統計學:方法與應用 (四版) 下冊 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:

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• 方法與應用
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• 數理統計

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

第十二章 假設檢定
12.1 假設檢定的步驟
12.2 顯著水準
12.3 一尾檢定與兩尾檢定
12.4 假設檢定的方法
12.5 母體平均數的假設檢定-大樣本
12.6 母體平均數的假設檢定-小樣本
12.7 母體比例的假設檢定
12.8 β值、作業特性麯綫及檢定力函數
12.9 樣本數的選擇與假設檢定
12.10 母體變異數的假設檢定
12.11 Excel的使用
12.12 摘要
12.13 習題

第十三章 兩母體的統計估計與假設檢定
13.1 兩個獨立母體平均數差的統計推論-大樣本
13.2 兩個獨立母體平均數差的統計推論-小樣本
13.3 成對母體平均數差的統計推論
13.4 兩個母體比例差的統計推論
13.5 兩個母體變異數比的統計推論
13.6 樣本數的選擇
13.7 Excel的使用
13.8 摘要
13.9 習題
13.10 附錄

第十四章 變異數分析
14.1 檢定多個母體平均數是否相等
14.2 多重比較
14.3 實驗設計
14.4 一因子變異數分析-完全隨機設計
14.5 一因子變異數分析-隨機集區設計
14.6 二因子變異數分析
14.7 變異數分析與兩母體平均數差的檢定
14.8 Excel的使用
14.9 摘要
14.10 習題
14.11 附錄

第十五章 簡單迴歸分析與相關分析
15.1 兩變數間的關係
15.2 簡單迴歸分析的方法
15.3 迴歸分析常用的計算公式
15.4 相關分析
15.5 相關分析與迴歸分析的關係
15.6 Excel的使用
15.7 摘要
15.8 習題
15.9 附錄

第十六章 復迴歸分析與相關分析
16.1 復迴歸分析的方法
16.2 復相關分析
16.3 偏相關分析
16.4 復迴歸模型中解釋變數的相對重要性
16.5 虛擬變數的迴歸模型
16.6 摘要
16.7 習題
16.8 附錄

第十七章 迴歸分析的一些問題
17.1 綫性重閤
17.2 自變數設定錯誤的問題
17.3 自變數的選擇-逐步迴歸分析
17.4 變異數不齊一性
17.5 自我相關
17.6 非綫性模型
17.7 摘要
17.8 習題
17.9 附錄

第十八章 類彆資料的分析-卡方檢定
18.1 類彆資料的整理
18.2 配閤度檢定
18.3 獨立性檢定
18.4 齊一性檢定
18.5 Excel的使用
18.6 摘要
18.7 習題
18.8 附錄

第十九章 無母數統計檢定
19.1 無母數統計與母數統計
19.2 符號檢定
19.3 魏剋森符號等級檢定
19.4 魏剋森等級和檢定與曼-惠特尼檢定
19.5 剋拉斯卡-瓦立斯檢定（K-W檢定）
19.6 傅雷曼檢定
19.7 隨機性檢定
19.8 等級相關檢定
19.9 摘要
19.10 習題

第二十章 時間數列分析與預測
20.1 時間數列的意義與性質
20.2 時間數列資料的組成
20.3 時間數列的模型
20.4 時間數列的古典分析方法
20.5 時間數列的迴歸分析方法
20.6 利用平滑法分析時間數列
20.7 預測精確度的衡量
20.8 Excel的使用
20.9 摘要
20.10 習題
20.11 附錄

第二十一章 指數
21.1 指數的意義與種類
21.2 物價指數
21.3 常見的物價指數
21.4 物量指數
21.5 價值指數
21.6 摘要
21.7 習題

