統計學精要 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 精要
• 教材
• 學習
• 理工科
• 考研
• 自學

不需任何背景：
　　從根打造
　　從無到有
　　一針見血
　　一步到位
　　百脈全開
　　一通百通

對初學者：
　　直覺式地啓發
　　清楚地推演
　　明白地學習

對學過『統計學』的人：
　　釐清基礎的觀念
　　瞭解根本的道理
　　正確地應用

作者簡介

楊維寜

學曆
　　國立清華大學 工業工程學士
　　美國俄亥俄州立大學 工業及係統工程碩士
　　美國俄亥俄州立大學 工業及係統工程博士

經 曆
　　美國普渡大學客座助理教授
　　颱灣科技大學資訊管理係副教授

專長
　　係統模擬、應用統計、作業研究、隨機程序、抽樣理論、可靠度工程

現代經濟學中的計量經濟學：理論、模型與前沿應用 本書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且兼具實踐性的計量經濟學學習體驗。在全球化和大數據日益成為主流的當代經濟圖景中，計量經濟學不再僅僅是理論推導的工具，更是理解復雜經濟現象、預測未來趨勢並製定有效政策的關鍵學科。本書聚焦於現代經濟學研究中的核心計量方法，尤其強調理論基礎的嚴謹性與實際數據分析能力的培養。 第一部分：計量經濟學基礎與經典模型重構 本書的開篇部分將奠定堅實的計量經濟學理論基礎。我們從最基本的隨機變量、概率分布、大數定律和中心極限定理等數理統計概念入手，確保讀者對後續模型建立的統計學前提有清晰的認識。 綫性迴歸模型的嚴格審視 (OLS)： 經典的多重綫性迴歸模型（OLS）將被置於最嚴格的框架下進行檢驗。我們將深入探討高斯-馬爾可夫定理的假設條件——綫性性、外生性、同方差性、無序列相關性以及正態性。對於每個假設的違背情況，本書將詳盡闡述其對估計量（$hat{eta}$）的無偏性、一緻性和有效性的影響，並引入林德曼準則（Lindeberg Condition）在漸近性質中的作用。 異方差性與序列相關的處理： 針對現實數據中普遍存在的異方差（如金融時間序列的波動集聚）和序列相關（如宏觀經濟數據的自相關），本書將係統介紹廣義最小二乘法（GLS）和Cochrane-Orcutt迭代過程。在時間序列部分，我們將側重於Breusch-Pagan檢驗、White檢驗和Durbin-Watson檢驗的局限性與修正方法，如Newey-West標準誤的構建原理。 模型設定誤差與內生性問題： 這是計量經濟學實踐中的核心挑戰。本書將區分截距偏差（Specification Bias）和變量遺漏造成的設定誤差。內生性部分將深入剖析反嚮因果關係、遺漏變量偏差和測量誤差的後果。重點將放在工具變量（IV）法的理論基礎——相關性與外生性限製，並詳細介紹兩階段最小二乘法（2SLS）的實施步驟和有效性檢驗（如Sargan檢驗和間接最小二乘法）。 第二部分：時間序列分析的動態視角 現代經濟學分析高度依賴時間序列數據。本部分將係統梳理從描述性分析到復雜預測模型的全過程。 平穩性與單位根檢驗： 深入講解時間序列的弱平穩（WSS）與強平穩。單位根檢驗將聚焦於Dickey-Fuller (DF)、增廣迪基-福勒（ADF）檢驗，並區分隨機遊走與確定性趨勢的差異。我們將討論檢驗能力的局限性，並引入KPSS檢驗作為補充。 ARMA/ARIMA 模型的構建與優化： 詳細介紹自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）模型的識彆（ACF與PACF圖）、估計與診斷。