統計學概論(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
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 方差分析
• 抽樣調查
• 假設檢驗
• 統計方法
• 應用統計學

統計學往往在求學期間相當令人感到恐懼，而本書為瞭讓讀者能輕鬆瞭解，採用淺顯易懂的文字及大量的圖示，介紹統計學相關理論與公式，是一本適閤初學者的入門書籍。整體特色如下：

　　．使用開放式的例題，在課堂中透過同儕間的腦力激盪，逐步勾劃齣答案，有效引發學習興趣。
　　．每個例題皆使用Excel進行分析，不需死背統計學公式，並且可實際操作應用。
　　．全書以一份問捲為主軸，來進行運算與分析，全書修畢也等於完成一份專題報告。
　　．本書可搭配電腦教育協會所舉辦之數據分析師認證考試，輕鬆取得相關證照。

好的，這是一份關於一本名為《統計學概論（第二版）》的圖書的詳細簡介，重點在於描述不包含該書內容的、一個虛構的、但內容充實的替代性圖書簡介： --- 探索人類心智的迷宮：《認知心理學導論：從神經科學到日常決策》 （本書聚焦於探索人類的感知、記憶、思維過程和語言的復雜機製，完全不涉及統計學理論、概率論或數據分析方法。） 內容概述： 《認知心理學導論：從神經科學到日常決策》是為對人類心智如何運作充滿好奇的讀者和學生精心撰寫的一本前沿教材。本書旨在打破傳統心理學分支的壁壘，提供一個統一的、整閤性的視角，審視我們如何接收信息、處理信息，並最終形成我們的世界觀和行為模式。我們承諾，本書的重點將完全集中在心智的內部機製、信息處理的計算模型以及神經生物學基礎之上，書中不會包含任何關於描述性統計、推論性統計、假設檢驗、迴歸分析或任何形式的定量數據解釋的章節或內容。 第一部分：心智的基石——感知與注意力的動態機製 本部分深入探討瞭人類作為一颱復雜的生物信息處理係統的入口——感知係統。我們首先迴顧瞭感覺器官如何將物理刺激（光波、聲波、壓力等）轉譯為神經信號（不涉及任何信號檢測理論或貝葉斯推斷在感知中的應用）。 視覺感知與錶象構建： 我們將詳細分析視覺係統的層級結構，從視網膜細胞到枕葉皮層。重點探討瞭形狀、深度、顔色恒常性的知覺組織，以及格式塔（Gestalt）原則在構建穩定外部世界圖像中的核心作用。內容將側重於心理物理學的實驗方法，例如閾限測量和適應效應，而非數據的統計學摘要。 注意力的選擇與控製： 注意力被視為心智的“聚光燈”。我們將分析不同類型的注意力模型，如早期選擇模型（Broadbent）和晚期選擇模型（Deutsch & Deutsch），並詳細討論“雞尾酒會效應”背後的認知過濾機製。書中會通過復雜的行為實驗設計來展示注意力的資源限製，但所有結果的呈現將采用定性的描述或反應時間數據的簡單對比，避免使用方差分析或卡方檢驗。 意識的奧秘： 最後，我們探討瞭意識在信息整閤中的角色，對比“進入（access）”意識和“現象（phenomenal）”意識的概念差異，嘗試理解為何某些信息被加工而我們卻毫無察覺。 第二部分：知識的儲存與提取——記憶的結構與功能 記憶是人類學習和連續性的核心。本部分將徹底解剖記憶係統的多重存儲結構，並考察記憶的可塑性和脆弱性。 工作記憶的容量與控製： 基於Baddeley和Hitch的模型，我們詳細闡述瞭工作記憶（短期記憶的動態工作颱）的各個組件：語音迴路、視覺空間畫闆以及中央執行器的功能。本書將強調信息在工作記憶中如何被主動編碼和維持，並討論其帶寬的限製，例如“神奇的數字七加減二”的現代修正解釋。 長期記憶的分類與鞏固： 我們區分瞭內隱記憶（程序性、啓動）和外顯記憶（情景性、語義性）。重點在於海馬體在情景記憶鞏固過程中的作用，以及睡眠在記憶重組和鞏固中的關鍵作用。關於記憶錯誤，我們將著重於“錯誤記憶的植入”實驗，分析誤導信息如何重構個體對過去的認知，而非分析這些錯誤發生的頻率分布。 遺忘的機製： 遺忘並非簡單的信息丟失，而是多種因素共同作用的結果，包括衰退、乾擾（前攝與倒攝）和提取失敗。本書將從信息檢索路徑的視角解釋為何某些信息看似消失，但實則隻是難以被激活。 第三部分：高級思維與問題解決 本部分超越瞭基礎的信息輸入與存儲，進入瞭心智如何運用知識進行推理、決策和創造性活動的核心領域。 推理與邏輯思維： 我們將考察演繹推理（如三段論）和歸納推理的心理學過程。重點放在“信念偏差”和“環境效應”如何係統性地扭麯我們對邏輯有效性的判斷。本書將通過啓發法（Heuristics）和認知偏差（Biases）的案例（如錨定效應、可得性啓發）來展示人類心智在不確定性下的“捷徑”策略，完全不使用任何統計學模型來量化這些偏差的發生率或顯著性。 決策製定： 決策被視為在不確定或有風險環境下選擇行動方案的過程。我們將深入探討前景理論（Prospect Theory）的核心框架——價值函數、損失厭惡和參照點依賴性——來解釋人類偏離理性經濟人模型的係統性方式。內容將聚焦於這些心理偏好的定性描述和實驗驗證，而非構建復雜的效用函數或進行決策樹分析。 語言與思維的交織： 本章探索語言結構如何影響思維方式（薩丕爾-沃爾夫假說）。我們分析瞭語言習得的機製，以及語言障礙（如失語癥）如何揭示大腦中特定語言模塊的功能定位。 結論：心智的計算範式 本書的收尾部分將總結認知科學如何從信息處理的角度理解人類心智。我們強調心智是一個基於規則、高度並行的係統，其目標是通過高效的計算模型來應對環境的復雜性。最終，本書將讀者帶入一個完全聚焦於心智運作機製、神經基礎和行為模式的探索旅程，其知識體係完全建立在心理學、神經科學和哲學的基礎之上，與量化方法論和統計推斷的領域保持清晰的界限。 ---

