统计学(二版) 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
• 数据分析
• 统计方法
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 应用统计
• 统计推断

◎ 不需任何背景：
　　从根打造
　　从无到有
　　一针见血
　　一步到位
　　百脉全开
　　一通百通

◎ 对初学者：
　　直觉式地启发
　　清楚地推演
　　明白地学习

◎ 对学过『统计学』的人：
　　釐清基础的观念
　　了解根本的道理
　　正确地应用

作者简介

杨维宁 博士

学历：
　　国立清华大学 工业工程学士
　　美国俄亥俄州立大学 工业及系统工程硕士
　　美国俄亥俄州立大学 工业及系统工程博士

经历：
　　美国普渡大学客座助理教授
　　台湾科技大学资讯管理系副教授

专长：
　　系统模拟、应用统计、作业研究、随机程序、抽样理论、可靠度工程

探索数据世界的奥秘：统计学原理与应用（第三版） 作者： 张伟，李芳，王强 出版社： 经典教育出版社 出版年份： 2023年 页数： 680页 定价： 128.00元 --- 内容简介： 《探索数据世界的奥秘：统计学原理与应用（第三版）》是一本全面、深入且紧密结合现代数据实践的统计学教材。本书旨在为学习者构建坚实的统计学理论基础，同时提供丰富的实际案例和前沿的数据分析工具应用指导，使读者能够熟练地运用统计思维来理解世界、解决复杂问题。 本教材摒弃了传统教材中过于抽象和脱离实际的讲解方式，转而采用“理论驱动、案例支撑、工具结合”的教学策略。我们深知，在信息爆炸的时代，统计学不仅仅是数学公式的堆砌，更是一种强大的思维方式和决策工具。 第一部分：统计学基础与描述性分析（奠定基石） 本书伊始，首先对统计学的核心概念进行了清晰的界定，明确了描述性统计与推断性统计的界限与联系。 第一章：数据与统计思维 本章详细阐述了数据的类型（定性、定量、时间序列、截面数据等）及其在不同领域中的意义。重点引入了“变异性”这一核心概念，强调了统计学处理不确定性的本质。我们用生动的商业和科研场景，解释了为何需要统计学方法来避免片面认知。 第二章：数据的整理与可视化 这一章深入探讨了数据清洗和预处理的重要性。我们不仅教授了传统的频数分布表、直方图和箱线图的绘制方法，更引入了现代数据可视化工具（如使用Python的Matplotlib/Seaborn或R的ggplot2库）来创建交互式的、信息量丰富的图表。特别关注了如何识别和处理异常值（Outliers）及其对分析结果的潜在影响。 第三章：集中趋势与离散程度的度量 均值、中位数、众数等集中趋势指标的适用场景差异被细致区分。对于离散程度，标准差、方差、四分位数间距等概念的讲解，配以对“风险”和“稳定性”的统计学解释，帮助读者理解数据分布的形态。本章还包含了一小节对偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的介绍，为后续的正态性检验做铺垫。 第二部分：概率论与抽样分布（连接描述与推断） 统计推断的桥梁在于概率论。本部分力求在保证严谨性的前提下，使概率概念易于理解和应用。 第四章：概率论基础 涵盖了古典概率、条件概率、独立事件、贝叶斯定理等基础内容。通过大量的保险、医疗诊断和质量控制实例，展示了如何利用概率模型预测事件发生的可能性。贝叶斯方法的引入，体现了现代统计学对先验信息的重视。 第五章：随机变量与概率分布 详尽讲解了离散型随机变量（二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（正态分布、指数分布、均匀分布）。我们用大量篇幅聚焦于正态分布，阐述了其在自然现象和社会科学中的普遍性，并详细解释了Z分数标准化过程的意义。 第六章：抽样理论与中心极限定理 这是推断统计的基石。本章深入剖析了不同抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）的优劣。核心在于对中心极限定理（CLT）的深刻阐释——它如何保证，无论总体分布如何，只要样本量足够大，样本均值的抽样分布就会趋于正态，这为后续的点估计和区间估计提供了理论保障。 