研究所講重點【統計學700題】（6版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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本書特色

　　◎題型最完整，解答最詳盡，必考題全員收錄一次到齊！
　　本書將全國各校各所碩士班統計學一科入學考試重要常考題型，分章、分類完整收錄足足700題以上，考試重點一覽無遺，解題步驟更堪稱為坊間同類書籍中最為嚴謹、最清楚詳盡的一本。

　　◎沒有偏頗的題目，剔除艱澀的題型，著重統計觀念的養成
　　本書選擇的首要考量，以挑選有助於同學建立正確統計學觀念的題目為主要方針，這通常也是研究所入學考試齣題頻率最高的題型，作者剔除瞭太過艱澀偏頗的題目，有助同學建立基本觀念和熟悉基本題型，事實證明，這正是入學考試上榜的關鍵。

　　◎依據題型難易，加註四個難度等級，引導同學循序漸進掌握考情
　　本書引導同學循序漸進地掌握考情脈動，不但適閤正在學習統計學的同學，做為印證老師課堂所授統計觀念和定玊的練習題，更適閤考生考前衝刺時，大量熟悉題型，以幫助加快解題速度之用。
 

好的，這是一份關於“研究所講重點【統計學700題】（6版）”之外的其他統計學學習資料的詳細簡介，旨在提供與該書互補或不同視角的學習資源概述。 --- 深度解析與應用：麵嚮研究生階段的統計學進階資源概覽 本篇簡介旨在為緻力於深入理解和應用現代統計學理論的研究生群體，提供一係列高價值的學習資源導覽。這些資源涵蓋瞭從經典理論構建到前沿機器學習方法論的廣泛領域，旨在拓寬學習者的視野，提升其實踐分析能力，並為未來的學術研究或專業應用打下堅實的基礎。 一、 理論基石與嚴謹推導：經典教材的再審視 對於任何嚴肅的統計學學習者而言，對基礎理論的深刻理解是不可或缺的。以下推薦的資源側重於建立嚴謹的數學框架和概率論基礎，是理解高級主題的先決條件。 1. 概率論與數理統計基礎強化（重點推薦：Wasserman, All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference / Casella & Berger, Statistical Inference） 這類教材的特點在於其高度的數學嚴謹性與邏輯連貫性。它們不僅僅羅列公式，而是著重於證明統計推斷背後的基本原理——大數定律、中心極限定理、矩估計量（MOM）與極大似然估計（MLE）的性質（一緻性、無偏性、漸近正態性）。 核心內容覆蓋： 測度論基礎的概率空間構建： 深入理解隨機變量的嚴格定義，以及如何處理非標準概率空間下的問題。 統計推斷的數學基礎： 重點剖析點估計、區間估計的構建過程，以及假設檢驗（Neyman-Pearson 框架）的構建邏輯。對於充分性、完備性、無偏完備估計量的數學描述，提供瞭詳盡的證明過程。 指數族分布的統一視角： 通過對常見分布（正態、泊鬆、伽馬、二項式）的結構分析，理解它們為何同屬於指數族，以及這種結構對後續的廣義綫性模型（GLM）有何意義。 2. 綫性模型的深入剖析（重點推薦：Searle, Linear Models / James, Witten, Hastie, Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (ISLR) 的綫性迴歸部分） 雖然許多入門書籍會介紹最小二乘法（OLS），但高級學習需要理解其在非獨立同分布（NID）或異方差情境下的穩健性與最優性。 進階關注點： GLS (廣義最小二乘法)： 在協方差矩陣結構已知時，如何應用GLS獲得比OLS更有效的估計。 方差分量分析與混閤效應模型（Mixed Effects Models）： 對於具有嵌套結構或重復測量的復雜數據（如縱嚮數據），掌握如何使用方差分量法進行參數估計，以及如何正確設定隨機效應和固定效應。 模型診斷與穩健性： 不僅僅是R方，更深入探究杠杆點、殘差分析在高維情形下的局限性，以及如何使用Cook's Distance等工具進行深入診斷。 --- 二、 現代計算統計與機器學習的融閤 隨著大數據時代的到來，統計學與計算科學的交集日益緊密。以下資源關注於如何將理論轉化為高效的算法實現，並處理高維、非綫性問題。 1. 高維數據分析與正則化技術（重點推薦：Hastie, Tibshirani, Friedman, The Elements of Statistical Learning (ESL) / Zou & Hastie, Regularization and Variable Selection via the Elastic Net） 處理特徵維度遠超樣本量（$p gg n$）的情況是現代統計學的核心挑戰之一。 關鍵主題： 正則化方法的精細比較： 不僅停留在Lasso和Ridge的公式層麵，更要理解它們在係數收縮路徑上的差異（Lasso的稀疏性 vs. Ridge的等權重收縮）。 彈性網絡（Elastic Net）的理論優勢： 探討其如何結閤Lasso和Ridge的優點，特彆是在處理高度相關的特徵組時的錶現。 維度約減的替代方案： 除瞭主成分分析（PCA），還需瞭解如Partial Least Squares (PLS) 等在預測導嚮下的降維技術。 2. 非參數與半參數方法論 當模型假設（如綫性、正態性）無法成立時，非參數方法提供瞭靈活的替代方案。 核心算法解析： 核密度估計（KDE）與選擇核函數： 如何根據數據的特性選擇閤適的核函數（如高斯核、Epanechnikov核）以及最優的平滑參數（帶寬選擇）。 局部迴歸（LOESS/LOWESS）： 理解其“局部擬閤”的思想，以及如何通過權重函數實現非綫性關係的估計，這對時間序列分析和非參數迴歸非常關鍵。 樣條平滑（Splines）： 探討立方樣條（Cubic Splines）作為靈活的非綫性擬閤工具，及其在控製模型復雜性方麵的優勢。 --- 三、 貝葉斯統計學：從推斷到計算 貝葉斯方法提供瞭一種完全不同的推斷範式，尤其在信息融閤、小樣本推斷和模型復雜性處理上具有獨特優勢。 1. 貝葉斯推斷的基礎與應用（重點推薦：Gelman et al., Bayesian Data Analysis (BDA)） 該領域的核心在於參數的後驗分布的獲取，以及MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法的應用。 深度學習目標： 共軛先驗與後驗的解析解： 理解在何種情況下，可以通過解析方法直接計算後驗分布，這對於構建教學案例或快速驗證模型至關重要。 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，掌握如何評估MCMC鏈的收斂性（如Gelman-Rubin 統計量）以及如何進行有效的采樣。 層次模型（Hierarchical Models）： 學習如何利用貝葉斯框架處理具有多層結構的參數估計問題，例如在不同研究小組間“共享信息”以提高估計的穩定性。 --- 四、 時間序列與縱嚮數據分析 許多研究所項目涉及具有時間依賴性的數據，這要求采用專門的統計模型來處理序列相關性。 模型與方法論： 經典ARIMA模型的理論深度： 不僅是識彆AR、MA階數，更要理解平穩性、可逆性的數學條件，以及如何通過差分實現非平穩序列的轉化。 狀態空間模型（State Space Models）： 掌握卡爾曼濾波（Kalman Filtering）在估計潛在綫性係統狀態中的應用，這在金融、工程和經濟學中極為常見。 廣義估計方程（GEE）與隨機效應模型的比較： 在分析縱嚮或麵闆數據時，理解GEE如何通過“穩健標準誤”在不精確指定協方差結構的情況下仍能提供一緻的推斷，以及隨機效應模型在個體間異質性建模上的優勢。 --- 綜上所述，為研究生階段的學習，應結閤上述資源，構建一個從嚴謹的概率論基礎齣發，過渡到現代計算統計工具，並最終能靈活運用貝葉斯方法的綜閤知識體係。這些資源彌補瞭側重於應試解題技巧的資料可能缺失的深度和廣度。

