巷子口统计学(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　知识经济时代的来临，无论是学术研究、职场应用或日常生活，具备基本的统计素养和逻辑思考，是人人都需要的。但是就一般大众而言，对于新闻或报章杂志上，统计讯息的解读，多数人都是似懂非懂或照单全收。

　　即使大专院校有统计这门学科，因统计资料分析过程，具有高度的连贯性，学习过程中若稍为疏忽，就可能知其然而不知其所以然。此书的目的，就是为了突破传统教学的窠臼，从有趣而生活化的案例，让读者发觉统计应用的广泛与实用性。

　　透过合逻辑的资料分析，培养问题解决的能力。更进一步说，统计是一门让数字说话的科学与艺术。

好的，这是一份为您量身定制的图书简介，内容详尽，力求自然流畅，完全不涉及您提到的特定书名及其内容。 --- 《量化决策的基石：现代数据分析与洞察力构建》 导言：从数据洪流到精准决策的桥梁 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业、科研乃至日常生活进步的核心动力。然而，数据的数量激增并不等同于洞察力的提升。真正的价值在于如何从看似杂乱无章的数字海洋中，提炼出清晰的信号、理解背后的机制，并以此为依据做出最优化、最可靠的决策。 本书《量化决策的基石：现代数据分析与洞察力构建》正是一本旨在为读者搭建起从原始数据到高阶商业洞察之间坚实桥梁的专业著作。它并非晦涩的数学理论堆砌，而是侧重于应用、实践与思维模式的重塑。我们深入探讨如何系统性地运用统计学、机器学习的基础工具和先进方法论，来解决现实世界中复杂多变的问题。 本书的目标读者群广泛，包括但不限于：初入数据科学领域的分析师、需要提升决策质量的中高层管理者、对量化方法论抱有浓厚兴趣的跨学科研究人员，以及所有渴望将数据驱动的思维融入日常工作流程的专业人士。 第一部分：基础认知与工具箱的构建 在现代数据分析领域，扎实的基础是构建一切上层建筑的先决条件。本部分着重于为读者打下坚实的理论与实践基础。 第一章：数据叙事与问题的定义 有效的分析始于正确的问题。本章探讨如何将模糊的商业目标转化为可量化的统计假设。我们将讨论数据质量的评估标准（准确性、完整性、一致性），以及如何构建一个清晰的数据叙事框架，确保分析结果能够有效地传达给非技术背景的决策者。 第二章：描述性统计的深度挖掘 集中趋势、离散程度、分布形态是理解数据的“第一语言”。本章超越了教科书式的平均数和标准差介绍，深入探讨了稳健性统计量（如中位数、四分位数间距）在处理异常值问题时的重要性，并引入了数据可视化作为描述性分析的核心工具。我们详细剖析了直方图、箱线图、散点图矩阵等在揭示数据结构中的作用。 第三章：概率论基础与推断的逻辑 概率论是统计推断的底层逻辑。本章清晰梳理了条件概率、贝叶斯定理的核心概念，并着重讲解了大数定律和中心极限定理在实践中的应用意义。我们将强调，理解抽样分布是进行置信区间估计和假设检验的前提。 第四章：经典统计推断与假设检验实战 本章是实践操作的基石。我们详细阐述了t检验、方差分析（ANOVA）的应用场景与局限性。重点在于理解P值（P-value）的真正含义和误解，并强调了I类错误与II类错误的权衡艺术。针对多重比较问题，我们将介绍Bonferroni校正等常用方法。 第二部分：建模与预测的艺术 数据分析的最终目标往往是为了预测未来趋势或理解变量间的因果关系。本部分将介绍从线性模型到更复杂预测方法的过渡。 第五章：线性回归：探寻关系的核心模型 线性回归模型因其简洁性和可解释性，至今仍是商业分析的基石。本章详细讲解了最小二乘法的原理，并深入探讨了多重共线性、异方差性等常见问题及其诊断方法（如VIF）。我们不仅教授如何拟合模型，更强调如何解释回归系数的业务含义，以及如何进行模型诊断和改进。 第六章：模型评估与选择的科学 一个“好”的模型是适应特定问题的模型。本章专注于模型性能的衡量标准，如$R^2$的局限性，以及交叉验证（Cross-Validation）在评估模型泛化能力中的核心地位。我们将介绍AIC、BIC等信息准则，并探讨正则化技术（Lasso与Ridge）在防止模型过拟合方面的应用。 第七章：广义线性模型（GLM）的应用拓展 当因变量不再是正态分布时（如计数数据或比例数据），广义线性模型成为必需。本章聚焦于逻辑回归（Logistic Regression），用于处理分类预测问题，并简要介绍泊松回归在分析事件发生频率中的应用。 第三部分：高级方法与现代数据驱动策略 面对海量非结构化或高维度数据，我们需要更强大的工具箱。本部分将介绍现代数据科学领域中被广泛采纳的高级技术。 第八章：时间序列分析：理解随时间变化的规律 时间序列数据（如销售额、股价）具有自相关性。本章详细介绍时间序列分解（趋势、季节性、随机波动），并深入探讨ARIMA模型家族的构建与参数选择。同时，我们也会关注处理非平稳时间序列的必要步骤。 第九章：无监督学习：发现隐藏的结构 并非所有分析都需要一个明确的因变量。本章转向聚类分析（如K-Means、DBSCAN），用于客户细分、市场区隔等场景。此外，我们还将探讨主成分分析（PCA）在数据降维和特征工程中的强大作用，以提高后续模型的效率和稳定性。 第十章：因果推断的严谨性：超越相关性 在商业和政策制定中，理解“如果我做了A，B会发生什么”至关重要。本章引入了潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），并介绍了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等准实验方法，旨在帮助读者在观测数据中，更审慎地评估干预措施的真实效果。 结语：数据素养与持续学习 本书的终极目标是培养读者的“数据素养”——一种批判性地看待数据、理解分析局限并能主动设计有效实验的思维能力。数据科学领域日新月异，我们倡导一种持续学习的姿态，将书中所学方法论灵活应用于未来的挑战中。掌握这些量化工具，您将能够更自信、更精确地导航于现代商业和科研的复杂决策航道。 ---

