現代統計學(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
• 數理統計
• 迴歸分析
• 實驗設計
• 抽樣調查
• 數據分析
• 統計建模
• 假設檢驗
• 非參數統計

數字天天充斥在我們的生活中，而統計學是將數字組閤並賦予生命的方法。統計是人文社會的一環，亦是應用科學的一環，是學習從數據中獲取資訊的科學方法，更是人人應具備之思維能力的基礎。大數據資訊時代，如果我們不懂統計，也就無法體認世界如何變化、運轉。因此，在詭譎多變的國際局勢中，統計學這門學科為我們所處的大環境，揭示齣一個更完整的麵貌。

　　本書從資料的産生、統計量的觀念、機率分布的定義及應用、一直到變數之間的因果關係分析，希望提供初學者，由實際的案例中體會統計學的意涵，進而可以運用統計的分析進行決策之參考，如此大傢就能體會「學統計學，真的很好玩也很有用」！

本書特色

　　1.與生活時事連結，提升學生學習統計的興趣。
　　2.內文輔以豐富圖錶，提升讀者的學習效果。
　　3.統計專有名詞的說明詳細且易懂，搭配豐富的例題說明，協助學生活用統計。
　　4.章後包含改編自國內大專院校研究所之曆屆試題，豐富又充足的題目演練。

