基础统计学（四版）：观念与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书着重于介绍现代的统计观念与方法，以及如何利用 Excel来整理分析资料。在观念与方法方面，主要以台湾目前的现象或问题汇整成各种个案，说明统计的观念与应用。在利用Excel来整理分析资料方面，本书介绍如何操作Excel来做统计分析。

　　以个案研究引发学习动机：由章前个案研究引导出本章内容与学习目的，增加学习动机。
　　练习题目广泛而多元：蒐集台湾各个领域的应用统计议题而编制成练习题，以了解统计方法在各领域的应用。
　　各章均有章节架构：清楚呈现各章内容，使读者易于了解，涵盖一般大学统计学的必修内容。
　　单元丰富而多样化：包含多种不同类型的个案、生活实例及详解、与统计相关的名人轶事等，帮助读者全面而多元的认识统计学。
 

深入探索数据驱动决策的基石：概率论与统计推断的广阔天地 本书旨在为读者提供一个坚实而全面的统计学基础，其内容涵盖了从最基本的概率概念到复杂的统计推断方法。我们致力于构建一个清晰的逻辑框架，引导读者理解数据背后的数学原理，并学会在实际问题中应用这些工具进行严谨的分析和决策。 第一部分：概率论——不确定性下的逻辑 本部分是整个统计学的基石，我们从概率的基本定义出发，探讨随机现象的本质。我们将详细介绍样本空间、事件的概念，并深入讲解古典概率、几何概率的计算方法，为理解更复杂的概率模型打下基础。 随后，我们引入了概率论的核心工具——随机变量。无论是离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）还是连续型随机变量（如均匀分布、正态分布），我们都将着重分析其概率分布函数（PMF/PDF）、累积分布函数（CDF），以及期望值与方差的意义。通过大量实际案例，读者将学会如何利用这些分布来模拟和预测现实世界中的随机过程。 一个关键章节将专门用于讨论联合概率分布。当涉及多个随机变量时，理解它们的相互依赖性至关重要。我们区分了独立事件与相关事件，并引入了协方差和相关系数，这些度量是后续进行多元分析和回归建模的基础。此外，我们还将详细阐述条件概率和贝叶斯定理，强调其在信息更新和逆向概率推理中的巨大威力。 本部分的高潮是对中心极限定理（CLT）的深入剖析。CLT是连接有限样本与无限总体、连接概率论与数理统计的桥梁。我们将用直观的方式解释为何正态分布在统计学中占据如此核心的地位，并展示其在统计推断中的不可或缺性。 第二部分：描述性统计与数据可视化——让数据开口说话 在进行任何推断之前，有效组织和描述数据是必要的步骤。本部分侧重于如何从原始数据中提取有意义的模式和特征。 我们将教授读者如何计算和解释集中趋势的度量（如均值、中位数、众数）以及离散程度的度量（如极差、方差、标准差、四分位距）。我们强调，不同的度量方式适用于描述不同分布形态的数据，理解它们的差异是避免误判的关键。 在数据可视化方面，我们提供了一套系统的图表构建指南。从基本的直方图、茎叶图，到用于比较分布的箱线图，再到展示双变量关系的散点图，本书强调图表不仅是结果的展示，更是发现隐藏结构和异常值的有力工具。我们还会讨论如何正确标注图表，确保信息的准确传达。 第三部分：统计推断——从样本到总体的严谨跨越 统计推断是本书的核心应用部分，它解决了“如何仅凭部分信息对整体做出可靠判断”这一根本问题。 我们将从参数估计开始，详细区分点估计和区间估计。对于点估计，我们将介绍评估估计量优劣的标准，如无偏性、有效性和一致性。对于区间估计，置信区间的构造与解释是重点，读者将学习如何根据给定的置信水平（如90%、95%）量化估计的不确定性。 随后，我们将进入假设检验的严密流程。我们详细阐述了零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的设定，P值的含义及其正确解读，以及第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡。我们将覆盖针对总体均值（使用Z检验或t检验）、总体比例和总体方差的单样本和双样本检验。对于样本量较小或需要比较多个组别的情况，本书也会介绍卡方检验的基本应用。 第四部分：回归分析与模型构建——揭示变量间的关系 认识变量间的相互作用是现代数据分析的核心。本部分专注于线性回归模型，这是理解相关性与因果关系推断的起点。 我们将从简单线性回归开始，详细推导最小二乘法（OLS）的原理，解释回归系数（斜率和截距）的实际意义，并探讨拟合优度指标$R^2$。随后，我们将扩展到多元线性回归，讲解如何处理多个预测变量，以及多重共线性等常见问题。 对回归模型的深入分析包括残差分析，通过检查残差的分布和模式，读者可以评估模型假设是否成立。我们还将讨论回归模型的变量选择策略，并简要介绍方差分析（ANOVA）作为一种特殊的回归框架，用于比较多个独立样本的均值。 第五部分：非参数方法与进阶主题（概述） 认识到并非所有数据都严格服从正态分布，本书的最后部分会介绍非参数统计方法，这些方法在数据分布未知或存在严重异常值时非常有用，例如秩和检验。 贯穿全书的理念是：统计学不仅仅是一套计算公式，更是一种思维方式。我们鼓励读者在面对任何定量问题时，都能够清晰地界定问题、选择合适的模型、批判性地解释结果，并承认任何基于样本的结论都带有一定程度的不确定性。本书通过大量的习题和应用实例，确保理论知识能够转化为实际操作能力。