作者简介

许玟斌

　　一位关心国民生计的统计学博士。
　　不仅拥有一身解读数字的好功夫，更关心一般社会大众的统计素养。他眼中的统计，是科学也是艺术。
　　眼见当今新闻媒体与报章杂志充斥了统计术语，多数民众不是一知半解，就是似懂非懂而照单全收。
　　于是他义不容辞地肩负起拯救全民统计概念的任务。
　　利用课余闲暇之际，将毕生统计教学材料与心得，重新改头换面，注入全新元素。
　　就是要让读者，在食衣住行的实用氛围中，学习这门分析数字的艺术。

　　现职
　　东海大学资讯工程系副教授
　　授课科目：程式设计、资料结构、资料分析、系统模拟与机率统计、  课余喜欢阅读、思考、游泳与打高尔夫球。

　　学历
　　美国怀俄明大学统计博士

　　经历
　　美国南卡罗莱纳医学大学生物计量系副研究员
　　东海大学资工系主任

　　着作
　　巷子口机率学

推荐序：知识经济时代统计扮演的角色　沈均生博士
自序
统计，是科学，也是艺术

第一部分．什么是统计？
1．统计和我有关吗？─统计、资讯与决策
2．怎么统，如何计─统计分析流程

第二部分．悠游统计大观园─统计方法
3．他的民调比较高？─资料收集与样本品质
4．神奇的数字会说话─资料汇整与呈现
5．地球自转一周的时间每次不一样？─随机变数与机率函数
6．样本分配与参数估计．．
7．拿出证据，否则无罪！─假设检定

