统计学典范(上) -一章一题完全掌握完全了解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 高等教育
• 教材
• 学习
• 考研
• 数据分析
• 统计方法
• 基础

　　本书内容大致分成两部分机率(上册)与统计(下册)；统计又可分成理论部分(统计推论)及应用部分。比较扎实的读法是先机率后统计(因为机率为因统计为果)；同样的，我们应先读理论统计再来应用统计。只是理论部分的取舍应该如何界定，就比较有选择性。

　　值得一提的是本书的第零章统计概论其内容不只用大家比较可以理解的语法及符号来表示；事实上，其内容也已经含概了整本书的内容。本书在第一章、第二章及第三章再用比较数理的写法重新写一遍。

　　作者执教多年，常发现有很多学生把统计学当作数学在推导，也有很多学生把统计学当作公式在背颂，此种过与不足的现象乃是因为同学对课程内容不够了解所致，希作者着作的问世可以补此种过与不足的现象。多看看、多想想才是读书人应有的态度，希望作者的着作能陪你一起成长。

由浅入深:

　　这是作者最大的用心处。

节奏明快:

　　由于定义清晰且证明过程严谨简洁，故不论读者或教者都可以很容易进入学习状况，因此对学习的时数分配很容易由自己掌握。

理论证明过程严谨简洁:

　　由于考虑到将来机率的应用，故本书对每个定理都会尽可能的以简单的型式加以证明并随后以例题说明该定理的内容或使用方式。

代表性:

　　例题及习题皆是精挑细选或刻意设计出来的。

本书特色

教你完全理解出题教授思维！
适合升硕士考生阅读，由补教名师撰写，告诉大家最正确有用的统计观念。

　　本书除了保持由浅入深、循序渐进外，最大的特色为:作者每一章都用一题题目将整个章节的内容(包含定义、定理)串联起来。虽说这是一本总复习的书，但书中的内容也会考虑一些基本观念及应用的议题，故很适合各阶层的读者，尤其是初学者。

　　本书以基本观念为主轴，适用于一般的管理科系之上课用书，或者升学考试(升硕士、插大)及高普考公职考试。

作者简介

黄龙(黄文隆)

学历
．清华大学数学系、清华大学应数研究所硕士班、博士班

资历
．东吴大学专任讲师15年

经历
．必成补习班、保成补习班及先登补习班

着作
．微积分
．线性代数(第二版)
．机率论(第二版)
．统计学
．高等统计之机率论
．高等统计之推论统计
．数理统计
．回归分析
．抽样方法(第二版)
．Roussas数理统计解答
．Ross机率论译

