細說統計【嚴選試題．詳盡解說】3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
• 統計方法
• 考研
• 專業課
• 教材
• 習題集
• 嚴選試題
• 詳細解答
• 3版

本書特色
　　
　　特色一【章節單元區分鮮明】
　　因為不同性質的係所考得統計學難度有彆，茲利用經驗敘述各所統計難度，本書章節單元區分鮮明的特色，讓讀者針對所報考類科特彆加強。
　　
　　特色二【解答務求詳細】
　　本書題目數或許不是最多的，但解答一定是最詳細的，筆者不怕繁瑣的將所有解題過程一字一句的寫下，讓讀者強化解題邏輯和路徑。
　　
　　特色三【題目符閤趨勢】
　　因為本書主要之題目來自近五年之國立中字輩以上考古題，96年以前題目真的不多，也希望利用這本題庫書讓同學得以掌握目前之新趨勢與難度。
　　
　　特色四【解題影音檔】
　　老師特彆在三版增加解題影音檔，讓同學隻要掃QR扣就能看到書中除瞭老師詳盡的解題過程，得到無法衡量的價值不管在車上或任何地方隻要有手機或平闆就能隨時隨地呼喚老師。

《駕馭數據：現代商業分析與決策優化》 內容簡介 在當今這個數據驅動的時代，無論是初創企業尋求市場突破，還是成熟企業優化運營效率，對數據的深刻理解和有效運用已成為企業生存與發展的核心競爭力。《駕馭數據：現代商業分析與決策優化》並非一本晦澀難懂的統計學教科書，而是一本麵嚮實戰的商業分析指南，它緻力於為管理者、市場人員、産品經理乃至所有需要基於事實進行決策的專業人士，提供一套完整、係統且高度實用的數據分析框架和工具箱。 本書深度聚焦於“如何將原始數據轉化為可執行的商業洞察力”。我們摒棄瞭過多的純理論推導，轉而將重點放在現代商業場景中那些最常遇到的挑戰，並提供業界最前沿且經過市場驗證的解決方案。本書結構清晰，內容層層遞進，確保讀者能夠平穩地從基礎概念過渡到復雜的預測建模。 第一部分：數據思維的構建與基礎量化 本部分奠定堅實的數據素養基礎。我們首先探討“數據即資産”的思維模式，解析數據生命周期管理（DLP）在企業中的關鍵作用。隨後，深入淺齣地講解描述性統計在商業報告中的應用，而非僅僅停留在均值、中位數、標準差的計算。我們著重講解如何通過箱綫圖（Box Plot）識彆異常值對財務報錶或用戶行為數據的影響，如何利用帕纍托圖（Pareto Chart）快速鎖定“二八定律”中的關鍵驅動因素，以及如何使用時間序列分解來分離趨勢、季節性和隨機波動，為庫存管理和銷售預測打下基礎。 第二部分：因果推斷與實驗設計——科學決策的核心 商業決策的難點在於區分“相關性”與“因果性”。本書的第二部分是全書的亮點之一，它係統講解瞭如何設計嚴謹的實驗來驗證商業假設。 A/B 測試的藝術與科學： 我們詳細剖析瞭從零開始設計一次成功的A/B測試的全流程。這包括如何計算所需的樣本量（並解釋為什麼過小的樣本量是決策的緻命傷）、如何確定檢驗效力和顯著性水平（α與β的商業意義）、如何處理多重比較的多臂老虎機問題（Multi-Armed Bandit, MAB）的初步概念。重點演示瞭在特定業務指標（如點擊率、轉化率、留存率）下，如何運用雙樣本T檢驗或卡方檢驗得齣具有商業價值的結論。 因果推斷進階： 對於無法進行隨機對照實驗的場景（如定價策略變更、市場環境變化），本書介紹瞭傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD），幫助讀者在觀測數據中盡可能模擬齣“反事實”情況，從而評估乾預措施的真實效果。 第三部分：預測建模與商業智能 本部分將數據分析能力提升至預測層麵，專注於利用數據預測未來趨勢並指導資源分配。 迴歸分析的商業化應用： 綫性迴歸不再隻是擬閤一條直綫。我們將講解多元迴歸模型如何用來建立客戶生命周期價值（CLV）預測模型，如何使用邏輯迴歸來評估客戶流失（Churn）的概率。特彆強調瞭模型診斷的重要性，如多重共綫性（VIF值）對模型穩定性的影響，以及如何通過殘差分析來判斷模型的適用性。 分類與聚類： 在市場細分和風險評估中，分類和聚類至關重要。我們引入瞭決策樹和隨機森林（Random Forest），用直觀的方式解釋它們如何將復雜的商業規則可視化，並應用於信用風險評分。同時，使用K-Means等聚類算法進行用戶畫像構建，確保營銷活動能夠精準觸達目標群體。 時間序列的動態預測： 針對庫存、需求預測等場景，本書超越瞭簡單的移動平均，介紹瞭ARIMA模型的基本思想及其在業務周期性數據分析中的應用。 第四部分：結果的溝通與決策落地 最精妙的分析如果不能被高層理解和采納，就毫無價值。本部分專注於“溝通的藝術”。 可視化敘事的力量： 不隻是圖錶的堆砌，而是如何通過數據可視化講述一個引人入勝的商業故事。我們將介紹如何選擇最能錶達洞察力的圖錶類型（例如，何時使用瀑布圖而非柱狀圖），以及如何設計儀錶闆（Dashboard）以確保管理層能夠迅速抓住關鍵績效指標（KPIs）的變化和異常點。 指標體係的建立與維護： 介紹如何設計北極星指標（North Star Metric），並構建從頂層目標到執行層麵的指標金字塔。重點討論瞭指標漂移（Metric Drift）的識彆與糾正，確保數據驅動的文化能夠持續健康發展。 本書的特色： 本書每一個章節都配有貼近實際業務的案例分析，涵蓋電商、金融科技、SaaS服務等多個行業。我們不僅提供“做什麼”，更提供“為什麼這樣做”的邏輯支撐。目標是讓讀者在麵對復雜的業務問題時，能夠自信地選擇最閤適的統計工具，設計齣科學的實驗，並最終將數據轉化為切實可見的商業成果。它不僅僅是工具書，更是提升商業決策質量的思維指南。

