統計學：基礎與應用11/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
• 應用統計
• 高等教育
• 教材

本書特色

　　本書強調應用多於計算，示範重要的統計方法和工具是如何被現今的管理者所應用。本書囊括超過 1,000 個真實的資料檔案，並衍生超過 2,000 個資料驅動 (data-driven) 的範例、習題及個案，內容遍及商業的各個功能領域，清楚地呈現統計是如何被行銷管理者、財務分析師、會計師，以及經濟學者等所應用。

　　為瞭加強讀者全麵與實務的統計技能，以因應未來在職場上的需求，本書採用三階段的解題方法：

　　•透過對問題和資料型態的瞭解，辨識正確的統計方法。
　　•運用手算或 Excel 計算統計數據。
　　•針對問題之意涵詮釋統計結果。
 

統計學：理論、方法與實踐 內容簡介 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且實用的統計學知識體係，重點關注統計思維的建立、核心概念的理解以及各種統計工具在實際問題中的應用。全書內容覆蓋瞭從描述性統計到推斷性統計的各個重要領域，力求在嚴謹的數學基礎上，兼顧教學的清晰性與實用性。 第一部分：統計學導論與數據描述 本部分是讀者進入統計學世界的基石。我們首先探討統計學的基本概念、研究方法論以及統計在現代科學和社會決策中的核心地位。重點介紹瞭數據類型（定性數據與定量數據）的區分及其對後續分析方法的決定性影響。 隨後，我們將詳細講解描述性統計（Descriptive Statistics）的藝術與科學。這部分內容不僅限於簡單的數字羅列，更在於如何通過恰當的圖形和數值摘要來有效地“講述”數據背後的故事。 圖形展示技術： 深入探討直方圖、莖葉圖、箱綫圖、散點圖等工具的構造原理、適用場景及其優缺點。強調圖形如何幫助發現數據的分布形態、集中趨勢和離散程度，以及識彆潛在的異常值。 數值度量： 詳細解析集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數），以及離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位數間距）。特彆關注平均數和中位數的選擇標準，以及標準差在理解數據變異性中的重要性。 相對位置的衡量： 引入Z分數（標準分數）的概念，解釋如何通過標準化將不同量綱的數據進行有效比較，為後續的概率分析打下基礎。 第二部分：概率論基礎 概率論是統計推斷的理論引擎。本部分將嚴謹而清晰地介紹概率的基本規則和核心分布。 概率公理與基本計算： 闡述樣本空間、事件、概率的定義，以及加法法則、乘法法則（包括條件概率和獨立事件）。 隨機變量與期望： 定義離散型和連續型隨機變量，深入探討期望值（均值）和方差的數學意義，解釋它們如何量化隨機現象的長期平均錶現和不確定性。 重要概率分布： 集中講解最常用的幾個分布。對於離散型，重點分析二項分布（Binomial）和泊鬆分布（Poisson），闡述它們在計數問題中的應用。對於連續型，則對正態分布（Normal Distribution）進行詳盡的介紹，包括其特性、標準化（Z分布）及其在自然界和工程中的普遍性。此外，也將簡要介紹指數分布和其他相關分布。 第三部分：抽樣分布與統計推斷基礎 本部分是連接描述統計與推斷統計的橋梁。我們從總體（Population）的概念齣發，討論如何通過樣本（Sample）對總體進行可靠的估計。 抽樣方法與抽樣誤差： 探討不同抽樣技術（如簡單隨機抽樣、分層抽樣）的優缺點。核心概念是抽樣分布（Sampling Distribution），即統計量（如樣本均值）的概率分布。 中心極限定理（Central Limit Theorem）： 這是推斷統計的靈魂。本章將通過直觀的解釋和數學推導，闡明無論總體分布如何，大樣本的樣本均值近似服從正態分布的強大結論，以及它對區間估計和假設檢驗的決定性意義。 統計估計： 區分點估計（Point Estimation）和區間估計（Interval Estimation）。我們將重點講解置信區間（Confidence Interval）的構建過程，包括針對總體均值（已知和未知 $sigma$）以及總體比例的估計，並清晰界定置信水平的實際含義。 第四部分：假設檢驗 假設檢驗是統計推斷的核心工具，用於根據樣本數據對關於總體的陳述（假設）做齣決策。 假設檢驗的基本框架： 詳細介紹原假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$）的設定，I類錯誤（$alpha$）和II類錯誤（$eta$）的權衡，以及檢驗統計量、P值（P-value）的計算與解釋。 單樣本檢驗： 針對單個總體均值和比例進行Z檢驗和t檢驗。重點分析t分布的特性，以及當總體標準差未知時，t檢驗相對於Z檢驗的優越性。 雙樣本檢驗： 涵蓋比較兩個獨立總體或配對樣本的均值差異（如獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗）以及比較兩個總體比例的差異。強調在應用這些檢驗前，對方差齊性等前提條件的檢驗需求。 第五部分：方差分析與非參數檢驗 當需要同時比較三個或更多個群組的均值時，方差分析（ANOVA）成為首選工具。 單因素方差分析（One-Way ANOVA）： 解釋ANOVA的原理——將總變異分解為組間變異和組內變異。詳細講解F檢驗的構造，以及顯著性結果齣來後如何使用事後檢驗（Post-Hoc Tests，如Tukey HSD）確定具體是哪幾對均值之間存在差異。 多因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 引入因子間的交互作用（Interaction Effect）概念，分析兩個或更多因子如何共同影響響應變量。 非參數方法： 介紹在數據不滿足正態性或等方差性等參數檢驗假設時可采用的替代方法，如符號檢驗、Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等。 第六部分：綫性迴歸與相關性分析 本部分深入探討變量間的關係建模，這是統計學在預測和解釋方麵最有力的應用之一。 相關性分析： 引入散點圖來直觀展示兩個定量變量的關係。精確計算和解釋皮爾遜相關係數（Pearson's $r$）的含義和局限性。 簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）： 建立直綫模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$。詳細介紹最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，如何擬閤迴歸綫，以及如何解釋迴歸係數的實際意義。 迴歸模型的評估與推斷： 學習如何使用決定係數（$R^2$）評估模型的擬閤優度，並運用t檢驗和F檢驗對迴歸係數的顯著性進行推斷。重點討論殘差分析的重要性，包括對模型假設（綫性、獨立性、正態性、等方差性）的診斷。 第七部分：多元迴歸與分類數據分析 多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression）： 擴展到包含多個預測變量的模型。重點討論多重共綫性（Multicollinearity）的問題及診斷方法，以及如何通過偏迴歸係數解釋控製其他變量影響後的獨立效應。介紹變量選擇技術。 分類數據分析：卡方檢驗： 專注於分析分類變量之間的關係。深入講解卡方擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）和卡方獨立性檢驗（Test of Independence），並解釋其在列聯錶（Contingency Tables）中的應用。 本書的每一個章節都結閤瞭大量的實例和現實世界的數據集，旨在培養讀者將統計理論轉化為解決實際問題的能力，最終形成嚴謹的統計決策思維。

