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本书以「实用」的方法来介绍初等统计，书中没有复杂的数学推导过程，只引用一些固定的统计学公式，赋予一种固定易学的解题模组，进行实际的应用解题。

　　全书共分为十章：第１章建立读者统计学基本概念；第２章讲述「抽样」，包括母体与样本、抽样方法等；第３、４两章介绍「叙述统计」，包括统计表与统计图、集中量数与离散量数等；第５、６两章讲述基本机率与机率分配；第７、８、９三章介绍「推论统计」，包括：估计、假设检定、卡方分配；最后一章则教读者应用电脑学统计，以最普遍易得的Excel软体进行实务演练。

　　统计学是一门非常「实用」的科学，只有正确的运用统计观念，有效使用简便的统计工具，才能真正解决问题。

　　第四版除了全面检视勘误更正，并增加「10-9双母体比例题型计算公式」，以及补充两个附录：「软体操作1：小算盘示范」、「软体操作2：EXCEL 2010统计图表操作」，扩增介绍使用电脑软体处理统计问题的方式与详细流程，使本书更加完善且实用。本书各章习题不提供解答，自学读者购书前请知悉，销售单位及出版公司均无法提供习题解答。

 

深入探索数据驱动决策的基石：《现代数据分析导论》 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的现代数据分析框架，内容覆盖从数据获取、清洗、探索性分析到高级统计建模与机器学习算法的应用。它不仅仅是一本理论教材，更是一本强调实际操作和批判性思维的工具书，旨在培养读者利用数据解决复杂现实问题的能力。 --- 第一部分：数据科学的基石与思维范式 第一章：数据时代的思维转向 本章首先探讨了数据分析在当代社会、商业决策和科学研究中的核心地位。我们追溯了从传统描述性统计到现代预测性、规范性分析的演进历程。重点阐述了“数据素养”的内涵，即不仅仅是会运行代码，更重要的是理解数据的局限性、偏见来源，并能构建有效的因果推断框架。本章强调了概率论作为数据分析语言的基础性作用，并引入了贝叶斯思维与频率学派思维的比较性视角，为后续的建模选择奠定思想基础。 第二章：数据采集与准备的艺术 高质量的分析始于高质量的数据。本章详细剖析了结构化数据、半结构化数据（如JSON、XML）和非结构化数据（文本、图像）的获取渠道与挑战。我们深入讲解了数据清洗的关键步骤，包括缺失值处理（插补方法的选择与评估）、异常值检测（基于IQR、Z-Score及基于模型的检测）、数据标准化与归一化。本章特别关注数据隐私与伦理问题，介绍了解识名化技术和相关法规要求，确保分析过程的合规性。 第三章：探索性数据分析（EDA）：揭示数据背后的故事 EDA是连接原始数据与正式模型的关键桥梁。本章侧重于可视化工具的选择和解读。我们详细介绍了一系列描述性统计量（集中趋势、离散度、偏度、峰度），并探讨了如何使用直方图、箱线图、散点图矩阵、小提琴图等工具来识别数据分布、变量间的关系、多重共线性及潜在的异方差性。本章通过大量案例展示如何利用EDA来指导特征工程的方向。 --- 第二部分：经典统计推断与模型构建 第四章：概率分布与抽样理论的深化 本章超越了基础的正态分布介绍，深入探讨了二项分布、泊松分布、指数分布以及学生t分布、卡方分布、F分布在统计推断中的具体应用场景。重点讲解了中心极限定理和大数定律在构建置信区间和进行假设检验中的理论支撑。我们详细演示了不同抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）对推断结果有效性的影响。 第五章：假设检验的严谨性与实践 本章系统梳理了零假设和备择假设的构建逻辑。详细讲解了单样本、双样本t检验、方差分析（ANOVA）及其非参数对应方法（如Kruskal-Wallis检验）。我们不仅关注P值的计算，更强调效应量（Effect Size）的报告和统计功效（Power）的分析，以确保研究结论的实际意义和可靠性。本章包含关于多重比较问题（如Bonferroni校正、Tukey HSD）的专门讨论。 第六章：线性回归模型的全面解析 线性回归是预测建模的基石。本章从简单线性回归出发，逐步扩展到多元线性回归。详细讲解了最小二乘法的推导、模型假设（线性性、独立性、同方差性、残差正态性）的诊断方法（如残差图、QQ图、VIF）。针对模型构建中的挑战，本章深入探讨了变量选择技术（逐步回归、岭回归Lasso、弹性网络），以及如何处理交互效应和多项式效应，确保模型的解释力和预测力达到平衡。 --- 第三部分：高级建模与预测技术 第七章：广义线性模型（GLMs）与非正态数据 当因变量不服从正态分布时，GLMs提供了强大的解决方案。本章聚焦于逻辑回归（用于二元结果预测）、泊松回归（用于计数数据）和Gamma回归。详细阐述了连接函数（Link Function）和指数族分布的概念，并介绍了如何使用Deviance统计量和似然比检验来评估和比较不同GLMs的拟合优度。 第八章：时间序列分析与动态建模 本章专注于具有时间依赖性的数据。内容涵盖时间序列分解（趋势、季节性、周期性、不规则项）、平稳性检验（ADF检验）。核心部分是ARIMA模型的构建流程，包括差分、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读，以及SARIMA模型在处理季节性数据中的应用。最后，引入了更现代的条件异方差模型（ARCH/GARCH）用于金融波动性建模。 第九章：非参数回归与平滑技术 为了应对数据中复杂的非线性关系，本章介绍了非参数方法。重点讲解了局部加权回归（LOESS/LOWESS）和样条回归（Splines），特别是样条函数在曲线拟合中的优势。此外，本章还介绍了核密度估计（KDE）作为一种灵活的分布估计方法，以及决策树作为一种直观的非线性分类与回归工具。 --- 第四部分：机器学习基础与模型评估 第十章：分类算法：从决策树到集成学习 本章系统介绍了监督学习中的核心分类算法。从逻辑回归的扩展，到K近邻（KNN）的距离度量，再到支持向量机（SVM）的核技巧与最大间隔原理。随后，深入讲解了集成学习的威力：Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）。对每种算法的内在机制、参数敏感性及适用场景进行了深入剖析。 第十一章：模型验证与性能评估的量化标准 一个好的模型必须经过严格的评估。本章详细讲解了交叉验证策略（K折、留一法）。针对分类问题，重点阐述了混淆矩阵的解读，以及精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线和AUC指标的含义及其在不平衡数据集中的适用性。对于回归问题，则聚焦于RMSE、MAE、$R^2$和调整$R^2$的准确解读。 第十二章：维度削减与特征工程的进阶 在处理高维数据时，降维至关重要。本章详细介绍了主成分分析（PCA）的数学原理及其在数据可视化和噪声去除中的应用。同时，探讨了线性判别分析（LDA）作为一种监督降维技术。特征工程部分强调了如何通过特征交叉、特征变换（如Box-Cox）以及利用领域知识创造出具有预测力的衍生变量。 --- 第五部分：因果推断与前沿展望 第十三章：实验设计与因果推断的挑战 本章将分析的重点从“预测”转向“解释”。详细阐述了随机对照试验（RCT）作为黄金标准的原理。当RCT不可行时，本章引入了准实验设计方法：倾向得分匹配（PSM）、工具变量（IV）和断点回归设计（RDD）。重点在于理解混杂因子（Confounders）的识别与控制，以及如何构建一个有效的反事实模型。 第十四章：数据分析的未来趋势与伦理责任 本章展望了大数据、深度学习在统计推断中的融合趋势。探讨了因果机器学习（Causal ML）的前沿进展。最后，以严谨的态度讨论了数据分析师的社会责任，包括模型的可解释性（XAI）、算法偏见（Bias）的检测与缓解，以及如何在追求效率的同时坚守数据伦理的底线。 --- 适用读者： 本书适合对数据分析有系统学习需求的经济学、金融学、市场营销、公共管理、生命科学等领域的学生及从业人员。读者应具备基础的微积分和线性代数知识，但本书对统计学基础的复习和深化将帮助非专业背景的读者顺利过渡到高级主题。本书所有实例均配有R/Python代码实现，鼓励读者在实践中掌握理论。

Ch 01 绪论
1-1 统计学的意义
1-2 统计学的分类
1-3 变数的分类与测量尺度
1-4 测量工具的信度与效度
1-5 统计方法的顺序
1-6 统计的正用与误用
1-7 统计与电脑应用
习题

Ch 02 抽样
2-1 母体与样本
2-2 抽样误差与样本大小
2-3 抽样方法
2-4 随机抽样
2-5 非随机抽样
习题

Ch 03 叙述统计（一）统计表与统计图
3-1 统计表的结构
3-2 统计表的编表原则
3-3 次数分配表
3-4 统计图的结构
3-5 统计图作图原则
3-6 统计图的种类
习题

