應用統計學(第三版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 應用統計學
• 數據分析
• 概率論
• 數理統計
• 迴歸分析
• 方差分析
• 假設檢驗
• 統計建模
• 第三版

全書以更簡易的方式介紹統計學觀念，並特彆強調在應用方麵，故在信賴區間、假設檢定與變異數單元，可說是國內相關書籍中介紹最完整的。本書內容淺顯易懂，相當適閤作為學習統計之入門書籍，而為瞭讓學習者能更快熟悉使用輔助工具，附錄亦詳細介紹CASIO 350MS在統計學上的使用方法。

　　本書也適用大專三到六學分的統計學課程，授課教師可依照學生學習狀況適當的增減範例講解。同時提供相當豐富的教師套件，讓授課教師可以輕鬆上課、輕鬆命題。

本書特色

　　‧觀念清楚：簡易文字搭配圖形解說，快速建立正確的統計觀念。
　　‧例題實用：以生活化的事件進行公式原理的推導，增加應用廣度。
　　‧習題豐富：悉心設計的大量練習，透過實作更加熟悉統計的世界。
 

聚焦前沿與實踐：現代數據科學與決策分析 圖書名稱： 現代數據科學與決策分析 (暫定) 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實用的現代數據科學與決策分析框架。在信息爆炸與數字化轉型的時代背景下，有效利用數據洞察力已成為驅動商業創新、優化管理決策乃至推動科學研究的核心能力。本書摒棄瞭傳統統計學中側重於理論推導和冗長公式的刻闆印象，轉而聚焦於如何運用前沿的統計學思想、計算方法和機器學習技術，解決現實世界中的復雜問題。 全書結構緊湊，邏輯清晰，從數據基礎素養齣發，逐步邁嚮高級分析模型和實際應用場景，旨在培養讀者“提齣正確的問題、選擇恰當的方法、解釋有意義的結果”的能力。 --- 第一部分：數據基石與探索性分析 (Foundations and Exploratory Analysis) 本部分奠定數據科學分析的基石，強調數據清洗、可視化和初步探索的重要性，這是後續復雜建模的前提。 1. 數據素養與生態係統： 深入探討現代數據科學工作流的各個階段，從數據采集、存儲（如關係型數據庫與非關係型數據庫的概述）到數據治理和隱私保護的基本原則。重點討論不同類型數據的特性（結構化、半結構化、非結構化）及其對分析方法選擇的影響。 2. 數據準備與清洗的藝術： 詳細闡述缺失值處理（插補法對比移除的優劣）、異常值檢測（基於魯棒統計量和距離度量），以及數據轉換（如Box-Cox變換、標準化與歸一化）的實用技術。強調數據質量對模型性能的決定性影響。 3. 探索性數據分析 (EDA) 的深度實踐： 超越基礎的直方圖和散點圖，本書引入瞭多變量可視化技術，如配對圖矩陣（Pair Plots）、熱力圖（Heatmaps）以及維度降低技術（如主成分分析PCA的直觀理解）在EDA中的應用。重點教授如何通過可視化發現數據中的隱藏結構、趨勢和潛在的交互作用。 4. 描述性統計的現代視角： 重新審視集中趨勢、離散程度和分布形狀的度量，但著重於在“大數據”背景下如何高效地計算這些指標，並引入瞭核密度估計（KDE）作為傳統直方圖的替代。 --- 第二部分：推斷、建模與因果關係探究 (Inference, Modeling, and Causality) 本部分轉嚮統計推斷的核心，並引入現代迴歸分析和假設檢驗的實用方法，尤其關注模型的可解釋性與穩健性。 5. 統計推斷的重新定義： 區分傳統中心極限定理的應用邊界，詳細介紹Bootstrap（自助法）和Jackknife（刀切法）等重采樣技術，用於在復雜或非正態分布數據中估計統計量的抽樣分布和置信區間，顯著增強推斷的可靠性。 6. 綫性模型的擴展與診斷： 深入探討普通最小二乘法（OLS）的假設與局限。重點講解如何通過模型診斷（殘差分析、多重共綫性檢測如VIF）來識彆和修正模型缺陷。引入廣義綫性模型（GLM）的基礎，如邏輯迴歸（Logistic Regression）在分類問題中的應用框架。 7. 方差分析（ANOVA）與非參數檢驗： 將方差分析提升到因子設計的高度，討論多因素交互效應的理解。同時，對於不滿足正態性或方差齊性假設的數據集，詳細介紹秩檢驗（如Wilcoxon、Kruskal-Wallis H檢驗）在實踐中的選擇和解讀。 8. 因果推斷的入門： 在觀測數據分析日益普及的今天，本書專門闢章探討如何從相關性邁嚮因果性。介紹傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的基本邏輯和應用場景，幫助讀者批判性地評估乾預措施的效果。 --- 第三部分：預測建模與機器學習的融閤 (Predictive Modeling and Machine Learning Integration) 本部分是本書的重點，旨在彌閤傳統統計學與現代機器學習之間的鴻溝，展示如何構建高效、可泛化的預測模型。 9. 監督學習核心算法： 詳細介紹決策樹（Decision Trees）的構建原理，以及如何通過集成學習方法，如隨機森林（Random Forests）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM，側重XGBoost/LightGBM的應用邏輯），來顯著提升預測精度並控製過擬閤。 10. 模型選擇、評估與調優： 係統講解交叉驗證（Cross-Validation）的不同策略（K摺、留一法）。深入剖析分類模型的性能指標（精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫與AUC），以及迴歸模型的評估指標（RMSE、MAE、R方）。強調偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）在模型選擇中的指導作用。 11. 非監督學習的洞察力： 探討聚類分析在市場細分和異常檢測中的應用。詳細對比K-Means、層次聚類（Hierarchical Clustering）的優缺點。引入關聯規則挖掘（Association Rule Mining）的基礎概念，用於發現數據項之間的潛在關係。 12. 時間序列分析的現代方法： 不再局限於ARIMA模型的復雜參數調整，本書側重於實際預測場景。引入指數平滑法（Exponential Smoothing）的先進版本（ETS），並探討如何將外部變量（外生變量）納入時間序列預測模型中，如使用迴歸模型的思路處理趨勢和季節性。 --- 第四部分：高維數據處理與模型解釋性 (High-Dimensionality and Interpretability) 隨著特徵數量的激增，如何有效降維、正則化模型，以及最重要的——如何嚮非技術受眾解釋“黑箱”模型的決策邏輯，成為關鍵技能。 13. 正則化方法與特徵選擇： 深度剖析Lasso（L1正則化）和Ridge（L2正則化）如何通過懲罰模型係數來解決多重共綫性問題並進行自動特徵選擇。解釋彈性網絡（Elastic Net）在實際應用中的優勢。 14. 維度降低技術： 除瞭PCA，本書還介紹瞭流形學習（Manifold Learning）的直觀概念，以及t-SNE在數據可視化中的應用，旨在幫助理解高維數據的內在結構。 15. 可解釋性人工智能（XAI）基礎： 這是現代決策分析的製高點。詳細介紹模型無關的解釋方法，特彆是局部可解釋性模型方法（LIME）和SHAP值（Shapley Additive Explanations）。通過具體案例演示如何量化單個特徵對特定預測結果的貢獻度，極大地增強瞭模型在金融、醫療等關鍵領域的采納度。 --- 本書特色： 代碼驅動，注重實現： 全書所有核心概念均輔以主流編程語言（如Python/R）的實際代碼示例，確保讀者能夠立即將理論應用於實踐。 案例驅動學習： 采用來自金融風險評估、市場營銷歸因、運營優化等多個行業的真實或模擬數據集進行貫穿全書的案例分析。 批判性思維培養： 不僅教授“如何做”，更強調“何時不做”，引導讀者對模型結果的局限性和潛在偏差進行深刻反思。 本書是麵嚮對數據驅動決策有濃厚興趣的從業者、研究生以及尋求提升量化分析技能的專業人士的理想讀物。它將數據分析的嚴謹性與前沿技術的實用性完美結閤，為讀者構建一個通往高級數據科學傢的堅實橋梁。

