統計學(第四版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數理統計
• 數據分析
• 統計方法
• 第四版
• 教材
• 高等教育
• 理工科
• 應用統計

這是一本統計學入門書，作者們透過時事與生活相關議題，引領讀者進入各章重點。理論介紹淺顯易懂，例題適切融入生活體驗，少瞭復雜的公式推演與艱澀陳述，更能引發讀者的學習興趣，並藉由經驗驗證所學。各章後另設計「基礎」、「進階」練習題，易於讀者循序漸進奠定統計基礎。

本書特色

　　1.本書遣詞用字淺顯易懂，初學者能充分理解基礎統計學的重要觀念。2.章前以相關時事或生活經驗連結該章重點，有效引發讀者學習動機。3.文中例題豐富，並融入生活經驗，讀者練習之餘還能驗證所學，從中瞭解統計方法及其應用。4.統計理論結閤Excel軟體應用，輕鬆學會統計分析工具。5.習題分為「基礎題」與「進階題」，由淺入深提高學習興趣並強化學習成效。

統計學（第四版）：超越錶象，洞察數據背後的真實世界 圖書簡介 作者：[此處應填寫原書作者姓名，若無特定信息，可使用“知名統計學傢團隊”] 齣版社：[此處應填寫原書齣版社名稱，若無特定信息，可使用“權威學術齣版社”] 頁數：約 800 頁（具體頁數以實物為準） 定價：[請根據市場情況填寫] --- 書籍定位與核心價值 《統計學（第四版）》是一本旨在為讀者提供堅實統計學理論基礎與強大應用能力的權威教材。本書的編寫理念超越瞭單純的公式堆砌和概念羅列，而是緻力於培養讀者數據素養（Data Literacy）和批判性思維（Critical Thinking）。在信息爆炸的時代，數據如同原始礦石，隻有掌握瞭統計學的“冶煉”工具，纔能從中提煉齣真正有價值的洞察。本書正是為實現這一目標而精心打造的“煉金術指南”。 第四版在繼承前三版廣受贊譽的清晰性、嚴謹性和實用性的基礎上，進行瞭全麵的更新和優化，以適應快速變化的現代科學研究、商業決策以及社會分析的最新需求。我們特彆關注瞭可重復性（Reproducibility）和因果推斷（Causal Inference）等前沿議題，確保讀者學習到的知識不僅是“正確的”，更是“現代的”。 內容結構與特色亮點 本書結構邏輯嚴密，循序漸進，共分為五大部分，覆蓋瞭從基礎描述到高級推斷的完整知識體係： 第一部分：統計學基石——描述與探索 本部分奠定瞭整個統計學大廈的基礎。我們不再將描述性統計視為簡單的圖錶製作，而是將其視為數據可視化的藝術與科學。 1. 數據類型與測量尺度： 詳細區分定性數據與定量數據，強調不同尺度（名義、順序、間隔、比率）對後續統計方法選擇的決定性影響。 2. 集中趨勢與離散程度的深度剖析： 除瞭均值、中位數、眾數，本書引入瞭更魯棒的度量方法（如截尾均值、四分位距），以應對數據中存在的異常值（Outliers）的乾擾。 3. 圖形化探索工具箱： 重點講解瞭直方圖、箱綫圖、散點圖之外，如何有效利用小提琴圖（Violin Plots）和密度估計圖（Density Plots）來揭示數據分布的微妙特徵，並配有大量的實際案例，指導讀者如何避免“誤導性圖形”。 第二部分：概率論——不確定性下的決策框架 概率是統計推斷的“語言”。本部分旨在消除初學者對概率論的畏懼心理，將其轉化為強大的推理工具。 1. 古典概率與條件概率的直覺建立： 通過大量的現實世界問題（如醫學診斷、風險評估），幫助讀者建立對貝葉斯定理的直觀理解，而非僅僅停留在公式記憶層麵。 2. 隨機變量與常見分布： 詳細闡述離散型（如二項分布、泊鬆分布）和連續型（如正態分布、指數分布）隨機變量的特性。特彆強調正態分布的“中心地位”及其在統計推斷中的核心作用。 3. 中心極限定理（CLT）的深度探究： 深入解析CLT為何是統計推斷的基石，並探討其在不同數據結構下的錶現和局限性。 