应用统计学(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 统计学
• 应用统计学
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 回归分析
• 方差分析
• 假设检验
• 统计建模
• 第三版

全书以更简易的方式介绍统计学观念，并特别强调在应用方面，故在信赖区间、假设检定与变异数单元，可说是国内相关书籍中介绍最完整的。本书内容浅显易懂，相当适合作为学习统计之入门书籍，而为了让学习者能更快熟悉使用辅助工具，附录亦详细介绍CASIO 350MS在统计学上的使用方法。

　　本书也适用大专三到六学分的统计学课程，授课教师可依照学生学习状况适当的增减范例讲解。同时提供相当丰富的教师套件，让授课教师可以轻松上课、轻松命题。

本书特色

　　‧观念清楚：简易文字搭配图形解说，快速建立正确的统计观念。
　　‧例题实用：以生活化的事件进行公式原理的推导，增加应用广度。
　　‧习题丰富：悉心设计的大量练习，透过实作更加熟悉统计的世界。
 

聚焦前沿与实践：现代数据科学与决策分析 图书名称： 现代数据科学与决策分析 (暂定) 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的现代数据科学与决策分析框架。在信息爆炸与数字化转型的时代背景下，有效利用数据洞察力已成为驱动商业创新、优化管理决策乃至推动科学研究的核心能力。本书摒弃了传统统计学中侧重于理论推导和冗长公式的刻板印象，转而聚焦于如何运用前沿的统计学思想、计算方法和机器学习技术，解决现实世界中的复杂问题。 全书结构紧凑，逻辑清晰，从数据基础素养出发，逐步迈向高级分析模型和实际应用场景，旨在培养读者“提出正确的问题、选择恰当的方法、解释有意义的结果”的能力。 --- 第一部分：数据基石与探索性分析 (Foundations and Exploratory Analysis) 本部分奠定数据科学分析的基石，强调数据清洗、可视化和初步探索的重要性，这是后续复杂建模的前提。 1. 数据素养与生态系统： 深入探讨现代数据科学工作流的各个阶段，从数据采集、存储（如关系型数据库与非关系型数据库的概述）到数据治理和隐私保护的基本原则。重点讨论不同类型数据的特性（结构化、半结构化、非结构化）及其对分析方法选择的影响。 2. 数据准备与清洗的艺术： 详细阐述缺失值处理（插补法对比移除的优劣）、异常值检测（基于鲁棒统计量和距离度量），以及数据转换（如Box-Cox变换、标准化与归一化）的实用技术。强调数据质量对模型性能的决定性影响。 3. 探索性数据分析 (EDA) 的深度实践： 超越基础的直方图和散点图，本书引入了多变量可视化技术，如配对图矩阵（Pair Plots）、热力图（Heatmaps）以及维度降低技术（如主成分分析PCA的直观理解）在EDA中的应用。重点教授如何通过可视化发现数据中的隐藏结构、趋势和潜在的交互作用。 4. 描述性统计的现代视角： 重新审视集中趋势、离散程度和分布形状的度量，但着重于在“大数据”背景下如何高效地计算这些指标，并引入了核密度估计（KDE）作为传统直方图的替代。 --- 第二部分：推断、建模与因果关系探究 (Inference, Modeling, and Causality) 本部分转向统计推断的核心，并引入现代回归分析和假设检验的实用方法，尤其关注模型的可解释性与稳健性。 5. 统计推断的重新定义： 区分传统中心极限定理的应用边界，详细介绍Bootstrap（自助法）和Jackknife（刀切法）等重采样技术，用于在复杂或非正态分布数据中估计统计量的抽样分布和置信区间，显著增强推断的可靠性。 6. 线性模型的扩展与诊断： 深入探讨普通最小二乘法（OLS）的假设与局限。重点讲解如何通过模型诊断（残差分析、多重共线性检测如VIF）来识别和修正模型缺陷。引入广义线性模型（GLM）的基础，如逻辑回归（Logistic Regression）在分类问题中的应用框架。 7. 方差分析（ANOVA）与非参数检验： 将方差分析提升到因子设计的高度，讨论多因素交互效应的理解。同时，对于不满足正态性或方差齐性假设的数据集，详细介绍秩检验（如Wilcoxon、Kruskal-Wallis H检验）在实践中的选择和解读。 8. 因果推断的入门： 在观测数据分析日益普及的今天，本书专门辟章探讨如何从相关性迈向因果性。介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的基本逻辑和应用场景，帮助读者批判性地评估干预措施的效果。 --- 第三部分：预测建模与机器学习的融合 (Predictive Modeling and Machine Learning Integration) 本部分是本书的重点，旨在弥合传统统计学与现代机器学习之间的鸿沟，展示如何构建高效、可泛化的预测模型。 9. 监督学习核心算法： 详细介绍决策树（Decision Trees）的构建原理，以及如何通过集成学习方法，如随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM，侧重XGBoost/LightGBM的应用逻辑），来显著提升预测精度并控制过拟合。 10. 模型选择、评估与调优： 系统讲解交叉验证（Cross-Validation）的不同策略（K折、留一法）。深入剖析分类模型的性能指标（精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC），以及回归模型的评估指标（RMSE、MAE、R方）。强调偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）在模型选择中的指导作用。 11. 非监督学习的洞察力： 探讨聚类分析在市场细分和异常检测中的应用。详细对比K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering）的优缺点。引入关联规则挖掘（Association Rule Mining）的基础概念，用于发现数据项之间的潜在关系。 12. 时间序列分析的现代方法： 不再局限于ARIMA模型的复杂参数调整，本书侧重于实际预测场景。引入指数平滑法（Exponential Smoothing）的先进版本（ETS），并探讨如何将外部变量（外生变量）纳入时间序列预测模型中，如使用回归模型的思路处理趋势和季节性。 --- 第四部分：高维数据处理与模型解释性 (High-Dimensionality and Interpretability) 随着特征数量的激增，如何有效降维、正则化模型，以及最重要的——如何向非技术受众解释“黑箱”模型的决策逻辑，成为关键技能。 13. 正则化方法与特征选择： 深度剖析Lasso（L1正则化）和Ridge（L2正则化）如何通过惩罚模型系数来解决多重共线性问题并进行自动特征选择。解释弹性网络（Elastic Net）在实际应用中的优势。 14. 维度降低技术： 除了PCA，本书还介绍了流形学习（Manifold Learning）的直观概念，以及t-SNE在数据可视化中的应用，旨在帮助理解高维数据的内在结构。 15. 可解释性人工智能（XAI）基础： 这是现代决策分析的制高点。详细介绍模型无关的解释方法，特别是局部可解释性模型方法（LIME）和SHAP值（Shapley Additive Explanations）。通过具体案例演示如何量化单个特征对特定预测结果的贡献度，极大地增强了模型在金融、医疗等关键领域的采纳度。 --- 本书特色： 代码驱动，注重实现： 全书所有核心概念均辅以主流编程语言（如Python/R）的实际代码示例，确保读者能够立即将理论应用于实践。 案例驱动学习： 采用来自金融风险评估、市场营销归因、运营优化等多个行业的真实或模拟数据集进行贯穿全书的案例分析。 批判性思维培养： 不仅教授“如何做”，更强调“何时不做”，引导读者对模型结果的局限性和潜在偏差进行深刻反思。 本书是面向对数据驱动决策有浓厚兴趣的从业者、研究生以及寻求提升量化分析技能的专业人士的理想读物。它将数据分析的严谨性与前沿技术的实用性完美结合，为读者构建一个通往高级数据科学家的坚实桥梁。

