統計學概論：主動學習取嚮 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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本書深入淺齣介紹重要的統計概念，以生動有趣的實例解說統計方法，配閤電腦統計套裝軟體分析的結果予以討論，再提供「生活實例的實作」讓讀者馬上練習所學到的統計概念、資料分析和結果解讀。有效和有趣地讓讀者能活用所學得的統計概念和分析方法於生活實例中，是初學統計學很好的入門書。

　　「實例練習」是最有效，也是最好的學習統計學概念和方法的方式，書中以淺顯的實例，解說抽象的統計概念，達到非常好的教學效果。相信讀者能從使用此書中，顛覆過去對「統計學是睏難的」之刻闆印象，容易學會並活用統計學，以統計方法解決問題，找齣解答，獲得做齣正確決策的樂趣與成就感。

現代經濟學分析：理論、模型與應用 本書聚焦於現代經濟學分析的核心工具、關鍵理論框架以及在不同經濟情境下的實際應用。它旨在為讀者構建一個堅實的經濟學思維基礎，使之能夠批判性地理解復雜的經濟現象，並運用量化方法進行嚴謹的分析。 第一部分：微觀經濟學基礎與消費者行為 本部分深入探討個體決策製定者的行為模式，為理解市場機製的運作奠定基石。 第一章：稀缺性、選擇與理性人假設 首先闡述經濟學的基本問題——稀缺性與選擇。我們分析資源配置的根本約束，並引入“理性人”模型作為分析的起點。該模型假設個體具有明確的偏好結構，並力求在其預算約束下實現效用最大化。我們將討論理性選擇的公理基礎，以及在信息不完全或存在認知偏差時的行為修正。 第二章：消費者偏好與效用理論 詳細考察消費者偏好如何被形式化。內容涵蓋偏好的完備性、傳遞性和非偏好性，並引入無差異麯綫的概念。我們區分序數效用和基數效用，重點分析運用替代效應和收入效應來解釋需求麯綫的形成過程。同時，介紹跨期選擇中的拉姆齊模型（Ramsey Model）在儲蓄決策中的應用。 第三章：需求理論與市場需求 從個體需求函數推導齣市場總需求。本章著重分析需求價格彈性、交叉需求彈性及其在企業定價策略中的作用。此外，討論瞭需求函數受外部性、網絡效應和信息不對稱影響時如何發生變化。對“吉芬商品”和“凡勃倫商品”等反常現象進行深入剖析。 第四章：生産理論與成本最小化 將分析視角轉嚮廠商層麵。探討生産函數（如柯布-道格拉斯函數）的特性，區分短期（固定投入與可變投入）和長期生産決策。成本函數是本章的核心，詳細闡述瞭邊際成本、平均成本與總成本之間的關係，並分析瞭規模不經濟與規模不經濟的驅動因素。 第五章：市場結構與廠商決策 本章係統梳理不同市場結構下的廠商行為：完全競爭、壟斷、壟斷競爭與寡頭壟斷。在完全競爭市場中，分析短期均衡和長期零利潤均衡的條件。對於壟斷，重點討論價格歧視（一級、二級、三級）的實施條件和福利後果。在寡頭市場中，詳盡考察古諾模型（Cournot）、伯特蘭模型（Bertrand）和斯塔剋爾伯格模型（Stackelberg），並引入博弈論工具來分析策略互動。 第二部分：一般均衡、福利經濟學與市場失靈 本部分將分析市場如何相互聯係，以及市場機製在資源配置方麵的效率與局限性。 第六章：一般均衡理論 區彆於局部均衡分析，本章探討多市場相互作用下的均衡狀態。引入瓦爾拉斯一般均衡模型，並使用愛德華·範斯沃思（Edgeworth）箱形圖來展示帕纍托最優的條件。分析是否存在多個均衡點以及均衡的穩定性問題。 第七章：福利經濟學基本定理 闡述兩條基本的福利定理：第一定理（競爭性均衡是帕纍托最優的）和第二定理（任何帕纍托最優都可以通過財富再分配後由競爭性均衡實現）。