編者簡介

呂金河

　　現職：成功大學統計係兼任教授

　　學曆：美國威斯康辛大學統計博士

　　經曆：南颱科技大學企業管理係教授兼管理學院院長、成功大學統計係教授兼係主任、所長

　　專長領域：抽樣調查、實驗設計

譯者簡介

顔慧

　　現職：南颱科技大學工業管理與資訊係暨工業管理研究所、商管專業學院碩士班（GMBA）助理教授

　　學曆：美國猶他州州立大學統計博士

　　經曆：美國S-PLUS軟體公司 (Insightful Corporation, Seattle, Washington) 統計顧問、美國猶他州州立大學數學統計係專任統計顧問

　　專長領域：統計學、統計資料分析、統計計算、廣義綫性模型、穩健性統計方法

丁淑方

　　現職：南颱科技大學企業管理係兼任講師

　　學曆：成功大學資訊管理研究所博士班進修中、美國猶他州州立大學教育科技碩士、商業資訊係統教育學士、電腦科學學士

　　經曆：美國MarketStar Corporation (Ogden, Utah)企業教育訓練設計師

　　專長領域：電腦相關領域教學、電腦輔助教學、平麵與多媒體教材設計
 

第1章 何謂統計學？
第2章 圖示和錶格的敍述方法I
第3章 圖示和錶格的敍述方法II
第4章 數值的敘述方法
第5章 資料的蒐集和抽樣
第6章 機率
第7章 隨機變數和間斷機率分配
第8章 連續機率分配
第9章 抽樣分配
第10章 估計的介紹
第11章 假設檢定的介紹
第12章 單一母體的推論
第13章 兩個母體比較的推論
第14章 變異數分析
第15章 卡方檢定
第16章 簡單綫性迴歸和相關分析
第17章 復迴歸分析附錄

 

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《統計學：基礎與應用11/e》是我近年來讀過的最令人印象深刻的教科書之一。作為一個對統計學一直感到有些吃力的人，這次真的像是走進瞭一個全新的世界。 最讓我覺得驚喜的是，這本書在「問題導嚮」的學習方麵做得非常齣色。它並不是從理論齣發，而是從一些現實生活中會遇到的統計問題開始，例如「如何判斷兩種治療方法的有效性是否有差異？」、「如何預測房價的漲跌？」等等。然後，再引導讀者一步步學習所需的統計工具來解決這些問題。這種方式，讓學習變得更有目的性和實用性。 書中對於「機率分佈」的講解，也做到瞭非常深入透徹。它不僅介紹瞭常見的機率分佈（如二項分佈、泊鬆分佈、常態分佈），還詳細探討瞭它們的特性、應用場景，以及它們之間的相互關係。書中還提供瞭許多圖示來幫助理解，讓我不再對這些抽象的概念感到睏惑。 我非常欣賞書中對於「迴歸分析」的深入探討。它不僅講解瞭簡單線性迴歸，還涵蓋瞭多元線性迴歸、邏輯迴歸等。書中對於模型的假設、診斷、以及如何解釋迴歸係數都做瞭非常詳細的說明。這對於需要進行預測和建立模型的學生來說，是非常寶貴的資源。 此外，這本書在「無母數統計」的介紹上也相當到位。它說明瞭在某些情況下，當數據不符閤母數統計的假設時，我們該如何選擇閤適的無母數檢定方法。這讓我在麵對各種不同數據類型時，能夠有更全麵的考量。 還有，書中關於「實驗設計」的內容，也讓我獲益匪淺。它解釋瞭如何設計一個有效的實驗，以便收集到能夠支持結論的數據。這對於進行實證研究的學生來說，是非常重要的知識。 總之，《統計學：基礎與應用11/e》是一本內容紮實、講解清晰、且極具實用性的教科書。它不僅能幫助你建立紮實的統計學基礎，更能啟發你將統計學應用於解決實際問題。我強烈推薦這本書給所有正在學習或需要運用統計學的人。

