統計學（第三版） 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
• 統計方法
• 數理統計
• 迴歸分析
• 抽樣調查
• 假設檢驗
• 實驗設計
• 統計建模

本書包括緒論、統計數據的搜集與整理、統計數據的簡單描述、統計數據分布特徵的描述、抽樣及抽樣分布、抽樣估計、假設檢驗、方差分析、相關與迴歸分析、時間序列分析、統計指數、常用的經濟統計指標十二章內容。

　　每章內容後有小結、中英文對照專業術語、思考與練習，便於讀者學習與鞏固，以及對重點和難點的把握；還有案例討論，以加深讀者對相關統計理論的理解和統計方法應用的認識。
 

好的，這是一份關於一本名為《高級數據分析與機器學習原理》的圖書簡介，其內容完全獨立於《統計學（第三版）》： --- 《高級數據分析與機器學習原理》 導言：洞察未來數據驅動決策的核心 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動現代社會、科學研究和商業創新的核心資産。然而，原始數據的洪流需要強大的工具和深刻的理論框架來提煉齣真正有價值的洞察。本書《高級數據分析與機器學習原理》正是為應對這一挑戰而精心編纂的權威指南。它不僅僅是一本關於算法和技術的集閤，更是一部係統闡述如何從復雜、高維數據集中提取知識、預測趨勢並構建可靠決策模型的深度著作。 本書旨在橋接理論統計學基礎與前沿的實踐應用之間的鴻溝。它麵嚮具備一定數理基礎，渴望深入理解現代數據科學工作流程的讀者——無論是資深的量化分析師、尋求突破的科研人員，還是希望係統化提升技能的工程技術人員。 第一部分：現代數據分析的基石——超越基礎描述 本部分聚焦於構建穩健分析流程的必要技術和思維模式。我們摒棄瞭對基礎概念的重復闡述，直接切入對復雜數據結構的建模需求。 第一章：高維數據結構與降維藝術 在處理基因組學、文本挖掘或高分辨率圖像數據時，數據維度往往遠超樣本量，導緻“維度災難”。本章深入探討瞭處理高維數據的策略。我們詳細闡述瞭主成分分析 (PCA) 的矩陣分解理論，並超越瞭綫性假設，介紹瞭核PCA 和 流形學習（如t-SNE和UMAP） 的非綫性降維技術。重點在於如何選擇最適閤數據內在結構的降維方法，以及如何評估降維後數據保留的信息量。 第二章：非參數估計與核方法 參數模型（如綫性迴歸）依賴於對數據分布的預先假設，這在現實世界的復雜數據中往往不切實際。本章詳細剖析瞭核密度估計 (KDE) 的原理，重點講解瞭核函數的選擇（如高斯核、Epanechnikov核）及其對估計平滑度的影響，以及帶寬參數的優化（如Silverman準則和交叉驗證法）。同時，我們將這些概念延伸至核迴歸，展示其在函數擬閤中的強大靈活性。 第三章：時間序列的復雜建模 對序列數據的分析需要考慮數據的動態性和自相關性。本書避開基礎的ARIMA模型，直接深入到更先進的框架中。我們詳細介紹瞭狀態空間模型，包括卡爾曼濾波在實時狀態估計中的應用。此外，廣義自迴歸條件異方差模型 (GARCH) 族係被用於精確刻畫金融時間序列的波動性聚類現象，並探討瞭多元時間序列分析中的協整檢驗方法。 第二部分：機器學習的核心算法與理論 本部分是本書的核心，旨在提供對主流監督學習和無監督學習算法的深刻理解，著重於其背後的優化理論和泛化能力分析。 第四章：集成學習的範式轉變 單個模型的局限性促使我們轉嚮集成學習。本章從Bagging（如隨機森林） 的方差削減機製開始，隨後深入探討Boosting係列算法。我們不僅會解析AdaBoost和梯度提升機 (GBM) 的迭代優化過程，還會對XGBoost、LightGBM 等現代高性能實現的技術革新（如稀疏感知和梯度直方圖）進行詳盡的對比分析。關於偏差-方差權衡的討論將貫穿始終。 第五章：支持嚮量機 (SVM) 的幾何與對偶性 SVM作為一種強大的分類和迴歸工具，其核心在於優化理論。本章著重於最大邊際分類器的推導過程，並詳細闡述瞭如何通過引入鬆弛變量處理非綫性可分情況（軟間隔）。幾何直覺的講解之後，我們將深入討論拉格朗日對偶問題，解釋核技巧如何使高維空間中的綫性分類得以實現，以及SMO（序列最小優化）算法的收斂性。 第六章：深度學習的結構與優化 本章不教授簡單的框架使用，而是側重於深度學習模型的內在構造和訓練機製。我們探討瞭捲積神經網絡 (CNN) 中感受野、權值共享和池化的數學意義，以及循環神經網絡 (RNN) 及其在處理長依賴問題上的局限性。理論部分聚焦於反嚮傳播算法的精確推導，以及優化器（如Adam、RMSprop） 剋服梯度消失/爆炸問題的機製。關於正則化技術（如Dropout、批歸一化） 如何影響模型泛化能力的討論，將提供深刻的見解。 第三部分：模型的評估、可解釋性與因果推斷 在實際應用中，模型的效果評估和結果的可靠性至關重要。本部分轉嚮模型生命周期的後半段——驗證、解釋與部署。 第七章：穩健的模型驗證與選擇 模型選擇遠不止於準確率的比較。本章係統介紹瞭交叉驗證的變體（如分層K摺、留一法）及其適用場景。在風險評估方麵，我們深入講解瞭ROC麯綫與AUC的統計學意義，並引入瞭F1分數、Kappa係數等更細緻的評估指標。此外，模型選擇準則（如AIC, BIC）在信息論視角下的應用被詳細闡述。 第八章：超越相關性——因果推斷的框架 現代數據分析的終極目標往往是迴答“如果……會怎樣？”的問題。本章將數據分析從描述性轉嚮因果性。我們引入蘇德霍夫（Judea Pearl）的do-calculus 和 結構因果模型 (SCM) 的概念。重點講解瞭傾嚮得分匹配 (PSM)、雙重差分 (DiD) 方法，以及如何使用工具變量 (IV) 來處理潛在的混淆偏差（Confounding Bias），從而構建齣可信的因果效應估計。 第九章：模型可解釋性（XAI）的必要性與技術 隨著模型復雜性的增加，決策過程的透明度變得至關重要。本章探討瞭“黑箱”模型的內在工作原理。我們詳細介紹瞭局部可解釋性方法，如LIME（局部可解釋模型無關解釋） 和 SHAP（Shapley Additive Explanations）值，並解釋瞭它們如何基於閤作博弈論為單個預測提供特徵貢獻度的閤理分配。同時，也探討瞭偏依賴圖 (PDP) 和個體條件期望 (ICE) 圖在宏觀解釋中的應用。 總結 《高級數據分析與機器學習原理》提供瞭一條清晰、嚴謹的學習路徑，確保讀者不僅能夠熟練運用現代工具，更能理解驅動這些工具背後的數學原理和統計學邏輯。本書的深度和廣度，使其成為從數據中提煉可靠洞察、推進科學和工程創新的必備參考。