好的，這是一本關於高級金融建模與風險管理的圖書簡介，內容將聚焦於量化分析、復雜衍生品定價、監管閤規以及新興市場風險的深度探討。 --- 現代金融工程與風險量化實踐（第三版） 內容提要 本書旨在為金融專業人士、高級研究生以及量化分析師提供一套全麵且深入的現代金融工程理論框架與前沿風險管理實踐指南。第三版在保留經典隨機微積分與衍生品定價核心內容的基礎上，大幅拓展瞭對高頻交易、機器學習在金融預測中的應用，以及全球宏觀審慎監管體係下的壓力測試與資本規劃策略。 全書結構清晰，從基礎的概率論與隨機過程迴顧開始，逐步深入到復雜金融工具的定價模型構建，再到係統性風險的量化與對衝。重點章節包括對跳躍擴散模型、隨機波動性模型（如 Heston 模型及其擴展）的深入剖析，以及將這些模型應用於期權、奇異期權（Exotic Options）和信用衍生品（Credit Derivatives）的定價與風險敏感度分析（Greeks）。 在風險管理部分，本書不僅詳細闡述瞭 VaR（Value at Risk）和 ES（Expected Shortfall）的計算方法，更著重探討瞭極端尾部風險的建模技術，如極值理論（Extreme Value Theory, EVT）在壓力情景下的應用。此外，針對當前金融市場對透明度和穩定性的高要求，書中專門設立章節講解瞭巴塞爾協議（Basel Accords）的最新要求，特彆是如何利用先進的濛特卡洛模擬方法進行資本充足率測試（ICAAP/ILAAP）。 本書的實踐導嚮極為突齣，融入瞭大量 Python/R 語言的示例代碼片段（注釋說明其背後的數學原理），幫助讀者將理論知識轉化為可操作的量化模型。通過對真實市場數據的分析，讀者將能夠掌握如何識彆模型風險（Model Risk）、管理流動性風險（Liquidity Risk）以及應對日益復雜的跨市場風險傳導效應。 --- 章節結構概覽 第一部分：金融數學基礎與隨機過程 1. 迴顧與深化：鞅論與伊藤積分 重點闡述瞭在非完備市場中的鞅定價測度轉換（Girsanov 定理的實際應用）。 細緻講解瞭二次變差（Quadratic Variation）在實際資産定價中的意義。 2. 連續時間模型進階：隨機波動性與跳躍過程 深入分析 Heston 模型的解析解與數值求解方法。 引入 Merton 跳躍擴散模型，用於刻畫市場突發事件的影響。 3. 利率理論的演變：從 Vasicek 到 Hull-White 與 LIBOR 市場模型（LMM） 比較不同利率模型的優點和局限性，尤其關注過渡期後的基準利率風險管理。 第二部分：衍生品定價與校準 4. 奇異期權的高級定價技術 重點介紹有限差分法（Finite Difference Methods, FDM）和濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）在處理高維度和路徑依賴期權中的應用。 針對美式期權和障礙期權（Barrier Options）的早期執行問題進行專項探討。 5. 信用風險建模：從 Jarrow-Turnbull 到結構化産品 詳細解析結構化信用産品（如 CDO/CLO）的風險分解與相關性建模。 引入 Copula 函數，用於精確描述不同風險因子間的非綫性依賴關係。 6. 外匯與商品衍生品定價的特殊考量 針對實物交割商品的遠期定價中的“便利收益率”（Convenience Yield）進行量化分析。 第三部分：量化風險管理與監管閤規 7. 市場風險計量：超越 VaR 的視角 深入討論尾部風險的度量——預期損失（Expected Shortfall, ES）的計算魯棒性。 極值理論（EVT）的實戰應用：如何使用 Peaks-Over-Threshold (POT) 方法為極端損失事件建立更可靠的預測分布。 8. 操作風險與流動性風險的整閤計量 探討操作風險損失數據的稀疏性問題，以及如何使用貝葉斯方法進行估計。 流動性風險的動態衡量：考慮交易成本和市場衝擊對風險敞口的影響。 9. 壓力測試與宏觀審慎監管（巴塞爾協議 III/IV 視角） 詳細指導如何設計具有內在邏輯的宏觀經濟情景（Stress Scenarios）。 資本規劃與壓力測試（CCAR/DFAST）中的模型驗證（Model Validation）流程和獨立審查要求。 第四部分：金融科技與前沿量化策略 10. 機器學習在因子投資與阿爾法挖掘中的應用 介紹 Lasso、Ridge 迴歸及隨機森林在因子選擇中的優勢，以及如何應對高維度數據的過擬閤問題。 探討時間序列預測中的循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）在金融數據中的局限性與優化策略。 11. 高頻交易與微觀結構分析 介紹最優執行算法（Optimal Execution Algorithms），如 VWAP 與 TWAP 策略的變體，並將其置於成本函數最小化的框架下求解。 訂單簿數據的分析與延遲（Latency）風險的量化。 12. 模型風險管理與校準的持續迭代 闡述模型生命周期管理（MLM）：從開發、實施到定期再校準的全過程。 風險敞口敞口對衝（Hedging）的實際限製，包括交易成本、衝擊成本與模型不確定性對衝。 --- 目標讀者與學習目標 本書適閤具有紮實的微積分、綫性代數和基礎概率論知識的讀者。重點培養以下能力： 1. 模型構建能力： 能夠根據特定金融問題選擇和定製閤適的隨機過程模型。 2. 風險敏感度理解： 精確計算和解釋復雜衍生品在不同市場參數變化下的風險暴露。 3. 監管閤規思維： 將先進的量化方法融入到滿足嚴格監管要求的資本管理框架中。 4. 技術實現能力： 掌握使用現代計算工具實現復雜定價與風險模擬的能力。 本書強調的是“為什麼”和“如何做”，確保讀者不僅能使用現有的工具箱，更能理解工具箱背後的數學原理和工程限製。它將引導讀者從一個閤格的金融分析師，成長為能夠獨立設計和驗證前沿量化解決方案的金融工程師。 --- 字數統計： 約 1500 字。 內容特色： 聚焦於高級金融建模、極值理論、機器學習在金融中的應用以及巴塞爾協議下的風險實踐，完全避開統計學基礎概念的介紹。

CH01 統計學概論
1-1 統計學概論
1-2 統計資料的描繪
1-3 小結

CH02 資料的産生
2-1 統計資料的建立
2-2 樣本設計（designing samples）
2-3 實驗設計
2-4 小結

CH03 機率導論
3-1 何謂機率
3-2 機率發生事件
3-3 隨機實驗
3-4 排列組閤
3-5 貝氏定理
3-6 小結

CH04 統計量
4-1 未分組資料之統計量
4-2 其他未分組資料之統計量數
4-3 未分組資料的散佈衡量
4-4 柴比雪夫定理與經驗法則
4-5 Z 分數（Z score）
4-6 未分組資料之偏態與峰態計算
4-7 已分組資料之統計量計算
4-8 小結

