統計學(附習解、範例及資料庫光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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本書適閤統計初學者使用，將基礎統計內容結構整閤成七大章，以圖解方式取代冗長的理論文字，用電腦工具取代瞭繁雜的數學公式，直接從範例來介紹敘述統計與推論統計的基本工具，強化「解讀資料的價值」，希望這本書能改變大傢對統計的刻闆印象，達到數字教育的目標。

　　本書另加入多元化設計，包括「實作證照」與「邊玩邊學」的遊戲單元。可自行動手創作齣一個互動式視覺化圖錶，及藉由當紅南韓綜藝節目Running Man的遊戲片段，從不同角度的機率問題引導邏輯思考能力，提升學習動機，進而達到學習應用的目的，盼本書能成為大傢身邊應用統計的工具書。

本書特色

　　1.本書著重學生「主動思考」、「解決問題」、與「解讀數據」能力的訓練，改以以大量釋例及圖錶化方式，取代繁冗的文字理論介紹，學習沒負擔。

　　2.本書設計多樣師生互動、遊戲、自我練習等，從多元活動操作中學習，除增進學生思考邏輯能力，更能增加師生的課堂互動。

　　3.沒有艱難的理論與數學式，將煩冗的計算過程交給電腦，各類習題均已提供EXCEL計算器，學生隻需學習正確的統計工具，減輕學習負擔。

　　4.除瞭EXCEL軟體外，本書第3章特彆介紹Dashboard互動式視覺化軟體，因應未來呈現互動式圖錶的趨勢需求。

　　5.學習本書內容後，可報名考取「SAP-BI商業智能基礎管理師」術科證照、「調查與研究方法分析師」等證照，更實用於未來社會職場需要。

數據驅動世界的基石：一本全麵、實用的統計學指南 本書旨在為渴望掌握現代統計學精髓的學習者和實踐者提供一本既具深度又極其實用的參考手冊。我們深知，在當今這個信息爆炸的時代，數據分析能力已不再是少數專業人士的專屬技能，而是每一位希望在學術研究、商業決策或職業發展中取得成功的關鍵競爭力。因此，本書的設計理念是：建立堅實的理論基礎，同時緊密結閤實際應用，確保讀者能夠真正“用”起來。 本書的內容體係經過精心編排，力求覆蓋從基礎概率論到復雜推斷方法的完整脈絡，特彆強調統計學在解決現實問題中的應用邏輯和工具運用。 第一部分：統計學的基石——數據與概率的世界 本部分是構建統計學大廈的基石，詳細介紹瞭數據是如何被收集、組織、描述和理解的。 第一章：統計學的視野與數據素養 統計學不僅僅是數字的堆砌，更是一種思維方式。本章首先闡明瞭統計學在科學研究、工程實踐乃至日常決策中的核心作用。我們探討瞭數據類型（定性、定量、離散、連續）的區分及其對後續分析方法的製約。重點介紹瞭抽樣的重要性，包括簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣等基本方法，並強調瞭抽樣誤差與代錶性的概念，為後續的推斷統計打下基礎。 第二章：描述性統計——讓數據說話 原始數據往往是雜亂無章的，本章教授讀者如何通過有效的工具將數據轉化為有意義的信息。我們詳細講解瞭集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）及其適用場景的差異，以及離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位數間距）。圖形化展示是理解數據分布的關鍵，本章深入剖析瞭直方圖、莖葉圖、箱形圖（Box Plot）的構建與解讀，幫助讀者直觀地把握數據的形狀、對稱性與異常值。 第三章：概率論基礎——不確定性下的邏輯 概率是統計推斷的語言。本章係統梳理瞭概率論的核心概念，包括樣本空間、事件、古典概型、幾何概型以及組閤學基礎。我們詳細闡述瞭概率的基本公理、條件概率、獨立事件的概念，並引入瞭貝葉斯定理，這是許多現代統計模型，尤其是在模式識彆和決策理論中的重要工具。 第四章：隨機變量與概率分布 本章是連接描述統計與推斷統計的橋梁。我們區分瞭離散型和連續型隨機變量，並對最常見和最重要的概率分布進行瞭詳盡的講解。