具体描述
(1) 叙述统计：第一章 ~ 第四章
(2) 基础机率：第五章 ~ 第八章
(3) 推论统计：第九章 ~ 第十六章
本书适合作为各科系所之统计学应用统计学之教科书，也适合作为专题研讨 讲习或实务进修课程之教材
习题解答及补充资料请参考：tw.myblog.yahoo.com/max-2008
著者信息
吴冬友
学历：国立台湾工业技术学院工业管理博士
经历：辅仁大学企业管理系管理学研究所副教授
杨玉坤
学历：国立中央大学统计研究所硕士
经历：中正理工学院基础系讲师
图书目录
第1 章绪论
1.1 统计学
1.2 统计学的内容
案例1 统计资料
第2 章蒐集资料
2.1 母群体与样本
2.2 资料型态7
2.3 资料来源及抽样方式
案例2-1 家庭收支调查的抽样计画
案例2-2 TIMSS 2007 教育评鑑
第3 章叙述统计之一
3.1 单变数──质的资料
3.2 单变数──量的资料
3.3 双变数资料
案例3-1 自由时间
案例3-2 TIMSS 2007 四年级数学评鑑──平均成绩的分布
习题
第4 章叙述统计之二
4.1 资料的中心值
4.2 资料的分散度
4.3 资料的百分位数
4.4 标准差的应用
案例4-1 TIMSS 2007 四年级数学评鑑──百分位数的分布
案例4-2 TIMSS 2007 四年级数学评鑑
──标竿点定位的成绩分布
习题
第5 章机率导论
5.1 机率专有名词
5.2 事件的机率值
5.3 复合事件──事件的运算
5.4 复合事件的机率运算法则──加法法则
5.5 联合机率、条件机率与独立事件
5.6 乘法法则与树型图
案例5-1 全球人口的成长速度
案例5-2 「男主外，女主内」之认同度
习题
第6 章随机变数及机率分配
6.1 随机变数
6.2 间断随机变数的机率分配
6.3 间断随机变数的期望值及变异数
6.4 连续随机变数的机率分配
6.5 连续随机变数的期望值及变异数
6.6 期望值与变异数的计算公式
案例6-1 TIMSS 2007 四年级数学评鑑──机率分配
案例6-2 TIMSS 2007 四年级数学评鑑
──香港—新加坡—中华民国—日本的比较
习题
第7 章几个常用的随机变数及其机率分配
7.1 伯努力试验
7.2 二项分配
7.3 卜瓦松分配
7.4 常态分配
案例7-1 弹珠台的机率问题
案例7-2 Q-Q 图—一个非常有用的统计图
习题
第8 章抽样分配
8.1 |X的统计性质
8.2 中央极限定理
案例8-1 中央极限定理
案例8-2 中央极限定理
习题
第9 章估计
9.1 母群体平均数的估计之一
9.2 t 分配
9.3 母群体平均数的估计之二
9.4 母群体平均数的估计之三
9.5 母群体比例值p 的估计
9.6 2 分配
9.7 母群体变异数2 的估计
案例9-1 TIMSS 2007 四年级数学──平均成绩的信赖区间
案例9-2 TIMSS 2007 四年级数学──百分比的信赖区间
习题
第10 章估计
10.1 两个母群体平均数差的估计之一
10.2 两个母群体平均数差的估计之二
10.3 两个母群体平均数差的估计之三
10.4 两个母群体比例差的估计
10.5 F 分配266
....
