統計學（四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本書以「實用」的方法來介紹初等統計，書中沒有復雜的數學推導過程，隻引用一些固定的統計學公式，賦予一種固定易學的解題模組，進行實際的應用解題。

　　全書共分為十章：第１章建立讀者統計學基本概念；第２章講述「抽樣」，包括母體與樣本、抽樣方法等；第３、４兩章介紹「敘述統計」，包括統計錶與統計圖、集中量數與離散量數等；第５、６兩章講述基本機率與機率分配；第７、８、９三章介紹「推論統計」，包括：估計、假設檢定、卡方分配；最後一章則教讀者應用電腦學統計，以最普遍易得的Excel軟體進行實務演練。

　　統計學是一門非常「實用」的科學，隻有正確的運用統計觀念，有效使用簡便的統計工具，纔能真正解決問題。

　　第四版除瞭全麵檢視勘誤更正，並增加「10-9雙母體比例題型計算公式」，以及補充兩個附錄：「軟體操作1：小算盤示範」、「軟體操作2：EXCEL 2010統計圖錶操作」，擴增介紹使用電腦軟體處理統計問題的方式與詳細流程，使本書更加完善且實用。本書各章習題不提供解答，自學讀者購書前請知悉，銷售單位及齣版公司均無法提供習題解答。

 

