統計學（四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高菲菲

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现代数据科学与应用统计学前沿探索 本书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系，特别侧重于现代数据科学背景下的统计学理论与应用。我们摒弃了传统统计学教材中过于侧重枯燥数学推导的倾向，转而强调统计思维的建立、核心概念的直观理解以及统计工具在真实世界问题解决中的实际效能。本书内容覆盖了从描述性统计的基石，到推断性统计的核心范畴，并对当今数据驱动决策所必需的回归分析、时间序列处理以及初步的机器学习统计基础进行了详尽阐述。 本书的结构设计充分考虑了不同背景读者的需求，既可作为大学本科高年级或研究生阶段统计学核心课程的教材，也可作为需要系统性提升数据分析技能的行业专业人士的参考手册。我们深信，统计学已不再仅仅是数理科学的一个分支，而是所有量化研究和数据驱动创新的语言。 第一部分：统计学的基石与数据画像 第一章：统计学导论与数据类型 本章首先界定了统计学的核心概念，明确其在科学研究、商业决策和社会科学中的地位。我们详细区分了不同的数据类型（如定性数据、定量数据、离散型与连续型），并探讨了抽样方法的重要性，如简单随机抽样、分层抽样和系统抽样。本章着重强调了数据质量和数据伦理在统计分析中的基础性作用。 第二章：数据的探索性分析（EDA） 探索性数据分析（EDA）是统计建模之前的关键步骤。本章深入讲解了如何使用图形化工具和数值总结来理解数据的分布、结构和潜在模式。内容包括： 集中趋势与离散程度的度量： 均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数间距（IQR）的计算及其适用场景。 分布的可视化： 频率分布表、直方图、茎叶图、箱线图（Box Plot）的绘制与解读，重点分析偏度和峰度。 关联性初探： 散点图的绘制与初步解读，协方差与皮尔逊相关系数的意义。 第三章：概率论基础与随机变量 统计推断建立在概率论之上。本章系统回顾了概率的基本定律（加法法则、乘法法则、贝叶斯定理），并重点介绍了离散型和连续型随机变量的概念。我们详细阐述了几个在实际应用中极其重要的概率分布： 离散分布： 二项分布（Binomial）、泊松分布（Poisson）。 连续分布： 均匀分布（Uniform）、指数分布（Exponential）。 正态分布（Normal Distribution）： 作为统计推断的基石，本章将详述正态分布的特性、标准化（Z-分数）及其在描述自然现象中的普遍性。 第二部分：统计推断的核心原理 第四章：抽样分布与中心极限定理 统计推断的魔法发生在此处。本章清晰地解释了抽样分布的概念，以及为什么它至关重要。核心内容是中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）的深刻内涵及其在处理非正态总体数据时的强大威力。此外，我们引入了T分布、卡方分布（Chi-Square）和F分布（F-Distribution），并解释了它们在不同推断场景中的具体用途。 第五章：参数估计：点估计与区间估计 本章聚焦于如何从样本信息推断总体参数。我们区分了点估计（如样本均值）和区间估计。区间估计部分将详细讲解： 置信区间（Confidence Intervals）的构建与解释： 针对总体均值、总体比例和总体方差的置信区间的计算方法。 估计量的性质： 无偏性、有效性和一致性。 大样本与小样本情况下的处理差异。 第六章：假设检验的逻辑框架 假设检验是统计推断的另一大支柱。本章系统地构建了假设检验的完整流程： 1. 建立原假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）。 2. 选择检验统计量与显著性水平（$alpha$）。 3. 计算P值（P-value）和确定临界值。 4. 做出决策：拒绝或不拒绝$H_0$。 本章详细讨论了第一类错误（$alpha$错误）和第二类错误（$eta$错误）及其相互权衡，并引入了统计功效（Power）的概念。 