第11 章统计假设检定281
11.1 检定的基本观念281
11.2 母群体平均数的检定之一
11.3 母群体平均数的检定之二
11.4 母群体平均数的检定之三（大样本）
11.5 母群体比例值p 的检定
11.6 母群体变异数2 的检定
案例11-1 TIMSS 2007四年级数学──能力分群
案例11-2 TIMSS 2007四年级数学──能力分群
习题
第12 章统计假设检定
12.1 两个母群体平均数差的检定之一
12.2 两个母群体平均数差的检定之二
12.3 两个母群体平均数差的检定之三（大样本）
12.4 两个母群体比例差的检定
12.5 两个母群体变异数比值的检定
案例12-1 TIMSS 2007四年级数学──能力分群
案例12-2 TIMSS 2007四年级数学──能力分群
习题
第13 章变异数分析
13.1 变异数分析的基本观念
13.2 单因子实验设计（一维变异数分析）
13.3 双因子设计
案例13-1 TIMSS 2007四年级数学──自信心对成绩的效应分析
案例13-2 TIMSS 2007四年级学数学──家庭作业与师生比的效应分析
习题
第14 章简单回归与相关
14.1 基本假设
14.2 参数估计
14.3 统计性质
14.4 检定
14.5 相关分析
案例14 TIMSS 2007 四年级数学──数学能力与地区发展状况之相关性
习题
第15 章卡方检定
15.1 多项分配参数结构检定
15.2 独立性检定
案例15 TIMSS 2007 四年级数学──数学能力与家中藏书数量之相关性
习题
第16 章无母数检定方法
16.1 单一母群体中心值的无母数检定
16.2 两个母群体是否相同的无母数检定方法
16.3 多个母群体是否相同的无母数检定方法
16.4 两变项是否相关的无母数检定方法
案例16 学童成绩与学校授课时数的相关性
习题
附录一
附录二
图书序言
图书试读
统计方法的运用与蒐集资料是密不可分的，本章分三节讨论蒐集资料时必须具备的统计观念及方法。
2.1 母群体与样本
统计方法的最终目的是要解决问题，当问题陈述清楚后，便能很明确地界定该问题所涉及的主体，我们称这些主体形成的集合为母群体。
定义2-1-1：母群体（population）
统计问题中所涉及的主体（subject）或对象所形成的集合为母群体，这些主体可能是人、事或物……等。
例题2-1-1 如果我们想要了解民众对全民健保中某些问题的看法，则所有参加全民健保的民众所形成的集合便是本问题的母群体。
例题2-1-2 信用卡发卡银行想要了解民众以信用卡进行网路购物的交易金额，则所有在网路上以信用卡购物的交易便是本问题的母群体。
统计方法分析的对象是母群体的特征值，而非母群中的个体，这些足以呈现母群体特质的数值，称为参数。
例题2-1-3 民众购屋时，会以房屋售价的平均值作为决策的参考，平均房价是所有成交房价所形成的母群体的参数。
例题2-1-4 当你预计于冬天出国旅游，你必然会关心目的地的气侯，来决定携带哪些随行衣物。此时，目的地的平均温度是很重要的参考指标。但是除了平均温度外，你也会注意温度起伏变动的变异数，所以目的地气温的平均数及变异数（参考定义4-2-4）这两个参数是出外旅游时非常重要的参考值。
从前面的例题中，我们可以体会母群体参数在决策过程中的重要性，但是在一般情况下，母群体参数是未知的。必须经由抽样（sampling）取得样本后加以研判（参数估计或检定）。
例题2-1-5 在例题2-1-4 中，你所蒐集到的去年冬天目的地的气温资料便是气温的观测值。
大量的资料对于决策未必有参考价值，必须将这些资料加以计算，得出具有参考价值的资讯，计算过程中所运用的公式称为统计量。
用户评价