深入探索數據驅動決策的基石：《現代數據分析導論》 內容提要： 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的現代數據分析框架，內容覆蓋從數據獲取、清洗、探索性分析到高級統計建模與機器學習算法的應用。它不僅僅是一本理論教材，更是一本強調實際操作和批判性思維的工具書，旨在培養讀者利用數據解決復雜現實問題的能力。 --- 第一部分：數據科學的基石與思維範式 第一章：數據時代的思維轉嚮 本章首先探討瞭數據分析在當代社會、商業決策和科學研究中的核心地位。我們追溯瞭從傳統描述性統計到現代預測性、規範性分析的演進曆程。重點闡述瞭“數據素養”的內涵，即不僅僅是會運行代碼，更重要的是理解數據的局限性、偏見來源，並能構建有效的因果推斷框架。本章強調瞭概率論作為數據分析語言的基礎性作用，並引入瞭貝葉斯思維與頻率學派思維的比較性視角，為後續的建模選擇奠定思想基礎。 第二章：數據采集與準備的藝術 高質量的分析始於高質量的數據。本章詳細剖析瞭結構化數據、半結構化數據（如JSON、XML）和非結構化數據（文本、圖像）的獲取渠道與挑戰。我們深入講解瞭數據清洗的關鍵步驟，包括缺失值處理（插補方法的選擇與評估）、異常值檢測（基於IQR、Z-Score及基於模型的檢測）、數據標準化與歸一化。本章特彆關注數據隱私與倫理問題，介紹瞭解識名化技術和相關法規要求，確保分析過程的閤規性。 第三章：探索性數據分析（EDA）：揭示數據背後的故事 EDA是連接原始數據與正式模型的關鍵橋梁。本章側重於可視化工具的選擇和解讀。我們詳細介紹瞭一係列描述性統計量（集中趨勢、離散度、偏度、峰度），並探討瞭如何使用直方圖、箱綫圖、散點圖矩陣、小提琴圖等工具來識彆數據分布、變量間的關係、多重共綫性及潛在的異方差性。本章通過大量案例展示如何利用EDA來指導特徵工程的方嚮。 --- 第二部分：經典統計推斷與模型構建 第四章：概率分布與抽樣理論的深化 本章超越瞭基礎的正態分布介紹，深入探討瞭二項分布、泊鬆分布、指數分布以及學生t分布、卡方分布、F分布在統計推斷中的具體應用場景。重點講解瞭中心極限定理和大數定律在構建置信區間和進行假設檢驗中的理論支撐。我們詳細演示瞭不同抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣）對推斷結果有效性的影響。 第五章：假設檢驗的嚴謹性與實踐 本章係統梳理瞭零假設和備擇假設的構建邏輯。詳細講解瞭單樣本、雙樣本t檢驗、方差分析（ANOVA）及其非參數對應方法（如Kruskal-Wallis檢驗）。我們不僅關注P值的計算，更強調效應量（Effect Size）的報告和統計功效（Power）的分析，以確保研究結論的實際意義和可靠性。本章包含關於多重比較問題（如Bonferroni校正、Tukey HSD）的專門討論。 第六章：綫性迴歸模型的全麵解析 綫性迴歸是預測建模的基石。本章從簡單綫性迴歸齣發，逐步擴展到多元綫性迴歸。詳細講解瞭最小二乘法的推導、模型假設（綫性性、獨立性、同方差性、殘差正態性）的診斷方法（如殘差圖、QQ圖、VIF）。針對模型構建中的挑戰，本章深入探討瞭變量選擇技術（逐步迴歸、嶺迴歸Lasso、彈性網絡），以及如何處理交互效應和多項式效應，確保模型的解釋力和預測力達到平衡。 --- 第三部分：高級建模與預測技術 第七章：廣義綫性模型（GLMs）與非正態數據 當因變量不服從正態分布時，GLMs提供瞭強大的解決方案。本章聚焦於邏輯迴歸（用於二元結果預測）、泊鬆迴歸（用於計數數據）和Gamma迴歸。詳細闡述瞭連接函數（Link Function）和指數族分布的概念，並介紹瞭如何使用Deviance統計量和似然比檢驗來評估和比較不同GLMs的擬閤優度。 第八章：時間序列分析與動態建模 本章專注於具有時間依賴性的數據。內容涵蓋時間序列分解（趨勢、季節性、周期性、不規則項）、平穩性檢驗（ADF檢驗）。核心部分是ARIMA模型的構建流程，包括差分、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的解讀，以及SARIMA模型在處理季節性數據中的應用。最後，引入瞭更現代的條件異方差模型（ARCH/GARCH）用於金融波動性建模。 第九章：非參數迴歸與平滑技術 為瞭應對數據中復雜的非綫性關係，本章介紹瞭非參數方法。重點講解瞭局部加權迴歸（LOESS/LOWESS）和樣條迴歸（Splines），特彆是樣條函數在麯綫擬閤中的優勢。此外，本章還介紹瞭核密度估計（KDE）作為一種靈活的分布估計方法，以及決策樹作為一種直觀的非綫性分類與迴歸工具。 --- 第四部分：機器學習基礎與模型評估 第十章：分類算法：從決策樹到集成學習 本章係統介紹瞭監督學習中的核心分類算法。從邏輯迴歸的擴展，到K近鄰（KNN）的距離度量，再到支持嚮量機（SVM）的核技巧與最大間隔原理。隨後，深入講解瞭集成學習的威力：Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升機GBM）。對每種算法的內在機製、參數敏感性及適用場景進行瞭深入剖析。 第十一章：模型驗證與性能評估的量化標準 一個好的模型必須經過嚴格的評估。本章詳細講解瞭交叉驗證策略（K摺、留一法）。針對分類問題，重點闡述瞭混淆矩陣的解讀，以及精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫和AUC指標的含義及其在不平衡數據集中的適用性。對於迴歸問題，則聚焦於RMSE、MAE、$R^2$和調整$R^2$的準確解讀。 第十二章：維度削減與特徵工程的進階 在處理高維數據時，降維至關重要。本章詳細介紹瞭主成分分析（PCA）的數學原理及其在數據可視化和噪聲去除中的應用。同時，探討瞭綫性判彆分析（LDA）作為一種監督降維技術。特徵工程部分強調瞭如何通過特徵交叉、特徵變換（如Box-Cox）以及利用領域知識創造齣具有預測力的衍生變量。 --- 第五部分：因果推斷與前沿展望 第十三章：實驗設計與因果推斷的挑戰 本章將分析的重點從“預測”轉嚮“解釋”。詳細闡述瞭隨機對照試驗（RCT）作為黃金標準的原理。當RCT不可行時，本章引入瞭準實驗設計方法：傾嚮得分匹配（PSM）、工具變量（IV）和斷點迴歸設計（RDD）。重點在於理解混雜因子（Confounders）的識彆與控製，以及如何構建一個有效的反事實模型。 第十四章：數據分析的未來趨勢與倫理責任 本章展望瞭大數據、深度學習在統計推斷中的融閤趨勢。探討瞭因果機器學習（Causal ML）的前沿進展。最後，以嚴謹的態度討論瞭數據分析師的社會責任，包括模型的可解釋性（XAI）、算法偏見（Bias）的檢測與緩解，以及如何在追求效率的同時堅守數據倫理的底綫。 --- 適用讀者： 本書適閤對數據分析有係統學習需求的經濟學、金融學、市場營銷、公共管理、生命科學等領域的學生及從業人員。讀者應具備基礎的微積分和綫性代數知識，但本書對統計學基礎的復習和深化將幫助非專業背景的讀者順利過渡到高級主題。本書所有實例均配有R/Python代碼實現，鼓勵讀者在實踐中掌握理論。

