细说统计【严选试题．详尽解说】3版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 详细解答
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本书特色
　　
　　特色一【章节单元区分鲜明】
　　因为不同性质的系所考得统计学难度有别，兹利用经验叙述各所统计难度，本书章节单元区分鲜明的特色，让读者针对所报考类科特别加强。
　　
　　特色二【解答务求详细】
　　本书题目数或许不是最多的，但解答一定是最详细的，笔者不怕繁琐的将所有解题过程一字一句的写下，让读者强化解题逻辑和路径。
　　
　　特色三【题目符合趋势】
　　因为本书主要之题目来自近五年之国立中字辈以上考古题，96年以前题目真的不多，也希望利用这本题库书让同学得以掌握目前之新趋势与难度。
　　
　　特色四【解题影音档】
　　老师特别在三版增加解题影音档，让同学只要扫QR扣就能看到书中除了老师详尽的解题过程，得到无法衡量的价值不管在车上或任何地方只要有手机或平板就能随时随地唿唤老师。

《驾驭数据：现代商业分析与决策优化》 内容简介 在当今这个数据驱动的时代，无论是初创企业寻求市场突破，还是成熟企业优化运营效率，对数据的深刻理解和有效运用已成为企业生存与发展的核心竞争力。《驾驭数据：现代商业分析与决策优化》并非一本晦涩难懂的统计学教科书，而是一本面向实战的商业分析指南，它致力于为管理者、市场人员、产品经理乃至所有需要基于事实进行决策的专业人士，提供一套完整、系统且高度实用的数据分析框架和工具箱。 本书深度聚焦于“如何将原始数据转化为可执行的商业洞察力”。我们摒弃了过多的纯理论推导，转而将重点放在现代商业场景中那些最常遇到的挑战，并提供业界最前沿且经过市场验证的解决方案。本书结构清晰，内容层层递进，确保读者能够平稳地从基础概念过渡到复杂的预测建模。 第一部分：数据思维的构建与基础量化 本部分奠定坚实的数据素养基础。我们首先探讨“数据即资产”的思维模式，解析数据生命周期管理（DLP）在企业中的关键作用。随后，深入浅出地讲解描述性统计在商业报告中的应用，而非仅仅停留在均值、中位数、标准差的计算。我们着重讲解如何通过箱线图（Box Plot）识别异常值对财务报表或用户行为数据的影响，如何利用帕累托图（Pareto Chart）快速锁定“二八定律”中的关键驱动因素，以及如何使用时间序列分解来分离趋势、季节性和随机波动，为库存管理和销售预测打下基础。 第二部分：因果推断与实验设计——科学决策的核心 商业决策的难点在于区分“相关性”与“因果性”。本书的第二部分是全书的亮点之一，它系统讲解了如何设计严谨的实验来验证商业假设。 A/B 测试的艺术与科学： 我们详细剖析了从零开始设计一次成功的A/B测试的全流程。这包括如何计算所需的样本量（并解释为什么过小的样本量是决策的致命伤）、如何确定检验效力和显著性水平（α与β的商业意义）、如何处理多重比较的多臂老虎机问题（Multi-Armed Bandit, MAB）的初步概念。重点演示了在特定业务指标（如点击率、转化率、留存率）下，如何运用双样本T检验或卡方检验得出具有商业价值的结论。 因果推断进阶： 对于无法进行随机对照实验的场景（如定价策略变更、市场环境变化），本书介绍了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD），帮助读者在观测数据中尽可能模拟出“反事实”情况，从而评估干预措施的真实效果。 第三部分：预测建模与商业智能 本部分将数据分析能力提升至预测层面，专注于利用数据预测未来趋势并指导资源分配。 回归分析的商业化应用： 线性回归不再只是拟合一条直线。我们将讲解多元回归模型如何用来建立客户生命周期价值（CLV）预测模型，如何使用逻辑回归来评估客户流失（Churn）的概率。特别强调了模型诊断的重要性，如多重共线性（VIF值）对模型稳定性的影响，以及如何通过残差分析来判断模型的适用性。 分类与聚类： 在市场细分和风险评估中，分类和聚类至关重要。我们引入了决策树和随机森林（Random Forest），用直观的方式解释它们如何将复杂的商业规则可视化，并应用于信用风险评分。同时，使用K-Means等聚类算法进行用户画像构建，确保营销活动能够精准触达目标群体。 时间序列的动态预测： 针对库存、需求预测等场景，本书超越了简单的移动平均，介绍了ARIMA模型的基本思想及其在业务周期性数据分析中的应用。 第四部分：结果的沟通与决策落地 最精妙的分析如果不能被高层理解和采纳，就毫无价值。本部分专注于“沟通的艺术”。 可视化叙事的力量： 不只是图表的堆砌，而是如何通过数据可视化讲述一个引人入胜的商业故事。我们将介绍如何选择最能表达洞察力的图表类型（例如，何时使用瀑布图而非柱状图），以及如何设计仪表板（Dashboard）以确保管理层能够迅速抓住关键绩效指标（KPIs）的变化和异常点。 指标体系的建立与维护： 介绍如何设计北极星指标（North Star Metric），并构建从顶层目标到执行层面的指标金字塔。重点讨论了指标漂移（Metric Drift）的识别与纠正，确保数据驱动的文化能够持续健康发展。 本书的特色： 本书每一个章节都配有贴近实际业务的案例分析，涵盖电商、金融科技、SaaS服务等多个行业。我们不仅提供“做什么”，更提供“为什么这样做”的逻辑支撑。目标是让读者在面对复杂的业务问题时，能够自信地选择最合适的统计工具，设计出科学的实验，并最终将数据转化为切实可见的商业成果。它不仅仅是工具书，更是提升商业决策质量的思维指南。