《基础统计学(3版)》这本书最让我感到惊喜的一点，就是它在概念的解释上，总是能做到既严谨又生动。很多统计学的概念，比如“方差”、“标准差”或者“置信区间”，在书本上看起来可能会觉得有点抽象，但作者通过大量的类比和生活化的例子，把这些概念讲得非常形象。比如在解释“方差”的时候，作者可能会用一班学生考试成绩的分散程度来类比，有的班级分数都很接近，方差就小；有的班级分数跨度很大，方差就大。这种贴近生活化的比喻，让我一下子就能理解方差的意义，以及它在衡量数据离散程度方面的作用。还有在讲到“中心极限定理”的时候，虽然这是一个比较高深的理论，但作者并没有直接丢给读者一堆复杂的公式，而是通过模拟抽样过程，一步步地展示了即使原始数据的分布不确定，但样本均值的分布却会趋向于正态分布，这种“抽丝剥茧”式的讲解方式，让我能够理解这个定理背后的深刻含义。更重要的是，这本书的语言非常平实，没有使用太多生僻的专业术语，即使遇到一些必须使用的专业词汇，作者也会在首次出现时给出清晰的解释，并且在后续的章节中不断重复加深读者的印象。我特别喜欢书中对于“统计推断”这部分内容的讲解，它不仅仅是教会我们如何计算，更重要的是教会我们如何去理解和解释统计结果的意义，以及如何避免常见的统计误区。比如在讲解“P值”的时候，作者就非常强调P值并不是“概率”，也不是“统计显著性”的唯一衡量标准，而是需要结合实际背景和效应量来综合判断。这种对细节的关注和对易错点的提醒，对于初学者来说是无比宝贵的。而且，书中还穿插了一些“统计学史话”或者“统计学家的故事”，这些小插曲让学习过程变得更加有趣，也让我们了解了这些统计概念是如何一步步发展起来的，增添了学习的趣味性和人文关怀。
评分《基础统计学(3版)》这本书，给我的感觉是它非常有“温度”和“人情味”。虽然是一本统计学教材，但作者并没有将它写成一本冷冰冰的“技术手册”，而是融入了许多人文关怀的元素。首先，在概念的讲解上，作者总是能够设身处地地为读者着想，用最容易理解的方式去解释最复杂的概念。比如在讲解“概率”时，作者会从生活中常见的随机事件入手，比如掷骰子、抽奖等，让我们感受到概率的普遍存在。而当进入到一些更为抽象的理论时，作者也会用一些生动的故事和类比来帮助我们理解，让学习过程不再枯燥。其次，书中还穿插了一些“统计学小故事”或者“统计学家的轶事”，比如关于高斯、贝叶斯等统计学家的故事，这些故事让我们了解了这些统计概念的起源和发展，增添了学习的趣味性，也让我们感受到了科学研究的魅力。更让我感动的是，书中在讲解一些容易出错或者容易引起误解的概念时，作者总是会非常耐心地进行解释和提醒，并且会给出一些具体的建议，帮助读者避免犯错。比如在讲解“P值”时，作者反复强调了P值不能直接解释为“原假设为真的概率”，并且给出了如何正确解读P值的指导。这种细致入微的关怀，让我觉得作者不仅仅是在传授知识，更是在引导我们建立正确的统计观念。此外，书中还鼓励读者在学习过程中多思考、多提问，并且提供了许多思考题和讨论题，鼓励读者将所学知识与实际生活联系起来，形成自己的独立思考能力。
评分我对《基础统计学(3版)》的整体印象是，它是一本非常注重实操性和应用性的教材。书中不仅仅提供了理论知识，更重要的是，它非常强调如何将这些理论知识应用到实际问题中去解决。在每一章节的结尾，作者都会给出大量的例题和习题，这些题目涵盖了从简单的计算到复杂的数据分析，并且很多题目都取材于真实的统计调查和科研场景。例如，在讲解“方差分析”的时候，书中不仅介绍了ANOVA的基本原理，还提供了一个实际的农业实验数据，要求读者利用所学知识来分析不同肥料对作物产量的影响。这种“学以致用”的设计，让我感觉自己学的知识是活的，是能够解决实际问题的。而且，书中还引入了一些基础的统计软件操作指南，虽然不是详尽的教程，但已经足够让我们初步掌握如何使用这些工具进行数据录入、描述性统计分析、图形绘制以及基本的统计检验。