评分☆☆☆☆☆

收到這本《統計學：基礎與應用11/e》的時候，我正為瞭接下來的研究計畫而煩惱，其中統計分析的部分一直是我的一大難題。過去，我總覺得統計學是離我非常遙遠的學問，充斥著我不懂的符號和公式。但這本書，真的為我打開瞭一扇窗。 首先，書中的「概念的鋪陳」非常細膩。它並沒有一開始就丟齣複雜的數學模型，而是從一些簡單易懂的例子開始，例如分析一份市場調查的結果，或是探討運動員的錶現。這些貼近生活的例子，讓我很快就進入瞭狀態，並且開始理解統計學的價值。 再來，書中對於「數據的處理與分析」做瞭非常係統性的介紹。它不僅講解瞭如何進行描述性統計，還深入探討瞭如何選擇閤適的統計方法來迴答特定的研究問題。書中還包含瞭許多關於「資料清洗」和「數據視覺化」的技巧，這對於實際的研究工作非常有幫助。 我特別欣賞書中對於「機率」的講解。它並沒有過多冗長的數學證明，而是透過許多生動的比喻，例如擲硬幣、抽撲剋牌，來幫助讀者理解機率的概念。這讓原本覺得枯燥的機率論，變得有趣且易於掌握。 在「推論性統計」的部分，書中對於「信賴區間」的講解，讓我印象深刻。它清楚地解釋瞭信賴區間的意義，以及如何根據樣本數據來計算信賴區間。書中還強調瞭信賴區間在解釋研究結果時的重要性，這讓我對統計推論有瞭更深的理解。 還有，這本書在「變數之間的關係」的探討上也相當深入。它詳細介紹瞭相關性分析和迴歸分析，並解釋瞭如何判斷兩個變數之間是否存在線性關係，以及如何利用迴歸模型來進行預測。書中還討論瞭多重迴歸分析，這對於需要處理多個自變數的研究來說，是非常有價值的內容。 總而言之，《統計學：基礎與應用11/e》是一本集學術嚴謹性、實用性與前瞻性於一身的傑齣教科書。它不僅能幫助初學者建立紮實的統計學基礎，更能為進階學習者提供深入的指引。我認為這本書對於任何想在學術界或產業界有所發展的人來說，都是一本不可或缺的參考書。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：基礎與應用11/e》的到來，簡直是解救瞭我這個長期被統計學睏擾的學生！過去，我對統計學的印象就是複雜的公式和難以理解的符號，每次看到課本都覺得頭昏腦脹。但這本新版，真的讓我對統計學有瞭全新的認識。 首先，它在「概念建構」上做得非常用心。書中並沒有一開始就丟齣艱深的數學理論，而是從一些生活化的場景齣發，例如分析消費者購物習慣、或是探討網路上訊息的傳播。透過這些實際的例子，讓我對統計學的應用有瞭初步的瞭解，也激發瞭我學習的興趣。 再來，書中對於「數據的組織與呈現」做瞭非常係統性的介紹。它詳細闡述瞭各種數據類型，以及如何選擇閤適的圖錶來呈現數據，例如長條圖、摺線圖、散佈圖等等。更重要的是，它強調瞭如何透過圖錶來傳達清晰的訊息，以及如何避免圖錶可能帶來的誤導。 我特別欣賞書中對於「機率與統計推論」之間的關聯性，做瞭非常深入的探討。它循序漸進地將機率的概念，引導到統計推論的學習。書中對於「抽樣分佈」的解釋，非常清晰，讓我能夠理解為什麼樣本能夠幫助我們推斷總體。 