作者简介

李德治

　　现职：大叶大学资讯管理学系副教授

　　学历：国立中兴大学应用数学博士

　　研究专长：巨量资料分析、多变量统计分析、应用统计分析
 

CH01 绪论
CH02 常用的统计图表
CH03 常用的统计量数
CH04 机率
CH05 机率分配
CH06 常用的离散型机率分配
CH07 常见的连续型机率分配
CH08 抽样与抽样分配
CH09 估计
CH10 假设检定
CH11 变异数分析
CH12 简单线性回归与相关分析
Appendix A CASIO fx-350MS操作手册
Appendix B 常用查询图表

 

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，要學好一門學科，除了理論知識之外，更重要的是能夠將這些知識應用到實際生活中。《應用統計學(第三版)》在這方面做得非常出色。它不僅講解了統計學的理論，更重要的是，它提供了大量的實例，讓讀者能夠親眼看到統計學是如何被應用在各個領域的。例如，書中有一個關於醫療診斷的案例，讓我了解了如何利用統計學來評估診斷方法的準確性，這讓我對科學研究有了更深的認識。透過這些案例，我不再覺得統計學是一個孤立的學科，而是與我們的生活息息相關，能夠幫助我們做出更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我在拿到《應用統計學(第三版)》之前，對統計學的印象就是枯燥、乏味，而且充滿了各種數字和公式，讓我光是想到就頭痛。但是這本書徹底改變了我的看法。作者在撰寫這本書的時候，真的非常站在讀者的角度思考，他用了許多生動的比喻和貼近生活的例子，讓原本晦澀難懂的統計概念變得活潑有趣。我特別喜歡書中一些關於數據呈現的章節，它讓我明白，如何透過圖形和表格來清晰地表達數據的含義，這在我們的日常溝通中也扮演著重要的角色，能夠讓我們更有效地傳達資訊。

评分☆☆☆☆☆

說到統計學，很多人的第一印象就是數學公式和複雜的計算，這也讓許多人對它望而卻步。然而，《應用統計學(第三版)》卻巧妙地打破了這個刻板印象。它在講解統計學理論的同時，非常強調這些理論在各個領域的實際應用，讓讀者能深刻體會到統計學並非只是學術上的鑽研，而是解決現實世界問題的有力武器。書中大量的案例分析，涵蓋了從商業、金融到醫學、社會科學等不同領域，讓讀者能夠看到統計學的廣泛應用性和強大威力。我記得其中有一個關於市場調查的案例，讓我對如何透過抽樣調查來預測消費者行為有了全新的認識，原來看似簡單的數據背後，蘊藏著如此豐富的訊息。

