统计学 7/e pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 实验设计
• 统计方法
• 社会科学
• 经济学
• 管理学

本书特色

　　‧最新资料：超过50个新例子与270个新习题，皆取自最新的报纸与期刊资料。
　　‧充分练习：在每一章的「解释统计分析的结果」中所加入的习题，提供了学生练习该章重要技巧的充分机会。
　　‧完整主题：完整的章节主题，适合一年期或是一学期规划时数的课程使用。
　　‧部分解答：提供奇数题号习题的解答，可供同学比对解答结果。

好的，这是一份关于一本名为《量化金融模型与实践》的图书的详细简介： --- 量化金融模型与实践：从理论基础到实战应用 作者： [此处留空，或填写真实作者姓名] 出版日期： [此处留空，或填写真实日期] 页数： 约 750 页 定价： [此处留空，或填写真实价格] --- 内容简介 《量化金融模型与实践》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的量化金融知识体系。本书不仅涵盖了现代金融市场运作的底层数学和统计学原理，更侧重于如何将这些理论框架转化为可执行的交易策略和风险管理工具。本书的目标读者群体广泛，包括金融工程专业的高年级本科生和研究生、量化交易员、风险管理师，以及任何希望深入理解现代金融市场驱动力的专业人士。 本书结构清晰，逻辑严密，分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够从基础概念稳步迈向复杂模型的构建与应用。 --- 第一部分：金融市场的基石与工具箱（Foundations and Toolkit） 本部分为后续高级模型的学习奠定坚实的基础。我们首先回顾现代金融理论的核心假设与局限性，重点解析了资产定价的理论基础，包括资本资产定价模型（CAPM）及其演变。 关键内容涵盖： 1. 金融时间序列分析基础： 详细介绍了金融数据的时间序列特性，如非平稳性、波动率聚集现象（Volatility Clustering）和尖峰厚尾分布。涵盖了检验平稳性的方法（如ADF检验）和协整关系的概念。 2. 概率论与随机过程在金融中的应用： 深入探讨了布朗运动（Brownian Motion）的数学性质，特别是几何布朗运动（GBM）在描述资产价格对数收益率方面的作用。引入了鞅理论（Martingale Theory）在无套利定价中的核心地位。 3. 金融统计工具箱： 强调了回归分析在因子模型构建中的应用。对比了OLS、GLS以及更适用于金融异方差数据的GARCH族模型（如ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH）。本章特别关注如何利用这些模型准确估计和预测条件波动率。 4. 收益率与风险度量： 除了传统的标准差，本书详细阐述了更具前瞻性的风险指标，如价值风险（VaR）、条件价值风险（CVaR/Expected Shortfall）的计算方法，并讨论了其在不同分布假设下的估计精度问题。 --- 第二部分：衍生品定价与固定收益（Derivatives and Fixed Income） 第二部分专注于金融工程领域的核心——衍生品定价。本书采用了自洽的、基于无套利原则的方法论，并结合了实际市场的观察。 关键内容涵盖： 1. 期权定价的经典模型： 对Black-Scholes-Merton（BSM）模型进行了详尽的推导，重点分析了其背后的假设（如连续交易、恒定波动率和无摩擦市场）及其对实际交易的指导意义。本书特别展示了如何利用BSM模型的隐含波动率曲面（Volatility Surface）进行交易。 2. 数值定价方法： 鉴于许多复杂期权无法得到解析解，本书系统地介绍了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在高维期权定价中的应用，包括方差缩减技术（如控制变量法和重要性抽样）。