第三部分．在生活中与统计相遇─个案应用
8．彩券号码算得出来吗？─从均等与均值分配破除彩券明牌迷思
9．比较台南与恆春年雨量─常态分配
10．我们吃的食物安全吗？以柏氏与二项分配估计市售食品合格率
11．某年台风侵袭的次数可以计算吗？─波亦松分配
12．计算有发警报台风间隔时间的机率─指数分配

序    

　　统计，是科学，也是艺术

　　统计是一个通俗的名词，然而对于新闻与杂志传播有关的统计数据资讯，大多数民众却只能一知半解的怀疑其准确性，或似懂非懂的照单全收。虽然各级学校也有开设介绍统计基本观念的课程，但由于统计资料分析的流程具备高度的严谨性与连贯性，使得稍为疏忽与幸运之神特别眷顾的学生，可能在望而兴叹之中迷迷煳煳的获取学分。

　　统计是一门历史悠久、应用广泛的学科，适合于不同程度或背景知识的教科书或论文。但为什么许多人在学习时却无法累积足够的统计基本知识？是否由于大部分介绍基本统计观念的教学与教材，使用比较教条式的叙述方法：依循名词定义，定理介绍，举例说明与习题演算的流程所致？虽然求学吸收知识本来就是一件严肃与持续努力的过程，但是多少年轻学子能够了解与力行。另外有些职场人士，也许从未接触统计，也许没有充裕的时间仔细阅读，也许找不到合适的入门书，以充实自己应用统计方法的能力。

　　撰写本书的目的就是为了满足上述不同的研习需求。一般介绍统计方法、进行资料分析的书籍，比较着重于统计方法的叙述与应用。本书则比较着重于统计方法中的「为什么」层面的探讨。例如，为什么要在乎资料收集的方式、为什么要估计系统中不确定因子的未知参数，或者为什么需要估计某事件发生的机率？类比于武侠小说的术语，前者比较属于固定剑招的传递，本书则是剑诀导向的养成方式。

　　根据此一宗旨，本书内容分成三个部分，依序介绍统计基本原理与应用。第一部分先以实际例证说明统计方法的重要性与限制，并定义统计分析的主要步骤。第二部分的重点围绕在统计资料分析流程中，每个步骤的内涵与意义的介绍与说明。第三部分着重于如何运用第二部分的统计资料分析观念，并实际探讨一些看似普通却有趣的问题。

　　为什么进行资料分析时，必须严谨遵守一贯的流程？简单的说，因为我们希望借由资料，产生具备说服力、完整与正确的资讯。这种正确且完整的知识，正是人们作出适当决策的依据。适当决策的重要性，应该是浅而易懂的道理。但是，为什么形成适当决策的设计却是相对的困难重重？主要原因是，我们面对的决策问题大多充满了不确定性或变异性的因子。例如选举结果的预测，台风路径的变化、影响地区与范围以及风速与雨量强度的估计，投资组合的选择，公共政策的效果，农作物的培育，医疗卫生药品剂量的订定与政府政策的制定等，无一不具有不确定性或变异性的因素。

　　不确定性的另一种说法是，事件的出现或发生具有随机性或不可预测性，表示或储存这类物件性质的度量结果，就称为随机变数。而在一般的共识中，处理自然现象的不确定性与度量物件性质的变异性，最主要的工具就是统计。因为统计方法的功能就是萃取资料中隐藏的资讯，包括叙述资料性质的特征值，视觉化的图形与表格；随机变数的机率行为模式；未知参数的估计值；以及某问题的陈述与实际资料的随机行为互相矛盾的机率等。因此，统计方法就是一种将观察与纪录的数据转换成为辅助决策资讯的工具。

　　统计资料分析虽然不能直接预测某个事件会不会出现。不过在了解问题中的随机因子，并建立一个能够描述这个系统的机率模式之后，的确能够用来估计某事件发生的机率。

　　面对一个充满变异的真实环境，无论是那一个行业的知识工作者，没有基本统计的素养，实在不容易胜任职场上与生活上的挑战，更不用奢谈能够在职场上出人头地。作者相信，了解本书内容者，无论在生活上与工作上都能够正确的应用统计分析的方法，解决各自面对的问题，或是至少了解为什么有些问题的解答并不符合科学精神。