Ch 04 叙述统计（二）集中量数与离散量数
4-1 概说
4-2 集中量数
4-3 离散量数
习题

Ch 05 基本机率
5-1 机率概说
5-2 机率的方法
5-3 机率法则
习题

Ch 06 机率分配
6-1 机率分配概说
6-2 二项式机率分配
6-3 常态机率分配
6-4 t分配
习题

Ch 07 推论统计（一）估计
7-1 何谓估计
7-2 点估计
7-3 何谓好的点估计
7-4 区间估计与信赖区间
习题

Ch 08 推论统计（二）假设检定
8-1 绪论
8-2 假设与检定
8-3 实际问题题解
8-4 型I与型II误差
习题

Ch 09 推论统计（三）卡方分配
9-1 绪论
9-2 何谓卡方分配
9-3 变异数的信赖区间
9-4 变异数的假设检定
9-5 检定两个间断变数之间是否有关联性
习题

Ch 10 应用电脑学统计
10-1 机率概说
10-2 启用EXCEL中的统计功能
10-3 用「资料分析」的统计工具进行叙述统计值的计算
10-4 用EXCEL进行两母体变异数的比较
10-5 用EXCEL进行双母体平均数的假设检定
10-6 用EXCEL进行相依母体平均数的假设检定
10-7 用EXCEL进行单因子变异数分析(ANOVA)
10-8 EXCEL与卡方分配
10-9 双母体比例题型计算公式
习题

中英名词对照

附录
附表1 二项式分配表
附表2 常态表
附表3 t分配表
附表4 卡方( 2)分配表
附表5 F分配表（右尾α=0.01）
F分配表（右尾α=0.025）
F分配表（右尾α=0.05）
软体操作1 小算盘示范
软体操作2 EXCEL 2010统计图表操作

评分☆☆☆☆☆

拿到《统计学（四版）》这本书时，我的心情可谓是五味杂陈，既有对统计学这门学科的“敬畏”，也有对未知知识的期待。过去我对统计学的印象，无外乎就是一堆令人头疼的数字和公式，总觉得离我的生活很遥远。然而，这本书的出现，彻底改变了我对统计学的看法。作者的笔触非常细腻，他没有一开始就抛出复杂的理论，而是从最基础的概念讲起，并且用大量生活化的例子来辅助说明。 我记得他在解释“变异数”和“标准差”时，并不是直接给出一堆数学公式，而是通过比较不同班级学生的考试成绩来阐释。他会分析为什么有的班级成绩都很接近，有的班级则分数差距很大。这种贴近生活的讲解方式，让我瞬间就抓住了这些概念的精髓。而且，书中还涉及了许多与台湾在地文化相关的统计应用，例如分析台湾民众的消费习惯，或者研究不同地区的气候变化趋势。这些都让我觉得统计学不再是书本上的理论，而是能够帮助我们理解身边世界的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

《统计学（四版）》这本书，绝对是我近年来读过的最有“温度”的教科书。我一直觉得统计学是一门相当“硬”的学科，充满了冷冰冰的数字和复杂的公式，常常让我望而却步。但这本书的作者，用一种非常亲切、幽默的口吻，将这些“硬”知识变得柔软而易于理解。他就像一位善于讲故事的长者，用生活中的点点滴滴，串联起统计学的精髓。 我尤其喜欢他在讲解“回归分析”时，并没有直接抛出复杂的数学模型，而是从一个非常有趣的社会现象入手。他会讨论，如果一个人每天多吃一份蔬菜，他的体重会有怎样的变化？或者，如果一个城市的日照时间增加，当地的冰淇淋销量会有多大的提升？通过这些看似简单的问题，作者一步步揭示了变量之间的关系，以及如何用统计学来量化这种关系。这本书中还大量融入了台湾本土的案例，例如分析台湾夜市小吃的销售数据，或者探讨不同年龄层对台湾影视作品的偏好。这些地道的例子，让我觉得统计学不再是舶来品，而是深深扎根于我们生活中的学问。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到《统计学（四版）》这本书，我并没有抱持太大的期望，毕竟“统计学”这三个字，对我来说，总是伴随着枯燥乏味和高深的公式。然而，当我翻开第一页，便被作者的写作风格深深吸引。他不像一般的教科书那样板着面孔讲课，而是用一种非常轻松、幽默，甚至有点像在和老朋友聊天的方式，来引导我们一步步走进统计学的世界。 我尤其喜欢书中关于“相关性”与“因果性”的讨论。他举了一个非常有趣的例子，说冰淇淋的销量和溺水人数往往是同时上升的。这听起来好像冰淇淋会导致溺水，但实际上，两者都可能与炎热的天气有关。作者通过这个例子，清晰地阐述了相关性不等于因果性，这在现实生活中，尤其是在解读新闻报道或广告宣传时，是非常重要的辨别能力。而且，书中还穿插了许多台湾本土的案例，例如分析台湾各地特色小吃的受欢迎程度，或者探讨不同年龄层对某种社会议题的看法。这些鲜活的例子，让我觉得统计学不再是冷冰冰的数字，而是与我们的生活息息相关。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为统计学是一门非常枯燥的学科，充斥着各种冰冷的数字和复杂的公式。但《统计学（四版）》这本书完全颠覆了我的认知。作者用一种非常生动有趣的方式，将原本晦涩难懂的统计学概念，变得如同生活中的故事一般引人入胜。他将复杂的统计模型，拆解成一个个通俗易懂的步骤，并且在讲解过程中，穿插了大量我们台湾读者非常熟悉的例子。 我尤其印象深刻的是关于“假设检验”的那一部分。过去我一直觉得这是个高深莫测的概念，但作者用了一个非常生活化的例子：假设你的朋友告诉你他能看到未来，你会相信吗？这本书就通过一步步的分析，教你如何用统计学的方法来检验这个“假设”，判断你的朋友的说法是否可信。这种将抽象概念具象化的方式，让我受益匪浅。而且，书中关于数据分析的讨论，也给我很多启发。他不仅教你如何计算，更教你如何解读数据背后的意义，以及如何避免数据被误用或曲解。这对于我们在信息爆炸的时代，保持清醒的头脑，做出明智的判断，真的至关重要。

