提纲挈领学统计(8版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书特意着重统计观念的说明，更强调定理背后「直觉」的诠释，力求内容翔实严谨，同时保有架构明确、脉络清晰的特色，让读者易于吸收并掌握统计学的要义。

　　本书第1章与第2章的内容，作者提供免费而完整的线上教学，读者可以利用下面的网址线上学习：http://www.shiangsir.tw(点选「统计入门」)
 

好的，这是一份不包含《提纲挈领学统计（8版）》内容的图书简介，旨在详细介绍另一本统计学书籍的特点和价值。 --- 书籍简介：洞悉数据背后的逻辑——《现代统计学方法与应用实践》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心动力。然而，冰冷的数据背后，蕴藏着深刻的规律与趋势，等待着我们去发现、理解和利用。本书《现代统计学方法与应用实践》正是为有志于掌握这一核心技能的读者量身打造的权威指南。它并非停留在枯燥的理论堆砌，而是力求在严谨的数理基础与生动的实际应用之间架起一座坚实的桥梁。 一、 结构精炼，逻辑清晰：构建现代统计思维的基石 本书采用模块化、递进式的结构设计，旨在帮助读者系统地建立现代统计学的完整知识体系。我们深知，统计学是一个由基础概念逐步深入到复杂模型的学科。因此，全书的编排遵循“理论铺垫—方法介绍—应用演示—批判性思考”的逻辑链条。 第一部分：统计学导论与描述性分析 开篇部分聚焦于统计学的基本概念、数据类型、抽样方法以及如何有效地描述数据。我们不仅介绍了均值、中位数、标准差等基础度量，更深入探讨了数据的可视化艺术——如何选择合适的图表（如直方图、箱线图、散点图）来揭示数据分布的特征和潜在的异常值。本部分强调“先看数据，再想模型”的实践原则，为后续的推断性统计奠定坚实的直观基础。 第二部分：概率论基础与统计推断的逻辑 统计推断是本书的核心。我们从概率论的精要入手，聚焦于与统计实践最紧密相关的概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布），而非陷入纯粹的数学推导。随后，我们详细阐述了中心极限定理、大数定律等关键理论，解释了为什么我们可以从样本推断总体。点估计与区间估计的介绍细致入微，确保读者理解置信区间的真实含义及其在不确定性评估中的作用。 第三部分：假设检验：科学决策的量化工具 假设检验是应用统计学的试金石。本书对各种常见的检验方法进行了深入浅出的讲解，包括单样本$t$检验、双样本$t$检验、方差分析（ANOVA）以及卡方检验。我们特别关注检验效能（Power）和P值的正确解读，旨在纠正业界和学术界普遍存在的对P值神化的误区，强调统计显著性与实际重要性之间的区别。针对不同数据结构，我们提供了选择恰当检验的流程图指南。 第四部分：线性模型与回归分析的精髓 回归分析是预测和解释关系的标准工具。本书将线性回归作为核心，系统地讲解了简单线性回归、多元线性回归，并专门开辟章节讨论回归中的关键问题：多重共线性、异方差性以及自相关性。我们不仅展示了如何拟合模型，更侧重于模型的诊断与选择，包括残差分析、变量选择方法（如逐步回归、信息准则AIC/BIC的权衡）。此外，广义线性模型（GLM）如逻辑回归和泊松回归的介绍，使读者能够处理非正态因变量的数据集。 第五部分：进阶主题与非参数方法 为了满足对复杂数据处理的需求，本书的最后部分涵盖了现代统计学中不可或缺的进阶主题。这包括方差分析的扩展（如重复测量ANOVA、协方差分析ANCOVA），以及时间序列数据的初步处理方法。更重要的是，本书收录了专门的章节介绍非参数统计方法（如秩和检验、Mann-Whitney U检验），这些方法在数据不满足正态性假设或存在严重异常值时，提供了稳健的替代方案。 二、 强调实践与软件应用：数据科学的实战演练 统计学如果不付诸实践，便只是一套空洞的公式。本书的核心优势在于其强大的实践导向性。我们摒弃了传统的纯理论叙述，而是紧密结合当前主流的数据分析软件环境。 本书的每一个方法讲解，都配有“实战案例解析”环节。我们采用了业界广泛使用的R语言和Python（Pandas/Statsmodels/Scikit-learn库）作为主要工具，提供了详细的、可复现的代码示例。读者可以清晰地看到，如何将教科书中的数学公式转化为软件中的具体命令，并如何解读软件输出结果中的每一项关键指标。 例如，在讲解多元回归时，我们不仅展示了如何运行`lm()`函数，更详细解析了ANOVA表、系数的$t$统计量、标准误、以及R方调整值（Adjusted $R^2$）的计算逻辑，确保读者不仅“会用”，更能“理解”软件背后的机制。 三、 批判性思维的培养：超越“套用公式” 在数据驱动的决策中，最大的陷阱往往是盲目套用模型。本书在每个章节的末尾都设置了“统计陷阱与伦理反思”栏目。 我们致力于培养读者的批判性思维，引导他们思考以下关键问题： 1. 因果关系 vs. 相关关系： 如何设计研究才能更接近因果推断？混杂因素（Confounding Factors）如何影响我们的结论？ 2. 模型的适用性： 我选择的模型是否真的适合我的数据结构？检验假设是否被满足？ 3. 结果的泛化能力： 样本是否具有代表性？结论能否推广到更广泛的人群或情境中？ 通过对这些问题的深入探讨，本书力求将读者从一个简单的“数据分析师”提升为具有深度洞察力的“量化思考者”。 目标读者 《现代统计学方法与应用实践》适用于： 理工科、经济学、管理学、社会科学等专业的高年级本科生和研究生。 科研人员与数据分析师，需要系统回顾或更新其统计学工具箱的专业人士。 对数据驱动决策感兴趣的商业决策者，希望建立扎实的统计学直觉，以便更好地评估分析报告的质量。 本书提供了一个全面、深入且高度实用的统计学学习路径，确保读者不仅掌握了工具，更能理解其背后的科学原理与应用边界。掌握了本书的内容，您就掌握了从复杂数据中提炼可靠知识的钥匙。