同时，详细讲解了有限差分法（Finite Difference Methods）在求解偏微分方程（PDE）上的优势和限制。 3. 利率模型： 深入研究了短率模型，包括Vasicek模型和CIR模型，并详细推导了它们在零息债券定价中的应用。随后，重点介绍了更为灵活和贴合市场的Hull-White和Heath-Jarrow-Morton（HJM）框架，解释了它们如何处理随机的收益率曲线。 4. 信用风险基础： 介绍了结构化产品定价中涉及的信用风险初步概念，包括违约概率（PD）和违约损失率（LGD）的估计方法。 --- 第三部分：因子模型与策略构建（Factor Models and Strategy Construction） 这是本书的实践核心部分，专注于如何识别市场中的系统性风险因子，并基于这些因子构建可盈利的投资组合。 关键内容涵盖： 1. 多因子模型构建： 从Fama-French三因子模型出发，系统梳理了多因子模型的演进，包括Fama-French五因子模型以及Carhart四因子模型。重点探讨了因子选择的统计显著性和经济意义。 2. 因子挖掘与检验（Factor Zoo）： 详细分析了学术界和业界常用的各类因子，如动量（Momentum）、价值（Value）、质量（Quality）和规模（Size）。本书特别强调了因子“衰减”（Decay）现象的检测和对因子有效性的持续检验方法，如基于样本外（Out-of-Sample）测试的稳健性分析。 3. 投资组合优化进阶： 不仅仅停留在Markowitz均值-方差优化，本书深入探讨了如何将因子模型融入到投资组合构建中。详细介绍了Black-Litterman模型，该模型如何有效地结合市场均衡观点与投资者的主观信念，从而生成更具鲁棒性的权重分配。 4. 机器学习在因子选择中的应用： 探讨了如何使用 Lasso、Ridge 回归以及随机森林等机器学习技术来处理高维数据，识别出最具有预测能力的因子组合，从而克服传统线性回归模型的共线性问题。 --- 第四部分：风险管理与实战回测（Risk Management and Backtesting） 最后一章将理论与实战紧密结合，聚焦于策略的执行、监控和严格的绩效评估。 关键内容涵盖： 1. 交易成本与市场冲击： 现实交易并非无成本。本章详细分析了滑点（Slippage）、佣金和市场深度对策略净回报的影响，并介绍了如何将这些成本纳入回测框架。 2. 策略绩效评估的陷阱： 强调了标准绩效指标（如夏普比率、索提诺比率）的局限性。重点介绍了信息比率（Information Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）的统计意义，以及如何利用历史回测结果推断未来表现的可靠性。 3. 回测系统的稳健性： 深入探讨了前视偏差（Look-ahead Bias）和幸存者偏差（Survivorship Bias）在量化回测中的常见错误。提出了构建“样本内-样本外”测试集的严格方法论，以确保策略的泛化能力。 4. 高频交易与微观结构基础（选读）： 简要介绍了高频交易环境下的市场微观结构，如订单簿动力学、最优执行算法（Optimal Execution Algorithms，如VWAP/TWAP的扩展）以及延迟对策略盈利能力的影响。 --- 本书的独特之处 《量化金融模型与实践》最大的特点在于其深度、广度与实践性的完美平衡。它没有止步于教科书式的理论推导，而是将每一项数学工具的应用场景与金融市场的实际痛点紧密结合。书中大量的案例研究（涉及实际股票、期货和期权数据）和伪代码示例（使用 Python/R 风格的描述），确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。本书是量化金融领域从概念学习迈向专业应用的关键桥梁。

