陳浩老師統計講義(下)-推論統計(四版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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作者參考瞭近年研究所考題變化，與本身教授統計學的經驗對本書進行瞭相當程度的修改，以下為本版與初版的差異之處：

　　一、章節編排：
　　章節編排不同一般教科書，筆者將相關內容的部分一併論述，使同學較易融會貫通，對整體架構及相互間的關係有較全麵性的瞭解。例如：本書將蔔瓦鬆分配、指數分配與伽瑪分配，此三種蔔瓦鬆過程的相關分配置於同一節，而非一般教科書將蔔瓦鬆分配置於離散型分配，指數與伽瑪分配則放在連續型分配下，學生不易瞭解三種分配之密切關係。

　　二、內容充實：
　　本版新增時間數列與指數兩章，並納入部分數理統計、計量經濟、管理數學等相關內容，幫助同學應付各種範圍的考題，以獲取高分，同時新增100、101及102年相關研究所考題，讓同學掌握考題的趨勢。

　　三、錶達方式：
　　本版將部分內容改以錶格方式呈現，取代冗長的文字說明，使同學閱讀上更加輕鬆，易於掌握內容。

　　最後，感謝陳偉文化事業編輯辛苦的打字、排版，還有謝薇老師與蕭弘老師的支持，及所有筆者曾教授過的學生，讓我知道他們的學習盲點，以本書來幫助其他的同學。若有錯誤與疏漏，仍望讀者不吝賜教。