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。
 

1统计学概论IntroductiontoStatistics
1.1统计学是什么?
1.2变数的测量尺度与资料的种类

2叙述统计学DescriptiveStatistics
2.1次数分配
2.2中央趋势量数
2.3位置量数
2.4分散趋势量数
2.5其他量数与课题
2.6分配形状量数
2.7探测性资料分析

3古典机率论ClassicalProbabilityTheory
3.1基本概念与机率定义
3.2公设化机率定义
3.3条件机率与独立事件
3.4全机率定理与贝氏定理

4随机变数RandomVariables
4.1随机变数与机率函数
4.2期望值、变异数与标准差
4.3中位数、众数与分位数
4.4动差与动差生成函数
4.5不等式

5多元随机变数MultivariateRandomVariables
5.1多元随机变数之机率函数与期望值
5.2条件机率函数与独立随机变数
5.3条件期望值与条件变异数
5.4共变异数与相关系数
5.5随机变数之变数转换

6常用机率分配族CommonFamiliesofDistributions
6.1常用离散机率分配族
6.2常用连续机率分配族
6.3常用多变数机率分配族

7抽样方法与抽样分配SamplingMethodsandSamplingDistribution
7.1抽样调查
7.2抽样方法
7.3四大常用抽样分配
7.4常态母体下之抽样分配
7.5大样本之统计量性质
7.6顺序统计量

8点估计PointEstimation
8.1求导点估计量
8.2评估点估计量表现的准则

9区间估计IntervalEstimation
9.1区间估计概论
9.2单一母体之区间估计
9.3信赖区间的一些特殊课题
9.4两母体之区间估计
9.5样本数问题

10假说检定HypothesisTesting
10.1假说检定概论
10.2单一母体之假说检定
10.3假说检定的其他等价方法
10.4两母体之假说检定
10.5假说检定的进阶问题

11变异数分析TheAnalysisofVariance
11.1变异数分析概论
11.2一因子变异数分析完全随机化设计
11.3变异数分析之特殊课题
11.4一因子变异数分析随机区集化设计
11.5一因子变异数分析拉丁方格设计
11.6二因子变异数分析
11.7三因子变异数分析

12相关分析与线性回归CorrelationAnalysisandLinearRegression
12.1相关分析
12.2简单线性回归分析
12.3简单线性回归的特殊课题
12.4多元线性回归分析
12.5回归分析之进阶课题
12.6虚拟变数

13卡方检定与适合度检定Chi-SquaredandGoodness-of-fitTests
13.1单一母体多项分配之检定
13.2多个母体多项分配之检定
13.3列联表
13.4卡方检定的其他应用
13.4.1McNemar检定
13.5其他母体适合度检定

14其他非母数统计方法OtherNonparametricMethods
14.1非母数统计方法概论
14.2等级相关
14.3单一母体之非母数检定
14.4两相依母体之非母数检定
14.5两独立母体之非母数检定
14.6多个独立母体之非母数检定
14.7多个相依母体之非母数检定
14.8随机性检定

15统计决策理论、时间序列与指数OtherImportantTopicsinStatistics
15.1统计决策理论
15.2时间序列分析
15.3指数

A附表Tables
A.1 Standard Normal (Z) Distribution Table
A.2 Student’s t Distribution Table
A.3 Chi-squared (χ2) Distribution Table
A.4 Snedecor’s F Distribution Table (α= 0.10)
A.5 Snedecor’s F Distribution Table (α = 0.05)
A.6 Snedecor’s F Distribution Table (α= 0.025)
A.7 Snedecor’s F Distribution Table (α = 0.01)
 