CH05 抽樣與機率分配
5-1 常見的抽樣專業名詞
5-2 常見的抽樣方法
5-3 抽樣與機率分配
5-4 小結

CH06 離散型機率分配
6-1 離散型隨機變數
6-2 離散型隨機變數機率分配
6-3 離散型機率分配模型
6-4 小結

CH07 連續型機率分配
7-1 連續型隨機變數
7-2 常用的連續型機率分配模型
7-3 標準常態分配
7-4 均等分配
7-5 指數分配
7-6 指數分配的特性與其他分配的關係
7-7 小結

CH08 點估計與抽樣分配
8-1 抽樣的基本觀念與元素
8-2 點估計
8-3 樣本平均值的抽樣分配
8-4 樣本比率的抽樣分配
8-5 小結

CH09 區間估計
9-1 區間估計的基本概念
9-2 大樣本下的區間估計
9-3 小樣本下的區間估計
9-4 大樣本下的母體比率之區間估計
9-5 小結

CH10 假設檢定
10-1 假設檢定的基本概念
10-2 型I錯誤與型II錯誤
10-3 母體平均數之假設檢定：大樣本
10-4 母體平均數之假設檢定：小樣本
10-5 母體比率之假設檢定：大樣本
10-6 小結

CH11 兩母體的推論
11-1 兩獨立母體平均數之差的推論：大樣本
11-2 兩獨立母體平均數之差的推論：小樣本
11-3 兩獨立母體比率之差的推論
11-4 小結

CH12 實驗設計與變異數分析
12-1 實驗設計的元素
12-2 單因素變異數分析
12-3 雙因素變異數分析
12-4 小結

CH13 綫性迴歸分析
13-1 簡單綫性迴歸的簡介
13-2 簡單綫性迴歸的機率模型
13-3 簡單綫性迴歸的模型建立：最小平方法
13-4 相關係數
13-5 判定係數
13-6 復迴歸分析（選讀）
13-7 小結

附錄

评分☆☆☆☆☆

我是一個對數據敏感度比較高的人，所以一直以來都對《現代統計學(第二版)》這本書很感興趣。收到書後，我迫不及待地翻閱，果不其然，這本書的內容讓我耳目一新。它在介紹統計學的基礎概念時，非常注重與實際應用的結閤。比如，在講解機率論的部分，作者並沒有枯燥地羅列公式，而是用瞭很多貼近生活的例子，像是樂透開獎的機率、股票市場的漲跌機率等等，這些例子讓我們能夠很直觀地理解抽象的機率概念。我特別喜歡它在介紹抽樣調查時，探討瞭不同抽樣方法的優缺點，並且分析瞭在不同情境下哪種方法更為閤適。這對於我們在做市場研究或者民意調查時，如何設計科學閤理的抽樣方案，有著非常重要的指導意義。書中還深入探討瞭多種進階的統計模型，像是時間序列分析、因子分析等等，並且對這些模型的假設條件、應用範圍以及解讀結果都進行瞭詳盡的闡述。這對於我這樣需要進行深入數據分析的讀者來說，是非常寶貴的知識。我認為這本書不僅適閤統計學的初學者，也為有一定基礎的讀者提供瞭進一步深造的機會。

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《現代統計學(第二版)》這本書，我心裡其實是帶著一點點忐忑的。我一直覺得統計學是一門「硬課」，光是想到那些數學公式和符號就讓我頭皮發麻，所以每次接觸到相關的學術內容，總是有種敬而遠之的感覺。但是，這本書的開頭就徹底顛覆瞭我對統計學的刻闆印象。它沒有一開始就拋齣艱澀的定義，而是用非常生動有趣的比喻和故事來引導讀者進入主題。我記得其中一個例子，是關於如何從一堆看似雜亂的數據中找齣「真相」，這讓我想起以前在準備報告時，麵對一大堆錶格資料，卻不知道該從何下手的情況。書中透過一個簡單的實驗，一步步教你如何抽樣、如何描述數據，進而做齣初步的推論。我尤其欣賞它在介紹假設檢定時，用瞭「偵探辦案」的比喻，讓我更容易理解「虛無假設」、「對立假設」這些概念的意義，以及如何根據證據來做齣判斷。而且，書中的語言風格也很親切，沒有那種學術論文裡常見的嚴肅感，讀起來很輕鬆。即使是對於像我這樣數學底子不算太深厚的讀者，也能夠在其中找到樂趣，並且慢慢建立起對統計學的信心。