第三部分：统计推断的核心方法（决策的科学基础） 本部分是本书的重点，聚焦于如何根据样本信息对总体做出科学的判断。 第七章：点估计与区间估计 介绍了矩估计法和最大似然估计法的基本思想。更侧重于解释置信区间（Confidence Interval）的实际含义——它代表的不是总体参数的概率，而是重复抽样过程中区间包含真实参数的频率。针对不同场景（如总体均值、总体比例、总体方差）提供了实用的区间估计公式和操作步骤。 第八章：假设检验的基本原理 系统讲解了假设检验的“五步法”：建立零假设与备择假设、选择显著性水平 ($alpha$)、确定检验统计量、计算P值或拒绝域、做出决策。我们强调了第一类错误 ($alpha$) 和第二类错误 ($eta$) 的权衡，并深入探讨了统计功效（Power）的概念，指导读者设计更具说服力的实验。 第九章：基于大样本和$t$分布的推断 应用前述原理，详细推导和演示了对单个总体均值、两个总体均值差、总体比例和总体方差的单样本和双样本假设检验过程，包括配对样本检验。所有讲解都紧密结合实际案例，如A/B测试的有效性检验。 第十章：非参数检验方法 认识到并非所有数据都符合正态分布或方差齐性假设，本章介绍了非参数检验，包括符号检验、Wilcoxon秩和检验以及Kruskal-Wallis H检验，为处理非正态或有序数据提供了可靠的替代方案。 第四部分：方差分析与回归分析（关系建模） 本部分侧重于探索变量之间的相互关系，并建立预测模型。 第十一章：方差分析（ANOVA） 系统讲解了单因素方差分析（One-Way ANOVA）和双因素方差分析（Two-Way ANOVA）的原理和应用。着重解释了F检验的含义及其在比较三个或更多均值时的优势。附带了事后检验（Post-Hoc Tests）如Tukey HSD方法的应用指南。 第十二章：简单线性回归与相关性 本章从相关系数（Pearson's $r$）开始，探讨两个定量变量之间的线性关系强度和方向。随后，全面介绍最小二乘法（OLS）的原理，解释回归系数的含义、拟合优度$R^2$的解释，以及如何对回归模型进行假设检验（对截距和斜率的显著性检验）。 第十三章：多元线性回归分析 将回归模型扩展到多个自变量。重点讨论了多重共线性、交互项的引入、哑变量（Dummy Variables）在回归中的应用，以及如何逐步筛选最佳模型。本章还包含了模型诊断的实践环节，如残差分析，确保模型的有效性。 第五部分：高级主题与现代应用（展望未来） 最后一部分旨在拓宽读者的视野，介绍统计学在现代分析中的应用前沿。 第十四章：卡方检验与拟合优度 详细介绍卡方检验在处理分类数据时的应用，包括拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence），常用于市场细分和关联性分析。 第十五章：时间序列数据的初步分析 简要介绍了时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、随机波动）。重点讲解了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念，并简要介绍了平稳性检验（如ADF检验）的基本流程。 附录：统计软件应用指南（R与Python） 本附录不包含复杂的理论，而是提供清晰的、步骤化的软件操作指南，涵盖描述性统计、可视化、假设检验和回归分析等核心内容的实现代码和输出解读，确保学习者能立即将理论知识转化为实践能力。 --- 本书特色： 1. 理论与应用的无缝衔接： 每提出一个理论概念，立即配有至少一个跨学科的真实世界案例进行佐证和说明。 2. 强调统计思维训练： 不仅教授“如何计算”，更强调“为何这样做”以及“结果意味着什么”，培养批判性思考能力。 3. 数据科学前瞻性： 融入了数据清洗、可视化技术、以及对现代统计软件操作的指导，使教材内容紧跟行业发展。 4. 结构清晰，易于自学： 章节逻辑递进严密，大量使用图表和总结框帮助读者梳理知识脉络，适合本科生、研究生以及需要系统提升数据分析能力的专业人士自学和参考。 本书是您理解和驾驭复杂数据的强大指南。

