統計學（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
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• 第四版
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• 應用統計

本書以深入淺齣的方式，對常用的統計方法及原理作基本的介紹，並藉由例題的說明，引導讀者瞭解統計方法的使用及公式的計算。

　　書中採用最為普遍且簡單易學的EXCEL為主要軟體工具，在用到EXCEL的章節中，皆附有操作步驟介紹，讓讀者熟練EXCEL的各種功能；另有一些統計方法需用到SPSS軟體，本書亦附有操作步驟說明，藉此讓讀者瞭解不同軟體工具在統計學上的應用。

　　此外，各章末皆附有習題，並於書末附錄中提供習題解答，讀者可在研讀完該章之後，透過習題檢驗學習成效，並多加練習，提升學習效果。

　　統計學與數學一樣，都是需要多做練習的學科，本書兼具基礎理論與延伸軟體實作練習，使用本書學習統計學，定能讓您事半功倍，成效卓著。

　　第四版以第三版為基礎，將全書圖文加以勘誤更正，使本書更加完善。

 

統計學（第四版）圖書簡介 一部跨越理論與實踐的嚴謹指南 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且極具操作性的統計學知識體係。從最基礎的概率論概念到復雜的多元統計分析，我們力求構建一座堅實的橋梁，連接抽象的數學原理與現實世界中復雜數據的解讀需求。本版內容經過精心修訂與拓展，不僅保留瞭經典統計學的核心精髓，更緊密結閤瞭當代數據科學和商業智能領域的前沿發展，確保讀者所學知識的時效性與實用性。 核心結構與內容深度 本書內容組織邏輯清晰，層層遞進，適閤作為高等院校統計學、經濟學、管理學、社會科學、工程學等專業本科生及研究生教材，亦是希望係統梳理統計學知識的專業人士的理想參考書。全書主要圍繞以下幾個核心模塊展開： 第一部分：描述性統計與數據可視化 本部分是統計思維的基石。我們首先介紹瞭統計學的基本概念、數據類型（定性與定量）及其測量尺度。重點強調瞭如何將原始數據轉化為有意義的信息。 數據整理與展示： 詳細闡述瞭頻數分布錶、直方圖、條形圖、箱綫圖（Box Plot）等多種可視化工具的構建方法及其背後的統計學意義。箱綫圖的解讀被賦予瞭更多的篇幅，用以直觀展示數據的集中趨勢、離散程度、偏度和異常值。 集中趨勢與離散程度的度量： 深入探討瞭均值、中位數、眾數在不同數據分布下的適用性與局限性。對於離散程度的衡量，除瞭方差和標準差，還引入瞭變異係數（Coefficient of Variation），強調瞭相對離散程度的重要性。 探索性數據分析（EDA）的初步介紹： 這一章不僅僅是計算公式的堆砌，而是引導讀者建立“先看數據，再做分析”的嚴謹習慣，關注數據的分布形態，為後續的推斷性統計打下基礎。 第二部分：概率論基礎與抽樣分布 統計推斷的理論根基在於概率論。本部分著重於建立嚴密的概率模型，這是理解統計推斷和假設檢驗的先決條件。 概率論基礎： 集閤論在概率中的應用、條件概率、獨立性概念的嚴格定義。貝葉斯定理的詳細推導和實際案例分析，展示瞭它在信息更新中的強大能力。 隨機變量與分布： 詳細區分瞭離散型和連續型隨機變量。對離散型，著重分析瞭二項分布、泊鬆分布及其在計數問題中的應用。對連續型，高斯分布（正態分布）被置於核心地位，通過標準正態分布錶（Z-table）的使用進行詳盡講解。此外，還介紹瞭均勻分布、指數分布等常見分布。 中心極限定理（CLT）的深度剖析： CLT是統計推斷的靈魂。我們不僅闡述瞭其數學錶述，更通過大量模擬和實例論證瞭其在實踐中的普適性，解釋瞭為何均值的抽樣分布趨於正態。同時，對大數定律進行瞭區分和討論。 第三部分：統計推斷的核心——估計與檢驗 這是全書最具應用價值的部分，目標是讓讀者能夠科學地從樣本數據中對總體參數做齣可靠的判斷。 參數估計： 點估計： 介紹瞭矩估計法（Method of Moments）和最大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的基本思想，並對比瞭它們的優缺點。 區間估計： 詳細講解瞭置信區間（Confidence Interval）的構建，包括總體方差已知和未知情況下的t分布、卡方分布（Chi-Square Distribution）和F分布的應用。對於區間估計的實際意義（如“95%的置信度意味著什麼”），進行瞭嚴謹的辨析，避免常見的誤解。 假設檢驗（Hypothesis Testing）： 基本框架： 嚴謹界定瞭原假設（$H_0$）與備擇假設（$H_a$），顯著性水平（$alpha$）、P值（P-value）的計算與解釋。重點強調瞭I類錯誤和II類錯誤的權衡。 常用檢驗： 針對單個總體均值、兩個總體均值差的Z檢驗和t檢驗；總體比例的檢驗；方差的卡方檢驗。對檢驗效能（Power of a Test）的概念進行瞭引入。 第四部分：基於經典分布的推斷 本部分將前述理論應用於具體的、具有特定分布特徵的問題場景中。 方差分析（ANOVA）： 詳細闡述瞭單因素和雙因素方差分析的原理，重點剖析瞭F檢驗背後的邏輯——組間變異與組內變異的比值。我們強調瞭ANOVA的前提條件（正態性和方差齊性）的檢驗方法，以及事後多重比較（如Tukey's HSD）的應用。 卡方檢驗： 詳盡介紹瞭卡方擬閤優度檢驗和卡方獨立性檢驗（列聯錶分析）。在獨立性檢驗中，引入瞭費捨爾精確檢驗（Fisher's Exact Test）作為小樣本的替代方案。 第五部分：迴歸分析與模型構建 迴歸分析是統計學在商業預測和科學建模中最核心的應用。本部分將重點放在綫性模型上，但兼顧瞭廣義綫性模型的引子。 簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）： 最小二乘法（OLS）的推導，迴歸係數的統計意義，決定係數（$R^2$）的解釋，以及殘差分析的重要性。 多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression）： 引入瞭多重共綫性、變量選擇（逐步迴歸、前嚮選擇等）的概念。對交互項（Interaction Terms）和虛擬變量（Dummy Variables）在模型中的應用進行瞭詳盡的實戰指導。 模型診斷： 強調瞭對OLS假設（殘差的正態性、獨立性、方差齊性）的檢驗，包括殘差圖譜的解讀和異常點的識彆，確保模型的可靠性。 貫穿全書的特點：強調實踐與軟件應用 本書的最大特色在於其對實踐操作的重視。每章均包含大量的“案例精選”，這些案例來源於經濟金融、市場調研、工程質量控製等真實場景。為瞭幫助讀者掌握現代數據分析技能，我們特彆在關鍵章節後附錄中提供瞭使用主流統計軟件（如R語言或Python庫的指令片段）來復現和深化分析的指引。這確保瞭讀者不僅“知道”如何計算，更“懂得”如何在專業軟件環境中高效地完成統計分析任務。 目標讀者群 本書內容廣博而精深，無論是需要紮實理論基礎的理工科學生，還是依賴數據驅動決策的商科專業人士，都能從中獲得極大的助益。它緻力於培養讀者批判性的統計思維，使其在麵對海量數據時，能夠清晰、準確地提齣問題、選擇方法並解釋結果。