　　作者深深以为，学习统计就是养成以科学逻辑的资料分析流程，思考解决问题的习惯与累积让数字说话的艺术与科学的知识。

许玟斌

第八章   彩券号码算得出来吗？——从均等与均值分配破除彩券明牌迷思

从二十多年前大家乐盛行的年代到目前台湾彩?的发行，任何时期都有许多人热衷于使用各种方法计算或预测彩?的开奖号码。真的有明牌吗？为什么相信的人言之凿凿？其实，要验证彩?确实有明牌这个立论的可靠性，只要透过统计资料分析，就能清楚得到结论，应该更具有说服力吧。

判断彩?开奖数字是否能够预测的问题，相等于检定开奖数字是否符合某种随机变数的机率分配的法则。根据以往的纪录，如果这些开奖数字出现的次序没有产生任何规则，每个数字出现的频率也没有显着的差异，那么开奖数字怎能被计算出来呢？当一个变数能够出现某些可数的数值，且每个数字出现的机率都相同时，它就是一个符合离散均等分配的随机变数。

本章我们收集了2007年台彩5/39的开奖纪录，忠实的执行第二部分严谨的统计资料分析流程，否定了计算彩?开奖号码明牌的意义。我们証明了，2007年台彩5/39开奖数字，构成一个范围为1至39的均等离散随机变数的随机样本。换句话说，每一个彩?开奖号码只是一个范围为1至39的均等离散随机变数的随机试验的一个结果或出象。

检定离散均等分配随机样本的应用很广，本章将以三个有趣的例子来简略说明，包括：名人的出生与往生日期是否紧密关联、平行作业系统工作量负载平均，与随机数字产生器的品质。

你算、我算、大家算——彩券数字组合怎么算？

全球各国或地区发行的各式各样的彩券(lottery)，任何时候都吸引着大量彩券迷的下注。尤其在连续数期无人中奖且累积巨额奖金时，不但彩券常客疯狂加注甚或大量包牌，连平常不太参与的民众也会进场试试手气。这种情形充分反应了人们追求财富的一般性。事实上，每一组号码中奖的机会，在无瑕系统(fair system)的假设下是可以使用机率理论完全定义的。以风行台湾的台湾彩券今彩5/39为例，每一注签中头彩的机会只有575,757分之1。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《巷子口統計學(第2版)》真的是太太太太太讚了！身為一個文組背景，對數字一直以來都有種莫名的恐懼感，每次看到統計學的書就覺得頭痛欲裂，好像在看天書一樣。但這本書完全顛覆了我對統計學的印象！作者的寫作風格超親切，就像鄰家大姐在跟你聊天一樣，把那些原本枯燥乏味的公式和概念，解釋得淺顯易懂，甚至還有點幽默感。我尤其喜歡書中舉的很多貼近生活的例子，像是分析網購平台的評價趨勢、解讀新聞報導中的數據、甚至是股市的波動等等，這些都讓我感覺統計學不再是遙不可及的高深學問，而是跟我們的日常生活息息相關。而且，它不像傳統的教科書那樣死板，裡面還穿插了很多小故事、個人經驗分享，讀起來一點都不會覺得累。翻到後面，我發現作者連一些進階的概念，也都能用很直觀的方式呈現，讓我這個統計學的門外漢，竟然也能慢慢抓住重點，甚至開始對統計分析產生興趣。這真的太難得了，之前買過幾本統計學的書，都看到一半就放棄了，唯獨這本，我是一口气就读完了，而且还迫不及待地想去实践一下书里讲的方法。