第二十二章 抽樣與估計方法 (置於光碟中)
22.1 機率抽樣法
22.2 非機率抽樣法
22.3 電話訪問
22.4 摘要
22.5 習題

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我是一位剛踏入職場不久的數據分析師，最近在工作中遇到瞭一些瓶頸，特別是在處理一些複雜的迴歸模型時，總是覺得自己的基礎不夠穩固。在同事的推薦下，我購買瞭這本《統計學：方法與應用（四版）下冊》，雖然是2009年的版本，但大傢都說這本書的內容非常經典，而且概念講解得很透徹。拿到書後，我立刻翻開瞭關於時間序列分析的章節。我發現這部分寫得非常詳盡，從時間序列的基本特性、各種平穩性檢定，到ARMA、ARIMA模型的建立與判斷，都講得非常清楚。書中還介紹瞭各種預測方法，並探討瞭模型的優缺點以及適用情境，這對我來說非常有幫助，因為我經常需要對未來的趨勢進行預測。另外，書中也提到瞭非參數統計方法，這是我過去比較少接觸的領域，但這本書用瞭很多淺顯易懂的例子來解釋這些方法，讓我對它們的應用有瞭初步的認識。最讓我驚喜的是，隨書附贈的學習光碟，我還沒仔細研究，但聽說裡麵有提供一些常用的統計軟體操作範例，這對我來說絕對是如虎添翼，我迫不及待地想趕快嘗試看看。總之，我對這本教科書充滿瞭期待，相信它能幫助我突破目前的瓶頸，提升我的專業技能。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：方法與應用（四版）下冊》對我來說，簡直是一本「救命書」。我目前在一傢市場研究公司工作，經常需要分析大量的市場調查數據，但我的統計學背景比較薄弱，很多時候隻能依賴同事的協助。最近接手瞭一個需要深度分析客戶行為的專案，光靠我目前的知識量，實在是有點捉襟見肘。在朋友的推薦下，我買瞭這本2009年的版本。一拿到書，我立刻翻到瞭關於多變量分析的章節。書中對主成分分析、因素分析、聚類分析等方法的解釋非常透徹，而且還舉瞭很多市場分析的實際案例，例如如何用因素分析來找齣影響消費者購買決策的關鍵因素，或是如何用聚類分析來區分不同的客戶群體。這讓我茅塞頓開，也找到瞭一些解決專案問題的新思路。書中的圖錶和錶格也設計得很精美，能幫助我更直觀地理解這些複雜的統計概念。另外，那張附贈的學生學習光碟，我還沒仔細研究，但聽說裡麵有提供一些實用的操作範例，這對我來說太重要瞭！我真的非常期待能藉由這本書和光碟，提升我在數據分析方麵的能力，讓我在工作上能更有底氣。

评分☆☆☆☆☆

我是一位對商業分析充滿興趣的職場人士，雖然我並非統計專業齣身，但工作中經常需要處理報錶、分析銷售數據，以及預測市場趨勢。因此，我一直想找一本能夠讓我係統性地學習統計學，並且能夠將所學應用於實際商業情境的書籍。這本《統計學：方法與應用（四版）下冊》正是我所尋找的。2009年的版本，但其豐富的案例和清晰的邏輯，讓我能夠迅速進入學習狀態。我特別喜歡書中關於時間序列分析的章節，它從實際的銷售數據齣發，講解瞭如何建立預測模型，例如移動平均法、指數平滑法，以及更進階的ARIMA模型。書中還探討瞭如何評估預測模型的準確性，以及如何根據預測結果做齣商業決策。這對我來說非常有啟發性。那張附贈的學生學習光碟，我還沒詳細研究，但我相信它能夠提供額外的實踐機會，幫助我更好地理解和運用書中的知識。我期待這本書能夠提升我的商業分析能力，為我的職業發展帶來更大的幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：方法與應用（四版）下冊》我真的猶豫瞭很久纔下手，畢竟是2009年的版本，感覺有點年代感瞭。不過，在網路上爬瞭不少文，看到很多大學教授和業界前輩都推薦這本，說雖然是舊版，但它的基礎概念講得非常紮實，而且很多學術界常用的方法論在這裡都整理得相當清楚。加上又是「附學生學習光碟」，這點對我來說是蠻吸引的，我總覺得實體書搭配數位資源，學習起來會更有效率，可以重複觀看講解，甚至有一些互動式的練習。拿到書之後，翻瞭一下目錄，發現它涵蓋瞭推論統計、迴歸分析、實驗設計、時間序列分析等等，這些都是我目前在工作上經常會接觸到的主題，但有時候還是會覺得自己理解得不夠透徹，或是應用上有些瓶頸。我特別期待書中關於迴歸分析的部分，因為在數據分析的領域，迴歸模型的選擇、參數的解釋，還有模型的診斷，都是非常重要的環節，希望這本書能帶給我更深入的啟發。另外，附帶的光碟我也很想趕快體驗看看，不知道裡麵是影片講解還是軟體操作示範，如果是後者，那絕對是大大加分，畢竟光靠文字有時候真的比較難想像實際操作的流程。總之，雖然是舊版，但看在內容的紮實度和學習資源的輔助性上，我對它還是抱持著很高的期待，希望它能成為我在統計學領域學習路上的一盞明燈。

