提綱挈領學統計(8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
• 教材
• 高等教育
• 學術研究
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 實驗設計

本書特意著重統計觀念的說明，更強調定理背後「直覺」的詮釋，力求內容翔實嚴謹，同時保有架構明確、脈絡清晰的特色，讓讀者易於吸收並掌握統計學的要義。

　　本書第1章與第2章的內容，作者提供免費而完整的綫上教學，讀者可以利用下麵的網址綫上學習：http://www.shiangsir.tw(點選「統計入門」)
 

好的，這是一份不包含《提綱挈領學統計（8版）》內容的圖書簡介，旨在詳細介紹另一本統計學書籍的特點和價值。 --- 書籍簡介：洞悉數據背後的邏輯——《現代統計學方法與應用實踐》 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策和創新的核心動力。然而，冰冷的數據背後，蘊藏著深刻的規律與趨勢，等待著我們去發現、理解和利用。本書《現代統計學方法與應用實踐》正是為有誌於掌握這一核心技能的讀者量身打造的權威指南。它並非停留在枯燥的理論堆砌，而是力求在嚴謹的數理基礎與生動的實際應用之間架起一座堅實的橋梁。 一、 結構精煉，邏輯清晰：構建現代統計思維的基石 本書采用模塊化、遞進式的結構設計，旨在幫助讀者係統地建立現代統計學的完整知識體係。我們深知，統計學是一個由基礎概念逐步深入到復雜模型的學科。因此，全書的編排遵循“理論鋪墊—方法介紹—應用演示—批判性思考”的邏輯鏈條。 第一部分：統計學導論與描述性分析 開篇部分聚焦於統計學的基本概念、數據類型、抽樣方法以及如何有效地描述數據。我們不僅介紹瞭均值、中位數、標準差等基礎度量，更深入探討瞭數據的可視化藝術——如何選擇閤適的圖錶（如直方圖、箱綫圖、散點圖）來揭示數據分布的特徵和潛在的異常值。本部分強調“先看數據，再想模型”的實踐原則，為後續的推斷性統計奠定堅實的直觀基礎。 第二部分：概率論基礎與統計推斷的邏輯 統計推斷是本書的核心。我們從概率論的精要入手，聚焦於與統計實踐最緊密相關的概率分布（如正態分布、二項分布、泊鬆分布），而非陷入純粹的數學推導。隨後，我們詳細闡述瞭中心極限定理、大數定律等關鍵理論，解釋瞭為什麼我們可以從樣本推斷總體。點估計與區間估計的介紹細緻入微，確保讀者理解置信區間的真實含義及其在不確定性評估中的作用。 第三部分：假設檢驗：科學決策的量化工具 假設檢驗是應用統計學的試金石。本書對各種常見的檢驗方法進行瞭深入淺齣的講解，包括單樣本$t$檢驗、雙樣本$t$檢驗、方差分析（ANOVA）以及卡方檢驗。我們特彆關注檢驗效能（Power）和P值的正確解讀，旨在糾正業界和學術界普遍存在的對P值神化的誤區，強調統計顯著性與實際重要性之間的區彆。針對不同數據結構，我們提供瞭選擇恰當檢驗的流程圖指南。 第四部分：綫性模型與迴歸分析的精髓 迴歸分析是預測和解釋關係的標準工具。本書將綫性迴歸作為核心，係統地講解瞭簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸，並專門開闢章節討論迴歸中的關鍵問題：多重共綫性、異方差性以及自相關性。我們不僅展示瞭如何擬閤模型，更側重於模型的診斷與選擇，包括殘差分析、變量選擇方法（如逐步迴歸、信息準則AIC/BIC的權衡）。此外，廣義綫性模型（GLM）如邏輯迴歸和泊鬆迴歸的介紹，使讀者能夠處理非正態因變量的數據集。 第五部分：進階主題與非參數方法 為瞭滿足對復雜數據處理的需求，本書的最後部分涵蓋瞭現代統計學中不可或缺的進階主題。這包括方差分析的擴展（如重復測量ANOVA、協方差分析ANCOVA），以及時間序列數據的初步處理方法。更重要的是，本書收錄瞭專門的章節介紹非參數統計方法（如秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗），這些方法在數據不滿足正態性假設或存在嚴重異常值時，提供瞭穩健的替代方案。 二、 強調實踐與軟件應用：數據科學的實戰演練 統計學如果不付諸實踐，便隻是一套空洞的公式。本書的核心優勢在於其強大的實踐導嚮性。我們摒棄瞭傳統的純理論敘述，而是緊密結閤當前主流的數據分析軟件環境。 本書的每一個方法講解，都配有“實戰案例解析”環節。我們采用瞭業界廣泛使用的R語言和Python（Pandas/Statsmodels/Scikit-learn庫）作為主要工具，提供瞭詳細的、可復現的代碼示例。讀者可以清晰地看到，如何將教科書中的數學公式轉化為軟件中的具體命令，並如何解讀軟件輸齣結果中的每一項關鍵指標。 例如，在講解多元迴歸時，我們不僅展示瞭如何運行`lm()`函數，更詳細解析瞭ANOVA錶、係數的$t$統計量、標準誤、以及R方調整值（Adjusted $R^2$）的計算邏輯，確保讀者不僅“會用”，更能“理解”軟件背後的機製。 三、 批判性思維的培養：超越“套用公式” 在數據驅動的決策中，最大的陷阱往往是盲目套用模型。本書在每個章節的末尾都設置瞭“統計陷阱與倫理反思”欄目。 我們緻力於培養讀者的批判性思維，引導他們思考以下關鍵問題： 1. 因果關係 vs. 相關關係： 如何設計研究纔能更接近因果推斷？混雜因素（Confounding Factors）如何影響我們的結論？ 2. 模型的適用性： 我選擇的模型是否真的適閤我的數據結構？檢驗假設是否被滿足？ 3. 結果的泛化能力： 樣本是否具有代錶性？結論能否推廣到更廣泛的人群或情境中？ 通過對這些問題的深入探討，本書力求將讀者從一個簡單的“數據分析師”提升為具有深度洞察力的“量化思考者”。 目標讀者 《現代統計學方法與應用實踐》適用於： 理工科、經濟學、管理學、社會科學等專業的高年級本科生和研究生。 科研人員與數據分析師，需要係統迴顧或更新其統計學工具箱的專業人士。 對數據驅動決策感興趣的商業決策者，希望建立紮實的統計學直覺，以便更好地評估分析報告的質量。 本書提供瞭一個全麵、深入且高度實用的統計學學習路徑，確保讀者不僅掌握瞭工具，更能理解其背後的科學原理與應用邊界。掌握瞭本書的內容，您就掌握瞭從復雜數據中提煉可靠知識的鑰匙。

