應用統計學：EXCEL2013精析與實例(附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 統計建模
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*基礎統計學理論係統化的介紹
　　*統計圖錶之製作
　　*統計資料總結統計數字之求取
　　*透過Excel函數公式求取各種機率分配的機率及切點
　　*利用亂數産生器生成各種分配資料
　　*二維資料相關性探討與迴歸分析預測模型建製
　　*各種參數假設檢定的執行
　　*類彆資料處理與分析

　　這是一本結閤統計理論與Excel 2013操作應用的書籍，每個理論皆搭配有Excel2013實際操作步驟說明及動態操作示範。

現代數據分析與決策：基於Python與R的統計建模實戰 本書簡介 在信息爆炸的今天，數據已成為驅動商業決策、科學研究乃至社會治理的核心資産。傳統的統計方法在處理海量、高維、復雜的數據結構時已顯得力不從心。本書《現代數據分析與決策：基於Python與R的統計建模實戰》旨在為讀者提供一套全麵、深入且高度實戰化的現代統計建模工具箱，專注於利用當前最前沿的編程語言——Python和R，構建高效、可解釋且能夠指導實際決策的分析模型。 本書的編寫宗旨是彌閤理論統計學與實際數據科學應用之間的鴻溝。我們深知，單純掌握統計公式不足以應對現實世界的挑戰；唯有將堅實的統計學基礎與強大的編程實現能力相結閤，方能駕馭復雜數據的魔力。 目標讀者 本書麵嚮具有一定概率論與數理統計基礎，希望係統學習使用現代編程工具進行數據分析和統計建模的專業人士、研究人員、數據分析師、數據科學傢、以及高年級本科生和研究生。尤其適閤那些希望從傳統的電子錶格分析環境過渡到更專業、更靈活的編程環境中的讀者。 核心內容深度解析 本書的結構設計遵循“理論奠基—工具掌握—模型實踐—高級專題”的遞進邏輯，共分為五個主要部分，涵蓋瞭從基礎數據處理到前沿機器學習算法在統計學框架下的應用。 第一部分：現代數據分析環境的構建與基礎工具集（Python/R並重） 本部分著重於為後續的深入分析打下堅實的軟件和數據準備基礎。我們不隻是簡單介紹軟件安裝，而是深入探討兩種主流工具在統計計算中的獨特優勢與協同工作方式。 1. 環境配置與生態係統概覽： 詳細介紹瞭Anaconda/Miniconda環境在Python中的管理，以及RStudio作為R語言的集成開發環境。重點對比瞭Python的Pandas/NumPy/SciPy生態與R的Tidyverse生態（ggplot2, dplyr, tidyr）在數據清洗和探索性數據分析（EDA）中的工作流程差異。 2. 數據導入、清洗與重塑： 教授如何使用`readr` (R) 和 `pandas` (Python) 高效處理結構化、半結構化數據。重點講解缺失值處理（插補技術如MICE、KNN插補）、異常值識彆與平滑處理，以及數據透視、閤並與重塑的精妙技巧，確保數據質量達到建模標準。 3. 探索性數據分析（EDA）的高級可視化： 摒棄基礎的柱狀圖和餅圖，轉而聚焦於使用`ggplot2` (R) 和 `Seaborn`/`Plotly` (Python) 進行多變量關係探索。涵蓋瞭分布圖（核密度估計）、箱綫圖的變體、熱力圖、以及用於高維數據可視化的降維投影圖（如PCA/t-SNE的初步應用）。 第二部分：經典統計推斷的編程實現 本部分迴歸統計學的核心，展示如何使用編程語言實現傳統統計檢驗和參數估計，確保讀者理解軟件背後的數學邏輯。 1. 描述性統計與假設檢驗的自動化： 深入講解如何使用`statsmodels` (Python) 或 `stats` 包 (R) 進行T檢驗、方差分析（ANOVA/MANOVA）的精確計算與P值解釋。強調效應量（Effect Size）的報告，超越瞭簡單的顯著性判斷。 2. 最大似然估計（MLE）的定製化應用： 詳細闡述MLE的原理，並展示如何使用`scipy.optimize` (Python) 或 `optim` (R) 來解決非標準分布或復雜約束下的參數估計問題。 3. 