评分☆☆☆☆☆

我其實是為瞭研究計畫纔買瞭這本《統計學：方法與應用（四版）下冊》。當時研究題目涉及到一些複雜的統計模型，而我過去的統計學背景比較偏嚮基礎，很多進階的概念像是多層次模型、類別資料分析等等，我都有點霧煞煞。尋遍瞭市麵上各種統計學的書籍，很多都寫得太學術化，或是太過於簡略，不容易入門。偶然間聽學長提到這本書，他說雖然是2009年的版本，但內容依然是經典，而且對於初學者到進階者都有一定的幫助。拿到書後，我迫不及待地翻閱瞭關於類別資料分析的章節，發現它用瞭不少實際的案例來解釋這些抽象的概念，像是卡方檢定、羅吉斯迴歸等等，講得非常細緻。而且，書中的圖錶和公式推導也寫得很清楚，搭配文字說明，讓原本覺得很難理解的部分，漸漸地變得清晰起來。最讓我驚喜的是，光碟裡麵竟然有提供一些數據範例檔，還有使用統計軟體（我猜測是SAS或SPSS，要迴去確認一下）來操作的詳細步驟，這對我來說簡直是福音！光是看書，有時候真的隻能紙上談兵，但有瞭軟體操作的引導，我就可以實際動手去跑數據，驗證書中的理論，這對學習統計學來說，真的是事半功倍。希望這本書能幫助我順利完成研究計畫，並提升我在數據分析方麵的實力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名統計學的學生，正在準備研究所的入學考試。我聽說這本《統計學：方法與應用（四版）下冊》是一本非常經典的參考書，很多人都在用，所以我也買瞭一本2009年的版本。拿到書之後，我翻瞭一下目錄，發現它涵蓋瞭推論統計、假設檢定、信賴區間，還有一些進階的統計模型，這些都是考試的重點。書中的解釋非常詳細，一步一步地引導讀者理解統計概念的背後邏輯，而不是死記硬背公式。我特別喜歡它關於假設檢定的部分，書中不僅解釋瞭p值的意義，還詳細說明瞭第一類錯誤和第二類錯誤，以及如何選擇閤適的檢定方法。這對我來說非常重要，因為在準備考試時，我常常會搞混這些概念。而且，書中還提供瞭很多練習題，大部分都有詳細的解答，這對我來說是最好的學習資源。那張學生學習光碟，我還沒仔細看，但我想裡麵應該有額外的練習題或者重點講解，這對我來說絕對是加分項。希望這本書能幫助我紮實地打好統計學的基礎，順利通過研究所的考試。

