的处理。
典型实验
研究两种教学方法的差异，一组同学使用方法一，另一组同学使用方法二。
公式
公式表示用样本均值的差异来评估总体均值的差异
双样本t检验公式含义
分母计算：
双样本t检验分母
分母 sp平方（合并方差）用两个样本平均方差来表示每个样本的方差
自由度=df1+df2=n1+n2-2
处理效应科恩估计d=平均数差／标准差
双样本t检验科恩
r 方，同单样本检验
根本假设每个样本中的观察都必须是独立的两总体都必须是正态分布，但样本量大时关系不大两总体方差相等
方差齐性检验：Hartley 检验
公式中的合并方差是两总体方差的均值，如果两总体方差不等，则这个值失去意义。
思路是：假设两总体方差相等，那么样本方差也近似。
k=独立的样本的个数（独立样本 t 检验中 k=2）
df=n-1 对于每个样本来说，自由度为 n-1 ( 如果两个样本样本数不同呢？）
求值：在α，k, df, 已知时可求的 Fmax 临界值，如果观测值大于临界值，则齐性假设无根据，小于则总体方差相等。（等于？）
若方差不等，可以进行方差修正《基础》306
检验一般步骤(待补充)
2、重复样本检验
典型实验
对一组同学先使用某种教学方法测验，再用另一种方法，看哪种方法测验结果更好。
缺点和解决
时间因素和顺序效应：两次测试在时间上不同，变化可能是由时间引起；由于顺序问题，第2次测验可能疲惫（例如教学方法类测验）
解决：尽量抵消平衡。例如对于教学方法一二的测试。第1组被试先一后二，第二组先二后一。
公式
通过计算每个被试两次测验的差值，以这个差值作为样本数值，求均值并与总体均值比较。可看作单样本检验。
D 表示差值，sMD=独立样本检验的公式
效应大小科恩估计d=样本差值平均数／样本标准差=MD/s r 平方，同单样本检验
检验一般步骤(待补充)
t 检验中总体均值的置信区间：
（三）、平均数检验：多样本方差分析
和t检验的区别：
可以测量多因素
可以既有因素，又有因素的 level
可以同时进行独立测量和重复测量
例如两组被试，每一组用不同的治疗方法（独立），每一组都在3个时间点测量（重复）
1、单因素：独立测量
典型实验：对3组样本，测量3种温度条件对学习成绩的影响
公式：F=组间方差／组内方差=MS间／MS内
MS间=SS间/df间 MS内=SS内／df内
MS 表示均方，理解为方差
公式含义：处理效应引起的效应+个体差异和偶然误差／个体差异和偶然引起的效应
处理效应是否比偶然引起的效应大
公式计算：
组内方差=每组各自SS和／每组各自df和（合并方差）
组间方差=SS总-每组各自SS和／组间df
总方差=SS总／df总
df总=N-1 N=各样本数总和
df组内=n1+n2+n3-k=N-k k表示处理条件或因素水平的个数在这个典型实验里 k=3
df组间=k-1=df总-df组内
F分布: 起始为0，趋近于1的有偏分布。越靠右概率越小。
显著性检验：已知α和分子分母的自由度，可算出F期望。若F观测大于他，则拒绝H0
处理效应
方差分析单因素独立测量效应公式.png
方差分析中用η平方表示
事后检验：检测到底哪些处理效果起作用
Tukey 检验
公式
几个样本大小（n）必须一样
已知k, df内，α，查表得 q
HSD表示差异显著时所得值，可比较每组样本均值差是否大于HSD
Scheffe 检验
最安全的事后检验
检验一般步骤
声明 H0
声明 H1
确定合适的统计量
确定显著性水平
判别合适的抽样分布（若n>30，误差不大）
确定拒绝H0的区域
计算总、组间、组内分别3个 SS 和 df -> MS组间、组内 -> F 值
若F显著，Hartley 检验方差齐性
方差齐性检验显著／不显著，先修正F，检验处理效应r方？
Tukey 事后检验
根本假设同 t 检验两个处理时 F=t方
2、单因素：重复测量
典型实验：测试不同分散注意力的情况对视觉任务的影响。对n个被试，要求在没有干扰、视觉干扰（闪光）、听觉干扰（噪音）时找出图片错误。考量3组处理，以处理为维度。
原理：
计算公式：F处理间／F误差 =处理效应+偶然误差
（没有个体差异）／偶然误差（没有个体差异）
SS被试间
Df被试间=n-1(n=被试数)
F 计算步骤
处理效应
Tukey /Scheffe 事后检验
同单因素，MS误差替代 MS处理内，df误差替代 df处理内
根本假定
每个处理条件里的观察必须是独立的每个处理内的总体分布必须是正态分布，但样本量大时关系不大每个处理的总体总体分布的方差是大体相当的协方差齐性，每个被试在每个处理条件中都保持一定的相对位置检验一般步骤
3、双因素／多因素
适用场景：考虑最简单的情况
双因素／只适用独立测量／样本大小相同／典型实验：3种温度和2种湿度对学习的影响，6种情况每种5个被试。
原理：
公式
FA=因素A方差均数／偶然误差
FB=因素B方差均数／偶然误差
FAB=不能用主效应解释的方差／偶然误差
计算步骤
计算总、处理间、处理内分别3个 SS 和 df
典型实验里，df总=30-1 df处理间=6-1 df处理内=5*6-6
计算因素A、B、交互作用AB分别3个 SS 和 df
dfA=A对应的行或列数-1 dfB同理 SSAB=SS处理间-SSA-SSB dfAB=df处理间-dfA-dfB
计算MS处理内、MSA、MSB、MSAB
计算FA=MSA/MS处理内 FB=MSB/MS处理内 FAB=MSAB/MS处理内
方差分析双因素计算.png
处理效应
因素A 同 B 的公式
事后检验？
根本假定:同单因素独立测量检验=t检验
检验一般步骤
三、相关（待补充）
附：统计学符号表
υ
σ
M: 代表样本分布平均数，理解为单次抽样的样本均值。一个总体的许多个样本，每个样本的平均数是一个M值