非參數統計方法： 介紹在數據不滿足正態性或方差齊性假設時，如何使用秩檢驗（如Mann-Whitney U、Kruskal-Wallis H檢驗）進行穩健推斷。 第三部分：現代迴歸建模與模型診斷 迴歸分析是統計學的基石，本書將此提升到現代數據科學的標準。 1. 多元綫性迴歸的深度剖析： 不僅限於最小二乘法，還深入探討瞭模型的假設檢驗（Durbin-Watson, VIF, 殘差正態性）。重點教授如何使用VIF、逐步迴歸、Lasso/Ridge等方法進行特徵選擇和多重共綫性診斷。 2. 廣義綫性模型（GLM）的實戰應用： 詳細覆蓋Logistic迴歸（分類問題）和泊鬆迴歸（計數數據）。使用`statsmodels` (Python) 和 `glm` (R) 進行模型擬閤，並重點講解係數的解釋（如Odds Ratio的計算與置信區間）。 3. 模型診斷與穩健性評估： 教授如何係統地診斷模型過度擬閤或欠擬閤，包括殘差分析圖譜的解讀、杠杆點和影響點（Cook's Distance）的識彆。引入穩健迴歸方法（如Huber迴歸），以應對異常值對模型參數估計的影響。 第四部分：時間序列分析與麵闆數據模型 麵對具有時間依賴性的數據，本書提供瞭專業的建模流程。 1. 時間序列分解與平穩性檢驗： 介紹如何使用STL分解法分離趨勢、季節性和隨機性。詳細講解ADF檢驗、KPSS檢驗，以及如何通過差分處理非平穩序列。 2. 經典時間序列模型： 深入講解ARIMA、SARIMA模型的識彆（ACF/PACF圖）、估計與診斷。使用Python的`statsmodels`和R的`forecast`包進行模型構建與預測性能評估（如AIC/BIC準則）。 3. 麵闆數據模型基礎： 引入固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）的理論基礎。演示如何在Python中利用`linearmodels`或R的`plm`包，對跨個體和跨時間的結構化數據進行一緻性估計，並進行Hausman檢驗以選擇最優模型。 第五部分：機器學習與統計的融閤——預測建模 本部分是全書的高級篇章，探討如何利用強大的預測算法，並在統計學原理的指導下確保模型的可解釋性。 1. 正則化與維度縮減： 詳細講解Ridge, Lasso, Elastic Net迴歸的原理及其在防止高維數據過擬閤中的作用。重點展示交叉驗證（Cross-Validation）在模型參數調優中的關鍵地位。 2. 樹模型與集成方法在迴歸中的應用： 介紹決策樹、隨機森林（Random Forest）和梯度提升模型（如XGBoost/LightGBM）。更重要的是，我們將探討如何從這些“黑箱”模型中提取特徵重要性，並使用SHAP值等工具進行統計學上的可解釋性分析。 3. 模型選擇與比較的嚴謹性： 教授如何使用信息準則（AIC/BIC）、調整R方、以及更現代的預測準確性指標（如AUC、F1-Score、MAE、RMSE）對不同模型進行公平、量化的比較。 本書的特色與優勢 1. 雙語並重，兼顧廣度與深度： 本書同時涵蓋Python和R的實戰代碼示例，允許讀者根據項目需求選擇最閤適的工具，極大地增強瞭工具箱的靈活性。 2. 代碼即文檔： 所有統計概念的推導和實現都伴隨著清晰、經過驗證的源代碼，讀者可以即時復製運行，進行參數修改和效果觀察。 3. 強調統計思維而非僅僅是工具操作： 我們始終將統計學原理置於編程技巧之上，確保讀者在應用算法時，清楚地知道模型背後的假設、局限性以及結果的統計學意義。 4. 麵嚮真實問題的案例驅動： 案例均來源於金融風控、市場營銷、生物醫藥數據等實際場景，確保所學技能可以直接轉化為商業或研究價值。 通過閱讀本書，讀者將不再滿足於基礎的電子錶格分析，而是能夠熟練地利用專業編程語言，構建齣嚴謹、強大且具有高度解釋性的統計模型，從而在復雜的數據世界中做齣更明智的決策。

01 簡介
02 資料整理與統計圖錶
03 原始資料的整理與歸納
04 群組資料的整理與歸納
05 隨機變數與機率分配
06 抽樣與亂數産生器的應用
07 母體平均數之估計
08 平均數之假設檢定
09 母體比例的統計推論
10 母體變異數的統計推論
11 類彆資料分析－卡方檢定
12 相關分析與簡單綫性迴歸分析
A 機率分配錶

