統計學:方法與應用 (四版) 上冊 2009年 (附學生學習光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 方法與應用
• 四版
• 上冊
• 2009年
• 教材
• 高等教育
• 概率論
• 數理統計
• 學生學習光碟

本書特色

　　◆Clear Exposition:內容深入淺齣，文字流暢，讓學生易於瞭解統計學及其應用。

　　◆Extensive Applications:例題眾多，包括日常生活中常會碰到的問題，如經濟、政治、社會、企   管、財務、生物、醫療、公衛、法律等，同學從所舉的例題中可瞭解統計方法及其應用。

　　◆Complete Coverage:內容完整，兼顧統計方法、觀念與推理。數學證明置於附錄，便於讀者瞭解   公式。

　　◆Real World Examples:統計資料取材自一般個人日常生活及政府、企業活動的實際資料。

　　◆Large Data Set:隨書附送的學習光碟包含統計資料，讀者可據此資料來熟習Excel的操作技巧，以學習如何利用統計軟體來做統計分析。

　　改版差異

　　◆資料更新:將原始的舊資料更新為最近的新資料，使學生可將當前的統計問題與統計方法連結。

　　◆新增證明:在附錄中增加證明，使學生進一步瞭解公式的由來。

　　◆內容更新:各章的例題、個案研究、觀念與思考及曆史典故名人軼事也做瞭修改與增刪。

　　◆不同類型的題目:增刪習題，使學生有多方的練習。

作者簡介

林惠玲

　　現職　颱灣大學經濟學係教授
 
　　學曆
　　美國布朗大學經濟學碩士、博士
　　交通大學管理科所碩士
　　颱灣大學經濟學係畢業

　　經曆　曾多次擔任國傢考試相關科目之命題及審查委員

　　研究領域　計量經濟、統計學、産業經濟學
 
陳正倉

　　現職　颱灣大學經濟學教授

　　學曆 
　　颱灣大學經濟研究所碩士
　　颱灣大學經濟學係畢業

　　經曆　曾多次擔任國傢考試相關科目之召集人及命題、審查委員

　　研究領域　經濟發展、個體經濟、産業經濟學

第一章 緒論
1.1 學習統計學的目的
1.2 統計學的發展
1.3 統計學的應用
1.4 統計學的基本概念
1.5 統計學的種類
1.6 統計學的方法
1.7 統計方法的實施步驟
1.8 摘要
1.9 習題

第二章 資料的種類與資料的蒐集及衡量
2.1 資料的種類
2.2 資料的蒐集
2.3 資料的衡量
2.4 準確量度與不準確量度
2.5 上網找資料
2.6 摘要
2.7 習題

第三章 整理資料-以統計圖與統計錶呈現
3.1 資料整理的方法-次數分配
3.2 類彆資料的整理與資料的呈現
3.3 數量資料的整理與資料的錶現
3.4 枝葉圖
3.5 如何繪製統計圖
3.6 Excel的使用
3.7 摘要
3.8 習題
3.9 附錄

第四章 分析資料-以統計測量數呈現
4.1 未分組資料中心位置的衡量
4.2 未分組資料等分位置（分割數）的衡量
4.3 未分組資料分散度的衡量
4.4 柴比氏定理與經驗法則
4.5 未分組資料偏度與峰度的衡量
4.6 盒須圖分析法（5數綜閤）
4.7 分組資料中心位置的衡量
4.8 分組資料等分位置的衡量
4.9 分組資料分散度的衡量
4.10 分組資料偏度與峰度的衡量
4.11 Excel的使用
4.12 摘要
4.13 習題
4.14 附錄

第五章 機率論
5.1 隨機實驗
5.2 機率理論
5.3 事件機率
5.4 事件的性質與事件機率的運算
5.5 貝氏定理
5.6 Excel的使用
5.7 摘要
5.8 習題
5.9 附錄

第六章 間斷隨機變數及其常用的機率分配
6.1 隨機變數的意義與種類
6.2 單一間斷隨機變數的機率分配
6.3 常用的間斷機率分配
6.4 二項機率分配
6.5 超幾何分配
6.6 Poisson分配（泊鬆分配）
6.7 幾何分配
6.8 Excel的使用
6.9 摘要
6.10 習題
6.11 附錄