第一章 机率与统计的分野与关系
第二章 机率
第三章 随机变数与机率分配
第四章 平均数与变异数
第五章 离散随机变数的机率分配
第六章 连续随机变数的机率分配
第七章 随机变数函数的机率分配
第八章 推论统计概论
第九章 参数估计
第十章 假设检定
第十一章 回归分析
第十二章 变异数分析

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（二版）》真的讓我在準備期末考時，有種撥雲見日的感覺。過去對於統計學的印象，總覺得是無盡的公式和枯燥的數字，但作者在這本二版中，巧妙地將理論與實際應用結合得相當緊密。例如，在講述假設檢定時，作者並沒有直接拋出一堆數學符號，而是先從一個貼近生活的例子切入，像是「某大學希望透過新的教學法來提高學生的數學成績，該如何驗證這種教學法是否有效？」這樣的開頭，馬上就引起我的興趣。接著，作者逐步引導我們理解什麼是虛無假設、對立假設，以及如何設定顯著水準。最讓我印象深刻的是，作者在解釋p值的意義時，用了「機率」和「證據強弱」來比喻，讓我這個數學底子沒有那麼強的學生，也能理解p值越小，代表我們拒絕虛無假設的證據越強。而且，書中許多圖表製作得非常精美，輔助理解效果一流，像是箱形圖、直方圖等，都清晰地呈現了數據的分布情況。我特別喜歡其中關於迴歸分析的部分，作者用非常生活化的語言解釋了斜率和截距的含義，並舉例說明了如何用迴歸模型來預測房價、學生的考試成績等，讓我不再覺得統計學離我們很遙遠。即使是二版，相較於一些同類型書籍，它的語言更加生動活潑，沒有過多的學術術語堆砌，這對於初學者來說，絕對是一本非常友善的入門書。書後的習題設計也很有層次，從基礎的計算題，到需要整合運用多種統計概念的應用題，讓我在練習過程中，能夠逐步鞏固所學。我還記得有一次，我對一個複雜的信賴區間計算卡關了很久，但翻回書中的相關章節，作者用清晰的步驟解說，並附上了範例計算，讓我茅塞頓開，順利解開了題目。總之，這本書真的讓我對統計學產生了濃厚的興趣，也大大提升了我學習的信心，非常推薦給所有需要學習統計學的同學。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（二版）》在「多變量統計」領域的介紹，雖然篇幅不算特別長，但其精煉度和引導性卻讓我印象深刻。作者並沒有試圖將所有多變量方法都一一列舉，而是聚焦於幾個最基礎且應用最廣泛的方法，例如「主成分分析（PCA）」和「因子分析（Factor Analysis）」。在講解主成分分析時，作者首先解釋了它「降維」的核心目的，也就是將高維度的數據壓縮到低維度，同時盡可能保留原始數據中的資訊。他用「壓縮圖像」或「提煉產品特點」的比喻，讓我們能直觀地理解PCA的應用。書中也詳細闡述了如何計算特徵值和特徵向量，以及如何根據特徵值的比例來決定保留多少個主成分。我還記得作者在講解因子分析時，將其與主成分分析進行了比較，強調了因子分析更側重於尋找潛在的、無法直接觀測的「因子」，來解釋變數之間的共變關係。他用「顧客滿意度調查」的例子，說明了如何透過因子分析，將許多零散的滿意度指標，歸納出「產品品質」、「服務態度」、「價格合理性」等幾個核心因子。書中也簡單提及了「集群分析（Cluster Analysis）」，用於將相似的樣本分組，並給出了一些應用場景，像是「市場區隔」。雖然這些多變量方法在本書中僅是初步介紹，但作者的講解方式，已經足以引發讀者對更深入學習的興趣。對於剛接觸多變量統計的讀者來說，這本《統計學（二版）》能夠提供一個清晰的入門指引，幫助你建立起對這些強大分析工具的基本認識。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（二版）》的內容真的讓我耳目一新，相較於我過去接觸過的許多統計學教材，它在「推論統計」的部分，給予了更多層次的探討。作者並沒有將重點僅放在公式的推導，而是更著重於統計推論的「邏輯」與「應用」。例如，在介紹「信賴區間」時，作者花了相當大的篇幅去解釋信賴區間的「意義」，以及我們如何解讀「95%的信賴區間」這個概念。他透過生動的比喻，說明信賴區間並非代表母體參數落在區間內的機率，而是指在重複抽樣的情況下，有多少比例的信賴區間會包含真實的母體參數。這個細膩的區分，對於釐清許多人對於信賴區間的常見誤解非常有幫助。書中關於「假設檢定」的章節，更是讓我印象深刻。作者將整個檢定流程，從建立假設、選擇檢定統計量，到計算p值、做出決策，都做了非常詳細的拆解。他特別強調了「第一類錯誤（α）」和「第二類錯誤（β）」的區別，以及如何透過控制顯著水準來平衡這兩類錯誤。我還記得作者在舉例說明時，引用了「刑事審判」的類比，將無罪推定比喻為虛無假設，將有罪判決比喻為拒絕虛無假設，這個生動的比喻，讓我一下子就理解了假設檢定的內涵。書中也涵蓋了許多重要的統計檢定方法，像是t檢定、卡方檢定、F檢定等，作者都詳細解釋了它們的適用條件和計算步驟，並提供了豐富的範例，讓我在實際操作時能夠得心應手。對於想要深入理解統計推論原理的讀者來說，這本《統計學（二版）》絕對是不可多得的寶貴資源。