作者简介

林惠玲

　　现职
　　台湾大学社会科学院「颐贤讲座」主授教授
　　台湾大学经济学系兼任教授    

　　经历
　　台湾大学社会科学院院长    

　　研究兴趣
　　计量经济、统计学及产业经济学等方面。
　　曾多次担任国家考试相关科目之命题及审查委员。    

陈正仓

　　现职
　　台湾大学公共政策与法律研究中心执行长
　　台湾大学经济学系兼任教授
    
　　经历　
　　台湾大学社会科学院副院长
　　国家通讯传播委员会副主任委员
    
　　研究兴趣　
　　经济发展、个体经济学及产业经济学等方面。
　　曾多次担任国家考试相关科目之召集人及命题、审查委员。    
 

第01章绪论
1.1学习统计学的目的
1.2统计学的发展
1.3统计学的应用
1.4统计学的基本概念
1.5统计学的内容与种类
1.6统计方法的实施步骤
 
第02章资料的种类与次级资料的蒐集
2.1资料的种类
2.2次级资料的蒐集
2.3上网找资料
2.4拿到次级资料之后怎么办
 
第03章原始资料的蒐集
3.1原始资料的蒐集方法
3.2抽样的理由
3.3机率抽样法
3.4非机率抽样法
3.5利用电脑来处理统计资料
 
第04章资料的衡量
4.1资料的型态与资料的衡量
4.2有效量度与无效量度
4.3准确量度与不准确量度
4.4数据合不合理
 
第05章检视资料的分布──以统计表统计图呈现
5.1资料整理的方法-次数分配
5.2类别资料的整理与资料的呈现
5.3数量资料的整理与资料的呈现
5.4枝叶图
5.5统计图表的优质性与扭曲性
5.6重要公式
 
第06章分析资料──以统计测量数呈现
6.1中心位置（中央趋势）的衡量
6.2等分位置的衡量
6.3盒须图分析法（5个摘要数）
6.4分散度的衡量
6.5柴比氏定理
6.6重要公式
 
第07章机率论
7.1随机实验
7.2机率理论
7.3事件机率
7.4事件的性质与事件机率的运算
7.5重要公式
 
第08章间断随机变数及其常用的机率分配
8.1随机变数的意义与种类
8.2单一间断随机变数的机率分配
8.3常用的间断机率分配
8.4二项机率分配
8.5Poisson分配（泊松分配）
8.6重要公式
 
第09章连续随机变数及其常用的机率分配
9.1连续随机变数的机率密度函数
9.2常态分配
9.3标准常态分配
9.4二项分配与常态分配
9.5重要公式
 
第10章统计估计
10.1点估计
10.2抽样分配
10.3区间估计
10.4母体平均数u的区间估计──大样本
10.5母体平均数u的区间估计──小样本
10.6母体比例的区间估计
10.7样本数的选择
10.8重要公式
 