《深入浅出：现代统计方法与应用精要》 内容简介 本书旨在为读者构建一座连接理论与实践的坚实桥梁，系统而深入地剖析现代统计学的前沿理论与核心应用技术。我们摒弃了传统教材中晦涩难懂的纯数学推导，转而采用一种高度直观、注重案例驱动的讲解方式，力求让复杂的统计概念变得清晰易懂，使读者能够真正掌握统计思维，并将其有效应用于解决现实世界中的复杂问题。 本书的覆盖范围极为广泛，从统计学的基石——概率论与描述性统计出发，逐步深入到推断统计的核心领域，并涵盖了当今数据科学领域最受追捧的高级模型。全书结构严谨，逻辑递进，确保读者能够构建起扎实且连贯的知识体系。 第一部分：统计学的基石与数据叙事 本部分聚焦于统计学的基本概念和数据准备工作，这是所有高级分析的起点。 第一章：统计思维与数据生态 本章详细阐述了统计学区别于其他量化学科的核心价值——“处理不确定性”的能力。我们将探讨总体与样本的概念、抽样的重要性（包括随机抽样、分层抽样等方法及其优劣），以及如何从第一性原理理解变异性的来源。此外，本章还会引入数据伦理和隐私保护的初步概念，强调负责任的数据分析实践。 第二章：描述性统计的艺术与科学 描述性统计是数据“说话”的第一步。本章超越了简单的均值、中位数和众数，重点解析了集中趋势和离散程度的多种衡量指标及其适用场景。我们将深入探讨箱线图（Box Plot）在识别异常值和分布形态方面的强大功能，以及偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）如何揭示数据分布的非对称性和尖锐程度。图表展示方面，我们将详述直方图、频率多边形和散点图的最佳实践，确保数据可视化能够准确、无误地传达信息。 第二章的亮点在于： 强调“为什么”使用某种度量而不是另一种，并展示在特定业务场景下（如金融风险评估或质量控制）如何选择最合适的描述性统计工具。 第二章：概率论基础：不确定性的量化框架 虽然本书侧重应用，但坚实的概率基础不可或缺。本章将以直观的方式讲解条件概率、独立性、以及贝叶斯定理的精髓。我们不会进行繁琐的积分运算，而是通过大量实际案例，如经典的蒙提霍尔问题、事件的联合概率等，来阐释这些概念在风险分析中的实际应用。重点介绍离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型（如正态分布、指数分布）概率分布的特性及其在建模中的角色。 第二部分：推断统计的逻辑：从样本到总体 本部分是统计推断的核心，解释了如何利用有限的样本信息对未知的大群体做出可靠的结论。 第三章：抽样分布与中心极限定理的威力 本章的核心是揭示中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）的普适性力量。我们将通过模拟实验直观演示，无论原始总体分布如何，样本均值的分布都会趋于正态分布。这为后续的置信区间和假设检验奠定了理论基础。我们将详细区分标准误（Standard Error）与标准差（Standard Deviation）的区别与联系。 第四章：置信区间：精确估计的范围 置信区间（Confidence Interval）是对总体参数估计的更负责任的方式。本章将详细介绍如何为总体均值、总体比例和总体方差构建置信区间，包括使用Z分布和t分布的判断标准。我们将深入探讨置信水平（如95% vs 99%）的选择及其对区间宽度的影响，并强调区间估计相比点估计的优势。 第五章：假设检验的结构与逻辑 假设检验是统计推断的另一大支柱。本章系统梳理了零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的构建过程，并详细解释了P值的正确解读，划清P值与犯错概率的界限。重点剖析了第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）之间的权衡，以及统计功效（Power）在实验设计中的决定性作用。我们将覆盖单样本t检验、双样本t检验（独立样本与配对样本）以及方差比率检验（F检验）。 第三部分：模型构建与关系探究 本部分转向探究变量之间的关系，是应用统计学的核心领域。 第六章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较 方差分析（ANOVA）是处理三个或更多组别均值比较的有力工具。本章将从单因素ANOVA开始，深入解释F统计量的构建逻辑，即组间变异与组内变异的比值。随后，介绍多重比较（Post-hoc Tests）的必要性，如Tukey's HSD等方法，以避免在多重检验中提高I类错误率的风险。最后，简要介绍双因素及更复杂的分级方差分析。 第七章：简单线性回归：拟合直线与解释斜率 回归分析是量化关系的核心。本章从最基础的简单线性回归开始，详细讲解最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，以及如何解释截距和斜率系数。重点在于模型拟合优度的评估，如$R^2$（决定系数）的含义及其局限性。此外，本章会深入讨论回归的残差分析，这是判断模型是否有效的关键步骤。 第八章：多元线性回归：控制混杂因素 在现实世界中，一个因变量通常受多个自变量影响。本章将多元回归模型作为处理混杂变量的工具进行介绍。关键内容包括：如何解释偏回归系数（在控制其他变量不变的情况下），多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理方法，以及逐步回归法（Stepwise Selection）的选择标准和潜在陷阱。 第四部分：超越正态分布：非参数方法与现代回归 本部分拓展了分析工具箱，以应对非正态数据和更复杂的关系结构。 第九章：广义线性模型（GLM）导论 当因变量不是连续且正态分布时（如计数数据或二元/比例数据），标准线性回归不再适用。本章将引入广义线性模型（GLM）的概念，包括链接函数（Link Function）和指数族分布。我们将重点解析逻辑斯谛回归（Logistic Regression），用于处理二元结果（是/否，成功/失败），并详细解释Odds Ratio的实际意义。 