评分☆☆☆☆☆

我手上這本《統計學（二版）》的質感非常不錯，厚實的紙張和清晰的排版，讓人在閱讀時有種愉悅感。作者在內容編排上也花了不少心思，循序漸進地引導讀者進入統計學的浩瀚世界。我尤其欣賞作者在「敘述統計」部分，對於數據整理與呈現的詳盡說明。例如，在介紹平均數、中位數、眾數時，作者不僅給出了公式，更深入地探討了它們各自的適用情境與優缺點。舉例來說，當數據中存在極端值時，中位數比平均數更能代表整體情況，這個觀念讓我受用無窮。書中對於「離散程度」的介紹也相當到位，像是全距、四分位距、變異數和標準差，作者都用淺顯易懂的比喻來解釋，讓我不再被一堆數字淹沒。我特別喜歡作者在講解標準差時，將其比喻為數據「離散」的平均距離，這個形象的比喻讓我一下子就抓住了重點。此外，書中關於「機率」的概念，也處理得非常紮實。作者從最基本的機率定義開始，逐步深入到條件機率、獨立事件、貝氏定理等，並透過大量的圖示和生活化的例子，讓這些看似抽象的概念變得具體可感。我還記得在學習「抽樣分布」時，作者引用了「樂透開獎」的例子，生動地解釋了為什麼即使母體分布不是常態，樣本平均值的分布也會趨近於常態，這讓我對中央極限定理有了更深刻的理解。書中的許多觀念，作者都花時間去闡述其背後的邏輯，而不是簡單地羅列公式，這對於真正理解統計學的核心概念非常有幫助。即使是初次接觸統計學的讀者，也能夠透過這本書，建立起穩固的基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（二版）》在「迴歸分析」這部分，著實讓我眼睛一亮。作者在講解「簡單線性迴歸」時，不僅給出了模型公式 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$，更深入地探討了如何估計迴歸係數 $eta_0$ 和 $eta_1$，以及這些係數的「解釋」問題。他用了大量的圖示來輔助說明，像是散佈圖、迴歸直線，讓我們能直觀地理解變數之間的線性關係。作者特別強調了「最小平方法」的原理，並解釋了為什麼這個方法能夠得到最佳的迴歸線。此外，書中對於「迴歸診斷」的講解也相當詳盡，像是殘差分析、影響點的判斷，這對於我們評估迴歸模型的適配度非常重要。我還記得作者在講解「複迴歸分析」時，進一步拓展了迴歸模型的應用範圍，討論了如何同時納入多個預測變數來解釋目標變數，並探討了多重共線性、變數篩選等議題。他用「預測房價」的例子，說明了房屋面積、地段、屋齡等因素如何共同影響房價，讓我們理解複迴歸的強大之處。書中還涵蓋了「虛擬變數」的應用，用來處理類別型預測變數，這在實際應用中非常常見。我印象特別深刻的是，作者在探討「交互作用」時，是如何解釋兩個預測變數的乘積項，能夠捕捉到它們之間的非線性關係。這本書讓我體認到，迴歸分析不僅僅是尋找一條線，更是理解變數之間複雜關係的重要工具。無論是學術研究還是實際應用，這本《統計學（二版）》在迴歸分析方面的內容，都提供了非常紮實且深入的指導。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（二版）》最讓我欣賞的一點，在於它「對真實世界的關懷」。作者在撰寫過程中，似乎時時刻刻都在思考，如何讓統計學這門學科，能夠真正地服務於我們的生活和社會。書中的許多例子，都緊密地聯繫著實際應用，從經濟學的市場分析、醫學的臨床試驗，到社會學的民意調查、心理學的行為研究，無不涉及統計學的應用。作者並非只是羅列這些應用，而是深入淺出地解釋，在這些情境下，統計學是如何被用來解決問題、做出決策的。我特別喜歡書中關於「機率與風險評估」的章節，作者透過保險、金融投資等例子，讓我們理解機率在量化和管理風險方面的作用。他用「預測天氣」的例子，說明了機率模型如何幫助我們做出更明智的決策。書中也探討了「數據倫理」與「統計誤用」的問題，提醒我們在收集、分析和解讀數據時，應當保持嚴謹和客觀的態度，避免因誤用統計方法而產生誤導性的結論。我還記得有一次，我看到書中在討論「問卷設計」時，是如何結合統計學原理，來確保問卷能夠有效地收集到有價值的數據。這種從源頭上就與實際應用相結合的寫作方式，讓我深刻地體會到，統計學絕非僅僅是課堂上的學問，更是推動社會進步的強大工具。這本《統計學（二版）》讓我看到了統計學的「溫度」與「力量」。