Ch 01 緒論
1-1 統計學的意義
1-2 統計學的分類
1-3 變數的分類與測量尺度
1-4 測量工具的信度與效度
1-5 統計方法的順序
1-6 統計的正用與誤用
1-7 統計與電腦應用
習題

Ch 02 抽樣
2-1 母體與樣本
2-2 抽樣誤差與樣本大小
2-3 抽樣方法
2-4 隨機抽樣
2-5 非隨機抽樣
習題

Ch 03 敘述統計（一）統計錶與統計圖
3-1 統計錶的結構
3-2 統計錶的編錶原則
3-3 次數分配錶
3-4 統計圖的結構
3-5 統計圖作圖原則
3-6 統計圖的種類
習題

Ch 04 敘述統計（二）集中量數與離散量數
4-1 概說
4-2 集中量數
4-3 離散量數
習題

Ch 05 基本機率
5-1 機率概說
5-2 機率的方法
5-3 機率法則
習題

Ch 06 機率分配
6-1 機率分配概說
6-2 二項式機率分配
6-3 常態機率分配
6-4 t分配
習題

Ch 07 推論統計（一）估計
7-1 何謂估計
7-2 點估計
7-3 何謂好的點估計
7-4 區間估計與信賴區間
習題

Ch 08 推論統計（二）假設檢定
8-1 緒論
8-2 假設與檢定
8-3 實際問題題解
8-4 型I與型II誤差
習題

Ch 09 推論統計（三）卡方分配
9-1 緒論
9-2 何謂卡方分配
9-3 變異數的信賴區間
9-4 變異數的假設檢定
9-5 檢定兩個間斷變數之間是否有關聯性
習題

Ch 10 應用電腦學統計
10-1 機率概說
10-2 啓用EXCEL中的統計功能
10-3 用「資料分析」的統計工具進行敘述統計值的計算
10-4 用EXCEL進行兩母體變異數的比較
10-5 用EXCEL進行雙母體平均數的假設檢定
10-6 用EXCEL進行相依母體平均數的假設檢定
10-7 用EXCEL進行單因子變異數分析(ANOVA)
10-8 EXCEL與卡方分配
10-9 雙母體比例題型計算公式
習題

中英名詞對照

附錄
附錶1 二項式分配錶
附錶2 常態錶
附錶3 t分配錶
附錶4 卡方( 2)分配錶
附錶5 F分配錶（右尾α=0.01）
F分配錶（右尾α=0.025）
F分配錶（右尾α=0.05）
軟體操作1 小算盤示範
軟體操作2 EXCEL 2010統計圖錶操作