作者簡介

陳淼勝

　　現職：
　　南華大學企業管理學係講座教授

　　學曆：
　　國立交通大學管理科學研究所博士

　　經曆：
　　南華大學校長
　　淡江大學管理學院專任教授兼院長
　　淡江大學管理科學研究所專任教授兼所長
　　淡江大學數學係專任教授

　　學術榮譽：
　　30歲即升任教授
　　淡江大學管理學院研究教授
　　連續20年獲淡江大學學術研究奬
　　連續19年獲國科會甲種研究奬助
　　連續3年獲國科會講師級論文研究成果奬

李德治

　　現職：
　　大葉大學資訊管理學係專任副教授
　　颱灣析數顧問
　　世一文化幼兒思考力數學主編

　　學曆：
　　國立中興大學應用數學博士

　　經曆：
　　國立中興大學兼任講師
　　弘光科技大學兼任教師
　　嶺東科技大學兼任教師
　　國立中興大學電腦推廣教育班教師
　　升研究所補習班統計學多年教學經驗

　　學術榮譽：
　　民國88年斐陶斐會員

　　專長領域：
　　數值分析、統計分析、大數據分析、數學模擬、多變量統計

第 1 章　認識統計學
第 2 章　資料的蒐集與整理
附錄－Excel 2013 分析工具箱
第 3 章　常用的統計測量數
附錄－利用Excel 2013 的分析工具箱求描述性統計
第 4 章　機率概論
第 5 章　機率分配
附錄－使用Excel 2013 進行隨機抽樣
第 6 章　抽樣與抽樣分配
第 7 章　估計
第 8 章　假設檢定
附錄－公式總整理
第 9 章　變異數分析
第10章　簡單綫性迴歸與相關分析
第11章　類彆資料分析
第12章　使用Excel進行問捲分析

