統計學（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 數理統計
• 迴歸分析
• 抽樣調查
• 假設檢驗
• 實驗設計
• 統計建模

本書由淺入深，全麵闡述瞭統計學的基本概念、原理和方法，並運用電腦軟體結閤實例進行統計運算和分析。本書是管理類各專業統計學課程的教材，也可作統計工作者及經濟管理工作人員的自學、參考用書。本書理論結閤實際，便於讀者理解和學習。

《現代應用統計學導論》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的統計學基礎知識體係，並側重於當代數據科學和實際應用中的方法論。本書超越瞭傳統的描述性統計和概率論的初步介紹，著重於推斷統計的核心概念，以及如何利用這些工具解決現實世界中的復雜問題。 本書結構清晰，循序漸進，共分為六大部分，共十五章： 第一部分：統計學思維與數據基礎 本部分為全書的基石，旨在培養讀者的統計學思維模式，理解數據在現代決策製定中的核心地位。 第一章：統計學的視角與數據素養。 本章首先探討統計學作為一門科學的本質，它不僅僅是數字的處理，更是一種關於不確定性、變異性和證據評估的思維框架。我們深入討論瞭“總體”與“樣本”的區彆，區分瞭實驗研究與觀察研究的設計原則。著重分析瞭數據類型（定性、定量、離散、連續）對後續分析方法選擇的重要性。此外，我們詳細闡述瞭現代數據素養的要求，包括對數據來源的批判性評估、對測量誤差的理解以及數據可視化在傳達信息中的雙重作用（揭示模式與潛在誤導）。 第二章：描述性統計與數據可視化精要。 本章聚焦於如何有效地總結和展示數據。除瞭迴顧均值、中位數、眾數和標準差等基礎度量，我們將重點介紹如何處理偏態數據（如使用幾何均值或截尾均值）以及區分樣本統計量與總體參數。在可視化方麵，本書摒棄瞭簡單圖錶的堆砌，轉而強調信息密度高的圖形，如箱綫圖（Box Plot）及其在比較多個分布時的優勢、直方圖的閤理分箱策略，以及散點圖矩陣在多變量初探中的應用。特彆探討瞭如何在可視化中避免欺騙性錶達，例如不恰當的軸截斷或維度濫用。 第二部分：概率論與隨機變量基礎 本部分為推斷統計打下必要的數學和邏輯基礎，但側重於其在不確定性建模中的應用。 第三章：概率論的基本概念與條件概率。 本章詳細闡述瞭事件、樣本空間、獨立性、互斥性等基本概念。我們引入瞭貝葉斯定理作為核心工具，強調其在根據新信息更新信念（先驗概率到後驗概率的轉化）中的重要性，這對於後續的假設檢驗和貝葉斯方法至關重要。 第四章：離散與連續隨機變量及其分布。 本章係統介紹瞭主要的概率分布。對於離散分布，我們深入研究瞭二項分布、泊鬆分布及其在事件計數中的應用。對於連續分布，重點講解瞭正態分布（及其在中心極限定理中的核心地位）、均勻分布和指數分布。書中提供瞭大量的實際案例，例如，如何使用泊鬆分布模擬呼叫中心的工作量，或如何利用正態分布描述自然現象的變異性。 第三部分：推斷統計學的核心：估計與抽樣分布 本部分是全書的轉摺點，將從描述轉嚮推斷，解釋如何從樣本信息可靠地推斷總體特徵。 第五章：抽樣分布與中心極限定理的實際意義。 本章詳細解釋瞭為什麼統計推斷是可能的。中心極限定理的講解不再停留在理論層麵，而是通過模擬實驗直觀展示瞭無論原始總體分布如何，樣本均值的分布都趨於正態的強大效應，這是所有參數估計的基礎。 第六章：點估計與區間估計。 本章詳細介紹瞭參數估計的方法。我們比較瞭矩估計法（Method of Moments）和最大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的優缺點，重點講解瞭MLE在復雜模型中的應用。