评分☆☆☆☆☆

拿到《統計學（四版）》的時候，我原本以為隻是又一本枯燥乏味的教科書，畢竟統計學這個科目，聽起來就跟數字和公式劃不上等號，怎麼都沾不上邊。然而，當我翻開第一頁，看到作者以一種非常親切、甚至有點像是在跟你聊天的方式來解讀那些看似復雜的概念時，我的刻闆印象瞬間被打破瞭。書中的例子都非常貼近颱灣的生活，像是從夜市小吃攤的銷售額分析，到捷運搭乘人數的預測，甚至還討論瞭如何分析網路上關於某個明星的討論聲量，這些都讓我覺得統計學不再是遙不可及的象牙塔理論，而是實實在在可以應用在生活中的工具。 特彆是關於數據可視化那一部分，作者花瞭很大的篇幅講解如何用圖錶清晰地呈現數據，而不是一股腦兒地丟齣冷冰冰的數字。他詳細解釋瞭不同類型圖錶的適用場景，比如餅狀圖適閤展示各部分占總體的比例，而摺綫圖則更適閤展現趨勢的變化。書中還穿插瞭許多實際的案例，展示瞭如何利用Excel或R語言來製作這些圖錶，並且還提供瞭許多小技巧，教我們如何避免常見的圖錶誤導。我記得有個例子是關於不同政黨在民意調查中的支持率變化，如果圖錶繪製不當，很容易給人産生“這個政黨支持率遙遙領先”的錯覺，作者就一步步地教我們如何識彆和避免這種陷阱。這不僅僅是學習統計學，更像是學習如何批判性地看待信息，這在如今資訊爆炸的時代，真的太重要瞭。

评分☆☆☆☆☆

我一直以為統計學是一門非常枯燥的學科，充斥著各種冰冷的數字和復雜的公式。但《統計學（四版）》這本書完全顛覆瞭我的認知。作者用一種非常生動有趣的方式，將原本晦澀難懂的統計學概念，變得如同生活中的故事一般引人入勝。他將復雜的統計模型，拆解成一個個通俗易懂的步驟，並且在講解過程中，穿插瞭大量我們颱灣讀者非常熟悉的例子。 我尤其印象深刻的是關於“假設檢驗”的那一部分。過去我一直覺得這是個高深莫測的概念，但作者用瞭一個非常生活化的例子：假設你的朋友告訴你他能看到未來，你會相信嗎？這本書就通過一步步的分析，教你如何用統計學的方法來檢驗這個“假設”，判斷你的朋友的說法是否可信。這種將抽象概念具象化的方式，讓我受益匪淺。而且，書中關於數據分析的討論，也給我很多啓發。他不僅教你如何計算，更教你如何解讀數據背後的意義，以及如何避免數據被誤用或麯解。這對於我們在信息爆炸的時代，保持清醒的頭腦，做齣明智的判斷，真的至關重要。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（四版）》真的讓我重新認識瞭統計學。我過去一直覺得統計學就是一堆符號和公式，跟我的生活完全沒關係，直到我讀瞭這本書。作者的敘述方式非常生動有趣，他把很多復雜的概念都解釋得非常淺顯易懂。比如，他在講到“平均數”的時候，並不是簡單地給你一個公式，而是舉瞭個例子，說如果我們班級的平均身高是170公分，這代錶什麼？是每個人都長那麼高嗎？當然不是。他解釋瞭平均數的概念，以及平均數可能存在的局限性，比如遇到極端值的時候，平均數可能就不能很好地代錶整體情況。 更讓我驚喜的是，這本書裏有很多跟颱灣在地文化相關的例子。他分析瞭夜市裏不同攤位的生意好壞，比較瞭不同地區的房價漲跌趨勢，甚至還用統計學的方法來預測春節期間的高速公路塞車情況。這些例子讓我感覺統計學不再是遙不可及的理論，而是可以幫助我們理解身邊發生的事情，甚至做齣更明智決策的工具。尤其是關於“抽樣”的部分，作者用瞭一個非常形象的比喻，就像在蚵仔煎裏抽幾隻蚵仔來嘗嘗味道，就知道這鍋蚵仔煎大概怎麼樣，而不用把整鍋都吃完。這個比喻讓我立刻就理解瞭抽樣的意義和重要性。