第七章 連續隨機變數及其常用的機率分配
7.1 連續隨機變數的機率分配
7.2 常用的連續機率分配
7.3 常態分配
7.4 標準常態分配
7.5 均等分配
7.6 指數分配
7.7 二項分配與常態分配
7.8 Excel的使用
7.9 摘要
7.10 習題
7.11 附錄

第八章 二元隨機變數及其機率分配
8.1 二元間斷隨機變數
8.2 二元連續隨機變數
8.3 兩變數間的關係
8.4 二元隨機變數函數的期望值
8.5 多元隨機變數
8.6 Excel的使用
8.7 摘要
8.8 習題
8.9 附錄

第九章 簡單隨機抽樣與抽樣分配
9.1 抽樣的重要性與抽樣誤差
9.2 簡單隨機抽樣
9.3 抽樣分配
9.4 樣本平均數的抽樣分配
9.5 中央極限定理
9.6 樣本平均數抽樣分配的應用
9.7 樣本比例的抽樣分配
9.8 Excel的使用
9.9 摘要
9.10 習題
9.11 附錄

第十章 統計估計-點估計
10.1 點估計的意義與限製
10.2 估計式的評斷標準
10.3 判斷估計式的應注意事項
10.4 統計（點）估計的方法
10.5 Excel的使用
10.6 摘要
10.7 習題
10.8 附錄

第十一章 統計估計-區間估計
11.1 區間估計的意義
11.2 母體平均數的區間估計-大樣本
11.3 母體平均數的區間估計-小樣本
11.4 母體比例的區間估計
11.5 樣本數的選擇
11.6 母體變異數的區間估計
11.7 一端區間估計
11.8 Excel的使用
11.9 摘要
11.10 習題
11.11 附錄

评分☆☆☆☆☆

我必須坦誠，這本《統計學：方法與應用（四版）上冊》對於我這個數學基礎相對薄弱的學生來說，曾經是一大挑戰。書中大量的數學符號、公式和證明，讓我一度感到不知所措。然而，作者似乎預見到瞭這種情況，並在編寫過程中做齣瞭相當的努力，試圖讓內容更容易理解。例如，在介紹機率密度函數時，作者並沒有直接給齣複雜的積分公式，而是先從直觀的麵積概念入手，解釋瞭機率密度函數的意義，然後再逐步引入數學上的錶達式。這種循序漸進的教學方式，讓我在麵對複雜的數學內容時，能夠保持一定的學習動力。書中的圖錶質量相當不錯，特別是那些用來展示數據分佈和趨勢的圖形，清晰明瞭，有助於我理解抽象的統計概念。我對書中關於大數法則和機率極限定理的解釋印象深刻，作者用瞭很多生動的例子，比如多次拋擲硬幣的結果，來形象地說明這些定理的含義。這讓原本聽起來很學術的內容，變得更加貼近生活。而且，書後麵的習題設計也相當實用，很多題目都涉及到實際數據的分析，這讓我能夠將書本上的理論應用於解決實際問題。我記得我花瞭很多時間去做關於卡方檢定的習題，通過實際操作，我纔真正理解瞭卡方檢定的邏輯和應用場景。附帶的學習光碟，更是提供瞭額外的練習和輔助學習材料，這對於鞏固課堂知識，非常有幫助。光碟裡的模擬軟體，讓我可以在電腦上親自操作，感受不同參數對統計結果的影響，這是一種非常有效的學習方式。總而言之，這本書雖然在數學上具有一定的難度，但它通過細膩的解釋和豐富的實例，努力降低瞭學習門檻。對於那些願意付齣努力，並希望建立起紮實統計學基礎的讀者來說，它是一本非常值得推薦的入門教材，它鼓勵我們勇敢麵對挑戰，並在剋服睏難的過程中，收穫知識和成長，它是一種對學習者的耐心和鼓勵，讓人們能夠在統計學的世界裡，找到屬於自己的節奏和方法。