评分☆☆☆☆☆

我認為這本《統計學（二版）》在「時間序列分析」這個部分，展現了作者深厚的功力，也讓我對處理具有時間依賴性的數據產生了新的認識。作者從時間序列的基本概念出發，像是趨勢、週期、季節性和隨機變動，並透過圖形的方式，讓這些看似複雜的組成成分一目了然。我特別欣賞作者在講解「平穩性」時，用「數據的平均值、變異數和自相關性在時間上是否保持不變」來定義，這個清晰的描述，讓我能快速掌握這個重要概念。接著，書中引入了ARIMA模型，作者並沒有直接拋出公式，而是先從「自我迴歸（AR）」和「移動平均（MA）」這兩個基本模型開始，逐步建立起ARMA模型，最後再拓展到ARIMA模型。他詳細解釋了ARIMA模型中p、d、q三個參數的意義，以及如何透過自相關圖（ACF）和偏自相關圖（PACF）來判斷模型的階數。我還記得書中有一章，是關於「季節性ARIMA模型（SARIMA）」，用來處理具有明顯季節性變化的時間序列數據，作者透過生動的例子，比如「某產品的銷售量在特定月份會出現高峰」，讓我們理解SARIMA模型的應用場景。此外，書中也探討了「時間序列預測」的相關方法，以及如何評估預測模型的準確性，像是RMSE、MAE等指標。對於需要分析銷售數據、股票價格、氣象資料等具有時間序列特性的讀者來說，這本《統計學（二版）》提供的內容，絕對能夠幫助你建立起紮實的理論基礎和實用的分析技能。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（二版）》在「無母數統計」這部分的涵蓋和說明，讓我感到相當的驚喜。過去總覺得統計學離不開參數，但作者透過這個章節，讓我認識到在某些情況下，當我們無法滿足參數檢定的假設時，無母數統計方法就顯得格外重要。作者從「中位數檢定」開始，像是Wilcoxon符號檢定、Wilcoxon秩和檢定、Mann-Whitney U檢定等，都以清晰的邏輯和步驟來呈現。他詳細解釋了這些檢定的基本原理，以及它們對應的參數檢定方法，例如Wilcoxon秩和檢定就相當於獨立樣本t檢定。我還記得作者在講解「卡方檢定」時，不僅介紹了適合兩個分類變數關聯性的獨立性檢定，還深入探討了適合單一變數擬合優度的卡方適配度檢定。他透過實際的例子，像是「調查不同性別對某產品偏好的差異」，讓我們理解這些檢定的應用。此外，書中還介紹了Kruskal-Wallis H檢定，作為變異數分析的無母數對應方法，用來比較三個或更多獨立組別的中位數。我認為作者在這個章節中，特別著重於「為什麼」要使用無母數方法，以及「何時」使用它們，這對於初學者建立正確的觀念非常有幫助。書中的範例也都很貼近實際研究情境，讓我在練習過程中，能夠將理論知識與實際應用結合。對於想要擴展統計分析工具箱，或者在處理非常態分佈數據時，能夠有更多選擇的讀者，這本《統計學（二版）》的無母數統計章節，絕對是不可錯過的精彩內容。