评分☆☆☆☆☆

我對於《應用統計學：EXCEL2013精析與實例》這本書的第一印象，就是它的實用性和可操作性。書名直接點齣瞭「Excel 2013」這個核心工具，並且強調「精析與實例」，這對我這種學習者來說，無疑是極具吸引力的。統計學很多時候理論性的概念比較抽象，如果沒有實際的操作工具和案例來輔助，很容易讓人望而卻步。我非常期待書中關於「敘述統計」和「資料視覺化」的部分。例如，如何利用Excel函數高效地計算各種統計量，如何利用Excel的圖錶功能，製作齣能夠清晰傳達數據信息的圖形，比如散點圖、摺線圖、圓餅圖等等，這些都是進行初步數據分析和溝通的基礎。更進一步，對於「假設檢定」、「信賴區間」這些在統計推論中非常重要的概念，我希望書中能夠提供詳細的Excel操作步驟，讓讀者能夠親手操作，理解這些統計方法的邏輯和應用。特別是「迴歸分析」這一章，如果能有利用Excel進行簡單線性迴歸、多元迴歸分析的詳細範例，並解釋如何解讀Excel輸齣的結果，那對我在進行數據建模和預測方麵將會是極大的幫助。書本的厚度以及附帶的光碟，都暗示著內容的紮實和豐富，我非常期待它能成為我學習應用統計學的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

《應用統計學：EXCEL2013精析與實例》這本書，光看書名，就讓我聯想到它能解決我在學習統計學時常常遇到的「紙上談兵」的問題。過去，我可能讀瞭很多統計學的教科書，理解瞭許多理論，但在實際應用中卻感到無從下手。而這本書強調「EXCEL2013精析與實例」，這正是我所需要的。Excel是一個非常普及的軟體，能夠將統計學的原理透過Excel的具體操作展現齣來，會大大降低學習的難度，並且能夠讓學習者在操作的過程中，加深對理論的理解。我特別期待書中在「資料分析」和「迴歸分析」這兩大塊的內容。例如，如何利用Excel來進行數據的分類匯總，如何找齣數據中的異常值，如何利用Excel的「資料分析工具庫」來進行各種統計檢驗，如t檢定、F檢定。而迴歸分析，更是我非常感興趣的部分，我希望能看到書中如何運用Excel來建立簡單線性迴歸模型，如何解讀迴歸係數，如何進行預測，以及如何判斷模型的優劣。書本厚實的內容以及附帶的光碟，都讓我對它充滿瞭期待，相信它能成為我提升統計分析能力的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

這本《應用統計學：EXCEL2013精析與實例》的齣版，對我這樣長期在數據分析領域摸索的學習者來說，無疑是一劑及時雨。書名中「EXCEL2013」的精確指明，意味著它將會提供具體、可操作的技術指導，而不是空泛的理論闡述。我尤其關注書中對於「假設檢定」與「信賴區間」的講解。在實際的商業決策中，我們經常需要基於樣本數據來對總體進行推斷，而這些統計概念正是實現這一目標的關鍵。我非常期待書中能夠提供詳細的Excel操作流程，例如如何利用Excel函數來計算p值、如何繪製信賴區間的圖示，以及如何對檢驗結果進行準確的解釋。此外，對於「變異數分析」(ANOVA) 和「迴歸分析」(Regression Analysis) 這兩個在數據建模和預測中極為重要的統計方法，我也非常期待書中能有深入的解析和實例演練。如果能夠透過Excel，清晰地展示如何進行單因子/多因子變異數分析，以及如何建立和解讀簡單/多元迴歸模型，那將會極大地提升我處理和分析複雜數據集的能力。書本的紮實篇幅和附帶的光碟，也預示著其內容的全麵性和豐富性，我相信這本書能為我打開更廣闊的數據分析視界。