第三部分：推斷的藝術——參數估計與假設檢驗的邏輯 這是本書的核心與精髓所在，著重培養讀者的推斷性思維。 1. 抽樣分布與大數定律： 從理論上解釋瞭如何從有限樣本推斷總體參數的可靠性來源。 2. 點估計與區間估計： 詳細講解瞭最大似然估計（MLE）、矩估計等估計方法的原理，並側重於構建置信區間——它代錶的不是“參數落入該區間的概率”，而是估計過程的可靠性。 3. 假設檢驗的嚴謹流程： 係統梳理瞭零假設、備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、P值的正確解讀（以及P值濫用的警示）。本書對I類錯誤與II類錯誤（Type I & Type II Errors）進行瞭深入對比分析，強調統計功效（Power）的重要性。 4. 非參數檢驗的引入： 認識到並非所有數據都服從正態分布，本書引入瞭秩和檢驗等非參數方法，拓寬瞭讀者的應用範圍。 第四部分：模型構建與迴歸分析的實踐 迴歸分析是連接統計學與實際數據建模的橋梁。第四版著重提升模型的診斷和選擇能力。 1. 簡單綫性迴歸的幾何意義： 從最小二乘法的幾何直覺齣發，理解迴歸綫的意義，並對模型的基本假設（獨立性、同方差性、正態性）進行細緻的診斷方法講解（如殘差圖分析）。 2. 多元綫性迴歸的復雜性管理： 引入多重共綫性（Multicollinearity）的識彆與處理、變量選擇技術（逐步迴歸、信息準則AIC/BIC）。 3. 廣義綫性模型（GLM）導論： 首次將邏輯迴歸（Logistic Regression）和泊鬆迴歸納入核心章節，使讀者能夠有效處理分類響應變量和計數數據，這是現代應用統計學的必備技能。 第五部分：進階主題與現代挑戰 本部分旨在拓寬讀者的視野，介紹統計學在處理復雜數據結構時的工具和思維。 1. 方差分析（ANOVA）的原理與擴展： 不僅講解單因素和雙因素ANOVA，還深入探討瞭重復測量設計，這是實驗設計中的關鍵環節。 2. 推斷的邊界——因果推斷入門： 強調相關性不等於因果性，並引入潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）和傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching）的基本概念，指導讀者在非實驗性數據中進行更負責任的因果推斷嘗試。 3. 時間序列與非獨立數據簡介： 簡要介紹如何處理時間序列數據中的自相關問題，為後續深入學習打下基礎。 本書的目標讀者 本書適閤於： 大學本科生和研究生： 作為統計學、經濟學、管理學、社會學、心理學、生物統計學等專業的核心教材。 數據分析師與研究人員： 尋求鞏固理論基礎、提升模型解釋力和批判性分析能力的專業人士。 對數據驅動決策有興趣的管理者： 希望理解統計報告的本質，並能有效質疑數據結論的商業領導者。 第四版新增亮點 為應對新時代的挑戰，第四版特彆增加瞭以下內容： R/Python 語言輔助習題： 關鍵概念講解後附帶瞭使用主流統計軟件（R語言為主，提供Python輔助代碼）進行實際操作的示例，確保理論與實踐的無縫對接。 貝葉斯思維的溫和引入： 在假設檢驗之後，增加瞭對貝葉斯推斷基本思想的介紹，幫助讀者理解另一種主流的統計哲學。 大數據背景下的統計陷阱： 專門討論瞭“P值操縱”、“數據挖掘中的多重比較問題”以及“模型擬閤優度陷阱”，提升讀者的學術誠信意識和數據倫理感。 通過學習《統計學（第四版）》，讀者將不僅掌握統計學的技術，更重要的是，將學會以一種量化、審慎和基於證據的方式來觀察和理解這個復雜的世界。本書緻力於將晦澀的數學概念轉化為清晰的決策工具，是統計學學習者案頭不可或缺的經典參考書。

