统计学(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数理统计
• 回归分析
• 抽样调查
• 假设检验
• 实验设计
• 统计建模

　　本书内容除涵盖商管、人文社会学院所需具备的统计基本知识外，同时深入浅出介绍统计公式的来源以及各种分配的推导，如：卡方分配、F分配、t分配等机率函数如何被推导出来，各种估计式的优缺点等。适合非数学相关科系学生，想深入彻底了解统计学知识之工具书与教科书，同时也适合数学相关科系惧怕艰深数学符号的学生使用。

　　为方便学习，本书于适当章节末安排了有关统计软体之操作作业与相关资料档，格式包含SPSS与EXCEL两套常用软体之格式，读者可借此练习统计相关软体之操作。并提供各章节习题练习本、计算机使用方法、部分题目之计算机操作过程，以及统计公式整理，读者可于博硕文化官方网站线上下载使用。

作者简介

李德治

　　现职：大叶大学资讯管理学系副教授
　　学历：国立中兴大学应用数学博士
　　研究领域与专长：数值分析、数学模拟、统计分析

林孟儒

　　现职：东海大学数学系兼任助理教授
　　学历：中兴大学应用数学博士

童惠玲

　　现职：大叶大学人力资源暨公共关系学系助理教授
　　学历：国立中山大学企业管理学系博士
　　研究领域与专长：统计分析、计量经济、财务数学、管理科学

好的，这是一份关于一本假设的、名为《现代金融市场分析与投资策略》的图书简介，其内容与您提到的《统计学（第二版）》完全无关，力求详实、专业，并避免任何人工智能生成痕迹。 --- 现代金融市场分析与投资策略 导言：驾驭复杂金融世界的罗盘 在信息爆炸与技术飞速迭代的当代，金融市场以前所未有的速度和复杂度演进着。从高频交易的微观结构到全球宏观经济的联动效应，投资决策不再是简单的经验判断，而是建立在严谨的理论框架、精细的数据分析以及对市场心理的深刻洞察之上。 《现代金融市场分析与投资策略》正是为追求卓越投资回报的专业人士、金融机构决策者以及高阶金融学子量身打造的一部集理论深度、实证分析与前沿应用为一体的权威著作。本书摒弃了过时和过于简化的模型，聚焦于当前全球资本市场中最核心的挑战、最前沿的工具，以及最有效的实践方法。我们坚信，理解市场本质，方能立于不败之地。 本书的结构经过精心设计，旨在构建一个从基础认知到高级应用的完整知识体系，确保读者能够系统性地掌握现代投资组合管理、风险对冲、资产定价以及新兴金融科技对市场结构的影响。 --- 第一部分：金融市场基础重构与分析框架 本部分着重于为读者奠定坚实的理论基础，并引入分析金融市场动态变化所需的现代视角。我们不会停留在传统的有效市场假说（EMH）的初级讨论，而是深入探讨其局限性，并引入行为金融学和异质信息模型来解释市场异常现象。 第一章：市场微观结构与交易成本 详细剖析现代交易所的订单簿机制、做市商制度的演变，以及不同交易场所（如ATS、暗池）对流动性和价格发现的影响。重点讨论了交易成本的构成——包括显性成本（佣金、印花税）和隐性成本（滑点、冲击成本），并介绍了先进的成本估算模型（如Almgren-Chriss模型在最优执行中的应用）。 第二章：资产定价的新视域：超越CAPM 本书深入审视了资本资产定价模型（CAPM）及其在现代环境下的局限性。核心内容转向多因子模型，特别是Fama-French三因子和五因子模型的实证检验与应用边界。此外，本书引入了更具解释力的基于风险溢价的模型，如基于消费或流动性稀缺性的定价框架，并讨论了如何利用机器学习方法识别新的、未被充分定价的风险因子。 第三章：宏观经济指标的“另类”解读 传统的经济指标（如CPI、失业率）分析已不足以应对全球化的不确定性。本章侧重于“另类数据源”在宏观预测中的应用，例如供应链数据、卫星图像分析、移动出行数据等。我们将探讨如何利用这些非结构化数据，结合时间序列分析，构建更具前瞻性的宏观经济情景预测框架，而非仅仅是对历史数据的回顾。 --- 第二部分：投资组合构建与风险管理前沿 本部分是本书的核心实践部分，它将经典的现代投资组合理论（MPT）与最新的优化技术和风险量化工具相结合。 