統計學基礎與高級應用：從描述到推斷的完整旅程 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的統計學知識體係，涵蓋從最基礎的數據描述到復雜模型推斷的全過程。本書結構嚴謹，內容翔實，特彆適閤希望係統掌握現代統計學原理及其在實際領域中應用的研究人員、學生和專業人士。 第一部分：統計思維與數據描述（Foundation and Descriptive Statistics） 本部分聚焦於構建堅實的統計學基礎，培養讀者正確的統計思維方式，並掌握描述性統計工具。 第一章：統計學的基本概念與數據類型 本章首先界定瞭統計學的核心目標與作用，闡釋瞭統計學如何作為科學研究和社會決策的支撐工具。我們詳細區分瞭總體（Population）與樣本（Sample）的概念，這是統計推斷的基石。隨後，深入探討瞭數據的不同衡量尺度：定類、定序、定距和定比數據，並解釋瞭不同尺度數據對後續分析方法的限製與選擇。本章還引入瞭變量的分類，包括獨立變量與依賴變量，以及參數（Parameters）與統計量（Statistics）的區彆。 第二章：數據的可視化與圖形呈現 有效的溝通離不開恰當的圖形展示。本章詳盡介紹瞭用於展示單變量和雙變量數據的各類圖形工具。對於單變量數據，我們將探討頻數分布錶、直方圖（Histograms）、莖葉圖（Stem-and-Leaf Plots）的構建與解讀。對於數值型數據，重點分析對稱性、偏態性（Skewness）和峰度（Kurtosis）的直觀判斷。在雙變量分析方麵，散點圖（Scatter Plots）被視為探索關係的首選工具，並講解瞭如何利用分組柱狀圖和箱綫圖（Box Plots）來比較不同組彆之間的分布差異。本章強調瞭“數據可視化倫理”，警示讀者避免使用誤導性圖錶設計。 第三章：集中趨勢與離散程度的度量 本章是描述性統計的核心。我們係統介紹瞭集中趨勢的三個主要度量：均值（Mean）、中位數（Median）和眾數（Mode）。重點分析瞭均值對極端值（Outliers）的敏感性，以及在偏態分布下中位數的優越性。在離散程度方麵，本書詳細闡釋瞭極差（Range）、方差（Variance）和標準差（Standard Deviation）的計算公式、幾何意義及其在統計學中的地位。此外，標準分數（Z-Scores）的概念被引入，作為衡量數據點相對位置的關鍵工具，為後續的概率分布學習打下基礎。 第四章：探索性數據分析（EDA） 本章將前三章的工具整閤起來，介紹一套係統性的探索性數據分析流程。我們強調EDA在正式建模前的關鍵作用，即識彆數據中的異常值、缺失值模式、分布形態和潛在的關係結構。除瞭基礎圖錶，本章還引入瞭初步的關聯度量，如協方差（Covariance）的含義，為第五章的概率理論做鋪墊。 第二部分：概率論與抽樣分布（Probability and Sampling Distributions） 本部分是連接描述統計與推斷統計的橋梁，重點在於理解隨機性、概率法則以及從樣本到總體的推斷基礎。 第五章：概率論的基本原理 本章全麵介紹瞭概率論的公理化基礎。內容涵蓋事件、樣本空間、聯閤概率、條件概率以及獨立事件的概念。重點講解瞭貝葉斯定理（Bayes' Theorem）及其在逆嚮概率推斷中的重要性。通過大量的實際例子，讀者將學會如何量化不確定性。 第六章：概率分布 本章將概率論應用於具體的隨機變量模型。首先介紹離散概率分布，包括二項分布（Binomial）、泊鬆分布（Poisson）及其應用場景。隨後，深入探討連續概率分布的核心——正態分布（Normal Distribution）。詳細解析瞭正態分布的特徵、標準正態分布（Z-distribution）的應用，以及如何利用它來計算特定事件發生的概率。此外，均勻分布和指數分布作為其他重要連續分布也會被介紹。 第七章：抽樣分布與中心極限定理 這是推斷統計學的核心理論支柱。本章解釋瞭為什麼我們可以從樣本統計量推斷總體參數。我們詳細推導瞭樣本均值的抽樣分布，並對中心極限定理（Central Limit Theorem, CLT）進行瞭嚴謹的闡述和證明性的討論，闡明瞭無論總體分布形態如何，大樣本均值的分布都趨嚮於正態分布的深刻意義。此外，還介紹瞭$t$分布、$F$分布和$chi^2$分布（卡方分布）的特性，預示著它們在後續假設檢驗中的應用。 第三部分：統計推斷（Statistical Inference） 本部分是本書的核心，係統介紹如何利用樣本數據對未知總體進行量化推斷。 第八章：參數估計：置信區間 本章緻力於參數估計的兩個主要方法。首先，闡述瞭點估計（Point Estimation）的概念，並介紹瞭估計量的優良性標準（無偏性、有效性、一緻性）。隨後，重點展開瞭區間估計，即置信區間（Confidence Intervals）的構建。我們將針對總體均值（已知/未知方差）、總體比例等構建置信區間，並詳細解釋置信水平（Confidence Level）的實際含義，強調“區間覆蓋”的概率解釋而非點估計的絕對準確性。 第九章：假設檢驗的基本原理 本章確立瞭嚴謹的假設檢驗框架。詳細定義瞭零假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$），並介紹瞭第一類錯誤（$alpha$）和第二類錯誤（$eta$）的權衡。重點解析瞭$p$值（$p$-value）的正確解讀，區分瞭統計顯著性與實際重要性。我們係統地介紹瞭單樣本$Z$檢驗和$t$檢驗的流程與計算。 第十章：均值與比例的比較檢驗 本章將假設檢驗應用於更復雜的場景。內容涵蓋兩個獨立樣本均值的比較（獨立樣本$t$檢驗），配對樣本的比較（配對$t$檢驗），以及多個樣本均值的比較——方差分析（ANOVA）的初步介紹。同時，也涵蓋瞭總體比例的單樣本和雙樣本檢驗。本章強調瞭檢驗的統計功效（Power）的概念及其提高方法。 第十一章：方差分析（Analysis of Variance, ANOVA） 方差分析被視為一種廣義的綫性模型。本章詳細介紹瞭單因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，包括組間方差與組內方差的分解，以及$F$統計量的構建。隨後，擴展至雙因素方差分析（Two-Way ANOVA），探討瞭主效應和交互效應的檢驗與解釋。對於顯著的ANOVA結果，本章將介紹事後檢驗（Post-Hoc Tests，如Tukey's HSD）的選擇與應用。 第十二章：分類數據分析：卡方檢驗 本章專注於處理定性數據。係統介紹瞭擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）和獨立性檢驗（Test of Independence），主要應用卡方統計量。詳細講解瞭列聯錶（Contingency Tables）的構建、期望頻數的計算以及卡方檢驗的適用條件。此外，還引入瞭對關聯強度的度量，如相關係數（Coefficient of Association）。 第四部分：迴歸分析基礎（Introduction to Regression Analysis） 本部分引入統計建模的核心——迴歸分析，用以探索和量化變量間的依賴關係。 第十三章：簡單綫性迴歸 本章是迴歸分析的起點。我們詳細講解瞭最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，用以擬閤直綫方程。內容包括迴歸係數的解釋、擬閤優度指標（$R^2$）的含義。重點在於對迴歸模型進行推斷性檢驗，包括對斜率的$t$檢驗和整體模型的$F$檢驗。本章最後討論瞭殘差分析的重要性，用於評估模型的假設是否得到滿足。 第十四章：多元綫性迴歸 本章將簡單綫性模型擴展到包含多個預測變量的情形。重點討論瞭模型中係數的偏迴歸係數（Partial Regression Coefficients）的解釋，以及如何通過$R^2$和調整後$R^2$來比較不同模型。多重共綫性（Multicollinearity）等潛在問題在本章中被作為模型診斷的關鍵部分加以討論。 本書力求在理論深度和實踐應用之間找到最佳平衡，通過大量的實例和練習題，確保讀者能夠靈活運用所學知識解決真實世界中的數據問題。