作者簡介

張翔/廖崇智 博士

　　學曆
　　颱北市立建國高級中學畢
　　中山大學生物科學係學士
　　政治大學經濟學研究所碩士
　　颱灣大學國際企業學研究所 (財務金融組) 博士
　　颱灣大學工業工程學研究所碩士班 (在學)

　　經曆
　　大碩研究所補習班教學經驗 1998 年至今
　　(主授統計學、財務管理學、計量經濟學)
　　CASIO 科學型計算機Master Trainer
　　颱北商業大學財政稅務係講師
　　深圳市華星光電Technical Advisor
　　(參與統計製程管理、微量訊號分析、數據可視化等專案)

　　一個在補教業耕耘的教書匠，我的心願是，讓每個孩子都能重拾對學習的熱情。
 

1統計學概論IntroductiontoStatistics
1.1統計學是什麼?
1.2變數的測量尺度與資料的種類

2敘述統計學DescriptiveStatistics
2.1次數分配
2.2中央趨勢量數
2.3位置量數
2.4分散趨勢量數
2.5其他量數與課題
2.6分配形狀量數
2.7探測性資料分析

3古典機率論ClassicalProbabilityTheory
3.1基本概念與機率定義
3.2公設化機率定義
3.3條件機率與獨立事件
3.4全機率定理與貝氏定理

4隨機變數RandomVariables
4.1隨機變數與機率函數
4.2期望值、變異數與標準差
4.3中位數、眾數與分位數
4.4動差與動差生成函數
4.5不等式

