统计学：原理与应用(3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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统计是各种科学领域的共同语言，在当代学术舞台上从不缺席。真实世界的问题探讨，统计是能够提供知识与力量的关键要角。云端时代来临，益发凸显统计的存在价值。掌握数据就拥有宝藏，但需要熟用统计才能点石成金，在学术界是如此，在实务界亦然。

　　统计学作为自然与社会科学绝大多数领域的共同必修课，是众多学者对于学科基本价值的肯定与专业养成需求的共同默契；在教育应用、社心专业、经济预测、产业发展、商业经营、管理实务乃至于国家治理，统计程序的应用与分析技术的导入已深入各行各业，都是基于问题解决与预测监控的实际需要。
 

好的，以下是为您构思的一份图书简介，该书名为《统计学：原理与应用（第3版）》。请注意，这份简介将专注于描述其他统计学或相关领域的书籍可能包含的内容，严格避免提及《统计学：原理与应用（第3版）》的具体内容，并力求自然流畅，符合专业书籍的介绍风格。 --- 深入探索数据科学的基石：统计推断与模型构建的现代视角 导言：从数据到洞察的桥梁 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动科学发现、商业决策乃至社会治理的核心资产。然而，原始数据本身并不能提供价值，唯有经过严谨的统计学方法提炼和解读，才能转化为可靠的洞察。本书旨在系统地梳理和阐述统计学的核心理论框架、前沿方法论以及在复杂现实问题中的实际应用策略。它面向的读者群体广泛，包括但不限于应用数学、经济金融、生物医学工程、社会科学研究人员，以及致力于提升数据素养的工程技术人员。 本书的结构设计兼顾理论的深度与实践的广度，力求在奠定坚实的概率论基础之上，稳步迈向现代计量经济学、机器学习预处理以及高维数据分析等前沿领域。我们相信，优秀的统计实践建立在对基本假设深刻理解之上的，因此，对随机变量的性质、大数定律与中心极限定理的细致剖析是不可或缺的第一步。 第一部分：概率论基础与描述性统计 本部分是全书的理论基石，重点在于建立对随机现象的数学化描述能力。 概率论的公理化基础： 我们将详细探讨样本空间、事件代数、概率的各种定义（古典的、频率派的、主观的），并深入讲解条件概率与贝叶斯定理。特别是，贝叶斯框架在现代统计学中的回归，使得我们必须以更灵活和迭代的方式理解不确定性。 随机变量及其分布： 对离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型（如正态分布、指数分布、伽马分布）随机变量的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）进行详尽的介绍和对比。特别关注多元随机变量的联合分布、边际分布和独立性，这是理解多变量模型的前提。 数理期望与矩： 探讨期望、方差、协方差的性质，并引入矩生成函数和特征函数作为分析分布特性的有力工具。这些工具对于推导统计量的性质至关重要。 描述性统计与数据可视化： 在进入推断之前，本书强调数据探索的重要性。涵盖集中趋势度量（均值、中位数、众数）、离散程度度量（方差、标准差、四分位数）的稳健性对比。同时，引入高质量的数据可视化技术，如直方图、箱线图、散点图矩阵，强调图形如何揭示数据结构中的潜在模式或异常值。 第二部分：统计推断的核心机制 统计推断是统计学的灵魂，它关注如何从有限的样本信息中对未知总体参数做出合理解释和预测。 估计理论： 详细考察参数估计的两大主流方法：频率学派的矩估计（Method of Moments, MoM）与极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。重点分析估计量的优良性质，包括无偏性、一致性、有效性和渐近正态性。此外，非参数估计方法如核密度估计也将被引入，以应对分布形式未知的场景。 区间估计与置信度的精确含义： 本章深入剖析如何构建置信区间，并澄清“置信水平”的真正含义，避免常见的误解。针对不同样本量和总体分布（如t分布、$chi^2$分布、F分布）下的区间构造方法进行分类讨论。 假设检验的逻辑框架： 系统阐述零假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的解读、第一类和第二类错误的控制。本书将重点讨论检验功效（Power）的重要性，强调功效分析在实验设计阶段的先导作用。 基于非参数方法的推断： 针对数据不满足正态性或分布信息不足的情况，介绍如符号检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等非参数检验方法，展示其在真实世界数据分析中的适用性。 第三部分：线性模型与方差分析 线性模型是应用统计学中最经典、应用最广泛的工具集，是理解回归分析和实验设计的核心。 简单线性回归： 从最小二乘法的几何意义出发，推导回归系数的估计值及其抽样分布。深入分析残差分析的重要性，包括正态性检验、方差齐性检验和自相关诊断。 多元线性回归（MLR）： 扩展到多个预测变量的情景，讨论多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理、变量选择的技术（如逐步回归、AIC/BIC准则），以及虚拟变量（Dummy Variables）在分类数据建模中的应用。 方差分析（ANOVA）的统一视角： 将单因素和多因素方差分析置于线性模型的框架下进行解释，强调F检验背后的模型分解逻辑。讲解组间和组内变异的分解，以及事后检验（Post-hoc Tests）的选择。 广义线性模型（GLMs）的引介： 鉴于许多响应变量（如计数或比例）不服从正态分布，本部分会提供GLM的概述，特别是逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）在线性预测变量和非正态响应变量之间建立联系的作用。 第四部分：进阶主题与现代计算统计 随着计算能力的飞速提升，统计学正与信息科学深度融合，本部分聚焦于现代统计分析中不可或缺的计算方法和高阶模型。 时间序列分析的初步： 介绍时间序列数据的基本特征（平稳性、自相关），并初步探讨平稳时间序列的经典模型——自回归（AR）、移动平均（MA）及其组合（ARMA）模型的识别、估计与预测。 贝叶斯统计方法论： 从一个更全面的视角重新审视统计推断，引入先验信息、似然函数和后验分布的概念。重点介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样在复杂后验分布估计中的应用。 高维数据与正则化： 在现代数据集中特征数量往往超过样本量时，标准最小二乘法失效。本书介绍岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归，解释L1和L2范数惩罚项如何实现参数的收缩与稀疏化，这为后续的特征选择和模型可解释性提供了基础。 非参数回归与平滑技术： 探讨如何使用局部回归（LOESS）或广义加性模型（GAMs）来捕捉数据中复杂的、非线性的关系结构，无需预先设定严格的函数形式。 结论：迈向数据驱动的决策 本书的最终目标是培养读者批判性地评估统计证据的能力，并能在面对实际问题时，根据数据特征选择最恰当的统计工具。统计学不只是计算公式，它是一种严谨的、量化不确定性的思维方式。掌握了这些原理与应用，读者将能更自信地驾驭复杂的数据世界，将原始数据转化为具有实际指导意义的知识财富。