译序

第1章    统计学的角色与资料分析过程
第2章    敏锐地收集资料
第3章    描述资料的图形方法
第4章    叙述资料的数量方法
第5章    摘要双变项资料
第6章    机率
第7章    机率分配
第8章    抽样变异性与抽样分配
第9章    使用单一样本估计
第10章    使用单一样本假设检定
第11章    比较两个母体或处理
第12章    卡方检定
第13章    简单线性回归与相关：推论方法
第14章    多元回归分析
第15章    变异数分析

附录A 二项分配
附录B 统计表
精选习题简答
索引

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學 7/e》的出現，對於我這個在職場上打滾多年的專業人士來說，簡直是一場及時雨！我從事的是金融分析行業，每天都要和大量的數據打交道，而統計學就是我最核心的工具。雖然我一直以來都有在運用一些統計方法，但隨著數據科學的發展，我感覺自己的知識體系需要更新和鞏固。這本書的第七版，恰恰滿足了我的需求。它的內容非常紮實，涵蓋了從基礎的描述性統計到進階的推論性統計，以及近年來非常熱門的機器學習在統計學中的應用。最讓我印象深刻的是，書中對於各種統計模型的解釋，都非常深入淺出，而且提供了豐富的案例，讓我能夠清晰地理解這些模型的原理和應用場景。例如，在講解時間序列分析時，作者不僅介紹了ARIMA模型，還結合了金融市場波動性的實例，讓我對如何運用這些模型進行預測有了更具體的認識。此外，書中對於軟體應用（像是R語言或Python）的提及和整合，也讓我感到非常興奮，這意味著我能夠將書本上的知識，更直接地應用到實際工作中。這本書不僅僅是一本教科書，更像是我職場上的「一本通」，讓我能夠不斷精進自己的專業技能，在快速變化的數據世界中保持競爭力。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《統計學 7/e》的內容深度和廣度，真的讓我感到非常震撼。作者在書中不僅僅是介紹了各種統計學的概念和方法，更深入探討了這些方法背後的數學原理和統計理論。對於那些對統計學有深入研究興趣的讀者，這本書提供了非常豐富的理論基礎。像是關於機率論的基礎、最大似然估計的原理、以及各種統計模型的優劣勢分析，都做了非常詳盡的闡述。這對於我這個在統計學領域已經有一定基礎的學生來說，是極大的幫助。我能夠透過這本書，將我之前零散的知識進行系統性的整合，並且對一些模糊的概念有了更清晰的認識。書中引用的文獻和研究，也都非常有參考價值，讓我知道如何進一步去探索更深入的統計學知識。總體而言，這是一本非常適合進階學習者閱讀的統計學著作，它不僅能夠幫助你掌握統計學的應用，更能讓你深入理解其背後的學術精髓。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《統計學 7/e》之後，我最直觀的感受就是它的「實用性」。作者在編寫時，非常強調統計學在實際生活中的應用，並且提供了大量的真實世界案例。從經濟學、社會學、心理學，到醫學、工程學，幾乎涵蓋了所有重要的學科領域。我特別欣賞書中那些「案例分析」的部分，作者會詳細地介紹一個實際問題，然後說明如何運用統計學的方法來解決這個問題，並最終得出結論。這讓我能夠深刻地體會到，統計學並非僅僅是課堂上的理論，而是能夠解決實際問題的強大工具。例如，書中關於市場研究和消費者行為分析的案例，對於我這個未來想從事行銷工作的人來說，非常有啟發性。