统计学(概要)热门题库 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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近几年来国家考试中统计学（概要）之命题在范围及难度上有扩大及加深的趋势。鑑于此，引发笔者撰写本书之动机，期望能提供读者增进解题实力的题库书。作者将历届试题依主题分成12章，各章依题型分为：选择观念题、计算演练题、精选试题，并加以难题解析。读者阅读此书不仅可以熟悉统计方法之应用，更能够了解命题趋势。由于考试型态及考题内容之改变，本次改版加入近年国家考试之重要题型以及经建行政与统计行政外其他类组考题，并于书末收录103及104年高普考及地方特考相关试题及解答，让同学可以轻松掌握最新的命题动态，以提供一本最有效之课外书帮助读者提升考试竞争力。

　　一、釐清基础观念建构
　　为各章中第一部分之选择观念题。此部分主要帮助读者复习基础观念，为正确之统计观念奠定基础。

　　二、增进推导计算能力
　　为各章中第二部分之计算演练题。详列解题关键及计算推导呈现方式，使读者可以演练答题技巧，增进解题实力。

　　三、掌握考题趋势
　　为各章中第三部分之高普考历届试题，希望读者经过第一及第二部分之基础练习后，能够再确实演练国考试题，以掌握考题趋势，于各考场中无往不利。

运筹学导论：决策与优化实践指南 本书概述 《运筹学导论：决策与优化实践指南》旨在为读者提供一个全面而深入的运筹学理论框架与实际应用指南。本书不仅涵盖了运筹学领域的核心概念和经典模型，更着重于如何运用这些工具来解决现实世界中复杂的管理和工程问题。我们相信，掌握运筹学思想，就是掌握了在不确定性和资源受限环境下做出最优决策的能力。 本书结构清晰，内容循序渐进，从基础的线性规划开始，逐步深入到整数规划、网络流、动态规划、排队论、库存管理以及现代的仿真技术。我们力求在理论的严谨性和应用的直观性之间找到完美的平衡点，使不同背景的读者——无论是商科学生、工程师还是数据分析师——都能有效地理解并应用所学知识。 第一部分：优化建模的基础与线性规划 本部分是全书的基石，重点在于建立“将实际问题转化为数学模型”的能力，这是运筹学思维的核心。 第一章：运筹学的本质与思维模式 本章首先界定运筹学的范畴及其在现代管理科学中的地位。我们将探讨决策制定的层次（战略、战术、操作）以及运筹学如何提供量化的支持。核心内容包括：确定性模型与随机性模型的区分，以及优化、约束和目标函数这三大要素在任何优化问题中的普适性。我们还将介绍构建模型的关键步骤，强调变量定义、约束条件的逻辑表达以及目标函数选择的艺术。 第二章：线性规划（LP）模型构建与代数求解 线性规划是运筹学中最成熟、应用最广泛的分支。本章详细讲解如何识别和构建一个线性规划问题。我们将深入分析资源分配、产品混合、运输计划等经典案例。在代数求解方面，我们将详细阐述图解法（适用于二维问题）的直观性，并为后续深入学习打下基础。重点在于理解可行域、最优解的存在条件和性质。 第三章：单纯形法（Simplex Method）的机制解析 单纯形法是求解线性规划问题的核心算法。本章将剖析其迭代过程，从一个初始可行基解出发，通过逐步移动到相邻的更优解，直至找到全局最优解。我们将细致讲解基变量、非基变量、检验数（Reduced Costs）的含义，以及如何执行行操作（Pivot Operation）。我们会辅以大量的图示和算例，使复杂的代数过程变得清晰易懂。同时，我们将讨论人工变量的使用（大M法和两阶段法）以处理初始无可行基解的情况。 第四章：对偶理论与敏感性分析 对偶理论是理解线性规划深层经济含义的关键。本章将阐述一个原始问题与其对偶问题之间的内在联系，包括解的互补松弛条件。对偶变量的经济解释——影子价格（Shadow Prices）——将被重点剖析，它揭示了资源约束的价值。