评分☆☆☆☆☆

說實話，我本來對統計學就不是很有興趣，覺得那種東西離我太遙遠，而且又很難。但我的朋友們都推薦這本《統計學概論(第二版)》，說這本不一樣，寫得很淺顯易懂。我抱著姑且一試的心情買瞭，結果… 哇！真的讓我改觀瞭！它真的把統計學變得不那麼可怕，甚至有點有趣！ 最讓我印象深刻的是，它在解釋「迴歸分析」的時候，用瞭我們每天都會接觸到的「房價」來做例子。它說明瞭如何利用過去的房價數據，來預測未來的房價走勢，並且分析哪些因素，像是地段、屋齡、學區等等，對房價的影響最大。這種貼近生活的範例，讓我立刻就理解瞭迴歸分析的意義和用途，而不是死記硬背一個聽不懂的公式。而且，書中還教我們如何辨識「相關」與「因果」的差別，這點非常重要！因為很多時候，我們容易把有相關性的事物誤認為是因果關係。它用瞭一些生活化的例子，像是「冰淇淋銷量增加，溺水人數也跟著增加」，但這兩個事情其實都是因為「天氣變熱」而引起的。這種觀念的釐清，讓我受益良多，以後在看新聞或分析數據時，都會更有警覺性。它還提供瞭一些關於「時間序列分析」的基本概念，讓我們瞭解如何分析隨時間變化的數據，像是股價或是天氣變化。這對我這種對金融和天氣變化很感興趣的人來說，簡直是太實用瞭！真的，如果你覺得統計學很難，或者覺得它跟自己沒什麼關係，這本書絕對會讓你大吃一驚！

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《統計學概論(第二版)》真的顛覆瞭我對統計學的刻闆印象！我之前對統計學的印象就是一堆數字、公式、圖錶，而且考試的時候都考得非常難。但這本書卻用一種非常不一樣的方式來呈現統計學，讓我覺得它不再是遙不可及的學問，而是與我們生活息息相關的工具。 最讓我驚喜的是，書中在講到「機率」的概念時，並沒有直接丟齣艱澀的數學定義，而是從我們日常生活中常見的「抽籤」、「樂透」等例子開始。它解釋瞭機率在各種情境下的應用，像是如何評估一個事件發生的可能性，以及如何做齣更理性的決策。它還非常仔細地探討瞭「條件機率」和「貝氏定理」，並且用瞭一些實際的醫療診斷和詐騙偵測的例子來解釋這些概念。這讓我明白，原來我們每天接觸到的很多資訊，都跟機率息息相關。而且，書中還介紹瞭「抽樣分配」和「中央極限定理」這兩個非常重要的統計學基石，但它不是用枯燥的數學證明來呈現，而是用更直觀的方式，透過模擬實驗和圖形來幫助我們理解。它讓我明白，即使我們隻抽取樣本，也能夠對整體有一個大緻的瞭解，而且當樣本數足夠大的時候，樣本的平均值會趨近於母體的平均值。這對於我們理解各種統計調查的可靠性，提供瞭非常重要的基礎。總之，這本書用一種非常平易近人的方式，把統計學最核心的概念都講清楚瞭，而且還跟我們的生活做瞭很好的連結。真的，如果你想學習統計學，又怕被那些複雜的公式嚇到，這本書絕對是你的最佳選擇！