第十章：非参数统计方法速览 当数据不满足正态性或方差齐性等严格假设时，非参数检验成为必需。本章介绍主要的非参数替代方案，如曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）替代独立样本t检验，克鲁斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis Test）替代单因素ANOVA，以及等级相关系数（如Spearman's Rho）的应用场景。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者“应用”统计学的能力。在每一章的最后，我们都附有详尽的“实践案例分析”环节，结合真实数据集，演示如何使用主流统计软件（如R或Python中的相应库）来执行计算和解读结果，确保理论学习能够无缝过渡到实际问题解决。本书结构清晰，侧重于方法论背后的逻辑推理，而非死记硬背公式，是统计学初学者向专业分析师迈进的理想阶梯。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学典范(上) - 一章一题完全掌握完全了解》，与其说是一本书，不如说是我一直以来寻找的那个“通关秘籍”。我是一名即将毕业的研究生，虽然研究领域和统计学息息相关，但每次在处理数据、解释结果的时候，总感觉自己像是蒙着眼睛在摸索。统计学的概念就像一团迷雾，虽然知道它们很重要，但总是难以真正地拨开云雾，看到清晰的景象。这本书的“一章一题”模式，对我来说就像是游戏里的关卡设计，学完一个关卡（一章），就必须通过一个挑战（一题），才能进入下一个关卡。我非常欣赏这种“即时反馈，即时巩固”的学习方式，它能有效地防止知识的遗忘和理解的偏差。我期望这本书能够深入浅出地讲解统计学的核心概念，从最基础的描述性统计，到更复杂的概率分布和抽样理论，都能做到清晰明了。而且，我希望它的题目不仅仅是为了考核，更是为了引导读者去思考，去理解这些概念的实际意义和应用场景。我最看重的是“完全掌握完全了解”这个承诺。对我来说，这意味着我不仅能熟练地运用统计软件进行分析，更重要的是，我能理解分析结果背后的统计原理，能够自信地解释我的研究发现，并且在面对复杂问题时，能够灵活运用统计学知识找到解决方案。我希望这本书能够成为我学术生涯中的一个重要助力，让我在统计学的道路上不再迷茫。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当初看到《统计学典范(上) - 一章一题完全掌握完全了解》这个书名，我的第一反应是“这个口气也太大了点吧！”“完全掌握完全了解”，这四个字，几乎是每个想在统计学领域有所建树的人的终极目标。但我又被“一章一题”这个设计吸引住了，总觉得它背后肯定是有什么不一样的方法论。我之前学统计，最怕的就是学完一堆理论，结果连个最简单的例题都不会做，或者做了也不知道自己为什么会做，只是死记硬背公式。这种学习方式，是最容易让人产生挫败感的。所以，我特别看重这本书能不能真正做到“理论联系实际”，并且是即时联系。我设想，当你学完一个概念，比如正态分布，它马上就会给你一道题，让你去计算某个概率，或者去解释这个概率的含义，通过这样一个小小的闭环，就把理论和应用连接起来了。我希望这本书的题目设计能够有梯度，从易到难，能够循序渐进地引导读者，而不是上来就给人一个“下马威”。而且，我特别想知道，它的“完全了解”到底能做到什么程度？会不会深入到统计模型的假设条件、方法的优缺点，甚至是一些前沿的统计思想？我希望它不是一本只讲“怎么做”的书，而是一本更深层次地解释“为什么这么做”的书。毕竟，真正的掌握，是能够举一反三，能够根据具体问题选择最合适的统计工具。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我看过不少统计学的教材，但总觉得它们要么过于理论化，公式堆砌，让人望而却步；要么过于浅显，只讲皮毛，无法深入理解。这次看到《统计学典范(上) - 一章一题完全掌握完全了解》这个书名，我抱着一种“试一试又何妨”的心态。我被“一章一题”的设计深深吸引，因为我一直认为，学习任何学科，尤其是像统计学这样偏重逻辑和应用的学科，光看不练是远远不够的。“一章一题”意味着你学完一个章节的内容，就能立刻通过一道题目来检验你的理解程度，并且在解决问题的过程中，加深对理论的认识。我希望这本书能够做到这一点，它不仅仅提供练习题，更重要的是，它提供的题目能够真正地覆盖这一章的重点和难点，并且有详细的解题思路和分析过程。更让我期待的是“完全掌握完全了解”这几个字。对我来说，“掌握”意味着我能熟练地运用这些统计方法，“了解”则意味着我能明白它们背后的逻辑、假设条件以及适用的范围。我希望这本书能够帮助我建立起扎实的统计学基础，让我能够自信地去分析数据，解读结果，并且在需要的时候，能够深入研究更高级的统计方法。它不仅仅是知识的传递，更是一种能力的培养，一种思维方式的建立。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学典范(上) - 一章一题完全掌握完全了解》，光看名字就有一种“想要征服”的冲动。作为一名一直对统计学感到“心有余而力不足”的学习者，我尝试过很多方法，但总是卡在某个阶段，无法实现真正的“融会贯通”。我理解“一章一题”的设计，是将学习和练习紧密结合，而不是学完一大部分理论才开始做题。这种方式，就像是学游泳，你不能光听教练讲理论，必须下水去练，而且每次练完，教练都会及时给你反馈。我希望这本书能够做到真正的“及时反馈”，每一章的题目都能准确地检验读者对本章内容的掌握程度，并且题目本身具有代表性，能够涵盖该章节的核心知识点。我更看重的是“完全掌握完全了解”这个目标。对我而言，“完全掌握”意味着我能够灵活运用统计学工具解决实际问题，而不是只会套用公式。“完全了解”则需要我能够理解公式背后的数学原理，知道为什么这样做，以及在什么情况下这样做是合理的，什么情况下不合理。我非常期待这本书能够帮助我建立起一种“统计思维”，让我能够从数据的角度去思考问题，去发现规律，去做出更科学的判断。它不仅仅是一本工具书，更像是一位循循善诱的导师，引导我走出统计学的迷宫。

