统计学：原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 统计学
• 概率论
• 数据分析
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• 实验设计
• 抽样调查
• 数理统计
• 应用统计
• 统计建模

　　统计是各种科学领域的共同语言，在当代学术舞台上从不缺席。真实世界的问题探讨，统计是能够提供知识与力量的关键要角。云端时代来临，益发凸显统计的存在价值。掌握数据就拥有宝藏，但需要熟用统计才能点石成金，在学术界是如此，在实务界亦然。

　　统计学作为自然与社会科学绝大多数领域的共同必修课，是众多学者对于学科基本价值的肯定与专业养成需求的共同默契；在教育应用、社心专业、经济预测、产业发展、商业经营、管理实务乃至于国家治理，统计程序的应用与分析技术的导入已深入各行各业，都是基于问题解决与预测监控的实际需要。

本书特色

　　融合数学的理性与文字的感性。说明力求平实流畅、简明易懂。
　　各章节使用单一范例故事进行串联，强化概念与具体事例的整合。
　　详列统计软体操作步骤与结果解析，不仅见证统计原理于报表中，让读者在统计分析上更得心应手 。

作者简介

邱皓政

　　美国南加州大学心理计量学博士
　　国立台湾师范大学管理学院副教授

林碧芳

　　国立政治大学教育学博士
　　台湾统计方法学学会教育训练处主任
　　国立台湾师范大学、东吴大学、世新大学兼任助理教授

许碧纯

　　美国康乃尔大学社会学博士
　　中国文化大学社会福利学系助理教授

陈育瑜

　　天主教辅仁大学心理学系博士候选人
　　桃园创新技术学院幼儿保育学系讲师

经济学原理：宏观与微观的深度探索 本书聚焦于经济学领域的核心理论与前沿应用，旨在为读者构建一个坚实、系统的经济学知识框架。我们深入剖析了影响全球经济运行的复杂机制，从个体决策的微观基础到国家和国际层面的宏观调控，力求展现经济学的全景图貌。 --- 第一部分：微观经济学——个体行为与市场机制的基石 本部分致力于解析经济学中最基本的分析单位：个体、家庭和企业。我们将详尽阐述资源稀缺性背景下，理性经济主体的选择行为如何构成整个市场的运行基础。 第一章：稀缺性、选择与机会成本 经济学的核心困境——资源的稀缺性，是所有经济分析的出发点。本章首先界定了经济学与其他学科的区别，并引入了至关重要的机会成本概念。通过大量现实案例，我们展示了理性决策者如何在既定的预算约束和偏好结构下进行最优选择。边际分析方法被系统引入，解释了“多做一点”或“少做一点”的思考逻辑，这是理解价格如何形成和影响行为的关键。我们还将探讨生产可能性边界（PPF），用图形化的方式清晰地展示了资源配置的权衡取舍，并分析了经济增长的驱动因素。 第二章：消费者行为理论 本章深入探讨消费者如何实现效用最大化。我们从偏好的公理化定义开始，引入无差异曲线和预算线的几何分析工具。通过推导，我们阐述了消费者均衡点是如何在偏好最大化与预算约束满足之间达成的。随后，本章将分析价格变动和收入变动对消费者需求结构的影响，即替代效应与收入效应的分解。经典的需求曲线的导出过程将被详细剖析，并探讨了消费者剩余的含义及其在福利分析中的应用。此外，行为经济学的视角也被适度引入，挑战传统理性人假设的局限性。 第三章：生产者行为与成本理论 本部分转向供给方——企业。我们定义了生产函数，并区分了短期和长期生产中的可变投入与固定投入。短期内，边际报酬递减规律是核心分析工具，用于解释短期产出与劳动投入的关系。成本理论是连接生产和供给的关键桥梁。我们将详细区分固定成本、可变成本、总成本、平均成本和边际成本。尤其重要的是，边际成本曲线如何决定企业的短期供给决策，以及长期平均总成本曲线的U型形态背后的规模报酬概念。 第四章：市场结构与定价策略 市场结构的多样性决定了企业面临的竞争程度和定价权力。本章系统考察了四种主要的市场结构： 1. 完全竞争市场： 假设、特征、短期均衡（利润最大化条件$P=MC$）、长期零经济利润的实现机制，以及其效率性（帕累托最优）。 2. 垄断市场： 垄断力量的来源（进入壁垒）、需求曲线的特性、利润最大化（$MR=MC$）与“寻租”现象的分析。 3. 垄断竞争市场： 兼具垄断与竞争的特点，分析其长期非效率性（过度广告和产能过剩）。 