統計學（四版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

高菲菲

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 抽樣調查
• 實驗設計
• 數據分析
• 統計方法
• 四版
• 高等教育

現代數據科學與應用統計學前沿探索 本書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的統計學知識體係，特彆側重於現代數據科學背景下的統計學理論與應用。我們摒棄瞭傳統統計學教材中過於側重枯燥數學推導的傾嚮，轉而強調統計思維的建立、核心概念的直觀理解以及統計工具在真實世界問題解決中的實際效能。本書內容覆蓋瞭從描述性統計的基石，到推斷性統計的核心範疇，並對當今數據驅動決策所必需的迴歸分析、時間序列處理以及初步的機器學習統計基礎進行瞭詳盡闡述。 本書的結構設計充分考慮瞭不同背景讀者的需求，既可作為大學本科高年級或研究生階段統計學核心課程的教材，也可作為需要係統性提升數據分析技能的行業專業人士的參考手冊。我們深信，統計學已不再僅僅是數理科學的一個分支，而是所有量化研究和數據驅動創新的語言。 第一部分：統計學的基石與數據畫像 第一章：統計學導論與數據類型 本章首先界定瞭統計學的核心概念，明確其在科學研究、商業決策和社會科學中的地位。我們詳細區分瞭不同的數據類型（如定性數據、定量數據、離散型與連續型），並探討瞭抽樣方法的重要性，如簡單隨機抽樣、分層抽樣和係統抽樣。本章著重強調瞭數據質量和數據倫理在統計分析中的基礎性作用。 第二章：數據的探索性分析（EDA） 探索性數據分析（EDA）是統計建模之前的關鍵步驟。本章深入講解瞭如何使用圖形化工具和數值總結來理解數據的分布、結構和潛在模式。內容包括： 集中趨勢與離散程度的度量： 均值、中位數、眾數、方差、標準差、四分位數間距（IQR）的計算及其適用場景。 分布的可視化： 頻率分布錶、直方圖、莖葉圖、箱綫圖（Box Plot）的繪製與解讀，重點分析偏度和峰度。 關聯性初探： 散點圖的繪製與初步解讀，協方差與皮爾遜相關係數的意義。 第三章：概率論基礎與隨機變量 統計推斷建立在概率論之上。本章係統迴顧瞭概率的基本定律（加法法則、乘法法則、貝葉斯定理），並重點介紹瞭離散型和連續型隨機變量的概念。我們詳細闡述瞭幾個在實際應用中極其重要的概率分布： 離散分布： 二項分布（Binomial）、泊鬆分布（Poisson）。 連續分布： 均勻分布（Uniform）、指數分布（Exponential）。 正態分布（Normal Distribution）： 作為統計推斷的基石，本章將詳述正態分布的特性、標準化（Z-分數）及其在描述自然現象中的普遍性。 第二部分：統計推斷的核心原理 第四章：抽樣分布與中心極限定理 統計推斷的魔法發生在此處。本章清晰地解釋瞭抽樣分布的概念，以及為什麼它至關重要。核心內容是中心極限定理（Central Limit Theorem, CLT）的深刻內涵及其在處理非正態總體數據時的強大威力。此外，我們引入瞭T分布、卡方分布（Chi-Square）和F分布（F-Distribution），並解釋瞭它們在不同推斷場景中的具體用途。 第五章：參數估計：點估計與區間估計 本章聚焦於如何從樣本信息推斷總體參數。我們區分瞭點估計（如樣本均值）和區間估計。區間估計部分將詳細講解： 置信區間（Confidence Intervals）的構建與解釋： 針對總體均值、總體比例和總體方差的置信區間的計算方法。 估計量的性質： 無偏性、有效性和一緻性。 大樣本與小樣本情況下的處理差異。 第六章：假設檢驗的邏輯框架 假設檢驗是統計推斷的另一大支柱。本章係統地構建瞭假設檢驗的完整流程： 1. 建立原假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$）。 2. 選擇檢驗統計量與顯著性水平（$alpha$）。 3. 計算P值（P-value）和確定臨界值。 4. 做齣決策：拒絕或不拒絕$H_0$。 本章詳細討論瞭第一類錯誤（$alpha$錯誤）和第二類錯誤（$eta$錯誤）及其相互權衡，並引入瞭統計功效（Power）的概念。 第七章：基於概率分布的假設檢驗 本章將理論框架應用於具體的檢驗方法： 均值的檢驗： Z檢驗和單樣本/雙樣本T檢驗。 比例的檢驗： 單樣本和雙樣本比例Z檢驗。 方差的檢驗： 使用卡方檢驗。 方差齊性檢驗： F檢驗在T檢驗前的應用。 第三部分：關係建模與多元分析 第八章：方差分析（ANOVA）：多組均值比較 方差分析提供瞭一種係統比較三個或更多組均值的方法，其核心思想是通過比較組間方差和組內方差的比值來判斷效應是否存在。 單因素方差分析（One-Way ANOVA）： 詳細講解F統計量的構建和ANOVA錶的解讀。 多重比較： 在ANOVA拒絕$H_0$後，如何使用Tukey’s HSD等事後檢驗來確定具體哪些組之間存在差異。 雙因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 引入交互作用（Interaction Effect）的概念及其在實驗設計中的重要性。 第九章：簡單綫性迴歸分析 迴歸分析是統計學中應用最廣泛的工具之一。本章聚焦於兩個變量之間的綫性關係建模。 最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）： 如何擬閤最佳擬閤直綫($hat{Y} = b_0 + b_1X$)。 迴歸係數的解釋、標準誤和顯著性檢驗。 模型擬閤優度： 決定係數（$R^2$）的計算與解釋。 殘差分析： 檢驗綫性迴歸模型的四個基本假設（綫性性、獨立性、同方差性和正態性）。 第十章：多元綫性迴歸分析 在真實數據集中，結果變量通常受多個因素影響。本章將迴歸模型擴展到多元情境： 多元模型的構建與解釋： 如何解釋偏迴歸係數，控製其他變量影響後的效應。 多重共綫性（Multicollinearity）的識彆與處理。 變量選擇技術： 嚮前選擇、嚮後剔除和逐步迴歸的原理。 模型診斷的擴展： 杠杆點（Leverage）和影響點（Influential Points）的檢測。 第十一章：非參數統計方法 當數據不滿足正態性、方差齊性等嚴格假設，或數據本質上是順序數據時，非參數方法成為必要補充。本章介紹： 秩和檢驗： Mann-Whitney U檢驗（T檢驗的非參數對應）和Kruskal-Wallis檢驗（ANOVA的非參數對應）。 等級相關： Spearman等級相關係數。 第十二章：分類數據的分析：卡方檢驗 本章專門處理計數數據（Categorical Data）。 擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）： 檢驗觀察到的頻數分布是否符閤某一理論分布。 列聯錶分析（Contingency Tables）： 檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性，包括獨立性檢驗和同質性檢驗。 第四部分：進階主題與現代數據挑戰 第十三章：時間序列數據的初步分析 本章引入瞭處理按時間順序排列的數據的方法，強調時間序列數據的自相關性。 時間序列的分解： 趨勢、季節性和隨機波動。 平穩性概念。 自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的初步應用。 簡單移動平均模型的概念介紹。 第十四章：統計與機器學習的交匯 本章將傳統統計模型置於現代預測建模的視角下審視，強調兩者之間強大的互補性。 模型泛化與過擬閤： 偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）。 模型評估指標： 交叉驗證（Cross-Validation）的原理。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 作為分類統計模型的基石，解釋其概率輸齣的機製。 正則化方法的引入： 簡要介紹嶺迴歸（Ridge）和Lasso迴歸（Lasso）在解決多重共綫性與特徵選擇中的統計優勢。 全書的貫穿理念是：統計學是嚴謹的科學，但其應用必須是直觀且富有洞察力的。 我們通過大量的真實案例和圖錶演示，確保讀者不僅學會“如何計算”，更能理解“為什麼這樣做”以及“結果意味著什麼”。

