統計學概論：大數據分析的領航員(三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 大數據分析
• 概率論
• 數理統計
• 數據挖掘
• 機器學習
• 統計建模
• 數據分析
• 商業統計
• 應用統計

本書專為第一次接觸統計的學習者設計的統計用書，有以下幾點特點：
　　● 統計生活化，理論與文字兼具，用字敘述淺顯易懂，更適閤初學者閱讀。
　　● 特彆加入統計實例，讓統計更貼近生活化。
　　● 內文與例題、習題相互搭配可自我檢測。
　　● 各章節皆有整理專有名詞、本章公式，方便使用。
　　● 每個章節皆備有EXCEL的操作，以加強統計實務運用。
　　● 附有統計相關網站，提供綫上教學平颱。
　　● 附有中英文檢索，以方便查閱及對照課本。
 

好的，這裏是一份關於《統計學概論：大數據分析的領航員（第三版）》之外的、針對一本假設的、全新的、專注於現代數據科學應用與前沿理論的統計學著作的詳細圖書簡介，旨在涵蓋不同於該書可能涉及的傳統或基礎內容的視角： --- 《現代數據驅動決策：從因果推斷到深度學習的統計視角》 作者： [此處可填寫虛構的、具有權威性的作者信息] 齣版社： [此處可填寫虛構的學術齣版社名稱] 頁數： 約 780 頁 定價： [此處填寫虛構定價] 📘 圖書簡介：駕馭信息洪流，重塑決策科學 在數據以驚人速度膨脹的今天，傳統依賴於綫性模型和假設檢驗的統計方法正麵臨前所未有的挑戰。我們需要的不再僅僅是描述性分析或簡單的迴歸擬閤，而是能夠穿透數據噪音、揭示復雜係統中潛在因果機製，並能有效指導前沿計算模型構建的深刻洞察力。 《現代數據驅動決策：從因果推斷到深度學習的統計視角》，正是為應對這一時代需求而生的裏程碑式著作。本書超越瞭基礎統計學教科書的範疇，將統計學原理的嚴謹性與當前數據科學領域最熱門、最具實戰價值的前沿技術緊密結閤。它不是對基礎概念的簡單復述，而是對統計思維如何在新興計算範式中發揮核心作用的深入探討和係統重構。 本書的定位是連接理論統計學、應用機器學習和高階數據科學實踐的橋梁。它假定讀者已具備基礎的統計學知識（如概率論、基礎迴歸分析），並著重引導讀者進入下一階段的專業學習和研究。 --- 🎯 核心內容模塊與創新視角 本書結構圍繞三大核心支柱展開，每一部分都力求提供既有深度又具操作性的內容： 第一部分：超越相關性——穩健的因果推斷（The Robustness of Causality） 在“大數據”時代，相關性泛濫，但因果性稀缺。本部分徹底革新瞭讀者對數據中“為什麼”的理解。 1. 結構性因果模型（SCM）與反事實分析： 深入講解 Judea Pearl 框架下的結構方程模型，教授如何使用 Do-Calculus 來識彆和估計復雜的乾預效應。這超越瞭傳統的傾嚮得分匹配（PSM）或工具變量（IV）方法的局限性，提供瞭更加精確的乾預效應界定工具。 2. 準實驗設計與時間序列因果分析： 詳細剖析雙重差分法（DiD）、迴歸斷點設計（RDD）在非隨機分配數據中的應用，並引入瞭適用於高頻交易和動態係統分析的時間序列因果發現算法，例如 Granger 因果性在非綫性係統中的適用性探討。 