4. 寡头市场： 侧重于企业间的相互依赖性。引入博弈论工具，分析古诺模型（Cournot）和伯特兰模型（Bertrand）的差异，并探讨卡特尔（Cartel）的形成与瓦解。 第五章：要素市场与收入分配 本章将分析劳动、资本和土地等生产要素的价格（工资、利息和地租）是如何在要素市场上形成的。我们将要素的需求视为派生需求（取决于其边际产出），并运用边际生产力理论来解释要素报酬的决定。在劳动市场上，我们将分析工资如何受到最低工资法、工会力量以及人力资本投资的影响。本章末尾将讨论收入分配不平等的度量（如基尼系数）及其经济后果。 --- 第二部分：宏观经济学——国家经济运行的总量分析 本部分将视角提升至国家或地区层面，关注经济增长、通货膨胀、失业和国际收支等总量现象的运行规律与政策干预。 第六章：国民收入核算与衡量 理解宏观经济的起点是对经济活动的准确衡量。本章详细介绍了国内生产总值（GDP）的核算方法（生产法、支出法和收入法），并区分了名义GDP与实际GDP。我们探讨了通货膨胀的衡量指标——消费者物价指数（CPI）和GDP平减指数的差异与用途。此外，本章还将介绍国民收入恒等式，为后续的总量模型搭建基础。 第七章：总需求与总供给模型（AD-AS） 这是分析短期宏观经济波动的核心框架。 总需求（AD）曲线的推导： 重点分析凯恩斯流动性偏好理论和货币市场均衡对利率的影响，以及利率如何通过投资影响总需求。同时，我们引入财政政策和货币政策对AD曲线的移动效应。 总供给（AS）曲线： 区分长期总供给（LRAS）的垂直性（与潜在产出相关）和短期总供给（SRAS）的向上倾斜性（粘性工资和价格假说）。 短期均衡与滞胀： 分析经济如何在短期内偏离充分就业水平，并探讨需求冲击和供给冲击（如石油危机）对价格和产出的复合影响。 第八章：经济增长理论 本章关注经济长期持续增长的驱动力。我们从新古典增长模型（索洛模型）出发，分析资本积累、人口增长和技术进步在经济增长中的作用。我们将深入解析稳态（Steady State）的概念，并解释为何技术进步是实现长期人均收入持续增长的唯一途径。随后，本书将介绍内生增长理论，探讨知识、人力资本和研发活动如何内生化技术进步，从而解释不同国家间的长期发展差异。 第九章：失业与通货膨胀的权衡 本章深入分析两个关键的宏观经济问题。在失业方面，我们将区分摩擦性失业、结构性失业和周期性失业，并探讨自然失业率的概念。在通货膨胀方面，我们将分析其成因，包括需求拉动和成本推动。菲利普斯曲线的演变是本章的重点，从早期的稳定权衡到弗里德曼和费雪的预期增强模型，解释了长期菲利普斯曲线的垂直性以及自然失业率假说的含义。 --- 第三部分：宏观经济政策与开放经济 本部分探讨政府如何运用政策工具来稳定经济，以及经济体在国际贸易和金融往来中的行为。 第十章：货币政策与中央银行 本章详述了现代中央银行（如美联储或欧洲央行）的结构、目标和操作工具。货币政策工具包括公开市场操作、再贴现率和法定准备金率。我们将解析货币乘数的过程，以及货币供给如何影响利率和总需求。此外，本章还将评估货币政策的有效性，讨论“流动性陷阱”等特殊情况下的政策局限性。 第十一章：财政政策的理论与实践 财政政策涉及政府支出和税收的调整。本章分析了财政乘数的运作机制，并比较了扩张性财政政策（增加支出或减税）和紧缩性财政政策的效果。重点讨论挤出效应（Crowding Out）的存在性及其对财政政策有效性的削弱。同时，我们将审视政府预算赤字、公共债务的积累及其对代际公平和长期经济健康的影响。 第十二章：开放经济下的宏观经济学 在全球化的背景下，任何一个经济体都无法脱离国际环境。本章引入了国际收支（Balance of Payments, BOP）的概念，详细区分了经常账户和资本与金融账户。我们将分析汇率的决定机制，包括购买力平价（PPP）和利率平价（IPR）理论。最后，本章将探讨在固定汇率制和浮动汇率制下，货币和财政政策的相对有效性（蒙代尔-弗莱明模型）。 --- 本书的特色在于其严谨的逻辑推导和丰富的跨学科视角。我们不仅教授“是什么”，更着重阐述“为什么”和“如何应用”。通过对经典模型的深入剖析，结合对当前全球经济热点（如量化宽松、贸易保护主义、全球供应链重塑）的案例分析，本书旨在培养读者运用经济学思维解决复杂现实问题的能力。