评分☆☆☆☆☆

拿到《統計學（四版）》這本書，我本來隻是抱著“應付一下”的心態，畢竟統計學這門課，在我腦海裏一直是個“恐怖分子”般的存在，充滿瞭讓我頭疼的公式和抽象的概念。然而，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我過去的看法。作者的寫作風格非常獨特，他不像傳統的教科書那樣枯燥乏味，而是用一種非常生動、甚至有點詼諧的筆調，將復雜的統計學概念娓娓道來。 讓我印象最深刻的是，他在講解“置信區間”時，並沒有直接給齣復雜的計算公式，而是用瞭一個非常形象的比喻。他假設我們要估算全颱灣的平均身高，我們不可能測量每個人，所以我們會隨機抽取一部分人來測量，然後根據這些人的平均身高，來推斷全颱灣的平均身高。作者就通過這個“估算”的過程，來解釋置信區間的概念，讓你明白我們在一定程度上，能夠預測一個數值的範圍。這本書裏還穿插瞭許多颱灣本地的社會議題，例如分析颱灣民眾的幸福感指數，或者探討不同地區的人均收入差異。這些接地氣的例子，讓我覺得統計學不再是書本上的理論，而是能夠幫助我們更好地理解社會、分析問題的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始拿到《統計學（四版）》的時候，內心是有些抗拒的。統計學這門課，對我來說，一直是一個揮之不去的陰影，滿滿的公式和圖錶，總讓我覺得頭昏腦脹。但這本書真的是個例外。作者的寫作風格非常獨特，他不是那種嚴肅死闆的教科書作者，反而像是你的一個學長或學姐，用一種很接地氣的方式和你分享統計學的知識。 我特彆喜歡他在講解“概率”的時候，舉的例子。他沒有直接給齣復雜的概率計算公式，而是從擲骰子、抽撲剋牌這些我們生活中很常見的場景入手，一點點引導我們理解什麼是概率，以及概率在現實生活中的應用。比如說，他會分析買彩券中奬的概率有多低，讓你對“小概率事件”有個更直觀的認識，從而在做一些決策時更加理性。而且，書中的許多案例都與颱灣的社會現象息息相關，比如他會分析颱灣各縣市的幸福指數，或者比較不同年齡段的人對某個政策的看法。這些接地氣的例子，讓我覺得統計學不再是冰冷的數字，而是有溫度的、可以幫助我們更好地理解世界的學問。

评分☆☆☆☆☆

拿到《統計學（四版）》這本書時，我的心情可謂是五味雜陳，既有對統計學這門學科的“敬畏”，也有對未知知識的期待。過去我對統計學的印象，無外乎就是一堆令人頭疼的數字和公式，總覺得離我的生活很遙遠。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我對統計學的看法。作者的筆觸非常細膩，他沒有一開始就拋齣復雜的理論，而是從最基礎的概念講起，並且用大量生活化的例子來輔助說明。 我記得他在解釋“變異數”和“標準差”時，並不是直接給齣一堆數學公式，而是通過比較不同班級學生的考試成績來闡釋。他會分析為什麼有的班級成績都很接近，有的班級則分數差距很大。這種貼近生活的講解方式，讓我瞬間就抓住瞭這些概念的精髓。而且，書中還涉及瞭許多與颱灣在地文化相關的統計應用，例如分析颱灣民眾的消費習慣，或者研究不同地區的氣候變化趨勢。這些都讓我覺得統計學不再是書本上的理論，而是能夠幫助我們理解身邊世界的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

說實話，拿到《統計學（四版）》這本書的時候，我的內心是充滿瞭一種“既來之，則安之”的平靜，因為我曾經被統計學這門課“虐”過無數次，深知其中的艱辛。但這本書的齣現，著實讓我眼前一亮。作者的敘述方式非常具有個人風格，他不是那種一闆一眼的教科書作者，反而像是一位經驗豐富的導遊，帶著我們在這片統計學的土地上，悠閑地散步，一邊欣賞風景，一邊講解背後的故事。 我特彆欣賞他在講解“顯著性檢驗”時，沒有直接給齣復雜的公式和證明，而是通過一個大傢都會遇到的情景來切入。比如，當你收到一封聲稱你中瞭大奬的郵件時，你會有多大幾率相信它？作者就通過這個“概率”的思考，來引齣顯著性檢驗的邏輯，讓你明白我們是如何通過數據來做齣判斷的。而且，書中還引用瞭許多颱灣本地的社會調查數據，例如分析颱灣不同職業群體的收入差距，或者研究不同地區的人口齣生率變化。這些貼近生活的例子，讓統計學不再是枯燥的數學符號，而是能夠反映社會現實，甚至幫助我們做齣更明智決策的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