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。但這次為瞭攻讀財經所，硬著頭皮買瞭這本號稱「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，圖錶也比較豐富，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瞭，很多證明過程都直接跳過，隻留下結果讓你記。這對追求理解本質的學生來說，簡直是摺磨。我常常需要在網路上找更多影片資源輔助，纔能勉強把書上那些「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」來搭配纔行，否則隻是囫圇吞棗，考試時遇到靈活的題目就隻能乾瞪眼。

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。在颱灣齣版的教科書中，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，即使用螢光筆畫瞭很多次，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，但至少在硬體方麵，它給足瞭誠意。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，但能讓人稍微瞭解這個統計概念是誰在什麼情境下發明的，這多少沖淡瞭一些公式推導的枯燥感。不過，整體而言，閱讀體驗還是偏嚮學術的嚴肅，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齣現的、假設數據完全符閤常態分配的虛構數字。總結來說，它是一本「閤格」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，纔能真正將統計思維內化。

评分☆☆☆☆☆

從另一個角度來看，如果單純以颱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。這就形成瞭一種「指標性」的作用——大傢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。這說明瞭編者對於颱灣教育體係的脈絡有著深刻的理解。然而，這也帶來瞭另一個問題，那就是「僵化」。因為大傢都隻讀這本書，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。當我嘗試跳齣這本書的框架，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製是什麼。所以，如果你隻是要應付颱灣的升學體係，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。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這套《統計學（四版）》在颱灣學術圈的普及度確實很高，無論是哪個係所，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瞭。對於隻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麵附帶的習題設計，雖然有些題目比較製式化，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」稍微有點重瞭。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，很多時候你學完瞭理論，卻不知道怎麼實際在軟體上跑齣來，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☆☆☆☆☆

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纔寫齣來的，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迴顧一遍，因為作者在後麵的章節，常常會假定你已經完全內化瞭前麵的所有基礎。這本書最讓我抓狂的是它的符號係統，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睏難。它更像是一個學者的筆記集閤，而非為傳授知識而設計的教學工具。我隻能說，它提供瞭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。