研究所講重點【統計學考前衝刺30天】 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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考前30天的你有著怎樣的心情呢？忐忑不安?自我懷疑？念瞭一堆仍然覺得腦袋空空?還是想著要自我放逐，心中籌畫著明年再來的大計？

　　教瞭這許多年統計學之後，在最後的考前階段，最常見到兩種學生，其一，「熱鍋螞蟻型」，基本觀念與題型都還不熟，上課講義也還沒完整復習過一遍，急得像熱鍋上的螞蟻，看那坊間的統計學題庫書都是厚厚的一大本，時間緊迫，根本不可能做得完，心中隻能想著放棄統計算瞭!其二，「走火入魔型」，自認為基本題沒什麼大不瞭(其實基本觀念還是似懂非懂)，手中抱著考古題裏的艱澀難題，努力地鑽那牛角尖，卻放著投資報酬率較高的基本題不去管，殊不知那些個艱澀難題實在沒什麼參考價值，再齣現的機率也幾近於零。

　　這本書就是為這兩類同學所預備的，統計學要拿一些基本分數是再簡單不過的瞭，熱鍋螞蟻型的同學要知道，從0分到60分是相當容易達成的，你把時間投注在統計學的基本題型上，絕對有很高的報酬率;至於走火入魔型的同學，常常不愛聽老師的勸告，數年來的經驗告訴我，隻想著要埋首苦「算」的這種同學，下場都不太好，何不迴過頭來，先檢視自己基本題是不是都會瞭？是不是按計算機都不會有失誤?是不是如果整張考捲考齣60分的基本題，我一定可以在這個部分拿個50–55分?如果不是的話，張翔老師告訴你，去做那些個艱澀難題都是沒有意義的浪費時間!

　　同學們！醒醒吧！反覆加強基本觀念和基本題型，纔是考上研究所的唯一法門！！

　　這本書把統計學的15個章節，依內容細分齣小節，每個小節都先給一些基本觀念和公式的小小整理，讓同學迴憶一下課堂上所教的內容;而考題的部份，總共收錄瞭大約300題的統計學考題，全部都是最最基本的題型，隻要這些基本題型都弄懂，也都解得齣來瞭，想要考上一般的研究所，張翔老師嚮你保證，那是綽綽有餘的!(至於想要考上颱、政、清、交，考前30天是當然是不夠的啦！)
 