作者簡介

楊惠齡

　　學曆：
　　國立清華大學 工業工程學係 博士
　　國立颱灣師範大學 數學研究所 碩士
　　國立颱灣師範大學 數學係 學士

　　現職：
　　弘光科技大學 教授
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Ch 01 緒論
1-1 什麼是統計學
1-2 資料的取得
1-3 資料之性質
1-4 EXCEL與統計
習題

Ch 02 資料的整理
2-1 次數分配錶的編製
2-2 相對及纍積次數分配錶的編製
2-3 統計圖
2-4 EXCEL與統計圖
習題

Ch 03 敘述統計
3-1 算術平均數(Mean)
3-2 中位數(Median)
3-3 眾數(Mode)
3-4 全距(Range)
3-5 標準差(Standard Deviation)
3-6 變異係數(Coefficient of Variation)
3-7 偏態(Skewness)
3-8 峰度(Kurtosis)
3-9 相關係數(Coefficient of Correlation)
3-10 EXCEL與敘述統計
習題

Ch 04 機率分配
4-1 二項分配(Binomial Distribution)
4-2 蔔瓦鬆分配(Poisson Distribution)
4-3 常態分配(Normal Distribution)
4-4 t分配(Student’s t Distribution)
4-5  分配(Chi-Square Distribution)
4-6 F分配(F Distribution)
習題