我尤其欣赏的是，在讲解“回归分析”和“时间序列分析”等章节时，书中都提供了详细的案例，并配有相应的统计软件操作步骤和结果解读，这让我能够快速上手，并理解如何将这些高级的统计方法应用于实际的数据分析工作中。例如，在分析股票价格的预测时，书中展示了如何使用ARIMA模型进行时间序列分析，并给出了具体的步骤和代码，这对于想要进行金融量化分析的读者来说，是极大的帮助。此外，书中在讲解一些容易出错的概念时，还会用“常见误区”或者“注意”这样的提示，来提醒读者避免犯错，这对于我来说是非常实用的。总而言之，这本书不仅仅是一本理论教材，更是一本能够指导我们进行数据分析的实践手册，它让我对统计学的应用充满了信心。
评分《基础统计学(3版)》这本书，我最看重的是它对于“统计思维”的培养。在学习统计学的过程中，我认为最重要的是要建立起一种严谨、客观、批判性的思维方式，而这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅是教会我们如何计算，更重要的是教会我们如何理解统计结果的意义，如何去质疑和反思，以及如何避免被统计数据所误导。在讲解“统计推断”的部分，作者反复强调了“样本”和“总体”的区别，以及样本的代表性对于推断结果可靠性的重要性。书中还列举了许多因为样本偏差而导致的错误结论的案例，这让我深刻地认识到，统计学是一门严谨的科学，任何的草率和随意都可能导致错误的判断。此外，在讲解“假设检验”时，作者非常细致地解释了“P值”的含义，并且反复强调P值并非“原假设为真的概率”，而是“在原假设为真的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率”。这种对概念的精确定义和对易错点的强调，对于建立正确的统计思维至关重要。我尤其欣赏书中对于“相关”和“因果”区别的讲解，作者通过一些生动的例子，比如“冰淇淋销量和溺水人数之间的相关性”，来强调相关不等于因果，避免读者在解读数据时产生误判。书中还鼓励读者对统计结果进行批判性思考，例如在看到某个统计报告时，要思考其数据来源是否可靠，分析方法是否恰当，以及结论是否具有普遍意义。这种培养批判性思维的导向，让我觉得这本书不仅仅是在教授一门技术，更是在塑造一种科学的研究态度。
评分拿到《基础统计学(3版)》这本书的时候，我首先被它的目录吸引了。它不仅包含了统计学最核心的基础知识，比如描述性统计、概率论、抽样分布、参数估计和假设检验等等，而且还根据第三版的更新，加入了一些我认为非常具有前瞻性的内容，比如大数据时代下的统计方法的一些初步介绍，虽然没有深入展开，但已经为我们指明了未来的方向。让我印象特别深刻的是，在讲解“回归分析”这一章节时，作者并没有停留在单一的线性回归，而是进一步地介绍了多元回归和非线性回归的基本原理，并且结合实际数据模拟，展示了如何使用统计软件进行模型构建和结果解读。这对于我们这些想要将统计学知识应用于实际研究或者工作中，尤其是那些涉及多因素影响的领域，是非常有帮助的。这本书的讲解逻辑也非常清晰，它总是从最基本、最简单的概念入手，然后逐步深入，层层递进，让你能够循序渐进地掌握统计学的知识体系。即使是对统计学完全没有概念的新手，也能通过这本书建立起扎实的理论基础。而且，作者在讲解每一个统计方法的时候，都会非常细致地分析其适用条件、假设以及可能存在的局限性，这对于培养严谨的统计思维至关重要。我尤其欣赏的是，在讲解假设检验时，书中不仅详细介绍了各种检验方法，还用图示化的方式清晰地展示了“原假设”、“备择假设”、“P值”以及“拒绝域”之间的关系，这一点对于很多初学者来说都是一个难点，但通过这本书的讲解，我感觉自己豁然开朗。此外，书中还提到了统计软件的应用，虽然没有提供详细的操作手册，但已经给出了一些常用的统计软件（如SPSS、R）在处理具体问题时的基本思路和代码示例，这为我们后续深入学习和实践提供了宝贵的起点。总而言之，这本书在内容编排和深度上都做得非常出色，既有广度又有深度，能够满足不同层次读者的需求。