作者簡介

李德治

　　現職：大葉大學資訊管理學係副教授

　　學曆：國立中興大學應用數學博士

　　研究專長：巨量資料分析、多變量統計分析、應用統計分析
 

CH01 緒論
CH02 常用的統計圖錶
CH03 常用的統計量數
CH04 機率
CH05 機率分配
CH06 常用的離散型機率分配
CH07 常見的連續型機率分配
CH08 抽樣與抽樣分配
CH09 估計
CH10 假設檢定
CH11 變異數分析
CH12 簡單綫性迴歸與相關分析
Appendix A CASIO fx-350MS操作手冊
Appendix B 常用查詢圖錶

 

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瞭！以往看到的統計學教科書，總是密密麻麻的文字，輔以一些簡單的圖錶，看得我眼花撩亂，常常不知道從何看起。但這本書不一樣，它的圖錶非常精緻，而且運用得很恰當，每一個圖錶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☆☆☆☆☆

我必須說，《應用統計學(第三版)》在結構編排上真的非常用心。它沒有一開始就丟齣一大堆複雜的公式，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，都會先點齣本章的學習目標，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，都設計得很有代錶性，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☆☆☆☆☆

這次為瞭工作上的需要，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，已經有瞭一定的基礎，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。

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，任務艱钜，腦袋瓜裡塞滿瞭各種理論，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閤統計學，是不是真的沒有學好，是不是真的沒有唸對科係，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，作者用瞭一個關於房價與房屋麵積關係的例子，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☆☆☆☆☆

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)》卻巧妙地打破瞭這個刻闆印象。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隻是學術上的鑽研，而是解決現實世界問題的有力武器。書中大量的案例分析，涵蓋瞭從商業、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瞭全新的認識，原來看似簡單的數據背後，蘊藏著如此豐富的訊息。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，要學好一門學科，除瞭理論知識之外，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)》在這方麵做得非常齣色。它不僅講解瞭統計學的理論，更重要的是，它提供瞭大量的實例，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，讓我瞭解瞭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瞭更深的認識。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，能夠幫助我們做齣更明智的決策。

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，而且避免瞭過多艱澀的術語。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，作者用瞭買樂透、抽獎等例子，讓我瞬間就理解瞭機率的意義，也讓我開始對生活中的機率事件產生瞭好奇心。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，隻是我們過去沒有意識到而已。

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，而且充滿瞭各種數字和公式，讓我光是想到就頭痛。但是這本書徹底改變瞭我的看法。作者在撰寫這本書的時候，真的非常站在讀者的角度思考，他用瞭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，如何透過圖形和錶格來清晰地錶達數據的含義，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☆☆☆☆☆

這本《應用統計學(第三版)》的齣現，真的是解救瞭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，而且就算記住瞭，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瞭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。