統計學（第三版）. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:五南

作者:吳冬友．楊玉坤

出品人:

页数:698

译者:

出版时间:20040601

价格:NT$ 720

装帧:

isbn号码:9789571136127

丛书系列:

图书标签:

• 統計學
• 概率論
• 統計推斷
• 抽樣調查
• 回归分析
• 方差分析
• 假设检验
• 数据分析
• 统计方法
• 应用统计

《統計學（第三版）》 一、 統計學的魅力與應用 統計學，作為一門解釋數據、揭示規律的科學，早已滲透到我們生活的方方面面。從科學研究到商業決策，從社會調查到日常生活，統計學的思維和方法都扮演著至關重要的角色。它賦予我們洞察事物本質的能力，幫助我們在複雜多變的世界中做出更明智的判斷。 在科學領域，統計學是實驗設計、數據分析和結果解釋的基石。無論是醫學研究中的藥效評估，還是物理學實驗中的數據驗證，統計方法都能幫助科學家們從紛繁的觀測數據中提煉出有意義的結論，推動知識的進步。 在商業世界，統計學更是企業成功的關鍵。市場調研、風險評估、質量控制、客戶行為分析…… 一系列商業活動都離不開統計學的支撐。通過對銷售數據的分析，企業可以了解市場趨勢，優化產品策略；通過對用戶行為的建模，企業可以提供更個性化的服務，提升用戶體驗；通過對生產過程的監控，企業可以保證產品質量，降低生產成本。 在社會科學領域，統計學為理解人類社會提供了強有力的工具。人口普查、經濟指標分析、民意調查、犯罪率統計…… 這些都幫助我們認識社會的結構、發展趨勢和存在的問題，為制定公共政策提供科學依據。 即使在日常生活中，我們也在不斷地運用統計學思維。當我們比較不同品牌的產品時，我們可能會參考用戶評價的平均分；當我們關注天氣預報時，我們也會留意降雨機率的百分比；甚至在玩撲克牌時，我們也會潛意識地進行概率計算。統計學，早已融入我們的思維模式，成為我們理解世界的有力助手。 二、 統計學的核心概念與方法 要掌握統計學，需要理解其核心概念和方法。這門學科並非僅僅是數字的堆砌，而是建立在嚴謹的邏輯和科學的方法論之上。 1. 數據的收集與整理： 一切統計分析的基礎在於數據。如何有效地收集數據，確保數據的準確性和代表性，是統計學的首要任務。這包括抽樣方法的選擇（如簡單隨機抽樣、分層抽樣等），問卷設計的技巧，以及實驗數據的記錄和整理。數據的組織形式也至關重要，常見的有頻數分佈表、次數直方圖、圓餅圖等，它們能直觀地展示數據的特徵。 2. 描述性統計： 描述性統計旨在概括和總結數據的主要特徵。我們需要了解數據的中心趨勢，例如均值（平均數）、中位數和眾數。同時，我們也需要衡量數據的離散程度，例如方差、標準差和極差，它們告訴我們數據的分散情況。百分位數、四分位數等概念則幫助我們理解數據的相對位置。 3. 推斷性統計： 推斷性統計是統計學的核心，它利用樣本數據來推斷總體的特性。這涉及幾個關鍵步驟： 參數估計： 我們通過樣本統計量來估計總體參數，例如使用樣本均值估計總體均值，並給出估計區間（信賴區間），表達我們對估計結果的信賴程度。 假設檢驗： 這是推斷性統計中最重要的方法之一。我們設定一個關於總體參數的假設（原假設），然後通過樣本數據來判斷是否有足夠的證據拒絕這個假設。這包括對均值、比例、方差等不同參數的檢驗。例如，我們可以檢驗一個新藥的療效是否顯著優於現有藥物。 4. 概率論基礎： 概率論是推斷性統計的理論基礎。理解概率的概念，如隨機事件、概率計算、條件概率、獨立事件以及常見的概率分佈（如二項分佈、泊松分佈、正態分佈、t分佈、卡方分佈等）至關重要。這些概率分佈是我們進行統計推斷的工具，幫助我們理解隨機變數的行為。 5. 回歸分析與相關性： 當我們想探究變量之間的關係時，回歸分析和相關性分析就顯得尤為重要。 相關性分析： 衡量兩個變量之間線性關係的強度和方向，通過相關係數來表示。 回歸分析： 建立一個數學模型，描述一個或多個自變量如何影響一個因變量。簡單線性回歸分析一個自變量與一個因變量的關係，而多元線性回歸則可以分析多個自變量與一個因變量的關係。我們還會學習如何評估模型的擬合優度（如決定係數 R²）以及檢驗模型的顯著性。 6. 方差分析（ANOVA）： 當我們需要比較三個或三個以上組別的均值是否存在顯著差異時，方差分析是一個強大的工具。它通過分解總變異來判斷不同組別之間的差異是否大於組內隨機差異。 7. 非參數統計： 在某些情況下，我們可能無法滿足參數統計對數據分佈的要求（例如數據不服從正態分佈）。此時，非參數統計方法就提供了另一種選擇。這些方法通常不依賴於總體參數的特定分佈假設。 三、 統計學的學習路徑 學習統計學是一個循序漸進的過程。從基礎概念入手，逐步掌握各種分析方法，並將其應用於實際問題的解決。 打好基礎： 首先需要建立對概率論的清晰認識，理解概率的基本概念和常見分佈。 掌握描述性工具： 學會如何有效地描述和展示數據，使用圖表和統計量概括數據的特徵。 深入推斷性方法： 這是統計學的核心。理解參數估計和假設檢驗的原理，並學會應用各種統計檢驗方法。 學習關係分析： 掌握相關性分析和回歸分析，能夠建立模型並解釋變量之間的關係。 實踐與應用： 將所學知識應用於實際數據分析。通過實際案例練習，可以加深理解，發現潛在問題，並提升解決問題的能力。 統計學是一門充滿智慧的學科，它不僅提供了解決問題的方法，更培養了嚴謹的科學思維。通過學習統計學，我們能夠更清晰地認識世界，更自信地做出決策。

