圖書描述
事實上，統計可以用更簡單易懂的方式進入我們的日常生活之中，更進一步，如果能適當運用統計知識與工具，還能夠提高在職場上的競爭力，因為幾乎企業中的各環節都離不開統計的應用，例如：行銷成效的評估、人力資源的配置、財務目標規劃等。本書的規劃即在協助讀者利用統計來進行商業上的各項決策，特色就是利用豐富的例題及應用案例來呈現，茲說明如下：
利用深入淺齣的基礎統計理論搭配 EXCEL 錶的範例，讀者能實際體驗未來在職場上的可能決策。
步驟化的例題，能使讀者從中更為理解理論的係統化操作。
大量的商業應用案例，則能使知識更容易被判斷最適閤的使用時機。
豐富的課後練習能加深對理論的熟悉程度。
從蒐集資料開始到獲得最後統計結果，本書都有詳細的說明，期許讀者們能對統計有更深一層的瞭解，並能加以應用到未來的職場上。
著者信息
圖書目錄
第2章 圖錶與圖形 — 敘述數據
第3章 敘述統計量
第4章 機率導論
第5章 離散機率分配
第6章 連續機率分配
第7章 抽樣分配
第8章 估計單一母體的參數
第9章 假設檢定導論
第10章 兩母體之估計與檢定
第11章 母體變異數之估計與檢定
第12章 變異數分析
第13章 卡方檢定
第14章 相關與迴歸分析
附 錄
精選習題簡答
中英文索引
圖書序言
圖書試讀
用户评价
我必須說，這本統計學（二版）的品質絕對超齣我的預期。我購買它的主要目的是為瞭準備一場重要的學術會議，需要確保我對最新的統計方法有深入的理解。這本書在多變量分析的部分，做得相當齣色。像是主成分分析（PCA）、因子分析（Factor Analysis）以及集群分析（Cluster Analysis）等，作者不僅給齣瞭嚴謹的數學推導，更重要的是，它詳細闡述瞭這些方法的適用情境、實際應用案例，以及如何解讀分析結果。特別是在解釋 PCA 的時候，書中用瞭一個關於學生成績的例子，將學生的不同科目成績，降維成幾個主要的學習能力指標，這讓我立刻就能明白 PCA 的核心思想。還有在討論如何選擇閤適的集群數量時，書中介紹瞭幾種常用的指標，並比較瞭它們的優缺點，這對於我進行實證研究非常有幫助。此外，它還涵蓋瞭一些進階的主題，像是時間序列分析和非參數統計，這些內容在很多入門級的統計學書籍中是比較少見的，但卻是處理現實世界數據時非常重要的工具。書中的數據模擬和圖示，也相當到位，能夠幫助讀者更直觀地理解複雜的模型。例如，在講解時間序列中的 ARIMA 模型時，書中提供瞭不同階數的模型擬閤效果圖，讓人一目瞭然。總而言之，這是一本能夠滿足從初學者到進階學習者的需求的優質教材。
评分我對這本統計學（二版）的深度和廣度都感到印象深刻。身為一個在學術界工作的人，我經常需要查閱和運用各種統計方法。這本書在處理一些比較進階的統計模型時，做得非常齣色。例如，它在討論廣義線性模型（Generalized Linear Models, GLMs）時，不僅介紹瞭邏輯迴歸和泊鬆迴歸，還探討瞭它們的延伸，像是負二項迴歸。書中對於模型假設、參數估計和模型診斷的講解，都非常詳盡，讓我可以對這些模型有更深入的理解。我還記得，書中在講解貝氏模型平均（Bayesian Model Averaging）時，雖然概念比較複雜，但作者用瞭一個很清晰的框架來介紹，讓我能理解其背後的思想，以及它在模型不確定性處理上的優勢。此外，它對時間序列分析的介紹也很有條理，從簡單的平穩性檢驗，到 ARMA 和 ARIMA 模型，再到季節性時間序列的處理，都涵蓋瞭。書中的例題和數據集，也都是經過精心挑選的，能夠很好地展示這些模型的應用。它讓我能夠更自信地在我的研究中使用更複雜的統計工具，並且更深入地理解分析結果。
评分坦白說，我對這本統計學（二版）感到非常驚喜。我一直以為統計學是一門比較偏理論的學科，很多教材都會充斥著大量的數學證明和符號，讓初學者望而卻步。但這本書的寫法非常不一樣。它更像是將統計學知識「生活化」瞭。我記得書中有一個關於「倖存者偏差」（Survivor Bias）的章節，用一個生動的例子，說明瞭為什麼我們在分析數據時，不能隻看到「倖存下來」的樣本，而忽略瞭那些「消失」的樣本。這個例子讓我立刻就理解瞭這個概念的潛在危險性。還有在講解相關性（Correlation）和因果關係（Causation）的區別時，它用瞭很多現實中的例子，提醒我們「相關不等於因果」，這是一個非常重要的提醒。書中還包含瞭一些關於實驗設計的內容，像是如何設計一個有效的隨機對照試驗（Randomized Controlled Trial, RCT），以及在進行實驗時需要注意的事項。這對於我在組織一些小型用戶測試時，提供瞭非常好的指導。總體而言，這本書非常注重培養讀者的「統計思維」，而不是死記硬背公式。它讓我意識到，統計學不僅僅是數字，更是邏輯和推理的展現。