评分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本《統計學：方法與應用（四版）上冊》真的不是一本讓你輕鬆翻翻就能學會的書，它需要你投入時間和精力去消化。從結構上來說，它非常係統化，從最基礎的數據類型、測量尺度開始，一路講到機率的公理化定義，再到離散和連續機率分佈。作者在闡述每一個概念時，都力求嚴謹，每一個定理的證明都儘可能詳細。這對於追求學術深度的人來說，絕對是一大福音。我尤其喜歡它在介紹貝氏定理時的處理方式，它不僅給齣瞭公式，更通過一個醫療診斷的例子，非常清晰地展示瞭先驗機率、後驗機率如何互相影響，這讓我對條件機率有瞭更深層次的理解。書中的數學推導都相當到位，雖然有時候需要暫停下來，仔細演算一遍，但這種嚴謹的數學基礎，對於理解統計學的核心邏輯至關重要。而且，書後附帶的習題也很有挑戰性，涵蓋瞭各種不同類型的問題，從概念性的思考到計算題，能夠全麵地檢驗讀者對知識的掌握程度。我記得我曾經花瞭一個下午的時間，纔把某個關於中央極限定理應用題做齣來，雖然過程很辛苦，但當我最終得到正確答案時，那種成就感是無與倫比的。光碟裡提供的資源，雖然主要是輔助性質，但對於理解一些複雜的計算過程，比如如何使用軟體進行數據模擬，還是很有幫助的。不過，我必須強調，光碟裡的資源並不能替代對書本內容的深入理解。總而言之，這本書是一部嚴謹的學術著作，它更適閤那些希望對統計學有深入、係統性認識的讀者。它不會給你速成的捷徑，但如果你願意付齣努力，它絕對會讓你對統計學有紮實的掌握，並為你今後在學術研究或實際工作中的應用打下堅實的基礎，它的深度和廣度，足以讓你受益匪淺，在麵對更複雜的統計問題時，能夠遊刃有餘。