评分第一次翻开《基础统计学(3版)》，就觉得它不是那种会让人打瞌睡的教科书。书的装帧设计就很有质感，纸张的触感也很舒服，不会有那种廉价感，拿在手上就有一种踏实的感觉。最重要的是，它的排版设计也让人眼前一亮，不是那种密密麻麻的文字堆砌，而是图文并茂，公式和解释穿插得恰到好处。我之前学统计的时候，最头疼的就是那些抽象的概念，光看文字解释，脑子就容易打结。但是这本书不一样，它用了大量的图表和实际的案例来辅助说明，比如在讲到“概率分布”的时候，它不仅仅是给出了公式，还配上了生动的柱状图和折线图，让你能直观地感受到不同分布的形状和特点。而且，它选取的案例也很有代表性，很多都是跟我们日常生活息息相关的，比如天气预报的准确率、某款产品销量变化的趋势、甚至是我们考试成绩的分数分布，这些都拉近了统计学和我们之间的距离，让我觉得统计学并不是高高在上、遥不可及的学问，而是可以应用到生活中的方方面面。更让我惊喜的是，书的语言风格也相当亲切，没有那种冷冰冰的学术腔调，读起来更像是和一位经验丰富的老师在交流，他会用通俗易懂的方式解释复杂的概念，还会时不时地分享一些自己的理解和体会，让你在学习的过程中不会感到孤单和迷茫。有时候，遇到一些特别难理解的公式，作者还会用一些小故事或者类比来帮助我们理解它的由来和意义，这一点我觉得做得非常棒，比死记硬背公式要有效得多。而且，它在章节的结尾还会设置一些思考题和习题，这些题目设计得也很有水平，有基础的计算题，也有需要结合实际情况进行分析的开放性问题，可以帮助我们巩固所学知识，并且锻炼我们的逻辑思维能力。总之，这本书从外在的装帧到内在的内容，都给我留下了深刻的印象，让我对统计学的学习充满了信心和期待。
评分《基础统计学(3版)》这本书，让我看到了统计学在现实世界中的强大生命力。书中穿插了大量的实际案例，这些案例并非随意选取，而是紧密结合了我们生活、工作和研究中的常见问题。比如在讲解“抽样调查”时，书中会分析市场调研、民意测验等实际场景，并详细介绍如何设计科学的抽样方案，如何避免抽样误差，以及如何根据样本数据来推断总体情况。这一点对于我理解统计学在社会科学、市场营销等领域的重要性非常有帮助。还有在讲解“假设检验”时，书中会举出很多医疗研究、新药研发、产品质量控制等方面的案例，通过这些案例，我们能够直观地理解假设检验在科学研究中的作用，以及如何根据统计结果来做出决策。我特别喜欢书中对“因果推断”的一些讨论，虽然统计学本身很难直接证明因果关系，但书中通过一些巧妙的案例设计和分析方法，引导我们思考如何从相关性中去探索潜在的因果关系，以及如何识别和避免混淆变量的影响。例如，在分析教育水平与收入水平之间的关系时，书中会讨论如何控制家庭背景、工作经验等因素，来更准确地评估教育水平对收入的影响。这种对现实问题的关注和对统计学应用的深入探讨，让我觉得这本书不仅仅是一本教材，更是一本能够启发我们思考、解决实际问题的工具书。它让我看到了统计学如何能够帮助我们更好地理解世界，做出更明智的决策。
评分《基础统计学(3版)》在语言表达上，给我留下了非常深刻的印象，它成功地做到了“化繁为简，深入浅出”。我之前也接触过一些统计学方面的书籍，很多都写得比较晦涩难懂，充斥着大量的专业术语和复杂的公式，让人望而却步。但是这本书不一样，作者的语言非常简洁明了，就像是在和一位经验丰富的老师面对面交流一样。即便是非常抽象的统计概念，作者也能用非常形象的比喻和通俗的语言来解释。比如在讲解“置信区间”时，作者用了“射击的瞄准范围”来类比，解释说虽然我们每一次射击（抽取样本）的位置可能不同，但是我们瞄准的范围（置信区间）能够包含靶心（总体参数）的概率是固定的。