應用統計學(附範例光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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統計學是一門應用科學，實務界各領域都需要應用到統計知識去解決許多實務問題，尤其在現今大數據時代，許多企業需要利用大數據分析進行決策，而大數據資料分析的工具即是統計學。本書乃是屬於應用統計學，亦即教授學習者如何使用統計學解決實務界麵臨的問題，書中的例子包含金融業、服務業、製造業、休閑觀光及餐飲業等，故本書很適閤商管學院各係及餐飲休閑觀光等係使用。

本書特色

　　1.用字遣詞淺顯易懂，初學者能充分理解基礎統計學的重要觀念。
　　2.文中例題豐富，並融入生活經驗，讀者能驗證所學從中瞭解統計方法及其應用。
　　3.統計理論結閤Excel軟體應用，輕鬆學會統計分析工具。
　　4.充分運用大量圖錶取代繁瑣文字，一目瞭然。

好的，這是一份為避免與《應用統計學（附範例光碟）》內容重疊，而撰寫的一份詳盡圖書簡介，專注於其他相關領域，例如計量經濟學、高級數據挖掘、機器學習理論與實踐、時間序列分析或生物統計學等主題。 --- 深入洞察：現代商業決策的驅動力——《前沿計量經濟學與大數據分析實戰》 圖書簡介 在信息爆炸的時代，數據已不再僅僅是記錄過去的檔案，而是驅動未來商業戰略和政策製定的核心引擎。本書《前沿計量經濟學與大數據分析實戰》旨在為那些尋求超越基礎統計工具、邁嚮復雜因果推斷和大規模預測模型的專業人士、研究人員和高級學生提供一份詳盡的路綫圖。它並非一本側重於描述性統計或簡單假設檢驗的入門教材，而是聚焦於如何利用尖端計量方法處理真實世界中固有的復雜性、內生性與高維數據挑戰。 本書的核心理念是連接理論的嚴謹性與實踐的有效性。我們假設讀者已具備紮實的概率論基礎和對基礎迴歸分析（如OLS）的基本理解，本書將直接深入到計量經濟學和現代統計學習交叉領域的最前沿。 第一部分：現代計量經濟學的理論基石與因果推斷的精進 本部分將係統梳理和深化計量經濟學的核心理論框架，重點解決傳統模型無法處理的內生性、遺漏變量偏差和選擇性偏差問題。 超越OLS：工具變量法的深化與非綫性模型 我們將詳細剖析兩階段最小二乘法（2SLS）的適用範圍、識彆條件及其在存在多個工具變量時的最優估計方法（如GMM）。討論的重點將是如何檢驗工具變量的有效性，特彆是針對弱工具變量帶來的偏差和效率損失問題。此外，本書不會停留在綫性模型的範疇，而是會全麵覆蓋非綫性模型的估計，包括Logit、Probit模型的極大似然估計（MLE），以及更復雜的非參數和半參數方法的理論基礎。 因果革命：準實驗設計與現代識彆策略 當前，經濟學和政策評估領域越來越依賴於準實驗方法來建立可靠的因果關係。本書將投入大量篇幅介紹： 1. 斷點迴歸設計（RDD）： 詳細闡述清晰斷點（Sharp RDD）和模糊斷點（Fuzzy RDD）的估計流程、帶寬選擇的優化標準（基於MSE最小化），以及邊界效應的穩健性檢驗。 2. 雙重差分（DID）的擴展： 超越標準的雙處理組-控製組設定，深入探討多期DID（Multiple Periods DID）模型，特彆是如何識彆和處理平行趨勢假設的動態違背問題，介紹Ashenfelter's Dip和Callaway & Sant'Anna等前沿方法。 3. 傾嚮得分匹配（PSM）的局限與改進： 探討匹配過程中的潛在偏差，並引入閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM），詳述SCM如何為單個實體（如國傢或大型企業）構建一個由多個單元加權組閤而成的“閤成對照組”，並評估其在乾預效果估計上的優越性。 第二部分：高維數據、機器學習與統計學習的融閤 本部分將視角轉嚮大數據時代，探討如何將機器學習的預測能力與計量經濟學的解釋需求相結閤。 維度災難與正則化估計 麵對變量數量遠超樣本量（$P gg N$）的現實，傳統迴歸方法失效。本書將係統介紹處理高維數據的關鍵技術： LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator): 詳細解釋L1懲罰項的選擇機製、變量選擇的概率性質，以及在存在共綫性時的性能錶現。 Ridge Regression與Elastic Net: 對比L2懲罰項（Ridge）的收縮特性，以及Elastic Net如何結閤L1和L2的優勢，適用於高度相關的預測因子環境。我們將重點討論交叉驗證（Cross-Validation）在超參數（如$lambda$）選擇中的實際操作和理論依據。 提升模型的解釋力：因果推斷與預測模型的整閤 純粹的預測模型（如復雜的神經網絡）往往缺乏可解釋性，而純粹的因果模型可能無法充分利用所有信息。本書緻力於彌閤這一鴻溝： 雙重機器學習（Double/Debiased Machine Learning, DML）： 闡述DML框架如何利用隨機森林、梯度提升機（GBM）等復雜預測模型來估計混雜因素對結果和處理變量的影響，從而“淨化”齣因果效應的估計，保證估計量漸近正態分布。 異質性處理效應（HTE）的發現： 介紹因果樹（Causal Trees）和因果森林（Causal Forests），它們是專門為識彆在不同子群體中處理效應差異而設計的方法，這對於製定精準的、個性化的商業或政策乾預至關重要。 第三部分：時間序列的復雜性與高級建模技術 本部分關注依賴時間順序的麵闆數據和高頻金融、宏觀經濟數據。 麵闆數據的動態視角 本書將超越傳統的固定效應（FE）和隨機效應（RE）模型，深入探討需要更強識彆假設的模型： 動態麵闆模型： 詳盡介紹廣義矩估計（GMM），特彆是Arellano-Bond（差分GMM）和Blundell-Bond（係統GMM）的推導過程、有效性檢驗（如Sargan/Hansen檢驗），及其在處理序列相關和內生迴歸子項時的優勢。 麵闆數據的非綫性與高頻分析： 探討Logit/Probit麵闆模型，以及如何處理高頻數據中的微觀結構噪音和跳躍過程。 高頻金融與波動率建模 對於處理金融市場數據的讀者，本書將提供先進的波動率建模工具： ARCH族模型的精進： 不僅限於標準的ARCH和GARCH模型，還將介紹EGARCH（非對稱效應）、GJR-GARCH（杠杆效應），以及如何將協變量納入模型，以捕捉更復雜的市場動態。 隨機波動率模型（SV）： 介紹基於卡爾曼濾波和MCMC方法估計不可觀測的潛在波動率的理論框架，這對資産定價和風險管理至關重要。 目標讀者與本書的獨特價值 本書麵嚮具有一定計量或統計學基礎，渴望掌握前沿分析技術的碩士、博士研究生、量化分析師、數據科學傢以及政策研究人員。 本書的獨特價值在於其深度與廣度的平衡：它不僅提供瞭嚴謹的數學推導和理論證明，更重要的是，每種高級技術（如DML、SCM、GMM）都配有詳細的軟件實現指南（重點關注R語言或Python中的專業包），並輔以真實的、結構復雜的數據集案例分析。讀者將學會如何批判性地選擇和應用最適閤當前研究問題的計量工具，從而將原始數據轉化為可靠、可操作的商業洞察和政策建議。本書強調的不是模型的“復雜性”，而是其在解決識彆難題和處理大數據挑戰時的有效性與穩健性。 --- 關鍵詞： 計量經濟學、因果推斷、雙重機器學習（DML）、斷點迴歸（RDD）、閤成控製法（SCM）、高維數據、正則化、GMM、時間序列、波動率建模、異質性處理效應（HTE）。

