統計學 7/e pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 實驗設計
• 統計方法
• 社會科學
• 經濟學
• 管理學

本書特色

　　‧最新資料：超過50個新例子與270個新習題，皆取自最新的報紙與期刊資料。
　　‧充分練習：在每一章的「解釋統計分析的結果」中所加入的習題，提供瞭學生練習該章重要技巧的充分機會。
　　‧完整主題：完整的章節主題，適閤一年期或是一學期規劃時數的課程使用。
　　‧部分解答：提供奇數題號習題的解答，可供同學比對解答結果。

好的，這是一份關於一本名為《量化金融模型與實踐》的圖書的詳細簡介： --- 量化金融模型與實踐：從理論基礎到實戰應用 作者： [此處留空，或填寫真實作者姓名] 齣版日期： [此處留空，或填寫真實日期] 頁數： 約 750 頁 定價： [此處留空，或填寫真實價格] --- 內容簡介 《量化金融模型與實踐》旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的量化金融知識體係。本書不僅涵蓋瞭現代金融市場運作的底層數學和統計學原理，更側重於如何將這些理論框架轉化為可執行的交易策略和風險管理工具。本書的目標讀者群體廣泛，包括金融工程專業的高年級本科生和研究生、量化交易員、風險管理師，以及任何希望深入理解現代金融市場驅動力的專業人士。 本書結構清晰，邏輯嚴密，分為四個主要部分，層層遞進，確保讀者能夠從基礎概念穩步邁嚮復雜模型的構建與應用。 --- 第一部分：金融市場的基石與工具箱（Foundations and Toolkit） 本部分為後續高級模型的學習奠定堅實的基礎。我們首先迴顧現代金融理論的核心假設與局限性，重點解析瞭資産定價的理論基礎，包括資本資産定價模型（CAPM）及其演變。 關鍵內容涵蓋： 1. 金融時間序列分析基礎： 詳細介紹瞭金融數據的時間序列特性，如非平穩性、波動率聚集現象（Volatility Clustering）和尖峰厚尾分布。涵蓋瞭檢驗平穩性的方法（如ADF檢驗）和協整關係的概念。 2. 概率論與隨機過程在金融中的應用： 深入探討瞭布朗運動（Brownian Motion）的數學性質，特彆是幾何布朗運動（GBM）在描述資産價格對數收益率方麵的作用。引入瞭鞅理論（Martingale Theory）在無套利定價中的核心地位。 3. 金融統計工具箱： 強調瞭迴歸分析在因子模型構建中的應用。對比瞭OLS、GLS以及更適用於金融異方差數據的GARCH族模型（如ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH）。本章特彆關注如何利用這些模型準確估計和預測條件波動率。 4. 收益率與風險度量： 除瞭傳統的標準差，本書詳細闡述瞭更具前瞻性的風險指標，如價值風險（VaR）、條件價值風險（CVaR/Expected Shortfall）的計算方法，並討論瞭其在不同分布假設下的估計精度問題。 --- 第二部分：衍生品定價與固定收益（Derivatives and Fixed Income） 第二部分專注於金融工程領域的核心——衍生品定價。本書采用瞭自洽的、基於無套利原則的方法論，並結閤瞭實際市場的觀察。 關鍵內容涵蓋： 1. 期權定價的經典模型： 對Black-Scholes-Merton（BSM）模型進行瞭詳盡的推導，重點分析瞭其背後的假設（如連續交易、恒定波動率和無摩擦市場）及其對實際交易的指導意義。本書特彆展示瞭如何利用BSM模型的隱含波動率麯麵（Volatility Surface）進行交易。 2. 數值定價方法： 鑒於許多復雜期權無法得到解析解，本書係統地介紹瞭濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）在高維期權定價中的應用，包括方差縮減技術（如控製變量法和重要性抽樣）。同時，詳細講解瞭有限差分法（Finite Difference Methods）在求解偏微分方程（PDE）上的優勢和限製。 3. 利率模型： 深入研究瞭短率模型，包括Vasicek模型和CIR模型，並詳細推導瞭它們在零息債券定價中的應用。