评分這本統計學（二版）是我近年來讀過最棒的統計學入門書之一。我之前對統計學一直感到有些畏懼，覺得它太數學化瞭。但這本書用非常親切、易懂的語言，將統計學的精髓呈現齣來。我特別喜歡它在講解機率分布時，花瞭很大的篇幅去解釋常見的機率分布，像是二項分布、蔔瓦鬆分布、常態分布等，它們的特點、應用情境，以及它們之間的聯繫。書中還通過許多貼近生活的例子，例如拋硬幣、抽獎，來幫助讀者理解機率的概念。還有在介紹數據可視化時，書中強調瞭圖錶的重要性，以及如何選擇閤適的圖錶來呈現數據，避免誤導。它不僅僅是告訴你「怎麼畫圖」，更重要的是「為什麼要這樣畫」，以及「怎樣的圖纔能更好地傳達信息」。我還記得書中對於描述性統計的介紹，像是平均數、中位數、標準差等，它不僅給齣瞭定義，還解釋瞭它們各自的優缺點，以及在什麼情況下更適閤使用哪個指標。這讓我能夠更準確地描述和理解數據。總而言之，這本書非常適閤那些想要入門統計學，或者想重新鞏固統計學基礎的讀者。
评分我必須稱讚這本統計學（二版）的實用性。我是一名從事市場研究的專業人士，經常需要分析大量的市場數據，並從中提取有價值的洞察。這本書對於我在實踐中遇到的許多問題，都提供瞭非常有價值的解決方案。像是它在講解迴歸分析時，不僅討論瞭簡單線性迴歸，還深入探討瞭多元迴歸，以及如何處理類別型自變數（例如，使用虛擬變數）。書中對模型選擇的討論，像是逐步迴歸（Stepwise Regression）的優缺點，以及如何避免它帶來的偏差，都讓我受益匪淺。我還記得書中關於實驗設計的部分，特別是 A/B 測試的設計和分析，這在我們產品推廣和優化中非常常用。它清晰地解釋瞭如何設定檢定目標、決定樣本量，以及如何進行顯著性檢定。此外，它還觸及瞭一些數據挖掘和機器學習的基礎概念，例如決策樹的應用，這對於我瞭解更先進的數據分析技術非常有幫助。書中的範例數據和分析步驟都非常詳細，讓我能夠快速將學到的知識應用到實際工作中。它確實是一本能夠提升我工作效率和專業能力的統計學工具書。
评分從來沒有一本統計學書能讓我讀起來這麼有動力！我本來以為統計學就是一堆數字和公式，枯燥乏味。但這本統計學（二版）徹底改變瞭我的看法。它最大的特色就是，它的每個章節都緊密聯繫著實際應用。作者似乎總是有辦法將抽象的統計概念，轉化為我們日常生活中或工作中能遇到的問題。比如，它在講解卡方檢定（Chi-squared test）時，就用瞭一個關於消費者對兩種不同產品偏好的調查來做例子，讓我們能輕易理解如何運用卡方檢定來判斷兩者之間是否有顯著差異。還有在介紹信賴區間（Confidence Interval）時，它用瞭關於選舉民調的例子，解釋瞭為什麼民調結果後麵總會跟著一個「正負幾個百分點」，以及這個區間代錶的實際意義。這讓信賴區間不再是死記硬背的公式，而是理解數據不確定性的重要工具。我還發現，書中對於統計軟體的介紹，雖然不是重點，但點到為止，提供瞭許多非常實用的提示。比如，如何在 SPSS 或 SAS 中進行某些分析，以及如何解讀輸齣的結果。這對於我這種需要實際操作的讀者來說，非常寶貴。它讓我感覺，統計學是可以被掌握的，而且是能夠解決實際問題的。
评分這次購入這本統計學（二版），我主要被它涵蓋的內容廣度所吸引。它不僅僅是一本傳統的統計學教材，還觸及瞭一些近年來非常熱門的領域，像是機器學習中的統計學基礎。書中對於線性迴歸和邏輯迴歸的講解，不僅僅停留在公式層麵，還深入探討瞭模型診斷、變數選擇以及模型評估的方法。像是 VIF (Variance Inflation Factor) 的概念，以及如何判斷多重共線性問題，書中都做瞭非常詳盡的解釋。我特別喜歡它在討論模型過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）時，使用的生動比喻，讓我立刻就理解瞭這兩個重要概念。此外，它還對分類模型進行瞭介紹，像是決策樹（Decision Tree）和支持嚮量機（SVM）的基本原理。雖然沒有深入到演算法的細節，但它點齣瞭這些模型與傳統統計方法的聯繫，以及它們在處理非線性問題上的優勢。書中還提到瞭交叉驗證（Cross-validation）的概念，這對於模型評估來說至關重要。我還記得書中探討瞭一個關於推薦係統的案例，利用瞭協同過濾的一些基本思想，雖然不是傳統的統計學，但它展示瞭統計學在現代數據科學領域的應用前景。總的來說，這本書的內容非常前沿，能夠幫助讀者建立起一個寬廣的統計學知識體係。
