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。

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老實講，統計學的學習過程，其實就是不斷地與「不確定性」共處的過程。我們總是試圖用有限的資訊去預測無限的可能性，這本身就是一場艱鉅的挑戰。這本書若能成功，關鍵在於它能否在教授嚴謹的統計方法時，同時傳達一種「謙遜的態度」。什麼意思呢？就是告訴讀者，所有的統計推論都帶有誤差範圍，我們能做的，是「最大程度地提高決策的準確性」，而不是追求百分之百的確定性。我希望，這第五版在討論信賴區間或誤差分析時，能讓讀者建立起對數據結果的批判性思維，而不是盲目地相信「統計說了算」。例如，在解釋顯著性時，能不能用更貼近台灣文化脈絡的例子，說明「統計上顯著」不等於「實際上重要」？如果這本書能不只教我們「怎麼算」，更能教我們「怎麼看」以及「怎麼懷疑」，那麼它無疑就是一本在數位時代極具生命力的經典著作了。

评分☆☆☆☆☆

每次翻開統計學的書，總有一種「既期待又怕受傷害」的心情。期待的是，希望透過嚴謹的數學工具，能把那些混亂的市場現象或實驗數據梳理得井井有條，找到背後隱藏的規律，這才是統計的魅力所在。怕的則是，怕遇到那種過度學術化、翻譯腔過重的內容。對於我們這些在台灣職場打滾的專業人士來說，時間成本是非常高的，我們需要的是快速掌握核心概念，然後馬上能應用到手邊的專案中去。所以，如果這本書的範例都是取材自台灣本地的產業案例，那就太棒了！比如說，分析某個台灣電商平台的轉換率、或是某個製造業的良率控制，那種「對，這就是我遇到的問題」的共鳴感，是純粹理論無法取代的。而且，電子書的好處是隨時可以跳轉查閱，如果它在章節結構上設計得夠邏輯清晰，能讓我們在需要複習特定主題（例如迴歸分析或是變異數分析）時，能迅速鎖定目標，節省找資料的時間，那絕對是加分項。我比較好奇的是，這麼多次的修訂，它在處理現今熱門的「大數據」或「機器學習前期概念」時，是否有做出調整？畢竟統計學雖然基礎不變，但應用的場景已經跟十年前大不相同了。

评分☆☆☆☆☆

身為一個習慣使用軟體工具來處理數據的學習者，我對於書中對統計軟體操作的著墨程度，有著非常高的期待。在現今的學術或產業環境中，純粹手算統計已經幾乎不存在了，大家仰賴的是 SPSS、R 語言，或者 Excel 強大的功能。如果這本書只是停留在公式推導和理論討論，那對我來說，它就少了一條腿走路。我希望它在講解每個統計方法後，都能緊接著附帶說明如何在主流軟體上執行這個分析，並且解讀軟體輸出的結果。更重要的是，軟體跑出來的報表往往是一堆數字，如何從這些數字中「讀出」作者的意圖，才是關鍵。例如，在跑迴歸分析時，看到 R-squared 很高，但不代表模型就完美無瑕，可能存在共線性或其他潛在問題。如果作者能用台灣人熟悉的語言風格，把這些「陷阱」或「進階解讀」點出來，那這本書就從一本「技術手冊」升級成一本「實戰指南」了。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，市面上統計書籍多如牛毛，能真正「留下來」並且不斷改版的，通常都有其獨到之處。我過去嘗試過幾本號稱「入門」的書，結果發現它們對「基礎」的定義跟我認知的基礎完全不同，讀起來像在爬垂直的牆壁。真正好的統計教材，應該是像引導者一樣，先帶你走過平緩的草地，讓你對整體地形有個概念，然後才慢慢爬上陡峭的山坡。這本書若能維持那種循序漸進、層層堆疊的編排邏輯，我會非常欣賞。特別是對於敘述統計和推論統計之間的橋樑建構，很多人在學到中央極限定理的時候就卡住了，感覺像被一堵無形的牆擋住，不知道怎麼從「觀察到的樣本」跳躍到「推論母體」。如果第五版能用更生活化、更直觀的方式來解釋這些抽象的概念，例如用樂透彩券的比喻，而不是枯燥的數學證明，那它就能真正體現「工具書」的價值，而不是「參考文獻」的地位。

评分☆☆☆☆☆

這本書光是看到「統計就是要這樣跑」這個書名，就讓人會心一笑，因為在我們這些理工或商管領域摸爬滾打過來的台灣人眼中，統計學根本就是跟「跑腿」一樣，是日常工作或課業中繞不開的「基本功」啊！雖然手上拿的這本是電子書，但那種熟悉感油然而生。老實說，學統計這門學問，最大的門檻從來都不是那些複雜的公式本身，而是如何將那些冷冰冰的數字模型，成功地轉譯成我們能理解、能應用的商業決策或研究結論。很多教科書，寫得跟密碼一樣，一堆希臘字母在那邊跑來跑去，看得人心浮氣躁，結果學完一輪，遇到實際數據還是兩眼一抹黑。我最期待這本書能做到的，是真正把「跑」這個動作具象化，不是只教你怎麼按計算機，而是教你**「為什麼」**要這樣按。比如說，在做假設檢定時，那個 P 值到底在跟你說什麼？為什麼標準差越大，你對結果的信心就越低？如果能透過紮實的範例，將這些觀念灌輸進去，讓讀者建立起「統計思維」而非死背公式的肌肉，那這本書的價值就遠超乎一般的參考書了。畢竟，在這個數據爆炸的時代，不會分析數據，真的會寸步難行。希望這第五版能在與時俱進的同時，保持它原有的那種務實、接地氣的風格，不要淪為學術象牙塔裡的空談。