作者簡介

張翔／廖崇智 博士

　　學曆
　　颱北市立建國高級中學畢
　　中山大學生物科學係學士
　　政治大學經濟學研究所碩士
　　颱灣大學國際企業學研究所 (財務金融組) 博士
　　颱灣大學工業工程學研究所碩士班 (在學)

　　經曆
　　大碩研究所補習班教學經驗 1998 年至今
　　(主授統計學、財務管理學、計量經濟學)
　　CASIO 科學型計算機Master Trainer
　　颱北商業大學財政稅務係講師
　　深圳市華星光電Technical Advisor
　　(參與統計製程管理、微量訊號分析、數據可視化等專案)

　　一個在補教業耕耘的教書匠，我的心願是，讓每個孩子都能重拾對學習的熱情。
 

CH1統計學概論
重點1 統計學的架構

CH2敘述統計學
重點2 重點統計量數
重點3 統計圖錶與探測性資料分析

CH3古典機率論
重點4 重要古典機率定理、條件機率與獨立
重點5 全機率定理與貝式定理

CH4隨機變數
重點6 隨機變數與機率函數
重點7 期望值、變異數、百分位數、中位數與眾數
重點8 母體動差體係與動差生成函數
重點9 重要不等式

CH5多元隨機變數
重點10 多元隨機變數之機率函數
重點11 多元隨機變數之期望值、變異數、共變異數與相關係數
重點12 多元隨機變數之條件期望值、條件變異數與雙重期望值定理
重點13 隨機變數轉換

CH6常用機率分配
重點14 常用離散機率分配：成敗試驗族
重點15 常用離散機率分配：Poisson與離散均勻分配
重點16 常用連續機率分配：均勻分配與Gamma族
重點17 常用連續機率分配：常態分配
重點18 常用多變數機率分配

CH7抽樣分配
重點19 抽樣方法與四大常用抽樣分配
重點20 母體常態分配下之抽樣分配
重點21 大樣本下之抽樣分配
重點22 順序統計量

CH8點估計
重點23 最大概似法估計量與動差法估計量
重點24 評估點估計量之錶現

CH9區間估計
重點25 單一母體之區間估計
重點26 兩母體之區間估計
重點27 區間估計之樣本數問題

CH10假說檢定
重點28 單一母體之假說檢定
重點29 兩母體之假說檢定
重點30 型一錯誤、型二錯誤、檢定力函數與樣本數問題

CH11變異數分析
重點31 一因子變異數分析完全隨機化設計
重點32 一因子變異數分析隨機區集化設計
重點33 單一信賴區間、聯立信賴區間與多重比較
重點34 多因子變異數分析

CH12相關分析與綫性迴歸
重點35 簡單相關分析與綫性迴歸分析之基本課題
重點36 簡單綫性迴歸分析之延伸課題
重點37 多元綫性迴歸分析之基本課題
重點38 偏F檢定、偏判定係數與偏相關係數
重點39 多元綫性迴歸分析之延伸課題

CH13卡方檢定與適閤度檢定
重點40 卡方適閤度檢定與母體適閤度檢定
重點41 卡方齊一性檢定與獨立性
重點42 其他適閤度檢定

CH14其他非母數統計方法
重點43 非母數統計方法

CH15決策分析、時間序列與指數
重點44 統計決策理論
重點45 古典時間序列分析與指數

附 錶

 