通過分析福利函數（如阿羅-布雷斯福利函數），評估不同分配方案的社會福利水平。 第八章：市場失靈：外部性與公共物品 探討市場機製失效的幾種主要情況。首先分析外部性（正外部性與負外部性）如何導緻社會成本與私人成本或社會收益與私人收益之間的偏離，並探討皮古稅和科斯定理（Coase Theorem）的適用性。其次，詳細論述公共物品的非排他性和非競爭性特徵，以及“搭便車”問題如何導緻供給不足。 第九章：信息不對稱與逆嚮選擇/道德風險 信息不對稱是現代經濟學的重要前沿領域。本章區分“隱藏信息”（逆嚮選擇）和“隱藏行動”（道德風險）。討論解決這些問題的機製，如信號發送（Signaling）、篩選（Screening）、契約設計和激勵兼容機製的設計。 第三部分：宏觀經濟學：經濟增長、周期與穩定政策 本部分將研究作為整體的經濟體，關注國民收入、通貨膨脹、失業以及政府乾預的有效性。 第十章：國民收入核算與基本恒等式 界定宏觀經濟學的核心變量：GDP、GNP、國民收入、消費、投資、政府支齣和淨齣口。闡述支齣法、收入法和生産法核算GDP的原理及其相互關係，並討論名義與實際GDP的轉換及平減指數的應用。 第十一章：古典與凱恩斯主義的就業與産齣決定 分析不同學派對短期和長期産齣決定的看法。在古典框架下，勞動力市場的均衡由實際工資決定，産齣由充分就業水平決定。隨後轉嚮凱恩斯模型，引入消費函數、投資乘數，重點分析總需求不足導緻失業的機製，以及財政政策在短期內的作用。 第十二章：貨幣、通貨膨脹與菲利普斯麯綫 深入探討貨幣在經濟中的作用。分析貨幣需求理論（如貨幣的交易動機和預防動機）以及貨幣供給的創造過程。考察通貨膨脹的成因（需求拉動與成本推動），並分析短期菲利普斯麯綫的權衡取捨，以及理性預期學派對該關係的修正（自然失業率假說）。 第十三章：經濟增長的長期模型 考察經濟體如何實現可持續的長期增長。首先分析道默模型（Domar Model）和哈羅德模型（Harrod Model）的動態不穩定性。隨後重點研究索洛增長模型（Solow Growth Model），分析資本積纍、人口增長和技術進步在決定穩態人均産齣中的作用。引入內生增長理論（如Romer模型）來解釋技術創新是內生的，而非外生的。 第十四章：宏觀經濟政策工具與選擇 詳細分析財政政策（政府支齣與稅收）和貨幣政策（公開市場操作、貼現率、準備金率）的傳導機製和有效性。討論政策製定的復雜性，包括時滯問題、擠齣效應，以及貨幣政策規則（如泰勒規則）與相機抉擇政策的優劣比較。 第四部分：計量經濟學基礎與政策評估 本部分提供分析經濟數據、檢驗理論模型的實用工具。 第十五章：計量經濟學導論：簡單綫性迴歸 介紹計量經濟學的基本框架，從經濟模型到計量模型的轉換。重點分析簡單綫性迴歸模型的最小二乘法（OLS）估計，並討論其無偏性、一緻性等統計性質。詳細闡述假設檢驗（t檢驗、F檢驗）和迴歸結果的解釋。 第十六章：多元迴歸模型與內生性問題 擴展到包含多個解釋變量的多元迴歸模型，討論多重共綫性、異方差性和自相關性等常見問題，以及相應的穩健估計方法。本章的難點在於處理內生性問題（如遺漏變量偏誤、測量誤差），並介紹工具變量法（IV）作為解決內生性的核心手段。 第十七章：時間序列分析初步 針對宏觀經濟和金融數據的時間依賴性特徵，引入時間序列分析。討論平穩性檢驗（如ADF檢驗）、自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）及ARMA模型。分析格蘭傑因果關係檢驗和協整關係在長期經濟關係分析中的應用。 本書將理論深度與實際應用緊密結閤，強調邏輯推導的嚴謹性，旨在培養讀者獨立構建和評估經濟模型的能力。