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我不得不说，这本书的排版设计简直是业界良心！整体风格非常简洁大气，不会有过多的花哨装饰，而是将重点集中在内容的呈现上。清晰的章节划分，醒目的标题和小标题，让我在阅读过程中能够快速定位到自己需要的信息。更重要的是，书中的插图和图表设计也做得相当出色。那些精美的图表，不仅仅是为了美观，更是为了直观地解释复杂的统计概念。例如，在讲解回归分析时，书中出现的散点图、回归直线图，以及各种置信区间和预测区间的图形表示，都极大地帮助我理解了变量之间的关系以及模型的拟合程度。这些图表的设计非常专业，而且数据可视化做得非常到位，让我能够一目了然地看到数据背后的趋势和规律，省去了自己动手绘制图表的时间和精力。此外，书中的公式表示也非常规范，字体大小和行间距都恰到好处，阅读起来非常舒适，不会产生视觉疲劳。我特别喜欢书中对一些重要公式和定理的标注方式，用醒目的颜色和加粗字体突出显示，让我在复习时能够迅速抓住重点。

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说实话，在翻开这本书之前，我对于统计学一直抱着一种“敬而远之”的态度，总觉得它是一门高深莫测的学科，充斥着我难以理解的数学公式。然而，这本书完全改变了我对统计学的看法。作者的叙述方式非常引人入胜，他用一种非常平易近人的语言，将那些抽象的概念拆解成一个个容易理解的“小模块”。比如，在讲解大数定律和中心极限定理时，书中通过一些生动有趣的小故事和生活化的例子，让我能够直观地感受到它们的意义和应用。我特别喜欢书中那些“思考题”和“讨论区”，它们总能在恰当的时候引导我深入思考，并尝试自己去寻找答案。这种互动式的学习方式，让我感觉自己不仅仅是在被动地接受知识，而是在主动地参与到学习过程中。这本书的语言风格也很有特色，时而幽默风趣，时而严谨细致，让我始终保持着阅读的兴趣。我甚至会主动地去阅读那些我原本可能跳过的部分，因为我知道，即使是看似简单的内容，也可能蕴含着深刻的启示。

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这本书绝对是我近几年来遇到的最令人惊艳的统计学教材了！从目录的编排上就能看出作者的用心良苦，层层递进，由浅入深，一点点地勾勒出统计学这座宏伟的知识殿堂。初学者可能会觉得统计学是一个枯燥乏味、充满公式和计算的学科，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的老师在耳边娓娓道来，用通俗易懂的比喻和生动形象的例子，将那些看似抽象的概念变得鲜活起来。例如，在讲解概率分布时，书中列举了生活中常见的各种随机现象，从抛硬币的次数到射击的命中率，都巧妙地与理论模型联系起来，让我瞬间就理解了其背后的逻辑。而且，这本书不仅仅是理论的堆砌，它还非常注重实践应用。每一章后面都配有大量的习题，而且难度循序渐进，既有基础的概念巩固，也有需要独立思考和分析的应用题。我尤其喜欢书中提供的案例研究，那些来自真实世界的数据分析项目，让我看到了统计学在各个领域的强大力量，也激发了我学习下去的动力。每次翻开这本书，都感觉像是踏上了一场探索未知世界的奇妙旅程，收获满满。

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作为一名已经接触过一些统计学基础知识的学习者，我在这本书中找到了很多新的视角和更深入的理解。作者在讲解一些进阶概念时，非常注重理论的严谨性和逻辑的连贯性。他不会仅仅给出公式，而是会详细阐述公式的推导过程，并解释其背后的数学原理。这对于希望深入理解统计学原理的学习者来说，简直是福音。我印象深刻的是关于假设检验的部分，书中对各种检验方法的原理、适用条件以及结果的解释都进行了非常详尽的阐述，特别是对P值和统计功效的解读，比我之前看到的任何资料都要清晰透彻。而且，作者还巧妙地将不同的统计方法联系起来，例如，他会对比不同模型之间的优劣，以及在什么情况下选择哪种方法更为合适。这种宏观的视角帮助我建立了一个更完整的统计学知识体系，不再是零散的知识点。书中的一些讨论环节，也引发了我很多思考，让我能够将所学知识与实际问题相结合，进行更灵活的应用。

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这本书的实用性是我最为看重的一点。它不仅仅是一本学术性的教材，更是一本能够指导实践的工具书。作者在书中穿插了大量的实际案例，这些案例覆盖了经济学、社会学、医学、工程学等多个领域，让我真切地感受到统计学在解决现实问题中的重要作用。例如，书中关于市场调研数据分析的案例，让我学会了如何设计调查问卷、收集数据，并运用统计方法分析消费者行为；而关于临床试验数据分析的案例，则让我理解了如何科学地评估药物的疗效和安全性。更让我惊喜的是，书中还提供了一些关于统计软件应用的指导，虽然没有深入到具体软件的操作层面，但其提供的思路和方法，能够帮助我快速上手，将理论知识转化为实际操作。对于我这样需要将统计学知识应用于工作和研究中的读者来说，这本书的价值是无可估量的。它让我不再畏惧复杂的数据，而是能够自信地运用统计学工具来探索数据中的奥秘。

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