第一章　總　論……………………………………………………………………… （１）
　　第一節　什麼是統計……………………………………………………………… （１）
　　第二節　什麼是統計學…………………………………………………………… （４）
　　第三節　統計學的基本概念……………………………………………………… （９）
　　本章小結…………………………………………………………………………… （１６）

第二章　統計數據的搜集與整理………………………………………………… （２２）
　　第一節　統計數據的搜集………………………………………………………… （２２）
　　第二節　統計數據的整理………………………………………………………… （２７）
　　第三節　統計數據的展示………………………………………………………… （３８）
　　本章小結…………………………………………………………………………… （４６）

第三章　統計數據的簡單描述…………………………………………………… （５１）
　　第一節　總量指標………………………………………………………………… （５１）
　　第二節　相對指標………………………………………………………………… （５５）
　　本章小結…………………………………………………………………………… （６３）

第四章　統計數據分佈特徵的描述…………………………………………… （６６）
　　第一節　分佈集中趨勢的測度…………………………………………………… （６６）
　　第二節　分佈離散程度的測度…………………………………………………… （７８）
　　第三節　分佈偏態與峰態的測度………………………………………………… （８１）
　　本章小結…………………………………………………………………………… （８３）

第五章　抽樣及抽樣分佈………………………………………………………… （８７）
　　第一節　隨機變量及其概率分佈概述…………………………………………… （８７）
　　第二節　抽樣方法與抽樣組織形式……………………………………………… （９７）
　　第三節　抽樣分佈……………………………………………………………… （１００）
　　本章小結………………………………………………………………………… （１０７）