第七章：基于概率分布的假设检验 本章将理论框架应用于具体的检验方法： 均值的检验： Z检验和单样本/双样本T检验。 比例的检验： 单样本和双样本比例Z检验。 方差的检验： 使用卡方检验。 方差齐性检验： F检验在T检验前的应用。 第三部分：关系建模与多元分析 第八章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较 方差分析提供了一种系统比较三个或更多组均值的方法，其核心思想是通过比较组间方差和组内方差的比值来判断效应是否存在。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 详细讲解F统计量的构建和ANOVA表的解读。 多重比较： 在ANOVA拒绝$H_0$后，如何使用Tukey’s HSD等事后检验来确定具体哪些组之间存在差异。 双因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 引入交互作用（Interaction Effect）的概念及其在实验设计中的重要性。 第九章：简单线性回归分析 回归分析是统计学中应用最广泛的工具之一。本章聚焦于两个变量之间的线性关系建模。 最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）： 如何拟合最佳拟合直线($hat{Y} = b_0 + b_1X$)。 回归系数的解释、标准误和显著性检验。 模型拟合优度： 决定系数（$R^2$）的计算与解释。 残差分析： 检验线性回归模型的四个基本假设（线性性、独立性、同方差性和正态性）。 第十章：多元线性回归分析 在真实数据集中，结果变量通常受多个因素影响。本章将回归模型扩展到多元情境： 多元模型的构建与解释： 如何解释偏回归系数，控制其他变量影响后的效应。 多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理。 变量选择技术： 向前选择、向后剔除和逐步回归的原理。 模型诊断的扩展： 杠杆点（Leverage）和影响点（Influential Points）的检测。 第十一章：非参数统计方法 当数据不满足正态性、方差齐性等严格假设，或数据本质上是顺序数据时，非参数方法成为必要补充。本章介绍： 秩和检验： Mann-Whitney U检验（T检验的非参数对应）和Kruskal-Wallis检验（ANOVA的非参数对应）。 等级相关： Spearman等级相关系数。 第十二章：分类数据的分析：卡方检验 本章专门处理计数数据（Categorical Data）。 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）： 检验观察到的频数分布是否符合某一理论分布。 列联表分析（Contingency Tables）： 检验两个分类变量之间是否存在关联性，包括独立性检验和同质性检验。 第四部分：进阶主题与现代数据挑战 第十三章：时间序列数据的初步分析 本章引入了处理按时间顺序排列的数据的方法，强调时间序列数据的自相关性。 时间序列的分解： 趋势、季节性和随机波动。 平稳性概念。 自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的初步应用。 简单移动平均模型的概念介绍。 第十四章：统计与机器学习的交汇 本章将传统统计模型置于现代预测建模的视角下审视，强调两者之间强大的互补性。 模型泛化与过拟合： 偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）。 模型评估指标： 交叉验证（Cross-Validation）的原理。 逻辑回归（Logistic Regression）： 作为分类统计模型的基石，解释其概率输出的机制。 正则化方法的引入： 简要介绍岭回归（Ridge）和Lasso回归（Lasso）在解决多重共线性与特征选择中的统计优势。 全书的贯穿理念是：统计学是严谨的科学，但其应用必须是直观且富有洞察力的。 我们通过大量的真实案例和图表演示，确保读者不仅学会“如何计算”，更能理解“为什么这样做”以及“结果意味着什么”。