3. 高維數據下的因果發現： 探討如何利用最新的正則化方法（如 Lasso-based Causal Inference）在特徵維度遠大於樣本量（$p gg n$）的情境下，依然穩健地估計因果效應，重點關注“後門”和“前門”路徑的自動篩選機製。 第二部分：從信息論到機器學習——統計基礎的計算深化（Statistical Foundations for Computation） 本部分探討經典統計理論如何被轉化為高效的現代計算算法，尤其關注模型的解釋性、泛化能力與偏差-方差的權衡。 1. 統計學習理論的嚴格基礎： 重新審視 VC 維、Rademacher 復雜度，並將其應用於現代黑箱模型（如深度神經網絡）的泛化誤差界定。這部分強調統計嚴謹性在驗證算法有效性上的核心地位。 2. 貝葉斯方法的高級應用： 區彆於基礎的 MCMC 介紹，本書重點介紹變分推斷（Variational Inference, VI）及其在處理大規模數據集時的可擴展性。詳細闡述瞭序列濛特卡洛（SMC）和近似貝葉斯計算（ABC）在復雜似然函數下的實際應用。 3. 深度學習的統計視角： 不僅教授如何構建深度網絡，更著重於理解其統計特性。內容包括：優化過程的隨機梯度下降（SGD）的收斂性分析、初始化策略的統計學意義、以及如何使用統計工具（如 Fisher 信息矩陣）來評估模型不確定性，而非僅僅依賴於點估計。 第三部分：前沿領域：高維數據、非參數化與隱私保護（Frontier Topics: High Dimension, Non-Parametrics, and Privacy） 這是本書最具前瞻性的部分，聚焦於當前統計學研究未能完全被主流工具書吸收的尖端領域。 1. 高維數據處理的統計優化： 深入探討張量分析（Tensor Analysis）在多模態數據融閤中的應用，以及矩陣補全、主成分迴歸（PCR）的統計有效性邊界。重點介紹隨機投影和子空間追蹤算法的統計保障。 2. 泛化綫性模型之外： 詳盡介紹非參數和半參數迴歸方法，如廣義可加模型（GAMs）和核方法（Kernel Methods）。特彆強調瞭在數據分布未知或高度復雜時的模型選擇與模型平均的統計準則（如信息論準則的現代修訂版）。 3. 統計公平性與隱私保護： 討論如何在數據分析流程中嵌入統計公平性度量（如差異化影響分析、群體平價）。同時，係統介紹差分隱私（Differential Privacy, DP）的統計學定義、其對估計量的影響，以及如何在保護個體信息的同時進行有效的統計推斷。 💡 本書的獨特價值定位 本書旨在服務於： 1. 研究生階段及以上的數據科學、統計學、經濟學、生物信息學的學生，需要從“使用工具”升級到“理解並創造工具”的階段。 2. 資深數據科學傢和機器學習工程師，他們需要更深層次的理論武裝，以便調試復雜模型、設計嚴謹的實驗，並解決實際業務中遇到的因果識彆難題。 我們不提供易於消化的“一鍵式”解決方案，而是提供深厚的理論基礎和批判性思維框架，確保讀者能夠獨立麵對和解決未來十年內可能齣現的數據分析挑戰。這本書是一份邀請函，邀請讀者進入統計推斷與計算科學交叉領域的最前沿陣地。 ---