评分☆☆☆☆☆

拿到《應用統計學：EXCEL2013精析與實例》這本書，我首先關注的是它如何將統計學這個看似嚴謹而又有些遙遠的學科，與我們日常工作和學習中都離不開的Excel軟體聯繫起來。書名中的「EXCEL2013」是一個很具體的指嚮，意味著它會提供基於這個版本Excel的詳細操作指南。我個人對書中關於「敘述統計」和「資料整理」的內容抱有很高的期待，因為在進行任何統計分析之前，紮實的資料預處理是必不可少的。如何利用Excel的各種函數和工具，對數據進行清洗、轉換、閤併，並計算齣平均數、標準差、眾數、迴歸係數等關鍵統計指標，這些都是非常實用的技能。同時，我非常想瞭解書中是如何利用Excel的圖錶功能，將複雜的數據關係視覺化，例如製作齣具有說服力的長條圖、摺線圖、散點圖等，以幫助我們更直觀地理解數據的分布和趨勢。對於「機率與機率分配」這樣的基礎理論，我也期待書中能提供一些基於Excel的模擬範例，讓抽象的機率概念變得更加生動具體。而「統計推論」中的假設檢定、信賴區間等，如果能有明確的Excel操作步驟和結果解讀，那將對我在實際工作中的決策提供強有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，坦白說，一開始就給我一種很紮實的專業感，那種熟悉的Excel 2013標誌，加上「應用統計學」這幾個字，立刻就勾勒齣它在統計學習中的定位。拿到手的時候，光碟片放在盒子的特定凹槽裡，感覺相當完整，這種傳統的配置，對我這個習慣於實體書籍和輔助教材並存的讀者來說，是加分項。翻開書本，它的厚度也相當可觀，這通常意味著內容的紮實與深入，不會是蜻蜓點水式的介紹。第一眼掃過目錄，像是「敘述統計」、「機率與機率分配」、「抽樣分配」、「統計推論」、「變異數分析」等等，這些都是統計學的核心章節，而「Excel 2013精析與實例」的副標題，則點明瞭這本書的教學方法，就是要透過大傢熟悉且方便使用的Excel軟體來理解和應用這些統計概念，這點非常吸引我，因為我認為統計學本身可能比較抽象，但如果能結閤工具，就能大大降低學習門檻，讓理論與實踐更緊密地結閤。我尤其期待後麵關於「統計品管」、「迴歸分析」等進階主題的篇章，想看看它會如何運用Excel來處理這些更複雜的問題，尤其是在實際的業務分析和決策中，統計學的應用無處不在，有一本能夠實際操作的指南，絕對是事半功倍。

评分☆☆☆☆☆

這次看到《應用統計學：EXCEL2013精析與實例》這本書，讓我迴想起過去在學習統計學時，常常遇到的睏境，那就是理論的抽象和實際應用的脫節。這本書在書名中直接點明瞭「EXCEL2013精析與實例」，我認為這是一個非常聰明的切入點。Excel作為一個廣泛使用的辦公軟體，其內建的數據分析功能，對於許多人來說並不陌生，而將統計學的理論與Excel的操作緊密結閤，無疑能大大降低學習門檻，讓統計學不再是遙不可及的學科。我個人非常期待書中對於「敘述統計」部分的講解，比如如何利用Excel來計算平均數、中標差、製作直方圖、箱型圖等，這些都是進行初步數據探索的基礎。更進一步，對於「機率與機率分配」、「抽樣與抽樣分配」這些較為理論性的章節，我希望能看到書中如何透過Excel的模擬功能，例如亂數產生器，來幫助讀者直觀地理解這些概念。而「統計推論」和「迴歸分析」等更進階的內容，如果能有清晰的Excel操作指南，那將會對我在實際工作中進行數據分析提供極大的幫助。書本所附的光碟，也讓人期待裡麵會有更豐富的練習範例或數據集。

评分☆☆☆☆☆

在翻閱《應用統計學：EXCEL2013精析與實例》這本書的目錄時，我的目光 immediately 被「敘述統計」和「機率分配」這幾章吸引。我認為，任何一門學科的學習，都離不開紮實的基礎。而統計學的基礎，恰恰就在於如何有效地描述數據的整體情況，以及理解隨機現象的可能性。這本書將Excel 2013作為主要的分析工具，這是一個非常明智的選擇。Excel普及率高，操作相對直觀，能夠讓學習者在動手實踐的過程中，加深對統計概念的理解。我非常期待書中能詳細介紹如何利用Excel進行數據的清洗、整理、彙總，以及如何利用Excel的函數和圖錶工具，製作齣能夠清晰展示數據分佈、趨勢和離散程度的圖形，例如直方圖、箱型圖、散點圖等。對於「機率與機率分配」這樣的理論性章節，我也希望書中能夠提供一些基於Excel的模擬範例，例如利用Excel的亂數產生器來模擬拋硬幣、骰子等簡單的隨機實驗，從而幫助讀者直觀地理解機率和各種機率分佈的意義。書本附帶的光碟，也讓人充滿想像，或許裡麵會有豐富的數據集和練習題，可以讓我邊學邊練，真正掌握統計學的應用技能。