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《統計學（二版）》在「統計軟體應用」方面的建議和說明，即使篇幅不多，卻非常有價值。作者並沒有過多地介紹某一款特定軟體的詳細操作，而是更側重於「如何選擇合適的軟體」以及「在分析過程中應注意的事項」。他簡要提及了SPSS、R、Python等常用統計軟體的優勢和適用情境，並鼓勵讀者根據自己的學習目標和應用需求來進行選擇。書中也強調了「理解原理比熟練操作軟體更重要」的觀念，這點我非常贊同。軟體只是工具，如果對背後的統計原理一知半解，即使能操作軟體，也難以做出準確的分析和解釋。我印象深刻的是，作者在介紹範例數據時，會稍微提及使用的軟體，並引導讀者思考「為什麼要使用這個統計方法」，以及「如何從軟體輸出的結果中提取有用的資訊」。書中也提醒讀者要警惕「軟體陷阱」，例如隨意選擇不適合的分析方法，或者過度依賴軟體的自動化功能而忽略了對結果的批判性思考。此外，作者還鼓勵讀者善用線上資源，例如軟體的使用手冊、論壇討論，以及學術文獻中的案例分析，來不斷提升自己的統計分析能力。總體而言，這本《統計學（二版）》在軟體應用的部分，展現了一種「引導式」的思維，而不是「教學式」的技能傳授，這對於培養讀者獨立分析和解決問題的能力，具有長遠的幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（二版）》在「實驗設計」與「變異數分析（ANOVA）」這兩個領域的闡述，可以說是相當的精闢。作者在開頭就強調了，好的統計分析，往往源於好的實驗設計。他細緻地介紹了隨機化、對照組、重複等實驗設計的基本原則，並以實際案例來說明，一個精心設計的實驗，如何能夠減少偏差，提高研究結果的可信度。我特別喜歡作者在解釋「因子」與「水平」時，所使用的圖示，清晰地呈現了不同因子組合下的實驗處理。接著，在引入變異數分析時，作者並沒有直接跳到複雜的公式，而是先從「總變異」、「組間變異」和「組內變異」這三個基本概念出發，逐步引導我們理解變異數分析的核心思想。他用「找出哪些因素對結果影響最大」的思路，來解釋ANOVA的用途，讓我很快就掌握了其精髓。書中詳細介紹了一因子變異數分析、二因子變異數分析，甚至是包含交互作用的變異數分析。作者在講解ANOVA的F檢定時，也花了很大的篇幅去解釋F統計量的意義，以及我們如何利用它來判斷不同組別的平均數是否存在顯著差異。我還記得書中有一部分，是探討如何進行事後比較（post-hoc tests），例如Tukey's HSD檢定，作者不僅解釋了它的必要性，也詳細說明了計算步驟和結果的解讀。這對於我們在事後找出具體哪些組別之間存在差異，非常有幫助。總之，對於需要進行科學實驗、比較不同處理組別效果的讀者來說，這本《統計學（二版）》在實驗設計和變異數分析方面的內容，絕對能夠提供非常專業且實用的指導。