統計學經典題型解析(下) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數理統計
• 經典題型
• 習題解析
• 考研
• 研究生
• 教材
• 學習
• 練習
• 基礎

由於本書所選之經典題型皆為各校研究所考試精華，不僅內容豐富且將每題之難易度以等級分類，因此讀者在閱讀此書時，可依自己程度依序練習，對於考商管及資管及程度稍差之讀者，可先作一顆及二顆奬盃之題型，等熟悉整個觀念後再練習難度較高之題型，對於考財金、經濟、工工所之同學建議每種題型皆要閱讀。

　　本書之章節乃依據「統計學重點整理（上）、（下）」之順序編排，因此讀者，可先將各單元重點熟讀後，再搭配練習，加強相關題型，如此不僅可以增加統計觀念，並可隨著進度大量練習相關題型，考試時更能得心應手。

　　有鑑於研究所統計考題範圍愈來愈廣，連帶使得考試命題的範圍及題型也愈趨靈活，因此筆者在新版作瞭修訂，欲使新版「統計學經典題型解析（上）、（下）」所包含之內容更趨嚴謹及廣泛，且讓讀者在課後練習時更能體會及發現思考上之死角，進而提升讀者在升學考試上之競爭能力。

　　新版所選擇之題型除瞭原有選擇題及計算部分外，主要在於增加高等統計學及數理統計部分之題型，以便因應日益睏難之考試題型，使讀者在麵對多變之考題時更能得心應手。

　　本套書上冊主要內容為敘述統計及機率理論部分；下冊主要內容為推論統計學，它包含瞭統計方法之推導及應用以及變異數分析、迴歸分析、無母數統計等內容。

好的，這是一本名為《數據驅動的商業決策：現代商業分析與實踐》的圖書簡介。 --- 數據驅動的商業決策：現代商業分析與實踐 導言：駕馭信息洪流，驅動商業增長 在當今瞬息萬變的商業環境中，數據已成為企業最核心的戰略資産。從市場趨勢的預測到供應鏈的優化，再到客戶行為的深度洞察，每一個成功的商業決策背後，都離不開對數據的精準捕獲、深入分析和有效應用。然而，麵對海量、多源、異構的數據，如何將“數據”轉化為“洞察”，最終落地為“行動”，是擺在所有企業管理者、分析師和決策者麵前的共同挑戰。 本書《數據驅動的商業決策：現代商業分析與實踐》，正是為應對這一挑戰而精心撰寫。它並非一本枯燥的理論教科書，而是一本麵嚮實戰的指南，旨在係統性地梳理現代商業分析的全景圖，並提供一套從數據收集到價值實現的全流程方法論。本書的核心目標是幫助讀者建立起“數據思維”，掌握利用先進分析工具和技術解決復雜商業問題的能力。 第一部分：商業分析的基石——數據基礎與思維重塑 本部分重點在於為讀者打下堅實的理論與實踐基礎，強調“數據思維”在現代商業中的核心地位。 第一章：商業智能（BI）與決策支持係統（DSS）的演進 本章迴顧瞭商業信息係統從傳統報告到實時決策支持的演變曆程。我們將探討現代數據倉庫（Data Warehouse）和數據湖（Data Lake）的設計原則，理解它們如何為上層分析提供可靠、一緻的數據基礎。重點剖析瞭指標體係的構建，包括關鍵績效指標（KPIs）的設計與追蹤，以及如何確保數據質量和治理在決策流程中的不可或缺性。 第二章：從描述性到規範性分析的跨越 商業分析不再滿足於“發生瞭什麼”（描述性分析）。本章將深入探討如何有效運用診斷性分析來探究“為什麼會發生”，並為讀者係統介紹預測性分析（預測未來趨勢）和規範性分析（推薦最佳行動方案）的理論框架。我們將闡釋迴歸分析、時間序列模型在商業預測中的實際應用場景，並引入運籌學中的優化思想如何指導資源配置。 第三章：數據倫理、隱私與閤規性 隨著數據使用的日益深入，數據倫理和隱私保護成為企業的生命綫。本章詳細解析瞭GDPR、CCPA等全球主要數據法規的要求，討論瞭在模型構建過程中如何避免算法偏見（Algorithmic Bias），以及如何實現數據匿名化和可解釋性（Explainable AI/Analytics, XAI），確保企業在數據創新與社會責任之間找到平衡點。 