第 1 章　概論
前言
1.1　統計學是什麼
1.2　母體與樣本
1.3　敘述統計與推論統計

第 2 章　資料與圖錶
前言
2.1　變數與資料
2.2　類彆資料的繪圖
2.3　數值變數的繪圖
2.4　相對次數直方圖
2.5　Excel 應用範例

第 3 章　統計量
前言
3.1　集中趨勢統計量
3.2　變異性的統計量
3.3　謝比雪夫定理及經驗法則
3.4　相對位置統計量
3.5　Excel 應用範例

第 4 章　機率導論
前言
4.1 實驗、樣本空間與事件
4.2　事件機率的基本運算
4.3　條件機率
4.4　總閤機率法則與貝氏定理

第 5 章　隨機變數與機率分配
前言
5.1　隨機變數
5.2　機率分配
5.3　期望值與變異數
5.4　期望值與變異數的性質

第 6 章　離散型機率分配
前言
6.1　離散均勻分配
6.2　伯努利分配
6.3　二項分配和多項分配
6.4　負二項分配和幾何分配
6.5　超幾何分配
6.6　蔔瓦鬆分配
6.7 　Excel應用範例

第 7 章　連續分配
前言
7.1　連續機率分配
7.2　常態分配
7.3　常態分配的機率
7.4　一般常態分配機率值
7.5　指數分配
7.6　Excel應用範例

第 8 章　抽樣分配
前言
8.1　抽樣方法
8.2　的抽樣分配
8.3　其他有用的抽樣分配
8.4　Excel應用範例

第 9 章　區間估計
前言
9.1　點估計
9.2　區間估計
9.3　母體平均數的區間估計
9.4　母體變異數的區間估計
9.5　Excel應用範例

第10章　假設檢定
前言
10.1　假設檢定之概念
10.2　母體平均數的假設檢定
10.3　型Ⅰ誤差與型Ⅱ誤差的計算
10.4　檢定力麯綫與作業特性麯綫
10.5　母體變異數的假設檢定
10.6　兩母體平均數差
10.7　Excel應用範例

第11章　卡方檢定
前言
11.1　基本概念
11.2　適閤度檢定（包含多項式母體比例檢定）
11.3　獨立性檢定
11.4　齊一性檢定
11.5　應用卡方檢定注意事項及限製
11.6　Excel應用範例

第12章　變異數分析
前言
12.1　變異數分析的意義
12.2　一因子變異數分析
12.3　Scheffe's多重比較法
12.4　二因子變異數分析
12.5　 Excel應用範例

第13章　相關與迴歸
前言
13.1　相關
13.2　簡單綫性迴歸
13.3　迴歸綫的變異分析
13.4　復迴歸
13.5　Excel應用範例

附 錶
錶1　二項分配機率值錶
錶2　蔔瓦鬆分配機率值錶
錶3　Z值到3.0~3.09之錶
錶4　t-分配錶
錶5　卡方分配錶
錶6　F-分配錶

習題解答

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對統計學一直有點抵觸，覺得那是一門死記硬背公式的學科，但《統計學（第四版）》徹底改變瞭我的看法。這本書的語言風格非常親切，像是老朋友在給你講解一些有趣的事情，而不是冰冷的教科書。它沒有一開始就堆砌大量的數學符號，而是從一些非常生活化的場景入手，比如解釋概率的時候，會聊到彩票中奬的可能性，解釋抽樣的時候，會說到市場調研的例子。這些例子雖然簡單，但卻非常到位，一下子就把我帶入瞭統計學的世界。而且，書中的圖錶製作精美，而且恰到好處，不會讓人覺得是為瞭湊字數而添加。每一章的結尾都有一個“本章小結”，簡潔明瞭地概括瞭本章的重點，對我這種記性不太好的人來說，簡直是福音。我發現，原來統計學並不是那麼遙不可及，它就在我們身邊，影響著我們生活的方方麵麵。這本書讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣，並且開始主動去瞭解更多關於統計學的內容。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（第四版）》簡直是我的救星！之前一直對統計學有種莫名的畏懼感，感覺那些公式和圖錶就像天書一樣，每次考試前都得啃好幾遍，還常常是一知半解。但自從翻開這本書，我纔發現統計學原來可以這麼有趣，這麼貼近生活。作者的講解方式真的太棒瞭，用瞭很多生活中的例子，比如超市購物的概率，甚至還有我平時愛看的球賽數據分析，一下子就把那些枯燥的理論變得生動形象瞭。而且，書中的插圖和圖錶都很清晰，不像有些書那樣密密麻麻，讓人眼花繚亂。每次遇到不懂的地方，翻到後麵附錄的總結或者例題講解，總能豁然開朗。我尤其喜歡它循序漸進的編排方式，從最基礎的概念講起，一點點深入，不會讓你感覺一下被拋到深水區。現在我終於敢說，我真的開始理解統計學在實際問題分析中的作用瞭，不再是死記硬背公式，而是能思考怎麼用統計方法去解決問題。這本書的質量也很不錯，紙張厚實，印刷清晰，拿在手裏很有分量，作為一本參考書，絕對物超所值。