评分☆☆☆☆☆

在接觸這本《統計學：方法與應用（四版）上冊》之前，我對統計學的印象就是一堆冷冰冰的數字和公式。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。作者在編寫過程中，似乎非常注重將抽象的統計概念與實際應用結閤。書中大量的案例分析，讓我明白統計學並非隻存在於課本裡，而是無處不在。例如，在講述迴歸分析的時候，它首先從一個實際的經濟學問題齣發，探討兩個變數之間的關係，然後纔引入簡單線性迴歸模型。這種由現象到理論的引導方式，讓我更容易理解公式背後的邏輯和意義。我對書中關於信賴區間的闡述印象尤為深刻，它不僅解釋瞭信賴區間的定義，更重要的是，它探討瞭信賴區間的解讀，強調瞭我們不能將信賴區間的概率誤解為母體參數落入該區間的概率。這種嚴謹的學術態度，讓我對統計推論的理解更加準確。雖然書中的數學證明有時候會讓我感到吃力，需要反覆閱讀和思考，但正是這種對數學嚴謹性的堅持，纔使得這本書的內容如此可靠。我特別欣賞書中對於一些容易混淆的概念，比如顯著性水準和p值的區別，進行瞭非常清晰的辨析，這在很多其他教材中可能被簡化處理。附帶的學習光碟，雖然功能不算非常先進，但其中包含的一些練習題和模擬工具，能夠幫助我們在電腦上進行一些簡單的數據分析，這對於初學者來說，是很好的實踐機會。例如，利用光碟裡的工具，我可以模擬不同樣本大小對估計精度的影響，這比單純看書本上的理論，更能直觀地感受到統計學的魅力。總而言之，這本書是一本非常適閤想要將統計學知識與實際應用結閤起來學習的讀者。它不僅傳授瞭紮實的理論，更教會瞭我們如何批判性地思考和解讀統計結果，這對於培養我們的數據分析能力，具有極其重要的意義，它引導我們看到瞭統計學的廣闊應用前景，並為我們打開瞭通往數據世界的大門。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：方法與應用（四版）上冊》給我的感覺，是一本非常「厚重」的書，它的內容嚴謹，結構清晰，但同時也需要讀者投入大量的時間和精力去消化。從目錄上看，它幾乎涵蓋瞭初階統計學的所有重要領域，從敘述統計到機率論，再到抽樣理論和統計推論的基礎。作者在闡述每一個概念時，都力求深入，每一個公式的推導都相當詳盡。我特別欣賞書中關於機率空間和隨機變數的定義，它用非常嚴謹的數學語言，建立起瞭整個機率論的理論框架。這對於我理解後續的各種機率分佈，打下瞭堅實的基礎。書中的圖錶製作得相當專業，雖然不像一些新書那樣花哨，但它們的清晰度和準確性，無可挑剔。我對書中關於大樣本理論的講解印象深刻，它解釋瞭為什麼在大樣本情況下，許多統計量都能近似服從常態分佈，這對於理解許多統計檢定的有效性至關重要。雖然書中的數學證明有時候會讓我感到有些吃力，需要藉助其他資料來輔助理解，但這種對數學嚴謹性的堅持，也正是這本書的價值所在。我記得我花瞭好幾個晚上，纔把關於共變異數和相關係數的推導過程搞明白，雖然過程很艱辛，但當我真正理解其中的邏輯時，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。附帶的學習光碟，為我提供瞭額外的練習機會，尤其是一些關於數據模擬的內容，讓我能夠在電腦上親自體驗統計模型的運作，這對於加深理解非常有幫助。總而言之，這本書是一本紮實、嚴謹的統計學教材，它更適閤那些希望對統計學有深入、係統性瞭解的讀者。它不會提供速成的捷徑，但如果你願意付齣努力，它絕對會讓你對統計學的理解達到一個新的高度，並為你今後在學術研究或實際工作中的應用打下堅實的基礎，它是一種對知識的敬畏，也是一種對學習者的嚴苛考驗，但同時也蘊含著無窮的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《統計學：方法與應用（四版）上冊》是一本讓人「既愛又恨」的教科書。愛它的地方在於，它對統計學基礎概念的闡述非常紮實，涵蓋瞭從數據的初步處理到機率理論的核心內容，為後續的深入學習打下瞭堅實的基礎。作者在講解時，總是力求清晰、係統，每一步的邏輯推導都非常嚴謹。我尤其喜歡書中關於機率公理的介紹，它從最基本的公理齣發，逐步建立起整個機率論的理論體係，這讓我在理解機率的概念時，有瞭更加清晰的認識。書中的圖錶運用也很恰當，它們能夠有效地輔助理解抽象的概念，比如直方圖和箱型圖，它們讓我能夠直觀地感受到數據的分佈特徵。然而，這本書的「恨」也正是源於它的紮實。它需要讀者投入大量的時間和精力去消化，尤其是那些數學推導的部分，對於沒有紮實數學基礎的讀者來說，可能會感到一定的挑戰。我記得我曾經花瞭好幾個小時，纔把關於期望值和變異數的數學推導過程弄明白，雖然過程很辛苦，但當我真正理解其中的邏輯時，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。附帶的學習光碟，提供瞭額外的練習機會，這對於鞏固課堂知識，非常有幫助。光碟裡的模擬軟體，讓我能夠在電腦上親自操作，感受不同參數對統計結果的影響，這是一種非常有效的學習方式。例如，通過模擬，我可以更直觀地理解什麼是抽樣分佈，以及它為何如此重要。總而言之，這本書是一本非常適閤那些希望對統計學有深入、係統性瞭解的讀者。它不會提供速成的捷徑，但如果你願意付齣努力，它絕對會讓你對統計學的理解達到一個新的高度，並為你今後在學術研究或實際工作中的應用打下堅實的基礎，它是一本真正意義上的「學術著作」，它對知識的傳遞毫不妥協，也對學習者的能力提齣瞭更高的要求，但正是這種嚴謹，造就瞭其無可替代的價值。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：方法與應用（四版）上冊》可說是陪伴瞭我大學統計學的入門時光。坦白說，第一次翻開這本書時，我對於其中大量的數學符號和公式感到有些壓力，畢竟我並非數學係的背景，對統計學的認識也僅止於課堂上一些零散的概念。然而，隨著閱讀的深入，我發現這本書的編排邏輯相當清晰。作者並沒有一味地堆砌公式，而是花瞭大量的篇幅去解釋每個概念的直觀意義以及它們背後的邏輯。例如，在介紹變異數的概念時，它不僅給齣瞭公式，更花瞭相當長的篇幅去解釋為什麼我們要計算變異數，它代錶瞭什麼，以及為什麼它比平均數更能反映數據的分散程度。書中的例子也相當貼切，很多都取材於經濟學、社會學等領域，這讓我能夠將書本上的知識與我所學的專業知識聯繫起來，感覺學習起來更有意義。我特別記得關於中心極限定理的討論，作者用瞭一個非常形象的比喻，說明為什麼樣本平均數的分佈會趨近於常態分佈，這個比喻讓我對這個核心概念有瞭非常深刻的理解。另外，附帶的學習光碟也是一個寶貴的資源。裡麵提供的互動式練習，讓我可以在電腦上實際操作，計算機率、繪製圖錶，這對於鞏固課堂所學有很大的幫助。有時候，書本上的文字描述可能比較抽象，但透過光碟裡的模擬操作，我能夠親眼看到數據的變化和模型的結果，這對於加深理解非常有幫助。例如，在練習假設檢定的時候，光碟裡的模擬可以讓我設定不同的參數，觀察p值的變化，這比單純記憶公式要有效得多。總之，這本書雖然篇幅不小，但它的內容組織得井井有條，理論與實例結閤得恰到好處，對於想紮實學習統計學基礎的讀者來說，是一本非常值得推薦的入門教材，它幫助我從一個對統計學感到畏懼的學生，轉變為一個能夠理解並應用統計學基礎知識的人。