第11章假设检定
11.1假设检定的基本概念
11.2母体平均数的假设检定──大样本
11.3母体平均数的假设检定──小样本
11.4母体比例的假设检定
11.5重要公式
 
第12章两母体的统计估计与假设检定
12.1两个母体平均数差的统计推论──独立大样本
12.2成对母体平均数差的统计推论
12.3两个母体比例差的统计推论
12.4重要公式
 
第13章变异数分析
13.1变异数分析的基本观念
13.2实验设计
13.3一因子变异数分析──完全随机设计
13.4一因子变异数分析──随机集区设计
13.5二因子变异数分析
13.6重要公式
 
第14章简单回归分析与相关分析
14.1两变数间的关系
14.2简单回归分析的方法
14.3相关分析
14.4重要公式
 
第15章类别资料的分析
15.1类别资料的整理
15.2配合度检定
15.3独立性检定
15.4齐一性检定
15.5重要公式
 

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我必须说，《基础统计学（四版）：观念与应用》这本书，真的颠覆了我对统计学教材的刻板印象。过去接触的统计书，大多充斥着冰冷的公式和晦涩的术语，让人望而却步。但这本书，完全不同。作者在叙述时，仿佛是一位经验丰富的老师，用深入浅出的语言，将那些复杂的统计概念一一剖析。特别是在讲解“变异数分析”（ANOVA）的部分，作者没有直接给出复杂的矩阵运算，而是先从生活中的例子入手，比如比较不同教学方法对学生成绩的影响。他详细解释了为何需要ANOVA，以及它在比较三个或以上群体平均数时的优越性。接着，他才慢慢引入F统计量和自由度的概念，并一步步展示如何构建ANOVA表。这种层层递进的讲解方式，让我这个对数学公式有点“恐惧症”的人，也能逐渐理解其中的奥妙。更让我印象深刻的是，书中有许多“思考题”和“拓展阅读”的部分，它们的设计非常巧妙，能够引导读者主动去思考，去探索更深层次的统计原理。这些部分不仅仅是简单的习题，更是对理论知识的升华和应用。我尤其喜欢书中所举的许多跨学科的应用案例，比如在市场营销中如何运用回归分析来预测销售额，在公共卫生领域如何通过统计方法评估药物的有效性。这些案例让我看到了统计学在现实世界中的强大力量，也激发了我学习统计学的兴趣。这本书的排版也相当人性化，重点内容用粗体或不同颜色标出，关键公式旁有详细解释，阅读起来非常轻松。它不愧是“观念与应用”并重，既讲清楚了理论，又示范了实践，是学习统计学的一本绝佳教材。