评分☆☆☆☆☆

作為一名資深的統計學愛好者，我可以說，《統計學（第四版）》是我近年來閱讀過的最令人印象深刻的統計學著作之一。它在保持傳統統計學核心內容的同時，又巧妙地融入瞭許多現代統計學的前沿思想和方法。書中的內容深度適中，既能滿足初學者的基本需求，也能為有一定基礎的讀者提供更深入的思考。作者在講解統計推斷部分時，尤其具有獨到之處，他沒有簡單地羅列公式，而是深入淺齣地解釋瞭各個統計量之間的內在聯係，以及它們在描述和推斷總體特徵時的作用。我特彆欣賞書中對數據可視化和模型選擇的討論，這些都是在實際數據分析中至關重要的環節。它不僅僅是告訴你“做什麼”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”，以及“這樣做有什麼意義”。對於那些希望在數據分析領域不斷深造的讀者來說，這本書無疑是一本值得反復研讀的經典之作。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀研究生學位但對統計學感到力不從心的學生，手裏也翻過不少統計學的書，但《統計學（第四版）》給我的感覺是完全不同的。它最大的特點就是“透徹”和“嚴謹”，但又不會因此而變得晦澀難懂。作者在解釋每一個概念的時候，都力求做到邏輯清晰、層層遞進，將復雜的統計原理化繁為簡，用一種非常巧妙的方式呈現齣來。我印象最深的是關於假設檢驗的部分，以前總是對P值和統計顯著性感到睏惑，這本書通過大量的圖示和生動形象的比喻，讓我真正理解瞭這些概念的含義以及它們是如何在實際研究中發揮作用的。它不僅講解瞭理論，更重要的是強調瞭這些理論背後的思考過程和實際意義。每章的練習題也非常有代錶性，涵蓋瞭從概念理解到實際計算的各個方麵，做完之後總能對所學內容有更深的鞏固。這本書讓我重新找迴瞭學習統計學的自信，也為我接下來的研究打下瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

老實說，一開始是被朋友推薦纔入手的《統計學（第四版）》。我一直以為統計學是那種特彆理論化、不接地氣的學科，但這本書的實踐性讓我大開眼界。它不僅解釋瞭“是什麼”，更重要的是講瞭“怎麼用”。書裏有很多案例分析，覆蓋瞭經濟、金融、醫學、社會科學等多個領域，讓你能直觀地感受到統計學在這些領域中的強大應用。我特彆看重的是它對統計軟件使用的指導，雖然書中沒有直接列齣軟件操作步驟，但它提到的很多方法和思路，結閤我平時用的SPSS或R語言，簡直是如虎添翼。以前覺得做統計分析就是對著數據敲代碼，但這本書讓我認識到，背後的邏輯和對結果的解讀纔是更重要的。它教會我如何提齣正確的問題，如何選擇閤適的統計模型，以及如何批判性地看待分析結果。對於想要將統計學知識轉化為實際生産力的人來說，這本書絕對是一份寶藏。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，引導你一步步探索數據背後的奧秘，提升你的分析決策能力。