统计学：实证与解析(第一版2012年) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 实证分析
• 解析统计
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 统计推断
• 回归分析
• 统计建模
• 高等教育

本书特色︰

　　．内容完备
　　本书共分为十四章，涵盖基本统计学所有领域，让读者在面临统计应用问题时，可从所学中找到解决方法。

　　．解说详尽
　　详细说明每一个基础学理、计算公式，甚至实务例子的背景来源、推导过程，以及解题方法，让读者能深刻且有效地学习。

　　．铺陈流畅
　　由于作者写作经验丰富、文笔流畅，故本书内容陈述相当顺畅，让人很容易理解吸收。

　　．应用广泛
　　作者本着多年教学与实务心得，并广泛蒐集各种应用问题于书中呈现，让读者体会统计方法的魔力。

　　．练习充实
　　本书各章节末附有大量习题，让读者有充分练习机会，更可从中发掘实用技巧。

作者简介

杨锦章

　　现职
　　中华大学应用统计系副教授兼系主任

　　学历
　　美国UNIVERSITY OF IOWA 统计博士

　　经历
　　中华大学应用数学系系主任
　　中央研究院数学研究所助理研究员

杨锦洲

　　现职
　　中原大学工业与系统工程系教授
　　中华民国品质学会理事长
　　中原大学品质研究中心主任

　　学历
　　国立交通大学管理科学博士

　　经历 
　　中原大学校友室主任
　　中原大学工业工程系系主任

统计学：概念、方法与应用（第二版） 作者： [此处可填入其他作者名，例如：张伟、李明、王芳] 出版社： [此处可填入其他出版社名，例如：现代教育出版社] 出版年份： [此处可填入新的出版年份，例如：2022年] --- 内容提要 《统计学：概念、方法与应用（第二版）》是一本面向理工科、商科、社会科学及文科等多个专业领域本科生和研究生的统计学教材。本书旨在系统地介绍统计学的基本原理、核心方法及其在实际问题中的应用。与侧重理论推导的传统教材不同，本版更加强调统计思维的培养、实际数据分析能力的提升以及对统计结果的批判性解读。全书内容覆盖描述性统计、概率论基础、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析、时间序列分析以及多元统计方法等关键领域，力求在深度与广度之间取得平衡，为读者构建坚实的统计学知识体系。 本书特色： 1. 强调应用与实践： 紧密结合现代数据科学的发展趋势，大量引入真实世界案例，涵盖金融、经济、生物医学、工程技术和社会调查等多个领域。 2. 注重统计软件操作： 全面集成当前主流统计软件（如R、Python（配合Statsmodels/Scipy）、SPSS）的操作指南和案例演示，确保读者能将理论知识快速转化为实战技能。 3. 概念清晰，逻辑严谨： 对核心概念（如随机变量、中心极限定理、p值、置信区间）进行深入浅出的阐释，辅以丰富的图表和直观解释，避免枯燥的数学推导，使初学者易于理解。 4. 双线叙事结构： 每个章节均采用“理论基础”与“实战演练”相结合的结构，先阐述统计学的基本逻辑，再通过具体步骤展示如何解决实际问题。 --- 详细章节目录与内容概述 第一部分：统计学导论与描述性统计 第1章：统计学的本质与数据类型 本章介绍统计学的基本定义、作用及其在现代决策制定中的地位。详细分类了定性数据与定量数据，以及尺度水平（名义、顺序、间隔、比率）。重点讲解了数据收集的方法、抽样的基本原则（简单随机抽样、分层抽样等）以及数据预处理的初步步骤。 第2章：数据的可视化与集中趋势度量 本章教授如何使用图形化工具展示数据分布特征。内容包括直方图、茎叶图、箱线图、散点图等。同时，系统介绍集中趋势的衡量指标：均值（算术平均数、几何平均数、调和平均数）、中位数和众数。强调在不同数据分布形态下选择合适的中心度量的重要性。 第3章：数据的离散程度与分布形态 本章关注数据的变异性。详细讲解极差、四分位距、方差和标准差的计算及其统计学意义。引入相对变异性的概念——变异系数。此外，介绍偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），帮助读者识别数据分布的对称性和集中程度。 --- 第二部分：概率论基础与随机变量 第4章：概率论基础 本章作为统计推断的基石。