评分☆☆☆☆☆

說實話，拿到這本《統計學：方法與應用（四版）上冊》的時候，我心裡是抱持著有點忐忑的心情。畢竟統計學對我來說一直是一個有點令人畏懼的科目，各種公式、符號、理論，常常讓我望而生畏。但是，這本書的編排方式，卻大大降低瞭我對統計學的恐懼感。它的語言相對來說比較口語化，不像一些學術書籍那麼生硬。作者在介紹每一個概念的時候，都會先從一個比較容易理解的實際案例齣發，然後再逐步引入相應的統計方法和公式。比如說，在講解敘述統計的部分，書中用瞭一個實際的例子，分析一傢公司不同部門員工的薪資分佈，然後纔引導齣平均數、中位數、標準差這些指標的計算和意義。這種由淺入深的方式，讓我能夠很自然地將書本上的知識與生活經驗連結起來，不再覺得統計學是遙不可及的學問。而且，書中的圖錶製作得相當精美，各種直方圖、箱型圖、散佈圖，清晰明瞭地展示瞭數據的特徵，讓我對數據的理解更加直觀。我尤其欣賞書中對於假設檢定的闡述，它並沒有直接丟齣複雜的檢定程序，而是先解釋瞭假設檢定的核心思想——如何利用樣本數據來判斷對母體的假設是否成立，然後再逐步介紹各種檢定方法。這種循序漸進的教學模式，讓我能夠一步步地建立起對統計推論的信心。雖然說，這本書的上冊主要集中在基礎理論，實際應用部分的篇幅相對較少，但它所建立的紮實理論基礎，對於後續的應用學習來說，無疑是至關重要的。我認為，對於初學者而言，這本書在降低學習門檻、培養學習興趣方麵，做得相當齣色，它讓統計學變得不再那麼嚇人，而是充滿瞭探究的樂趣。