随后，我们将深入进行敏感性分析，探讨参数（如资源限制或单位利润）微小变化对最优解和目标函数值的影响，这对于实际决策调整至关重要。 第二部分：进阶优化模型与应用 在掌握了线性规划后，本部分将引入更复杂、更贴近现实的优化场景。 第五章：整数规划（IP）与混合整数规划（MIP） 现实世界中的许多决策变量必须取整数（如：生产多少台机器、是否修建某个工厂）。本章将介绍整数规划的必要性，并重点讲解割平面法（Cutting Plane Method）和分支定界法（Branch and Bound Method）的求解机制。我们将展示如何处理二元变量（0-1变量）来表述逻辑约束，例如“如果A发生，则B必须发生”或“从集合中至多选择K个选项”。 第六章：网络流模型与应用 网络流是解决连接、分配和路径问题的强大工具。本章涵盖了最小费用最大流、最大流问题（如Ford-Fulkerson算法）以及最短路径问题（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法）。我们将通过物流配送、通信网络设计、人员调度等案例，展示网络流模型在基础设施优化中的核心作用。 第七章：动态规划（DP） 动态规划提供了一种将复杂问题分解为一系列相互关联的子问题的策略。本章将核心关注DP的“最优子结构”和“重叠子问题”这两个特性。我们将通过背包问题、最短路径的重新审视以及资源分配的阶段性决策过程，阐明如何定义状态变量、制定递归关系式，并使用表格法自底向上求解。 第三部分：随机性与不确定性下的决策 现实决策往往受制于不可预测的因素。本部分将引导读者进入处理不确定性的领域。 第八章：排队论基础与系统分析 排队论（或称等待线理论）是分析服务系统中效率和顾客体验的关键。本章介绍排队系统的基本构成要素（输入过程、服务过程、服务台数量等）。我们将详细分析最基本的M/M/1模型，理解其稳态概率、平均等待时间和系统容量的概念。同时，也将触及M/G/c等更复杂的排队模型，并探讨如何利用这些分析结果来优化服务资源的配置。 第九章：随机过程与马尔可夫链 马尔可夫链是描述系统随时间演化的随机过程的有力工具，特别适用于状态空间有限的情况。本章将介绍一步转移概率矩阵、状态分类（常返、瞬态）和稳态分布的计算。应用方面，我们将展示其在市场份额转移分析、可靠性建模以及作为更复杂随机模型（如基于马尔可夫决策过程）的基础。 第十章：库存控制模型 库存管理是影响企业现金流和运营成本的关键环节。本章系统地介绍了确定性库存模型（如EOQ经济订货批量模型）和随机性库存模型。我们将探讨固定订货量（Q）系统和固定订货间隔（P）系统，并讨论在需求不确定时，如何设置安全库存以达到预定的服务水平。 第四部分：仿真与启发式方法 对于那些数学模型过于复杂或难以求解的问题，本部分提供了替代的分析工具。 第十一章：离散事件仿真（DES） 仿真允许我们“构建”一个系统并在计算机中运行它，以观察其在不同参数下的行为。本章将介绍离散事件仿真的核心原理，包括系统状态、事件调度和随机数生成。我们将指导读者如何识别仿真模型的输入和输出，并解释如何利用仿真来测试不同运营策略的有效性，尤其是在处理非线性或高度随机的系统时。 第十二章：启发式方法与元启发式简介 对于NP-Hard问题，精确求解往往耗时过长。本章将简要介绍启发式（Heuristics）和元启发式（Metaheuristics）的概念，它们旨在快速找到高质量的近似解。我们将概述遗传算法（Genetic Algorithms）的基本思想，包括选择、交叉和变异操作，并简要介绍模拟退火（Simulated Annealing）的工作原理，展示它们在复杂组合优化问题中的应用潜力。 总结 本书最终目标是培养读者将复杂问题结构化、量化并最终求解的能力。通过对这些工具的系统学习和反复实践，读者将能够自信地应对资源受限环境下的决策挑战，实现效率的最大化和成本的最小化。本书不仅是一本教材，更是一本指导实践的工具手册。

第一章　统计概论