對於離散型，重點解析瞭二項分布（Binomial）、泊鬆分布（Poisson）的應用場景；對於連續型，則著重介紹瞭正態分布（Normal Distribution）的特性、標準正態分布（Z-score）的計算與應用，以及指數分布（Exponential Distribution）在時間序列分析中的角色。同時，還探討瞭期望值與方差的性質及其在綫性組閤中的計算規則。 第二部分：統計推斷的藝術——從樣本到總體 統計推斷是統計學的核心價值所在，它允許我們根據有限的樣本信息對未知總體做齣可靠的結論。 第五章：抽樣分布——推斷的理論基礎 本章是理解統計學推斷邏輯的關鍵。我們解釋瞭統計量（如樣本均值、樣本比例）的分布——即抽樣分布的形成過程。中心極限定理（Central Limit Theorem）作為統計學的“阿基米德支點”，被詳盡闡述，它解釋瞭為何正態分布在統計推斷中占據如此核心的地位。讀者將學習如何計算和應用標準誤差。 第六章：參數估計——點估計與區間估計 如何從樣本數據中“猜測”總體的真實參數？本章首先介紹瞭點估計的方法，如矩估計法（Method of Moments）和最大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的基本思想。隨後，我們將重點放在區間估計上。讀者將學會如何根據不同的置信水平（如90%、95%）構造總體均值、總體比例和總體方差的置信區間。本章會區分使用Z分布和t分布的條件，並討論樣本容量對區間寬度的影響。 第七章：假設檢驗的原理與實踐 假設檢驗是統計決策的核心工具。本章係統地介紹瞭假設檢驗的完整框架：提齣零假設（$H_0$）與備擇假設（$H_a$）、確定顯著性水平（$alpha$）、計算檢驗統計量並確定P值（P-value）。我們詳細講解瞭單樣本和雙樣本的均值檢驗（t檢驗、Z檢驗）以及比例檢驗。此外，還深入探討瞭第一類錯誤（Type I Error）和第二類錯誤（Type II Error）的權衡，並介紹瞭統計功效（Power）的概念。 第三部分：高級推斷與模型構建 在掌握瞭基本推斷後，本部分將帶領讀者進入更復雜、更強大的統計建模領域。 第八章：方差分析（ANOVA）——多組比較的利器 當需要比較三個或更多總體的均值時，ANOVA提供瞭一個優雅的解決方案。本章區分瞭單因素方差分析（One-Way ANOVA）和雙因素方差分析（Two-Way ANOVA），重點闡述瞭F檢驗的原理，即組間變異與組內變異的比較。同時，我們也會介紹在ANOVA發現顯著差異後如何進行事後多重比較（Post-hoc Tests），例如Tukey HSD檢驗。 第九章：關聯性分析——相關與迴歸 探索變量之間的關係是統計學的另一個主要任務。本章首先介紹皮爾遜相關係數（Pearson Correlation Coefficient）來衡量綫性關係的方嚮和強度，並討論瞭相關性與因果關係的區彆。隨後，我們將核心精力放在簡單綫性迴歸模型（Simple Linear Regression）上，包括最小二乘法的原理、迴歸直綫的擬閤、係數的解釋以及殘差分析。本章還將擴展到多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression），討論如何處理多重共綫性、選擇最佳預測變量以及模型擬閤優度（$R^2$）。 第十章：非參數統計方法 並非所有數據都服從正態分布，也並非所有數據都是數值型。本章為處理違反正態性假設或使用定序數據的情況提供瞭替代方案。我們將介紹符號檢驗（Sign Test）、Wilcoxon秩和檢驗（Mann-Whitney U test）以及Kruskal-Wallis H檢驗，幫助讀者在數據條件不理想時，依然能夠進行有效的統計推斷。 通過對這些核心主題的係統學習，讀者將不僅能夠理解教科書上的理論公式，更重要的是，能夠將這些工具箱中的方法論準確、恰當地應用於他們所麵臨的實際數據挑戰中，真正實現從數據到洞察的轉化。本書強調的是分析過程的嚴謹性、結果解釋的準確性以及對統計學局限性的清醒認識。

第1章 統計學的內功心法：基本概念篇
1-1什麼是統計學？
1-2敘述統計、推論統計
1-3母體、樣本
1-4變數、觀察值、資料
1-5類彆變數、數值變數
1-6資料的種類
1-7次級資料那裏找？

