統計就是要這樣跑(第五版) (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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張芳全

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《統計學原理與應用：理論、方法與實務解析（第三版）》 作者： 張志明、李文華、陳美玲 出版社： 現代學術出版社 出版日期： 2024年10月 --- 內容簡介 《統計學原理與應用：理論、方法與實務解析（第三版）》是一本專為初學者設計，同時兼顧進階應用需求的統計學教科書。本書旨在全面、系統地介紹統計學的核心概念、分析方法與實際應用，幫助讀者建立紮實的理論基礎，並熟練掌握數據分析的實務技能。本版在延續前兩版清晰邏輯和豐富案例的基礎上，緊密結合當前數據科學與決策分析的趨勢，對內容進行了全面修訂與擴充。 本書的核心教學理念是「理論與實務並重，直觀理解與嚴謹推導相結合」。我們深知，統計學不僅是一門數學學科，更是一種思維方式。因此，全書在講解複雜公式和定理時，特別強調其背後的邏輯和應用情境，確保讀者能夠真正理解「為什麼」要使用某種方法，而不僅僅是「如何」計算。 第一部分：描述性統計與數據基礎 本書的開篇部分著重於為讀者打下堅實的數據基礎。我們首先探討了統計學的本質、數據的類型（定性、定量、類別、順序等）以及數據收集的常見方法，如抽樣調查與實驗設計的基本原則。 重點章節： 1. 數據的語言與視覺化： 詳細介紹了集中趨勢（平均數、中位數、眾數）和離散程度（標準差、變異數、四分位距）的計算與解釋。更重要的是，本部分引入了現代數據視覺化的重要性，涵蓋直方圖、箱形圖、散佈圖等工具，強調如何透過圖形初步洞察數據分佈特徵和潛在關係。 2. 機率論基礎： 統計推論的基石。本章內容從古典機率、條件機率、到獨立事件的定義，詳盡闡述了貝葉斯定理（Bayes' Theorem）的直觀理解與應用，為後續的機率分佈學習做好鋪墊。 第二部分：機率分佈與抽樣理論 本部分深入探討了隨機變數的概念及其常見的分佈模型，這是連接描述性統計與推論統計的關鍵橋樑。 重點章節： 3. 重要的機率分佈： 系統介紹了離散型分佈（如二項分佈、卜瓦松分佈）和連續型分佈（如均勻分佈、指數分佈）。特別地，我們花費大量篇幅，以圖形和實際案例，闡釋了常態分佈（Normal Distribution）的極端重要性，包括如何使用Z分數進行標準化。 4. 抽樣分佈與中央極限定理（CLT）： 這是統計推論的靈魂所在。本章強調中央極限定理的實際意義，即樣本平均數的分佈趨近於常態分佈的強大能力。我們透過模擬實驗展示了不同樣本大小對抽樣分佈形狀的影響，並詳細解釋了標準誤（Standard Error）的概念。 第三部分：統計推論的核心技術 統計推論是本書的核心，旨在教導讀者如何從樣本數據推斷母體特徵。本部分覆蓋了推論統計的兩大支柱：估計與檢定。 重點章節： 5. 信賴區間的建構與解讀： 區別於點估計，本章著重於區間估計。詳細介紹了針對母體平均數（不論母體標準差是否已知）、母體比例的信賴區間計算方法，並特別強調了信賴水準（Confidence Level）的正確解讀，避免常見的誤解。 6. 單樣本與雙樣本的假設檢定（Hypothesis Testing）： 這是應用最廣泛的部分。我們採用「五步法」清晰地引導讀者完成假設檢定的全過程：建立虛無假設與對立假設、選擇顯著水準、計算檢定統計量、確定P值、以及做出決策與結論。涵蓋了t檢定（單樣本、獨立樣本、配對樣本）和Z檢定。 7. 類別資料的分析： 專門處理非數值數據的分析。深入探討了卡方檢定（Chi-Square Test），包括適合度檢定和獨立性檢定，並輔以詳盡的列聯表（Contingency Table）分析範例。 第四部分：變異數分析與迴歸模型 隨著數據關係複雜化，分析多變量關係成為必然。《統計學原理與應用（第三版）》在此部分提供紮實的線性模型基礎。 重點章節： 8. 變異數分析（ANOVA）： 詳細講解了單因子ANOVA（One-Way ANOVA）和雙因子ANOVA（Two-Way ANOVA）的原理，著重於F檢定的意義，即比較組間差異與組內誤差的相對大小。我們亦討論了事後檢定（Post-Hoc Tests）的重要性。 9. 簡單線性迴歸： 這是預測建模的起點。本章不僅教授最小平方法（OLS）的計算，更著重於迴歸模型的診斷。內容涵蓋了決定係數（R²）的解釋、殘差分析（Residual Analysis）的重要性，以及如何進行迴歸係數的假設檢定。 10. 多重線性迴歸（Multiple Linear Regression）： 進入更貼近實際問題的模型。本章探討了如何納入多個預測變數、處理共線性（Multicollinearity）問題，以及如何進行模型選擇和變數篩選的基礎策略。 第五部分：非參數方法與進階議題 為擴展讀者的工具箱，本書最後納入了對傳統參數假設有較少限制的方法，以及對當前數據環境至關重要的專題。 重點章節： 11. 非參數統計方法： 當數據不滿足常態性或變異數齊性假設時，本章介紹了曼-惠特尼U檢定（Mann-Whitney U Test）、Kruskal-Wallis H檢定等替代方案，並說明了何時該選用這些方法。 12. 相關性分析與資料探勘導論： 深入探討了皮爾森相關係數與斯皮爾曼等級相關係數的區別與應用場景。最後，本章提供了一個簡短的導論，將統計學原理與機器學習中的分類與預測概念相連。 --- 本版特色與優勢 1. 軟體操作整合（R與Python範例）： 雖然本書側重於統計理論，但第三版在每章的「實務應用」小節中，均附帶了使用當前主流數據分析軟體R和Python（Pandas/SciPy/StatsModels庫）進行計算和結果解釋的程式碼片段，以彌合理論與操作之間的鴻溝。 2. 案例驅動學習： 全書包含超過200個來自經濟學、心理學、醫學、工程學等領域的真實世界案例。每個案例都清晰標註了其統計目的（描述、推論、預測）和應用的方法。 3. 強調決策與解釋： 我們堅信，統計分析的最終價值在於決策。因此，每一節的結尾都設有「結論的解讀」環節，指導讀者如何將統計結果轉化為商業或學術上的具體、有意義的建議。 4. 豐富的習題庫： 書末附有結構化的習題集，包含計算題、概念解釋題和案例分析題，並提供詳細的解題思路（答案在教師用書中提供），極適合課堂教學與自學使用。 《統計學原理與應用：理論、方法與實務解析（第三版）》不僅是一本教科書，更是一套引導讀者掌握數據思維、提升量化決策能力的實用指南。無論您是商學院、理工科、社會科學的學生，或是需要提升數據素養的職場專業人士，本書都將是您最可靠的統計學導師。