對非平穩序列的處理，本書將重點講解積分（d）的確定過程，構建齣季節性與非季節性ARIMA模型的全流程。 協整理論與長期均衡： 對於多個非平穩序列，本書將引入Engle-Granger兩步法和Johansen協整檢驗，用以識彆變量間的長期穩定關係。嚮量自迴歸（VAR）模型將被用於分析多個變量間的動態交互作用，並引齣格蘭傑因果檢驗（Granger Causality）的嚴謹性討論。 波動率建模： 針對金融經濟學，本書將引入條件異方差模型。GARCH族模型（ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH）將被用於刻畫波動率的聚集性與非對稱性，為風險管理和資産定價提供量化工具。 第三部分：麵闆數據模型的進階應用 麵闆數據（Panel Data）結閤瞭時間和截麵信息，是捕捉個體異質性的強大工具。 固定效應（FE）與隨機效應（RE）模型的選擇： 本部分將對比分析FE、RE以及混閤迴歸模型的適用場景。重點講解如何通過Hausman檢驗來做齣模型選擇的統計依據，並深入探討FE模型對時點固定效應（Time Fixed Effects）的納入與解釋。 動態麵闆模型與係統GMM： 傳統的FE模型在處理序列相關和存在內生性時存在缺陷。本書將詳盡介紹Arellano-Bond的差分GMM（Difference GMM）和Blundell-Bond的係統GMM（System GMM）估計方法，重點闡述工具變量的構建邏輯（滯後值作為工具變量）以及檢驗工具變量有效性的Sargan/Hansen檢驗。 截斷與選擇模型： 討論在樣本選擇偏差（Sample Selection Bias）下，如Tobit模型（用於受限因變量）和Heckman兩階段模型（用於處理選擇性偏差）的理論基礎和實施細節。 第四部分：因果推斷的前沿方法論 現代應用計量經濟學的核心目標是從相關性中提煉齣可靠的因果效應估計。本書將花費大量篇幅介紹因果推斷的最新工具。 斷點迴歸設計（RDD）： 區分清晰斷點（Sharp RDD）和模糊斷點（Fuzzy RDD）。詳細分析局部平均處理效應（LATE）的估計，以及帶寬（Bandwidth）選擇對估計穩健性的影響。 雙重差分法（DID）的嚴格識彆： DID是評估政策效果的基石。本書將強調平行趨勢假設（Parallel Trends Assumption）的必要性，並介紹其檢驗方法，如多期DID模型與事件研究法（Event Study Methodology）。 傾嚮得分匹配（PSM）與閤成控製法（SCM）： PSM用於處理非隨機分配的處理，重點討論如何通過匹配來平衡協變量。對於涉及單一實體或地區的政策評估，閤成控製法（SCM）將被詳細介紹，它通過構建一個“閤成的對照組”來模擬反事實情景，極大地提升瞭因果識彆的可靠性。 實踐與軟件 本書的代碼實現部分將主要基於R語言和Stata軟件平颱，所有關鍵模型的估計、檢驗和模擬都將提供完整的、可復現的代碼示例。我們強調從數據清理、探索性分析到最終報告撰寫的全過程規範。 本書的目標讀者包括經濟學、金融學、公共政策、市場營銷等領域的碩士及博士研究生，以及需要掌握前沿計量工具的專業研究人員和數據分析師。通過係統學習，讀者將能夠獨立設計嚴謹的計量研究方案，並對復雜經濟數據進行高質量的因果推斷與預測分析。

第一章 機率與統計的分野與關係
第二章 機率
第三章 隨機變數與機率分配
第四章 平均數與變異數
第五章 離散隨機變數的機率分配
第六章 連續隨機變數的機率分配
第七章 推論統計概論
第八章 參數估計
九章 假設檢定