评分☆☆☆☆☆

拿到《應用統計學：EXCEL2013精析與實例》這本書，讓我立刻感受到一種親切感。在現今這個數據爆炸的時代，統計學的應用幾乎滲透到各個領域，然而，很多時候，統計理論的抽象性讓許多人望而卻步。這本書的標題，恰好點齣瞭它的核心價值：將統計學的原理，透過大傢最熟悉的Excel 2013軟體，以「精析」的方式深入講解，並輔以豐富的「實例」。我個人非常期待書中關於「假設檢定」和「信賴區間」的內容。在進行市場調查、產品品質控製、科學研究等工作中，我們經常需要基於樣本數據來對總體情況做齣判斷和預測。我希望書中能夠詳細介紹如何利用Excel提供的工具，例如「資料分析工具庫」中的相關函數，來進行各種假設檢定，如t檢定、F檢定，以及如何計算信賴區間，並且重點講解如何解讀這些統計結果，以便做齣更明智的決策。此外，對於「迴歸分析」，這也是一個極具實用價值的統計方法，我希望書中能夠展示如何利用Excel建立簡單和多元迴歸模型，如何評估模型的擬閤優度，以及如何利用模型進行預測。書本厚實的篇幅，以及附帶的光碟，都讓我對其內容的廣度和深度充滿信心，相信這將是一本幫助我提升數據分析能力的寶貴資源。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，統計學就像是認識世界的一種語言，而《應用統計學：EXCEL2013精析與實例》這本書，就是我眼中一本極為實用的「翻譯機」。書名中「EXCEL2013」這個具體的版本，我認為是關鍵。它錶示這本書是針對某個特定時期大傢普遍使用的軟體版本來進行闡述的，這樣的好處在於，讀者在學習時，不會因為軟體介麵或功能的差異而產生睏惑，可以直接跟著書中的步驟操作。我個人對書中在「資料處理與整理」、「描述性統計」、「機率分配」等基礎章節的講解方式非常感興趣，因為這些往往是建立紮實統計基礎的關鍵。能否用Excel有效地進行數據的清洗、篩選、彙總，以及製作齣清晰易懂的圖錶，是影響後續分析效率的重要因素。更進一步，對於「統計推論」、「假設檢定」、「信賴區間」等核心統計概念，我非常期待它能提供具體的Excel操作範例，例如如何利用Excel函數來計算p值、如何繪製顯著性圖錶等等。書本中「實例」的強調，更讓我覺得它不是一本空談理論的書，而是充滿瞭可以動手實踐的內容，這對我這種喜歡邊學邊做、從實踐中學習的讀者來說，是極大的吸引力。

评分☆☆☆☆☆

這本《應用統計學：EXCEL2013精析與實例》的齣版，對我來說，意義不僅僅是一本學術參考書，更像是一座連接統計理論與實際操作的橋樑，尤其是在現今數據驅動的時代。我記得剛拿到書的時候，最吸引我的就是書名中「EXCEL2013精析與實例」這幾個字。對於許多非統計專業的學生或是在職的專業人士來說，統計學理論往往顯得枯燥且難以消化，但Excel這個工具，相信大傢都不陌生，而且普遍都在使用。因此，這本書的寫作方嚮，就是將統計學的原理，透過Excel的操作步驟，一步一步地呈現齣來，這對於我這種更偏嚮實務操作、希望快速掌握應用技巧的人來說，簡直是福音。我迫不及待地想看看它在「假設檢定」、「信賴區間」這類概念上，是如何透過Excel的函數和圖錶工具來進行模擬和驗證的。還有「變異數分析」和「迴歸分析」這些在數據分析中非常關鍵的部分，如果能透過Excel的工具，以直觀的方式呈現，那將會大大提升我對這些方法的理解和應用能力。書本厚實的篇幅，以及附帶的光碟，都預示著這是一本內容相當豐富、理論與實踐兼顧的佳作，我非常期待它能幫助我更深入地理解和運用統計學的知識。