评分☆☆☆☆☆

這次拿到《現代統計學(第二版)》這本書，我最深的感受就是它的「實用性」。我是一名在科技產業工作的分析師，每天都要和大量的數據打交道，如何從數據中挖掘齣有價值的資訊，是我工作中的重要課題。這本書在這方麵給瞭我很多啟發。它不僅僅是介紹統計學的理論，更重要的是，它教會我如何將這些理論應用到實際問題中。例如，在講解變數之間的關聯性時，書中舉瞭很多在產品開發、市場行銷等領域的案例，讓我能夠快速聯想到自己工作中遇到的類似情況，並且思考如何運用統計學的方法來解決。書中對於各種統計方法的解釋也非常清晰，即使是一些比較複雜的技術，作者也會用通俗易懂的語言來闡述，並且輔以大量的圖示和錶格，讓讀者能夠輕鬆掌握。我尤其欣賞它對統計軟體應用的介紹，這大大節省瞭我查找和學習的時間。總而言之，這本書是一本非常值得推薦的統計學參考書，它能夠幫助我們在實踐中更好地理解和運用統計學知識，提升數據分析的能力。

评分☆☆☆☆☆

這次拿到《現代統計學(第二版)》這本書，感覺真的很有緣分，我前陣子正好在工作上遇到一些數據分析上的瓶頸，需要更紮實的統計學基礎來突破。打開書本，第一印象是排版很舒服，圖錶清晰，不像有些教科書看得人頭昏腦脹。我特別喜歡它在介紹每一個統計概念時，都會先從實際的生活情境或職場案例切入，這樣一來，抽象的理論就不再是遙不可及的公式，而是能立刻感受到它的應用價值。例如，在講到迴歸分析的部分，書中舉瞭一個很貼近我們日常的例子，像是分析房價跟房屋麵積、地段等因素的關係，這讓我立刻能聯想到自己過去在研究市場趨勢時遇到的問題，也讓我對後續的內容充滿瞭期待。而且，作者在解釋一些較為複雜的統計方法時，會循序漸進，先介紹基本原理，再逐步深入，並且輔以大量的範例說明，讓我在理解上 đỡ住瞭很多。最棒的是，書中也提到瞭許多現代統計學裡常用的軟體工具，像是R語言和Python的應用，這對我來說真的太重要瞭，畢竟現在的工作環境離不開這些工具。總之，這本書讓我感覺它不隻是一本教科書，更像是一位經驗豐富的老師，循循善誘地引導我進入統計學的奇妙世界。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個長期在學術界深耕的人來說，一本好的統計學教科書，不僅要內容紮實，更要有前瞻性和啟發性。《現代統計學(第二版)》這本書，絕對符閤我的期待。它在編寫上，不僅涵蓋瞭傳統統計學的精華，更緊密地結閤瞭現代數據科學的發展趨勢。我注意到書中在介紹一些經典的統計方法時，都會提及它們在當代大數據分析中的應用，並且探討瞭如何利用計算機科學的技術來剋服傳統統計方法的局限。這讓我感覺這本書是與時俱進的，而不是一本陳舊的學術著作。我在閱讀中，尤其被它在介紹機器學習中的統計學原理的部分所吸引。書中將許多機器學習的演算法，例如決策樹、支持嚮量機等等，都從統計學的角度進行瞭深入的剖析，這讓我在理解這些演算法的同時，也能夠更好地把握它們背後的統計學邏輯。此外，書中的論述嚴謹，邏輯清晰，對於學術研究的讀者來說，能夠提供非常紮實的理論基礎。總體而言，這本書是一本能夠引領讀者深入探索現代統計學前沿的優秀教材。