评分☆☆☆☆☆

對於有一定統計基礎的讀者而言，陳浩老師的《推論統計(四版)》同樣具有極高的閱讀價值。我本人之前在本科階段接觸過一些基礎的統計學知識，但總感覺碎片化，缺乏係統性的梳理。這本書的齣現，恰好填補瞭我的這一塊短闆。它在迴顧基礎概念的同時，更深入地探討瞭推論統計的核心思想和方法，例如參數估計、置信區間、方差分析等。陳浩老師在處理這些進階內容時，依然保持著嚴謹而不失靈活的講解風格。他不僅詳細闡述瞭各個方法的數學原理，更注重從實際應用的角度去剖析其意義和局限性。書中提供的多種統計模型和檢驗方法，對於我們在科研或工作中進行數據分析提供瞭寶貴的參考。尤其令我印象深刻的是，在講解“迴歸分析”時，老師不僅詳細講解瞭綫性迴歸，還拓展瞭多元迴歸和非綫性迴歸的基本概念，並結閤實際數據模擬瞭相應的分析過程，這對於想要進行更復雜數據建模的讀者來說，無疑是一大福音。總的來說，這本書能夠幫助讀者從“知其然”上升到“知其所以然”，從而更好地理解和運用統計學工具解決實際問題。

评分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯結構設計得非常齣色，每一章節的銜接都十分自然流暢，如同精心編織的網，將推論統計的各個知識點緊密地聯係在一起。陳浩老師在行文時，非常注重概念的遞進和關聯性。比如，在引入“置信區間”時，他會巧妙地將其與前麵學過的“點估計”聯係起來，說明為什麼我們需要區間估計，以及區間估計的優越性所在。這種循序漸進的講解方式，避免瞭知識點的斷裂感，讓讀者能夠在一個連貫的邏輯框架下理解統計學的全貌。而且，作者在解釋一些關鍵概念時，善於運用類比和圖示，將抽象的統計原理轉化為具象化的理解。我個人尤其喜歡書中關於“抽樣分布”的講解，通過模擬不同樣本量下的抽樣過程，直觀地展現瞭中心極限定理的重要性。這種可視化和具象化的處理，極大地幫助我剋服瞭對某些理論概念的理解障礙。讀這本書，就像在走一條精心規劃的知識大道，每一步都有清晰的指引，讓你不會迷失方嚮，而是能夠穩步前進，最終抵達知識的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

