研究所讲重点【统计学700题】（6版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书特色

　　◎题型最完整，解答最详尽，必考题全员收录一次到齐！
　　本书将全国各校各所硕士班统计学一科入学考试重要常考题型，分章、分类完整收录足足700题以上，考试重点一览无遗，解题步骤更堪称为坊间同类书籍中最为严谨、最清楚详尽的一本。

　　◎没有偏颇的题目，剔除艰涩的题型，着重统计观念的养成
　　本书选择的首要考量，以挑选有助于同学建立正确统计学观念的题目为主要方针，这通常也是研究所入学考试出题频率最高的题型，作者剔除了太过艰涩偏颇的题目，有助同学建立基本观念和熟悉基本题型，事实证明，这正是入学考试上榜的关键。

　　◎依据题型难易，加註四个难度等级，引导同学循序渐进掌握考情
　　本书引导同学循序渐进地掌握考情脉动，不但适合正在学习统计学的同学，做为印证老师课堂所授统计观念和定玊的练习题，更适合考生考前冲刺时，大量熟悉题型，以帮助加快解题速度之用。
 

好的，这是一份关于“研究所讲重点【统计学700题】（6版）”之外的其他统计学学习资料的详细简介，旨在提供与该书互补或不同视角的学习资源概述。 --- 深度解析与应用：面向研究生阶段的统计学进阶资源概览 本篇简介旨在为致力于深入理解和应用现代统计学理论的研究生群体，提供一系列高价值的学习资源导览。这些资源涵盖了从经典理论构建到前沿机器学习方法论的广泛领域，旨在拓宽学习者的视野，提升其实践分析能力，并为未来的学术研究或专业应用打下坚实的基础。 一、 理论基石与严谨推导：经典教材的再审视 对于任何严肃的统计学学习者而言，对基础理论的深刻理解是不可或缺的。以下推荐的资源侧重于建立严谨的数学框架和概率论基础，是理解高级主题的先决条件。 1. 概率论与数理统计基础强化（重点推荐：Wasserman, All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference / Casella & Berger, Statistical Inference） 这类教材的特点在于其高度的数学严谨性与逻辑连贯性。它们不仅仅罗列公式，而是着重于证明统计推断背后的基本原理——大数定律、中心极限定理、矩估计量（MOM）与极大似然估计（MLE）的性质（一致性、无偏性、渐近正态性）。 核心内容覆盖： 测度论基础的概率空间构建： 深入理解随机变量的严格定义，以及如何处理非标准概率空间下的问题。 统计推断的数学基础： 重点剖析点估计、区间估计的构建过程，以及假设检验（Neyman-Pearson 框架）的构建逻辑。对于充分性、完备性、无偏完备估计量的数学描述，提供了详尽的证明过程。 指数族分布的统一视角： 通过对常见分布（正态、泊松、伽马、二项式）的结构分析，理解它们为何同属于指数族，以及这种结构对后续的广义线性模型（GLM）有何意义。 2. 线性模型的深入剖析（重点推荐：Searle, Linear Models / James, Witten, Hastie, Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (ISLR) 的线性回归部分） 虽然许多入门书籍会介绍最小二乘法（OLS），但高级学习需要理解其在非独立同分布（NID）或异方差情境下的稳健性与最优性。 进阶关注点： GLS (广义最小二乘法)： 在协方差矩阵结构已知时，如何应用GLS获得比OLS更有效的估计。 方差分量分析与混合效应模型（Mixed Effects Models）： 对于具有嵌套结构或重复测量的复杂数据（如纵向数据），掌握如何使用方差分量法进行参数估计，以及如何正确设定随机效应和固定效应。 模型诊断与稳健性： 不仅仅是R方，更深入探究杠杆点、残差分析在高维情形下的局限性，以及如何使用Cook's Distance等工具进行深入诊断。 --- 二、 现代计算统计与机器学习的融合 随着大数据时代的到来，统计学与计算科学的交集日益紧密。以下资源关注于如何将理论转化为高效的算法实现，并处理高维、非线性问题。 1. 高维数据分析与正则化技术（重点推荐：Hastie, Tibshirani, Friedman, The Elements of Statistical Learning (ESL) / Zou & Hastie, Regularization and Variable Selection via the Elastic Net） 处理特征维度远超样本量（$p gg n$）的情况是现代统计学的核心挑战之一。 关键主题： 正则化方法的精细比较： 不仅停留在Lasso和Ridge的公式层面，更要理解它们在系数收缩路径上的差异（Lasso的稀疏性 vs. Ridge的等权重收缩）。 弹性网络（Elastic Net）的理论优势： 探讨其如何结合Lasso和Ridge的优点，特别是在处理高度相关的特征组时的表现。 维度约减的替代方案： 除了主成分分析（PCA），还需了解如Partial Least Squares (PLS) 等在预测导向下的降维技术。 2. 非参数与半参数方法论 当模型假设（如线性、正态性）无法成立时，非参数方法提供了灵活的替代方案。 核心算法解析： 核密度估计（KDE）与选择核函数： 如何根据数据的特性选择合适的核函数（如高斯核、Epanechnikov核）以及最优的平滑参数（带宽选择）。 局部回归（LOESS/LOWESS）： 理解其“局部拟合”的思想，以及如何通过权重函数实现非线性关系的估计，这对时间序列分析和非参数回归非常关键。 样条平滑（Splines）： 探讨立方样条（Cubic Splines）作为灵活的非线性拟合工具，及其在控制模型复杂性方面的优势。 --- 三、 贝叶斯统计学：从推断到计算 贝叶斯方法提供了一种完全不同的推断范式，尤其在信息融合、小样本推断和模型复杂性处理上具有独特优势。 1. 贝叶斯推断的基础与应用（重点推荐：Gelman et al., Bayesian Data Analysis (BDA)） 该领域的核心在于参数的后验分布的获取，以及MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的应用。 深度学习目标： 共轭先验与后验的解析解： 理解在何种情况下，可以通过解析方法直接计算后验分布，这对于构建教学案例或快速验证模型至关重要。 MCMC算法的掌握： 深入理解Metropolis-Hastings (MH) 算法、Gibbs Sampling的工作原理。更重要的是，掌握如何评估MCMC链的收敛性（如Gelman-Rubin 统计量）以及如何进行有效的采样。 层次模型（Hierarchical Models）： 学习如何利用贝叶斯框架处理具有多层结构的参数估计问题，例如在不同研究小组间“共享信息”以提高估计的稳定性。 --- 四、 时间序列与纵向数据分析 许多研究所项目涉及具有时间依赖性的数据，这要求采用专门的统计模型来处理序列相关性。 模型与方法论： 经典ARIMA模型的理论深度： 不仅是识别AR、MA阶数，更要理解平稳性、可逆性的数学条件，以及如何通过差分实现非平稳序列的转化。 状态空间模型（State Space Models）： 掌握卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在估计潜在线性系统状态中的应用，这在金融、工程和经济学中极为常见。 广义估计方程（GEE）与随机效应模型的比较： 在分析纵向或面板数据时，理解GEE如何通过“稳健标准误”在不精确指定协方差结构的情况下仍能提供一致的推断，以及随机效应模型在个体间异质性建模上的优势。 --- 综上所述，为研究生阶段的学习，应结合上述资源，构建一个从严谨的概率论基础出发，过渡到现代计算统计工具，并最终能灵活运用贝叶斯方法的综合知识体系。这些资源弥补了侧重于应试解题技巧的资料可能缺失的深度和广度。