5多元隨機變數MultivariateRandomVariables
5.1多元隨機變數之機率函數與期望值
5.2條件機率函數與獨立隨機變數
5.3條件期望值與條件變異數
5.4共變異數與相關係數
5.5隨機變數之變數轉換

6常用機率分配族CommonFamiliesofDistributions
6.1常用離散機率分配族
6.2常用連續機率分配族
6.3常用多變數機率分配族

7抽樣方法與抽樣分配SamplingMethodsandSamplingDistribution
7.1抽樣調查
7.2抽樣方法
7.3四大常用抽樣分配
7.4常態母體下之抽樣分配
7.5大樣本之統計量性質
7.6順序統計量

8點估計PointEstimation
8.1求導點估計量
8.2評估點估計量錶現的準則

9區間估計IntervalEstimation
9.1區間估計概論
9.2單一母體之區間估計
9.3信賴區間的一些特殊課題
9.4兩母體之區間估計
9.5樣本數問題

10假說檢定HypothesisTesting
10.1假說檢定概論
10.2單一母體之假說檢定
10.3假說檢定的其他等價方法
10.4兩母體之假說檢定
10.5假說檢定的進階問題

11變異數分析TheAnalysisofVariance
11.1變異數分析概論
11.2一因子變異數分析完全隨機化設計
11.3變異數分析之特殊課題
11.4一因子變異數分析隨機區集化設計
11.5一因子變異數分析拉丁方格設計
11.6二因子變異數分析
11.7三因子變異數分析

12相關分析與綫性迴歸CorrelationAnalysisandLinearRegression
12.1相關分析
12.2簡單綫性迴歸分析
12.3簡單綫性迴歸的特殊課題
12.4多元綫性迴歸分析
12.5迴歸分析之進階課題
12.6虛擬變數

13卡方檢定與適閤度檢定Chi-SquaredandGoodness-of-fitTests
13.1單一母體多項分配之檢定
13.2多個母體多項分配之檢定
13.3列聯錶
13.4卡方檢定的其他應用
13.4.1McNemar檢定
13.5其他母體適閤度檢定

14其他非母數統計方法OtherNonparametricMethods
14.1非母數統計方法概論
14.2等級相關
14.3單一母體之非母數檢定
14.4兩相依母體之非母數檢定
14.5兩獨立母體之非母數檢定
14.6多個獨立母體之非母數檢定
14.7多個相依母體之非母數檢定
14.8隨機性檢定

15統計決策理論、時間序列與指數OtherImportantTopicsinStatistics
15.1統計決策理論
15.2時間序列分析
15.3指數

A附錶Tables
A.1 Standard Normal (Z) Distribution Table
A.2 Student’s t Distribution Table
A.3 Chi-squared (χ2) Distribution Table
A.4 Snedecor’s F Distribution Table (α= 0.10)
A.5 Snedecor’s F Distribution Table (α = 0.05)
A.6 Snedecor’s F Distribution Table (α= 0.025)
A.7 Snedecor’s F Distribution Table (α = 0.01)
 

评分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學充滿熱情的研究生，我一直在尋找一本能夠幫助我係統梳理統計學知識體係的書籍。《提綱挈領學統計(8版)》無疑是我的不二之選。這本書的結構設計非常閤理，從最基本的描述性統計入手，然後逐步深入到推斷性統計的各個方麵，包括參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析等。作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤，不僅解釋瞭統計方法的原理，還詳細介紹瞭如何在實際研究中應用這些方法，並提供瞭大量的案例研究。這些案例涵蓋瞭經濟學、社會學、醫學、工程學等多個領域，讓我能夠更直觀地理解不同統計方法在各個學科中的應用價值。此外，書中還對一些常見的統計誤區進行瞭辨析，這對於提高研究的嚴謹性非常有幫助。我尤其欣賞書中對統計模型構建的講解，它教會我如何根據研究問題選擇閤適的模型，以及如何評估模型的優劣。這本書為我後續深入學習統計建模和機器學習打下瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備統計學專業碩士考試的學生，對於核心教材中的一些概念和方法總是感到模糊不清。在老師的推薦下，我開始閱讀《提綱挈領學統計(8版)》。這本書真的是我復習路上的“救星”！它將原本龐雜的統計學知識進行瞭高度概括和提煉，每個章節都直擊核心要點，讓我能夠快速地把握關鍵概念。作者在講解每一個統計方法時，都會清晰地列齣其核心思想、計算步驟以及在實際應用中的注意事項。我特彆喜歡書中對不同統計量之間的關係的梳理，這讓我對整個統計學體係的認識更加清晰。書中的語言簡潔明瞭，沒有過多的學術術語，即使是初學者也能輕鬆理解。而且，它並非簡單地羅列概念，而是通過邏輯清晰的闡述，幫助讀者建立起對統計學知識的內在聯係。我常常會在學習完一個重要的統計檢驗後，翻看書中的總結部分，立刻就能對這個檢驗的本質和應用場景有一個整體的把握。這本書極大地提高瞭我的復習效率，讓我能在有限的時間內掌握最多的關鍵知識。

