统计学（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书以深入浅出的方式，对常用的统计方法及原理作基本的介绍，并借由例题的说明，引导读者了解统计方法的使用及公式的计算。

　　书中採用最为普遍且简单易学的EXCEL为主要软体工具，在用到EXCEL的章节中，皆附有操作步骤介绍，让读者熟练EXCEL的各种功能；另有一些统计方法需用到SPSS软体，本书亦附有操作步骤说明，借此让读者了解不同软体工具在统计学上的应用。

　　此外，各章末皆附有习题，并于书末附录中提供习题解答，读者可在研读完该章之后，透过习题检验学习成效，并多加练习，提升学习效果。

　　统计学与数学一样，都是需要多做练习的学科，本书兼具基础理论与延伸软体实作练习，使用本书学习统计学，定能让您事半功倍，成效卓着。

　　第四版以第三版为基础，将全书图文加以勘误更正，使本书更加完善。

 

统计学（第四版）图书简介 一部跨越理论与实践的严谨指南 本书旨在为读者提供一套全面、深入且极具操作性的统计学知识体系。从最基础的概率论概念到复杂的多元统计分析，我们力求构建一座坚实的桥梁，连接抽象的数学原理与现实世界中复杂数据的解读需求。本版内容经过精心修订与拓展，不仅保留了经典统计学的核心精髓，更紧密结合了当代数据科学和商业智能领域的前沿发展，确保读者所学知识的时效性与实用性。 核心结构与内容深度 本书内容组织逻辑清晰，层层递进，适合作为高等院校统计学、经济学、管理学、社会科学、工程学等专业本科生及研究生教材，亦是希望系统梳理统计学知识的专业人士的理想参考书。全书主要围绕以下几个核心模块展开： 第一部分：描述性统计与数据可视化 本部分是统计思维的基石。我们首先介绍了统计学的基本概念、数据类型（定性与定量）及其测量尺度。重点强调了如何将原始数据转化为有意义的信息。 数据整理与展示： 详细阐述了频数分布表、直方图、条形图、箱线图（Box Plot）等多种可视化工具的构建方法及其背后的统计学意义。箱线图的解读被赋予了更多的篇幅，用以直观展示数据的集中趋势、离散程度、偏度和异常值。 集中趋势与离散程度的度量： 深入探讨了均值、中位数、众数在不同数据分布下的适用性与局限性。对于离散程度的衡量，除了方差和标准差，还引入了变异系数（Coefficient of Variation），强调了相对离散程度的重要性。 探索性数据分析（EDA）的初步介绍： 这一章不仅仅是计算公式的堆砌，而是引导读者建立“先看数据，再做分析”的严谨习惯，关注数据的分布形态，为后续的推断性统计打下基础。 第二部分：概率论基础与抽样分布 统计推断的理论根基在于概率论。本部分着重于建立严密的概率模型，这是理解统计推断和假设检验的先决条件。 概率论基础： 集合论在概率中的应用、条件概率、独立性概念的严格定义。贝叶斯定理的详细推导和实际案例分析，展示了它在信息更新中的强大能力。 随机变量与分布： 详细区分了离散型和连续型随机变量。对离散型，着重分析了二项分布、泊松分布及其在计数问题中的应用。对连续型，高斯分布（正态分布）被置于核心地位，通过标准正态分布表（Z-table）的使用进行详尽讲解。此外，还介绍了均匀分布、指数分布等常见分布。 中心极限定理（CLT）的深度剖析： CLT是统计推断的灵魂。我们不仅阐述了其数学表述，更通过大量模拟和实例论证了其在实践中的普适性，解释了为何均值的抽样分布趋于正态。同时，对大数定律进行了区分和讨论。 第三部分：统计推断的核心——估计与检验 这是全书最具应用价值的部分，目标是让读者能够科学地从样本数据中对总体参数做出可靠的判断。 参数估计： 点估计： 介绍了矩估计法（Method of Moments）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的基本思想，并对比了它们的优缺点。 区间估计： 详细讲解了置信区间（Confidence Interval）的构建，包括总体方差已知和未知情况下的t分布、卡方分布（Chi-Square Distribution）和F分布的应用。对于区间估计的实际意义（如“95%的置信度意味着什么”），进行了严谨的辨析，避免常见的误解。 假设检验（Hypothesis Testing）： 基本框架： 严谨界定了原假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$），显著性水平（$alpha$）、P值（P-value）的计算与解释。重点强调了I类错误和II类错误的权衡。 常用检验： 针对单个总体均值、两个总体均值差的Z检验和t检验；总体比例的检验；方差的卡方检验。对检验效能（Power of a Test）的概念进行了引入。 第四部分：基于经典分布的推断 本部分将前述理论应用于具体的、具有特定分布特征的问题场景中。 方差分析（ANOVA）： 详细阐述了单因素和双因素方差分析的原理，重点剖析了F检验背后的逻辑——组间变异与组内变异的比值。我们强调了ANOVA的前提条件（正态性和方差齐性）的检验方法，以及事后多重比较（如Tukey's HSD）的应用。 卡方检验： 详尽介绍了卡方拟合优度检验和卡方独立性检验（列联表分析）。在独立性检验中，引入了费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）作为小样本的替代方案。 第五部分：回归分析与模型构建 回归分析是统计学在商业预测和科学建模中最核心的应用。本部分将重点放在线性模型上，但兼顾了广义线性模型的引子。 简单线性回归（Simple Linear Regression）： 最小二乘法（OLS）的推导，回归系数的统计意义，决定系数（$R^2$）的解释，以及残差分析的重要性。 多元线性回归（Multiple Linear Regression）： 引入了多重共线性、变量选择（逐步回归、前向选择等）的概念。对交互项（Interaction Terms）和虚拟变量（Dummy Variables）在模型中的应用进行了详尽的实战指导。 模型诊断： 强调了对OLS假设（残差的正态性、独立性、方差齐性）的检验，包括残差图谱的解读和异常点的识别，确保模型的可靠性。 贯穿全书的特点：强调实践与软件应用 本书的最大特色在于其对实践操作的重视。每章均包含大量的“案例精选”，这些案例来源于经济金融、市场调研、工程质量控制等真实场景。为了帮助读者掌握现代数据分析技能，我们特别在关键章节后附录中提供了使用主流统计软件（如R语言或Python库的指令片段）来复现和深化分析的指引。这确保了读者不仅“知道”如何计算，更“懂得”如何在专业软件环境中高效地完成统计分析任务。 目标读者群 本书内容广博而精深，无论是需要扎实理论基础的理工科学生，还是依赖数据驱动决策的商科专业人士，都能从中获得极大的助益。它致力于培养读者批判性的统计思维，使其在面对海量数据时，能够清晰、准确地提出问题、选择方法并解释结果。