在「假設檢定」的部分，書中也做瞭非常詳盡的講解。它不僅解釋瞭各種假設檢定的類型（如z檢定、t檢定、卡方檢定），還詳細闡述瞭它們的適用條件、計算步驟，以及結果的解釋。書中還強調瞭「顯著水準」和「p值」的意義，這對於初學者來說，是非常關鍵的知識。 還有，這本書在「迴歸分析」的介紹上，也相當紮實。它不僅講解瞭簡單線性迴歸，還涵蓋瞭多元迴歸。書中對於模型的建立、參數的解釋，以及如何評估模型的優劣，都有非常清晰的說明。這對於進行預測和分析變數之間關係的學生來說，非常有幫助。 總之，《統計學：基礎與應用11/e》是一本集學術嚴謹性與實用性於一身的傑齣教科書。它以一種更貼近讀者、更易於理解的方式，帶領我們走進統計學的世界。如果你也正在為統計學感到睏擾，我強烈推薦這本書，它絕對會讓你受益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：基礎與應用11/e》的齣現，簡直是為我這種數學苦手，又不得不麵對統計學的學生們量身打造的聖經！老實說，我對統計學一直有種莫名的恐懼感，總覺得那些符號和圖錶就像是外星語，完全看不懂。但這次真的不一樣瞭，我抱持著死馬當活馬醫的心情翻開這本書，結果卻是跌破眼鏡！ 最先吸引我目光的是它的開頭。作者並沒有直接跳入艱深的公式，而是用瞭一個非常貼近生活化的例子，比如分析一項市場調查的結果，或是解釋為什麼抽樣很重要。這樣的開場白，瞬間就拉近瞭我和統計學的距離，讓我感覺這不是課本，而是一個正在跟我對話的朋友，在引導我理解這個學科。 接下來，書中對於各種統計概念的解釋，都非常清晰明瞭。像是機率論的部分，它用瞭大量的圖解和類比，讓我這個對抽象概念比較不敏感的人，也能夠理解「隨機變數」、「機率分佈」這些東西到底是什麼意思。而且，它還會適時地補充一些歷史背景，或是相關領域的應用，讓學習過程不那麼枯燥。 我特別喜歡書中對於假設檢定的講解。這部分通常是很多學生的夢魘，但《統計學：基礎與應用11/e》把它拆解成好幾個步驟，每一個步驟都解釋得非常清楚，還輔以大量的圖示來幫助理解。更重要的是，它強調瞭在實際應用中，我們為什麼要做假設檢定，以及結果的意義是什麼，而不是單純的計算。 再來，我認為它在「實例演練」這塊做得非常齣色。書中穿插瞭許多來自不同領域的實際研究案例，像是經濟學、心理學、醫學等等，透過這些案例，我們可以看到統計學是如何被應用來解決真實世界的問題。這不僅增加瞭學習的趣味性，也讓我更深刻地體會到統計學的價值。 還有，書中對於統計軟體的介紹，雖然不是專門的軟體教學書，但它的引導非常實用。它會告訴你，在什麼情況下需要用到什麼樣的統計方法，以及如何在軟體中實現，並且如何解讀軟體的輸齣結果。這對於像我這樣，需要用統計軟體做研究的學生來說，是極大的幫助。 總之，《統計學：基礎與應用11/e》是一本非常值得推薦的統計學入門書籍。它用生動、易懂的方式，帶領讀者一步步走進統計學的世界，並且讓學習過程充滿樂趣。如果你和我一樣，對統計學感到頭疼，那麼這本書絕對是你的救星！

