统计学（第三版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数理统计
• 回归分析
• 抽样调查
• 假设检验
• 实验设计
• 统计建模

本书包括绪论、统计数据的搜集与整理、统计数据的简单描述、统计数据分布特征的描述、抽样及抽样分布、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析、统计指数、常用的经济统计指标十二章内容。

　　每章内容后有小结、中英文对照专业术语、思考与练习，便于读者学习与巩固，以及对重点和难点的把握；还有案例讨论，以加深读者对相关统计理论的理解和统计方法应用的认识。
 

好的，这是一份关于一本名为《高级数据分析与机器学习原理》的图书简介，其内容完全独立于《统计学（第三版）》： --- 《高级数据分析与机器学习原理》 导言：洞察未来数据驱动决策的核心 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代社会、科学研究和商业创新的核心资产。然而，原始数据的洪流需要强大的工具和深刻的理论框架来提炼出真正有价值的洞察。本书《高级数据分析与机器学习原理》正是为应对这一挑战而精心编纂的权威指南。它不仅仅是一本关于算法和技术的集合，更是一部系统阐述如何从复杂、高维数据集中提取知识、预测趋势并构建可靠决策模型的深度著作。 本书旨在桥接理论统计学基础与前沿的实践应用之间的鸿沟。它面向具备一定数理基础，渴望深入理解现代数据科学工作流程的读者——无论是资深的量化分析师、寻求突破的科研人员，还是希望系统化提升技能的工程技术人员。 第一部分：现代数据分析的基石——超越基础描述 本部分聚焦于构建稳健分析流程的必要技术和思维模式。我们摒弃了对基础概念的重复阐述，直接切入对复杂数据结构的建模需求。 第一章：高维数据结构与降维艺术 在处理基因组学、文本挖掘或高分辨率图像数据时，数据维度往往远超样本量，导致“维度灾难”。本章深入探讨了处理高维数据的策略。我们详细阐述了主成分分析 (PCA) 的矩阵分解理论，并超越了线性假设，介绍了核PCA 和 流形学习（如t-SNE和UMAP） 的非线性降维技术。重点在于如何选择最适合数据内在结构的降维方法，以及如何评估降维后数据保留的信息量。 第二章：非参数估计与核方法 参数模型（如线性回归）依赖于对数据分布的预先假设，这在现实世界的复杂数据中往往不切实际。本章详细剖析了核密度估计 (KDE) 的原理，重点讲解了核函数的选择（如高斯核、Epanechnikov核）及其对估计平滑度的影响，以及带宽参数的优化（如Silverman准则和交叉验证法）。同时，我们将这些概念延伸至核回归，展示其在函数拟合中的强大灵活性。 第三章：时间序列的复杂建模 对序列数据的分析需要考虑数据的动态性和自相关性。本书避开基础的ARIMA模型，直接深入到更先进的框架中。我们详细介绍了状态空间模型，包括卡尔曼滤波在实时状态估计中的应用。此外，广义自回归条件异方差模型 (GARCH) 族系被用于精确刻画金融时间序列的波动性聚类现象，并探讨了多元时间序列分析中的协整检验方法。 第二部分：机器学习的核心算法与理论 本部分是本书的核心，旨在提供对主流监督学习和无监督学习算法的深刻理解，着重于其背后的优化理论和泛化能力分析。 第四章：集成学习的范式转变 单个模型的局限性促使我们转向集成学习。本章从Bagging（如随机森林） 的方差削减机制开始，随后深入探讨Boosting系列算法。我们不仅会解析AdaBoost和梯度提升机 (GBM) 的迭代优化过程，还会对XGBoost、LightGBM 等现代高性能实现的技术革新（如稀疏感知和梯度直方图）进行详尽的对比分析。关于偏差-方差权衡的讨论将贯穿始终。 第五章：支持向量机 (SVM) 的几何与对偶性 SVM作为一种强大的分类和回归工具，其核心在于优化理论。本章着重于最大边际分类器的推导过程，并详细阐述了如何通过引入松弛变量处理非线性可分情况（软间隔）。几何直觉的讲解之后，我们将深入讨论拉格朗日对偶问题，解释核技巧如何使高维空间中的线性分类得以实现，以及SMO（序列最小优化）算法的收敛性。 第六章：深度学习的结构与优化 本章不教授简单的框架使用，而是侧重于深度学习模型的内在构造和训练机制。我们探讨了卷积神经网络 (CNN) 中感受野、权值共享和池化的数学意义，以及循环神经网络 (RNN) 及其在处理长依赖问题上的局限性。理论部分聚焦于反向传播算法的精确推导，以及优化器（如Adam、RMSprop） 克服梯度消失/爆炸问题的机制。关于正则化技术（如Dropout、批归一化） 如何影响模型泛化能力的讨论，将提供深刻的见解。 第三部分：模型的评估、可解释性与因果推断 在实际应用中，模型的效果评估和结果的可靠性至关重要。本部分转向模型生命周期的后半段——验证、解释与部署。 第七章：稳健的模型验证与选择 模型选择远不止于准确率的比较。本章系统介绍了交叉验证的变体（如分层K折、留一法）及其适用场景。在风险评估方面，我们深入讲解了ROC曲线与AUC的统计学意义，并引入了F1分数、Kappa系数等更细致的评估指标。此外，模型选择准则（如AIC, BIC）在信息论视角下的应用被详细阐述。 第八章：超越相关性——因果推断的框架 现代数据分析的终极目标往往是回答“如果……会怎样？”的问题。本章将数据分析从描述性转向因果性。我们引入苏德霍夫（Judea Pearl）的do-calculus 和 结构因果模型 (SCM) 的概念。重点讲解了倾向得分匹配 (PSM)、双重差分 (DiD) 方法，以及如何使用工具变量 (IV) 来处理潜在的混淆偏差（Confounding Bias），从而构建出可信的因果效应估计。 第九章：模型可解释性（XAI）的必要性与技术 随着模型复杂性的增加，决策过程的透明度变得至关重要。本章探讨了“黑箱”模型的内在工作原理。我们详细介绍了局部可解释性方法，如LIME（局部可解释模型无关解释） 和 SHAP（Shapley Additive Explanations）值，并解释了它们如何基于合作博弈论为单个预测提供特征贡献度的合理分配。同时，也探讨了偏依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图在宏观解释中的应用。 总结 《高级数据分析与机器学习原理》提供了一条清晰、严谨的学习路径，确保读者不仅能够熟练运用现代工具，更能理解驱动这些工具背后的数学原理和统计学逻辑。本书的深度和广度，使其成为从数据中提炼可靠洞察、推进科学和工程创新的必备参考。