评分☆☆☆☆☆

这本《基础统计学（四版）：观念与应用》真的让我对统计学有了全新的认识。作者在书中融入了许多“情境式”的学习设计，让我在不知不觉中就掌握了统计知识。我非常喜欢书中的“情境分析”部分，作者会设定一个具体的研究问题，然后一步步引导读者思考需要用到哪些统计工具，以及如何应用。比如，在讲解“卡方检验”时，他设定了一个“不同营销策略对消费者购买意愿的影响”的研究场景，然后逐步展示如何进行数据的收集、整理，以及如何运用卡方检验来分析分类变量之间的关系。这种“问题导向”的学习方式，比死记硬背公式要有效得多。而且，书中对“统计模型的解释”部分，也是我特别欣赏的。作者强调，统计结果的呈现并不仅仅是数字，更重要的是对数字背后意义的理解。他教会我们如何用清晰、准确的语言来解读统计结果，如何避免过度解读和误读。书中还提供了许多关于“可视化语言”的指导，让我知道如何用图表来更有效地传达统计信息。我个人认为，这本书对于那些希望将统计学作为一种“沟通工具”来学习的读者，具有特别的意义。它不仅仅传授知识，更重要的是培养一种用数据说话的能力。此外，书中对“统计方法在人工智能领域的应用”也有所提及，这让我看到了统计学在未来发展中的巨大潜力，也激发了我继续深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本《基础统计学（四版）：观念与应用》，绝对是为台湾的读者量身定制的。作者在书中融入了大量贴近我们生活和研究的案例，让我倍感亲切。比如说，在讲解“概率论”部分时，他用了很多关于台湾地区气候变化、交通拥堵、甚至是我们常看的彩票中奖概率的例子，这些都让我觉得统计学不再是遥不可及的理论，而是就发生在我们身边。书中的讲解方式也非常人性化，作者会预设读者可能遇到的困惑，并在讲解过程中主动去解答。我记得在学习“置信区间”时，我一直不太明白为何会有“区间”而不是一个确定的数值，作者用了一个非常生动的“打靶”的比喻，让我一下子就理解了置信区间的含义，以及它如何反映了我们对估计值的不确定性。而且，这本书对于“统计思维”的培养，也是做得非常出色。它不只是教你如何计算，更重要的是教你如何思考，如何从数据中提取有用的信息，如何避免常见的统计陷阱。书中关于“相关与因果”的讨论，就是我最喜欢的部分之一。作者通过多个反例，清晰地阐述了相关性不等于因果性，这对于我们在解读研究结果时，避免以偏概全，有着至关重要的意义。此外，本书在数据可视化方面也给了我很多启发。它不仅介绍了各种图表的绘制方法，还强调了如何选择最合适的图表来传达信息，以及如何避免误导性的可视化。这些细节的处理，都体现了作者的用心良苦。我强烈推荐这本书给所有想要真正理解和应用统计学的读者，它绝对会让你受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我真的是爱不释手。初拿到《基础统计学（四版）：观念与应用》时，我还在担心它会不会像其他教材一样，只是堆砌知识点。然而，翻开第一页，我就被深深吸引住了。作者的文笔非常生动，他能够将抽象的统计概念，转化为生动形象的比喻，让我瞬间就能理解。比如，在介绍“抽样分布”的时候，他用了一个生动的例子，说明了为什么我们要关注样本均值的分布，以及它如何反映了总体均值。这种“接地气”的讲解方式，让我在学习过程中，丝毫感受不到枯燥和压力。这本书的深度也恰到好处，它不像某些入门书那样过于简化，也避免了专业书那样过于深奥。它既能让我理解统计学的基本原理，又能让我窥探到更高级的应用。尤其是在“回归分析”这一章节，作者不仅讲解了简单线性回归，还对复回归、多项式回归等进行了初步的介绍，并强调了模型诊断的重要性，比如残差分析、多重共线性等问题，这些都非常实用。而且，书中提供了大量的 R 语言代码示例，这对我这个正在学习数据分析的人来说，简直是雪中送炭。通过代码示例，我不仅能理解统计方法的原理，还能亲手实践，加深对知识的掌握。书中还包含了很多关于统计伦理和数据可视化的讨论，这对于培养一个全面发展的统计学习者来说，非常重要。它教会我们如何负责任地使用统计学，以及如何用图表清晰地传达信息。总而言之，这本书不仅是一本教科书，更是一本能激发学习兴趣、指导实践操作的“全能手册”。