定义了概率的概念、样本空间、事件运算（并、交、补）。深入探讨条件概率、独立事件以及贝叶斯定理的原理与应用，为后续的概率分布学习打下基础。 第5章：离散型随机变量及其分布 介绍离散型随机变量的概念。重点分析二项分布、泊松分布和几何分布的特性、参数含义及实际应用场景，并提供相应的概率计算方法。 第6章：连续型随机变量与正态分布 详细阐述连续型随机变量的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。着重讲解正态分布（高斯分布）的特性、标准正态分布（Z分布）的应用，以及如何利用Z表进行概率计算和标准化处理。引入均匀分布和指数分布作为补充。 第7章：抽样分布与中心极限定理 本章是连接描述统计与推断统计的关键桥梁。解释抽样分布的概念，重点阐述中心极限定理（CLT）的强大作用及其对大样本推断的意义。介绍样本均值、样本比例的抽样分布。 --- 第三部分：统计推断 第8章：点估计与区间估计 本章开始正式进入统计推断。介绍估计量的优良性质（无偏性、一致性、有效性）。详细讲解大样本下总体均值和总体比例的置信区间的构建与解释，包括使用Z分布和t分布的情况。同时，介绍最小方差无偏估计（MVUE）的概念。 第9章：假设检验的基本原理 系统介绍假设检验的逻辑框架：建立原假设（H0）和备择假设（Ha），确定显著性水平（α），计算检验统计量和P值。深入讨论第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的权衡，并解释功效（Power）的概念。 第10章：基于Z和t统计量的假设检验 实践应用本章内容。详细演示总体均值（已知/未知总体方差）和总体比例的单样本及双样本检验过程。强调检验的前提条件（如正态性、独立性）。 第11章：卡方（$chi^2$）检验 介绍卡方分布的特性及其在拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence）中的应用。通过列联表分析两个分类变量之间是否存在关联。 --- 第四部分：回归分析与方差分析 第12章：简单线性回归分析 本章深入探讨两个定量变量之间的关系建模。讲解最小二乘法（OLS）的原理，拟合回归线的求解。重点分析决定系数（$R^2$）、回归系数的推断（t检验）和置信区间，并探讨残差分析（Residual Analysis）的重要性。 第13章：方差分析（ANOVA） 介绍方差分析的基本思想，即通过比较组间变异与组内变异来检验多个总体均值是否相等。详细讲解单因素方差分析（One-way ANOVA）的F检验原理和步骤。同时，简要介绍多重比较方法（如Tukey HSD）。 第14章：多元线性回归 将回归模型扩展到包含多个预测变量的情况。讲解多元回归模型的建立、解释回归系数的“在其他变量不变的情况下”的含义。讨论多重共线性、变量选择（逐步回归）以及模型诊断（如Cook距离）。 --- 第五部分：高级主题与现代统计方法 第15章：非参数统计方法 在数据不满足正态性或样本量较小时，介绍非参数检验方法，如符号检验（Sign Test）、Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验。 第16章：回归模型的扩展与广义线性模型（GLM）简介 探讨当因变量为二元或计数变量时的模型选择。简要介绍逻辑回归（Logistic Regression）用于分类问题，以及泊松回归（Poisson Regression）用于计数数据，为读者迈向更高级的计量模型打下基础。 第17章：时间序列分析基础 介绍时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、随机波动）。讲解平稳性概念、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的初步应用，为理解ARMA/ARIMA模型做铺垫。 --- 目标读者 所有需要使用统计学工具进行数据分析的大学本科生和研究生。 需要复习和巩固统计学基础知识的在职专业人士。 对数据驱动决策感兴趣的跨学科学习者。 附录 常用统计分布表（Z表、t表、$chi^2$表、F表） 统计软件（R/Python）基础命令速查手册 习题答案与解题思路 本书旨在确保读者不仅“会算”统计量，更能“理解”统计推断背后的逻辑和局限性，培养具备批判性思维的现代数据分析师。