第二部分：核心商業領域的應用分析 本部分聚焦於商業運作中最關鍵的幾個領域，展示如何將分析技術轉化為具體的商業價值。 第四章：市場營銷與客戶生命周期價值（CLV）分析 本章是麵嚮營銷人員和增長專傢的實戰指南。內容涵蓋： 客戶細分與畫像構建： 運用聚類分析（Clustering）和RFM模型對客戶進行精細化管理。 渠道歸因模型（Attribution Modeling）： 比較多觸點歸因（如綫性、U型、時間衰減模型）的優劣，確定營銷投入的真實迴報。 客戶流失預測與乾預策略： 構建分類模型（如邏輯迴歸、決策樹）預測高風險客戶，並設計個性化的挽留方案。 定價策略的動態優化： 結閤彈性分析和競爭情報，實現收益管理（Yield Management）。 第五章：運營優化與供應鏈韌性 企業的效率直接取決於其運營流程的優化程度。本章側重於提升效率和降低風險： 庫存管理與需求預測： 引入先進的庫存模型（如EOQ的變體、動態安全庫存計算），應對季節性波動和不確定性。 流程挖掘（Process Mining）： 利用事件日誌數據，可視化和分析業務流程中的瓶頸、返工率和閤規性問題。 物流網絡的優化設計： 運用圖論和網絡分析，解決選址問題（Facility Location）和路徑優化問題（Vehicle Routing Problem, VRP）。 第六章：財務健康度與風險管理 財務數據是衡量企業健康狀況的晴雨錶。本章講解如何利用分析技術增強財務洞察力： 信用風險與欺詐檢測： 構建評分卡係統（Scorecarding）對藉款人進行風險評估，並應用異常檢測技術識彆金融欺詐模式。 現金流預測與預算編製： 結閤宏觀經濟指標和企業曆史數據，進行更精細、更可靠的財務預測。 績效驅動的預算編製（Beyond Zero-Based Budgeting）： 引入基於業務驅動因素（Business Drivers）的動態預算模型。 第三部分：先進分析工具與實施路徑 本部分將讀者的視野從“做什麼”提升到“怎麼做”，涵蓋瞭當前主流的數據分析工具鏈與實施策略。 第七章：數據可視化與敘事的力量 有效的分析必須能夠被清晰地傳達。本章深入探討數據可視化的設計原則，包括選擇正確的圖錶類型、避免誤導性展示，以及如何構建交互式儀錶闆（Dashboards）。更重要的是，本章強調“數據敘事”（Data Storytelling）的藝術——如何將復雜的分析結果轉化為引人入勝、具有說服力的商業故事，驅動高層采納。 第八章：大數據技術棧與分析工具選型 本章概述瞭支撐現代商業分析的技術生態係統。我們將對比雲原生分析平颱（如AWS Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse）的優勢，介紹用於處理非結構化數據的NoSQL數據庫的應用場景，並簡要探討機器學習平颱（MLOps）的基礎概念，確保分析成果能夠穩定、快速地部署到生産環境中。 第九章：構建數據驅動的企業文化 技術隻是工具，文化纔是保障。本書的最終落腳點在於變革組織。本章指導管理者如何建立跨職能的數據團隊，如何培養員工對數據的使用習慣，並設定清晰的分析成熟度模型（Analytics Maturity Model），確保數據分析能力成為企業持續競爭力的核心驅動力。 結語：從洞察到變革的閉環 本書最後總結瞭從提齣商業問題、設計分析方案、執行建模、解釋結果到最終影響商業決策的完整閉環流程。我們鼓勵讀者將書中所學的知識體係化、工具化，並立即投入到解決實際的商業難題中去。 本書特色： 1. 實戰導嚮： 摒棄純理論推導，每一個模型和方法論都配有詳細的商業案例解析。 2. 跨學科整閤： 融閤瞭統計學、運籌學、信息係統管理和市場營銷學的精華。 3. 麵嚮未來： 涵蓋瞭最新的數據治理、可解釋性AI和雲分析趨勢。 目標讀者： 商業分析師、數據科學傢、市場營銷經理、運營總監、財務規劃與分析（FP&A）專業人員，以及所有緻力於通過數據提升決策質量的企業中高層管理者。 ---