评分☆☆☆☆☆

第五段： 老實說，我本身並非統計學本科係的學生，所以對這門學科一直存有敬畏之心，總覺得它很難。這次為瞭工作上的需要，不得不硬著頭皮來學習。我之前嘗試過幾本入門的統計學書籍，但都因為內容太過學術化，或者例子太過專業，讓我讀起來非常吃力。直到我遇到瞭這本《統計學精要》，我纔真正體驗到什麼叫做「化繁為簡」。作者在書中大量運用生活化的例子，例如在講解「抽樣方法」時，他用「如何從一大箱蘋果中挑齣代錶性的樣本」來比喻，生動有趣，讓人一眼就能理解。在講解「假設檢定」時，他更是巧妙地運用瞭「一個小販賣餅乾，如何透過抽樣檢驗來判斷這批餅乾的品質」的場景，讓我們這些非統計專業的人也能輕易進入狀況。更讓我讚賞的是，書中對於一些比較抽象的概念，例如「信賴區間」，作者更是用「預測天氣」的比喻，讓我能夠更直觀地理解它所代錶的意義。這本書的編寫風格，完全打破瞭我對傳統統計學教科書的刻闆印象，它更像是一本引人入勝的科普讀物，讓我們在輕鬆愉快的閱讀中，不知不覺地掌握瞭統計學的精髓。

评分☆☆☆☆☆

第三段： 坦白說，我本來對統計學抱持著一種「能過就好」的心態，畢竟這學科對我來說，實在是太抽象、太遙遠瞭。但自從翻開瞭《統計學精要》這本書，我的想法徹底改變瞭！作者在書裡不斷強調統計學在我們生活中的應用，像是「如何看懂新聞報導中的數據」、「如何評估廣告中的宣稱」、「如何做齣更明智的消費決策」等等。這些例子都非常貼近我們的日常，讓我第一次感受到統計學的實用性。例如，書裡有一章在講「機率與風險評估」，作者用實際的彩券中獎機率和保險費率來舉例，讓我清楚地瞭解到機率的計算如何影響我們的決策。另一章在講「迴歸分析」，作者竟然用「房價與房屋麵積的關係」來做說明，這對我這個正準備買房的人來說，真是太有幫助瞭！以前覺得統計學很高深，現在纔發現，原來它就在我們身邊，默默地影響著我們的生活。這本書讓我對統計學產生瞭濃厚的興趣，也讓我開始思考，是不是應該更深入地學習這門學問，以便更好地理解這個世界。

评分☆☆☆☆☆

第四段： 我個人是個很重視學習效率的人，所以挑選教科書的時候，最看重的是「資訊的組織架構」以及「內容的精準度」。這本《統計學精要》在這兩方麵都做得非常齣色。它採用瞭一種「模組化」的學習設計，每個主題都獨立成章，但又彼此之間有關聯性，可以循序漸進地學習，也可以針對特定主題做重點複習。最讓我驚喜的是，作者在每個章節的結尾，都設計瞭「隨堂練習」和「課後習題」。這些習題不僅僅是重複公式的計算，更多的是需要我們思考和應用統計概念的題目。而且，書後附有詳盡的解答，並且針對一些比較睏難的題目，還提供瞭詳細的解題思路，這對自學來說，真的非常重要。我之前看過的統計學書籍，很多習題都是答案隻有一個數字，完全不知道自己是怎麼算對的，或者錯在哪裡。但這本《統計學精要》的習題設計，讓我可以清楚地知道自己的學習成效，並且及時糾正錯誤。這對於提升學習的信心和效率，有著不可估量的作用。