第一章 叙述统计
第二章 事件机率论
第三章 随机变数与机率函数
第四章 特殊机率分配函数
第五章 抽样与抽样分配
第六章 点估计与区间估计
第七章 假设检定
第八章 变异数分析
第九章 回归分析
第十章 无母数分析
附录

 

评分☆☆☆☆☆

这本书的试题部分给我留下了极其深刻的印象。我一直认为，学习理论知识最好的检验方式就是通过实践。而这本书的严选试题，无疑给了我这样一个绝佳的机会。这些试题的难度梯度设置得非常合理，从最基础的理解题到需要综合运用多项知识的难题，应有尽有。更重要的是，每一道题的解说都堪称“教科书”级别的详尽。它不仅仅给出答案，更重要的是，它会深入剖析解题思路，讲解每一步推理的依据，以及可能存在的陷阱和易错点。我常常会先尝试自己解题，然后对照书中的解说，从中学习到很多我之前没有意识到的解题技巧和思维方式。这种“知其然，更知其所以然”的学习过程，极大地提升了我对统计知识的掌握程度。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对细节要求比较高的读者，尤其是学习统计学这种严谨的学科。这本书在细节上的处理让我非常满意。在讲解每一个统计量或方法时，作者都会详细说明其适用条件、计算公式以及其背后的逻辑。对于一些容易混淆的概念，比如方差和标准差，书中会进行非常清晰的辨析，并用图表辅助说明。而且，书中的数据图表绘制得非常规范，清晰易懂，这一点对于理解统计分析结果至关重要。每一次的公式推导也都清晰明了，不会跳跃式地给出结论，而是循序渐进地展示整个过程。这种严谨细致的风格，让我觉得这是一本值得信赖的学习资料，可以帮助我建立扎实的统计学基础。

评分☆☆☆☆☆

一开始接触到这本书，我纯粹是被它“细说”这个词吸引。我一直觉得统计学听起来就很高深莫测，各种公式和概念总是让人望而却步。然而，这本书的标题似乎在承诺一种更易懂、更深入的讲解方式。当我真正翻开书页，我发现我的直觉是正确的。作者并没有一开始就抛出一堆复杂的公式，而是从统计学的基本概念入手，用非常生动形象的比喻来解释抽象的原理。例如，在讲解平均数时，作者并没有简单地给出公式，而是通过一个日常生活中大家都能理解的例子，比如计算班级平均分，来层层递进地引导读者理解。这种“润物细无声”的教学方式，让我觉得统计学不再是枯燥的理论，而是充满趣味和实用性的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁明了，但又不失专业感，浅蓝色调给人一种宁静而专注的学习氛围。翻开书页，一股淡淡的油墨香扑鼻而来，这或许是许多读者在购买纸质书时所期待的仪式感之一。我特别喜欢它的大小和厚度，既方便携带，又不会因为过于庞大而显得笨重，放在书架上也十分协调。装订方面也非常牢固，每一页都牢牢地固定在书脊上，不用担心轻易散架，可以放心地反复翻阅。纸张的质感也相当不错，光滑但不反光，长时间阅读也不会让眼睛感到疲劳。字体大小适中，排版清晰，段落之间的留白也恰到好处，阅读起来非常舒畅。整体来说，这本书在外观和触感上都给人一种高质量的出版物的印象，让人忍不住想要立即开始阅读，探索其中的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

在阅读的过程中，我惊喜地发现，这本书在讲解统计学概念时，并没有局限于书本上的理论。作者非常注重将统计学知识与实际生活中的案例相结合。比如，在讲解假设检验时，书中列举了医学研究中验证新药疗效的例子，还用到了市场调查中判断产品是否受欢迎的场景。这些贴近生活的例子，让我能够直观地理解统计学在现实世界中的应用价值，也更容易将书本上的知识转化为解决实际问题的能力。这种“理论联系实际”的教学方式，不仅增加了学习的趣味性，也让我更加深刻地认识到统计学的重要性，它并非仅仅是学术领域的工具，更是我们理解和分析世界的重要视角。