评分☆☆☆☆☆

| 這本《統計學：方法與應用（四版）上冊》真的是一本讓我又愛又恨的書。愛它的地方在於，它確實係統性地梳理瞭統計學的基礎概念，從最基礎的敘述統計，到機率論的入門，再到推論統計的核心，每個章節都循序漸進，理論闡述得相當紮實。例如，在解釋機率的基本規則時，作者非常細膩地從集閤論的角度切入，再結閤實際的例子，讓我這個當初對機率感到頭痛的學生，也能慢慢理解獨立事件、條件機率這些看似抽象的概念。書中的圖錶和範例也都相當豐富，而且大多來自實際生活，像是市場調查、醫療研究，甚至是社會現象的分析，這讓我在學習理論的同時，也能看到這些方法是如何在現實世界中發揮作用的。我特別喜歡書中關於抽樣分配的討論，它不僅解釋瞭什麼是中央極限定理，更進一步探討瞭它對於推論統計的重要性，這對我理解後續的假設檢定和信賴區間打下瞭堅實的基礎。儘管有時候解釋得比較詳細，讓我翻閱起來需要花點時間，但正因為如此，我能夠更深入地理解每一個步驟和每一個概念背後的邏輯。而且，附帶的學習光碟更是錦上添花，裡麵有許多互動式的練習和模擬軟體，讓我可以在電腦上實際操作，驗證書本上的理論，這對我這種「動手做」的學習者來說，真是太有幫助瞭。我記得有一次，我對迴歸分析中的殘差診斷一直搞不清楚，光碟裡的模擬實驗讓我親眼看到瞭不同類型的殘差圖分別代錶著什麼問題，瞬間豁然開朗。總體來說，這本書的優點在於它的嚴謹性和應用性，對於想要深入學習統計學的讀者來說，絕對是一本值得投入時間去鑽研的參考書，雖然有時讀起來需要一點耐心，但紮實的內容絕對會讓你收穫滿滿，為後續更進階的學習打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：方法與應用（四版）上冊》給我的整體感覺是，它是一本相當「實用」的統計學入門書。作者在編寫過程中，似乎非常注重理論與實踐的結閤，書中的大量案例分析，讓我能夠將抽象的統計概念與實際應用場景緊密聯繫起來。例如，在講解敘述統計時，它用瞭一個市場調查的例子，展示如何通過計算平均數、標準差等指標，來分析消費者的行為模式。這種由點到麵的引導方式，讓我更容易理解統計學在實際生活中的價值。我對書中關於比例估計和平均數估計的闡述印象深刻，它不僅給齣瞭估計公式，更重要的是，它探討瞭估計的優點和局限性，以及如何通過增大樣本容量來提高估計的精度。這種對方法論的深入探討，讓我對統計推論的理解更加全麵。雖然書中的數學推導有時候會讓我感到比較抽象，需要花費一些時間去理解，但正是這種對數學原理的清晰解釋，纔使得這本書的內容如此可靠。我記得我曾經花瞭一個下午的時間，纔把關於泊鬆分佈的應用題做齣來，通過實際操作，我纔真正理解瞭泊鬆分佈在描述離散隨機事件發生次數時的優越性。附帶的學習光碟，更是提供瞭額外的練習和輔助學習材料，這對於鞏固課堂知識，非常有幫助。光碟裡的模擬軟體，讓我可以在電腦上親自操作，感受不同參數對統計結果的影響，這是一種非常有效的學習方式。例如，通過模擬，我可以更直觀地理解什麼是抽樣分佈，以及它為何如此重要。總而言之，這本書是一本非常適閤想要將統計學知識與實際應用結閤起來學習的讀者。它不僅傳授瞭紮實的理論，更教會瞭我們如何批判性地思考和解讀統計結果，這對於培養我們的數據分析能力，具有極其重要的意義，它像一位經驗豐富的導師，引導我們循序漸進地掌握統計學的精髓，並將其應用於解決實際問題，它是一種將理論化為實踐的橋樑，讓人們能夠在數據的世界裡，找到解決問題的鑰匙。

评分☆☆☆☆☆

我對這本《統計學：方法與應用（四版）上冊》的評價，可以說是帶著一點「懷舊」的成分。當年它可是我大學統計學的「聖經」之一。我記得我花瞭好幾個晚上，埋頭在書本裡，試圖理解那些枯燥的公式和定義。這本書的優點，我想最明顯的應該是它的內容的完整性。從最基礎的資料描述，到各種機率分佈，再到統計推論的初步介紹，幾乎涵蓋瞭初階統計學的所有核心內容。書中的範例都相當經典，很多都是後來我接觸其他統計學書籍時，還會經常齣現的經典案例。例如，關於二項分佈和蔔瓦鬆分佈的區別，書中就通過兩個截然不同的場景進行瞭非常細緻的比較，讓我一下子就記住瞭它們的應用範圍。雖然說，這本書的語言風格稍微有點學術化，不像現在一些年輕化的教科書那樣生動有趣，但它所傳達的知識點卻非常紮實。我特別欣賞書中關於抽樣誤差的解釋，它不僅講解瞭抽樣誤差產生的原因，更重要的是，它解釋瞭如何通過增大樣本容量來減小抽樣誤差，以及這種權衡的意義。這對我理解統計推論的可靠性，打下瞭重要的基礎。雖然書中沒有太多現代化的視覺元素，比如精美的圖錶和動畫，但它提供的學習光碟，在當時來說，已經是相當不錯的補充瞭。光碟裡有一些互動式的題目，雖然界麵比較樸素，但對於鞏固課堂知識，還是有一定作用的。總體來說，這本書是一本紮實、傳統的統計學教材，它可能在吸引力上不如一些新書，但它的學術價值和內容的深度，絕對是毋庸置疑的。對於希望建立起對統計學堅實理論基礎的讀者來說，它仍然是一本值得信賴的選擇，它承載著許多學生的學習記憶，也幫助瞭許多人打下瞭堅實的統計學根基，即使時至今日，它的價值依然不減。