第二章　叙述统计学
第三章　机率概论
第四章　随机变数与期望值
第五章　间断型随机变数
第六章　连续型随机变数
第七章　抽样理论与抽样分配
第八章　估计
第九章　假设检定
第十章　实验设计与变异数分析
第十一章　无母数统计学
第十二章　回归分析
附　录　分配表
附　录　历届试题

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我一直对统计学有种“敬畏感”，觉得它离我很遥远，但又隐隐知道它在我们生活中扮演着极其重要的角色。这次看到《统计学(概要)热门题库》，感觉这个名字就非常接地气，完全不像那些枯燥的学术大部头。“概要”二字让我觉得它会提炼出最精华的部分，而“热门题库”则说明了它的实用性和针对性。我希望这本书能帮助我理解一些基础却又至关重要的统计学概念，比如“平均数”、“中位数”、“标准差”这些基本描述性统计量在实际应用中的意义。我更期待的是，它能通过一些“热门”的案例，来讲解如何运用统计学来分析现实世界中的问题。例如，如何解读新闻报道中的统计数据？如何理解民意调查的结果？如何在投资决策中运用统计学的原理？我希望这本书的语言风格能够轻松活泼，不要有太多晦涩难懂的专业术语，而是用通俗易懂的方式来阐述。如果能有一些图表或者图解来辅助说明，那就更好了。我希望这本书能成为我踏入统计学世界的第一块敲门砖，让我不再觉得统计学是高高在上的学科，而是能够运用它来更好地理解我们所处的世界，做出更明智的判断。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，掌握一门学问的关键在于理解其核心原理和实际应用。《统计学(概要)热门题库》这个书名，准确地击中了我的学习需求。“概要”意味着精炼与聚焦，而“热门题库”则指向了实践与应用。我希望这本书能够将统计学中最重要、最常被提及的概念，例如统计抽样、参数估计、假设检验、相关分析等，用一种清晰、逻辑严谨且易于理解的方式呈现出来。我尤其期待“题库”部分能够提供一系列精心设计的、具有代表性的问题，这些问题能够涵盖统计学在不同领域的实际应用，比如在商业决策、社会科学研究、医疗健康等领域。通过解答这些问题，我希望能够深入理解统计学原理如何被应用于解决现实世界中的挑战，并且能够学习到一套解决问题的通用方法论。我希望这本书能够帮助我建立起一种“统计思维”，使我能够更敏锐地发现数据中的规律，更准确地评估风险，并更明智地做出决策。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本好的统计学书籍，不仅要传授知识，更要激发学习者的兴趣和应用能力。《统计学(概要)热门题库》这个书名，就给了我一种“实用派”的感觉。“概要”表明它会提炼出核心内容，而“热门题库”则预示着它会聚焦于实际应用中的高频考点和难点。我希望这本书能够以一种生动有趣的方式，来讲解统计学中最基础却又最核心的概念，比如如何理解随机性和概率，如何区分相关与因果，以及如何进行有效的数据解读。我尤其期待“题库”部分能够提供一些具有挑战性但又贴近现实的案例分析，能够引导我思考如何运用统计学工具来解决实际问题。例如，在解读一篇关于气候变化的科学报告时，如何理解其中涉及的统计数据？在评估一项投资项目时，如何利用统计学来预测其风险？我希望这本书能够帮助我建立起一种“统计素养”，使我能够更加理性地看待和分析周围世界的信息，避免被不准确的统计解读所误导。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得统计学是一门既神秘又实用的学问，但光是看那些厚重的教科书，就让人望而却步。这次在网上偶然看到了《统计学(概要)热门题库》，它的名字非常直接，而且“概要”和“热门题库”的组合，让我感觉它不是那种纯理论的学术著作，而是更侧重于实用性和考点。我平时阅读和学习，更喜欢有明确方向的，这本书听起来就符合我的需求。