评分☆☆☆☆☆

這本《應用統計學(第三版)》的出現，真的是解救了我這個對統計學有點陰影的讀者。我一直覺得統計學很難，很多公式我都記不住，而且就算記住了，也不知道該怎麼用。但是這本書，它用一種非常親切、而且充滿啟發的方式來介紹統計學。作者在解釋每一個概念的時候，都會先說明這個概念是為了解決什麼樣的問題而存在的，然後再一步一步地帶領我們進入它的原理。我特別喜歡書中那些「為什麼要學這個？」的提問，它能讓我知道學習的動機，讓我覺得我不是在死記硬背，而是在學習一種解決問題的方法。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本《應用統計學(第三版)》的排版設計真的太棒了！以往看到的統計學教科書，總是密密麻麻的文字，輔以一些簡單的圖表，看得我眼花撩亂，常常不知道從何看起。但這本書不一樣，它的圖表非常精緻，而且運用得很恰當，每一個圖表都能清楚地輔助說明文字內容，讓複雜的概念變得容易理解。而且，它的字體大小、行距也都剛剛好，閱讀起來非常舒適，不會有壓迫感，即使長時間閱讀也不容易感到疲勞。我尤其欣賞書中的重點提示和範例解析，總是在關鍵的地方畫龍點睛，讓我能快速掌握核心要點，並且知道如何運用這些知識。

评分☆☆☆☆☆

對於那些對數據分析有興趣，但又覺得統計學門檻很高的人，《應用統計學(第三版)》絕對是你的首選。書中的語言非常淺顯易懂，而且避免了過多艱澀的術語。作者總是能用非常生活化的例子來解釋抽象的統計概念，讓讀者在輕鬆愉快的氛圍中學習。我記得有一個章節在講解機率的應用，作者用了買樂透、抽獎等例子，讓我瞬間就理解了機率的意義，也讓我開始對生活中的機率事件產生了好奇心。這本書讓我感覺，統計學其實離我們並不遙遠，它就在我們的身邊，只是我們過去沒有意識到而已。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《應用統計學(第三版)》的時候，真的有種重逢老友的感覺。當年唸書的時候，統計學就好像一團迷霧，公式、概念、各種檢定，常常讓人頭昏腦脹，常常是看著課本，然後看著螢幕，螢幕看著課本，就這樣無限循環，最後還是搞不太懂，好像有看沒有懂，有讀沒有懂，就是離懂還有距離，那種挫敗感真的不是三言兩語可以形容的。尤其是在準備考試的時候，時間緊迫，任務艱鉅，腦袋瓜裡塞滿了各種理論，卻又好像抓不到重點，總是覺得自己哪裡沒學好，哪裡還沒到位，總是在及格邊緣徘徊，然後就開始質疑自己是不是真的不適合統計學，是不是真的沒有學好，是不是真的沒有唸對科系，這些疑問總是像鬼魅一樣纏繞著，讓人無法專心，讓人感到無力。

评分☆☆☆☆☆

對於像我這樣，過去曾經在統計學領域感到吃力的讀者來說，《應用統計學(第三版)》無疑是一盞明燈。書中對於一些比較抽象的概念，像是假設檢定、信賴區間的解釋，真的做得非常透徹，而且循序漸進。我最喜歡的是作者在講解每一個概念的時候，都會搭配實際的例子，讓我在理解理論的同時，也能夠立即感受到它在現實生活中的應用。例如，當我第一次接觸到迴歸分析時，總覺得它離我好遙遠，但在這本書裡，作者用了一個關於房價與房屋面積關係的例子，讓我瞬間茅塞頓開，原來我每天生活中都在接觸統計學的應用。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《應用統計學(第三版)》在結構編排上真的非常用心。它沒有一開始就丟出一大堆複雜的公式，而是從讀者最容易理解的基礎概念開始，一步一步地引導我們進入統計學的殿堂。每一個章節的開頭，都會先點出本章的學習目標，讓我有心理準備，知道接下來要學什麼。而在每一章的結尾，都會有問題與討論，或者練習題，這對我來說非常重要，因為我需要透過實際練習來鞏固所學。而且，書中的每個練習題，都設計得很有代表性，能夠讓我檢驗自己對這個章節的掌握程度，同時也讓我思考如何將這些知識應用到不同的情境。

评分☆☆☆☆☆

這次為了工作上的需要，再次翻開這本《應用統計學(第三版)》，我真的非常驚喜。相比起當年，我現在對一些基本概念的理解，已經有了一定的基礎，而且更有工作經驗的加持，更能體會到統計學在實際應用中的重要性。書中的例子，這次讀起來就覺得格外親切，而且更能體會到作者想要傳達的理念，不再是枯燥的數字和公式，而是能夠解決實際問題的強大工具。像是處理大數據、進行市場分析、預測銷售趨勢等等，這些在工作中都扮演著關鍵角色，而這本書的編排方式，真的很能幫助我梳理清楚這些概念，並且將它們應用到實際情境中。我特別喜歡書中那些貼近實際案例的討論，讓我覺得統計學不再遙不可及，而是觸手可及的。