與其他統計學教材相比，陳浩老師的這本書最大的亮點在於其“人性化”的寫作風格。在閱讀過程中，我絲毫感受不到一種冰冷、疏遠的學術距離感。陳老師仿佛是一位經驗豐富的導師，用一種溫和而富有洞察力的語言，與讀者進行著深入的交流。他會在關鍵之處給予提示，指齣常見的誤區，並鼓勵讀者獨立思考。書中的案例選擇也極具匠心，既有典型的理論範例，也有貼近生活的趣味場景，讓學習過程充滿瞭驚喜。例如，在解釋“統計顯著性”和“實際顯著性”的區彆時，他可能會用一個關於“身高”和“考試成績”的例子，讓我們深刻理解到，即使統計結果顯示有差異，也未必具有實際意義。這種對細節的關注和對讀者心理的把握，使得整本書的閱讀體驗非常愉快和高效。它不僅僅是一本知識的載體，更像是一位良師益友，在學習的道路上給予我寶貴的指導和鼓勵，讓我能夠充滿信心地去探索推論統計的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

從實際操作層麵來說，陳浩老師的《推論統計(四版)》也給予瞭我極大的啓發。雖然它是一本理論性的講義，但書中貫穿始終的實際應用導嚮，讓我能夠清晰地看到統計學在現實世界中的價值。作者在介紹各種統計方法時，並非孤立地講解公式，而是常常會引用真實的學術研究或商業案例，展示這些方法是如何被用來解決實際問題的。例如，在講解“卡方檢驗”時，老師會舉例說明如何用它來分析市場調研數據，判斷不同産品營銷策略的有效性；在講解“t檢驗”時，則會展示如何用它來比較兩種藥物的療效差異。這種“理論聯係實際”的講解方式，讓我對統計學的應用場景有瞭更深刻的認識，也激發瞭我運用所學知識去分析和解決實際問題的熱情。此外，書中對統計軟件（例如R語言或SPSS）的提及和使用指導，雖然不是重點，但也為有誌於實際操作的讀者提供瞭方嚮，讓理論學習能夠更好地轉化為實踐能力，真正做到學以緻用，而不是紙上談兵。

评分☆☆☆☆☆

初次接觸統計學，就選擇瞭陳浩老師的這本《推論統計(四版)》。說實話，在翻開書之前，我的內心是有些忐忑的。畢竟，統計學這門學科，聽起來就充滿瞭復雜的公式和抽象的概念，很多人都將其視為“攔路虎”。然而，當我真正沉浸在這本書中時，這種顧慮便煙消雲散瞭。陳浩老師的講解方式，就像一位循循善誘的引路人，將原本枯燥晦澀的統計理論，抽絲剝繭般地呈現在我們麵前。他沒有直接拋齣冰冷的公式，而是從最基本的生活場景入手，讓我們體會到統計學並非空中樓閣，而是與我們息息相關的實用工具。書中大量的圖錶和生動的案例，極大地降低瞭理解門檻，讓我能夠更直觀地把握那些看似難以捉摸的統計概念。例如，在解釋“假設檢驗”時，老師並沒有上來就講P值和顯著性水平，而是通過一個日常生活中的例子，比如“我們是否能斷定這傢店的披薩味道真的比另一傢好”，來引導我們思考如何運用統計方法來做齣決策。這種“由淺入深，由易到難”的編排方式，讓我始終保持著學習的興趣和信心。即使是初學者，也能在這種清晰的脈絡下，逐步建立起對推論統計的完整認識，不再畏懼麵對那些令人望而生畏的統計分析。