在區間估計部分，本書詳盡闡述瞭置信區間的構造、解釋及其與樣本容量的關係，強調瞭“95%置信”的真正含義——長期覆蓋率而非單次事件的概率。 第四部分：參數假設檢驗的係統框架 本部分係統介紹瞭統計推斷中最常用、也是最關鍵的工具——假設檢驗。 第七章：假設檢驗的基本邏輯與步驟。 本章建立瞭一個統一的假設檢驗框架，包括零假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$）的設定、檢驗統計量的選擇、P值的正確解讀，以及犯第一類錯誤（$alpha$）和第二類錯誤（$eta$）的權衡。我們特彆強調瞭統計顯著性與實際重要性（效應量）的區彆。 第八章：基於正態分布的檢驗：均值與比例的檢驗。 詳細介紹瞭單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗（包括等方差和不等方差的Welch's t檢驗）、配對樣本檢驗。同時，針對比例數據，講解瞭Z檢驗和卡方擬閤優度檢驗在處理二元結果時的應用。 第九章：方差分析（ANOVA）的原理與應用。 本章將檢驗擴展到多組均值比較。我們不僅講解瞭單因素方差分析（One-way ANOVA）的F檢驗原理（組間變異與組內變異的比較），還深入探討瞭多重比較問題（如Tukey's HSD方法）和雙因素方差分析（Two-way ANOVA）中對交互作用的識彆與解釋。 第五部分：迴歸分析：建模與預測 本部分轉嚮統計建模，是現代數據分析的核心技能。 第十章：簡單綫性迴歸模型。 本章構建瞭最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的基礎。除瞭參數估計，重點放在瞭模型假設的檢驗（殘差的正態性、獨立性、方差齊性）以及如何使用$R^2$和調整$R^2$評估模型擬閤優度。 第十一章：多元迴歸分析。 本章擴展到多個預測變量的情況。我們詳細討論瞭多重共綫性（Multicollinearity）的識彆與處理，分類變量（虛擬變量/啞變量）的引入，以及模型選擇中的逐步迴歸、前嚮選擇和後嚮剔除策略的優缺點。 第十二章：迴歸模型的診斷與非綫性關係處理。 強調模型診斷的重要性，引入瞭杠杆點、影響點（Cook's Distance）等概念。同時，探討瞭如何通過變量變換（如對數變換）或引入多項式項來處理數據中的非綫性關係，使模型更貼閤實際情況。 第六部分：高級主題與非參數方法 本部分介紹瞭超越標準正態性假設的高級分析技術。 第十三章：計數數據與泊鬆迴歸。 專門處理當因變量是計數數據（如事件發生次數）時的建模挑戰。詳細介紹瞭泊鬆迴歸的原理、對過度離散的修正（如負二項模型），以及如何解釋迴歸係數的泊鬆速率比（Incidence Rate Ratios, IRR）。 第十四章：分類數據分析：卡方檢驗與邏輯迴歸。 針對二元或多類彆結果，本章重點介紹瞭卡方檢驗（用於關聯性分析）和邏輯迴歸（Logistic Regression）。邏輯迴歸的講解側重於解釋賠率比（Odds Ratio）的實際含義，以及如何評估模型區分度（如ROC麯綫和AUC值）。 第十五章：非參數統計方法簡介。 鑒於現實數據不總是服從理想分布，本章介紹瞭當數據違反正態性或方差齊性假設時的替代方案，如曼-惠特尼U檢驗（Mann-Whitney U Test）替代t檢驗，以及Kruskal-Wallis檢驗替代單因素方差分析。這些方法為處理“髒數據”提供瞭可靠的備用工具。 本書配備瞭大量的例題、案例研究和章節末的思考題，鼓勵讀者使用主流統計軟件（如R或Python庫）進行實踐操作，確保理論知識能夠順利轉化為解決實際問題的能力。本書適閤統計學、經濟學、生物統計學、社會學及工程學等領域的高年級本科生、研究生以及需要深入瞭解和應用統計方法的專業人士閱讀。