评分☆☆☆☆☆

我必须为《基础统计学（四版）：观念与应用》这本书鼓掌！它不仅仅是一本统计学教材，更像是一本“数据解读指南”。作者非常巧妙地将统计学理论与实际应用相结合，让枯燥的数学公式焕发了生命力。我尤其喜欢书中关于“贝叶斯统计”的入门介绍。虽然贝叶斯统计在一些教材中被视为高级内容，但作者却用一种非常易于理解的方式，将其引入，并强调了它在更新信念、处理不确定性方面的独特优势。他通过一些简单的例子，比如“疾病诊断”的概率更新，让我初步领略到了贝叶斯方法的魅力。而且，这本书在“数据伦理”和“信息可视化”方面的讨论，也是我非常欣赏的部分。在当今数据爆炸的时代，如何负责任地收集、使用和呈现数据，变得越来越重要。作者在这两个方面都给予了充分的关注，并提供了宝贵的建议。书中关于“数据造假”和“信息误导”的警示，让我对数据分析的严谨性有了更深的认识。此外，本书的案例库非常丰富，涵盖了经济学、心理学、环境科学等多个领域，让我能够看到统计学在不同学科中的广泛应用。每一个案例的分析都十分细致，作者不仅给出了统计计算的结果，更重要的是对结果进行了深入的解读，并指出了潜在的局限性。我个人认为，这本书对于那些希望将统计学作为一种思维方式来培养的读者，有着不可替代的作用。它教会我们如何批判性地思考数据，如何避免盲从，以及如何做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚开始拿到《基础统计学（四版）：观念与应用》的时候，我还是有点忐忑的。毕竟“统计学”这个词，听起来就让人觉得头大。但这本书，完全打消了我的顾虑。作者的语言风格非常平实，一点也不像那种枯燥的教科书。他用了大量生活化的比喻，把复杂的统计概念讲得生动有趣。比如，他在讲解“平均数”和“中位数”的区别时，用了一个关于“收入分配”的例子，让我一下子就明白了它们的适用场景。最让我印象深刻的是，书中对“统计推断”的讲解，可以说是逻辑清晰，层层递进。作者先从“描述性统计”讲起，让我们学会如何概括和描述数据，然后才慢慢过渡到“推断性统计”，引导我们如何从样本推断总体。他详细解释了“抽样误差”的概念，以及为什么我们需要进行假设检验和构建置信区间。书中还特别强调了“统计模型的假设条件”，以及违反这些假设可能带来的后果，这对于我们正确地应用统计方法至关重要。此外，本书还包含了许多关于“多重比较”和“缺失数据处理”的实用技巧，这些都是我在其他书中很少看到的。这些内容，对于我们在处理真实世界中的复杂数据时，提供了非常宝贵的指导。书中的练习题设计也非常有梯度，从基础的概念巩固到实际的应用分析，循序渐进，让我能够逐步提升自己的统计能力。我敢说，这本书不仅适合初学者，即使是已经有一定基础的读者，也能从中获得新的启发。它是一本真正意义上的“工具书”，能够帮助我们解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的问世，绝对是给许多还在统计学迷宫里打转的学生和研究者们吃下了一颗定心丸。四版的更新，更是紧跟时代的脉搏，让那些看似枯燥的数学概念，变得鲜活且触手可及。我尤其喜欢它在阐述统计推断的章节，作者并没有直接抛出公式，而是循序渐进地引导读者理解“为何要推断”，以及“在什么条件下推断才有效”。这种由“为什么”到“怎么做”的思路，对于我这个非数学背景出身的人来说，简直是醍醐灌顶。书中大量的实例，都取材于实际生活和各个领域的最新研究，从生物医学的疗效评估，到经济学中的市场预测，再到社会科学的行为分析，无不涵盖。这些案例的分析，不是简单地套用公式，而是深入剖析了数据背后的逻辑，以及如何通过统计方法来解释现象、做出决策。我记得有一章讲到假设检验，作者用了一个大家都能理解的“包拯断案”的类比，生动地说明了原假设、备择假设、p值和功效的概念，读起来一点也不费力，反而觉得非常有意思。这种“贴地气”的教学方式，让原本觉得高不可攀的统计学，瞬间拉近了与我们的距离。而且，书中的图表绘制也非常精美，清晰地展现了数据的分布和趋势，让人一目了然。对于那些想要扎实掌握统计学基础，并能将其灵活运用于实际研究的读者来说，这本《基础统计学（四版）：观念与应用》绝对是不可多得的良师益友。它不仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的导师，引导我们一步步走入统计学的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读过的最令人振奋的学术著作之一。《基础统计学（四版）：观念与应用》的编辑和作者团队，在更新这个版本时，显然下了极大的功夫。我尤其对书中关于“实验设计”的章节印象深刻。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是详细讲解了如何设计一个有效的实验，包括随机化、对照组、样本量计算等关键要素。他通过一系列实际的例子，比如新药研发、教育干预效果评估等，生动地展示了不同实验设计方案的优劣，以及它们如何影响研究结论的可靠性。这对于我这个在进行一项小型研究项目的初学者来说，简直是及时雨。书中的数据分析部分，也更加贴近实际操作。作者在介绍各种统计方法时，都提供了详细的步骤说明，并且鼓励读者使用统计软件进行实践。他所使用的案例，都来源于最新的学术文献和现实生活中的数据，让读者能够感受到统计学在解决前沿问题中的重要作用。我个人非常欣赏书中关于“模型选择”和“模型诊断”的深入探讨。作者强调，一个好的统计模型，不仅仅是计算结果的准确，更重要的是模型的解释性和稳健性。他引导读者如何通过各种图表和统计量来评估模型的拟合程度，以及如何识别和处理潜在的模型问题。这本书的结构也非常清晰，每一章都围绕着一个核心统计概念展开，并且层层递进，逻辑严谨。作者的写作风格也十分严谨又不失风趣，阅读过程中常常能被作者的洞见所打动。对于任何想要深入理解统计学理论并将其应用于实际研究的读者，这本书都绝对是首选。