第四章：现代投资组合理论的优化与扩展 本书超越了Markowitz的均值-方差优化，重点探讨了在约束条件复杂化（如交易成本、流动性约束、ESG要求）下的投资组合构建。我们详尽讲解了条件风险价值（CVaR）优化、风险平价（Risk Parity）策略的构建及其在全球资产配置中的实际表现，并引入了基于目标实现概率的优化方法。 第五章：压力测试与极端风险建模 鉴于近年来金融危机的复杂性，传统的VaR（Value at Risk）已显露不足。本章集中于极端尾部风险的量化。内容涵盖Copula函数在多变量依赖性建模中的应用、历史模拟与蒙特卡洛模拟在压力测试中的整合，以及如何设计和执行“黑天鹅”事件情景分析，确保投资组合在非线性冲击下的稳健性。 第六章：实证资产配置与战术调整 探讨如何将理论模型转化为可执行的配置方案。本章详述了长期战略配置、中期战术调整和短期动态对冲的决策流程。内容涉及如何根据市场动量、波动率聚类以及利率环境的变化，系统性地调整大类资产（股票、固定收益、大宗商品、房地产）的权重，并提供了一套基于结构化模型的动态再平衡规则。 --- 第三部分：衍生品工具与高级对冲策略 衍生品市场是风险转移与套利的核心场所。本部分深入分析了复杂衍生工具的定价、结构设计及其在风险管理中的战略应用。 第七章：利率和信用衍生品的结构化分析 聚焦于利率期权（如奇异期权、期权价差交易）的定价模型（如Hull-White、Libor Market Model的局限性讨论）。在信用领域，本书详细解析了CDS（信用违约互换）市场的功能、结构化信用产品（如CDO）的风险拆分原理，并探讨了当前全球信用评级体系面临的挑战。 第八章：波动率交易与不完全市场的对冲 波动率被视为一种独立的资产类别。本章系统介绍波动率微笑、偏度和期限结构的分析方法。重点讲解了VIX指数的构建原理、利用期权价差进行波动率套利（Variance Swap的定价与对冲），以及如何利用波动率前景对冲尾部风险或捕捉市场非对称性。 第九章：量化策略的实施与监管环境 讨论了量化对冲基金的常见策略，如统计套利（Pairs Trading的协整检验）、趋势跟踪与均值回归的稳健性检验。此外，本章也包含了对跨境交易的税务影响、监管资本要求（如巴塞尔协议对衍生品风险计提的影响）以及算法交易的延迟敏感性管理等实际操作层面的考量。 --- 第四部分：金融科技与未来投资图景 技术变革正在重塑金融服务的提供方式和市场效率。本部分关注量化工具的最新进展及其对投资理念的冲击。 第十章：机器学习在金融决策中的应用 本书详细介绍了监督学习（如分类与回归模型）和非监督学习（如聚类分析）在预测股票收益、识别异常交易和构建因子模型中的应用。重点在于特征工程（Feature Engineering）的构建、模型的可解释性（如SHAP值）以及如何避免过度拟合（Overfitting）这一量化研究中的核心陷阱。 第十一章：区块链、代币化与去中心化金融（DeFi） 分析分布式账本技术对传统清算、托管和资产所有权带来的潜在颠覆。本章探讨了证券型代币（STO）的法律与技术挑战，并对DeFi协议（如AMM、稳定币）的风险暴露进行了结构化分析，评估其作为传统投资组合补充或替代工具的潜力与风险。 第十二章：投资组合的回溯测试与前瞻性评估 一个好的策略必须经受住历史的考验。本章提供了构建稳健回溯测试环境的最佳实践，包括如何处理样本选择偏差（Selection Bias）、前视偏差（Look-ahead Bias）以及如何利用“样本外（Out-of-Sample）”数据进行策略的真正有效性验证。最终目标是确保投资策略不仅在历史数据上表现出色，更能在未来的、未知的市场条件下持续创造价值。 --- 结语：从知识到洞见的转化 《现代金融市场分析与投资策略》不仅仅是一本教科书，更是一份系统的思维工具箱。它要求读者积极参与，挑战既有假设，并将理论与日益复杂的现实数据相结合。掌握本书内容，意味着您将拥有在当前及未来金融市场中做出审慎、系统且高效投资决策的核心能力。 本书适合对象： 投资组合经理、风险控制官、资产配置顾问、金融工程研究生、以及所有致力于在高度竞争的金融领域寻求长期竞争优势的专业人士。