作者简介

邱皓政

　　现任：国立台湾师范大学管理学院 教授
　　国立台湾师范大学校务研究办公室 主任
　　学历：美国南加州大学心理计量学博士
　　经历：美国加州大学洛杉矶分校神经医学研究中心 统计分析师
　　国立台湾师范大学 副总务长
　　国立中央大学企业管理学系 副教授
　　天主教辅仁大学心理学系 副教授
　　世新大学社会心理学系 副教授
　　教育部训育委员会 专案研究员
　　台湾统计方法学学会 理事长
　　中国测验学会 常务理事
　　台湾心理学会 秘书长
　　华南师范大学 客座教授
　　北京中国科学院 访问教授
　　着作：《量化研究与统计分析》（五南）
　　《统计学：原理与应用》（五南）
　　《潜在类别模式：原理与技术》（五南）
　　《多层次模型分析导论》（译）（五南）
　　《阶层线性模式》（审订）（五南）
　　《调查研究方法》（审订）（五南）
　　《量表编制：理论与应用》（审订）（五南）

林碧芳

　　台湾统计方法学学会副理事长
　　国立台湾师范大学、东吴大学、世新大学、明志科技大学等校兼任助理教授

chapter1 统计学概说
chapter2 变数与测量
chapter3 次数分配与统计图表
chapter4 描述统计量数
chapter5 相对量数与标准分数
chapter6 机率原理
chapter7 机率分配
chapter8 抽样与估计
chapter9 假设检定原理
chapter10 平均数假设检定
chapter11 变异数分析
chapter12 多因子变异数分析
chapter13 相关分析
chapter14 回归分析
chapter15 多元回归分析
chapter16 时间序列分析
chapter17 无母数检定
 