第1章 統計學導論
1-1 何謂統計學
1-2 統計學在觀光與休閑之應用
1-3 資料
1-4 資料來源
1-5 敘述統計與統計推論

第2章 敘述統計—錶格與圖形法
2-1 質性資料之錶格與圖形法
2-2 量化資料之錶格與圖形法
2-3 兩變數之錶格與圖形法
2-4 Excel範例

第3章 敘述統計—數值法
3-1 中央位置衡量
3-2 離散程度衡量
3-3 資料分配形態衡量
3-4 兩變數的相關性衡量
3-5 Excel範例

第4章 機率
4-1 隨機實驗、計算實驗結果及機率指派方法
4-2 機率的基本常識
4-3 貝氏定理
4-4 Excel範例

第5章 隨機變數與機率分配
5-1 隨機變數
5-2 機率分配
5-3 期望值與變異數
5-4 聯閤機率分配
5-5 Excel範例

第6章 機率分配之應用
6-1 常用的離散型機率分配
6-2 常用的連續型機率分配

第7章 抽樣、抽樣分配與點估計 
7-1 抽樣方法
7-2 點估計
7-3 抽樣分配
7-4 良好的樣本統計量特性
7-5 Excel範例

第8章 信賴區間
8-1 母體平均數的區間估計：母體標準差已知情況
8-2 母體平均數的區間估計：母體標準差未知情況
8-3 母體比率的區間估計：大樣本情況
8-4 樣本量多寡的決定
8-5 母體變異數及標準差的區間估計
8-6 Excel範例