第九章　區間估計
第十章　假設檢定
第十一章　變異數分析
第十二章　簡單迴歸與相關分析
第十三章　復迴歸與復相關分析
第十四章　無母數統計
第十五章　統計相關單元
附　錄

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格簡直是一股清流，讀起來一點都不枯燥乏味，反而充滿瞭啓發性。作者在解釋復雜的統計概念時，善於運用通俗易懂的比喻和生動的語言，讓我這種對統計學原本有些畏懼的讀者，也能輕鬆地理解其中的奧妙。我尤其喜歡它在講解一些經典難題時，那種娓娓道來的敘述方式，仿佛是和一位經驗豐富的老師在對話，他會耐心地引導你一步步地思考，而不是直接給你一個“標準答案”。這種“授人以漁”的學習方式，比那些直接給齣公式和解法的書要有效得多。我感覺自己不僅僅是在學習一道道題目，更是在學習一種分析問題、解決問題的思維模式，這種收獲是無法用金錢衡量的。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的教材不僅僅在於內容的深度和廣度，還在於它能否真正點燃讀者的學習興趣。這本《統計學經典題型解析(下)》在這一點上做得非常齣色。雖然我還沒來得及深入學習其中的解題思路，但單從其題目設置的趣味性和貼近實際應用的案例來看，我就已經感受到瞭作者想要讓統計學變得生動有趣的努力。那些題目仿佛不是冰冷的公式演算，而是隱藏著一個個等待被揭開的現實世界奧秘。我尤其期待書中對那些看似復雜，實則蘊含巧妙解法的題目進行層層剖析，希望能從中學習到不僅僅是解題技巧，更能體會到統計學背後那種嚴謹而又充滿智慧的思維方式。相信通過這樣的學習，我能夠真正理解統計學的精髓，並將其運用到實際工作中，而不是僅僅停留在死記硬背的層麵。

评分☆☆☆☆☆

這本書的包裝質量相當不錯，封皮摸起來很有質感，紙張也比我之前買過的一些教材要厚實，印刷清晰，字體大小適中，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。我特彆喜歡它裝幀的方式，整體感覺非常紮實，拿在手裏沉甸甸的，有一種專業書籍的厚重感。雖然我還沒開始深入研讀，但僅僅是翻閱和瀏覽，就能感受到作者在編排和設計上的用心。頁眉頁腳的排版也很舒服，方便我查找特定章節或者迴顧內容。而且，書中偶爾穿插的一些插圖和圖錶，雖然我現在還沒細看具體內容，但它們的風格和布局都顯得很專業，色彩搭配也比較和諧，沒有那種廉價感。總體來說，從外觀和初步的觸感上，這本書給我留下瞭非常好的第一印象，它完全達到瞭我對於一本經典著作應有的品質要求。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的教材應該能夠激發讀者主動探索的欲望，而不是簡單地灌輸知識。從我短暫的接觸來看，《統計學經典題型解析(下)》正是這樣一本充滿探索精神的讀物。它不僅僅是羅列題目和解答，更像是提供瞭一個思考的平颱。我看到書中在講解一些疑難雜癥時，會提齣一些開放性的問題，引導讀者去思考更多的可能性，去嘗試不同的解題思路。這種設計讓我覺得，學習統計學不再是一個被動的過程，而是一個積極主動的探索過程。我相信，通過對這本書的學習，我不僅能夠掌握解決實際問題的技巧，更能培養起獨立思考和解決問題的能力，這種能力將會在我未來的學習和工作中受益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期在學術界摸爬滾打的學生，我對教材的嚴謹性和邏輯性有著近乎苛刻的要求。從我初步翻閱《統計學經典題型解析(下)》來看，它在這方麵確實展現齣瞭非凡的水準。每一個概念的引入都循序漸進，層層遞進，沒有突兀或者令人費解的地方。更重要的是，書中對每一個題型的解析都力求做到邏輯清晰、步驟詳盡，並且每一步的推導都給齣瞭充分的依據。我特彆欣賞的是，作者並沒有僅僅停留於給齣最終答案，而是花大力氣去解釋“為什麼是這樣”，這種對知識根源的追溯，對於真正理解統計學的精髓至關重要。這不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維的引導，讓我能夠學會如何去分析問題、解決問題，而不是被動地接受結論。