序

　　前一阵子发生了一件趣事，一位许久不见的朋友遇到我，突然夸起我，说我越来越性感。当下的我自然是满头雾水，抱怨他怎么吃起我的豆腐，他回说，难道你不知道，你所从事的工作是 21 世纪最性感的职业吗？我皱皱眉头，还是不懂。事后阅读了朋友建议的文章和一些科技报导之后，我不仅开始相信我的工作真有点性感，也开始规划新课程，想要阐述《资料科学》与《统计思维》的连结，让更多人能迈向性感人生。

　　着名商管刊物《哈佛商业评论》在 2012 年 10 月刊登了一篇由 Thomas H. Davenport 与 D. J. Patil 两位资料科学专家所撰写的专文，题目是《Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century》，一时之间，这句标题传颂全球。与资料科学有高度相关的学科之一的统计学，也收到众多关爱眼神，我的老友就是其中之一。我把这个「性感」的好消息与统计课堂上的同学分享，确实有好几个用功的学生露出似懂非懂的笑容，给了我正向回馈，但是绝大部分的学生仍然无动于衷，彷彿我口中的世界是遥不可及的乌托邦，能早一点摆脱统计的纠缠，才是最振奋人心的消息。

　　后来又读到了一篇网路专文，报导一群年轻人如何利用统计方法进行数据分析，研发出一支能提供来电辨识的 APP：Whoscall，让一个 10 人小公司在短短几年内创造亮眼业绩，最后这家新创公司被 LINE 的母公司以 5.29 亿台币收购，成为 2014 年初的热门话题。我再次把这篇报导与学生们分享，果然获得热烈回响，原因不只是因为报导中所列出的统计技术只是几张关于通话时间与拨打次数的长条图，而长条图可说是统计学中最简单的部分，请参见本书第三章。我想更是因为，这个个案已经不是乌托邦世界中的理想境界，而是活生生的真实案例，有具体金额的财务指标得以衡量，因此能够打动人心。

　　身为教师的我，为了激发学生学习动机，固然用心良苦，但也不是不择手段。在我向学生们阐述性感职业之时，我当然是因势利导，让他们了解如何踏实学习统计方法与资料分析而能成为一位成功的资料科学家。在制作 5.29 亿台币购併案例的个案讲义时，我特别放大了一段关键句：「Whoscall 团队征才的重要条件，是具备扎实的统计背景（至少熟悉各式叙述统计及统计检定方法），其次是要有实务的统计分析经验⋯⋯」，来证明学好这门课真的很重要，尤其学习深度要能到达统计检定这种水准，这些推论统计的内容可以在本书的第八章之后习得，同时也要实际演练操作，至少要能使用 EXCEL来完成习作范例，累积经验，这些内容本书均已涵盖。

　　在本书的第一版序言中，我曾苦口婆心的想要说服读者，统计很重要。我曾写下：

　　「如果不同的科学领域之间有需要共同的语言来沟通，那么统计就是其一；如果真理是越辩越明，那么就更有赖统计发声⋯⋯」，现在读来还有着热血沸腾的感受。接着还有「⋯⋯统计学作为自然与社会科学绝大多数领域的共同必修课，并不是教授们共同商议的决定，而是众多学者对于学科基本价值的肯定与专业养成需求的共同默契；在教育应用、社心专业、经济预测、产业发展、商业经营、管理实务乃至于国家治理，统计程序的应用与分析技术的导入已深入各行各业，都是基于问题解决与预测监控的实际需要⋯⋯」，令人莞尔的是，有学生开玩笑的跟我说，写这些都是嘴砲道理，倒不如举些统计如何解决日常生活的应用实例比较实际。所以，第二版的序言不再老生常谈，多聊些故事，多几分感性。

　　不论如何，本书出版的目的始终未曾改变，也就是希望能够提供一本通俗能懂的教科书，陪伴学生们渡过一整年的统计学习生活。希望能以文字叙说来稍解老师们的良言苦口，减少公式推导与繁复运算来降低学生的排斥与恐惧。基于这个理念，多年以来，我所完成的教科书多是希望能借助文字的力量，来引导读者进入统计的世界，若能平实