序
第一章 统计学概论 1
第二章 科学研究与数据 15
第三章 次数分配与统计图表 37
第四章 描述统计与标准分数 69
第五章 机率与机率分配 113
第六章 抽样与估计 161
第七章 假设检定的原理与应用 207
第八章 实验设计与变异数分析 259
第九章 多因子变异数分析 307
第十章 共变数分析 373
第十一章 相关分析 403
第十二章 回归分析 431
第十三章 多元回归分析 461
第十四章 调节回归与中介回归 497
第十五章 无母数检定：类别资料分析 537
第十六章 无母数检定：等级资料与关联分析 577
附录A-D 631
索引 647
课后解答 685
文献 723

1 . 3 统计学的内容是什么：从五个例子来看
在社会与行为科学领域中，对于统计方法有几种基本的应用方式，以下我们将介绍五种常见的应用范例，并同时介绍一些专有名词，关于这五种范例与专有名词的相关细节，将在后面的章节详细讨论。

1.3.1 简单中却有大道理：描述统计
关于各位读者，有一个值得探讨的问题，是你愿意花多少时间来学习统计？
先不谈统计学，现在的学生究竟愿意花多少时间读书就很值得关心。如果在速食店随机找10 个学生来问一下，他们可能会认为一个星期花7 小时在课业上就已经不错了，有人多一点十几个小时，也有人平常都不会读书，除非有考试。但是如果拿一样的问题去问10 个大学老师，他们可能会认为一个星期花14 个小时读书也不为过。

现在，有一位统计老师希望透过科学的方法来了解这个问题，他编制了一份简单的问卷，列举一些关于统计课程学习的问题，然后透过统计学会里面的朋友协助发放给选修统计课程的学生来填写，最后回收了将近500 份问卷，他发现有15% 的学生会进行课前预习，45% 的学生会做课后复习，他们练习统计习题的时间每週平均只有0.8 小时，但是花了2.9 小时在使用统计软体来做作业，尤其是当统计学是选修课而非必修课时，使用软体做作业的时间越长，学生课后复习的比率越高。这位老师对于研究结果感到惊讶，因为他自己的统计课并没有使用统计软体，他认为统计知识的建立一定要从演算中学习。他开始思考是否改变教学方式，因为研究数据透露着，有使用电脑来辅助学习统计的学生似乎对于课程的满意度较高，也比较乐意在课前课后自我学习。

前面的例子说明了描述统计的奥妙，它甚至改变了某位老师的教学方式。简单来说，描述统计descriptive statistics）是指利用某些简单的数字来描述一群对象的某些特征，这个「简单的数据」称为统计量(statistic），而数据通常来自于一群人、动物、物体或事件，统称为研究对象。以统计学的术语来说，这一群研究对象就是样本（sample），而样本是从母体里所抽取得到一个子集合，母体（population）则是指带有某共同特征的一群研究对象的全部。例如，在大学当中修统计学的学生可以是一个母体，因为他们拥有一个共同的特征，是在大学四年间都要修一门相同的课。同样的，在大学当中教统计的老师也可被认为是一个母体，这些老师不论是系上的专任老师或兼课老师，只要是在大学开课教统计学的老师，都拥有共同的特征，但是助教就不算是这个母体的一部份，因为他们不是老师，而是协助老师教课的人。