评分☆☆☆☆☆

這次拿到《巷子口統計學(第2版)》，真的是讓我這個對數字曾經感到絕望的人，重新拾起了對統計學的信心。以往接觸的統計學書籍，內容都像是個迷宮，讓人越讀越迷失方向，常常在看到一堆公式和符號後就打退堂鼓了。但這本《巷子口統計學(第2版)》完全不一樣，它就像是一個溫暖的嚮導，一步一步地帶領我穿越統計學的叢林。作者對於觀念的解釋非常到位，不會讓你覺得霧裡看花。例如，當初對「假設檢定」這個概念感到困惑，總覺得很抽象，但書中透過生活化的情境，比如「這個新產品的銷量是否真的比舊產品好？」，讓我瞬間理解了假設檢定的目的和流程。而且，書中對於每一個統計方法的原理、應用情境、以及可能遇到的陷阱，都有非常詳細的說明，這對於我這種想要紮實學習的人來說，真的太有幫助了。我不再是機械式的套用公式，而是能夠理解為什麼要這樣做，以及這樣做的意義是什麼。

评分☆☆☆☆☆

《巷子口統計學(第2版)》這本書的語言風格，真的是我讀過所有統計學相關書籍中最讓我感到舒服的一本了。作者的用詞非常精煉，但又不會過於學術化，很多地方都像是在跟朋友聊天一樣，讓你讀起來不會有壓力。我特別欣賞它在解釋一些比較抽象的概念時，所使用的比喻和類比。例如，當我第一次接觸到「標準差」這個詞的時候，總覺得它有點難以捉摸，但作者用生活中的例子，比如大家的身高差異，就把標準差的意義解釋得非常清楚。而且，作者很注重觀念的建立，而不是一味地灌輸公式。它會先讓你理解統計學的核心思想，再慢慢引入具體的計算和方法。這種「由大到小」的教學方式，讓我能夠建立起完整的統計思維框架，而不是零散的知識點。書中的案例也很有代表性，涵蓋了社會科學、商業、甚至生活中的各種情況，讓我能夠將學到的知識與現實生活連結起來，這讓學習過程變得更加有趣和有意義。

评分☆☆☆☆☆

說真的，《巷子口統計學(第2版)》這本書的編排方式真的讓人眼睛為之一亮！我之前接觸過一些統計學的書籍，大多都以理論為主，公式堆疊，讀到後來就覺得很混亂，不知道這些東西到底有什麼用。但是這本《巷子口統計學(第2版)》不一樣，它非常有邏輯性，從最基礎的概念開始，循序漸進地引導讀者進入統計學的世界。作者很聰明地運用了很多圖表和視覺化的方式來解釋複雜的統計概念，像是長條圖、折線圖、圓餅圖的運用，還有迴歸分析的圖示，都讓我對數據之間的關係有了更清晰的理解。而且，書中不只教你「是什麼」，更教你「為什麼」和「怎麼用」。它會解釋為什麼需要這個統計方法，這個方法能解決什麼樣的問題，以及在實際應用中該如何操作。對於我這種想要將統計知識應用到工作中的人來說，這種實用導向的內容真的非常重要。它讓我不再只是死記硬背，而是真正理解統計學的邏輯和應用場景，這對於提升我的數據分析能力非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我在《巷子口統計學(第2版)》這本書裡，找到了一種全新的學習統計學的方式。我一直覺得，統計學離我很遙遠，像是個艱澀難懂的學科。但是，這本書的作者用一種非常接地氣的方式，把統計學拉近了我的生活。書中大量的實例，都取材於我們日常生活中會遇到的各種情境，像是社群媒體的互動分析、消費習慣的調查、甚至是健康數據的解讀，都讓我深刻感受到統計學的應用無所不在。更重要的是，作者在講解每一個統計方法時，都非常注重其背後的邏輯和直覺。它不是直接丟給你公式，而是先讓你理解這個方法是為了解決什麼問題，然後再引導你如何去理解和應用。這種「先有雞還是先有蛋」的思考方式，讓我能夠更快地掌握統計學的核心概念，而不是被一堆符號和公式給嚇倒。我覺得這本書最大的價值，就是它能夠啟發讀者對數據的興趣，並讓讀者相信，統計學並不是遙不可及的學問，而是每個人都可以學會，並且能為生活帶來幫助的工具。