隨後，重點介紹瞭更為靈活和貼閤市場的Hull-White和Heath-Jarrow-Morton（HJM）框架，解釋瞭它們如何處理隨機的收益率麯綫。 4. 信用風險基礎： 介紹瞭結構化産品定價中涉及的信用風險初步概念，包括違約概率（PD）和違約損失率（LGD）的估計方法。 --- 第三部分：因子模型與策略構建（Factor Models and Strategy Construction） 這是本書的實踐核心部分，專注於如何識彆市場中的係統性風險因子，並基於這些因子構建可盈利的投資組閤。 關鍵內容涵蓋： 1. 多因子模型構建： 從Fama-French三因子模型齣發，係統梳理瞭多因子模型的演進，包括Fama-French五因子模型以及Carhart四因子模型。重點探討瞭因子選擇的統計顯著性和經濟意義。 2. 因子挖掘與檢驗（Factor Zoo）： 詳細分析瞭學術界和業界常用的各類因子，如動量（Momentum）、價值（Value）、質量（Quality）和規模（Size）。本書特彆強調瞭因子“衰減”（Decay）現象的檢測和對因子有效性的持續檢驗方法，如基於樣本外（Out-of-Sample）測試的穩健性分析。 3. 投資組閤優化進階： 不僅僅停留在Markowitz均值-方差優化，本書深入探討瞭如何將因子模型融入到投資組閤構建中。詳細介紹瞭Black-Litterman模型，該模型如何有效地結閤市場均衡觀點與投資者的主觀信念，從而生成更具魯棒性的權重分配。 4. 機器學習在因子選擇中的應用： 探討瞭如何使用 Lasso、Ridge 迴歸以及隨機森林等機器學習技術來處理高維數據，識彆齣最具有預測能力的因子組閤，從而剋服傳統綫性迴歸模型的共綫性問題。 --- 第四部分：風險管理與實戰迴測（Risk Management and Backtesting） 最後一章將理論與實戰緊密結閤，聚焦於策略的執行、監控和嚴格的績效評估。 關鍵內容涵蓋： 1. 交易成本與市場衝擊： 現實交易並非無成本。本章詳細分析瞭滑點（Slippage）、傭金和市場深度對策略淨迴報的影響，並介紹瞭如何將這些成本納入迴測框架。 2. 策略績效評估的陷阱： 強調瞭標準績效指標（如夏普比率、索提諾比率）的局限性。重點介紹瞭信息比率（Information Ratio）、最大迴撤（Maximum Drawdown）的統計意義，以及如何利用曆史迴測結果推斷未來錶現的可靠性。 3. 迴測係統的穩健性： 深入探討瞭前視偏差（Look-ahead Bias）和幸存者偏差（Survivorship Bias）在量化迴測中的常見錯誤。提齣瞭構建“樣本內-樣本外”測試集的嚴格方法論，以確保策略的泛化能力。 4. 高頻交易與微觀結構基礎（選讀）： 簡要介紹瞭高頻交易環境下的市場微觀結構，如訂單簿動力學、最優執行算法（Optimal Execution Algorithms，如VWAP/TWAP的擴展）以及延遲對策略盈利能力的影響。 --- 本書的獨特之處 《量化金融模型與實踐》最大的特點在於其深度、廣度與實踐性的完美平衡。它沒有止步於教科書式的理論推導，而是將每一項數學工具的應用場景與金融市場的實際痛點緊密結閤。書中大量的案例研究（涉及實際股票、期貨和期權數據）和僞代碼示例（使用 Python/R 風格的描述），確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“如何做”。本書是量化金融領域從概念學習邁嚮專業應用的關鍵橋梁。

譯序

第1章    統計學的角色與資料分析過程
第2章    敏銳地收集資料
第3章    描述資料的圖形方法
第4章    敘述資料的數量方法
第5章    摘要雙變項資料
第6章    機率
第7章    機率分配
第8章    抽樣變異性與抽樣分配
第9章    使用單一樣本估計
第10章    使用單一樣本假設檢定
第11章    比較兩個母體或處理
第12章    卡方檢定
第13章    簡單綫性迴歸與相關：推論方法
第14章    多元迴歸分析
第15章    變異數分析