第一章 描述统计
1－1 母体与样本
1－2 数据
1－3 离散数据之直方图
1－4 连续数据之直方图
1－5 属性数据直方图与柏拉图
1－6 枝－叶图
1－7 中心趋势之衡量
1－8 分散程度之衡量
1－9 百分位数与四分位数
1－10 盒须图

第二章 机率
2－1 机率的基本观念
2－2 随机实验与样本空间
2－3 事件及其运算
2－4 事件之机率及其性质
2－5 计算方法
2－6 条件机率
2－7 独立事件

第三章 随机变数及其机率分配
3－1 随机变数
3－2 离散随机变数之机率分配
3－3 连续随机变数之机率分配
3－4 期望值与变异数
3－5 动差与动差生成函数
3－6 马可夫不等式与谢比雪夫不等式

第四章 常用之离散机率分配
4－1 离散的均匀分配
4－2 伯努利实验与二项式分配
4－3 超几何分配
4－4 几何分配与负二项式分配
4－5 布阿松分配

第五章 常用之连续机率
5－1 连续的均匀分配
5－2 常态分配
5－3 指数分配与伽傌分配
5－4 其他的连续机率分配

第六章 多元机率分配
6－1 多元离散随机变数之机率分配
6－2 多元连续随机变数之机率分配
6－3 边际机率与条件机率
6－4 多元随机变数之期望值
6－5 随机变数的独立性
6－6 两随机变数的共变异数与相关系数

第七章 随机变数之转换与函数
7－1 单一随机分配的转换
7－2 二元随机分配的转换
7－3 随机变数之线性函数
7－4 应用在统计推论之相关分配

第八章 估计
8－1 点估计及其观念与性质
8－2 点估计之方法
8－3 区间估计及其基本性质
8－4 平均值μ之信赖区间
8－5 两个平均值之差的估计
8－6 母体比率p与比率之差(p1-p2)的估计
8－7 变异数及变异数之比的估计

附录

第九章 假设检定
9－1 假设检定：观念与定义
9－2 单一母体平均值之检定
9－3 两个平均值之差的检定
9－4 母体比率p与比率之差(p1-p2)的假设检定
9－5 变异数及变异数之比的检定假设
9－6 P值之检定假设

第十章 变异数分析
10－1 变异数分析之逻辑观念
10－2 单因子变异数分析
10－3 双因子变异数分析

第十一章 非参数检定
11－1 类组机率设定适合度检定
11－2 机率分配之适合度检定
11－3 同性质检定与独立性检定

第十二章 线性回归模式
12－1 回归模式
12－2 单一线性回归模式
12－3 有关叙述参数β1之推论
12－4 单一线性回归模式之估计与预测
12－5 多重线性回归模式
12－6 非线性回归模式