评分☆☆☆☆☆

拿到《统计学典范(上) - 一章一题完全掌握完全了解》这本厚重的书，感觉沉甸甸的，不仅是纸张的分量，更是知识的分量。我一直对统计学有一种又爱又恨的情感，爱它能够洞察事物的本质，恨它那些让人头晕目眩的公式和抽象概念。作为一名需要频繁接触数据分析的职场人士，我深知统计学能力的重要性，但每次学习的体验都不尽如人意，总是在某个点上卡住，然后就一蹶不振。这本书的“一章一题”模式，给我一种“对症下药”的感觉。我理解，这不仅仅是提供一些练习题，更是一种教学理念的体现：学以致用，即学即练，即练即巩固。我非常好奇，这本书会如何通过“一章一题”的设计，将复杂的统计学概念变得易于理解和掌握。它会不会提供详细的解题思路和技巧？会不会结合实际案例来解析题目？我希望它能做到这一点。另外，“完全掌握完全了解”这几个字，对我来说意义重大。它意味着这本书的目标不仅仅是让你“会做题”，更是让你“理解题”，理解它背后的统计思想，理解它在实际应用中的价值。我非常期待这本书能够真正地弥合我在统计学理解上的“断层”，让我能够自信地运用统计学来解决工作中的实际问题，而不是停留在“知其然，不知其所以然”的层面。它不仅仅是一本书，更像是我的一个陪练，一个随时可以问询的导师。