评分☆☆☆☆☆

我必须诚挚地推荐《基础统计学（四版）：观念与应用》这本书，它是我近年来阅读过的最出色的统计学教材之一。作者在书中展现了其深厚的学术功底和卓越的教学能力。他以一种非常精炼而又富有洞察力的方式，将复杂的统计概念娓娓道来。我尤其赞赏书中对“非参数统计”的介绍。在许多入门教材中，非参数统计往往是被忽略的，但本书却给予了足够的重视，并详细介绍了像 Wilcoxon 秩和检验、Kruskal-Wallis 检验等常用方法。作者解释了这些方法在数据不符合参数统计假设时的重要性，以及它们如何在实践中发挥作用。这对于我在进行一些实际研究时，处理各种类型的数据，提供了非常重要的补充。书中的“数据挖掘”和“机器学习”的初步介绍，也让我受益匪浅。作者将一些基础的统计概念巧妙地融入到这些新兴领域中，让我初步了解了统计学在这些前沿技术中的核心地位。他强调了统计学作为数据科学基石的重要性，这为我未来的学习方向提供了清晰的指引。此外，本书在“统计软件的实践操作”方面，也做得非常出色。作者提供的代码示例，都经过了精心设计和优化，能够帮助读者快速掌握统计软件的使用技巧。他对不同统计软件的优劣势进行了比较，也为读者提供了更明智的选择。总而言之，这本书不仅是一本优秀的统计学入门读物，更是一本能够引导读者深入探索数据科学领域的重要著作。它内容全面，讲解深入，实践性强，绝对是值得每一位对统计学感兴趣的读者拥有的。

评分☆☆☆☆☆

《基础统计学（四版）：观念与应用》这本书，可以说是解了我一个大大的燃眉之急。我在准备一次重要的学术报告时，需要用到一些统计分析，但之前的统计学基础实在太薄弱了。这本书，就像一位经验丰富的向导，带我穿越了统计学的迷宫。作者的叙述方式非常灵活，他能够根据不同的统计概念，采用不同的讲解策略。对于一些基础概念，他会用通俗易懂的比喻；对于一些稍显复杂的理论，他会循序渐进地推导，并提供大量的图表辅助理解。我尤其对书中关于“时间序列分析”的介绍印象深刻。作者并没有直接给出复杂的 ARIMA 模型，而是先从“趋势”、“季节性”和“随机性”等基本概念入手，然后逐步引入平稳性、自相关等概念，最终构建起完整的模型。这种由浅入深的讲解方式，让我这个“小白”也能够理解时间序列分析的核心思想。书中的“统计软件应用”部分，也提供了非常实用的指导。作者不仅介绍了 R 语言，还对 SPSS 等常用软件的使用进行了简要的说明，并提供了代码示例，这对于我这样需要快速上手进行数据分析的读者来说，非常宝贵。此外，本书对“统计决策理论”的介绍，也让我耳目一新。作者将统计学与决策科学相结合，展示了如何利用统计模型来评估不同决策方案的风险和收益。这对于我在工作中的决策制定，提供了非常有价值的参考。总而言之，这本书内容全面，讲解深入浅出，既有理论深度，又有实践指导，是学习统计学的必备利器。