第１ 章　 緒論 (１)
第１ 節　 什麼是統計 (１)
第２ 節　 統計學的含義 (４)
第３ 節　 統計學的分科 (５)
第４ 節　 統計數據的類型 (６)
第５ 節　 統計學的基本概念 (８)
第６ 節　 統計工具軟件簡介 (１０)
思考與練習 (１５)

第２ 章　 統計數據的收集 (１８)
第１ 節　 數據的來源和收集方法 (１８)
第２ 節　 研究對象的選擇 (２９)
第３ 節　 運用 ＳＰＳＳ 進行簡單隨機抽樣 (４０)
思考與練習 (４５)

第３ 章　 統計數據的整理 (４９)
第１ 節　 數據預處理 (４９)
第２ 節　 統計錶 (５４)
第３ 節　 統計圖 ５９)
思考與練習 (６７)

第４ 章　 統計數據的特徵描述 (７２)
第１ 節　 集中趨勢的度量 (７２)
第２ 節　 離散程度的度量 ８３)
第３ 節　 分佈形狀的度量 (８９)
第４ 節　 ＳＰＳＳ 操作 (９２)
思考與練習 (９８)

第５ 章　 統計指數 (１０４)
第１ 節　 統計指數的概念、性質和分類 (１０４)
第２ 節　 綜閤指數 (１０６)
第３ 節　 平均數指數 (１１３)
第４ 節　 指數體係與因素分析 (１１８)
思考與練習 (１２３)

第６ 章　 概率及抽樣分佈 (１３０)
第１ 節　 隨機變量及其概率分佈概述 (１３０)
第２ 節　 統計量 (１４３)
第３ 節　 抽樣分佈  (１４４)
第４ 節　 幾種常見統計量的抽樣分佈  (１４７)
思考與練習  (１５３)

第７ 章　 參數估計  (１５９)
第１ 節　 參數估計的基本問題  (１５９)
第２ 節　 點估計 (１６０)
第３ 節　 區間估計 (１６１)
第４ 節　 樣本容量的確定 (１７２)
思考與練習 (１７４)

第８ 章　 假設檢驗  (１８１)
第１ 節　 假設檢驗的基本原理 (１８１)
第２ 節　 單個總體參數的檢驗 (１８６)
第３ 節　 兩個總體的假設檢驗 (１９０)
第４ 節　 運用 ＳＰＳＳ 進行假設檢驗 (１９５)
思考與練習  (１９９)

第９ 章　 方差分析  (２０３)
第１ 節　 方差分析引論  (２０４)
第２ 節　 單因素方差分析  (２０８)
第３ 節　 雙因素方差分析 (２１３)
第４ 節　 運用 ＳＰＳＳ 進行方差分析  (２１９)
思考與練習  (２３０)

第１０ 章　 相關迴歸分析  (２３４)
第１ 節　 相關分析  (２３４)
第２ 節　 一元綫性迴歸分析  (２４１)
第３ 節　 多元綫性迴歸分析  (２５０)
第４ 節　 非綫性迴歸分析 (２５２)
第５ 節　 運用 ＳＰＳＳ 進行相關迴歸分析  (２５４)
思考與練習   (２６１)

第１１ 章　 時間序列分析與預測 (２６８)
第１ 節　 時間序列概述  (２６８)
第２ 節　 時間序列的描述性分析 (２７１)
第３ 節　 時間序列預測程序 (２７４)
第４ 節　 平穩序列和趨勢型序列的預測 (２７９)
第５ 節　 季節型序列的預測 (２９１)
第６ 節　 運用 ＳＰＳＳ 進行時間序列分析與預測 (２９４)
思考與練習  (３１１)
附錄  (３１６)

序

　　隨著中國市場經濟的不斷發展和完善，統計理論和統計方法的應用越來越廣泛，統計已成為人們認識世界和進行決策所必不可少的工具，作為傳授統計理論和方法的統計學，它是培養學生處理、分析數據，並使用統計學的原理與方法來分析社會經濟現象能力的學科。

评分☆☆☆☆☆

我不得不說，《統計學（第二版）》這本書，簡直是統計學領域的一股清流！過去接觸過不少統計學的入門書籍，但總覺得不是過於艱澀難懂，就是流於錶麵，缺乏深度。這本卻恰恰填補瞭這個空缺。作者的文筆流暢，思路清晰，把統計學這樣一門看似複雜的學科，闡述得條理分明，易於理解。 書中對於統計學概念的解釋，力求準確，同時又避免使用過於專業的術語，使得即使是初學者，也能夠快速上手。我尤其欣賞作者在探討統計學原理時，所展現的批判性思維。他不僅僅告訴你「是什麼」，更會引導你思考「為什麼」，以及在什麼情況下需要注意什麼。書中提供的案例，也都緊貼實際，能夠讓讀者在閱讀的過程中，將所學知識與現實生活聯繫起來。 此外，這本書對於統計軟體的使用也有相當的著墨，這對於現代社會的數據分析需求而言，是非常實用的一環。學習瞭書中的內容，不僅能夠掌握統計學的理論知識，更能具備實際操作的能力，這對於往後的學術研究或職場工作，都有極大的助益。總而言之，這本書不僅學術價值高，而且實用性也極強，絕對是值得推薦的優質讀物。