评分☆☆☆☆☆

我曾经因为统计学而感到非常沮丧，觉得那些公式和概念就像是一道道难以逾越的鸿沟。这次偶然看到了《统计学典范(上) - 一章一题完全掌握完全了解》这本书，它的书名就带着一种“征服”的意味，让我忍不住想要一探究竟。我特别喜欢“一章一题”这个设计，它给我的感觉是一种“高效学习”的模式。我理解，这种模式就是学完一小块知识，立刻通过一个相关的题目来巩固，避免知识的碎片化和遗忘。我希望这本书能够做到这一点，它不仅仅提供题目，更重要的是，它能提供清晰的解题思路和对题目背后统计原理的深入剖析。我尤其看重“完全掌握完全了解”这个目标。对我而言，“完全掌握”意味着我能够自信地运用统计学知识来分析数据、解读结果，解决实际问题。“完全了解”则意味着我不仅知道怎么做，更知道为什么这么做，理解其背后的逻辑和假设。我希望这本书能够帮助我建立起一个完整的统计学知识体系，让我能够将理论知识转化为解决问题的能力。它的排版和字体选择，也会影响我的阅读体验，我希望它能够做到清晰、舒适，让我能够沉浸在知识的世界里，而不是被排版所干扰。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在准备一项需要用到统计分析的研究报告，之前也零零散散地看过一些统计学的入门书籍，但总觉得抓不住重点，概念很多时候都是一知半解，尤其是那些概率和假设检验的部分，简直是我的噩梦。这次看到《统计学典范(上) - 一章一题完全掌握完全了解》这个书名，简直是心头一震，仿佛看到了救星。我一直觉得，学统计学最怕的就是“只知其然，不知其所以然”，你知道一个公式，知道怎么用，但就是不明白它背后的逻辑是什么，为什么这么设计。这本书的“一章一题”模式，让我眼前一亮。我理解这应该是一种非常扎实的教学方法，就是你学完一个概念，就马上给你一个对应的题目去练习，这样能够立刻巩固所学，而且通过练习，你自然而然就会去思考这个概念的实际应用和背后的原理。我非常期待，这本书能不能真正做到“完全掌握完全了解”。对我而言，“完全掌握”意味着我不仅能熟练运用统计方法，还能理解它们背后的数学原理和假设条件。“完全了解”更是深入一层，意味着我能解释为什么某个方法适用于某个情境，或者在什么情况下应该选择其他方法。我一直认为，统计学是一门非常实用的学科，它能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，做出更明智的决策。但前提是，你要真的理解它。我希望这本书能够循序渐进，从最基础的概念讲起，一步一步引导我进入统计学的殿堂。我对它的期望非常高，希望它能成为我学习统计学的“敲门砖”和“指路明灯”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我平常对统计学并没有太大的兴趣，总觉得它枯燥乏味，离我的生活很远。但是，随着工作越来越深入，我发现很多分析和决策都离不开统计学。我一直觉得，如果能把统计学学好，很多事情就会变得豁然开朗。当我看到《统计学典范(上) - 一章一题完全掌握完全了解》这本书的时候，我被它“一章一题”的模式吸引了，因为我比较“手残”，学东西如果不能立刻动手实践，很容易就忘记了。我希望这本书能够通过“一章一题”的设计，让我每学到一个小概念，就能立刻找到一个对应的题目去练习，这样不仅能巩固记忆，还能帮助我理解这个概念在实际中是如何应用的。我更看重它“完全掌握完全了解”的承诺。对我来说，“完全掌握”就是我能独立地运用统计学去解决问题，而“完全了解”则意味着我能明白为什么这么做，以及它的局限性。我希望这本书能够用最清晰易懂的语言，将复杂的统计学概念讲清楚，并且通过那些题目，引导我一步步地去思考，去分析，去理解。我希望它能够让我觉得，统计学并不是那么难以接近，它其实是一门很有趣、很有用的学科。这本书的封面设计虽然朴实，但给人一种沉稳、专业的感觉，这让我对它抱有很高的期待。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学典范(上) - 一章一题完全掌握完全了解》，光是书名就让人眼睛一亮，充满了“硬核”的学究气，也让人好奇它到底能“典范”到什么程度。我平常对统计学是既敬畏又头疼，每次看到那些公式和图表就头皮发麻，感觉自己永远也跟不上数学的节奏。但这次，我抱着试试看的心态入手了这本书，想看看它能不能真的让我“完全掌握完全了解”。打开书，扉页的设计就很有质感，不是那种随随便便的排版，字体大小、行距都很舒服，看起来就是一本用心的书。我先翻了翻目录，章节划分得非常清晰，每一章都对应着一类统计学的基础概念，比如描述统计、概率论基础、抽样分布等等，看起来逻辑性很强，不会让人觉得零散。最吸引我的是“一章一题”的副标题，这在教辅书中真的不多见，而且“完全掌握完全了解”这个说法，更是像给我打了一针强心剂，好像只要我跟着这本书的节奏走，就能把原本高不可攀的统计学变成自己的囊囊之辞。我本身是文科背景，对数字总是有种天然的距离感，尤其是一些高阶的统计方法，更是想都不敢想。但很多研究，无论是社会科学、市场分析，还是更偏向理工科的实验验证，都离不开统计学的支持。我一直觉得，如果能把统计学搞懂，很多问题就能看得更透彻，分析也更有说服力。所以，当我看到这本书的介绍时，就觉得它可能是我多年来寻找的那个“破壁者”。它的封面设计虽然简洁，但色调搭配很稳重，给人一种专业、可靠的感觉，这对于一本学术性的书籍来说，是非常重要的第一印象。我希望这本书不仅仅是停留在理论层面，而是能真正地将概念讲透，并且通过那些“一章一题”的题目，引导读者去实际应用，去理解统计学是如何解决现实世界的问题的。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学典范(上) - 一章一题完全掌握完全了解》，书名就给我一种“要来真的”的感觉。我一直认为，统计学是一门需要大量练习和思考的学科，光是看懂书上的理论是远远不够的。所以我看到“一章一题”的设计时，就觉得这可能是一本真正能够帮助我“学明白”的书。我设想，它会将每个概念都拆解得非常细致，然后在你刚学完的时候，就立刻给你一个相关的题目，让你去验证你的理解。这样的方式，能够有效地避免“假装学会”的情况出现。我最期待的是它能不能真正做到“完全掌握完全了解”。对我来说，这不仅仅是能够算出答案，更重要的是能够理解答案的含义，知道为什么这个答案是正确的，以及这个统计方法在实际应用中的意义。我希望这本书能够引导我去思考，去探索，而不是仅仅提供现成的答案。我希望它能够帮助我建立起一种“统计直觉”，让我能够从数据的表面看到更深层次的规律。它的内容深度和广度也是我非常关心的，希望它能涵盖统计学中最核心、最重要的一些概念，并且能够为后续的学习打下坚实的基础。