评分☆☆☆☆☆

拿到《统计学（四版）》这本书的时候，我心里是有点忐忑的，毕竟统计学这门学科，对我而言，一直是学习路上的一个“拦路虎”。总觉得它充斥着我难以理解的公式和符号，仿佛是另一个世界的语言。然而，这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我对统计学的认知。作者的文笔非常流畅，他将复杂的统计理论，用一种非常生活化的方式娓娓道来，让我觉得仿佛在听一个经验丰富的前辈分享他的心得。 让我印象最深刻的是，他在讲解“抽样分布”时，没有直接祭出复杂的数学推导，而是通过一个生动的比喻来解释。他假设我们要估算某一片稻田的稻谷产量，不可能把每一株稻谷都量一遍，而是会随机抽样几块区域来测量，然后根据这些样本来推断整体产量。这个比喻让我瞬间就明白了抽样分布的意义，以及它在实际应用中的价值。此外，书中还穿插了许多台湾本地的社会统计现象，例如分析台湾不同地区的犯罪率，或者探讨年轻人对就业市场的看法。这些接地气的例子，让我觉得统计学不再是遥不可及的理论，而是能够帮助我们更好地理解身边世界的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

拿到《统计学（四版）》的时候，我原本以为只是又一本枯燥乏味的教科书，毕竟统计学这个科目，听起来就跟数字和公式划不上等号，怎么都沾不上边。然而，当我翻开第一页，看到作者以一种非常亲切、甚至有点像是在跟你聊天的方式来解读那些看似复杂的概念时，我的刻板印象瞬间被打破了。书中的例子都非常贴近台湾的生活，像是从夜市小吃摊的销售额分析，到捷运搭乘人数的预测，甚至还讨论了如何分析网路上关于某个明星的讨论声量，这些都让我觉得统计学不再是遥不可及的象牙塔理论，而是实实在在可以应用在生活中的工具。 特别是关于数据可视化那一部分，作者花了很大的篇幅讲解如何用图表清晰地呈现数据，而不是一股脑儿地丢出冷冰冰的数字。他详细解释了不同类型图表的适用场景，比如饼状图适合展示各部分占总体的比例，而折线图则更适合展现趋势的变化。书中还穿插了许多实际的案例，展示了如何利用Excel或R语言来制作这些图表，并且还提供了许多小技巧，教我们如何避免常见的图表误导。我记得有个例子是关于不同政党在民意调查中的支持率变化，如果图表绘制不当，很容易给人产生“这个政党支持率遥遥领先”的错觉，作者就一步步地教我们如何识别和避免这种陷阱。这不仅仅是学习统计学，更像是学习如何批判性地看待信息，这在如今资讯爆炸的时代，真的太重要了。