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：基礎與應用11/e》真的讓我太驚喜瞭！作為一個過去對數學科目總是敬而遠之的學生，統計學一直是我心中的一道難關。但這次，我真的覺得自己挖到寶瞭！這本書的內容和編排，完全超齣瞭我的預期。 首先，書中的「概念引導」做得非常齣色。它並沒有一開始就丟齣艱澀的數學公式，而是從一些貼近生活、容易理解的現象齣發，例如如何從一份問捲調查中提取有用的資訊，或是為什麼天氣預報需要用到機率。這樣的開場，讓我立刻產生瞭學習的興趣，並且開始覺得統計學並不是那麼遙不可及。 其次，書中對於「統計數據的呈現」有非常詳細的介紹。它不僅講解瞭各種圖錶（如長條圖、圓餅圖、散佈圖）的製作方法，更重要的是，它深入探討瞭如何透過這些圖錶來傳達訊息，以及如何避免圖錶可能帶來的誤導。這對於我這種需要閱讀和製作報告的人來說，是非常實用的技能。 我特別欣賞書中對於「機率與統計推論」之間的關聯性的闡述。它並沒有將兩者割裂開來，而是循序漸進地將機率的概念延伸到統計推論，讓讀者能夠理解為什麼我們需要進行抽樣，以及抽樣結果是如何幫助我們推斷總體的。書中對於「中央極限定理」的講解，更是讓我豁然開朗。 此外，書中對於「假設檢定」的介紹，也做得很到位。它將複雜的假設檢定過程，拆解成幾個清晰的步驟，並且透過大量的圖示和範例，讓我能夠理解每一個步驟的目的和意義。特別是對於「第一類錯誤」和「第二類錯誤」的討論，讓我對統計推論的嚴謹性有瞭更深的認識。 這本書在「變數之間的關係」的探討上也相當深入。它詳細介紹瞭相關性分析和迴歸分析，並解釋瞭如何判斷兩個變數之間是否存在線性關係，以及如何利用迴歸模型來進行預測。書中還討論瞭多重迴歸分析，這對於需要處理多個自變數的研究來說，是非常有價值的內容。 總而言之，《統計學：基礎與應用11/e》是一本非常值得推薦的教科書。它不僅內容豐富、講解清晰，而且充滿瞭學習的樂趣。它幫助我剋服瞭對統計學的恐懼，並且讓我對這個學科產生瞭濃厚的興趣。如果你也正在為統計學而煩惱，那麼這本書絕對是你的最佳選擇！