第0章 统计学需用到的基础书学常识
第1章 统计学概论
第2章 常用的统计图表
第3章 常用的统计量数
第4章 机率
第5章 机率分配
第6章 二元随机变数
第7章 随机变数函数之机率分配
第8章 动差与动差母函数
第9章 常用的离散型机率分配
第10章 常用的连续型机率分配
第11章 抽样与抽样分配
第12章 估计式的推导与判断准则
第13章 区间估计
第14章 单母体的假设检定与基本理论
第15章 双母体的假设检定
第16章 变异数分析
第17章 简单线性回归分析与相关分析
第18章 多元回归与复回归分析
第19章 类别资料的统计分析
第20章 常用的无母数统计分析

评分☆☆☆☆☆

說真的，我之前對統計學一直抱持著一種敬而遠之的態度，總覺得那是數學系或理工科的專利。但這本《統計學(第二版)》完全改變了我的看法！作者的寫作風格非常有趣，而且充滿了人文關懷，讓原本可能枯燥乏味的統計學變得生動活潑。我印象最深刻的是，他在介紹「敘述統計」時，用了大量的實際數據例子，像是分析台灣的失業率變化、人口結構趨勢等等，讓我立刻覺得統計學就在我們的生活中，非常貼近。 書中對於「描述性統計量」，例如平均數、中位數、標準差的講解，真的非常透徹。它不只告訴我們這些統計量是什麼，更重要的是，它引導我們思考這些統計量能夠告訴我們什麼樣的故事，以及在什麼樣的情況下，使用哪一種統計量來描述數據會更為恰當。例如，它就特別強調，在處理偏態數據時，中位數比平均數更能真實地反映數據的中心趨勢，這點對我來說非常受用。 而且，這本書在「資料視覺化」的部分也做得相當出色。它提供了許多關於長條圖、圓餅圖、折線圖等圖表的繪製建議，並闡釋了如何透過視覺化的方式，讓數據說話，更容易被大眾理解。這對我這樣需要經常向他人呈現數據分析結果的人來說，真是太有幫助了！它讓我明白，好的圖表不僅是漂亮的圖片，更是有效溝通的利器。 總之，這本《統計學(第二版)》不只是一本教科書，更像是一位引導者，帶領我們進入統計學的奇妙世界。它讓我在不知不覺中，培養了對數據的敏感度，也學會了如何更理性地看待周遭的各種資訊。如果你也想讓統計學不再是令人卻步的學科，而是成為你解決問題的得力助手，那麼強烈推薦你入手這本書！