我希望它能帮助我快速梳理出统计学的核心脉络，例如，像是回归分析、假设检验这些我经常在学术论文或者市场报告里看到的词汇，希望这本书能用比较浅显易懂的方式来解释它们的基本原理和应用场景。同时，“热门题库”这个定位，让我觉得它不仅仅是讲解概念，还会包含一些实用的练习题或者案例分析，这样我就可以检验自己的理解程度，并且知道哪些是比较常被考到或者在实际问题中比较关键的知识点。我希望这本书的讲解风格能够逻辑清晰，循序渐进，不要有太多的数学公式堆砌，而是更注重概念的理解和实际的应用。如果能有一些图表来辅助说明，那就更好了。毕竟，数据可视化对于理解统计学来说是至关重要的。我期待这本书能够成为我系统学习统计学的一个很好的起点，帮助我打下坚实的基础，并且能够自信地面对与统计学相关的问题，无论是考试还是工作中的应用。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对统计学的初印象一直停留在高中和大学里那些令人头疼的公式和计算。每次考试前临时抱佛脚，也只是记住了些皮毛，真正遇到实际问题的时候，还是不知道从何下手。《统计学(概要)热门题库》这个书名，听起来就有一种“直击痛点”的感觉。我特别欣赏“概要”这个词，意味着它不会把所有细节都铺开，而是提炼出最精华的部分，这对我这种时间有限的读者来说非常友好。而“热门题库”更是戳中了我的需求，我希望这本书能包含一些实际应用中的典型问题，并且提供解决这些问题的思路和方法。比如，在数据分析中，如何选择合适的统计方法？如何解读回归分析的结果？如何判断一个调查的统计显著性？这些都是我工作中经常会遇到的困惑。我希望这本书能用清晰易懂的语言，配以生动的案例，来解释这些概念，并且通过“题库”的形式，让我能够动手实践，加深理解。我尤其期待它能提供一些关于如何避免常见的统计误区的内容，因为很多时候，不懂统计的人往往容易被一些似是而非的数据所误导。这本书如果能做到这一点，那对我来说就是一本无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很吸引人，那种简约又带有知识感的风格，完全抓住了我这种想快速掌握统计学精髓的读者。我平常工作上偶尔会接触到一些数据分析的报告，虽然不要求我精通，但总觉得对里面的统计概念一知半解的，遇到一些术语就会有点头大。这次看到《统计学(概要)热门题库》，就觉得这名字听起来就很实在，好像能帮我把那些零散的知识点串起来，而且“热门题库”四个字更是点睛之笔，这不就是我最需要直接解决问题的学习方式吗？我特别期待这本书在讲解核心概念时，能用一些贴近生活实际的例子，比如我们常说的“民意调查的误差”、“抽样调查的可信度”，或者在投资理财方面，如何理解“风险评估”中的统计指标。我希望它能帮助我理解这些看似复杂的统计学概念，并能清晰地分辨出哪些是常见误区，哪些是真正重要的应用。毕竟，现代社会数据无处不在，不懂点统计学，感觉就像在信息洪流中失去了方向感。这本《统计学(概要)热门题库》让我看到了希望，我希望它能成为我打开统计学大门的钥匙，让我不再畏惧那些冰冷的数字，而是能运用它来更好地理解世界，做出更明智的决策。这本书的出现，对我来说，就像是在迷雾中看到了一丝曙光，我迫不及待地想翻开它，去探索那些隐藏在数据背后的智慧，让统计学不再是高高在上的学术理论，而是触手可及的实用工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析怀有极大兴趣的业余爱好者，我一直在寻找能够帮助我快速入门并掌握核心技能的书籍。《统计学(概要)热门题库》这个书名，立刻吸引了我的目光。“概要”二字预示着它会浓缩知识的精华，而“热门题库”则暗示着它会关注最实用、最常见的应用场景。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，深入浅出地讲解统计学中的关键概念，例如概率论的基础、假设检验的原理、回归分析的应用等等。