作者简介

杨惠龄

　　学历：
　　国立清华大学 工业工程学系 博士
　　国立台湾师范大学 数学研究所 硕士
　　国立台湾师范大学 数学系 学士

　　现职：
　　弘光科技大学 教授
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Ch 01 绪论
1-1 什么是统计学
1-2 资料的取得
1-3 资料之性质
1-4 EXCEL与统计
习题

Ch 02 资料的整理
2-1 次数分配表的编制
2-2 相对及累积次数分配表的编制
2-3 统计图
2-4 EXCEL与统计图
习题

Ch 03 叙述统计
3-1 算术平均数(Mean)
3-2 中位数(Median)
3-3 众数(Mode)
3-4 全距(Range)
3-5 标准差(Standard Deviation)
3-6 变异系数(Coefficient of Variation)
3-7 偏态(Skewness)
3-8 峰度(Kurtosis)
3-9 相关系数(Coefficient of Correlation)
3-10 EXCEL与叙述统计
习题

Ch 04 机率分配
4-1 二项分配(Binomial Distribution)
4-2 卜瓦松分配(Poisson Distribution)
4-3 常态分配(Normal Distribution)
4-4 t分配(Student’s t Distribution)
4-5  分配(Chi-Square Distribution)
4-6 F分配(F Distribution)
习题