评分☆☆☆☆☆

這次收到《統計學：基礎與應用11/e》這本書，我感到非常興奮。身為一個經常需要在學術研究和日常生活中運用統計知識的人，我一直都在尋找一本能夠深入淺齣、涵蓋廣泛，同時又能與時俱進的統計學教科書。這本書在這幾個方麵都給瞭我很大的驚喜。 首先，它在「描述性統計」的處理上，做到瞭非常細緻。它不隻是列齣平均數、中位數、標準差這些基本概念，而是深入探討瞭它們各自的適用情境、優缺點，以及在不同類型數據下的解釋方式。書中還加入瞭許多視覺化的圖形，例如箱型圖、直方圖的繪製和解讀，讓我能更直觀地理解數據的分佈情況。 接下來，關於「推論性統計」的部分，這本書的講解更是讓我印象深刻。它將複雜的統計推論過程，如假設檢定、信賴區間的建立，用非常係統化的方式呈現。書中非常強調「邏輯」和「思維」，引導讀者理解為什麼我們要進行假設檢定，而不是死記硬背公式。它也針對不同類型的檢定（如t檢定、卡方檢定）提供瞭清晰的適用條件和步驟。 我特別讚賞的是，這本書不僅僅停留在理論層麵，而是大量引入瞭「案例研究」。這些案例來自各種不同的領域，例如商業決策、醫學研究、社會科學調查等，讓我們看到統計學在真實世界中的強大應用。透過這些案例，我更能理解書中理論的實質意義，並激發瞭自己去思考如何將統計學應用於自己的研究或工作中。 此外，關於「進階統計方法」的介紹，這本書也做到瞭恰到好處。它涵蓋瞭迴歸分析、變異數分析等重要的進階主題，並且提供瞭清晰的數學推導過程，同時也不會讓初學者感到不知所措。書中對這些方法的假設條件、解釋方法和局限性都有詳細的說明，非常具有學術價值。 另外，這本書在「統計軟體的使用」方麵，也給予瞭讀者很好的支持。它不僅介紹瞭如何操作常見的統計軟體（如R、Python的統計函式庫），更重要的是，它引導讀者如何將理論知識轉化為軟體指令，以及如何解讀軟體輸齣的結果。這讓學習者能夠真正地「動手」做統計分析，而不是隻停留在紙上談兵。 總之，《統計學：基礎與應用11/e》是一本集學術嚴謹性、實用性與前瞻性於一身的傑齣教科書。它不僅能幫助初學者建立紮實的統計學基礎，也能為進階學習者提供深入的指引。我認為這本書對於任何想在學術界或產業界有所發展的人來說，都是一本不可或缺的參考書。

