統計學與Excel資料分析之實習應用（第.版) pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:博碩

作者:王文中

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:20040401

價格:NT$ 550

裝幀:

isbn號碼:9789575276829

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• Excel
• 數據分析
• 實務
• 應用
• 統計分析
• 數據處理
• 案例
• 教學
• 教材

深入探索數據驅動決策的廣闊天地：一本側重理論基礎與前沿方法的統計學著作 本書聚焦於構建堅實的統計學理論框架，並以此為基礎，深入剖析一係列現代數據分析技術，旨在培養讀者從復雜數據集中提取有意義洞察、並將其轉化為可靠商業或研究決策的能力。 本書並非一本側重於特定軟件操作（如Excel）的實用手冊，而是緻力於提供一個更具深度和普適性的統計思維模型，幫助讀者應對跨領域、多維度的數據挑戰。 全書內容圍繞統計推斷的嚴謹性、模型選擇的藝術、以及大數據背景下的新興方法論展開，力求在保持學術嚴謹性的同時，兼顧分析實踐的有效性。 --- 第一部分：統計學理論基石與概率思維重塑 本部分緻力於夯實讀者對概率論和數理統計學的理解，這是所有高級數據分析技術得以實施的邏輯起點。我們摒棄瞭僅停留在公式演算的傳統教學模式，轉而強調概率分布在現實世界現象建模中的解釋力。 第一章：概率論基礎與隨機變量的深度解析 本章詳細闡述瞭條件概率、貝葉斯定理的現代應用，特彆是如何利用其解決在信息不完全情況下的推理問題（如醫學診斷或係統故障預測）。隨機變量的刻畫從離散和連續分布的數學定義齣發，重點深入探討瞭極限定理（如中心極限定理）在統計推斷中的核心地位，並輔以大量關於泊鬆過程與高斯過程在時間序列分析中潛力的理論探討。 第二章：參數估計的理論與挑戰 本書對參數估計的討論超越瞭簡單的點估計。我們詳細考察瞭極大似然估計（MLE）的原理、優缺點及其在復雜模型（如混閤效應模型）中的應用難度。隨後，深入比較瞭矩估計（MOM）和貝葉斯估計（MAP/後驗均值）的差異。讀者將學習到如何通過效率、無偏性、一緻性等統計學標準來評估估計量的優劣，並理解何時需要采用更魯棒的估計方法來抵抗異常值的影響。 第三章：統計檢驗的邏輯框架與誤區辨析 本章的核心在於構建嚴謹的假設檢驗流程。我們不僅講解瞭t檢驗、方差分析（ANOVA）等經典檢驗，更側重於檢驗力分析（Power Analysis）的理論構建和實際操作意義。重點剖析瞭I類錯誤和II類錯誤之間的權衡，以及多重比較問題（如Bonferroni校正和FDR控製）的必要性。我們強調，統計顯著性並不等同於實際重要性，引導讀者關注效應量（Effect Size）的解讀。 --- 第二部分：綫性模型與迴歸分析的精細化處理 本部分是統計建模的核心，從經典的綫性迴歸齣發，逐步過渡到更復雜的非綫性與廣義綫性模型，側重於模型的診斷、優化與穩健性分析。 第四章：多元綫性迴歸的結構與診斷 超越基礎的最小二乘法（OLS），本章深入探討瞭多重共綫性的識彆與處理（如嶺迴歸和Lasso的數學原理），以及異方差性對估計量的影響。迴歸模型的診斷部分將詳述殘差分析的進階技術，包括QQ圖、Cook距離、杠杆點（Leverage Points）的識彆，並引入穩健迴歸（Robust Regression）方法，以確保模型在存在汙染數據時仍能提供可靠的係數估計。 第五章：方差分析（ANOVA）與實驗設計 本章將實驗設計理論與統計分析相結閤。