统计学(二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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◎ 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

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）》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☆☆☆☆☆

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。

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☆☆☆☆☆

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「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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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「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☆☆☆☆☆

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。