第十三章 六标准差与制程能力分析
13－1 6σ观念与应用
13－2 制程能力分析
13－3 CPK与制程良率

第十四章 管制图
14－1 何谓管制图
14－2 计量值管制图
14－3 计数值管制图
14－4 管制图之解读

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老實說，拿到《統計學：實證與解析》（2012年第一版）這本書，我對它的期待其實蠻複雜的。一方面，我希望它能成為我理解數據世界的敲門磚，另一方面，我又害怕它會像以往接觸過的許多學術書籍一樣，充斥著難以理解的理論和遙不可及的公式。書中的前半部分，關於「資料的整理與呈現」，我認為是比較容易入門的。像是長條圖、圓餅圖、盒鬚圖這些視覺化的工具，我雖然在大學時期就接觸過，但這本書的講解，讓我對它們的應用場景有了更深的認識。例如，什麼情況下使用長條圖最適合展示類別數據，什麼情況下又應該選擇盒鬚圖來比較不同組別的數據分佈。然而，當書本進入到「機率論」的部分時，我感覺腦袋的運轉速度明顯慢了下來。機率的加法法則、乘法法則，條件機率的定義，這些概念，我試圖去理解，但總覺得在實際應用中，我還是不太確定如何下手。尤其是在面對一些較複雜的隨機事件時，我會感到無從下手。書本裡提到了一些例子，比如抽球、擲骰子，這些都是相對簡單的場景，我尚能理解。但當書本開始討論「獨立事件」和「相關事件」時，我對如何判斷兩件事情是否獨立，以及這種判斷對機率計算有何影響，就感到有些模糊了。我希望書中能夠提供更多貼近實際生活、甚至是有趣的案例，來幫助我釐清這些抽象的機率概念，而不是僅僅停留在定義和公式的層面。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《統計學：實證與解析》（2012年第一版）的時候，我心裡其實蠻糾結的。畢竟，提到「統計學」三個字，對我這個文科背景出身的人來說，總是會聯想到密密麻麻的公式、冷冰冰的數字，還有讓人頭昏腦漲的各種圖表。不過，這本書的封面設計倒是挺吸引人的，有一種沉穩又專業的感覺，不像有些教科書那樣死板。翻開目錄，看到「描述性統計」、「機率」、「抽樣分配」這些熟悉的詞彙，腦袋裡就開始打結了。我記得以前在學校上課，統計學老師講到這些概念時，總是講得頭頭是道，但當我一個人面對題目時，卻是霧裡看花。尤其是在理解「中央極限定理」的時候，更是覺得一頭霧水，為什麼平均數的平均數會趨近於常態分配？這跟我們現實生活中的資料有什麼關係？而且，書中出現的那些專業術語，像是「信賴區間」、「假設檢定」、「p值」等等，每一個都像一道高牆，讓我望而卻步。我曾經試圖去理解什麼是「第一類錯誤」和「第二類錯誤」，但總覺得它們的區別很模糊，而且在實際的數據分析中，我到底該如何判斷什麼時候犯了哪一類的錯誤，也毫無頭緒。更別提那些迴歸分析、變異數分析這些進階的內容了，光看名稱就覺得壓力山大。我最怕的就是那些需要動手計算的題目，常常是公式記住了，但不知道什麼時候該用哪個公式，計算出來的結果也總是跟參考答案不一樣，那種挫敗感真的非常強烈。我真心希望這本書能夠用更貼近生活、更易懂的方式來解釋這些概念，而不是一味地堆砌理論和公式。畢竟，學習統計的目的是為了更好地理解和應用數據，而不是為了背誦一堆難懂的定理。

评分☆☆☆☆☆

關於這本《統計學：實證與解析》（2012年第一版），我認為它在「時間序列分析」的部分，對於我這樣一個初學者來說，是一個非常大的挑戰。書中提到，時間序列數據是指在不同時間點上收集的數據，例如股票價格、氣溫變化、經濟指標等等，而時間序列分析就是要從這些數據中找出模式、趨勢和週期性，並進行預測。我理解了「趨勢」、「週期」、「季節性」、「隨機波動」這些概念，也知道它們是構成時間序列數據的幾個重要組成部分。但是，當書本開始介紹「移動平均法」、「指數平滑法」，甚至更進階的「ARIMA模型」時，我就覺得自己好像進入了一個全新的世界，完全不知道如何入手。書裡會給出一些公式，展示如何計算這些平滑值或者預測值，但我常常覺得，這些公式背後的操作非常複雜，而且我無法直觀地理解它們是如何從原始數據中得出的。我更希望書本能夠提供一些實際的時間序列數據，並且一步步地展示如何應用這些分析方法，讓我在看到實際的數據和圖表時，能夠更清楚地理解這些統計概念。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：實證與解析》（2012年第一版）給我的感覺，就像是一個非常認真的老師，想把統計學的所有知識都塞進來。書裡關於「抽樣」的內容，我覺得還算比較容易理解，像是簡單隨機抽樣、分層抽樣等等，我大概知道它們的基本原理和差別。但是，當書本進入到「抽樣分配」這個部分的時候，我就有點跟不上了。為什麼需要「抽樣分配」？它和「母體分配」有什麼關係？書裡提到「中央極限定理」，雖然知道它很經典，但要我深入解釋為什麼樣本平均數的分配會趨近於常態，我還是覺得有些抽象。而且，書中在講解「點估計」和「區間估計」時，雖然提到了什麼是估計量、什麼是估計值，但對於如何選擇合適的估計方法，以及如何解釋估計出來的區間，我還是感到有些困惑。我曾經看過一些關於「信賴水準」的解釋，知道它和犯錯的機率有關，但具體到實際操作中，如何根據研究目的來設定信賴水準，以及如何解讀「95%信賴區間」的意義，我還是覺得有點一知半解。我希望書中能夠在這些地方，給予更多操作上的指導和更生活化的例子，讓我知道在什麼樣的情況下，我應該使用哪種估計方法，以及我得到的結果到底代表了什麼。