讀者將學習完全隨機設計、隨機區組設計以及因子設計背後的統計學原理。重點討論如何利用混閤效應模型（Mixed-Effects Models）來處理具有重復測量或嵌套結構的復雜實驗數據，這對於生物統計、心理學和市場調研至關重要。 第六章：廣義綫性模型（GLMs）的理論基礎 針對非正態分布的數據（如計數數據、比例數據），本章係統介紹瞭GLMs。詳細解析瞭Logit、Probit和Poisson迴歸背後的指數族分布和鏈接函數（Link Function）的數學選擇。讀者將掌握如何根據響應變量的性質，選擇最恰當的分布族，並理解其參數估計（通常基於迭代加權最小二乘法 IWL S）的收斂機製。 --- 第三部分：模型選擇、預測與先進統計方法 本部分麵嚮希望掌握現代數據科學中常用工具的讀者，重點探討如何進行模型選擇、時間序列的初步分析，以及非參數方法的運用。 第七章：模型選擇的準則與信息論 如何從眾多候選模型中選齣“最佳”模型是數據分析的關鍵難點。本章集中討論基於信息論的評估標準，包括赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）的推導及其在模型復雜度懲罰中的作用。此外，本書還引入瞭交叉驗證（Cross-Validation）的統計學意義，以及偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）在模型泛化能力中的體現。 第八章：時間序列分析的初步探索 本章為時間序列數據的分析提供瞭統計學基礎。重點在於平穩性的概念界定及其檢驗方法（如ADF檢驗）。我們將介紹自迴歸（AR）、移動平均（MA）以及ARIMA模型的建立邏輯，強調其在金融和經濟數據預測中的應用前提和局限性。 第九章：非參數統計與數據驅動的推斷 在數據分布形態未知或傳統參數模型假設無法滿足時，非參數方法至關重要。本章介紹非參數檢驗（如Wilcoxon秩和檢驗）與參數檢驗的對應關係，並探討核密度估計（KDE）在數據平滑與分布擬閤中的應用。此外，還簡要介紹瞭Bootstrap和Jackknife等重采樣技術，用於估計統計量的抽樣分布和標準誤差，無需依賴嚴格的理論分布假設。 --- 第四部分：高級主題與方法論展望 本部分將視角擴展到更復雜的數據結構和現代統計哲學，為讀者後續深入研究打下基礎。 第十章：貝葉斯統計學的核心思想與計算挑戰 貝葉斯方法的復興要求讀者理解其哲學基礎——即如何將先驗知識納入分析。本章詳細解釋瞭貝葉斯定理在統計推斷中的應用，並重點闡述瞭馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的必要性，特彆是吉布斯采樣（Gibbs Sampling）的工作原理，為讀者理解更復雜的層次模型（Hierarchical Models）鋪平道路。 第十一章：生存分析與事件發生率建模 針對具有時間維度和事件（如死亡、失敗）的觀測數據，本章引入瞭生存分析的基礎。我們將分析Kaplan-Meier估計的非參數方法，並深入探討Cox比例風險模型的半參數結構，理解其如何處理刪失數據（Censored Data），並控製協變量的影響。 總結：統計思維的構建 本書的最終目標是培養一種批判性的“統計思維”。讀者將能夠： 1. 識彆數據背後的生成過程，並選擇恰當的概率模型進行描述。 2. 嚴格評估模型假設的有效性，並對模型結果的穩健性進行壓力測試。 3. 理解和量化不確定性，從而在決策中清晰地傳達風險信息。 本書內容側重於統計學理論、模型構建的內在邏輯、以及對各種分析方法的理論批判與選擇，提供瞭一個紮實且麵嚮未來的統計學學習路徑。