评分☆☆☆☆☆

我是一名統計學專業的初學者，對於這門學科既好奇又有些畏懼。在選擇學習資料時，我非常慎重。《研究所講重點【統計學700題】（6版）》這本書，可以說是我在浩瀚的統計學書籍海洋中淘到的瑰寶。它沒有故弄玄虛，而是用最直接、最有效的方式，將統計學中那些最核心、最有價值的部分展現齣來。書中的題目設計得非常有代錶性，覆蓋瞭統計學的主要分支，並且難度循序漸進，非常適閤我這樣的初學者逐步建立信心和掌握基本技能。我尤其喜歡它對一些易混淆概念的區分和解釋，以及對一些經典統計方法的詳細講解。閱讀這本書的過程，就像是跟著一位經驗豐富的嚮導在統計學的叢林中探索，它幫我避開瞭許多不必要的彎路，讓我能夠更專注於真正重要的知識點。我確信，這本書將是我通往統計學世界的第一塊堅實的基石。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對統計學一直心存敬畏但又躍躍欲試的學習者，而這本《研究所講重點【統計學700題】（6版）》的齣現，無疑是為我鋪設瞭一條通往理解統計學殿堂的坦途。在翻閱它的過程中，我被其嚴謹的邏輯和清晰的條理深深吸引。它並沒有一上來就堆砌晦澀難懂的理論，而是通過一個個精心設計的題目，引導讀者逐步深入理解統計學的精髓。從基礎的描述性統計到復雜的推斷性統計，從簡單的概率分布到多樣的統計模型，書中涵蓋的知識點非常全麵，而且每個知識點都配有相當數量的練習題。我尤其欣賞它對每道題解題思路的詳細剖析，這不僅讓我學會瞭如何解答，更重要的是讓我理解瞭為何要這樣解答，這對於培養我的獨立思考能力至關重要。這本書更像是一位循循善誘的良師益友，它鼓勵我去挑戰那些看似棘手的統計問題，並在我遇到睏難時，給予我最及時的指導和啓發。

评分☆☆☆☆☆

說實話，當初選擇這本書，是被它的“700題”這個數字吸引的，想著能夠通過大量的練習來鞏固知識。但真正翻開之後，纔發現它遠不止於此。這本書的價值在於它對統計學重點內容的提煉和梳理，它就像一張地圖，清晰地標齣瞭統計學海洋中最核心、最關鍵的島嶼。我之前學習統計學時，總感覺知識點零散，難以形成體係，而這本書通過精選的題目，將那些分散的知識點串聯起來，讓我看到瞭它們之間的內在聯係。每道題的解析都非常到位，不僅僅是給齣答案，更重要的是解釋瞭背後的邏輯和方法，這對於我這樣需要理解式學習的人來說，簡直是及時雨。我感覺，通過這本書的練習，我不僅能夠熟練掌握解題技巧，更能真正理解統計學的思想和精髓，這對於我未來的學術研究和實際應用都將大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

作為一名正在為某個專業領域的進階學習做準備的學生，我一直在尋找一本能夠幫助我深入理解統計學核心概念並能實際運用的參考書。這本書《研究所講重點【統計學700題】（6版）》正是這樣一本令人欣喜的寶藏。它並非僅僅羅列瞭海量的題目，更重要的是，它係統地梳理瞭統計學中那些最值得關注的重點和難點。書中涉及的每一個概念，無論是統計推斷的原理，還是各種分布的性質，都經過瞭作者的精心提煉和總結，使得原本龐雜的知識變得清晰明瞭。我特彆看重它在例題選擇上的獨到之處，這些題目不僅僅是簡單的計算練習，很多都蘊含著深刻的統計思想，能夠幫助我觸類旁通，舉一反三。我預見這本書將成為我學術生涯中一個重要的裏程碑，它不僅能提升我的理論功底，更能增強我解決實際統計問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是為那些想要在統計學領域深入挖掘的同學量身定做的。我最近剛拿到手，還沒來得及完全啃透，但光是看目錄和一些試讀的部分，就已經能感受到它內容的深度和廣度。它不是那種泛泛而談的教材，而是直擊要害，把那些最核心、最常考、也是最容易讓人頭疼的概念都一一列舉齣來，並且配以大量的例題來講解。我尤其喜歡它對一些經典統計模型，比如迴歸分析、方差分析的細緻闡述，甚至連一些進階的假設檢驗方法也都有涉及。對於我這種準備考研或者考公的來說，這本書記載的題目絕對是提升解題技巧、鞏固知識點的金礦。我能想象到，在未來的復習過程中，它將成為我案頭的常備書，無數次地翻閱，對照著題目去理解那些抽象的公式和理論，直到它們真正內化為自己的知識體係。這種以題帶點，以點促題的學習方式，對於打牢基礎，應對考試中的各種刁鑽題型，絕對是事半功倍的。