Ch 05 抽樣分配
5-1 樣本平均數的抽樣分配
5-2 兩樣本平均數差的抽樣分配
5-3 樣本比例的抽樣分配
5-4 兩樣本比例差的抽樣分配
習題

Ch 06 區間估計
6-1 母體平均數 的區間估計
6-2 兩母體平均數差 的區間估計
6-3 母體比例的區間估計
6-4 兩母體比例差的區間估計
6-5 母體變異數 的區間估計
6-6 兩母體變異數比 的區間估計
習題

Ch 07 假設檢定-(I)
7-1 假設檢定的意義
7-2 檢定力與樣本數
7-3 母體平均數的假設檢定
7-4 成對觀察值的假設檢定
7-5 母體比例的假設檢定
7-6 母體變異數的假設檢定
7-7 EXCEL與假設檢定
習題

Ch 08 假設檢定-(II)
8-1 兩母體變異數比的假設檢定
8-2 兩母體平均數差的假設檢定
8-3 兩母體比例差的假設檢定
8-4 EXCEL與假設檢定
習題

Ch 09 次數分析
9-1 適閤度檢定
9-2 獨立性檢定
9-3 SPSS與次數分析
習題

Ch 10 變異數分析
10-1 單因子變異數分析
10-2 二因子變異數分析
10-3 EXCEL與變異數分析
習題

Ch 11 迴歸分析
11-1 資料散佈圖與相關係數
11-2 單變數綫性迴歸模式
11-3 單變數綫性迴歸模式的推論統計
11-4 新觀察值的預測
11-5 殘差分析
11-6 EXCEL與迴歸分析
習題

Ch 12 無母數統計方法
12-1 符號檢定
12-2 威爾康森符號等級檢定
12-3 曼惠特尼U檢定
12-4 柯莫果夫－史邁諾夫檢定
12-5 剋拉斯卡－瓦立斯檢定
12-6 中位數檢定
12-7 傅立曼檢定
12-8 連檢定
12-9 SPSS與無母數統計
習題

附錄一 統計錶
附錄二 習題解答

 

四版序

　　多數人一聽到統計學，都覺得和數學一樣很難，其實不然，雖然在統計學中有許多的數學公式，但若配閤著統計軟體來使用，不僅可解決 計算上的麻煩，亦可很快速的得知結果。

　　一般而言，多數的人都覺得學統計，隻要會用電腦的統計軟體，懂得操作就可以瞭，但往往用瞭之後，對於報錶上所呈現的數字，卻不知其涵義為何，該如何解釋。如此，將使得之前所花的時間及人力都白白浪費，失去當初使用統計軟體的目的。因此，要用統計方法有效的解決問題，瞭解事實的真相，以得到所需的研究目標，就不僅要對統計學的基本原理有相當的瞭解，還要對統計軟體工具的性能有基本的認識，纔能在麵對不同的問題時，正確的使用統計方法，作齣適當的分析。

　　有鑑於此，本書以深入淺齣的方式，對常用的統計方法及原理作一基本的介紹，並藉由例題的說明，來瞭解方法的使用及公式的計算。由於軟體工具EXCEL的普遍化，本書便以EXCEL為輔助工具，藉著其簡單易用的功能，於可用到該軟體工具的章節中，皆附有操作步驟之介紹，讓讀者認識該軟體工具的功能；而有些統計方法，則需用到SPSS軟體，本書亦附有操作步驟之說明，藉此讓讀者瞭解不同軟體工具的功能。

　　統計學與數學一樣，都是需要多作練習的學科，因此，本書於各章之後皆附有習題，供讀者練習，並於附錄中提供習題解答，供讀者參考，以提高學習上的成效。本次改版再次將全書圖文勘誤更正，使本書更加完善。希望讀者能藉由此書的學習，在統計學的學理上有一基本的認識，在統計方法的計算上及使用的時機有一初步的瞭解，並且能將所得的資料作適當的分析、整理，以得到所需的結果及達到學習的效果。
 
 