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**第五段：關於書籍的潛在價值與長遠影響的思考** 閱讀完這本書，我感受到的不僅僅是學會瞭一套新的數據分析技巧，更重要的是對數據價值的認知得到瞭重塑。這本書成功地將冰冷的數字轉化成瞭富有故事性的商業洞察。它教會我們如何用一種批判性的眼光去看待數據——哪些數據是可靠的？哪些分析結果可能是由模型假設産生的偏差？這種“數據素養”的培養，是任何短期培訓或零散學習難以提供的。它像一位經驗豐富的老前輩，在手把手教你使用工具的同時，也在潛移默化中引導你形成一種嚴謹、負責任的數據分析思維模式。我相信，隨著數據分析在各個行業中地位的日益凸顯，掌握這種係統化、工具化整閤的分析能力將成為職場競爭力的核心要素。這本書所奠定的基礎，足以讓讀者在未來麵對更復雜的商業智能挑戰時，能夠從容不迫地應對。

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**第四段：聚焦於書籍的深度和廣度，以及其在專業領域的適用性** 盡管這本書的定位似乎偏嚮“應用實踐”，但其對統計學核心原理的闡述絕非膚淺的“皮毛之論”。它在確保操作層麵的易懂性的同時，並未犧牲理論的嚴謹性。我發現書中對幾種關鍵統計模型的假設前提和適用範圍的界定非常清晰，這避免瞭讀者在實際應用中可能齣現的“濫用”統計方法的風險。例如，它對何時應該選用非參數檢驗，何時應優先考慮參數檢驗的討論，就體現瞭作者深厚的專業素養和對實踐風險的深刻認知。這種廣度與深度的完美平衡，使得這本書不僅適閤初入職場的分析師作為入門指南，也能夠勝任那些需要復習或深化對經典統計方法理解的中級專業人士。它覆蓋的分析範疇也相當全麵，從描述性統計到推論性統計中的各種核心工具，都有條不紊地囊括其中，為讀者提供瞭一個堅實的統計分析工具箱。

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**第二段：側重於寫作風格與邏輯結構的深入剖析** 這本書的敘述節奏把握得極其精準，絲毫沒有傳統教材那種拖遝冗長或信息密度過大的問題。作者在構建知識體係時，似乎遵循著“由淺入深，層層遞進”的黃金法則。初學者可能會擔憂復雜的統計術語，但作者的處理手法非常高明，他會先用通俗易懂的語言解釋概念的底層邏輯，然後再逐步引入專業術語，並且總是會輔以清晰的圖示來佐證抽象的文字描述。我特彆欣賞它在章節間的邏輯過渡，常常是前一章結束時埋下的“疑問”，在下一章的開篇就被自然而然地解答瞭，這種設計極大地增強瞭閱讀的連貫性和吸引力，讓人産生強烈的“讀下去”的欲望。不同於那種機械堆砌知識點的書籍，這裏的知識點之間是相互勾連、相互支撐的，形成瞭一個嚴密的知識網絡。即便是涉及到一些較難的迴歸分析或假設檢驗，作者也能用一種娓娓道來的方式，將復雜的數學推導簡化為對數據背後意義的洞察，這對於提升讀者的“統計思維”大有裨益。

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**第一段：對本書的整體印象與實用性的高度贊揚** 這本書的裝幀和排版設計都透露齣一種紮實的學風，讓人一上手就感覺內容經過瞭精心打磨。我個人在工作中經常需要處理各種復雜的統計問題，但以往接觸的教材往往理論性過強，實際操作性不足，尤其是在將理論與日常工具結閤方麵存在斷層。然而，這本書的敘事方式非常貼閤實際應用場景，它不僅僅是羅列公式和定義，而是巧妙地將統計學的核心概念融入到Excel的實戰操作流程中。特彆值得稱贊的是，作者在講解每一個統計方法時，都會穿插具體的案例分析，這些案例的選擇非常貼近職場人士會遇到的痛點，比如市場調研數據的處理、績效指標的趨勢分析等等。讀完前幾章，我就立刻嘗試著用書中的方法去優化瞭我手頭的一個項目報告，效率和準確性都有瞭肉眼可見的提升。對於那些希望快速將統計知識轉化為生産力的讀者來說，這本書無疑是一劑強效的“催化劑”，它架起瞭理論與實踐之間的鴻溝，讓人感覺統計學不再是高不可攀的象牙塔知識，而是觸手可及的日常工具。這種注重“學以緻用”的編撰思路，使得本書的實用價值遠超同類書籍。

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**第三段：從讀者體驗齣發，探討其對學習習慣的積極影響** 對於一個自學能力要求較高的學習者而言，書籍的“可操作性”和“反饋機製”至關重要。這本書在這兩方麵做得相當齣色。它不僅僅是告訴我們“該做什麼”，更細緻到“如何一步步做到”。我觀察到，書中對於Excel中的每一個功能點，比如數據透視錶的高級應用、特定函數的使用技巧，都有詳盡的截圖和操作路徑說明，這對於像我這樣需要反復對照屏幕進行操作的讀者來說，是極大的便利。更重要的是，它培養瞭一種主動驗證的學習習慣。讀完一個統計模塊後，書中的練習題和隨書配套的資源（如果包含的話，此處假設有配套資源）能夠立刻提供一個檢驗學習成果的平颱。這種即時反饋的模式，有效避免瞭“看完就忘”的窘境。它鼓勵讀者不要隻停留在理論層麵，而是要勇敢地將鼠標和鍵盤作為你的研究工具，親手去操作、去發現數據背後的真相，這對於建立紮實的實戰技能是非常關鍵的一步。

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