这种贴近生活化的比喻，让我一下子就理解了置信区间的概念，而不是被那些复杂的公式弄得晕头转向。而且，书中在讲解每一个新的概念时，都会先从一个实际的问题出发，然后引导我们一步步地去思考，去发现解决问题的方法，最终引出相应的统计概念和方法。这种“问题导向”的学习方式，让我觉得学习过程非常自然和流畅，不会觉得知识是孤立的，而是相互联系、相互促进的。此外，书中还会用一些“提示”、“注意”、“误区”等小板块，来提醒读者一些容易犯错的地方，或者提供一些更深入的思考角度，这些细节的设计让我感觉作者真的站在读者的角度去思考，力求让读者能够真正地理解和掌握知识。总而言之，这本书的语言风格非常棒，它让统计学不再是枯燥的数学公式的堆砌，而是充满了智慧和趣味的科学。
评分《基础统计学(3版)》这本书，在内容深度和广度上都给我带来了惊喜。它不仅仅停留在基础的描述性统计和推断统计，还触及了一些更为前沿和实用的统计方法。比如在讲解“回归分析”时，作者并没有仅仅介绍简单的线性回归，而是进一步地扩展到了多元回归、逻辑回归，甚至还简要地提到了非线性回归和岭回归等高级模型。这对于想要将统计学应用于更复杂的数据分析场景的读者来说，是非常有价值的。书中在讲解这些模型时，都会给出详细的理论解释，并且结合实际的数据集进行案例分析，展示了如何使用统计软件进行模型构建、参数估计、模型诊断以及结果解读。我印象特别深刻的是，在分析“分类变量”与“连续变量”之间的关系时，书中详细地介绍了逻辑回归的应用，并且用一个实际的案例，比如预测客户是否会购买某项产品，来展示了如何构建逻辑回归模型，以及如何解读模型的输出结果。此外，书中还对“时间序列分析”的一些基本方法进行了介绍，比如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及ARIMA模型等，并给出了相应的案例和统计软件操作指导。虽然篇幅有限，但已经为我们打开了一扇了解更高级统计分析方法的窗口。更值得一提的是，书中在讲解一些统计方法时，还会提及一些常用的统计软件（如R、SPSS）的应用，虽然没有提供详细的操作手册，但已经足够让我们了解如何将理论知识转化为实际操作，这对于我们这些希望将统计学知识应用到实际研究或工作中的人来说，是极其宝贵的。
评分《基础统计学(3版)》在内容编排上，给我最大的感受就是它的“循序渐进”和“系统性”。这本书并非简单地罗列统计学知识点，而是构建了一个完整的知识体系，让读者能够由浅入深地掌握统计学的精髓。它从最基础的数据收集和整理开始，然后过渡到描述性统计，再到概率论，接着是抽样分布和参数估计，最后是假设检验和一些进阶的统计模型。整个过程就像是在搭建一座知识的大楼，每一层都为下一层打下坚实的基础。让我特别欣赏的是，书中在讲解“概率论”部分时，并没有一开始就抛出复杂的公式，而是从“事件”、“概率”这些基本概念讲起，并通过一些非常生活化的例子，比如抛硬币、摸球等，来帮助读者理解概率的基本性质。即使是对数学基础不太扎实的读者，也能比较轻松地理解这些内容。而当进入到“抽样分布”和“中心极限定理”等相对复杂的概念时，作者更是通过图示和模拟实验的方式，将抽象的理论变得直观易懂。我记得在讲解“假设检验”时，书中详细地介绍了不同类型的假设检验（如t检验、卡方检验、F检验等）的适用条件、计算步骤以及结果的解读方法，并且还用大量的表格和图例来清晰地展示了检验的过程和结论。最让我印象深刻的是，书中在讲解“置信区间”时，作者并没有仅仅给出公式，而是非常深入地解释了置信区间的含义，以及为什么它不是“对总体参数的概率陈述”，这对于纠正很多初学者的误解非常有帮助。这本书的结构非常严谨，章节之间的逻辑关系清晰，让你能够清晰地看到统计学知识是如何相互关联、相互支持的。
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