第一章　总　论……………………………………………………………………… （１）
　　第一节　什么是统计……………………………………………………………… （１）
　　第二节　什么是统计学…………………………………………………………… （４）
　　第三节　统计学的基本概念……………………………………………………… （９）
　　本章小结…………………………………………………………………………… （１６）

第二章　统计数据的搜集与整理………………………………………………… （２２）
　　第一节　统计数据的搜集………………………………………………………… （２２）
　　第二节　统计数据的整理………………………………………………………… （２７）
　　第三节　统计数据的展示………………………………………………………… （３８）
　　本章小结…………………………………………………………………………… （４６）

第三章　统计数据的简单描述…………………………………………………… （５１）
　　第一节　总量指标………………………………………………………………… （５１）
　　第二节　相对指标………………………………………………………………… （５５）
　　本章小结…………………………………………………………………………… （６３）

第四章　统计数据分佈特征的描述…………………………………………… （６６）
　　第一节　分佈集中趋势的测度…………………………………………………… （６６）
　　第二节　分佈离散程度的测度…………………………………………………… （７８）
　　第三节　分佈偏态与峰态的测度………………………………………………… （８１）
　　本章小结…………………………………………………………………………… （８３）

第五章　抽样及抽样分佈………………………………………………………… （８７）
　　第一节　随机变量及其概率分佈概述…………………………………………… （８７）
　　第二节　抽样方法与抽样组织形式……………………………………………… （９７）
　　第三节　抽样分佈……………………………………………………………… （１００）
　　本章小结………………………………………………………………………… （１０７）

第六章　抽样估计………………………………………………………………… （１１０）
　　第一节　优良估计量的标准…………………………………………………… （１１０）
　　第二节　抽样误差……………………………………………………………… （１１１）
　　第三节　单个总体参数的区间估计…………………………………………… （１２２）
　　第四节　两个总体参数的区间估计…………………………………………… （１２６）
　　第五节　样本容量的确定……………………………………………………… （１３４）
　　本章小结………………………………………………………………………… （１３５）

第七章　假设检验………………………………………………………………… （１４１）
　　第一节　假设检验的基本问题………………………………………………… （１４１）
　　第二节　单个总体参数的假设检验…………………………………………… （１４５）
　　第三节　两个总体参数的假设检验…………………………………………… （１５１）
　　本章小结………………………………………………………………………… （１６０）

第八章　方差分析………………………………………………………………… （１６４）
　　第一节　方差分析的一般问题………………………………………………… （１６４）
　　第二节　单因素方差分析……………………………………………………… （１６７）
　　第三节　双因素方差分析……………………………………………………… （１７２）
　　本章小结………………………………………………………………………… （１８１）

第九章　相关与回归分析………………………………………………………… （１８７）
　　第一节　相关与回归分析概述………………………………………………… （１８７）
　　第二节　简单线性相关分析…………………………………………………… （１８９）
　　第三节　一元线性回归分析…………………………………………………… （１９４）
　　第四节　多元线性与非线性回归分析………………………………………… （２０２）
　　本章小结………………………………………………………………………… （２０３）

第十章　时间数列分析…………………………………………………………… （２０７）
　　第一节　时间数列概述………………………………………………………… （２０７）
　　第二节　时间数列指标分析法………………………………………………… （２１１）
　　第三节　时间数列构成因素分析法…………………………………………… （２２１）
　　本章小结………………………………………………………………………… （２３８）