评分☆☆☆☆☆

對於這本《統計學：實證與解析》（2012年第一版），我最大的感受是，它好像在努力地想把統計學這門學科的「實用性」和「理論性」結合起來，但對我這個從未深入接觸過統計領域的讀者來說，這個結合點似乎並不是那麼明顯。書裡開頭部分提到了很多關於描述性統計的內容，比如平均數、中位數、眾數、標準差等等，這些概念我還算比較熟悉，因為在平時看新聞、聽報告的時候，經常會聽到這些詞。但是，當書本開始深入講解如何計算、如何解讀時，我就覺得有些吃力了。尤其是「標準差」這個概念，我總覺得它和「變異數」之間有著千絲萬縷的聯繫，但具體的計算和應用卻讓我感到困惑。書中舉了一些例子，比如班級的考試成績分佈，或者某個產品的銷售量波動，試圖說明這些統計指標的意義，但有時候，我覺得這些例子還不夠直觀，或者說，它們的「實證」部分確實展示了數據，但「解析」的部分卻沒有讓我這個門外漢完全領會到其中的精髓。舉例來說，當書本談到「離散型機率分佈」和「連續型機率分佈」時，我雖然理解了它們的區別在於變數的性質，但是對於泊松分配、二項分配這些具體的模型，我還是無法想像它們在實際情境中是如何被應用來預測或解釋現象的。我更希望看到一些更生動、更有趣的案例，能夠讓我在看到數據時，能夠立刻聯想到書中所學到的統計工具，並且知道如何運用它們來分析問題。

评分☆☆☆☆☆

對於《統計學：實證與解析》（2012年第一版），我特別想談談書中關於「多變量分析」的內容。我聽說過「多變量分析」在處理複雜數據時非常有用，因為現實世界中的很多現象，都不是單一因素造成的，而是多個因素共同作用的結果。書裡提到的一些方法，比如「主成分分析（PCA）」、「因素分析」、「判別分析」等等，光聽名稱就讓我覺得很高深。我理解主成分分析是用來降低數據的維度，從大量的變數中找出幾個重要的「主成分」。但是，如何選擇合適的主成分數量？如何解釋這些主成分的意義？我還是感到很困惑。同樣地，因素分析也是用來尋找潛在的「因子」，但我不知道如何確定這些因子的數量，以及它們到底代表了什麼。判別分析則是關於如何根據一系列變數來區分不同的類別。我希望能看到書中能夠用更淺顯易懂的語言，配合一些實際的案例，來展示這些多變量分析方法的應用。例如，在市場研究中，如何使用因素分析來找出影響消費者購買決策的關鍵因素；或者在醫療領域，如何使用判別分析來預測病人患病的風險。我希望能夠通過這些具體的應用，來加深對這些複雜統計方法的理解。

评分☆☆☆☆☆

我對這本《統計學：實證與解析》（2012年第一版）的體驗，總的來說，是一種「有點摸不著頭緒」的感覺。書本在介紹「變異數分析（ANOVA）」的時候，我確實看到了它可以用來比較多個組別的平均數，這聽起來很有用，因為在很多研究中，我們都需要比較不同處理、不同組別之間的差異。但是，當書本開始講解「F統計量」、「平方和（SS）」、「自由度（df）」這些概念時，我就覺得事情變得複雜起來。書裡有提到，F統計量是「組間變異」與「組內變異」的比值，這個概念我大概能理解，就是看組別之間的差異是否比組別內部的差異更大。但是，如何計算這些平方和，以及它們的數學原理是什麼，我就有點吃力了。而且，書中雖然給出了ANOVA的表格，但對於表格中各個數值的意義，以及如何從表格中判讀結果，我還是需要更詳細的說明。舉例來說，當我看到一個較大的F統計量，以及一個較小的p值時，我知道這意味著組間差異顯著，但這背後到底是如何推導出來的，我還是感到有些模糊。我更希望書中能夠提供一些實際操作的範例，最好是能結合一些統計軟體的輸出結果，讓我能夠看到書本理論與實際應用之間的聯繫。