我尤其看重“题库”部分，我希望它能够提供一系列贴近实际生活的案例，并引导我如何一步步地运用统计学知识去分析和解决问题。例如，如何利用统计学来判断一个产品的市场潜力？如何理解科学研究中的统计显著性？我希望这本书能够帮助我建立起一种“用数据说话”的思维模式，并且能够自信地参与到关于数据的讨论中。如果书中能够包含一些关于如何避免常见统计误区的提醒，以及一些关于如何进行有效数据可视化的建议，那将会更加完美。我期待这本书能够成为我探索统计学世界的得力助手，让我在数据驱动的时代，拥有更强的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注科技与商业发展的人，我深知统计学在数据驱动时代的重要性，但现实中，真正能将统计学原理融会贯通并应用于实际问题的人并不多。《统计学(概要)热门题库》这个书名，恰恰点出了我一直以来所寻找的关键点——“概要”意味着精炼与核心，“热门题库”则暗示了其高度的实战性和针对性。我希望这本书能够以一种全新的视角来解读统计学，摒弃掉传统教材中冗长繁琐的数学推导，而是聚焦于概念的本质及其在不同领域的应用。我尤其期待它能在“题库”部分，提供一系列经过精心筛选的、具有代表性的案例，覆盖市场分析、风险评估、用户行为研究等热门领域。通过对这些案例的深入剖析，我希望能够学习到如何运用统计学的思维来识别问题、构建模型、解释结果，并最终指导实践。这本书的成功之处，我认为应该在于它能够将抽象的统计学概念，转化为具体可操作的解决问题的工具。我希望它不仅能提升我的统计学理论素养，更能增强我的数据分析能力，让我能够在这个信息爆炸的时代，更加游刃有余地解读和利用数据。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，统计学是理解现代社会运作的关键工具之一，但接触过几本相关的书籍后，都觉得要么过于艰涩，要么流于表面。《统计学(概要)热门题库》这个名字，乍听之下就充满了实用主义的色彩。“概要”意味着它会抓住重点，而“热门题库”则暗示了它会聚焦于那些最常被讨论、最常被应用的知识点。我个人的学习偏好是希望能够快速掌握核心概念，并且了解它们在实际生活中的应用。我希望这本书能够摒弃掉那些繁复的理论推导，而是用更直观、更易于理解的方式来讲解诸如概率分布、统计推断、假设检验等核心概念。尤其期待它能在“题库”部分，提供一些贴近实际工作场景的案例分析，比如如何利用统计学来分析市场趋势、评估产品风险，或者理解社会调查数据。我希望它能帮助我建立起一种“用统计学解决问题”的思维模式，而不是仅仅停留在知识的层面。我非常看重学习过程中的“实操性”，因此，如果这本书能够提供一些解题思路、方法论，甚至是代码示例（虽然我知道它可能不是一本编程书），那将会非常有价值。我希望这本书能够让我摆脱对统计学的畏惧感，并且能够自信地运用它来分析和解读身边的信息。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，要理解一个领域，最有效的方式莫过于从它最核心、最常见的问题入手。《统计学(概要)热门题库》这个书名，精准地抓住了我的学习痛点。“概要”表明它不会面面俱到，而是直击要害；“热门题库”则让我看到了快速掌握实用技能的希望。我希望这本书能够精选统计学中最重要、最基础的概念，比如描述性统计、推断性统计、相关性与因果性分析等，并用最清晰、最简洁的语言进行解释。我特别期待它在“题库”部分，能够提供一些能够引发思考的实际问题，例如，在解读一份经济报告时，如何分辨哪些数据是可信的？在进行一项市场调查时，如何避免常见的统计陷阱？我希望这本书的案例能够具有高度的代表性，能够让我举一反三，触类旁通。如果能够提供一些关于如何选择合适统计方法，以及如何解读不同统计结果的指导，那将是极大的帮助。我希望这本书能够让我摆脱对统计学的“望而却步”，而是能够将其作为一种强大的思维工具，来更好地理解和分析我身边的世界。