　　流畅、白话简明，让数字的理性融合文字的感性，使读者能豁然开朗，领略统计之义理与奥妙，那才真是美好与性感之事。

　　本书能够保有平实作风，更要归功于本书另一位作者林碧芳博士。林博士担任台湾统计方法学学会教育训练处主任多年，学科教学与推广教育历练完整，统计谘询经验丰富。常与普罗百姓接触的她，深知「民间」疾苦，因此多能从学生的角度出发，给予本书更贴近民意的表现建议与素材设计，也才有本书章节中的各式范例、课后的诸多习

　　题、以及务实的电脑操作演示，不但丰富了本书的内涵，消弭学习的恐惧与学科的生硬，让本书撰述的目标初衷得以实现。

　　我常跟学生说，学习一途，如人饮水，冷暖自知。不论学习哪一个学科，都有平凡与奥妙之处，不论读哪一本着作，都会有不解之憾与明白之悟，重要的是，自己若是亲自走过，才知一二。不论统计是否是迈向性感职业之钥，不论分析方法是否能再创造另一个 Whoscall，如果只是听人道长短、论是非，那才真不实际。读者诸君若能一步一脚印，一里一风情，安步当车，走完十七章，那么统计这门学问的云深意境，景致如何，到底这门学问性不性感，任由人说，自己就得几分明白。途中如发现书中讹误，尚请不吝指正。

　　「如果不同的科学领域之间有需要共同的语言来沟通，那么统计就是其一；如果真理是越辩越明，那么就更有赖统计发声⋯⋯」，现在读来还有着热血沸腾的感受。接着还有「⋯⋯统计学作为自然与社会科学绝大多数领域的共同必修课，并不是教授们共同商议的决定，而是众多学者对于学科基本价值的肯定与专业养成需求的共同默契；在教育应用、社心专业、经济预测、产业发展、商业经营、管理实务乃至于国家治理，统计程序的应用与分析技术的导入已深入各行各业，都是基于问题解决与预测监控的实际需要⋯⋯」，令人莞尔的是，有学生开玩笑的跟我说，写这些都是嘴砲道理，倒不如举些统计如何解决日常生活的应用实例比较实际。所以，第二版的序言不再老生常谈，多聊些故事，多几分感性。

　　不论如何，本书出版的目的始终未曾改变，也就是希望能够提供一本通俗能懂的教科书，陪伴学生们渡过一整年的统计学习生活。希望能以文字叙说来稍解老师们的良言苦口，减少公式推导与繁复运算来降低学生的排斥与恐惧。基于这个理念，多年以来，我所完成的教科书多是希望能借助文字的力量，来引导读者进入统计的世界，若能平实

　　流畅、白话简明，让数字的理性融合文字的感性，使读者能豁然开朗，领略统计之义理与奥妙，那才真是美好与性感之事。

　　本书能够保有平实作风，更要归功于本书另一位作者林碧芳博士。林博士担任台湾统计方法学学会教育训练处主任多年，学科教学与推广教育历练完整，统计谘询经验丰富。常与普罗百姓接触的她，深知「民间」疾苦，因此多能从学生的角度出发，给予本书更贴近民意的表现建议与素材设计，也才有本书章节中的各式范例、课后的诸多习

　　题、以及务实的电脑操作演示，不但丰富了本书的内涵，消弭学习的恐惧与学科的生硬，让本书撰述的目标初衷得以实现。

　　我常跟学生说，学习一途，如人饮水，冷暖自知。不论学习哪一个学科，都有平凡与奥妙之处，不论读哪一本着作，都会有不解之憾与明白之悟，重要的是，自己若是亲自走过，才知一二。不论统计是否是迈向性感职业之钥，不论分析方法是否能再创造另一个 Whoscall，如果只是听人道长短、论是非，那才真不实际。读者诸君若能一步一脚印，一里一风情，安步当车，走完十七章，那么统计这门学问的云深意境，景致如何，

　　到底这门学问性不性感，任由人说，自己就得几分明白。途中如发现书中讹误，尚请不吝指正。
 

1.3 统计学的内容是什么：从五个例子来看
 
在社会与行为科学领域中，对于统计方法有几种基本的应用方式，以下我们将介绍五种常见的应用范例，并同时介绍一些专有名词，关于这五种范例与专有名词的相关细节，将在后面的章节详细讨论。
 