深入剖析現代數據科學的基石：統計推斷與應用實戰 本書導讀： 在這信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策和創新的核心動力。然而，僅僅擁有數據是遠遠不夠的，關鍵在於如何從中提取齣具有洞察力的知識，並將其轉化為可靠的行動指南。本書並非專注於短期應試技巧的衝刺手冊，而是緻力於構建一套全麵、紮實且高度實用的統計學理論和應用框架，為讀者在學術研究、商業分析乃至日常決策中，提供一套嚴謹的“數據讀心術”。 我們深知，統計學是一門既需要深厚理論基礎，又極其依賴實踐操作的學科。因此，全書結構經過精心設計，旨在平衡理論的嚴密性與應用的靈活性，確保讀者不僅“知其然”，更能“知其所以然”。 --- 第一部分：統計學基礎與描述性分析的深度重構（奠定基石） 本部分旨在為讀者打下堅不可摧的概率論和描述性統計基礎，這是後續所有復雜推斷的邏輯起點。 第一章：概率論的哲學與演算 我們將從概率論的公理化定義齣發，深入探討隨機變量的概念、離散型與連續型分布的本質區彆。重點剖析經典分布（如二項分布、泊鬆分布、指數分布）在現實世界中的模型契閤度與參數解釋。更進一步，我們將探討條件概率、貝葉斯定理的深層含義，揭示其在不確定性決策中的核心作用，而非僅僅將其視為一個公式。對於聯閤分布和邊緣分布，我們將通過高維數據的可視化案例，展示如何理解變量間的相互作用。 第二章：描述性統計的藝術與陷阱 數據的“畫像”是統計分析的第一步。本章超越瞭簡單的均值、中位數、標準差計算。我們詳細講解瞭如何選擇恰當的集中趨勢和離散程度度量指標，並強調瞭偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）對數據分布形態的決定性影響。在可視化方麵，我們將聚焦於如何利用箱綫圖（Box Plot）識彆異常值（Outliers）的策略，以及如何通過直方圖和核密度估計（KDE）準確捕捉數據分布的真實輪廓，警惕因單一指標帶來的誤導性結論。 --- 第二部分：統計推斷的核心邏輯（從樣本到總體） 本部分是統計學的靈魂所在，聚焦於如何利用有限的樣本信息，對無限的總體進行科學的推斷。 第三章：抽樣的科學與大數定律 理解抽樣的重要性至關重要。本章將係統闡述各種抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣等）的優劣及其對後續推斷有效性的影響。我們將用嚴謹的數學語言闡釋中心極限定理（CLT）的強大力量，解釋為何無論總體分布如何，大樣本的均值分布都會趨嚮於正態分布，這是所有參數估計的理論支柱。 第四章：參數估計的嚴謹性 本章深入探討點估計（Point Estimation）和區間估計（Interval Estimation）。對於點估計，我們將對比矩估計法（Method of Moments, MOM）和最大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的原理、效率和優缺點。在區間估計方麵，重點講解置信區間的構建邏輯、置信水平的真正含義，以及如何根據樣本量和總體方差已知/未知的情況，靈活運用Z分布和t分布構建可靠的估計區間。 第五章：假設檢驗的決策框架 假設檢驗是科學研究的核心工具。本章詳細拆解“原假設”與“備擇假設”的建立過程，重點剖析第一類錯誤（Type I Error, $alpha$）和第二類錯誤（Type II Error, $eta$）的權衡藝術。我們將係統介紹Z檢驗、t檢驗（單樣本、雙樣本、配對樣本）的適用條件和計算步驟，並深入探討p值（p-value）的準確解釋——它不是犯錯的概率，而是檢驗零假設下觀察到當前結果或更極端結果的概率。 --- 第三部分：高級推斷技術與模型構建（應對復雜數據） 在掌握基礎推斷後，本部分引導讀者進入更廣闊的數據建模領域，掌握處理多元關係和非正態數據的工具。 第六章：方差分析（ANOVA）的多因素比較 方差分析被視為t檢驗的推廣。本章詳細講解單因素ANOVA（One-Way ANOVA）如何檢驗三個或更多組均值是否存在顯著差異。更重要的是，我們將引入雙因素ANOVA（Two-Way ANOVA），重點探討因子間的“交互作用”（Interaction Effect）的檢驗與解釋，這對於理解復雜係統（如市場營銷、藥物試驗）中多因素的疊加效應至關重要。當ANOVA結果顯著時，如何運用事後檢驗（Post-hoc Tests，如Tukey HSD）進行兩兩比較，避免檢驗力損失。 第七章：綫性迴歸模型的精細化操作 綫性迴歸是數據分析的萬能工具，但其有效性高度依賴於對前提假設的檢驗。本章不僅涵蓋簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的最小二乘法（OLS）原理，更側重於迴歸診斷。我們將詳細討論殘差分析（Residual Analysis）以檢驗綫性、獨立性、同方差性和正態性的假設。此外，我們還會深入探討多重共綫性（Multicollinearity）的識彆（如使用方差膨脹因子VIF）及其對模型穩定性的影響，以及如何通過變量選擇技術（如逐步迴歸、Lasso/Ridge迴歸的原理介紹）優化模型結構。 第八章：非參數統計學的應用場景 當數據不滿足正態性或方差齊性等嚴格假設時，非參數方法是必要的補充。本章係統介紹非參數檢驗，如Mann-Whitney U檢驗（對應獨立樣本t檢驗）、Wilcoxon符號秩檢驗（對應配對樣本t檢驗）和Kruskal-Wallis H檢驗（對應單因素ANOVA）。我們將強調這些方法在處理小樣本、有序數據或存在極端異常值時的穩健性，並提供何時應優先選擇非參數方法的清晰決策路徑。 --- 第四部分：時間序列與生存分析的初步探索（特定領域模型） 本部分作為高階統計方法的入門，展示統計學如何應對特定結構的數據集，如隨時間變化的觀測值和事件發生時間。 第九章：時間序列數據的基本分解與建模 時間序列數據具有“相關性”這一特殊屬性。本章首先介紹時間序列的平穩性（Stationarity）概念及其檢驗方法（如ADF檢驗）。隨後，我們將介紹時間序列的經典分解模型（趨勢、季節性、隨機波動）。重點講解自迴歸（AR）、移動平均（MA）模型的概念，並引入ARIMA模型的構建流程，幫助讀者理解如何對具有時間依賴性的數據進行短期預測。 第十章：生存分析與事件發生時間統計 在醫學、可靠性工程和市場流失分析中，事件的“發生時間”至關重要。本章介紹生存分析的基本概念，如生存函數S(t)和風險函數h(t)。重點講解Kaplan-Meier方法用於估計生存概率，以及Log-Rank檢驗用於比較不同組間的生存麯綫差異。最後，引入Cox比例風險模型（Cox Proportional Hazards Model）的基本原理，演示如何評估協變量對風險率的影響，實現多因素生存預測。 --- 本書特色與學習目標： 本書的設計哲學在於“理論深度服務於應用廣度”。我們避免瞭大量冗餘的、僅為考試服務的公式堆砌，而是將重點放在對核心概念的透徹理解、對統計假設的嚴格遵守，以及對軟件輸齣結果的批判性解讀上。通過大量貼閤實際研究場景的案例分析和步驟演示，讀者將不僅掌握如何運行統計檢驗，更能理解檢驗背後的邏輯，從而在麵對真實、復雜的數據挑戰時，能夠做齣科學、可靠的統計決策。本書的目標是培養一位真正具備數據素養的研究者或分析師。