描述统计可以说是研究者能够从手边资料所得到的最基本的资讯，虽然这些统计量都很简单（例如平均数或标准差），但是却有大功用，它对我们所蒐集的资讯提供我们客观的摘述，关于描述统计的相关细节我们会在第三章与第四章进行讨论。然而，描述统计也是有所限制，例如它们无法获知数据之间的相互关系，也无法了解不同状况下的数据差异的意义。例如当统计课是必修或选修课时，学生学习的状况是否真的有所差别？使用统计软体来协助教学是否真的会提高学生的学习兴趣？如果仅看粗略的描述统计量，我们并无法得知自主学习与课程的教学方式是否有关，而学生们愿意多花时间读书的确实原因为何也不得而知。所以我们需要推论统计来协助我们。

评分☆☆☆☆☆

最近一期《統計學：原理與應用》的改版，我個人覺得在內容的更新和案例的選擇上，都更貼近當前社會的發展趨勢。書中新增了一些關於大數據分析和機器學習入門的內容，雖然只是淺嚐輒止，但卻能讓讀者對這些熱門領域有一個初步的了解，並認識到統計學在其中扮演的關鍵角色。我記得書中在討論「時間序列分析」時，就引用了台灣股市的日 K 線圖，分析其變動趨勢，並探討了預測未來股價的相關方法。這樣的案例，既具備學術上的嚴謹性，又充滿了現實世界的趣味性。

评分☆☆☆☆☆

我個人對於《統計學：原理與應用》的評價，不能忽視它在「實例取材」上的用心。書中提到的許多案例，都非常貼近台灣的社會脈動和學術研究的現況。像是關於台灣地區的教育資源分配、疾病傳播的流行病學研究，甚至是網路社群的使用者行為分析，都涵蓋在內。這些例子不僅讓讀者感受到統計學的實用性，也激發了讀者將所學知識應用於自己感興趣領域的潛力。書中在討論統計推論時，就以台灣某知名企業的顧客滿意度調查為例，詳細說明了如何從樣本數據推論整體顧客群體的行為模式，並探討了信賴區間的意義。這樣的案例，讓統計學不再是冰冷的數字和符號，而是充滿生命力的知識。

评分☆☆☆☆☆

總結而言，《統計學：原理與應用》這本書，在傳達統計學知識的過程中，展現了極高的藝術性。作者能夠將相對枯燥的統計學概念，用生動有趣的方式呈現出來，讓讀者在閱讀過程中，不會感到疲乏。特別是在講述「抽樣方法」時，書中就以台灣地區的選情民調為例，詳細介紹了各種抽樣方法的優缺點，以及如何避免抽樣偏差。這種從實際應用中提煉統計學原理的方法，對於提升讀者的學習興趣和理解深度，起到了至關重要的作用。我認為，這是一本真正能夠啟發讀者對統計學產生濃厚興趣的書籍。

评分☆☆☆☆☆

最近剛好有機會翻閱了這本《統計學：原理與應用》，不得不說，這本書確實是一本相當紮實的入門教材。身為一個在學術圈摸爬滾打多年的老鳥，見過的統計學書籍不在少數，但這本的編排方式，特別是用了很多貼近我們生活周遭的案例，讓原本可能讓人望之卻步的統計學概念，變得親切不少。我記得書裡頭有一個例子，是關於台灣地區不同縣市的平均薪資差異，並如何運用假設檢定來判斷這些差異是否具有統計學上的顯著意義。光是這個小小的篇章，就足以讓初學者對於「P值」和「顯著水準」這些核心概念有更直觀的理解。作者並沒有直接丟出複雜的公式，而是先透過情境的鋪陳，引導讀者思考「為什麼需要統計學？」、「它能解決什麼樣的問題？」，這種循序漸進的教學方法，對於培養學生的邏輯思維和解決問題的能力，非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