评分☆☆☆☆☆

第十段： 作為一名在學術研究領域奮鬥多年的學生，我對統計學的需求，除瞭基礎知識的掌握，更重要的是對「研究方法論」的理解。《統計學精要》這本書，在學術研究方麵，給瞭我很多啟發。作者在講解每一個統計方法的同時，都會深入探討其「背後的邏輯和前提假設」。例如，在講解「變異數分析 (ANOVA)」時，他不僅詳細解釋瞭如何計算 F 值，更重要的是，他強調瞭 ANOVA 的三個主要假設：獨立性、常態性和變異數同質性，並且解釋瞭這些假設的重要性，以及在違反這些假設時，應該如何處理。這對於我們在撰寫學術論文，進行研究設計時，是非常關鍵的。書中還有一部分專門講解「統計軟體的選擇與應用」，雖然內容簡略，但卻點齣瞭不同軟體在不同分析情境下的優勢，這為我未來在研究中，選擇閤適的分析工具提供瞭很好的指引。總體來說，《統計學精要》這本書，不僅是一本優秀的統計學入門教材，更是一本能夠引導我們進行嚴謹學術研究的工具書，對於任何想在學術領域有所建樹的人來說，都非常有價值。

评分☆☆☆☆☆

第八段： 作為一個長期在金融行業工作的人，數據分析能力是必不可少的技能。《統計學精要》這本書，對於我來說，簡直就是及時雨！它不僅提供瞭紮實的統計學理論基礎，更重要的是，它非常注重「實務應用」。書中的每一個章節，都連結瞭實際的金融市場案例。例如，在講解「時間序列分析」時，作者就以「股票價格的預測」為例，詳細介紹瞭ARIMA模型等常用的方法，這對我理解和應用金融數據非常有幫助。在講解「信賴區間」時，他也用「預測公司下一季度的盈收」來做說明，讓我們能夠更清楚地理解信賴區間的實際意義。而且，書中對於R語言或Python等統計軟體的應用，雖然沒有深入探討，但卻在每個章節的適當地方，提供瞭「軟體輔助」的提示，讓我們知道在實際操作中，哪些工具可以幫助我們更有效地完成統計分析。這本書讓我感覺，統計學不再是課堂上的學術理論，而是能夠直接應用於工作、解決實際問題的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

第九段： 我是一個比較「視覺化」的學習者，所以傳統的純文字教科書，我總是讀得比較吃力。《統計學精要》這本書，在這方麵做得非常齣色。它不僅在文字敘述上力求清晰易懂，更重要的是，書中「圖錶的運用非常豐富且恰當」。作者在解釋每一個統計概念時，都會搭配精心設計的圖錶，例如長條圖、圓餅圖、摺線圖、散點圖、箱型圖等等，讓抽象的概念變得具體可見。特別是在講解「機率分佈」時，書中齣現瞭大量的正規分佈、卡方分佈、t分佈的圖示，讓我能夠非常直觀地理解這些分佈的形狀和特性。另外，作者在講解「假設檢定」時，更是用「統計圖」輔助說明 P 值和顯著水準，讓整個檢定過程變得清晰明瞭。我認為，一個好的統計學教科書，除瞭內容要正確紮實之外，視覺化的呈現也是至關重要的。而《統計學精要》在這方麵，絕對是業界的佼佼者，它讓統計學的學習過程，變得更加輕鬆愉快，也更容易讓人掌握。

评分☆☆☆☆☆

第二段： 這本《統計學精要》的作者真的是太有心瞭！我之前學統計學，最頭痛的就是那些公式，每次看到一大堆符號就眼花撩亂，完全不知道它們代錶什麼意思，更別說要去理解推導過程瞭。但是這本書很不一樣，它在解釋每一個公式的時候，都會搭配非常生動的圖例和實際的例子。像是解釋標準差的時候，它沒有直接丟齣公式，而是用一個班級學生成績的分佈圖，讓我們直觀地看到數據的分散程度。又像是解釋假設檢定，它竟然用瞭一個「找毒蘋果」的類比，實在是太貼切瞭！這種「由淺入深、化繁為簡」的教學方式，真的讓我覺得統計學不再是冰冷的數字和符號，而是有血有肉、貼近生活的學問。而且，書裡麵有很多「重點提示」和「常見錯誤」的提醒，這些都是作者纍積瞭多年教學經驗的精華，能夠幫助我們避開許多常見的陷阱。我真的覺得，如果早幾年有這本書，我的統計學成績一定會好看很多。現在拿到手，感覺像是撿到寶一樣，迫不及待地想把它全部讀完，把這些重要的觀念都牢牢記在腦子裡。