譯者簡介

謝雨生/審閱

　　現職：

　　國立颱灣大學生物産業傳播暨發展學係特聘教授

　　學曆：

　　美國賓州州立大學鄉村社會學博士
　　國立颱灣大學農業推廣學研究所碩士
　　國立颱灣大學農業推廣學係學士


楊瑞珠

　　學曆：

　　美國密西根大學教育與心理聯閤學程博士班（Combined Program in Education and Psychology）進修
　　國立颱灣大學心理係所理學士、碩士

　　經曆：

　　國科會人文及社會科學發展處助理研究員、副研究員、研究員
　　國立颱灣大學心理係助教、兼任講師

第01章 統計學入門及次數分配
如何在本課程上學有所成
本課程要求的數學能力
為什麼必須修習統計學？
統計學與助人專業
假設檢定與抽樣誤差
母體與樣本
自變項與依變項
測量尺度
連續與非連續變項
用圖錶錶示資料
次數分配錶
SPSS
作業1-1：次數分配
作業1-2：練習題

第02章 集中趨勢
集中趨勢
計算平均數
找中位數
找眾數
SPSS
作業2-1：集中趨勢
作業2-2：練習題

第03章 變異性
母體變異性
計算母體標準差的步驟
樣本變異性
計算樣本標準差的步驟
SPSS
作業3-1：變異性
作業3-2：練習題

第04章 Z分數
單一分數的Z分數
用X尋找「分界綫」
Z分數與機率
範例：正Z分數
範例：負Z分數
範例：兩Z分數間的分數比例
作業4-1：Z分數
作業4-2：樣本平均數分配導論
作業4-3：練習題

第05章 樣本平均數分配及單一樣本平均數之Z分數
樣本平均數分配
單一樣本平均數的Z分數
範例：計算及解釋單一樣本平均數的Z分數
確實機率及機率估計值
作業5-1：中央極限定理
作業5-2：練習題

第06章 Z分數假設檢定
假設檢定入門
用單一樣本平均數的Z分數檢定假設（單尾）
假設檢定中的錯誤
作業6-1：假設檢定
作業6-2：練習題

第07章 假設檢定規則
假設檢定規則
p值是什麼？
為何統計學傢「不能拒絕虛無假設」而非「接受虛無假設」
作業7-1：統計檢定力、型I錯誤、型II錯誤
作業7-2：假設檢定及效果量
作業7-3：練習題

第08章 單樣本 t 檢定
單樣本t檢定
範例：單樣本單尾t檢定
範例：單樣本雙尾t檢定
其他α水準
SPSS
作業8-1：單樣本t檢定
作業8-2：練習題

第09章 關聯樣本 t 檢定
其他的名稱
關聯樣本t檢定
單樣本t檢定與關聯樣本t檢定的邏輯
範例：關聯樣本雙尾t檢定
範例：關聯樣本單尾t檢定
統計結果、實驗設計及科學結論
其他α水準
SPSS
作業9-1：用關聯樣本t檢定進行假設檢定
作業9-2：練習題

第10章 獨立樣本 t 檢定
獨立樣本t檢定
獨立樣本t檢定的概念公式
範例：獨立樣本雙尾t檢定
範例：獨立樣本單尾t檢定
其他α水準
SPSS
作業10-1：用獨立樣本t檢定進行假設檢定
作業10-2：獨立樣本t檢定
作業10-3：如何選擇正確統計量
作業10-4：比較獨立樣本、配對樣本及重復樣本研究設計
作業10-5：練習題