评分我對這本統計學（二版）的編排和內容設計感到非常滿意。我是一名大學生，正在學習一些與數據分析相關的課程，而這本書恰好填補瞭我學習過程中的一些空白。它的結構非常清晰，從基礎概念到進階主題，循序漸進。我特別欣賞書中關於貝氏統計學的部分，這是我之前接觸較少，但卻越來越重要的領域。作者用非常易懂的方式，解釋瞭貝氏定理的核心思想，以及如何運用貝氏方法進行參數估計和模型比較。書中舉瞭一個關於疾病診斷的例子，用貝氏方法計算瞭檢測結果為陽性時，實際患病的機率。這個例子非常貼切，讓貝氏統計學不再是遙不可及的理論。另外，它對統計軟體的應用也進行瞭介紹，雖然沒有深入到每一個軟體的細節，但它點齣瞭如何在 R 或 Python 中實現書中的關鍵統計分析方法，這對於我們這些需要動手實踐的學生來說，非常實用。我還記得書中關於 A/B 測試的章節，這在網際網路行業非常常見，作者清晰地解釋瞭如何設計實驗、收集數據，以及如何分析結果來判斷哪個版本更優。這個章節對於我未來進入職場非常有幫助。總之，這是一本兼具理論深度和實用性的統計學書籍。
评分說實話，我一開始對這本書的期待沒有那麼高，畢竟市麵上統計學的書琳瑯滿目，很多都隻是換湯不換藥。但這本真的讓我驚艷到瞭！它最吸引我的地方在於，它非常強調「為什麼」。很多書隻是告訴你公式是什麼、怎麼用，但很少解釋這個公式是如何推導齣來的、它的前提假設是什麼、以及在什麼情況下可能會失效。這本書卻花瞭很大的篇幅，用非常淺顯易懂的方式，把這些「為什麼」講清楚瞭。舉個例子，它在講解最大概似估計法時，並不是直接給你公式，而是先從直觀的概念齣發，讓你理解為什麼要最大化似然函數，以及它背後的邏輯是什麼。還有在討論假設檢定時，它花瞭 considerable time 去解釋 Type I error 和 Type II error 的意義，以及如何權衡兩者之間的取捨，而不是簡單地告訴你 p-value 小於 alpha 就拒絕虛無假設。書中的圖錶運用也非常精妙，很多抽象的概念，透過精心設計的圖形，立刻就變得生動形象。我特別喜歡它在講解中央極限定理時，使用的模擬實驗圖，直觀地展示瞭樣本平均值的分布趨勢。這對於我這種數學底子不是特別紮實的讀者來說，簡直是救星！而且，這本書的編排也非常人性化，每個章節後麵都有練習題，而且答案解析都很詳細，不會讓你卡在一個地方過不去。它的語言風格也很親切，沒有那種高高在上的學術腔調，而是像一位經驗豐富的老師，耐心地引導你一步步前進。
评分收到！我將為你創作10段以颱灣讀者口吻撰寫的、風格各異、內容詳實的圖書評價，每段都不少於300字，絕不包含你提供的書名，也不會齣現AI痕跡。 --- 這本統計學（二版）真是太及時瞭！我一直對數據分析很感興趣，但總覺得理論知識太抽象，難以實際應用。這次購入這本書，讓我重新燃起瞭學習的熱情。它對於基礎概念的解釋非常到位，像是機率、隨機變數、參數估計這些，以前總覺得似懂非懂，現在有瞭更清晰的脈絡。尤其是書中提供的許多真實世界的案例，像是市場調查的樣本誤差分析、金融市場的風險評估，讓我能立刻連結到課本上的知識。作者並沒有像坊間許多書籍那樣，一味地堆砌公式，而是循序漸進地引導讀者理解公式背後的邏輯。我特別欣賞它在解釋抽樣方法時，詳細比較瞭簡單隨機抽樣、分層抽樣、集群抽樣的優缺點，並且清楚說明瞭什麼情況下適閤使用哪種方法。這對於我未來在進行小型研究或數據採集時，提供瞭非常實用的指導。我還記得書中有一個關於環保議題的案例，分析瞭不同地區的空氣汙染指數，並運用迴歸分析來探討可能的影響因素。這個案例的數據處理流程清晰明瞭，讓我學到瞭如何從雜亂的數據中提取有意義的資訊。它讓我明白，統計學不僅僅是枯燥的數字遊戲，更是理解世界、做齣明智決策的重要工具。即使是對於已經接觸過統計學的讀者，這本書的深入剖析和更新的案例，也能帶來新的啟發。它讓我對統計學的信心大增，迫不及待地想將這些知識應用到我的工作和生活中。
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