第十一章　统计指数……………………………………………………………… （２４２）
　　第一节　统计指数概述………………………………………………………… （２４２）
　　第二节　总指数的编制方法…………………………………………………… （２４４）
　　第三节　指数体系与因素分析………………………………………………… （２５５）
　　第四节　几种常用的经济指数………………………………………………… （２６５）
　　本章小结………………………………………………………………………… （２７７）

第十二章　常用的经济统计指标……………………………………………… （２８１）
　　第一节　国民经济统计的常用指标…………………………………………… （２８１）
　　第二节　企业统计的常用指标………………………………………………… （２８９）
　　第三节　农村经济统计的常用指标…………………………………………… （２９８）

附　表………………………………………………………………………………… （３０４）
附表１　标准正态分佈函数值表……………………………………………… （３０４）
附表２　ｔ 分佈上侧分位数表…………………………………………………… （３０５）
附表３　χ ２ 分佈上侧分位数表………………………………………………… （３０７）
附表４　Ｆ 分佈上侧分位数表…………………………………………………… （３１０）
 

评分☆☆☆☆☆

這次入手《統計學（第三版）》，最大的感受就是它的「紮實」。我個人比較喜歡那種一步一步、有條理的講解方式，而這本書在這方面做得還不錯。作者在介紹每個新的統計概念時，都會先從它的定義、目的開始，然後逐步展開到計算方法和應用。我特別喜歡書中對於「為什麼」的解釋，而不只是告訴你「怎麼做」。像是當介紹到標準差時，作者不僅說明了如何計算，更闡述了它在衡量數據離散程度上的意義，這對我理解統計學的內涵很有幫助。書中的練習題也很多樣，從基礎計算到應用分析都有，而且難度適中，對於鞏固學習效果很有幫助。不過，我認為在某些需要高度計算能力的章節，如果能提供更多一步步的計算過程，會對初學者更友善。

评分☆☆☆☆☆

說真的，這本《統計學（第三版）》讓我有種「該來的都沒少，不該來的也都沒多」的感覺。它涵蓋了統計學最核心的那些內容，從基本的描述統計、機率，到推論統計裡的假設檢定、迴歸分析，基本該有的都有。而且，我覺得作者在敘述上，盡量採用比較白話的語言，避免了過於學術化的術語，這對於我這種對數學比較「苦手」的讀者來說，真的減輕了不少壓力。書中的範例也相當貼近台灣的社會脈絡，有時候看到書裡面的例子，會覺得「欸，這不是我每天都在新聞上看到的嗎？」，這樣一來，學習的動機就比較容易被激發。不過，有時候我覺得有些章節的銜接可以再順暢一點，偶爾會覺得跳躍感有點強，可能需要花點時間去消化。

评分☆☆☆☆☆

這次的《統計學（第三版）》，相較於我之前看過的幾本，它的重點放在了實際應用上，這點真的讓我耳目一新。我是在學術研究上需要用到一些統計方法，原本還擔心會不會太過理論化，但實際翻開後，發現作者花了不少篇幅在介紹各種統計軟體的應用，像是SPSS、R語言，都有相當詳盡的介紹。而且，書中還附帶了一些實際的數據集，讓我可以邊讀邊操作，這對於我這種實踐型學習者來說，實在是太有幫助了。有幾次，我在處理自己的數據時遇到瓶頸，翻回書中，發現作者提到的案例正好可以給我靈感，解決了不少問題。當然，這本書也不是完美無缺，有些比較進階的主題，還是稍微帶過，沒有深入探討，但整體來說，對於想把統計學知識真正「用出來」的人，這本書是個不錯的起點。

评分☆☆☆☆☆

我最近剛入手了這本《統計學（第三版）》，坦白說，這幾週翻閱下來，心裡的感受真的挺複雜的。首先，它的編排方式，我認為是蠻有誠意的。作者在每一章的開頭，都試圖用生活中的例子來引入統計學的概念，這點我相當欣賞。像是關於台灣常見的選舉民調分析，或是食品安全檢測的數據解讀，都讓原本有些抽象的理論，變得稍微容易親近一些。書中的圖表運用也很豐富，而且尺寸適中，不會讓人覺得擠壓，閱讀起來視覺上是舒服的。我特別注意到，在講解某些較為複雜的公式時，作者也嘗試提供了幾種不同的推導路徑，雖然有些地方我還是得反覆琢磨，但這至少展現了作者希望讀者能夠「理解」而非「背誦」的用心。

评分☆☆☆☆☆

《統計學（第三版）》這本書，我認為它最大的優勢在於它的「廣度」。作者試圖將統計學在各個領域的應用都稍微觸及，從經濟學、心理學，到醫學、工程學，都有穿插一些實際案例。對於我這種對統計學還在初步探索階段的讀者來說，這樣的安排非常有助於了解統計學的「全貌」，也能讓我更容易找到自己感興趣的深入方向。書中的插圖和圖表，雖然談不上是藝術品，但都有效地輔助了概念的理解，也讓閱讀的過程不至於太枯燥。我比較在意的是，在某些推論統計的部分，對於一些數學證明或推導過程，稍微有點簡略，如果能再增加一些細節，對於那些想鑽研更深層次的讀者來說，可能會更有幫助。