第9章 假設檢定
9-1 建立統計假設
9-2 統計決策錯誤類型
9-3 單一母體平均數的假設檢定
9-4 單一母體比率的假設檢定：大樣本情況
9-5 單一母體變異數的假設檢定
9-6 型II錯誤與統計檢定力
9-7 假設檢定的最適樣本量
9-8 Excel範例

第10章 兩個母體參數之統計推論
10-1 兩個母體平均數的統計推論
10-2 兩個母體比率的統計推論
10-3 兩個母體變異數的統計推論

第11章 變異數分析
11-1 因子、處理與實驗設計
11-2 變異數分析之理論基礎
11-3 單因子變異數分析
11-4 隨機集區實驗設計
11-5 二因子變異數分析
11-6 Excel範例

第12章 簡單綫性迴歸分析
12-1 簡單綫性迴歸模型
12-2 估計簡單綫性迴歸方程式：最小平方法
12-3 迴歸顯著性檢定
12-4 簡單綫性迴歸模型有多好？：判定係數（R2）
12-5 利用簡單綫性迴歸模型進行預測
12-6 Excel範例

第13章 多元綫性迴歸分析
13-1 多元綫性迴歸模型
13-2 估計多元綫性迴歸模型：最小平方法
13-3 迴歸顯著性檢定
13-4 多重共綫性
13-5 多元綫性迴歸模型有多好？：復判定係數（R2）
13-6 利用多元綫性迴歸模型進行預測
13-7 Excel範例

第14章 無母術方法
14-1 符號檢定
14-2 Wilcoxon符號等級檢定
14-3 Mann-Whitney-Wilcoxon檢定法
14-4 Kruskal-Wallis H檢定法

附錄
附錄一 附錶統整
附錄二 CH02錶附資料

评分☆☆☆☆☆

我特彆喜歡這本書的結構設計。它不是簡單地把知識點堆砌在一起，而是非常有邏輯地層層遞進。從最基礎的描述性統計，到概率論，再到推斷性統計，最後到各種模型和方法，每一步都為下一步打下瞭堅實的基礎。這種循序漸進的學習路徑，讓我感覺自己每學會一個概念，都能為理解下一個更復雜的概念做好準備，不會齣現“斷層”的感覺。 而且，每個章節的結尾，都會有“本章小結”和“思考題”，這非常有助於我鞏固當天所學的內容。小結部分會用簡潔的語言概括本章的重點，讓我對整體框架有一個清晰的認識。而思考題則涵蓋瞭從概念理解到實際應用的不同難度，有些題目需要我動腦筋去思考，有些則需要我結閤書中的案例或者光碟裏的數據進行操作。這種設計，讓我在學習完一個章節後，能夠主動地去迴顧和應用所學知識，而不是僅僅停留在“看懂”的層麵。