1 統計學概論Introdution to Statistics
1.1 統計學的架構

2 敘述統計學Descriptive Statistics
2.1 重要統計量數
2.2 統計圖錶與探測性資料分析

3 古典機率論Classical Probability Theory
3.1 重要古典機率定理、條件機率與獨立
3.2 全機率定理與貝氏定理

4 隨機變數Random Variables
4.1 隨機變數與機率函數
4.2 期望值、變異數、標準差、中位數、分位數與眾數
4.3 母體動差體係與動差生成函數
4.4 重要不等式

5 多元隨機變數Multivariate Random Variables
5.1 多元隨機變數之機率函數
5.2 多元隨機變數期望值、共變異數與相關係數
5.3 條件期望值、條件變異數與雙重期望值定理
5.4 隨機變數轉換

6 常用機率模型Common Families of Distribution
6.1 常用機率模型─成敗試驗族
6.2 常用機率模型─蔔瓦鬆分配與離散均勻分配
6.3 常用機率模型─均勻分配與Gamma族
6.4 常用機率模型─常態分配
6.5 常用多變數機率模型

7 抽樣方法與抽樣分配Sampling Methods and Sampling Distribution
7.1 抽樣方法與抽樣分配
7.2 母體常態分配下之抽樣分配
7.3 大樣本下之抽樣分配
7.4 順序統計量

8 點估計Point Estimation
8.1 最大概似法估計量與動差法估計量
8.2 評估點估計量之錶現

9 區間估計Interval Estimation
9.1 單一母體之區間估計
9.2 兩母體之區間估計
9.3 區間估計之樣本數問題

10 假說檢定Hypothesis Testing
10.1 單一母體之假說檢定
10.2 兩母體之假說檢定
10.3 假說檢定之進階問題

11 變異數分析The Analysis of Variance
11.1 一因子變異數分析完全隨機化設計
11.2 一因子變異數分析隨機區集化設計
11.3 單一信賴區間、聯立信賴區間與多重比較
11.4 多因子變異數分析

12 相關分析與綫性迴歸Correlation Analysis and Linear Regression
12.1 相關分析
12.2 簡單迴歸分析之基本課題
12.3 簡單迴歸分析之延伸課題
12.4 多元迴歸分析之基本課題
12.5 偏F檢定、偏判定係數與偏相關係數
12.6 多元迴歸分析之延伸課題

13 卡方檢定與適閤度檢定Chi-Squared and Goodness-of-fit Test
13.1 卡方適閤度檢定
13.2 卡方獨立性與齊一性檢定

14 無母數統計方法Nonparametric Methods
14.1 樣本等級相關分析
14.2 單一母體之無母數檢定方法
14.3 兩相依母體之無母數檢定方法
14.4 兩獨立母體之無母數檢定方法
14.5 多個獨立母體之無母數檢定方法
14.6 多個相依母體之無母數檢定方法
14.7 隨機性檢定

15 統計決策理論、時間序列與指數Other Important Topics in Statistics
15.1 統計決策理論
15.2 古典時間序列分析與指數

 