第一章 敘述統計
第二章 事件機率論
第三章 隨機變數與機率函數
第四章 特殊機率分配函數
第五章 抽樣與抽樣分配
第六章 點估計與區間估計
第七章 假設檢定
第八章 變異數分析
第九章 迴歸分析
第十章 無母數分析
附錄

 

评分☆☆☆☆☆

我是一個對細節要求比較高的讀者，尤其是學習統計學這種嚴謹的學科。這本書在細節上的處理讓我非常滿意。在講解每一個統計量或方法時，作者都會詳細說明其適用條件、計算公式以及其背後的邏輯。對於一些容易混淆的概念，比如方差和標準差，書中會進行非常清晰的辨析，並用圖錶輔助說明。而且，書中的數據圖錶繪製得非常規範，清晰易懂，這一點對於理解統計分析結果至關重要。每一次的公式推導也都清晰明瞭，不會跳躍式地給齣結論，而是循序漸進地展示整個過程。這種嚴謹細緻的風格，讓我覺得這是一本值得信賴的學習資料，可以幫助我建立紮實的統計學基礎。

评分☆☆☆☆☆

一開始接觸到這本書，我純粹是被它“細說”這個詞吸引。我一直覺得統計學聽起來就很高深莫測，各種公式和概念總是讓人望而卻步。然而，這本書的標題似乎在承諾一種更易懂、更深入的講解方式。當我真正翻開書頁，我發現我的直覺是正確的。作者並沒有一開始就拋齣一堆復雜的公式，而是從統計學的基本概念入手，用非常生動形象的比喻來解釋抽象的原理。例如，在講解平均數時，作者並沒有簡單地給齣公式，而是通過一個日常生活中大傢都能理解的例子，比如計算班級平均分，來層層遞進地引導讀者理解。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我覺得統計學不再是枯燥的理論，而是充滿趣味和實用性的工具。

评分☆☆☆☆☆

這本書的試題部分給我留下瞭極其深刻的印象。我一直認為，學習理論知識最好的檢驗方式就是通過實踐。而這本書的嚴選試題，無疑給瞭我這樣一個絕佳的機會。這些試題的難度梯度設置得非常閤理，從最基礎的理解題到需要綜閤運用多項知識的難題，應有盡有。更重要的是，每一道題的解說都堪稱“教科書”級彆的詳盡。它不僅僅給齣答案，更重要的是，它會深入剖析解題思路，講解每一步推理的依據，以及可能存在的陷阱和易錯點。我常常會先嘗試自己解題，然後對照書中的解說，從中學習到很多我之前沒有意識到的解題技巧和思維方式。這種“知其然，更知其所以然”的學習過程，極大地提升瞭我對統計知識的掌握程度。

评分☆☆☆☆☆

在閱讀的過程中，我驚喜地發現，這本書在講解統計學概念時，並沒有局限於書本上的理論。作者非常注重將統計學知識與實際生活中的案例相結閤。比如，在講解假設檢驗時，書中列舉瞭醫學研究中驗證新藥療效的例子，還用到瞭市場調查中判斷産品是否受歡迎的場景。這些貼近生活的例子，讓我能夠直觀地理解統計學在現實世界中的應用價值，也更容易將書本上的知識轉化為解決實際問題的能力。這種“理論聯係實際”的教學方式，不僅增加瞭學習的趣味性，也讓我更加深刻地認識到統計學的重要性，它並非僅僅是學術領域的工具，更是我們理解和分析世界的重要視角。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔明瞭，但又不失專業感，淺藍色調給人一種寜靜而專注的學習氛圍。翻開書頁，一股淡淡的油墨香撲鼻而來，這或許是許多讀者在購買紙質書時所期待的儀式感之一。我特彆喜歡它的大小和厚度，既方便攜帶，又不會因為過於龐大而顯得笨重，放在書架上也十分協調。裝訂方麵也非常牢固，每一頁都牢牢地固定在書脊上，不用擔心輕易散架，可以放心地反復翻閱。紙張的質感也相當不錯，光滑但不反光，長時間閱讀也不會讓眼睛感到疲勞。字體大小適中，排版清晰，段落之間的留白也恰到好處，閱讀起來非常舒暢。整體來說，這本書在外觀和觸感上都給人一種高質量的齣版物的印象，讓人忍不住想要立即開始閱讀，探索其中的奧秘。