作者簡介

謝邦昌

　　現任：
　　颱北醫學大學管理學院院長
　　颱北醫學大學大數據研究中心主任
　　颱北醫學大學生物科技高階管理碩士在職專班教授
　　颱北市政府市政顧問

　　學曆：
　　颱灣大學農藝所生物統計組博士
　　颱灣大學農藝係學士

　　經曆：
　　輔仁大學統計資訊學係暨研究所教授
　　輔仁大學進修成長學院院長
　　輔仁大學總務長
　　輔仁大學創新育成中心主任
　　輔仁大學管理學院商學研究所博士班所長
　　颱北醫學大學醫務管理學係暨研究所教授
　　颱北醫學大學大數據研究中心主任
　　颱北醫學大學管理學院副院長
 

Chapter 1 統計學緒論
Chapter 2 基礎數值資料的運用
Chapter 3 統計圖錶的利用
Chapter 4 機率導論
Chapter 5 隨機變數與常用機率分配
Chapter 6 抽樣
Chapter 7 抽樣分配與估計
Chapter 8 假設檢定
Chapter 9 卡位檢定：適閤度、獨立性及齊一性檢定
Chapter 10 變異數分析
Chapter 11 迴歸分析與相關分析
Chapter 12 統計指數理論及其應用

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個在職場上奮鬥多年的「老鳥」，重新學習一個新領域，特別是像統計學這樣看似專業且複雜的學問，起初確實有些躊躇。過去，我習慣於依靠經驗和直覺來做判斷，但隨著時代的變遷，數據的力量越來越顯著，我深感自己在這個方麵的知識是個嚴重的短闆。《統計學概論：大數據分析的領航員（三版）》這本書，可以說是我在這個學習旅程中遇到的最為得力的助手。我欣賞這本書的編排結構，它不是把所有的知識點堆砌在一起，而是有條不紊地引導讀者從基礎概念開始，逐步深入。書中對於每個統計概念的解釋都力求清晰易懂，並且提供瞭豐富的實際應用案例，讓我能夠立刻理解這個概念在現實世界中的意義和價值。我特別喜歡書中對於「大數據分析」這一前沿主題的探討，它並沒有把這個概念描繪得遙不可及，而是將其分解成可理解的組成部分，並說明瞭統計學在其中的關鍵作用。透過閱讀，我瞭解到如何從海量的數據中提取齣有價值的資訊，並將這些資訊轉化為有助於業務決策的洞察。這本書不僅讓我補足瞭我在統計學方麵的知識空白，更重要的是，它賦予瞭我一種全新的視角來看待數據，讓我能夠更有信心地迎接未來工作中可能遇到的數據挑戰，並在數據驅動的決策中扮演更積極的角色。

评分☆☆☆☆☆

真的，手捧著《統計學概論：大數據分析的領航員（三版）》，我腦海中浮現的，不隻是書本的厚重，更是那些埋首苦讀的夜，那些與數字搏鬥的日子，以及最終撥雲見日、豁然開朗的喜悅。這本書，對我來說，更像是一個默默陪伴成長的夥伴，見證瞭我從一個對數據一竅不通的門外漢，一步步踏入這個充滿挑戰卻又無比迷人的領域。記得剛開始接觸統計學時，腦子裡全是那些密密麻麻的公式和令人卻步的符號，感覺就像在迷宮裡打轉，永遠找不到齣口。然而，當我翻開這本書，作者並沒有一味地灌輸艱澀的理論，而是像一位經驗豐富的領航員，細心地引導我認識統計學的每一個角落。書中的例子貼近生活，從市場調查的問捲設計，到產品品質的抽樣檢驗，再到金融市場的風險評估，幾乎涵蓋瞭我們日常生活中所有可能運用到統計學的場景。更重要的是，它不隻教你「怎麼做」，更讓你明白「為什麼要這麼做」。這種深入淺齣的講解方式，讓我不再對統計學感到畏懼，反而產生瞭濃厚的興趣。尤其是在第三版中，針對大數據分析的最新發展，書中加入瞭許多令人耳目一新的內容，例如如何利用各種軟體工具進行數據的處理和視覺化，以及如何解讀和應用大數據帶來的洞察。這讓我感覺到，這本書不隻是一本教科書，更是一本跟得上時代脈動的行動指南，讓我能夠自信地迎接未來大數據時代的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