第11章 信賴區間估計
三種不同目的的統計程序
信賴區間的邏輯
計算母體平均數的信賴區間
計算母體之間差異的信賴區間
以美國心理協會格式報告信賴區間
效果量信賴區間
信賴區間之解釋
信賴區間之常見誤解
SPSS
作業11-1：估計樣本平均數及樣本平均數差異
作業11-2：練習題

第12章 獨立樣本單因子變異數分析（ANOVA）
獨立樣本ANOVA
其他名稱
ANOVA的邏輯
範例：ANOVA問題
SPSS
作業12-1：獨立樣本ANOVA
作業12-2：以SPSS進行獨立樣本ANOVA
作業12-3：選擇正確統計量
作業12-4：練習題

第13章 獨立樣本二因子變異數分析（ANOVA）
二因子ANOVA之目的
範例：獨立樣本二因子ANOVA
SPSS
作業13-1：用SPSS執行二因子ANOVA
作業13-2：撰寫二因子ANOVA結果
作業13-3：二因子ANOVA的簡單效果
作業13-4：選擇正確統計量
作業13-5：練習題

第14章 相關與迴歸
相關與迴歸入門
復習Z分數
相關係數的邏輯
皮爾森（Pearson’s r）相關與斯皮爾曼（Spearman’s rs）相關
相關之另類用法
以相關進行假設檢定
範例：雙尾皮爾森相關
計算公式
範例：單尾皮爾森相關
為何需要計算斯皮爾曼相關呢？
SPSS
作業14-1：相關
作業14-2：迴歸與預測入門
作業14-3：選擇正確統計量
作業14-4：練習題

第15章 適閤度及獨立性卡方統計
卡方檢定概述
卡方檢定邏輯
適閤度卡方與獨立性卡方的比較
範例：適閤度卡方
獨立性卡方
SPSS
作業15-1：適閤度卡方與獨立性卡方
作業15-2：選擇正確統計量
作業15-3：練習題

第16章 統計假定
母數統計及無母數統計
基本假定1：資料獨立性
基本假定2：等距／等比尺度資料
基本假定3：常態性
基本假定4：變異數同質性
違反基本假定時
總結注意事項
作業16-1：評估統計基本假定

评分☆☆☆☆☆

老實說，我之前對統計學的印象就是一堆公式和圖錶，感覺離我日常生活 pretty far。但《統計學概論：主動學習取嚮》這個書名，聽起來就跟一般教科書不一樣！“主動學習”這幾個字，讓我立刻聯想到一些比較活潑、比較互動的設計。我很好奇，它到底會怎麼讓我們“主動”起來？是會拋齣一些問題讓我們自己去找答案，還是會讓我們自己去設計一些小實驗來驗證統計學原理？我希望這本書能打破我對統計學“枯燥乏味”的刻闆印象。比如，它會不會用很多我們日常生活中常見的問題來切入？像是“為什麼有時候感覺運氣特彆好，有時候又特彆差？”或者“如何纔能更好地理解民意調查的結果？”。我想象中，這本書會引導我們自己去思考，去探索，而不是僅僅告訴我們“這個公式是這樣用的”。如果能讓我們自己動手去算、去分析，甚至去質疑書中的內容，那纔真的是“主動學習”吧！我期待這本書能夠提供一些實用的方法，讓我們在麵對海量信息的時候，能夠更加理性地分析和判斷。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本書的名字聽起來就很有趣耶！《統計學概論：主動學習取嚮》，光是“主動學習”這四個字就吸引到我瞭。我一直覺得統計學好像離我們生活有點遠，很多時候課本上講的公式和概念都讓我頭昏腦脹，總覺得學瞭也用不上。但如果這本書強調的是“主動學習”，那我真是太期待瞭！我想象中，它應該會用很多貼近我們生活、或者工作中可能遇到的實際案例來講解，而不是乾巴巴地講理論。比如，怎麼用統計學來分析網購平颱的商品評價，看看哪些評論是真的有參考價值，哪些是刷的？或者，怎麼解讀新聞裏那些關於民意調查的數據，判斷它到底準不準？我覺得如果能從這些角度切入，統計學就不再是枯燥的數字遊戲，而是變成瞭一個很有用的工具。我很好奇，這本書會設計齣什麼樣的“主動學習”環節？是會有很多讓你動手去算、去分析的練習題嗎？還是會有一些讓你思考、去設計的案例分析？我希望它能幫助我建立起對統計學的興趣，不再害怕麵對那些圖錶和數字，甚至能主動去運用它解決問題。如果真的能做到這一點，那這本書絕對是我今年最值得入手的一本！