我能夠學習到如何運用統計學來分析市場趨勢，預測消費者需求，並制定有效的行銷策略。此外，書中還介紹了一些常用的統計軟體，並提供了操作指南，讓我可以將書本上的知識，直接應用到實際的數據分析軟體中。這本書真的讓我對統計學的學習，充滿了動力和信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直對統計學抱持著一種「敬而遠之」的態度，總覺得那是個充滿數字和公式的冰冷世界，離我的專業領域（例如藝術史）似乎很遙遠。然而，這本《統計學 7/e》卻徹底改變了我的看法。作者在書中非常巧妙地運用了大量的圖示和視覺化技巧，讓統計概念變得生動有趣。我特別喜歡書中那些「實例探討」的部分，作者總是能從日常生活中，甚至是藝術、社會學等領域，找到與統計學相關的例子。例如，他會用博物館參觀人次的分析來解釋數據趨勢，或是用民意調查的結果來討論抽樣誤差。這種「跨領域」的案例，讓我能夠跳脫出傳統的理工科思維，從更廣泛的角度來理解統計學。書中的語言也非常流暢，沒有過多的學術術語，即使是對統計學零基礎的讀者，也能夠輕鬆閱讀。這本書讓我感受到，統計學並非只是一個獨立的學科，而是能夠幫助我們理解世界、分析現象的強大工具。我現在開始對如何運用統計學來分析藝術品的拍賣數據，或是研究藝術品市場的趨勢，感到非常有興趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名文科背景的學生，對於數學和數據類的東西，一直以來都抱持著一種敬而遠之的態度。統計學這門課，對我來說更是巨大的挑戰。然而，當我翻開這本《統計學 7/e》時，我內心的那份忐忑，瞬間就被一股好奇心取代了。作者在撰寫這本書時，似乎非常有意識地想要照顧到像我這樣「非理工科」的讀者。書中的文字表達非常生動有趣，沒有那種枯燥乏味的學術腔調。他會用很多貼近生活的比喻，來解釋那些原本聽起來就很抽象的概念。像是解釋「變異數」時，他會用大家買衣服的大小、顏色作為例子，說明數據的分散程度。這種方式，讓我能夠輕易地抓住核心思想，而不是被一堆公式和符號淹沒。書中的圖片和圖表，更是功不可沒。它們不再是冷冰冰的數據堆砌，而是充滿了藝術感和信息量，能夠幫助我快速地視覺化理解。我尤其喜歡書中那些「學習目標」和「自我檢測」的設計，讓我在學習的過程中，能夠不斷地確認自己的理解程度，並且及時調整學習策略。這本書真的顛覆了我對統計學的刻板印象，讓我覺得，原來統計學也可以這麼有趣，這麼容易親近。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學 7/e》讓我最感到驚喜的地方，絕對是它與時俱進的內容更新。身為一個長期關注科技發展的學生，我知道統計學在近年來與大數據、人工智慧等領域的結合越來越緊密。而這本書的第七版，非常敏銳地捕捉到了這個趨勢。書中不僅僅停留在傳統的統計學方法，更加入了許多關於機器學習、資料探勘等領域的統計學應用。像是介紹了決策樹、隨機森林等演算法時，都從統計學的觀點出發，解釋了它們背後的原理。這對於我這種想要學習如何運用統計學來處理大數據的學生來說，簡直是太及時了！而且，書中對於新興統計軟體的介紹和應用範例，也讓我印象深刻。作者顯然花了很大的心思，將最新的技術和方法融入到教科書中，讓讀者能夠跟上時代的腳步。這本書讓我感覺，統計學不僅是一門古老的學科，更是一門充滿活力、不斷演進的學科。它為我打開了通往現代數據分析世界的大門，讓我對未來充滿期待。