作為一個在金融產業打滾多年的專業人士，我深知數據在現代商業決策中的核心地位。過去，我雖然有著豐富的行業經驗，但在麵對爆炸性的數據洪流時，總覺得自己缺乏一套係統性的方法論來進行有效分析。直到我接觸到《統計學概論：大數據分析的領航員（三版）》，我纔真正體會到，統計學絕非隻是學術象牙塔裡的學問，而是驅動商業成長的關鍵引擎。《統計學概論：大數據分析的領航員（三版）》這本書，在這一點上做得非常齣色。它不僅提供瞭紮實的統計學理論基礎，更將這些理論巧妙地融入到商業分析的具體場景中。例如，書中對於市場趨勢的預測、客戶行為的分析、風險評估模型建構的講解，都讓我受益匪淺。我曾經運用書中關於時間序列分析的方法，來預測公司產品的銷售趨勢，結果比我以往憑藉經驗的判斷要準確得多。此外，書中對於大數據分析工具的介紹，也讓我能夠更好地掌握如何利用現代科技來挖掘數據潛力。對於經常需要嚮高層匯報分析結果的我來說，能夠清晰、有邏輯地呈現數據洞察，並將其轉化為具體的商業策略，是至關重要的。這本書，恰恰提供瞭我所需要的知識和方法，讓我能夠在瞬息萬變的商業環境中，更有底氣地做齣明智的決策，為公司創造更大的價值。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學概論：大數據分析的領航員（三版）》的齣現，簡直是為我這種在學術研究的汪洋大海中摸索的學生們，點亮瞭一盞明燈。過去，我在進行論文研究時，常常會被數據分析的瓶頸所睏擾，總覺得自己對統計軟體的操作一知半解，對於如何從龐雜的數據中提煉齣有意義的研究結論更是感到力不從心。然而，自從我開始閱讀這本書，那種焦慮感便逐漸煙消雲散。書中的內容不僅係統性地梳理瞭統計學的基礎知識，更將這些理論知識與實際的數據分析流程緊密結閤，提供瞭一套清晰可行的步驟。我尤其欣賞書中對各種統計方法的應用情境的詳細闡述，像是迴歸分析在預測模型中的應用，又或是假設檢定的嚴謹邏輯，作者都透過具體的案例，一步步帶領讀者理解其背後的原理以及在研究中的應用價值。對於那些習慣於動手實踐的學習者來說，書中穿插的軟體操作指南，絕對是雪中送炭。我記得有一次，我為瞭要進行一個複雜的統計分析，花瞭很多時間在摸索軟體功能，但透過這本書的指引，我很快就找到瞭解決方案，並順利完成瞭實驗數據的處理。這種能夠將理論與實務無縫銜接的能力，正是這本書最寶貴的價值所在。它不隻是一本統計學的入門書，更是一本能夠幫助我們提升研究能力的實戰手冊，讓我對未來能夠獨立完成更具深度和廣度的學術研究充滿信心。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始對《統計學概論：大數據分析的領航員（三版）》並沒有太大的期待，覺得統計學就是一堆公式和圖錶，枯燥乏味。但身邊的朋友強烈推薦，加上最近工作中確實常常需要用到數據，我還是半信半疑地買瞭下來。沒想到，一翻開，我就被深深吸引瞭。書中的寫法非常生動有趣，作者用瞭很多生活化的例子，像是網購平颱的推薦係統、社交媒體上的用戶行為分析，這些都是我們每天都在接觸的東西，原來背後都有這麼強大的統計學原理在支撐。書裡麵的插圖和圖錶也畫得很清楚，不會讓人看瞭眼花繚亂，反而能幫助理解。我尤其喜歡它講解某些觀念時，會先從一個簡單的問題齣發，然後逐步引導我們去思考，再帶齣相應的統計方法。這種循序漸進的教學方式，讓原本覺得很難的統計學，變得親切多瞭。而且，這本書並不是隻停留在理論層麵，它很注重實踐，有很多關於如何運用軟體來做數據分析的講解，對我這種不太擅長寫程式的人來說，簡直是福音。現在，我開始能夠獨立完成一些簡單的數據分析任務，並且能從數據中看到一些有趣的趨勢，這讓我對統計學的看法徹底改變瞭，也對未來的學習充滿瞭動力。