评分☆☆☆☆☆

我一直對統計學這門學問感到一種既好奇又有點畏懼的感覺，總覺得它是一門高深的學科，需要很強的數學功底纔能掌握。但《統計學概論：主動學習取嚮》這個書名，卻讓我眼前一亮。“主動學習”這四個字，聽起來就充滿瞭活力和啓發性，它似乎暗示著這本書並非傳統的填鴨式教學，而是鼓勵讀者積極參與、獨立思考。我非常期待這本書能夠提供一些不同於以往的教學方法，例如，通過分析現實生活中各種有趣的統計現象，引導我們主動去探究其背後的原理。設想一下，當我們看到新聞報道中關於某種趨勢的統計數據時，這本書是否會引導我們去質疑數據的來源、抽樣方法，甚至是結論的可靠性？或者，當我們遇到生活中的一些“概率事件”，例如拋硬幣連續齣現多次同一麵，這本書是否會提供一種有趣的方式，讓我們自己去計算其發生的可能性，從而理解統計學在解釋隨機現象方麵的作用？我希望這本書能夠成為一個引路人，激發我對統計學的學習熱情，讓我能夠更自信地去麵對和運用統計學知識。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學概論：主動學習取嚮》讓我感覺它不是那種“教你背公式”的書，更像是在“教你思考”的書。我一直對統計學有點敬而遠之，總覺得它很復雜，跟我的專業關係不大。但是，聽起來這本書會采取一種完全不同的方式來介紹統計學。我猜想，它會引導讀者去發現問題，然後思考如何用統計學的工具去解決這些問題。比如，我們可能在生活中遇到很多“巧閤”的事情，但有時候這些“巧閤”其實是有統計學上的規律可循的。這本書會不會教我們如何辨彆這些“巧閤”背後的概率？又或者，當我們看到一些廣告或者宣傳，上麵寫著“XX%的人都說好”，這本書會不會教我們如何去質疑這些數據的來源和有效性？我覺得“主動學習”這一點很關鍵，它暗示著這本書會鼓勵我們去探索，去嘗試，而不是被動地接受信息。我希望它能提供一些思考框架，讓我們學會如何用批判性的眼光去看待各種數據和統計信息。如果這本書能夠激發我的好奇心，讓我主動去鑽研，去發現統計學的魅力，那它就太棒瞭！

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字《統計學概論：主動學習取嚮》聽起來就很有意思，它一下子就抓住瞭我一直以來學習統計學的痛點。老實說，我接觸過的很多統計學書，雖然內容很紮實，但總給我一種“被動接受”的感覺，就是老師講什麼，我們就聽什麼，很多時候隻是記住瞭公式，卻不太理解其背後的邏輯和應用。所以，“主動學習”這個概念對我來說太重要瞭！我猜想，這本書可能會設計很多讓我們動手實踐的環節，不是那種枯燥的計算題，而是更貼近實際應用的案例。比如，會不會有那種讓我們自己去收集數據，然後分析這些數據，從中得齣結論的練習？或者，它會引導我們去思考，在日常生活中，有哪些問題可以通過統計學的方法來解決？我希望這本書能夠幫助我建立一種“統計思維”，讓我不再隻是一個統計知識的接受者，而是能夠主動地去運用統計學來分析問題、解決問題，甚至去發現新的問題。如果這本書能夠真的讓我從“怕統計”變成“愛統計”，那它絕對是神書一本！