评分☆☆☆☆☆

作為一個長期在業界工作的專業人士，我見過不少關於統計學的書籍，但這本《統計學(第二版)》絕對是其中的佼佼者！它不像坊間許多書籍那樣，只著重於理論的介紹，而是非常強調統計學在實際應用中的價值。作者以一種非常務實的態度，將複雜的統計概念，轉化為我們能夠理解並應用的工具。 我最欣賞的是，這本書在介紹「迴歸分析」時，所採用的方法。它不僅詳盡地講解了線性迴歸的原理，更重要的是，它提供了許多實際案例，例如如何利用迴歸模型預測產品銷售量、分析市場趨勢等等。這讓我深刻體會到，統計學並非高深莫測的學問，而是能夠幫助我們做出更明智商業決策的利器。 書中對於「時間序列分析」的介紹，也讓我獲益匪淺。作者以清晰的圖示和步驟，引導我們理解如何分析數據隨時間變化的規律，並進行預測。這對我來說非常實用，因為在實際工作中，我們經常需要處理時間序列數據。它讓我學會了如何從看似雜亂的數據中，提取有用的資訊。 此外，這本書在「多變量統計」方面的講解，也相當到位。它簡潔地介紹了主成分分析、因素分析等技術，並闡釋了它們在降維、識別潛在變數等方面的應用。這對於我這樣需要處理複雜數據的專業人士來說，無疑是一份寶貴的資源。總而言之，這本《統計學(第二版)》不僅是一本優秀的教科書，更是一本能夠幫助我們提升專業能力的實戰指南。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學(第二版)》真的是一本讓我眼睛為之一亮的教科書！身為一個習慣於分析大量文字資料的文科生，過去對於統計學總是有種難以親近的感覺。但這本書的作者，以其獨特的敘事風格和深入淺出的講解，成功地將我帶入了統計學的世界。它沒有刻意追求華麗的辭藻，而是以一種非常實在、貼近生活的方式，闡述著每一個統計概念。 我特別欣賞它對於「機率」概念的解釋。作者並沒有直接拋出複雜的公式，而是從日常生活中常見的現象，例如擲硬幣、抽籤，引導我們逐步理解機率的定義和基本性質。更重要的是，它將機率與「不確定性」連結起來，讓我明白為何在統計學中，機率扮演著如此重要的角色，它幫助我們量化和處理各種不確定性。 書中對於「統計推斷」的講解，更是讓我茅塞頓開。作者以非常清晰的脈絡，介紹了點估計和區間估計的概念，並闡釋了為何我們需要進行區間估計，以及如何解讀信賴區間。它並沒有一味地灌輸公式，而是強調了這些方法的背後邏輯和實際意義。這讓我不再是被動地記憶公式，而是真正地理解了它們是如何被應用在分析數據、得出結論上的。 此外，書中對於「假設檢定」的講解，也相當深入。作者詳細闡述了零假設、對立假設的建立，以及如何透過p值來判斷統計顯著性。他還特別提醒我們要謹慎解讀p值，避免犯下常見的錯誤。這種注重細節和嚴謹性的態度，讓我覺得非常受用，也讓我對統計學有了更深刻的認識。總之，如果你想真正理解統計學，而不是僅僅學會計算，那麼這本《統計學(第二版)》絕對值得你深入研讀。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學(第二版)》真的是太讚了！身為一個在學術研究領域打滾多年的老兵，手邊也看過不少統計學的教科書，但這本絕對是我近年來最驚豔的一本。從第一頁開始，我就被作者清晰的邏輯和深入淺出的講解方式深深吸引。它不只是告訴你公式怎麼用，更重要的是讓你理解每個公式背後的原理和意涵，這對我來說是最重要的。很多時候，統計學的書讀起來就像在嚼乾巴巴的教科書，但這本書卻像是在品嚐一道精心烹調的料理，有層次、有味道。 作者對於複雜概念的闡釋，真的功力深厚。像是關於機率分布的部分，我以前常常覺得一知半解，但這本書透過大量的圖示和生活化的例子，讓我豁然開朗。