Ch 05 抽样分配
5-1 样本平均数的抽样分配
5-2 两样本平均数差的抽样分配
5-3 样本比例的抽样分配
5-4 两样本比例差的抽样分配
习题

Ch 06 区间估计
6-1 母体平均数 的区间估计
6-2 两母体平均数差 的区间估计
6-3 母体比例的区间估计
6-4 两母体比例差的区间估计
6-5 母体变异数 的区间估计
6-6 两母体变异数比 的区间估计
习题

Ch 07 假设检定-(I)
7-1 假设检定的意义
7-2 检定力与样本数
7-3 母体平均数的假设检定
7-4 成对观察值的假设检定
7-5 母体比例的假设检定
7-6 母体变异数的假设检定
7-7 EXCEL与假设检定
习题

Ch 08 假设检定-(II)
8-1 两母体变异数比的假设检定
8-2 两母体平均数差的假设检定
8-3 两母体比例差的假设检定
8-4 EXCEL与假设检定
习题

Ch 09 次数分析
9-1 适合度检定
9-2 独立性检定
9-3 SPSS与次数分析
习题

Ch 10 变异数分析
10-1 单因子变异数分析
10-2 二因子变异数分析
10-3 EXCEL与变异数分析
习题

Ch 11 回归分析
11-1 资料散佈图与相关系数
11-2 单变数线性回归模式
11-3 单变数线性回归模式的推论统计
11-4 新观察值的预测
11-5 残差分析
11-6 EXCEL与回归分析
习题

Ch 12 无母数统计方法
12-1 符号检定
12-2 威尔康森符号等级检定
12-3 曼惠特尼U检定
12-4 柯莫果夫－史迈诺夫检定
12-5 克拉斯卡－瓦立斯检定
12-6 中位数检定
12-7 傅立曼检定
12-8 连检定
12-9 SPSS与无母数统计
习题

附录一 统计表
附录二 习题解答

 

四版序

　　多数人一听到统计学，都觉得和数学一样很难，其实不然，虽然在统计学中有许多的数学公式，但若配合着统计软体来使用，不仅可解决 计算上的麻烦，亦可很快速的得知结果。

　　一般而言，多数的人都觉得学统计，只要会用电脑的统计软体，懂得操作就可以了，但往往用了之后，对于报表上所呈现的数字，却不知其涵义为何，该如何解释。如此，将使得之前所花的时间及人力都白白浪费，失去当初使用统计软体的目的。因此，要用统计方法有效的解决问题，了解事实的真相，以得到所需的研究目标，就不仅要对统计学的基本原理有相当的了解，还要对统计软体工具的性能有基本的认识，才能在面对不同的问题时，正确的使用统计方法，作出适当的分析。

　　有鑑于此，本书以深入浅出的方式，对常用的统计方法及原理作一基本的介绍，并借由例题的说明，来了解方法的使用及公式的计算。由于软体工具EXCEL的普遍化，本书便以EXCEL为辅助工具，借着其简单易用的功能，于可用到该软体工具的章节中，皆附有操作步骤之介绍，让读者认识该软体工具的功能；而有些统计方法，则需用到SPSS软体，本书亦附有操作步骤之说明，借此让读者了解不同软体工具的功能。

　　统计学与数学一样，都是需要多作练习的学科，因此，本书于各章之后皆附有习题，供读者练习，并于附录中提供习题解答，供读者参考，以提高学习上的成效。本次改版再次将全书图文勘误更正，使本书更加完善。希望读者能借由此书的学习，在统计学的学理上有一基本的认识，在统计方法的计算上及使用的时机有一初步的了解，并且能将所得的资料作适当的分析、整理，以得到所需的结果及达到学习的效果。
 
 