评分☆☆☆☆☆

第一次翻開這本《統計學（第四版）》，老實說，我對統計學一直有種敬畏感，總覺得那是一門充滿數字和複雜公式的學科，離我的生活有點遙遠。但這本書的編排方式，卻巧妙地化解瞭我的這種顧慮。從最基礎的概念開始，像是數據的蒐集、整理、呈現，都透過非常貼近日常生活的例子來闡述，例如分析消費者的購物習慣、探討不同地區的平均氣溫差異等等。作者並沒有直接丟齣艱澀的理論，而是先建立起讀者對「為什麼要學統計學」的理解，以及統計學在生活中無所不在的應用。看到那些圖錶和數據背後的真實故事，我開始覺得，統計學或許不像我想像中那麼冰冷，反而是一種理解世界、做齣更明智決策的有力工具。書中穿插的案例研究，更是讓我驚豔，不隻局限於學術理論，還涵蓋瞭行銷、金融、甚至體育等領域，展現瞭統計學的廣泛適用性，讓我對這門學科的潛力有瞭全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對統計學的印象就是「數字」、「公式」、「複雜」。但這本《統計學（第四版）》徹底顛覆瞭我的想法。書中的內容編排非常人性化，從最基礎的數據概念開始，一步一步引導讀者進入統計的世界。我很喜歡書中使用的案例，都非常貼近生活，像是分析社群媒體上的互動數據、探討線上購物的消費行為等等，讓我感覺統計學並不是遙不可及的學問，而是就在我們身邊。書中的圖錶和插圖也畫得非常精美，將複雜的概念視覺化，讓我在閱讀時不會感到枯燥乏味。更重要的是，書中強調的「統計思考」和「批判性思維」，讓我學會如何更理性地看待數據，不被錶麵的數字所迷惑，而是去探究數字背後的真相。這對於我日後在資訊爆炸的時代，做齣更明智的判斷，非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對統計學的基礎並不是很牢固，一直以來都覺得它是一門很難掌握的學科。但這本《統計學（第四版）》真的給瞭我很大的改觀。它的文字風格非常友善，像是老師在耳邊細細講解一樣。書中對於每一個概念的介紹，都盡量用最淺顯易懂的方式來呈現，而且大量的圖錶和視覺化的工具，讓我在學習過程中，能夠更容易理解複雜的統計圖形和分布。我特別喜歡書中提到的「統計思維」，它不僅僅是學習公式和方法，更重要的是培養一種理性、客觀的分析問題的態度。例如，在探討抽樣誤差時，作者用瞭很多生活化的例子，讓我們明白為什麼樣本不能完全代錶母體，以及如何透過統計方法來估計誤差的範圍。這種貼近實際的教學方式，讓我感覺自己不再是被動的接受知識，而是主動地去探索和理解。

评分☆☆☆☆☆

對於有心深入研究統計學的讀者來說，這本《統計學（第四版）》提供瞭一個相當紮實的基礎。它在理論的講解上，既不過於簡化，也不會過於艱澀，能夠讓讀者在理解基本概念的同時，也逐漸建立起對統計學的深度認識。書中對於不同統計方法的應用場景，有非常詳盡的說明，像是迴歸分析、變異數分析等，都搭配瞭實際案例，讓讀者能夠清楚地看到這些方法在解決真實問題時的威力。我特別欣賞書中對於「數據的敘述性統計」和「推論性統計」之間的邏輯關聯性的闡釋，讓我知道如何從描述性的數據中，進一步進行推論和預測。這對於需要進行學術研究或是商業分析的讀者來說，是非常寶貴的指引。

评分☆☆☆☆☆

作為一個曾經在統計學的迷宮裡跌跌撞撞的過來人，拿到這本《統計學（第四版）》時，我抱持著既期待又怕受傷害的心情。然而，書中對概念的解釋深度，以及循序漸進的教學方式，卻讓我眼前一亮。它不像坊間許多教科書那樣，將重點放在繁複的數學推導，而是更著重於統計學的邏輯思維和實際應用。例如，在介紹假設檢定時，作者並沒有直接給齣公式，而是先從生活中遇到的各種「判斷」情境齣發，逐步引導讀者理解假設檢定的基本原理。書中大量的圖解和範例，更是功不可沒，讓抽象的統計概念變得具體可感。我尤其喜歡書中對於「數據解釋」的強調，提醒我們不能隻會計算，更重要的是理解計算結果背後的意義，以及潛在的限製。這對於我日後在閱讀研究報告或分析數據時，非常有幫助，讓我不再隻是被數字淹沒，而是能更清晰地解讀其內涵。