第六章　抽樣估計………………………………………………………………… （１１０）
　　第一節　優良估計量的標準…………………………………………………… （１１０）
　　第二節　抽樣誤差……………………………………………………………… （１１１）
　　第三節　單個總體參數的區間估計…………………………………………… （１２２）
　　第四節　兩個總體參數的區間估計…………………………………………… （１２６）
　　第五節　樣本容量的確定……………………………………………………… （１３４）
　　本章小結………………………………………………………………………… （１３５）

第七章　假設檢驗………………………………………………………………… （１４１）
　　第一節　假設檢驗的基本問題………………………………………………… （１４１）
　　第二節　單個總體參數的假設檢驗…………………………………………… （１４５）
　　第三節　兩個總體參數的假設檢驗…………………………………………… （１５１）
　　本章小結………………………………………………………………………… （１６０）

第八章　方差分析………………………………………………………………… （１６４）
　　第一節　方差分析的一般問題………………………………………………… （１６４）
　　第二節　單因素方差分析……………………………………………………… （１６７）
　　第三節　雙因素方差分析……………………………………………………… （１７２）
　　本章小結………………………………………………………………………… （１８１）

第九章　相關與迴歸分析………………………………………………………… （１８７）
　　第一節　相關與迴歸分析概述………………………………………………… （１８７）
　　第二節　簡單綫性相關分析…………………………………………………… （１８９）
　　第三節　一元綫性迴歸分析…………………………………………………… （１９４）
　　第四節　多元綫性與非綫性迴歸分析………………………………………… （２０２）
　　本章小結………………………………………………………………………… （２０３）

第十章　時間數列分析…………………………………………………………… （２０７）
　　第一節　時間數列概述………………………………………………………… （２０７）
　　第二節　時間數列指標分析法………………………………………………… （２１１）
　　第三節　時間數列構成因素分析法…………………………………………… （２２１）
　　本章小結………………………………………………………………………… （２３８）

第十一章　統計指數……………………………………………………………… （２４２）
　　第一節　統計指數概述………………………………………………………… （２４２）
　　第二節　總指數的編製方法…………………………………………………… （２４４）
　　第三節　指數體係與因素分析………………………………………………… （２５５）
　　第四節　幾種常用的經濟指數………………………………………………… （２６５）
　　本章小結………………………………………………………………………… （２７７）

第十二章　常用的經濟統計指標……………………………………………… （２８１）
　　第一節　國民經濟統計的常用指標…………………………………………… （２８１）
　　第二節　企業統計的常用指標………………………………………………… （２８９）
　　第三節　農村經濟統計的常用指標…………………………………………… （２９８）

附　錶………………………………………………………………………………… （３０４）
附錶１　標準正態分佈函數值錶……………………………………………… （３０４）
附錶２　ｔ 分佈上側分位數錶…………………………………………………… （３０５）
附錶３　χ ２ 分佈上側分位數錶………………………………………………… （３０７）
附錶４　Ｆ 分佈上側分位數錶…………………………………………………… （３１０）
 

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瞭解統計學的「全貌」，也能讓我更容易找到自己感興趣的深入方嚮。書中的插圖和圖錶，雖然談不上是藝術品，但都有效地輔助瞭概念的理解，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。

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，而這本書在這方麵做得還不錯。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，而不隻是告訴你「怎麼做」。像是當介紹到標準差時，作者不僅說明瞭如何計算，更闡述瞭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。它涵蓋瞭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，避免瞭過於學術化的術語，這對於我這種對數學比較「苦手」的讀者來說，真的減輕瞭不少壓力。書中的範例也相當貼近颱灣的社會脈絡，有時候看到書裡麵的例子，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，它的重點放在瞭實際應用上，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，發現作者花瞭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，書中還附帶瞭一些實際的數據集，讓我可以邊讀邊操作，這對於我這種實踐型學習者來說，實在是太有幫助瞭。有幾次，我在處理自己的數據時遇到瓶頸，翻迴書中，發現作者提到的案例正好可以給我靈感，解決瞭不少問題。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「用齣來」的人，這本書是個不錯的起點。

评分☆☆☆☆☆

我最近剛入手瞭這本《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。像是關於颱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。書中的圖錶運用也很豐富，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，作者也嘗試提供瞭幾種不同的推導路徑，雖然有些地方我還是得反覆琢磨，但這至少展現瞭作者希望讀者能夠「理解」而非「背誦」的用心。