作者简介

张翔／廖崇智 博士

　　学历
　　台北市立建国高级中学毕
　　中山大学生物科学系学士
　　政治大学经济学研究所硕士
　　台湾大学国际企业学研究所 (财务金融组) 博士
　　台湾大学工业工程学研究所硕士班 (在学)

　　经历
　　大硕研究所补习班教学经验 1998 年至今
　　(主授统计学、财务管理学、计量经济学)
　　CASIO 科学型计算机Master Trainer
　　台北商业大学财政税务系讲师
　　深圳市华星光电Technical Advisor
　　(参与统计制程管理、微量讯号分析、数据可视化等专案)

　　一个在补教业耕耘的教书匠，我的心愿是，让每个孩子都能重拾对学习的热情。
 

CH1统计学概论
重点1 统计学的架构

CH2叙述统计学
重点2 重点统计量数
重点3 统计图表与探测性资料分析

CH3古典机率论
重点4 重要古典机率定理、条件机率与独立
重点5 全机率定理与贝式定理

CH4随机变数
重点6 随机变数与机率函数
重点7 期望值、变异数、百分位数、中位数与众数
重点8 母体动差体系与动差生成函数
重点9 重要不等式

CH5多元随机变数
重点10 多元随机变数之机率函数
重点11 多元随机变数之期望值、变异数、共变异数与相关系数
重点12 多元随机变数之条件期望值、条件变异数与双重期望值定理
重点13 随机变数转换

CH6常用机率分配
重点14 常用离散机率分配：成败试验族
重点15 常用离散机率分配：Poisson与离散均匀分配
重点16 常用连续机率分配：均匀分配与Gamma族
重点17 常用连续机率分配：常态分配
重点18 常用多变数机率分配

CH7抽样分配
重点19 抽样方法与四大常用抽样分配
重点20 母体常态分配下之抽样分配
重点21 大样本下之抽样分配
重点22 顺序统计量

CH8点估计
重点23 最大概似法估计量与动差法估计量
重点24 评估点估计量之表现

CH9区间估计
重点25 单一母体之区间估计
重点26 两母体之区间估计
重点27 区间估计之样本数问题

CH10假说检定
重点28 单一母体之假说检定
重点29 两母体之假说检定
重点30 型一错误、型二错误、检定力函数与样本数问题

CH11变异数分析
重点31 一因子变异数分析完全随机化设计
重点32 一因子变异数分析随机区集化设计
重点33 单一信赖区间、联立信赖区间与多重比较
重点34 多因子变异数分析