评分☆☆☆☆☆

我是一位大學教授，在授課過程中，我一直尋找一本能夠兼顧理論深度和實務應用的統計學教科書。在比較瞭市麵上眾多選擇後，我最終選擇瞭這本《統計學：方法與應用（四版）下冊》，儘管是2009年的版本，但其內容的紮實度和權威性依然是無可取代的。我個人特別欣賞書中對於統計推論的闡述，從機率論的基礎到各種推論統計方法的建立，都講述得非常嚴謹且係統化。尤其是在討論多重比較時，書中不僅介紹瞭Bonferroni、Tukey等方法，還深入探討瞭它們的優缺點和適用時機，這對於培養學生的批判性思維至關重要。此外，書中關於迴歸分析的內容也十分豐富，從簡單線性迴歸到多元線性迴歸，再到邏輯斯迴歸，都提供瞭詳細的公式推導和實例分析。書中還特別強調瞭模型診斷的重要性，提醒學生要注意殘差分析、共線性問題等，這對學生未來進行嚴謹的學術研究或實際應用都有著深遠的影響。那張附贈的學生學習光碟，我也會嘗試讓學生使用，期望能藉由它來輔助教學，讓統計學的學習變得更加生動有趣。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對數據科學領域充滿熱情的研究生，我一直在尋找能夠幫助我深入理解統計學精髓的書籍。在瀏覽瞭許多書評和教授的推薦後，我將目光鎖定在這本《統計學：方法與應用（四版）下冊》。儘管是2009年的版本，但書中對於統計模型的建立、檢驗和應用，都有著極為詳盡的闡述。我對書中關於最大概似估計（MLE）的介紹尤為感興趣，它詳細解釋瞭MLE的原理，並通過各種實例展示瞭如何應用MLE來估計各種統計模型的參數。這對於我理解許多現代統計方法，例如廣義線性模型，都提供瞭堅實的基礎。此外，書中對貝氏統計學的介紹也讓我耳目一新，雖然篇幅不多，但它簡潔明瞭地勾勒齣瞭貝氏推論的核心思想，讓我對這個與傳統頻率學派不同的統計學分支有瞭初步的認識。那張附贈的學生學習光碟，我還沒詳細研究，但我想它一定能為我的學習提供額外的資源和輔助。我期待這本書能引領我進入更深層次的統計學世界，為我的研究打下堅實的理論基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：方法與應用（四版）下冊》是我在大學時期就聽過名字的經典教科書。雖然我大學時修的統計學課程是別的版本，但每次在圖書館看到這本書，都會被它厚實的內容和紮實的排版吸引。這次會入手2009年的這個版本，主要是因為我現在在職進修，需要重新鞏固統計學的基礎，而且我發現我工作上經常需要處理各種實驗數據，但對於實驗設計和變異數分析的理解總是有點捉襟見肘。翻開這本書，我第一個想看的章節就是關於變異數分析的部分。書中詳細介紹瞭單因子、雙因子變異數分析，以及多重比較的方法，還提到瞭一些進階的設計，像是因子設計、重複測量設計等等。讓我印象深刻的是，它不僅解釋瞭這些方法的原理，還非常強調這些方法的假設條件以及如何進行模型診斷，這點非常重要，因為很多時候我們隻知道怎麼套公式，卻不知道在什麼情況下適用，以及結果的可信度如何。而且，書中舉的例子都很有代錶性，涵蓋瞭社會科學、工程學、醫學等多個領域，這讓我能從不同的角度去理解統計方法的應用。雖然是2009年的書，但裡麵的內容至今依然適用，而且那張學生學習光碟，我非常期待裡麵的模擬數據和練習題，希望能幫助我把學到的理論轉化成實際的操作能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在撰寫畢業論文的學生，研究主題涉及到大量的數據分析。由於大學時期學的統計學知識已經有些淡忘，而且研究需要用到一些比較進階的統計方法，所以我急需一本能夠幫助我快速迴顧和學習的書籍。在圖書館翻閱瞭幾本，最終被這本《統計學：方法與應用（四版）下冊》吸引住瞭。2009年的版本，但內容依然經典。我目前正在看關於變異數分析（ANOVA）的部分，書中不僅講解瞭單因子和多因子ANOVA的原理，還詳細介紹瞭如何進行事後檢定，以及如何解釋結果。這對我論文中需要比較不同處理組別的數據非常有用。書中舉的例子也很貼近實際研究，能夠讓我更好地理解如何在我的研究中應用這些方法。最讓我高興的是，書中還提到瞭如何使用統計軟體來進行分析，雖然光碟我還沒仔細看，但我想它應該會有相關的說明。我希望透過這本書，能夠更有效率地完成我的論文數據分析部分，並確保結果的準確性和可靠性。