第2章 一眼看穿統計數字的秘訣：圖錶篇
2-1敘述資料的方法
2-2選擇圖錶工具的基本原則
2-3解讀數字資料的真相
2-4統計的謬誤

第3章 互動式視覺化資料分析軟體
3-1互動式視覺化網站
3-2軟體介紹
3-3製作互動式視覺化圖錶的步驟
3-4選擇主題背景
3-5基本功能範例

第4章 解讀資料訊息的方法：基本統計量
4-1 資料分佈
4-2 中心位置指標
4-3 離散程度指標
4-4 平均數與標準差的特性
4-5 相關係數
4-6 綜閤練習題

第5章 Running Man的機率遊戲
5-1機率的基本概念
5-2 從隨機實驗到機率分配
5-3 條件機率
5-4 排列組閤
5-5 二項分配
5-6 超幾何分配

第6章 抽樣與估計
6-1 抽樣的基本概念
6-2 常態分配
6-3 抽樣分配
6-4 估計

第7章 常用的統計分析工具
7-1 變數之間的關係
7-2 假設檢定的基本概念
7-3 數值變數的假設檢定
7-4 類彆變數的假設檢定
7-5 迴歸分析

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這本《統計學》的齣現，真的改變瞭我對統計學學習的體驗。之前我總覺得統計學是一門非常抽象的學科，充斥著各種公式和理論，難以將其與實際生活聯係起來。但這本書通過大量的“範例”，生動地展現瞭統計學在各行各業的應用。我印象最深刻的是，作者用分析用戶評論數據來解釋文本挖掘的統計學原理，以及用預測天氣來講解時間序列分析。這些貼近實際的例子，讓我瞬間覺得統計學不再遙不可及。更讓我驚喜的是，本書的“習解”部分做得極為詳盡。每一道習題，作者都不僅給齣瞭答案，更重要的是，它詳細地闡述瞭完整的解題過程，包括瞭思路的展開、公式的應用以及計算的每一步。這對於我這種需要深入理解每一個步驟的學習者來說，是極大的幫助。我之前遇到的很多書籍，解答部分往往過於簡潔，讓我難以理解其背後的邏輯，而這本書恰恰彌補瞭這一點。光碟裏麵的資料庫，我也還沒來得及深入挖掘，但聽說是包含瞭非常豐富和多樣化的數據集，這將為我們進行實際操作和數據分析提供極大的便利。

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坦白說，我買過不少統計學的書，但很多都讓我感覺像是在看天書，公式看得我頭暈，概念也理解得很模糊。直到我遇到這本《統計學》，纔算真正找到瞭“對的”學習夥伴。這本書最吸引我的地方在於它豐富的“範例”應用。作者沒有選擇那些陳舊乏味的例子，而是巧妙地將統計學原理融入到諸如市場營銷、風險管理、甚至是個人的健康管理等我們日常生活中可能遇到的場景中。比如，講解“假設檢驗”時，作者用瞭一個關於新藥療效的案例，讓我們很容易理解其背後的邏輯。而且，這本書的“習解”部分簡直是神來之筆。我最怕的就是題目隻給個答案，但這本書的解答非常詳細，不僅有最終答案，更重要的是，它會一步步地展示解題過程，並且會解釋為什麼選擇某個公式，為什麼這麼計算。這對於我這種需要通過理解過程來加深記憶的學習者來說，簡直是太重要瞭。光碟裏的資料庫，我還在初步瀏覽，但據我所知，裏麵包含瞭非常多不同領域的數據，這讓我對未來的數據分析實踐充滿瞭期待，感覺可以用來做很多有趣的研究。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在“範例”和“習解”上的投入，絕對是它最大的亮點。我一直覺得學統計就像學遊泳，光看理論書是不夠的，必須得下水去“練”。而這本書，恰恰提供瞭最好的“泳池”和“教練”。書中的“範例”，選擇的角度都非常新穎，不像很多書那樣死闆地舉些經濟學或者生物學上的例子，這本書很多例子都取材於當下比較熱門的社會現象或者商業應用，比如分析網購平颱的銷售數據、預測股票市場的走勢、甚至是如何解讀民意調查的結果。這讓我覺得統計學不僅僅是學術研究，更是解決實際問題的一大利器。而“習解”部分，我隻能用“詳盡”和“貼心”來形容。作者不會隻給你一個答案，而是會一步步地拆解，從題意分析到公式選擇，再到計算過程，甚至會提示一些容易齣錯的地方。這對於我們這些需要反復練習鞏固的讀者來說，簡直是“救星”。光碟裏的資料庫，我聽說是非常龐大且分類詳細的，雖然我還沒真正去挖掘它的潛力，但光是想到裏麵豐富的原始數據，就已經讓人躍躍欲試，感覺可以用來做很多有趣的實踐項目。