评分☆☆☆☆☆

天啊！拿到這本《統計學概論(第二版)》真的是太驚喜瞭！身為一個在大學裡與統計學搏鬥多年的學生，我一直以來都覺得統計學就像一門神秘的語言，有時候看著那些公式和圖錶，腦袋就自動當機。這次入手這本書，真的是因為聽說它非常適閤像我這種「統計新手」入門，想說姑且一試，沒想到… 哇！真的讓我眼睛為之一亮！ 首先，它的排版和編排方式就非常吸引人。不像以前看過的教科書，一本厚得像磚頭，內容又密密麻麻，每次翻開都覺得壓力山大。這本書的字體大小、行距都恰到好處，而且每個章節的結構都很清晰，標題也很明確，讓人一看就知道接下來要學什麼。最重要的是，它用瞭大量的圖例和範例來解釋抽象的概念，這對我這種視覺型學習者來說簡直是福音！我記得以前學到標準差的時候，老師講得口沫橫飛，我還是霧裡看花。但這本書用瞭一個假設賣水果的例子，從實際的銷售數字到計算標準差的過程，圖文並茂，讓我瞬間就理解瞭標準差代錶的是數據的分散程度。這種「做中學」的方式，真的比死記硬背有效多瞭！而且，它還貼心地在書的旁邊或下方補充瞭許多「補充資訊」和小提示，像是提醒我們在運用某些方法時要注意的細節，或者提供一些實用的軟體操作建議。這些小小的細節，都讓學習過程更加順暢，大大降低瞭挫敗感。真的，如果你跟我一樣，覺得統計學很難進入狀況，這本書絕對是你的救星！

评分☆☆☆☆☆

我一直以為統計學就是一堆冰冷的數字和公式，但自從我翻開這本《統計學概論(第二版)》後，我纔發現統計學原來也可以這麼有「人情味」！它不像很多學術書籍那樣，一開頭就拋齣一堆理論，然後讓你淹死在術語裡。這本書的開場非常溫柔，它從統計學在我們日常生活中的重要性開始講起，像是每天我們接收到的各種資訊，從天氣預報到消費趨勢，背後其實都隱藏著統計學的影子。 我尤其喜歡它探討「變異數分析」(ANOVA) 的那一章。以前看到ANOVA，我隻覺得它是一個高級的統計方法，但不知道它到底能做什麼。這本書用一個有趣的例子，比較不同教學方法對學生學習成效的影響。它詳細解釋瞭為什麼要進行變異數分析，以及如何從分析結果中得齣結論，像是「到底哪一種教學方法最有效？」。它還貼心地提醒我們，即使統計結果顯示有差異，也要考量實際的狀況，不能隻看數字。而且，書中還穿插瞭許多歷史故事，像是介紹偉大統計學傢們的貢獻，以及統計學的發展歷程。這些故事讓我覺得統計學不再是枯燥的學科，而是充滿智慧和人類探索精神的結晶。它讓我明白，每一個統計方法背後，都蘊含著科學傢們的思考和努力。閱讀這本書，不僅是在學習知識，更像是在與一群偉大的思想傢進行跨時空的對話，真的讓我受益匪淺！

评分☆☆☆☆☆

認真說，這本《統計學概論(第二版)》根本就是為颱灣的學生量身打造的吧？我以前上統計學課，課本上的例子都離我們生活太遙遠，像是國外某個專有名詞的學術研究，看瞭半天都不知道跟自己有什麼關係。但這本書不一樣！它舉的例子都非常貼近我們的生活經驗，像是分析颱灣的超商銷售數據、探討網路社群使用者的行為模式，甚至還有從颱灣的路跑活動數據來探討運動錶現的影響因素。這些例子不僅讓我們更容易理解統計學的應用，更讓我們感受到統計學的實際價值。 我特別喜歡書中關於「假設檢定」那一部分。以前學這個概念，腦袋裡總是迴盪著「虛無假設」、「對立假設」、「p值」，然後就開始頭痛。但是這本書用瞭颱灣常見的「食安問題」來做引導，假設有一款食品的檢驗數據「可能」有問題，我們要如何利用統計學的方法來判斷這個「可能」是不是真的值得我們懷疑。它循序漸進地解釋瞭每一步驟的邏輯，並且提供瞭實際的數據操作流程，讓我覺得自己彷彿真的在參與一場科學的偵探遊戲。而且，書中還介紹瞭我們在颱灣很常聽到的「抽樣調查」和「民意測驗」，並且分析瞭這些調查結果背後可能存在的統計偏差，像是「潛在偏差」、「無迴應偏差」等等。這讓我們在看到新聞報導的各種民調數據時，能夠有更批判性的思考，不再是全盤接受。這種「在地化」的教學方式，真的讓我對統計學產生瞭前所未有的親切感，也更願意花時間去深入學習。