评分☆☆☆☆☆

拿到《统计学（四版）》这本书，我本来只是抱着“应付一下”的心态，毕竟统计学这门课，在我脑海里一直是个“恐怖分子”般的存在，充满了让我头疼的公式和抽象的概念。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我过去的看法。作者的写作风格非常独特，他不像传统的教科书那样枯燥乏味，而是用一种非常生动、甚至有点诙谐的笔调，将复杂的统计学概念娓娓道来。 让我印象最深刻的是，他在讲解“置信区间”时，并没有直接给出复杂的计算公式，而是用了一个非常形象的比喻。他假设我们要估算全台湾的平均身高，我们不可能测量每个人，所以我们会随机抽取一部分人来测量，然后根据这些人的平均身高，来推断全台湾的平均身高。作者就通过这个“估算”的过程，来解释置信区间的概念，让你明白我们在一定程度上，能够预测一个数值的范围。这本书里还穿插了许多台湾本地的社会议题，例如分析台湾民众的幸福感指数，或者探讨不同地区的人均收入差异。这些接地气的例子，让我觉得统计学不再是书本上的理论，而是能够帮助我们更好地理解社会、分析问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始拿到《统计学（四版）》的时候，内心是有些抗拒的。统计学这门课，对我来说，一直是一个挥之不去的阴影，满满的公式和图表，总让我觉得头昏脑胀。但这本书真的是个例外。作者的写作风格非常独特，他不是那种严肃死板的教科书作者，反而像是你的一个学长或学姐，用一种很接地气的方式和你分享统计学的知识。 我特别喜欢他在讲解“概率”的时候，举的例子。他没有直接给出复杂的概率计算公式，而是从掷骰子、抽扑克牌这些我们生活中很常见的场景入手，一点点引导我们理解什么是概率，以及概率在现实生活中的应用。比如说，他会分析买彩券中奖的概率有多低，让你对“小概率事件”有个更直观的认识，从而在做一些决策时更加理性。而且，书中的许多案例都与台湾的社会现象息息相关，比如他会分析台湾各县市的幸福指数，或者比较不同年龄段的人对某个政策的看法。这些接地气的例子，让我觉得统计学不再是冰冷的数字，而是有温度的、可以帮助我们更好地理解世界的学问。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《统计学（四版）》这本书的时候，我的内心是充满了一种“既来之，则安之”的平静，因为我曾经被统计学这门课“虐”过无数次，深知其中的艰辛。但这本书的出现，着实让我眼前一亮。作者的叙述方式非常具有个人风格，他不是那种一板一眼的教科书作者，反而像是一位经验丰富的导游，带着我们在这片统计学的土地上，悠闲地散步，一边欣赏风景，一边讲解背后的故事。 我特别欣赏他在讲解“显著性检验”时，没有直接给出复杂的公式和证明，而是通过一个大家都会遇到的情景来切入。比如，当你收到一封声称你中了大奖的邮件时，你会有多大几率相信它？作者就通过这个“概率”的思考，来引出显著性检验的逻辑，让你明白我们是如何通过数据来做出判断的。而且，书中还引用了许多台湾本地的社会调查数据，例如分析台湾不同职业群体的收入差距，或者研究不同地区的人口出生率变化。这些贴近生活的例子，让统计学不再是枯燥的数学符号，而是能够反映社会现实，甚至帮助我们做出更明智决策的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学（四版）》真的让我重新认识了统计学。我过去一直觉得统计学就是一堆符号和公式，跟我的生活完全没关系，直到我读了这本书。作者的叙述方式非常生动有趣，他把很多复杂的概念都解释得非常浅显易懂。比如，他在讲到“平均数”的时候，并不是简单地给你一个公式，而是举了个例子，说如果我们班级的平均身高是170公分，这代表什么？是每个人都长那么高吗？当然不是。他解释了平均数的概念，以及平均数可能存在的局限性，比如遇到极端值的时候，平均数可能就不能很好地代表整体情况。 更让我惊喜的是，这本书里有很多跟台湾在地文化相关的例子。他分析了夜市里不同摊位的生意好坏，比较了不同地区的房价涨跌趋势，甚至还用统计学的方法来预测春节期间的高速公路塞车情况。这些例子让我感觉统计学不再是遥不可及的理论，而是可以帮助我们理解身边发生的事情，甚至做出更明智决策的工具。尤其是关于“抽样”的部分，作者用了一个非常形象的比喻，就像在蚵仔煎里抽几只蚵仔来尝尝味道，就知道这锅蚵仔煎大概怎么样，而不用把整锅都吃完。这个比喻让我立刻就理解了抽样的意义和重要性。