评分☆☆☆☆☆

對於統計學新手來說，理解概率論和數理統計部分往往是最大的難關，尤其是那些復雜的公式和證明。我當初接觸統計學的時候，就卡在這上麵很久瞭。《應用統計學(附範例光碟)》在這方麵做得非常齣色。它並沒有迴避這些核心概念，而是用一種更加易於理解的方式來呈現。書中對每一個公式的推導，都給齣瞭詳細的步驟和解釋，並且會用通俗易懂的比喻來幫助我們理解其背後的邏輯。更絕的是，它會告訴你這個公式在實際應用中是用來解決什麼問題的，它的意義是什麼。 比如，在講到中心極限定理的時候，作者並沒有上來就寫一堆數學符號，而是先用一個生動的抽樣調查的例子，說明為什麼無論原始數據的分布是什麼樣的，當樣本量足夠大時，樣本均值的分布都會趨嚮於正態分布。這個解釋讓我茅塞頓開，終於明白瞭為什麼正態分布在統計學中如此重要。而且，書中還提供瞭相關的模擬實驗代碼，我們可以通過運行代碼，直觀地看到不同樣本量下樣本均值分布的變化，這比單純的文字描述更加深刻。這種將抽象理論具象化的處理方式，極大地降低瞭學習難度，讓我能夠更輕鬆地掌握這些基礎但關鍵的概念。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書寫風格真的非常適閤颱灣的讀者。語言上，它不像一些大陸齣版的教材那樣，有時候會使用一些比較生僻或者說“官方”的術語，而是更加貼近我們日常的語言習慣，讀起來沒有那種“隔閡感”。很多時候，作者就像一位循循善誘的老師，用非常口語化、生活化的語言來解釋那些聽起來可能很復雜的統計概念。 而且，書中穿插的許多案例，都取材於我們颱灣地區常見的社會現象、經濟活動或者生活場景，比如颱灣的夜市消費數據分析，或者颱灣地區民眾的健康調查數據。這種“在地化”的案例，讓我覺得統計學不再是遙遠的理論，而是與我自己的生活息息相關的“身邊事”。我能更容易地將書中的知識與現實生活聯係起來，從而激發我的學習興趣。不像有些教材，裏麵的案例都來自於國外，雖然道理是相通的，但總會覺得有點“不接地氣”，這本書在這方麵做得非常到位。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感動的一點，是它對“統計思維”的培養。它不僅僅是教授我們統計學的工具和方法，更是引導我們如何用統計學的思維方式去觀察、分析和理解世界。在書中，我看到瞭很多關於如何避免數據誤讀、如何辨彆統計陷阱的討論。比如，作者會提醒我們注意樣本選擇的偏差，注意相關性不等於因果關係，以及在解讀統計結果時要保持審慎的態度。 這些“統計倫理”和“統計素養”方麵的強調，讓我覺得這本書的價值遠不止於傳授技術。它在培養我們成為一個更理性、更具批判性思維的社會成員。很多時候，我們在新聞報道或者廣告宣傳中看到的統計數據，都可能存在誤導。這本書讓我學會瞭如何去“審視”這些數據，如何去辨彆其中的真僞，從而避免被不準確的統計信息所濛蔽。這種能力，在信息爆炸的時代，顯得尤為重要。

评分☆☆☆☆☆

當然，光有理論和案例還不夠，這本書最讓我贊賞的地方，就是它附帶的光碟。說實話，很多教材都會附帶一些學習資料，但大多時候都隻是些PPT或者簡單的習題，很少有像這本書這樣，提供一套完整、可執行的範例代碼和數據集。拿到光碟後，我迫不及待地打開來看，發現裏麵的內容比我想象的還要豐富。它包含瞭各種統計軟件（比如SPSS、R）的代碼示例，以及與書中案例相匹配的數據集。這意味著我不僅可以“看懂”書中的內容，還能“動手”去實踐。我按照書中的步驟，一步一步地在自己的電腦上運行那些代碼，看著屏幕上跳齣分析結果，那種成就感真的無與倫比。 更重要的是，這些範例並不是那種“教科書式”的完美數據。它包含瞭真實世界數據可能存在的各種情況，比如缺失值、異常值等等，並且教會我們如何在實際操作中處理這些問題。這讓我覺得，這本書不僅僅是在教我們統計學的知識，更是在培養我們解決實際問題的能力。很多時候，我們學統計學，最終目的都是為瞭解決實際問題，而這本書恰恰做到瞭這一點。它讓我明白，統計學不是死的公式，而是活的工具，關鍵在於如何靈活運用。光碟裏的內容，就像是為我打開瞭一扇通往實際應用的大門，讓我能夠更自信地去麵對和分析真實世界的數據。

评分☆☆☆☆☆

最後，不得不提的是，這本書的排版設計也相當用心。字體大小適中，行間距也很舒服，長時間閱讀也不會感到疲勞。而且，書中關鍵的公式、定理，以及重要的概念，都會用不同的顔色或者粗體來突齣顯示，便於我們快速定位和記憶。 此外，書中的圖錶設計也非常清晰美觀，不像有些教材那樣，圖錶做得模糊不清，或者顔色搭配刺眼。這本教材的圖錶，不僅能夠清晰地傳達信息，還具有一定的藝術性，讓我在閱讀的過程中，也能享受到視覺上的愉悅。章節之間的過渡也很自然，不會讓人覺得突然跳躍。整體而言，這本書無論是從內容深度、案例的實用性，還是到排版設計，都展現瞭極高的專業水準，讓我覺得物超所值，非常推薦給所有想要學習應用統計學的朋友。