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老實說，我之所以會推薦這本《統計學》，很大程度上是因為它打破瞭我過去對統計學“枯燥”、“難懂”的刻闆印象。作者在書中穿插瞭許多非常精彩的“範例”，這些範例的選擇非常大膽且貼近現代生活，比如分析大數據在商業決策中的應用、解讀科學研究中的統計圖錶、甚至是探討人工智能算法背後的統計原理。這些案例不僅有趣，而且讓我深刻體會到統計學在解決現實問題中的強大力量。我尤其欣賞的是，書中還附帶瞭非常詳細的“習解”。每一道題，作者都不僅僅是給齣一個答案，而是會一步一步地進行推導，解釋每一步的邏輯和所使用的公式。這對於我這種需要理解“為什麼”纔能記住知識的人來說，簡直是太有幫助瞭。很多時候，即使我看到瞭答案，也無法理解其中的過程，而這本書的“習解”，就像一位耐心細緻的老師，將我從迷茫中解救齣來。光碟裏的資料庫，我還在探索中，但聽說裏麵包含瞭海量的數據集，這對於我們進行實踐和研究來說，無疑是一筆寶貴的財富。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學》，讓我重新認識瞭統計學這門學科。我之前總覺得統計學離我生活很遙遠，都是一些復雜的公式和圖錶，但這本書徹底改變瞭我的看法。作者在書中穿插瞭大量的“範例”，這些範例都非常貼近我們的生活，比如分析超市促銷活動的效果、研究不同廣告對産品銷量的影響，甚至是分析社交媒體上的用戶行為。通過這些例子，我纔發現原來統計學可以如此生動有趣，而且在日常生活中隨處可見。最讓我贊賞的是，書後附帶的“習解”部分。每一道題都有詳細的解答過程，而且講解得非常清晰，即使是我這種統計學基礎比較薄弱的人，也能看得懂。很多時候，我做題遇到睏難，不是不知道答案，而是不知道如何下手，或者思路卡住瞭。而這本書的“習解”就像一位循循善誘的老師，一步一步地教我如何思考，如何應用所學的知識。光碟裏的資料庫我也還沒來得及深入探索，但光是聽說是包含瞭許多真實的、有用的數據集，我就覺得非常有價值，相信未來在做一些數據分析項目的時候，會是得力的助手。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《統計學》時，我內心是有點忐忑的，畢竟統計學對很多人來說都像是一門天書。但翻開第一頁，就被它溫和的語言和清晰的邏輯吸引住瞭。作者並沒有一開始就拋齣大量的公式和術語，而是循序漸進地鋪墊。我尤其欣賞它在介紹每個概念時，都會配上相應的“範例”。這些範例不是那種脫離實際的理論模型，而是取材於我們日常生活中可能遇到的情境，比如市場調查、産品質量控製、甚至是我們個人消費習慣的分析。通過這些生動的例子，復雜的統計概念變得直觀易懂。比如，解釋“置信區間”時，作者用的是一個簡單的例子，比如估計一顆蘋果的平均重量，這樣就把抽象的統計概念拉近瞭距離。更讓人驚喜的是，它還附有“習解”，每一道題都提供瞭詳細的解題步驟和思路，這對於我這種需要反復練習纔能掌握知識的人來說，簡直是福音。有時候，看一遍答案就已經夠讓人茅塞頓開，更不用說還有詳細的步驟講解瞭。光碟裏的資料庫我還沒來得及深入研究，但聽說裏麵包含瞭很多實用的數據集，相信配閤書中的範例，會是一個非常棒的學習資源。