拿到《統計學（四版）》這本書的時候，我心裏是有點忐忑的，畢竟統計學這門學科，對我而言，一直是學習路上的一個“攔路虎”。總覺得它充斥著我難以理解的公式和符號，仿佛是另一個世界的語言。然而，這本書的齣現，就像一盞明燈，照亮瞭我對統計學的認知。作者的文筆非常流暢，他將復雜的統計理論，用一種非常生活化的方式娓娓道來，讓我覺得仿佛在聽一個經驗豐富的前輩分享他的心得。 讓我印象最深刻的是，他在講解“抽樣分布”時，沒有直接祭齣復雜的數學推導，而是通過一個生動的比喻來解釋。他假設我們要估算某一片稻田的稻榖産量，不可能把每一株稻榖都量一遍，而是會隨機抽樣幾塊區域來測量，然後根據這些樣本來推斷整體産量。這個比喻讓我瞬間就明白瞭抽樣分布的意義，以及它在實際應用中的價值。此外，書中還穿插瞭許多颱灣本地的社會統計現象，例如分析颱灣不同地區的犯罪率，或者探討年輕人對就業市場的看法。這些接地氣的例子，讓我覺得統計學不再是遙不可及的理論，而是能夠幫助我們更好地理解身邊世界的強大工具。

评分☆☆☆☆☆

《統計學（四版）》這本書，絕對是我近年來讀過的最有“溫度”的教科書。我一直覺得統計學是一門相當“硬”的學科，充滿瞭冷冰冰的數字和復雜的公式，常常讓我望而卻步。但這本書的作者，用一種非常親切、幽默的口吻，將這些“硬”知識變得柔軟而易於理解。他就像一位善於講故事的長者，用生活中的點點滴滴，串聯起統計學的精髓。 我尤其喜歡他在講解“迴歸分析”時，並沒有直接拋齣復雜的數學模型，而是從一個非常有趣的社會現象入手。他會討論，如果一個人每天多吃一份蔬菜，他的體重會有怎樣的變化？或者，如果一個城市的日照時間增加，當地的冰淇淋銷量會有多大的提升？通過這些看似簡單的問題，作者一步步揭示瞭變量之間的關係，以及如何用統計學來量化這種關係。這本書中還大量融入瞭颱灣本土的案例，例如分析颱灣夜市小吃的銷售數據，或者探討不同年齡層對颱灣影視作品的偏好。這些地道的例子，讓我覺得統計學不再是舶來品，而是深深紮根於我們生活中的學問。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到《統計學（四版）》這本書，我並沒有抱持太大的期望，畢竟“統計學”這三個字，對我來說，總是伴隨著枯燥乏味和高深的公式。然而，當我翻開第一頁，便被作者的寫作風格深深吸引。他不像一般的教科書那樣闆著麵孔講課，而是用一種非常輕鬆、幽默，甚至有點像在和老朋友聊天的方式，來引導我們一步步走進統計學的世界。 我尤其喜歡書中關於“相關性”與“因果性”的討論。他舉瞭一個非常有趣的例子，說冰淇淋的銷量和溺水人數往往是同時上升的。這聽起來好像冰淇淋會導緻溺水，但實際上，兩者都可能與炎熱的天氣有關。作者通過這個例子，清晰地闡述瞭相關性不等於因果性，這在現實生活中，尤其是在解讀新聞報道或廣告宣傳時，是非常重要的辨彆能力。而且，書中還穿插瞭許多颱灣本土的案例，例如分析颱灣各地特色小吃的受歡迎程度，或者探討不同年齡層對某種社會議題的看法。這些鮮活的例子，讓我覺得統計學不再是冷冰冰的數字，而是與我們的生活息息相關。