CH12相关分析与线性回归
重点35 简单相关分析与线性回归分析之基本课题
重点36 简单线性回归分析之延伸课题
重点37 多元线性回归分析之基本课题
重点38 偏F检定、偏判定系数与偏相关系数
重点39 多元线性回归分析之延伸课题

CH13卡方检定与适合度检定
重点40 卡方适合度检定与母体适合度检定
重点41 卡方齐一性检定与独立性
重点42 其他适合度检定

CH14其他非母数统计方法
重点43 非母数统计方法

CH15决策分析、时间序列与指数
重点44 统计决策理论
重点45 古典时间序列分析与指数

附 表

 

评分☆☆☆☆☆

说实话，当初选择这本书，是被它的“700题”这个数字吸引的，想着能够通过大量的练习来巩固知识。但真正翻开之后，才发现它远不止于此。这本书的价值在于它对统计学重点内容的提炼和梳理，它就像一张地图，清晰地标出了统计学海洋中最核心、最关键的岛屿。我之前学习统计学时，总感觉知识点零散，难以形成体系，而这本书通过精选的题目，将那些分散的知识点串联起来，让我看到了它们之间的内在联系。每道题的解析都非常到位，不仅仅是给出答案，更重要的是解释了背后的逻辑和方法，这对于我这样需要理解式学习的人来说，简直是及时雨。我感觉，通过这本书的练习，我不仅能够熟练掌握解题技巧，更能真正理解统计学的思想和精髓，这对于我未来的学术研究和实际应用都将大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在为某个专业领域的进阶学习做准备的学生，我一直在寻找一本能够帮助我深入理解统计学核心概念并能实际运用的参考书。这本书《研究所讲重点【统计学700题】（6版）》正是这样一本令人欣喜的宝藏。它并非仅仅罗列了海量的题目，更重要的是，它系统地梳理了统计学中那些最值得关注的重点和难点。书中涉及的每一个概念，无论是统计推断的原理，还是各种分布的性质，都经过了作者的精心提炼和总结，使得原本庞杂的知识变得清晰明了。我特别看重它在例题选择上的独到之处，这些题目不仅仅是简单的计算练习，很多都蕴含着深刻的统计思想，能够帮助我触类旁通，举一反三。我预见这本书将成为我学术生涯中一个重要的里程碑，它不仅能提升我的理论功底，更能增强我解决实际统计问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是为那些想要在统计学领域深入挖掘的同学量身定做的。我最近刚拿到手，还没来得及完全啃透，但光是看目录和一些试读的部分，就已经能感受到它内容的深度和广度。它不是那种泛泛而谈的教材，而是直击要害，把那些最核心、最常考、也是最容易让人头疼的概念都一一列举出来，并且配以大量的例题来讲解。我尤其喜欢它对一些经典统计模型，比如回归分析、方差分析的细致阐述，甚至连一些进阶的假设检验方法也都有涉及。对于我这种准备考研或者考公的来说，这本书记载的题目绝对是提升解题技巧、巩固知识点的金矿。我能想象到，在未来的复习过程中，它将成为我案头的常备书，无数次地翻阅，对照着题目去理解那些抽象的公式和理论，直到它们真正内化为自己的知识体系。这种以题带点，以点促题的学习方式，对于打牢基础，应对考试中的各种刁钻题型，绝对是事半功倍的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对统计学一直心存敬畏但又跃跃欲试的学习者，而这本《研究所讲重点【统计学700题】（6版）》的出现，无疑是为我铺设了一条通往理解统计学殿堂的坦途。在翻阅它的过程中，我被其严谨的逻辑和清晰的条理深深吸引。它并没有一上来就堆砌晦涩难懂的理论，而是通过一个个精心设计的题目，引导读者逐步深入理解统计学的精髓。从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，从简单的概率分布到多样的统计模型，书中涵盖的知识点非常全面，而且每个知识点都配有相当数量的练习题。我尤其欣赏它对每道题解题思路的详细剖析，这不仅让我学会了如何解答，更重要的是让我理解了为何要这样解答，这对于培养我的独立思考能力至关重要。这本书更像是一位循循善诱的良师益友，它鼓励我去挑战那些看似棘手的统计问题，并在我遇到困难时，给予我最及时的指导和启发。

评分☆☆☆☆☆

我是一名统计学专业的初学者，对于这门学科既好奇又有些畏惧。在选择学习资料时，我非常慎重。《研究所讲重点【统计学700题】（6版）》这本书，可以说是我在浩瀚的统计学书籍海洋中淘到的瑰宝。它没有故弄玄虚，而是用最直接、最有效的方式，将统计学中那些最核心、最有价值的部分展现出来。书中的题目设计得非常有代表性，覆盖了统计学的主要分支，并且难度循序渐进，非常适合我这样的初学者逐步建立信心和掌握基本技能。我尤其喜欢它对一些易混淆概念的区分和解释，以及对一些经典统计方法的详细讲解。阅读这本书的过程，就像是跟着一位经验丰富的向导在统计学的丛林中探索，它帮我避开了许多不必要的弯路，让我能够更专注于真正重要的知识点。我确信，这本书将是我通往统计学世界的第一块坚实的基石。