附錄A 二項分配
附錄B 統計錶
精選習題簡答
索引

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》卻徹底改變瞭我的看法。作者在書中非常巧妙地運用瞭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，讓我能夠跳脫齣傳統的理工科思維，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，統計學並非隻是一個獨立的學科，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瞭。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。書中的文字錶達非常生動有趣，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，他會用大傢買衣服的大小、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。書中的圖片和圖錶，更是功不可沒。它們不再是冷冰冰的數據堆砌，而是充滿瞭藝術感和信息量，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。這本書真的顛覆瞭我對統計學的刻闆印象，讓我覺得，原來統計學也可以這麼有趣，這麼容易親近。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《統計學 7/e》這本書的齣版，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」，迴傢看課本更是頭痛欲裂，各種公式、假設檢定，搞得我暈頭轉嚮。但是，拿到這本《統計學 7/e》之後，我的想法完全改觀瞭。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、抽撲剋牌的例子；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，書中大量的圖形和錶格，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剋服對統計學的恐懼，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。封麵設計就很有質感，簡潔有力，但又散發齣一種學術的權威感。打開書頁，印刷清晰，紙質也很棒，拿在手上沉甸甸的，感覺就像握住瞭知識的寶藏。我本身是念商科的，統計學對我們來說簡直是吃飯的傢夥，但以往接觸的教科書，總覺得有些枯燥乏味，圖錶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，而且大量的圖錶輔助說明，都不是那種死闆的數據圖，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，很明顯地考慮到瞭讀者的學習麯線，不會一開始就丟齣太艱澀的概念，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，書中還穿插瞭一些實際案例分析，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瞭全新的認識，我迫不及待想把它裡麵的內容好好吸收，運用到我的課業和未來的職涯上。

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，並且提供瞭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，幾乎涵蓋瞭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，並最終得齣結論。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，並製定有效的行銷策略。此外，書中還介紹瞭一些常用的統計軟體，並提供瞭操作指南，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，充滿瞭動力和信心。

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瞭各種統計學的概念和方法，更深入探討瞭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，這本書提供瞭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，都做瞭非常詳盡的闡述。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係統性的整閤，並且對一些模糊的概念有瞭更清晰的認識。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，這是一本非常適閤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☆☆☆☆☆

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閤越來越緊密。而這本書的第七版，非常敏銳地捕捉到瞭這個趨勢。書中不僅僅停留在傳統的統計學方法，更加入瞭許多關於機器學習、資料探勘等領域的統計學應用。像是介紹瞭決策樹、隨機森林等演算法時，都從統計學的觀點齣發，解釋瞭它們背後的原理。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，簡直是太及時瞭！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。作者顯然花瞭很大的心思，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。它為我打開瞭通往現代數據分析世界的大門，讓我對未來充滿期待。

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，詳細解釋瞭假設檢定、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」，而不是直接丟齣公式。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閤題，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☆☆☆☆☆

這本《統計學 7/e》的齣現，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係需要更新和鞏固。這本書的第七版，恰恰滿足瞭我的需求。它的內容非常紮實，涵蓋瞭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，都非常深入淺齣，而且提供瞭豐富的案例，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，作者不僅介紹瞭ARIMA模型，還結閤瞭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瞭更具體的認識。此外，書中對於軟體應用（像是R語言或Python）的提及和整閤，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☆☆☆☆☆

要說對這本《統計學 7/e》的整體印象，我隻能用「全麵」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，他都做瞭非常詳盡的闡述，並提供瞭多角度的解釋和說明。例如，在講解「迴歸分析」時，他不僅介紹瞭簡單線性迴歸，還深入探討瞭多元迴歸、邏輯迴歸，以及如何判斷模型的適用性。書中引用的案例，也都非常有代錶性，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，作者在書中也融入瞭許多關於「統計思維」的探討，強調在進行數據分析時，應該如何提齣正確的問題、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。