1.3.1　简单中却有大道理：描述统计
 
作为学生的你愿意花多少时间来学统计呢？现在的学生究竟愿意花多少时间读书？这些都是老师们十分关心的问题。如果在速食店随机找 10 个学生来问一下，他们可能会回答一个星期花了大约7小时在课业上（平均每天 1 个小时），这样的答案对于一般的大学生来说可能已经算是不错的了，有人可能多一点，十几个小时，也有人平常都不会读书，除非要考试了。但是如果拿一样的问题去问 10 位老师，他们可能会认为一个星期花 14 个小时读书也不为过。
 
现在，有一位统计老师希望透过科学的方法来了解这个问题，他编制了一份简单的问卷，列举一些关于统计课程学习的问题，然后透过他的朋友协助发放给选修统计课程的学生来填写，最后回收了将近 500 份问卷。他发现有 15% 的学生会进行课前预习，45% 的学生会做课后复习，他们练习统计习题的时间，每週平均只有 0.8 小时，但是花了 2.9 小时在使用统计软体来做作业，尤其是当统计学是选修课而非必修课时，使用软体做作业的时间越长，学生课后复习的比率越高。这位老师对于研究结果感到惊讶，因为他自己的统计课并没有使用统计软体，他认为统计知识的建立一定要从演算中学习。他开始思考是否改变教学方式，因为研究数据透露着，有使用电脑来辅助学习统计的学生，似乎对于课程的满意度较高，也比较乐意在课前课后自我学习。
 