评分☆☆☆☆☆

這本書的設計理念非常棒，我一直想要一本能夠幫助我快速梳理統計學考研重點的書，這本書恰好滿足瞭我的需求。我之前學習統計學的時候，總是覺得知識點分散，很難形成一個完整的體係，尤其是那些容易混淆的概念，更是讓我頭疼。這本書的“30天衝刺”規劃，讓我覺得備考有瞭明確的目標和清晰的路綫圖。它並沒有堆砌大量的理論知識，而是精選瞭研究所統計學考試中最核心、最常考的那些內容，並且用非常精煉的語言進行講解。我特彆欣賞書中對一些關鍵概念的辨析，以及對一些重要公式的推導和應用場景的說明，這讓我對統計學有瞭更深刻的理解。而且，書中的例題和習題質量非常高，它們能夠很好地檢驗我是否真正掌握瞭當天的學習內容，而且很多題目都帶有詳細的解析，能夠幫助我鞏固解題思路。這本書讓我覺得，即使時間有限，也能夠高效地進行考前復習，並且充滿信心。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直就是統計學考研黨的福音！我備考已經有一段時間瞭，但是總覺得自己的知識體係不夠紮實，尤其是那些容易混淆的概念和需要反復練習的計算題，總是讓我頭疼不已。這本書的“30天衝刺”概念非常有吸引力，我一開始還擔心內容會不會太倉促，但實際翻閱後，我發現它的內容安排非常有智慧。它並沒有因為是衝刺階段就省略基礎，而是把重點放在瞭那些能夠快速提升得分的關鍵知識點上。我特彆喜歡它對一些經典統計模型和假設檢驗的講解，條理清晰，圖文並茂，讓那些抽象的概念變得直觀易懂。而且，它還非常貼心地附帶瞭大量的練習題，這些題目覆蓋瞭從基礎概念到綜閤應用的所有層次，而且很多題目都帶有詳細的解題步驟和思路分析，這一點對於我這種需要通過大量練習來鞏固知識的人來說，簡直是太重要瞭。書中的一些解題技巧和“小竅門”也讓我受益匪淺，讓我能夠更有效地解決問題。它就像一個經驗豐富的老師，知道考什麼，怎麼考，以及如何教你纔能最快掌握。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對統計學簡直是談“數”色變，各種公式、概念都讓我頭大。考研的統計學簡直就是我的一塊心病。偶然間在書店看到瞭這本書，被它的名字吸引瞭——《研究所講重點【統計學考前衝刺30天】》。我抱著試試看的心態把它買迴瞭傢。拿到書後，我翻看瞭目錄，發現它把原本龐雜的統計學知識點梳理得井井有條，而且清晰地規劃瞭30天的學習進度。這對於我這種缺乏自律性、容易迷失方嚮的考生來說，簡直是雪中送炭！我最喜歡的是它對每個知識點的講解都非常精煉，不會冗長，而是直擊核心。而且，書中的例子非常貼閤考研真題的風格，讓我能夠對考試難度和題型有更直觀的認識。更讓我驚喜的是，書中還包含瞭一些實用的解題技巧和方法，這些都是在課堂上很難學到的“乾貨”。我感覺，這本書就像一個經驗豐富的導師，知道如何引導我快速掌握統計學的精髓，並且在短時間內提高我的應試能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種“考前突擊型”選手準備的！我平時學習效率不高，總是習慣把重要的學習任務拖到最後。眼看研究所統計學考試就快到瞭，我纔開始著急。翻遍瞭市麵上各種教材和輔導書，都覺得要麼太厚重，要麼太零散。當我看到這本書的介紹時，立刻就被“30天”這個時間概念吸引瞭。買迴來之後，我發現這本書真的非常有價值。它不像傳統的教材那樣麵麵俱到，而是非常有針對性地選擇瞭研究所統計學考試中最核心、最常考的那些知識點，並且將它們濃縮成瞭一個30天的學習計劃。我尤其喜歡它對那些高頻考點和易錯點的梳理，作者的總結非常到位，能夠幫助我快速掌握關鍵信息，避免走彎路。而且，書中的例題和練習題都非常有代錶性，能夠很好地檢驗我是否掌握瞭當天的學習內容。最重要的是，這本書的語言風格非常親切，讀起來一點壓力都沒有，讓我能夠堅持下去。我感覺，有瞭這本書，我至少能把統計學分數提上去一個檔次。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的太及時瞭！我之前一直在為研究所的統計學考試發愁，感覺內容龐雜，不知道從何下手。偶然看到瞭這本書的介紹，抱著試試看的心態買瞭下來。拿到手後，我纔發現它簡直是為我量身定做的。封麵設計簡潔明瞭，一看就知道是主打考前衝刺的。打開目錄，瞬間就安心瞭許多，它把統計學最核心、最常考的知識點都梳理得一清二楚，而且按照一個30天的計劃來安排，讓我覺得很有條理，不再像之前那樣無頭蒼蠅亂撞。每一章的講解都直擊要害，理論知識點不多但精煉，更重要的是，它會強調哪些是重點，哪些是常考題型。我最喜歡的是它在每個知識點後麵都會配上一些精選的例題和解析，這些例題的難度和研究所考試的風格非常貼閤，解析也非常詳細，能夠幫助我理解解題思路和技巧，而不是死記硬背公式。而且，書中的語言風格也很平實易懂，即使是之前對統計學感到有些畏懼的我也能很快跟上節奏。總而言之，這本書為我指明瞭備考的方嚮，讓我感覺不再迷茫，充滿瞭信心。