评分☆☆☆☆☆

說實話，這《統計學（四版）》的裝幀設計和紙質，是少數讓我感到「物有所值」的地方。在台灣出版的教科書中，很多都用那種薄到幾乎透明的紙張，一畫重點就透光，讓人非常惱火。這本書的紙張厚實，內頁的印刷清晰，即使用螢光筆畫了很多次，也不會暈墨或破損。這一點對於需要反覆翻閱和標註的讀者來說，絕對是加分的細節。儘管內容上我槽點滿滿，但至少在硬體方面，它給足了誠意。此外，我很喜歡它在某些章節開頭會提供一些「歷史背景」的簡介，雖然篇幅很短，但能讓人稍微了解這個統計概念是誰在什麼情境下發明的，這多少沖淡了一些公式推導的枯燥感。不過，整體而言，閱讀體驗還是偏向學術的嚴肅，缺乏一點點「人味」。我希望作者在下一版能多增加一些當代案例的分析，例如用真實的市場數據來進行假設檢定，而不總是那幾組從高中就開始出現的、假設數據完全符合常態分配的虛構數字。總結來說，它是一本「合格」但絕稱不上「卓越」的教科書，需要讀者自行補足大量的實務連結和批判性思考，才能真正將統計思維內化。

评分☆☆☆☆☆

我對這本《統計學（四版）》的觀感，非常兩極化。如果你是那種喜歡「由簡入繁」，按部就班，不喜歡太過花俏排版的傳統學習者，那它或許會讓你感到安心。作者的寫作風格非常嚴謹、保守，幾乎每一句話都像是經過深思熟慮才寫出來的，學術味道濃厚到有點讓人喘不過氣。我最常做的事，就是在讀到某個定義時，必須停下來，把前三章的內容全部回顧一遍，因為作者在後面的章節，常常會假定你已經完全內化了前面的所有基礎。這本書最讓我抓狂的是它的符號系統，一套行之有年的符號，雖然在學術界通用，但對於初學者來說，簡直就是一道無形的門檻。我花費的時間，有一半都在搞清楚 $sigma^2$ 和 $s^2$ 到底差在哪裡，以及什麼時候該用大寫 $P$，什麼時候要用小寫 $p$。當然，這或許是所有教科書的通病，但這本的處理方式尤其讓人覺得作者並沒有充分站在學生的角度去體諒學習的困難。它更像是一個學者的筆記集合，而非為傳授知識而設計的教學工具。我只能說，它提供了一個非常堅固的骨架，但後續的血肉和皮層，完全需要讀者自己去填充，過程相當辛苦。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這套《統計學（四版）》在台灣學術圈的普及度確實很高，無論是哪個系所，書架上幾乎都能瞥見它的蹤影。我當初選它，主要是因為身邊的同學都在用，想說這樣討論作業和讀書會時比較有共同語言。這本書的優點，坦白講，就是它的「穩定性」和「廣泛適用性」。它涵蓋的內容範圍非常廣，從描述統計到推論統計，從單變量到多變量，幾乎把大學部統計學該教的知識點都囊括進去了。對於只是想應付一般通識課程，或是需要一份標準參考書作為基礎訓練的讀者來說，它絕對是稱職的。我特別欣賞它在一些章節後面附帶的習題設計，雖然有些題目比較制式化，但它們確實有助於鞏固基礎公式的應用。然而，這本書最大的問題，就在於它的「時代感」稍微有點重了。在這個大數據分析已經成為顯學的年代，對於現代統計軟體（例如 R 或 Python）的操作示範，它給的篇幅少得可憐，很多時候你學完了理論，卻不知道怎麼實際在軟體上跑出來，這在現今的實務應用上是個很大的缺憾。總之，它更像是一本紮實的歷史文獻，告訴我們統計學是怎麼發展過來的，而不是一本引領未來趨勢的操作手冊。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（四版）》真是讓我在準備研究所考試時，頭痛指數直線飆升，但同時也覺得，如果沒有它，我可能連最基本的概念都抓不到。老實說，我從大學時代就對統計學有點敬而遠之，覺得那些公式跟假設檢定根本是外星文。但這次為了攻讀財經所，硬著頭皮買了這本號稱「經典」的教科書。拿到書的時候，那個厚度就先讓我倒吸一口氣，想說這哪是教科書，根本是磚頭吧！不過，翻開內頁後，發現它的排版還算清晰，圖表也比較豐富，這一點值得肯定。特別是對於像我這種零基礎的讀者來說，一開始的描述算是蠻生活化的，試圖用一些簡單的例子來解釋變異數、標準差這些抽象的東西。但老實說，當進入到進階的迴歸分析和時間序列那一塊時，作者的講解深度就明顯不夠了，很多證明過程都直接跳過，只留下結果讓你記。這對追求理解本質的學生來說，簡直是折磨。我常常需要在網路上找更多影片資源輔助，才能勉強把書上那些「下一步，我們顯而易見地得到...」的結論給搞懂。總體而言，它就像是一個入門級的嚮導，能帶你走過最基礎的路徑，但想走得遠、走得深，光靠這本可能還是得再找其他「武功秘笈」來搭配才行，否則只是囫圇吞棗，考試時遇到靈活的題目就只能乾瞪眼。

评分☆☆☆☆☆

從另一個角度來看，如果單純以台灣本地的考試標準來評斷，這本《統計學（四版）》的參考價值絕對是無庸置疑的。這套書的命題趨勢掌握得非常好，很多補習班的老師在講解歷屆試題時，都會不約而同地引用書中的例題和課後習題。這就形成了一種「指標性」的作用——大家都在考這本書的內容，所以你非讀不可。我記得有一次期中考，幾乎有七成的考題，影子都可以從書裡找到雛形。這說明了編者對於台灣教育體系的脈絡有著深刻的理解。然而，這也帶來了另一個問題，那就是「僵化」。因為大家都只讀這本書，所以考題的設計也就圍繞著書本的框架打轉，缺乏對統計學更宏觀、更前瞻性的思考引導。當我嘗試跳出這本書的框架，去思考如何應用在金融風險管理上時，我發現書中的工具顯得力不從心。它讓你精通於計算，卻不太引導你去思考「為什麼」要這樣計算，以及在現實世界中這個模型的限制是什麼。所以，如果你只是要應付台灣的升學體系，這本書是你的「保險單」；但如果你是想真正成為一個懂得用統計語言說話的人，那這本書的內涵深度可能需要你再往上提升好幾個層次。