前面的例子说明了描述统计的奥妙，它甚至改变了某位老师的教学方式。简单来说，描述统计 （descriptive statistics） 是指利用某些简单的数据来描述一群对象的某些特征，这个「简单的数据」称为统计量 （statistic），而数据通常来自于一群人、动物、物体或事件，统称为研究对象。以统计学的术语来说，这一群研究对象就是样本 （sample），而样本是从母体里所抽取得到一个子集合，母体 （population） 则是指带有某共同特征的一群研究对象的全部。例如，在大学当中修统计学的学生可以是一个母体，因为他们拥有一个共同的特征，是在大学四年间都要修一门相同的课。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，《統計學：原理與應用(3版)》真的非常對我的胃口！我一直以來都對數據分析充滿好奇，但又覺得統計學門檻很高，害怕自己學不好。幸好，這本書的出現，讓我重新燃起了學習的熱情。它的優點真的很多，讓我不知道從何說起。 首先，它的內容結構非常清晰。從最基本的概念，像是什麼是變數、什麼是數據，到如何進行數據的整理和描述，再一步步進入到更複雜的統計推論。每一個階段的銜接都很自然，不會讓人感覺跳躍。而且，書中對於每一個統計方法，都會先解釋它的「核心思想」，再深入到具體的計算和應用，這種由淺入深的方式，讓我覺得學起來很有成就感。 讓我特別讚賞的是，書中在解釋一些比較進階的統計模型時，例如卡方檢定或是ANOVA，作者會先花時間解釋這些方法「適用於什麼問題」，以及「它們能幫助我們解答哪些疑問」。這種「情境式」的教學，比單純的公式推導要有效得多。而且，書本的翻譯也很流暢，讀起來不會有那種生硬的翻譯腔。總之，這本書真的讓我體驗到了學習統計學的樂趣，而且學到的東西是真真正正能夠用在生活和工作上的。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始拿到《統計學：原理與應用(3版)》的時候，我其實有點猶豫。畢竟統計學這東西，對我來說一直是個有點讓人卻步的學科，總覺得充滿了各種符號和複雜的公式。但是，翻開了幾頁之後，我的感覺徹底改觀了！作者的筆觸相當溫和，而且非常善於將抽象的理論，轉化為具體的、可以想像的場景。 書中對於一些基礎概念的解釋，例如機率、抽樣、或是描述性統計，都用了非常淺顯易懂的語言。舉例來說，在解釋「標準差」的時候，作者並沒有直接給出計算公式，而是用一個班級的考試分數來做比喻，說明大家的分數離平均分數的「分散程度」，這個比喻立刻就讓我豁然開朗。 讓我印象深刻的是，這本書並沒有迴避複雜的部分，而是有條不紊地引導讀者進入。當讀到一些進階的內容，像是迴歸分析或是時間序列分析時，作者會先提醒讀者這個部分的難度，並且建議先複習前面的概念，這種循序漸進的教學方式，讓人不會有種被「丟」到水裡面的感覺。而且，書裡面的習題設計也相當實用，很多都跟實際的生活情境息息相關，做起來不會覺得枯燥。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《統計學：原理與應用(3版)》真是讓人眼睛一亮！封面設計就挺專業的，不是那種花俏型的，一看就知道內容紮實。我之前讀過一些統計學的入門書，有些講得很理論，聽了就頭昏眼花，有些又太過簡化，感覺抓不到重點。這本剛好介於兩者之間，它的開頭就用了一些生活中常見的例子，像是手機的普及率、或是某種商品的銷售數據，立刻就讓人覺得統計學離我們並不遙遠。 而且，它在介紹每一個統計概念時，都會先鋪陳一下這個概念的「為什麼」和「能做什麼」，而不是直接丟出公式。例如，在講到假設檢定時，作者並沒有馬上教你怎麼算p值，而是先問你「我們怎麼知道這個廣告真的有讓銷售額增加？」，引導你去思考如何用數據來驗證這個問題。書中的圖表和範例也都相當豐富，有些圖甚至用了很多顏色和不同的圖形來區分，讓複雜的數據變得比較容易理解。 更重要的是，它有針對台灣讀者的習慣做了些微調，例如在一些例子中會提到台灣本土的企業或社會現象，這點就很有親切感。而且，我注意到書本的排版和字體都很舒服，讀起來不會有壓力，即使是長篇幅的內容，也不會覺得枯燥乏味。總之，這是一本讓我對統計學重新燃起興趣的書，感覺可以好好地把它讀通，以後在工作中碰到數據分析時，也不會再一籌莫展了。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：原理與應用(3版)》對我來說，最大的價值在於它的「應用」導向。在台灣，越來越多的工作都開始強調數據分析的能力，即使不是專業的數據分析師，也多少需要具備解讀數據、甚至進行基本分析的能力。這本書就恰好填補了這個需求。它不是那種讓你死記硬背公式的教科書，而是讓你理解「為什麼」要這樣算，以及「算出來的結果代表什麼」。 書中對於一些統計方法的介紹，都緊密地結合了實際的應用案例。例如，在講解A/B測試的時候，作者就詳細說明了在網站設計、或是行銷活動中，如何利用統計學來評估不同方案的效果，這對於我這種在數位行銷領域工作的人來說，非常有幫助。它讓我知道，原來統計學不只是課本上的東西，而是可以實際用來解決問題、做出決策的工具。 而且，書中的案例涵蓋了相當廣泛的領域，從經濟、商業到社會科學，甚至是醫學研究。這表示讀者可以根據自己的興趣或工作領域，找到與自己相關的應用。更重要的是，書本在處理一些比較難的統計觀念時，都會穿插一些「小提醒」或是「注意事項」，這些細節都讓我在學習的過程中，少走了很多冤枉路。

评分☆☆☆☆☆

終於找到一本讓我能夠專心讀完的統計學書了！《統計學：原理與應用(3版)》真的讓我對這個科目改觀。過去我總覺得統計學就是一堆數字和圖表，很難跟現實生活連結，但是這本書完全打破了我的刻板印象。作者在撰寫時，非常注重讀者的感受，像是會用一些比較生動的比喻，或是貼近台灣生活經驗的例子，來解釋複雜的統計原理。 書中讓我印象最深刻的是，它並沒有把所有東西都一次塞給你，而是有系統地、有層次地介紹。從最基礎的敘述統計，到稍微進階的推論統計，每一個環節都講解得很清楚。尤其是當它開始介紹機率分佈的時候，作者用了非常多的圖示來輔助說明，像是常態分佈、二項分佈等等，這些圖形化的呈現方式，讓原本抽象的概念變得具體多了。 而且，書本的內容編排也很人性化。你會發現，在每一個章節的開頭，都會先簡單介紹這個章節的重點和學習目標，讀者可以先有個大概的了解。章節的最後，也通常會有一些練習題，用來檢視自己有沒有真正理解。讓我驚喜的是，書中還額外提供了一些線上資源連結，可以讓我們去探索更多相關的資訊，這點對於想要深入學習的讀者來說，真的很加分。