评分☆☆☆☆☆

我是一名在市场研究领域工作多年的从业者，虽然工作中经常接触到数据，但对统计学原理的理解一直停留在比较基础的层面。这次为了提升自己的专业能力，选择了《提纲挈领学统计(8版)》。不得不说，这本书的深度和广度都超出了我的预期。它并没有仅仅停留在基础概念的讲解，而是深入探讨了许多更高级的主题，例如回归分析、假设检验的各种变体、方差分析等等。更令我惊喜的是，书中并没有回避这些略显复杂的统计技术，而是用一种非常清晰、有条理的方式进行了阐释，甚至还探讨了其背后的数学原理，但又不会让人感到过于晦涩。我特别欣赏书中在讨论统计方法时，反复强调其前提条件和适用范围，这对于我们在实际工作中避免误用统计工具至关重要。而且，书中对统计软件（虽然没有明确指出具体软件，但其讲解思路完全可以迁移）的应用也给出了很好的指导，让我知道如何将理论转化为实践。读完这本书，我感觉自己对数据分析的理解上升了一个台阶，对于如何设计实验、解读结果，有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是统计学入门的灯塔！我一直对统计学感到头疼，那些复杂的公式和概念总是让我望而却步。但当我翻开《提纲挈领学统计(8版)》时，一切都改变了。作者的讲解方式非常直观，不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是通过大量的实际案例来阐述概念。我尤其喜欢书中对不同统计方法的应用场景的详细描述，这让我能清晰地理解为什么以及何时使用某种方法。书中的图表和示意图也做得非常出色，它们极大地帮助我可视化抽象的概念，比如概率分布、置信区间等等。即使是没有多少统计学背景的读者，也能轻松跟上思路。而且，书中还提供了大量的练习题，并且附带了详细的解答，这让我可以反复练习，真正将知识内化。我常常会在学习完一个章节后，立刻去做相关的练习题，巩固理解。这本书让我对统计学从“畏惧”变成了“好奇”，甚至开始对数据分析产生了浓厚的兴趣。我强烈推荐给所有想要系统学习统计学，或者觉得统计学难以理解的朋友。它真的能让你事半功倍。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在准备统计学专业硕士考试的学生，对于核心教材中的一些概念和方法总是感到模糊不清。在老师的推荐下，我开始阅读《提纲挈领学统计(8版)》。这本书真的是我复习路上的“救星”！它将原本庞杂的统计学知识进行了高度概括和提炼，每个章节都直击核心要点，让我能够快速地把握关键概念。作者在讲解每一个统计方法时，都会清晰地列出其核心思想、计算步骤以及在实际应用中的注意事项。我特别喜欢书中对不同统计量之间的关系的梳理，这让我对整个统计学体系的认识更加清晰。书中的语言简洁明了，没有过多的学术术语，即使是初学者也能轻松理解。而且，它并非简单地罗列概念，而是通过逻辑清晰的阐述，帮助读者建立起对统计学知识的内在联系。我常常会在学习完一个重要的统计检验后，翻看书中的总结部分，立刻就能对这个检验的本质和应用场景有一个整体的把握。这本书极大地提高了我的复习效率，让我能在有限的时间内掌握最多的关键知识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学充满热情的研究生，我一直在寻找一本能够帮助我系统梳理统计学知识体系的书籍。《提纲挈领学统计(8版)》无疑是我的不二之选。这本书的结构设计非常合理，从最基本的描述性统计入手，然后逐步深入到推断性统计的各个方面，包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，不仅解释了统计方法的原理，还详细介绍了如何在实际研究中应用这些方法，并提供了大量的案例研究。这些案例涵盖了经济学、社会学、医学、工程学等多个领域，让我能够更直观地理解不同统计方法在各个学科中的应用价值。此外，书中还对一些常见的统计误区进行了辨析，这对于提高研究的严谨性非常有帮助。我尤其欣赏书中对统计模型构建的讲解，它教会我如何根据研究问题选择合适的模型，以及如何评估模型的优劣。这本书为我后续深入学习统计建模和机器学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《提纲挈领学统计(8版)》给我的感觉就像是给我的大脑做了一次“重塑”。我一直认为自己是个“数学白痴”，对任何涉及数字和公式的东西都本能地感到抗拒。所以，在购买这本书之前，我其实并没有抱太大的希望。然而，这本书彻底颠覆了我的刻板印象。作者的语言风格非常幽默风趣，将原本可能枯燥乏味的统计学知识，讲得像一个引人入胜的故事。他擅长用生活中的例子来类比，比如用抛硬币的概率来解释随机事件，用生病就医的概率来理解条件概率。这些生动的比喻让我瞬间茅塞顿开。书中的逻辑结构也设计得非常巧妙，层层递进，从最简单的概念开始，逐步引入更复杂的知识点，让我感觉自己是在一步步搭建知识体系，而不是被动地接受信息。即使遇到一些我之前完全不理解的统计概念，通过这本书的讲解，我也能慢慢理解其核心思想。这本书最大的价值在于，它让我克服了对统计学的恐惧，并且激发了我学习的兴趣。