评分☆☆☆☆☆

拿到《統計學：基礎與應用11/e》這本書，我心裡真的很高興，因為它絕對是我大學生涯中，最值得入手的一本教科書之一。大學時期，統計學常常是我最頭痛的科目，老師講得快，課本又難懂，每次考試都像在打仗。但這本新版真的徹底改變瞭我的看法。 首先，這本書的內容結構非常清晰。從基礎概念的鋪陳，到進階方法的介紹，都安排得井井有條。每一章的開頭都會先說明本章的學習目標，以及它與前一章的關聯性，這樣一來，學習者就能清楚知道自己要學什麼，以及這些知識是如何串聯起來的。 我尤其欣賞它在解釋統計觀念時，所使用的「類比」和「圖形化」的方法。例如，在講解「迴歸分析」時，它會用一個很生動的比喻，將複雜的數學模型變得容易理解。書中的圖錶也畫得非常精美，不再是單調的線條，而是加入瞭許多生動的圖示，讓人一眼就能抓住重點。 這本書對於「資料分析」的實務麵也有相當深入的探討。它不隻是教你公式，更重要的是引導你思考，為什麼要用這個方法，這個方法的假設是什麼，以及結果的解釋。它還會討論一些常見的統計陷阱和誤區，這對於避免在實際研究中犯錯非常有幫助。 另外，書中對於「抽樣方法」和「信賴區間」的介紹，也做得相當紮實。它詳細解釋瞭各種抽樣方法的優缺點，以及如何計算信賴區間，並強調瞭信賴區間在解釋統計結果時的重要性。這對於初學者來說，是非常關鍵的知識點。 還有，書中的「統計軟體應用」部分，雖然不是專門的軟體操作手冊，但它提供瞭一個很好的入門引導。它會教你如何使用Excel、SPSS等軟體進行基本的統計分析，並且如何解讀軟體輸齣的報錶。這對於很多學生來說，是學習統計學過程中非常實用的一部分。 總而言之，《統計學：基礎與應用11/e》是一本集理論與實務於一身的優秀教科書。它不僅內容紮實，而且講解深入淺齣，充滿瞭學習的樂趣。如果你正在尋找一本能夠讓你真正理解和掌握統計學的書籍，那麼這本絕對是你的不二之選！

评分☆☆☆☆☆

收到這本《統計學：基礎與應用11/e》的時候，我還在猶豫要不要多花點錢買一本新版的教科書，畢竟舊版也還算堪用。但一翻開，我就知道自己做瞭非常正確的決定！這本書在許多細節上都做得非常齣色，讓統計學的學習變得更輕鬆、更有趣。 首先，它的「視覺呈現」讓我印象深刻。不像有些書死闆的黑白印刷，這本書在重要的圖錶、公式和定義旁，都會適時地使用顏色來做強調，而且圖錶的繪製也更加精美、生動，更容易吸引讀者的注意力，也更容易理解。 再來，書中對於「概念的解釋」非常到位。例如，在講解「變異數」和「標準差」時，作者並沒有直接給齣公式，而是先從「數據的離散程度」這個核心概念齣發，透過生活中的例子，一步步引導讀者理解這些統計量代錶的意義。這樣的循序漸進，讓我這個對抽象數學比較不敏感的人，也能夠輕鬆掌握。 我特別喜歡書中關於「統計抽樣」的內容。它不僅詳細介紹瞭各種抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、集群抽樣），還深入探討瞭不同抽樣方法的優缺點，以及在實際應用中的考量。這對於需要進行實地調查的學生來說，是非常寶貴的知識。 書中對於「信賴區間」的講解也做得非常紮實。它清楚地解釋瞭信賴區間的意義，以及如何根據樣本數據來計算不同信賴水準的信賴區間。而且，它還強調瞭在解釋信賴區間時，應該避免的常見誤區，這讓我在解讀研究結果時，能夠更加嚴謹。 還有，關於「統計軟體的應用」，這本書也提供瞭相當實用的指導。它並沒有將重點放在軟體操作的每一個細節，而是引導讀者如何將統計理論與軟體分析結閤起來，如何正確地輸入數據，以及如何解讀軟體輸齣的報錶。這對於初學者來說，是很好的入門。 總而言之，《統計學：基礎與應用11/e》是一本非常用心的教科書。它在內容編排、視覺呈現和實用性方麵都做得相當齣色，絕對能幫助你輕鬆、有效地掌握統計學的精髓。如果你正在尋找一本能讓你真正愛上統計學的書，那麼這本絕對不會讓你失望！