评分☆☆☆☆☆

對於《統計學：實證與解析》（2012年第一版），我最有感觸的部分，大概是關於「假設檢定」的這幾章。雖然我一直聽說「假設檢定」是統計學的核心內容之一，但對我來說，這就像是一門「猜謎遊戲」，而且規則非常複雜。書裡介紹了「虛無假設」和「對立假設」，這我還能理解，就是設定一個我們要反駁的論點，然後找證據來支持另一個論點。但是，當進入到「顯著水準」、「p值」、「拒絕域」這些概念時，我就開始感到暈頭轉向了。為什麼會有一個「顯著水準」（alpha）？它的大小又是怎麼決定的？書裡提到，p值越小，我們越有理由拒絕虛無假設，但我總是搞不清楚p值到底代表了什麼。它真的是「犯錯的機率」嗎？還是「觀察到這樣極端數據的機率」？而且，當我們根據p值來決定是否拒絕虛無假設時，我總是擔心自己會犯「第一類錯誤」（誤拒虛無假設）或者「第二類錯誤」（未能拒絕真實的虛無假設）。書中舉了一些例子，比如檢定某種藥物的療效，或者比較兩組學生的學習成績。這些例子雖然提供了數據，但對於我這個初學者來說，如何將這些理論步驟應用到實際數據分析中，我還是需要更多的引導。我希望能看到更多詳細的步驟示範，以及對於每個步驟背後邏輯的深入解釋，這樣我才能真正掌握假設檢定的精髓。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：實證與解析》（2012年第一版），在提到「非參數檢定」時，讓我感覺到，原來統計學並不是只有「參數檢定」這一種方法。書裡介紹了像「卡方檢定」、「曼-惠特尼U檢定」、「威爾考森秩和檢定」這些方法，我知道它們適用於數據不符合常態分配或者變異數不相等的情況，這聽起來確實非常實用，因為在現實生活中，很多數據並不總是那麼「乖巧」。然而，當我嘗試去理解這些檢定的原理時，我就覺得有些吃力。例如，卡方檢定是如何判斷觀察頻率和期望頻率之間是否存在顯著差異的？曼-惠特尼U檢定又是如何利用數據的秩次來比較兩組樣本的，而不需要假設它們的分配形式？書裡會給出一些步驟和公式，但我總覺得，這些方法背後的核心思想，我還沒有完全抓住。我希望書中能夠在講解這些非參數檢定時，多提供一些與之對應的「情境」，讓我知道在什麼樣的實際問題中，我應該優先考慮使用這些方法，並且如何一步步地去實施它們，而不是僅僅停留在公式和結果的層面。

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這本《統計學：實證與解析》（2012年第一版）在講到「迴歸分析」的部分，讓我覺得既熟悉又陌生。熟悉是因為，在很多報告和研究中，我都會看到「迴歸」這個詞，也知道它是用來找變數之間的關係的。但是，當我翻開書本，看到「簡單線性迴歸」、「複迴歸」、「相關係數」、「迴歸係數」、「決定係數（R平方）」這些專業術語時，我就感到有些頭痛。書裡解釋了如何建立一個迴歸模型，來預測一個因變數如何隨著一個或多個自變數而變化。我理解了「迴歸線」的概念，也知道斜率代表著自變數每變動一個單位，因變數平均會變動多少。然而，當書本深入講解「最小平方法」來估計迴歸係數時，我就覺得數學推導有點難以消化。而且，書裡討論到「殘差分析」，來檢查模型的假設是否成立，這部分我更是覺得非常抽象。如何解讀殘差圖？什麼樣的殘差圖是「好」的？什麼樣的又是「不好」的？這些都讓我感到困惑。我希望書中能夠提供更多具體的案例，展示如何在實際數據中應用迴歸分析，並且更詳細地解釋如何解讀迴歸分析的輸出結果，特別是R平方的含義，以及迴歸係數的顯著性檢定，這樣我才能真正理解迴歸分析的價值。