评分☆☆☆☆☆

第六段： 我是一位在職進修的學生，平時工作已經很忙碌，所以每一次購買書籍，都必須非常謹慎，確保每一筆花費都是值得的。《統計學精要》這本書，絕對是我近期最滿意的一筆投資。它最大的優點在於「內容的廣度與深度兼具」。從最基礎的數據整理、圖錶呈現，到中階的機率分佈、假設檢定，乃至於進階的迴歸分析、時間序列分析，幾乎涵蓋瞭統計學學習者所需要的大部分重點。更難得的是，作者並沒有因為追求廣度而犧牲深度，書中的每一個觀念都講解得非常透徹，並且提供瞭足夠的理論依據和實際應用案例。我特別喜歡它在講解「迴歸分析」時，不僅僅是介紹瞭簡單線性迴歸，還觸及瞭多元迴歸和邏輯迴歸，這對於我未來在數據分析領域的工作，非常有啟發性。而且，書中的圖錶和錶格，都是經過精心設計的，清晰明瞭，能夠幫助我們快速理解數據的內涵。我現在每天下班後，都會花一些時間來閱讀這本書，感覺就像是在跟一位經驗豐富的老師對話，收穫滿滿。

评分☆☆☆☆☆

第一段： 哇！終於收到這本《統計學精要》瞭！我已經期待好久瞭，因為我最近在準備研究所的考試，統計學真的是一個繞不過去的坎。平常看坊間的參考書，總覺得要嘛太過艱澀，要嘛太過簡略，抓不到那種「精要」的感覺。這次看到這本書的介紹，說是「從基礎概念到進階應用，一次到位」，就覺得非常有希望。打開封麵，首先映入眼簾的是那種簡潔大方的排版，沒有過多的花俏裝飾，一看就知道是走實用路線的。翻到目錄，哇，真的蠻紮實的！從基本的描述性統計，像是平均數、中位數、標準差這些，到推論統計的假設檢定、信賴區間，甚至還包含瞭迴歸分析、變異數分析這些比較進階的內容。而且，每個章節的標題都寫得很清楚，感覺像是條理分明的地圖，引導讀者一步一步深入統計的奧秘。我最怕那種寫得雲裡霧裡，讓人看瞭更糊塗的書瞭。這本《統計學精要》光從目錄來看，就已經讓我燃起瞭學習的鬥誌。接下來，我打算先從第一章開始，仔細研究一下它對於「什麼是統計學」的定義和它在各個領域的應用，希望能夠建立起一個紮實的統計學觀念基礎。

评分☆☆☆☆☆

第七段： 說真的，我對統計學一直以來都有一種「既愛又怕」的感覺。愛它能夠幫助我們理解數據背後的奧秘，卻又害怕那些複雜的公式和抽象的概念。這一次，我抱著試試看的心理，入手瞭這本《統計學精要》。不得不說，這本書完全超齣瞭我的預期！它最大的特色，就是「學術性與趣味性完美結閤」。作者在講解每一個概念時，都會穿插一些引人入勝的小故事或者有趣的案例。例如，在講解「中央極限定理」的時候，他竟然用「大傢一起玩猜謎遊戲，看有多少人能猜中答案」來做比喻，瞬間就把一個艱澀的定理變得生動有趣。又比如，在講解「統計模型的建立」時，他竟然用「偵探辦案」的比喻，讓我們瞭解如何從各種線索（數據）中找齣關鍵的關聯性，進而建立一個能夠解釋現象的模型。這種「寓教於樂」的教學方式，讓我在閱讀過程中，一點都不感到枯燥乏味，反而充滿瞭探索的樂趣。我強烈推薦給所有對統計學感到卻步的讀者，這本書絕對能讓你重新愛上統計學。