评分☆☆☆☆☆

收到這本《統計學：基礎與應用11/e》時，我正為瞭即將到來的統計學期末考焦頭爛額。過去的我，總是覺得統計學是一堆冰冷的數字和公式，很難與現實生活產生連結。但這本書，真的徹底改變瞭我對統計學的看法。 首先，書的開頭就用瞭非常貼近生活的例子，比如分析手機的銷售數據，或是探討社群媒體使用者行為的模式。這些引人入勝的開頭，讓我立刻覺得統計學不再是遙不可及的學問，而是與我們的生活息息相關。 再來，書中對於「描述性統計」的講解，非常生動。它不僅解釋瞭平均數、中位數、眾數這些基本概念，還深入探討瞭它們各自的適用性，以及如何透過數據的視覺化（如盒鬚圖、散佈圖）來更直觀地理解數據的特徵。我以前總覺得圖錶很難懂，但這本書用清晰的圖示和說明，讓我茅塞頓開。 我特別欣賞書中對於「機率」的講解。它沒有枯燥的數學證明，而是透過許多生動的比喻，例如樂透中獎的機率、或是擲骰子的結果，來幫助讀者理解隨機事件的概念。這讓原本覺得頭痛的機率論，變得有趣多瞭。 在「推論性統計」的部分，書中對於「假設檢定」的流程，做瞭非常細緻的拆解。它一步步引導讀者理解為什麼需要進行假設檢定，以及如何解釋檢定的結果。書中還提供瞭許多實際案例，讓我能夠看到統計學在真實世界中的應用，例如判斷新藥是否有效，或是分析市場行銷活動的效果。 另外，這本書在「迴歸分析」的介紹上也做得相當齣色。它不僅講解瞭簡單線性迴歸，還涵蓋瞭多元線性迴歸。書中對於如何建立模型、如何解釋模型參數，以及如何評估模型的適配度，都有非常詳細的說明。這對於我這種需要進行數據分析的學生來說，非常有幫助。 總而言之，《統計學：基礎與應用11/e》是一本內容豐富、講解清晰、而且充滿學習樂趣的教科書。它不僅能幫助我打好統計學的基礎，更能激發我對這個學科的興趣。如果你也和我一樣，對統計學感到頭疼，那麼這本書絕對是你最好的幫手！

评分☆☆☆☆☆

天啊！收到這本《統計學：基礎與應用11/e》的時候，我真是又驚又喜，畢竟在準備研究所考試的這段時間，統計學一直是我的罩門，每次看到那些密密麻麻的公式和符號，就覺得腦袋要爆炸瞭。但這次拿到這本新版的教科書，真的有種豁然開朗的感覺。 首先，它的排版和設計真的非常用心。不像以前看過的某些課本，總是黑白印刷，看瞭就讓人提不起精神。這本《統計學：基礎與應用11/e》用瞭不少彩色的圖示和錶格，而且重點的部分都會用不同的顏色標示齣來，視覺上非常舒服，也更容易抓住重點。翻開第一頁，就能感受到作者和編者團隊的用心。 再來，內容的編排也非常有邏輯性。它從最基礎的概念開始，一步一步地引導讀者進入統計學的世界，不會一開始就丟齣讓人難以理解的複雜內容。像是描述性統計的部分，對於平均數、中位數、標準差的解釋，都非常生動，還搭配瞭不少實際生活的例子，讓我這個對統計學苦手的人，都能輕易理解。 更讓我驚豔的是，它在每個章節後麵都設計瞭豐富的練習題。這些題目不隻涵蓋瞭課本裡的理論，還融入瞭很多實際案例，讓我能夠學以緻用。而且，很多題目都提供瞭詳細的解答步驟，這對於自己練習的學生來說，真的太重要瞭！不像有些書，題目很多，但答案卻隻有結果，那樣很容易卡住。 這本書對於軟體的應用也做瞭相當不錯的介紹。在進行統計分析時，現代人幾乎都離不開軟體輔助，書中對於SPSS、R等軟體的操作說明，雖然不是巨細靡遺的教學手冊，但足以讓初學者入門，瞭解如何運用這些工具來處理數據，進行分析。這點對於想要實際操作統計軟體的研究生來說，非常有幫助。 總體來說，《統計學：基礎與應用11/e》這本書，就像是一本耐心、專業的統計學導師。它不僅傳授知識，更重要的是，它引導我建立起對統計學的信心，讓我不再害怕這個曾經讓我頭痛的科目。如果正在為統計學傷腦筋的你，強烈推薦這本，絕對會讓你受益良多，覺得之前的投資都非常值得！