评分☆☆☆☆☆

要說對這本《統計學 7/e》的整體印象，我只能用「全面」和「深入」來形容。這本書的編排架構非常完整，從最基礎的統計學概念，如數據的分類、測量尺度，一路延伸到複雜的統計推論，像是假設檢定、信賴區間的計算與解讀，乃至於多元統計分析的方法，都涵蓋在其中。我覺得最難能可貴的是，作者並沒有在追求廣度的同時犧牲深度。對於每一個重要的統計概念，他都做了非常詳盡的闡述，並提供了多角度的解釋和說明。例如，在講解「迴歸分析」時，他不僅介紹了簡單線性迴歸，還深入探討了多元迴歸、邏輯迴歸，以及如何判斷模型的適用性。書中引用的案例，也都非常有代表性，並且能夠連結到不同的學術領域和實際應用，讓我能夠感受到統計學的廣泛應用性。此外，作者在書中也融入了許多關於「統計思維」的探討，強調在進行數據分析時，應該如何提出正確的問題、如何選擇適當的統計方法、以及如何批判性地解讀結果。這點對於培養學生的科學素養和解決問題的能力，非常有幫助。總體而言，這本書不僅僅是一本學術著作，更是一本能夠引導讀者深入思考、掌握統計學精髓的寶典。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學 7/e》的架構編排，我認為是非常值得讚賞的。作者以一種非常邏輯且循序漸進的方式，引導讀者進入統計學的世界。開頭從最基礎的數據收集與整理開始，逐步深入到描述性統計，像是平均數、中位數、標準差的計算與意義，然後再進入推論性統計，詳細解釋了假設檢定、信賴區間等重要概念。最讓我印象深刻的是，書中在講解每一個統計方法時，都會先說明其「適用情境」和「背後的邏輯」，而不是直接丟出公式。這對於理解統計學的「為什麼」至關重要。例如，在介紹卡方檢定時，作者會先說明為何需要這種檢定，以及它能解決什麼樣的問題，然後再進行公式的推導。這種「先理解，後計算」的教學模式，讓我在學習過程中，能夠建立起紮實的概念基礎。此外，書中的每一個章節，都會附有「總結」和「練習題」，讓讀者能夠及時複習並檢驗學習成果。這些練習題的難度梯度也很明顯，從簡單的計算題到需要應用多個概念的綜合題，都能涵蓋到。這讓我在學習的過程中，能夠不斷地鞏固所學，並且很有成就感。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《統計學 7/e》這本書的出版，簡直是我們這些統計學苦手的一大福音！老實說，我大學讀書的時候，統計學真的是我的罩門，每次上課都聽得「霧煞煞」，回家看課本更是頭痛欲裂，各種公式、假設檢定，搞得我暈頭轉向。但是，拿到這本《統計學 7/e》之後，我的想法完全改觀了。作者的寫作風格非常親切，就像一位經驗豐富的教授，用最白話、最容易理解的方式來解釋那些複雜的統計概念。他不會用太多艱澀的術語，而是盡量用生活中的例子來類比，像是解釋機率時，會用擲骰子、抽撲克牌的例子；講解迴歸分析時，則會用身高體重之間的關係來舉例。這種「從做中學」、「從生活學」的方式，真的讓我豁然開朗！而且，書中大量的圖形和表格，製作得非常精美，也很有助於我理解。它們不是單純的數據呈現，而是經過巧妙設計，能夠直觀地展現數據之間的關係和趨勢。我特別喜歡書中那些「重點提示」和「注意事項」的欄位，總是在我快要搞混的地方，及時給我一盞明燈。這本書讓我感覺，統計學並非遙不可及的學問，而是可以被理解、被掌握的。我真的非常慶幸能有這本書的陪伴，相信它一定能幫助我克服對統計學的恐懼，甚至愛上這門學問。

评分☆☆☆☆☆

哇！拿到這本《統計學 7/e》的書，真的讓我驚豔到不行。封面設計就很有質感，簡潔有力，但又散發出一種學術的權威感。打開書頁，印刷清晰，紙質也很棒，拿在手上沉甸甸的，感覺就像握住了知識的寶藏。我本身是念商科的，統計學對我們來說簡直是吃飯的傢伙，但以往接觸的教科書，總覺得有些枯燥乏味，圖表也常常讓人眼花撩亂。然而這本《統計學 7/e》，從第一眼看過去，就給我截然不同的感受。內文編排相當有條理，重點清晰，而且大量的圖表輔助說明，都不是那種死板的數據圖，而是很有設計感，能讓人一眼就抓住重點。我覺得最棒的是，作者在編寫的時候，很明顯地考慮到了讀者的學習曲線，不會一開始就丟出太艱澀的概念，而是循序漸進，從最基礎的定義開始，慢慢深入到更複雜的應用。即使是像我這種對統計學有時感到頭痛的學生，也能在閱讀過程中慢慢建立起信心。而且，書中還穿插了一些實際案例分析，這些案例都選取得非常貼近我們生活和未來職場會遇到的情況，例如市場調查、金融風險評估等等，讓統計學不再是冰冷的數字，而是充滿應用價值的工具。這本書真的讓我對統計學產生了全新的認識，我迫不及待想把它裡面的內容好好吸收，運用到我的課業和未來的職涯上。