评分☆☆☆☆☆

《應用統計學(附範例光碟)》這本書，老實說，我當初是抱著一種既期待又有點忐忑的心情買下的。會入手這本書，很大一部分原因是我身邊不少朋友都推薦，說它內容紮實，而且講解得非常透徹，對於我這種統計學“小白”來說，簡直是福音。拿到書之後，第一感覺就是厚實，沉甸甸的，裏麵的紙張質量也不錯，摸起來手感很好。翻開第一頁，就看到瞭清晰的目錄，大緻瀏覽瞭一下，感覺涵蓋的範圍相當廣，從最基本的描述性統計，到推斷性統計，再到各種模型和分析方法，基本把我過去在課堂上聽得雲裏霧裏的概念都一一列舉瞭，這讓我對這本書的整體框架有瞭初步的認識。 最讓我驚喜的是，這本書並沒有像很多教材那樣，一開始就丟一堆枯燥的公式和定義。它很巧妙地把理論知識融入到實際的應用場景中，通過一個個生動有趣的案例，來解釋統計學原理。比如，在講解均值、中位數、眾數的時候，它會舉例說明如何在市場調查中分析消費者的年齡分布，或者在産品質量控製中如何評估産品的平均性能。這種“由易入難”的學習方式，讓我覺得統計學不再是遙不可及的數學模型，而是與我們生活息息相關的工具。而且，它還特彆強調瞭數據可視化的重要性，通過圖錶來呈現數據，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是太友好瞭。書中提供的圖錶都設計得非常清晰易懂，數據之間的關係一眼就能看齣來，比純粹的數字羅列要直觀太多瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書在講解各種統計模型和分析方法時，也展現瞭其獨到之處。它並不是簡單地羅列各種模型，而是會先解釋清楚每種模型適用的場景和解決的問題。比如，在講到迴歸分析的時候，它會區分簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸，並且會根據不同的研究目的，比如預測、解釋關係，來指導我們選擇閤適的模型。最讓我印象深刻的是，它還會討論到模型假設的檢驗，以及如何解釋迴歸係數的含義，這些細節對於初學者來說是至關重要的。 而且，書中還專門闢齣瞭章節來講解假設檢驗，這部分內容在很多統計學教材中都寫得比較晦澀。但這本書通過大量的圖示和實例，生動地描繪瞭原假設、備擇假設、P值、顯著性水平等概念，讓我一下子就理解瞭假設檢驗的邏輯流程。它會告訴你，我們為什麼要進行假設檢驗，如何設定假設，如何根據樣本數據做齣判斷，以及如何解釋檢驗結果。通過書中提供的案例，我能夠清晰地看到，如何利用假設檢驗來判斷一個新藥是否有效，或者兩種教學方法之間是否存在顯著差異。這些實際應用場景的展示，讓我對統計學有瞭更深的認識。

评分☆☆☆☆☆

對於像我這樣，需要在實際工作中應用統計學來分析數據的讀者來說，這本書的實操性真的是太強瞭。它並沒有停留在理論層麵，而是非常注重將統計知識轉化為解決實際問題的能力。書中提供的範例光碟，包含瞭大量的實際案例數據，並且提供瞭使用SPSS、R等主流統計軟件進行分析的代碼。我跟著書中的步驟，一步一步地操作，從數據導入、數據清洗，到模型選擇、結果解讀，都得到瞭非常詳細的指導。 尤其讓我感到貼心的是，書中在講解一些比較復雜的分析方法時，比如方差分析（ANOVA）或者卡方檢驗，它都會給齣明確的步驟和注意事項。它不僅僅告訴你怎麼跑程序，更重要的是告訴你，在運行程序之前，需要檢查哪些前提條件，運行之後，如何正確地解讀輸齣的結果，以及如何避免常見的誤區。這些“經驗之談”對於新手來說，簡直是無價之寶，能夠避免走很多彎路。通過書中的範例，我學會瞭如何分析不同組彆之間是否存在顯著差異，如何檢驗分類變量之間的關聯性，這些技能在我的工作中有直接的應用價值。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種對統計學基礎比較薄弱的讀者來說，很多教材在講解一些深奧的理論時，都會讓人感到頭疼。但《應用統計學(附範例光碟)》在這方麵做得非常細緻。它在引入每一個新概念之前，都會先迴顧相關的基礎知識，確保讀者不會因為基礎不牢而跟不上。比如，在講解迴歸分析之前，它會花一點篇幅來復習概率分布和相關性分析。 而且，書中在講解過程中，會不斷地使用“類比”和“比喻”的手法，將抽象的統計概念變得形象生動。比如，在解釋“信賴區間”的時候，作者可能會用一個“釣魚”的比喻，說明我們試圖用一個範圍來“捕捉”真實的總體參數。這種形象化的解釋，讓我這種不太擅長抽象思維的讀者，也能很快地理解和記住這些概念。它不是簡單地告訴你“是什麼”，而是告訴你“為什麼是這樣”，以及“它有什麼用”，這讓我對統計學有瞭更深刻的理解。