评分☆☆☆☆☆

拿到的這本《統計學（第二版）》，簡直讓我對統計學改觀！過去對統計的印象就是一堆數字和難懂的公式，但這本書卻用一種非常接地氣的方式，把我對統計的恐懼感給消除瞭。作者寫書的語氣，感覺就像是朋友在跟你分享他對統計的理解，非常親切。 裡麵的例子都貼近生活，像是分析社群媒體上的互動數據，或是研究消費者購買行為的模式，這些都是我平常會接觸到的事情，所以讀起來特別有感。書裡解釋觀念的方式也很聰明，不是一味地丟齣定義，而是透過問題導嚮的方式，引導我去思考，然後再給齣解答。像是解釋機率的時候，就從簡單的擲骰子開始，慢慢深入到更複雜的條件機率，讓我能夠一步步理解。 而且，這本書的編排也很棒，圖片、錶格和文字的結閤，讓學習過程更加生動有趣。我特別喜歡它在介紹一些比較進階的概念時，會穿插一些小提示或注意事項，提醒我可能遇到的陷阱，這對我這種新手來說，真的太有幫助瞭！學完之後，我感覺自己不隻是記住瞭幾個公式，而是真正理解瞭統計學背後的邏輯和價值，能夠更有自信地去麵對數據。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我本來對統計學這門課抱持著一種「能避就避」的態度，畢竟各種符號和計算總是讓人頭昏腦脹。但這本《統計學（第二版）》徹底顛覆瞭我的想法！從翻開第一頁開始，我就被它紮實的內容和清晰的邏輯深深吸引。作者對於統計學原理的闡述，層層遞進，循序漸進，即使是複雜的觀念，也總能被拆解成容易理解的步驟。我特別欣賞它在理論基礎上的嚴謹，同時又不失對實際應用的關注。 書中對於各種統計方法的介紹，都附有詳細的步驟說明和圖示，讓我能夠清晰地跟隨，一步步理解。舉例來說，在講解假設檢定時，作者並沒有直接丟齣公式，而是先說明為什麼需要做假設檢定，以及在什麼情境下會用到。然後再逐步介紹零假設、對立假設、檢定統計量、P值等概念，最後再引導讀者如何判讀結果。這種由淺入深，由概念到應用的教學方式，讓我真正體會到統計學的魅力。而且，書末的習題設計非常多元，涵蓋瞭各種不同類型的問題，讓我能夠透過練習來鞏固所學，並且更加熟練地運用書中的知識。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位耐心的老師，引導我一步步探索統計學的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（第二版）》的內容，真的讓我為之驚艷！身為一個過去對統計學抱持著複雜情感的學生，我一直以來都覺得這門學科充斥著太多抽象的概念和難以理解的公式。然而，這本書卻以一種我從未預料到的方式，將統計學變得生動有趣。作者不僅僅是列齣條條框框的規則，而是巧妙地將統計學的應用融入到我們日常生活中常見的場景中，讓學習過程不再枯燥乏味。 我特別喜歡書中對於數據分析方法的多樣化介紹，從基本的描述性統計，到進階的推論性統計，每一部分都講解得相當透徹。書中大量的圖錶和實例，就像一幅幅生動的圖像，將抽象的數據轉化為具體的資訊，讓我能夠更直觀地理解統計學的原理。例如，在講解迴歸分析時，作者不僅展示瞭如何建立模型，更深入探討瞭模型解釋的意義，以及如何運用這些模型來預測和決策。這種深入淺齣的講解方式，讓我感覺自己不隻是在被動地接受知識，更是在主動地探索和學習。每一次閱讀，都像是與一位經驗豐富的統計學傢進行深度對話，讓我受益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

天啊！拿到這本《統計學（第二版）》，我整個眼睛都亮瞭！平常最怕看到數字和公式，但這本真的不一樣。作者寫得有夠親切，感覺就像是請瞭一位超級厲害但又很懂我們的統計學傢，在旁邊手把手教一樣。開頭就來個生活化的例子，像是股票市場的波動，或是網路上大傢分享的食譜成功率，馬上就讓我對統計學產生興趣，不再覺得它是高高在上的學問。 裡麵解釋各種概念，像是平均數、中位數、標準差，都用瞭很多圖錶和實際案例，我這種非數學係背景的人竟然也能看懂，真的太感動瞭！而且，它不隻是教你怎麼算，更強調「為什麼」要這麼算，背後代錶什麼意義。有時候看書看到一半，腦袋就打結瞭，但翻到後麵的圖解或補充說明，立刻豁然開朗。書裡的習題也設計得很有意思，不會讓你覺得是在做無聊的練習，而是像在解決實際問題，很有成就感。尤其喜歡它介紹一些常用的統計軟體應用，像Excel或R，直接教你怎麼操作，讓我感覺學到的東西真的能用在生活或工作上，而不是隻停留在課本裡。總之，這本真的是統計學的入門聖經，推薦給所有跟我一樣曾經對統計學感到恐懼的朋友們！