舉例來說，它在解釋二項分布的時候，竟然用擲骰子的機率來做類比，當下我就覺得：「對！就是這個感覺！」而且，書中對於假設檢定和迴歸分析的講解，更是讓我耳目一新。它不只講述標準的流程，更提醒我們要留意潛在的偏差和限制，這對於我們在實際應用時，避免犯下低級錯誤非常有幫助。 最讓我欣賞的是，這本書的編排相當人性化。每一章節的開頭都有明確的學習目標，結尾則有豐富的習題，而且習題的難度涵蓋了從基礎到進階，對於不同程度的讀者都能有所助益。我尤其喜歡書後面的「概念回顧」和「常見錯誤」單元，這簡直是學生的福音！很多時候，我們在寫作業或準備考試時，就是會卡在某些細節或觀念的混淆，而這部分恰恰能幫助我們快速釐清。而且，書中偶爾穿插的「統計學應用案例」，也讓我看到了統計學在現實世界中的強大力量，激發了我更多學習的動力。 老實說，我一開始拿到這本書時，心裡是有點猶豫的，畢竟「統計學」這三個字聽起來就讓人頭皮發麻。但翻開第一頁，我就知道我的擔心是多餘的。作者的筆觸非常溫暖，彷彿一位經驗豐富的老師，耐心地引導著我們一步一步往前走。它沒有使用過於艱澀的術語，即使是初學者，也能夠輕鬆理解。我特別喜歡它在解釋迴歸分析時，所使用的例子，非常貼近生活，像是分析學生的讀書時間和考試成績之間的關係，讓我瞬間就能抓住重點，理解其中的邏輯。 這本書的排版設計也很讓人賞心悅目，清晰的字體、恰當的間距，以及適時穿插的圖表，都讓閱讀過程變得更加愉快。不像有些教科書，密密麻麻的文字看得我眼花繚亂，這本書的視覺效果非常好，能夠有效地幫助我們吸收知識。而且，我發現它在介紹一些比較抽象的概念時，都會搭配非常生動的圖示，例如在解釋機率的累積分布函數時，那張曲線圖真的幫助我理解了「累積」的意義，讓我不再覺得它只是冰冷的數學公式。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學(第二版)》真的給我帶來了全新的學習體驗！過去對於統計學的印象，總覺得是一堆複雜的公式和計算，讓人望之卻步。然而，這本書的出現，徹底顛覆了我的想法。作者以非常流暢且具啟發性的方式，將統計學的精髓娓娓道來，讓我這個曾經對統計學感到無從下手的人，重新燃起了學習的熱情。書中對於各種統計方法的介紹，不僅止於理論的闡述，更重要的是，它引導我們思考這些方法在實際情境中的應用。 我特別喜歡書中關於「抽樣分布」的講解。以往我對這個概念總是感到模糊不清，但作者透過清晰的圖示和具體的例子，讓我理解了為什麼抽樣分布如此重要，以及它與母體分布之間的關聯。而且，它並沒有停留在理論層面，還進一步探討了中心極限定理的重要性，並闡釋了它在統計推斷中的核心地位。這種從基礎到應用的連貫性，讓我覺得學習的過程非常紮實。 更讓我驚喜的是，書中對於「信賴區間」和「假設檢定」的探討，也讓我學到了許多。作者不僅教我們如何計算，更強調了結果的解釋以及可能存在的限制。例如，在解釋信賴區間時，它提醒我們信賴區間並不是「包含母體參數的機率」，而是「我們建立信賴區間的程序，在重複抽樣下，平均有95%的機會會涵蓋真正的母體參數」。這種嚴謹的詮釋，對於我們正確理解統計推斷的意義至關重要。 這本書的另一個亮點是，它在每個單元結束後，都提供了一系列非常有價值的練習題。這些題目不僅能幫助我們鞏固所學，更能挑戰我們對統計學概念的理解深度。我尤其喜歡那些需要我們結合實際情境來分析的題目，這讓我覺得統計學不再是紙上談兵，而是能真正解決問題的工具。總之，如果你也曾對統計學感到困惑，或正在尋找一本能夠讓你真正理解統計學的入門書，那麼這本《統計學(第二版)》絕對是你的最佳選擇。