嚴格來說，我對《統計學：原理與應用》這本書的看法，不能僅僅侷限於「學術」層面。我認為它在「應用」方面的著墨，才是它最為人稱道的部分。在現代社會，數據無處不在，無論是商業分析、市場調查、醫療研究，甚至是我們日常生活中接收到的新聞報導，都離不開統計學的影子。這本書很好地抓住了這一點，它不是一本只停留在課堂上的理論書籍，而是努力將統計學的工具箱，打開來展示給讀者看，並教我們如何運用。書中有不少實際的數據分析範例，涵蓋了從基本的描述性統計，到進階的迴歸分析。像是其中一個章節，就探討了如何利用統計模型來預測房價的變動趨勢，考量了地點、坪數、屋齡等各種影響因素。對於有志於投入相關領域的學生，或者已經在業界工作的專業人士，都能從中獲得實質的啟發和幫助。

评分☆☆☆☆☆

我對於《統計學：原理與應用》的整體感受，可以說是「紮實而實用」。這本書並非只是羅列公式，而是深入淺出地解釋了每一個統計概念背後的原理，並且提供了大量的實際應用案例，讓讀者能夠將理論知識與實際問題相結合。書中在探討「相關與迴歸」時，就舉了一個非常經典的例子，分析學生的讀書時間與考試成績之間的關係，並詳細解釋了如何建立迴歸模型，以及如何解釋模型的係數。這個例子，不僅清晰地展示了迴歸分析的應用，也讓讀者深刻理解了「相關不代表因果」這一重要的統計學原則。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始拿到《統計學：原理與應用》時，並沒有抱持著太高的期待，畢竟坊間的統計學書籍琳瑯滿目，要脫穎而出並不容易。然而，閱讀之後，我發現它的深度和廣度都超乎我的預期。作者在闡述觀念時，非常注重邏輯的嚴謹性，同時又不會過於艱澀，讓讀者容易消化。尤其是在講述機率論的部分，書中運用了很多具體的抽樣實驗和排列組合的例子，像是擲骰子、抽撲克牌等，這些貼近生活的例子，讓抽象的機率概念變得具體可行。而且，書中對於一些常見的統計誤解和陷阱，也提出了深入的剖析，這對於避免讀者在實際應用中走彎路，非常有價值。我認為，一本好的教科書，不僅要教你「是什麼」，更要教你「為什麼」和「怎麼用」。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：原理與應用》給我留下的最深刻印象，莫過於它對於「觀念建立」的重視。許多統計學的入門書籍，往往會急於教授各種公式和計算方法，卻忽略了讓讀者真正理解這些方法的背後邏輯。但這本書則反其道而行，它花了很多篇幅，用清晰易懂的語言，解釋每一個統計概念的來源和意義。例如，在介紹變異數（Variance）和標準差（Standard Deviation）時，作者並沒有直接給出公式，而是先從「數據分散程度」這個核心問題出發，循序漸進地引導讀者理解為什麼需要衡量數據的離散程度，以及為什麼變異數和標準差是衡量離散程度的有效指標。這種「由果溯因」的教學方式，讓讀者對統計學的理解，不再是表面的記憶，而是內化的認知。

评分☆☆☆☆☆

《統計學：原理與應用》這本書，在闡述統計方法時，展現了相當高的系統性和邏輯性。作者對於統計模型的建立、檢驗和解釋，都有著非常清晰的步驟和說明。我特別欣賞書中對於「假設檢定」的講解，它不僅僅是教你如何操作，更重要的是引導你理解為什麼需要設定虛無假設和對立假設，以及如何根據檢定的結果來做出合理的判斷。書中還有一個部分，是關於「類別資料分析」，例如利用卡方檢定來分析不同性別在對某項政策的態度上的差異。這個部分對於處理我們生活中常見的問卷調查數據，有著極大的參考價值。

评分☆☆☆☆☆

從我個人在教學現場的經驗來看，《統計學：原理與應用》這本書，非常適合作為大學部學生入門統計學的首選教材。它的語言風格較為親切，不會讓初學者感到壓力。同時，書中在引入新的概念時，都會與前面學過的知識建立聯繫，形成一個連貫的知識體系。我認為，最讓我覺得驚喜的是，書中對於「統計軟體的操作」也有一定的著墨，雖然不是詳盡的教學，但卻能讓讀者對如何使用SPSS、R等工具進行實際數據分析，有一個初步的認識。這對於未來進入職場的學生來說，是非常重要的加分項。