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我必須要說，這本書的“習解”部分簡直是神來之筆！我一直以來都覺得統計學最令人頭痛的就是那些習題，題目本身就夠難瞭，如果課本上隻給個答案，那簡直是摺磨。但這本書不一樣，它不隻給答案，還詳細地拆解瞭解題步驟，很多地方甚至標注瞭“此處可使用xx公式”或者“考慮xx情況”，讓你清楚知道作者的思路是怎麼走的。我之前做過的某本統計學教材，題目解答通常就是一行簡單的公式推導，看得人雲裏霧裏，不知道中間省略瞭多少步驟。這本書的解答，就像一位耐心的老師，一步一步地引導你，讓你自己也能推導齣來。而且，它不隻提供一種解法，有時候還會提供其他可能的解題思路，這對於培養我們解決問題的靈活性非常有幫助。我特彆喜歡那些“範例”中的應用，作者會結閤實際數據，比如經濟數據、社會調查數據，來演示如何運用統計方法進行分析。這讓我深刻體會到統計學在現實生活中的價值，不再覺得它隻是課本上的理論。光碟裏的資料庫我還在摸索中，但光是想到裏麵豐富的範例數據，就覺得可以省去很多自己收集數據的麻煩，可以直接套用書裏的分析方法進行練習，感覺學習效率能提高不少。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我接觸統計學已經好幾年瞭，也看過幾本不同的教材，但真正讓我覺得“學得進去”的，還是這本。它最大的特點在於，它並沒有把統計學寫成一門純粹的數學學科，而是更加注重其應用性。書中的“範例”部分做得非常齣色，作者總是能找到非常貼近生活、貼近實際工作場景的例子來闡述統計概念。我印象最深的是關於迴歸分析的那部分，作者用瞭房地産市場的房價預測來講解，分析影響房價的各種因素，比如房屋麵積、地理位置、裝修情況等等，最後得齣一個預測模型。這樣的例子，讓我們這些非統計專業的人也能理解迴歸分析的原理和實際用途。更重要的是，它提供瞭“習解”，每一個習題都附有詳細的解答過程，這對於我這種做題需要“知其然，更要知其所以然”的人來說，太重要瞭。很多時候，我不是卡在答案上，而是卡在解題的思路，這本書的“習解”恰好解決瞭我的痛點。光碟裏麵的資料庫也很有吸引力，據說裏麵包含瞭各種類型的真實數據，可以讓我們直接上手去實踐書中所學的知識，這對於提高實際操作能力非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對統計學一直感到有些畏懼的讀者，我當初購買這本書，其實是抱著一種“試試看”的心態。但一翻開，就被它獨特的風格所吸引。作者在書中大量使用瞭“範例”來闡釋統計學原理，這些範例非常有意思，而且都很貼近我們的日常生活，比如分析電影的票房收入、研究不同運動對健康的影響，甚至是如何解讀社交媒體上的流行趨勢。這些生動有趣的例子，讓原本抽象枯燥的統計學概念變得鮮活起來。更讓我驚喜的是，這本書配有非常詳盡的“習解”。每一道習題，作者都提供瞭詳細的解題步驟，並且在過程中還會給齣一些提示和解釋，幫助我們理解為什麼這麼做。這對於我這種容易卡在解題思路上的讀者來說，簡直是太重要瞭。以前看其他書，很多題目隻有答案，我看到答案也不知道是怎麼算齣來的，但這本書的“習解”就彌補瞭這一點。光碟裏的資料庫，我還沒來得及深入研究，但聽說裏麵包含瞭各種各樣的數據集，對於我們進行實踐操作來說，絕對是個寶庫。

评分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，我當初會買它，純粹是因為身邊唸統計的同學幾乎人手一本，大傢都在討論裏麵的習題、例題，甚至連光碟裏的資料庫都搬齣來分析。我本身對統計的理解算是一知半解，雖然大學必修，但總覺得隔著一層紗，抓不到重點。拿到這本書的時候，我纔真正開始細細翻閱。它的排版很舒服，字數不多但信息量紮實，不像有些教科書那樣密密麻麻的嚇人。最讓我驚喜的是，它不像我以前看的那些死闆的統計書，而是用瞭很多生活化的例子來解釋那些抽象的概念。像是解釋抽樣誤差的時候，作者不是直接給公式，而是舉瞭一個超商促銷，大傢搶買限量商品的例子，瞬間就懂瞭。還有統計推斷的部分，用瞭選舉民調的案例，非常貼切。書裏的習題也很有區分度，有基礎練習，也有一些需要思考的綜閤題，而且都有附解答，不像有些書隻有答案，沒過程，看得一頭霧水。光碟裏的資料庫我還沒有完全打開研究，但光是看到裏麵包含的數據集種類就很豐富，感覺未來做研究、寫報告的時候會非常有幫助。總的來說，這本書的優點在於它的實用性和易懂性，它真的能夠幫助我們這些非統計科班齣身的讀者，更輕鬆、更深入地理解統計學的世界。