统计学是一门探讨如何蒐集资料与分析资料的科学研究方法。帮助人们在复杂的自然或社会现象中，借由样本资料所提供的讯息，经归纳分析、推论检定、决策、预测等过程，使我们对现实状况更了解，也更能客观明确地处理现实世界所面临的问题。
　　
　　在我们生活周遭，常常碰到类似统计却非统计的叙述论调。尤其在广告方面的误导更是严重，值得我们注意。故我们在归纳结论、叙述真相之前，不仅要先说明定义、清楚命题的假设与内容，最好能有一些可靠的数据来支持。否则很容易变成为玩弄统计与文字的魔术，造成一些危言耸听的谬论。而统计分析的另外一项功用，就是可以帮助我们思考命题的意义及可信度，釐清混淆的叙述，以避免无谓的争论。

本书特色

　　作者依据多年教学研究经验，以符合现代社会发展的角度编写本书，适合商学、理工、医农与教育等现代大学生学习统计学的需求。本书特点在于借创新的统计观念、生动活泼的笔法与编排，配合相关图表以吸引读者的兴趣。摆除传统统计学给人复杂难懂的印象。在内容方面，除了传统统计理论与方法外，为了因应最近的统计学发展，适度加入新统计观念与新好方法，如统计软体绘图、人工智慧、无母数统计检定、指数、时间数列分析与预测方法等，为进入21世纪的统计学做准备。

作者简介

吴柏林

现职：
　　国立政治大学应用数学系教授（1993~）

学历：
　　美国印第安那大学数学博士

经历：
　　国立中立大学应用数学所客座副教授（1988~1990）
　　英国剑桥大学客座研究教授（1995）
　　美国史丹佛大学客座研究教授（1997）
　　国立政治大学杰出研究讲座（2002、2004）

荣誉：
　　1997年获美国傅布莱特(Fulbright)研究学者奖
　　1996年获国立政治大学优良研究教授奖
　　2000年获中华发展基金会讲学教授奖（北京大学数学科学院）
　　多次国科会甲种研究奖

专长：
　　模煳统计、时间数列分析与预测及模煳逻辑与人工智慧

着作：
　　＜现代统计学＞、＜时间数列分析与预测＞等专书5本
　　于国际着名学术期刊发表论文30余篇、国内学术期刊论文40余篇

序

第1章 导论　1
1.1 认识统计　3
1.2 统计学简史　5
1.3 统计精神就是科学研究的精神　7
1.4 统计在现代社会所扮演的角色　9
1.5 现代统计学的发展　10
摘要　16
习题　16

第2章 资料分析与统计量描述　19
2.1 统计资料的蒐集　20
2.2 资料处理与展示─统计图表　23
2.3 统计资料的特征数　37
2.4 使用 Excel 来计算统计测量数　43
摘要　50
重要公式　50
习题　51

第3章 机率世界　55
3.1 机率的概念　57
3.2 统计独立与条件机率　61
3.3 机率分配函数及其特征值　67
3.4 联合机率密度与边际机率密度　71
3.5 机率不等式　77
摘要　80
习题　81

第4章 常用的机率与统计分配　85
4.1 离散型机率分配　87
4.2 连续型机率分配　95
4.3 常用的统计分配　102
4.4 中央极限定理　107
摘要　111
习题　111

第5章 抽样方法与抽样分配　115
5.1 抽样方法　116
5.2 样本比率 p□ 的抽样分配 122
5.3 样本平均数 X 的抽样分配　124
5.4 样本变异数 S2 的抽样分配　128
5.5 国内外大型教育测验的抽样方式　130
摘要　133
习题　133

第6章 统计估计　137
6.1 点估计 (Point Estimation)　138
6.2 如何评量点估计的优良性　142
6.3 区间估计 (Interval Estimation)　145
6.4 常态母体变异数 s2 的区间估计　152
6.5 母体比例 p 之估计　154
6.6 决定样本数　157
6.7 应用 SPSS 进行信赖区间运算的操作方法　160
摘要　164
习题　164

第7章 统计检定　169
7.1 统计检定的概念　170
7.2 母体平均数 m 之检定　176
7.3 母体变异数 s2 之假设检定　183
7.4 母体比例 p 之假设检定　185
7.5 应用 SPSS 进行统计检定的操作方法　188
摘要　192
习题　193

第8章 变异数分析　197
8.1 由实验设计谈起　199
8.2 一因子变异数分析 (The One-Way Analysis of Variance)　202
8.3 集区随机化设计 (The Randomized Block Design)　206
8.4 二因子变异数分析 (Two-Way Analysis of Variance)　211
8.5 应用 SPSS 进行变异数分析的操作方法　219
摘要　225
重要公式　226
习题　228

第9章 相关分析与回归模式　235
9.1 资料散佈图与相关程度　238
9.2 单变数回归模式　244
9.3 多变数回归模式　253
9.4 回归模式的诊断　260
9.5 应用 SPSS 进行相关分析与回归模式的操作方法　265
摘要　273
习题　273

第10章 无母数统计检定　279
10.1 无母数统计的特性　281
10.2 符号检定 (Sign Test)　282
10.3 威克生符号等级检定 (Wilcoxon Sign Rank Test)　286
10.4 威克生等级和检定 (Wilcoxon rank-sum Test)　289
10.5 Mood 平方等级和检定（变异数检定法）　294
10.6 科莫果夫－史迈诺夫检定 (Kolmogorov- Smirnov Test)　296
10.7 克洛斯可－瓦力士检定 (Kruskal-Wallis Test)　302
10.8 随机性检定　305
10.9 史比尔曼等级相关检定 (Spearman Rank Correlation Test)　308
10.10 应用 SPSS 进行无母数检定的操作方法　312
摘要　324
重要公式　325
习题　326

第11章 类别资料分析─列联表与卡方检定　333
11.1 类别资料分析　334
11.2 卡方配合度检定　336
11.3 齐一性检定　342
11.4 独立性检定　347
11.5 用 SPSS 进行类别资料分析的操作方法　350
摘要　362
习题　362

第12章 指数　367
12.1 指数的意义与性质　369
12.2 物价指数　370
12.3 指数编制要点与应用　376
摘要　380
习题　380

第13章 时间数列分析与预测　383
13.1 预测概论　386
13.2 时间数列的古典分析方法　389
13.3 应用平滑法做预测　393
13.4 ARIMA 模式　396
13.5 模式的认定与检定　405
13.6 时间数列模式的预测　407
摘要　412
习题　412

参考书目      417
附录 A：统计表    423
附录 B：习题参考解答   449