评分☆☆☆☆☆

對於有心深入研究統計學的讀者來說，這本《統計學（第四版）》提供了一個相當紮實的基礎。它在理論的講解上，既不過於簡化，也不會過於艱澀，能夠讓讀者在理解基本概念的同時，也逐漸建立起對統計學的深度認識。書中對於不同統計方法的應用場景，有非常詳盡的說明，像是迴歸分析、變異數分析等，都搭配了實際案例，讓讀者能夠清楚地看到這些方法在解決真實問題時的威力。我特別欣賞書中對於「數據的敘述性統計」和「推論性統計」之間的邏輯關聯性的闡釋，讓我知道如何從描述性的數據中，進一步進行推論和預測。這對於需要進行學術研究或是商業分析的讀者來說，是非常寶貴的指引。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對統計學的印象就是「數字」、「公式」、「複雜」。但這本《統計學（第四版）》徹底顛覆了我的想法。書中的內容編排非常人性化，從最基礎的數據概念開始，一步一步引導讀者進入統計的世界。我很喜歡書中使用的案例，都非常貼近生活，像是分析社群媒體上的互動數據、探討線上購物的消費行為等等，讓我感覺統計學並不是遙不可及的學問，而是就在我們身邊。書中的圖表和插圖也畫得非常精美，將複雜的概念視覺化，讓我在閱讀時不會感到枯燥乏味。更重要的是，書中強調的「統計思考」和「批判性思維」，讓我學會如何更理性地看待數據，不被表面的數字所迷惑，而是去探究數字背後的真相。這對於我日後在資訊爆炸的時代，做出更明智的判斷，非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對統計學的基礎並不是很牢固，一直以來都覺得它是一門很難掌握的學科。但這本《統計學（第四版）》真的給了我很大的改觀。它的文字風格非常友善，像是老師在耳邊細細講解一樣。書中對於每一個概念的介紹，都盡量用最淺顯易懂的方式來呈現，而且大量的圖表和視覺化的工具，讓我在學習過程中，能夠更容易理解複雜的統計圖形和分布。我特別喜歡書中提到的「統計思維」，它不僅僅是學習公式和方法，更重要的是培養一種理性、客觀的分析問題的態度。例如，在探討抽樣誤差時，作者用了很多生活化的例子，讓我們明白為什麼樣本不能完全代表母體，以及如何透過統計方法來估計誤差的範圍。這種貼近實際的教學方式，讓我感覺自己不再是被動的接受知識，而是主動地去探索和理解。

评分☆☆☆☆☆

第一次翻開這本《統計學（第四版）》，老實說，我對統計學一直有種敬畏感，總覺得那是一門充滿數字和複雜公式的學科，離我的生活有點遙遠。但這本書的編排方式，卻巧妙地化解了我的這種顧慮。從最基礎的概念開始，像是數據的蒐集、整理、呈現，都透過非常貼近日常生活的例子來闡述，例如分析消費者的購物習慣、探討不同地區的平均氣溫差異等等。作者並沒有直接丟出艱澀的理論，而是先建立起讀者對「為什麼要學統計學」的理解，以及統計學在生活中無所不在的應用。看到那些圖表和數據背後的真實故事，我開始覺得，統計學或許不像我想像中那麼冰冷，反而是一種理解世界、做出更明智決策的有力工具。書中穿插的案例研究，更是讓我驚豔，不只局限於學術理論，還涵蓋了行銷、金融、甚至體育等領域，展現了統計學的廣泛適用性，讓我對這門學科的潛力有了全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

作為一個曾經在統計學的迷宮裡跌跌撞撞的過來人，拿到這本《統計學（第四版）》時，我抱持著既期待又怕受傷害的心情。然而，書中對概念的解釋深度，以及循序漸進的教學方式，卻讓我眼前一亮。它不像坊間許多教科書那樣，將重點放在繁複的數學推導，而是更著重於統計學的邏輯思維和實際應用。例如，在介紹假設檢定時，作者並沒有直接給出公式，而是先從生活中遇到的各種「判斷」情境出發，逐步引導讀者理解假設檢定的基本原理。書中大量的圖解和範例，更是功不可沒，讓抽象的統計概念變得具體可感。我尤其喜歡書中對於「數據解釋」的強調，提醒我們不能只會計算，更重要的是理解計算結果背後的意義，以及潛在的限制。這對於我日後在閱讀研究報告或分析數據時，非常有幫助，讓我不再只是被數字淹沒，而是能更清晰地解讀其內涵。