评分☆☆☆☆☆

這本《提綱挈領學統計(8版)》給我的感覺就像是給我的大腦做瞭一次“重塑”。我一直認為自己是個“數學白癡”，對任何涉及數字和公式的東西都本能地感到抗拒。所以，在購買這本書之前，我其實並沒有抱太大的希望。然而，這本書徹底顛覆瞭我的刻闆印象。作者的語言風格非常幽默風趣，將原本可能枯燥乏味的統計學知識，講得像一個引人入勝的故事。他擅長用生活中的例子來類比，比如用拋硬幣的概率來解釋隨機事件，用生病就醫的概率來理解條件概率。這些生動的比喻讓我瞬間茅塞頓開。書中的邏輯結構也設計得非常巧妙，層層遞進，從最簡單的概念開始，逐步引入更復雜的知識點，讓我感覺自己是在一步步搭建知識體係，而不是被動地接受信息。即使遇到一些我之前完全不理解的統計概念，通過這本書的講解，我也能慢慢理解其核心思想。這本書最大的價值在於，它讓我剋服瞭對統計學的恐懼，並且激發瞭我學習的興趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在市場研究領域工作多年的從業者，雖然工作中經常接觸到數據，但對統計學原理的理解一直停留在比較基礎的層麵。這次為瞭提升自己的專業能力，選擇瞭《提綱挈領學統計(8版)》。不得不說，這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。它並沒有僅僅停留在基礎概念的講解，而是深入探討瞭許多更高級的主題，例如迴歸分析、假設檢驗的各種變體、方差分析等等。更令我驚喜的是，書中並沒有迴避這些略顯復雜的統計技術，而是用一種非常清晰、有條理的方式進行瞭闡釋，甚至還探討瞭其背後的數學原理，但又不會讓人感到過於晦澀。我特彆欣賞書中在討論統計方法時，反復強調其前提條件和適用範圍，這對於我們在實際工作中避免誤用統計工具至關重要。而且，書中對統計軟件（雖然沒有明確指齣具體軟件，但其講解思路完全可以遷移）的應用也給齣瞭很好的指導，讓我知道如何將理論轉化為實踐。讀完這本書，我感覺自己對數據分析的理解上升瞭一個颱階，對於如何設計實驗、解讀結果，有瞭更深刻的認識。

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是統計學入門的燈塔！我一直對統計學感到頭疼，那些復雜的公式和概念總是讓我望而卻步。但當我翻開《提綱挈領學統計(8版)》時，一切都改變瞭。作者的講解方式非常直觀，不是那種枯燥乏味的理論堆砌，而是通過大量的實際案例來闡述概念。我尤其喜歡書中對不同統計方法的應用場景的詳細描述，這讓我能清晰地理解為什麼以及何時使用某種方法。書中的圖錶和示意圖也做得非常齣色，它們極大地幫助我可視化抽象的概念，比如概率分布、置信區間等等。即使是沒有多少統計學背景的讀者，也能輕鬆跟上思路。而且，書中還提供瞭大量的練習題，並且附帶瞭詳細的解答，這讓我可以反復練習，真正將知識內化。我常常會在學習完一個章節後，立刻去做相關的練習題，鞏固理解。這本書讓我對統計學從“畏懼”變成瞭“好奇”，甚至開始對數據分析産生瞭濃厚的興趣。我強烈推薦給所有想要係統學習統計學，或者覺得統計學難以理解的朋友。它真的能讓你事半功倍。