統計學（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:華泰

作者:陳順宇　鄭碧娥

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040505

价格:NT$ 700

装帧:

isbn号码:9789574116645

丛书系列:

图书标签:

• 統計學
• 概率論
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 抽樣調查
• 實驗設計
• 數據分析
• 統計方法
• 第四版
• 高等教育

《统计学（第四版）》是一本全面而深入的统计学教材，旨在为各学科的学生和专业人士提供坚实的理论基础和实用的分析技能。本书以清晰易懂的语言，结合丰富的实例和练习，系统地介绍了统计学的核心概念、方法和应用。 本书内容涵盖广泛，从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，再到回归分析、方差分析、时间序列分析和多元统计分析等高级主题。无论您是初次接触统计学，还是希望深化理解和拓展应用，本书都能为您提供所需的知识和工具。 在描述性统计方面，本书将引导您了解如何有效地整理、概括和呈现数据。您将学习如何使用图表（如直方图、箱线图、散点图）来直观地展现数据分布和关系，以及如何计算和解释均值、中位数、标准差、方差等关键统计量，从而揭示数据的内在特征。 本书的推断性统计部分是核心内容之一。您将深入学习概率论的基础知识，理解随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的概念及其在统计推断中的作用。在此基础上，本书将详细讲解点估计和区间估计，使您能够从样本数据中对总体参数进行有意义的推断，并评估估计的可靠性。 假设检验是统计推断的另一个重要组成部分，本书将系统地阐述各种假设检验的方法，包括Z检验、t检验、卡方检验和F检验等。您将学习如何构建和检验统计假设，理解p值和置信区间的意义，并能够将这些工具应用于解决实际问题，例如比较不同组别的数据是否存在显著差异，或检验某个变量对另一个变量的影响是否存在。 回归分析是本书着重讲解的内容之一，它为理解变量之间的线性关系提供了强大的框架。您将学习简单线性回归，掌握如何建立回归模型、解释回归系数以及评估模型的拟合优度。进一步地，本书将拓展到多元线性回归，帮助您分析多个自变量如何共同影响一个因变量，以及如何处理多重共线性等实际问题。 方差分析（ANOVA）是用于比较三个或更多组均值之间差异的有力工具，本书将详细介绍单因素方差分析和双因素方差分析。您将学习如何设计实验、收集数据，并运用方差分析来判断不同处理或不同因素是否对观测结果产生显著影响。 对于需要分析随时间变化数据的读者，本书提供了时间序列分析的入门。您将了解时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性和随机波动，并学习一些基础的时间序列模型（如移动平均模型、指数平滑模型）以及预测方法。 此外，本书还涵盖了部分多元统计分析的内容，如主成分分析和因子分析，这些技术能够帮助您处理和简化包含大量变量的数据集，发现隐藏在数据中的结构和模式。 本书的特点在于其理论的严谨性和应用的广泛性。每一章都配有大量精心设计的例题，这些例题紧密结合了经济学、管理学、社会科学、工程技术、医学等多个领域的实际数据和情境，使读者能够直观地理解统计概念的实际应用。书中还提供了大量的练习题，难度适中，涵盖了从基础概念的巩固到复杂问题的解决，旨在帮助读者熟练掌握统计分析的技巧。 为了帮助读者更好地学习，本书强调统计软件的应用。虽然本书不依赖于任何特定软件，但它会提供关于如何使用常见的统计软件（如R、SPSS、Python等）进行数据分析的指导性建议和示例。读者可以通过实践来加深对统计方法的理解，并学会利用软件高效地处理和分析数据。 《统计学（第四版）》不仅仅是一本教科书，更是一本实用指南。它旨在培养读者独立思考和解决问题的能力，使其能够批判性地评估统计信息，并在日常工作和研究中做出更明智的决策。无论您是学生，研究人员，还是对数据分析感兴趣的业余爱好者，本书都将成为您探索统计世界、提升数据素养的宝贵伙伴。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

要论及内容的广度和深度，这本书无疑是同类书籍中的佼佼者。它不仅仅停留在基础概念的讲解上，更巧妙地将理论与现实世界紧密地结合起来。随便翻开一章，都能发现大量引人入胜的案例研究，这些案例的选取非常贴合现代商业、金融乃至社会科学的前沿问题，让人感觉所学的知识是鲜活且有生命力的，而不是僵死的教条。书中对各种统计检验的适用条件、优缺点以及背后的统计学思想的剖析，简直是入木三分，很多我之前在其他地方模棱两可的地方，通过这里的解释瞬间豁然开朗。特别是对于回归分析和假设检验这两个核心模块的处理，作者的处理方式非常细腻，不仅讲解了“如何计算”，更深入探讨了“如何解释结果的局限性”以及“如何避免常见的误判”，这种批判性思维的培养，才是真正的高级教育的体现。它教会我的，不仅仅是工具，更是用统计的眼光去看待这个复杂世界的方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的附录部分，常常被读者忽略，但对我来说却是宝藏的入口。它包含了对概率论和微积分基础知识的快速回顾，这对于像我这样需要温习前置课程的读者来说，简直是雪中送炭，省去了我四处奔波查找参考书的麻烦。此外，书中对各种统计软件操作的说明（虽然没有详细的截图，但文字描述极其精准），也为我们从理论走向实践架设了坚实的桥梁。更让我感到贴心的是，作者在附录中提供了一份非常详尽的术语索引和符号对照表，这在复习和查找特定概念时效率奇高，极大地提高了查阅速度。这种对学习全流程的细致关怀，体现了作者站在学习者角度的同理心，这本书的价值，早已超越了单纯的教材范畴，更像是一位全天候待命的、知识渊博的私人导师。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计简直是“魔鬼级别”的精妙。它们绝不是那种重复劳动、换汤不换药的简单计算题。你会发现，每一组习题都像是在设置一个精心构造的思维陷阱，旨在考察你对特定知识点理解的透彻程度。难度梯度设置得极为科学合理，从基础的纯计算巩固，到需要综合运用多项技能解决的综合应用题，再到那些需要你跳出固有框架进行模型选择和解释的开放性大题，层层递进，步步紧逼。我尤其欣赏那些“思考题”部分，它们往往不直接给出标准答案，而是引导你去探索理论的边界，去质疑既有的假设，这极大地锻炼了我的独立研究能力。完成这些习题的过程，与其说是做作业，不如说是在和一位要求极高的导师进行一场深入的对话，每一次攻克难题后的成就感，都是对枯燥学习过程最好的奖赏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉的冒险，色彩搭配大胆而富有冲击力，让人一眼就能感受到它深厚的学术底蕴，却又透露着一股现代的活力。拿到手里，那种沉甸甸的质感立刻传递出内容的扎实可靠。我特别喜欢那种装帧的细微处理，侧边裁切的工艺非常精湛，即便是翻阅了无数次，书页边缘依然保持着整洁的轮廓，可见出版方的用心。内页的纸张选择也极佳，米白色的纸张既能有效保护视力，又不会显得过于沉闷，墨水的渗透度和清晰度都达到了专业级别的水准，即便是复杂的数学公式和图表，也能看得清清楚楚，没有丝毫的模糊感。这种对实体书体验的极致追求，让我每次捧读时都心生敬意。它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得珍藏的艺术品，摆在书架上也是一道亮丽的风景线，体现了持有者对知识的尊重与热爱。这本教材的物理形态，已经先声夺人地为接下来的学习体验定下了高雅的基调，让人忍不住想立刻翻开它，探索其中蕴含的智慧宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本教材的排版逻辑简直是教科书级别的典范，每一个章节的结构都经过了深思熟虑的打磨。它不像某些同类书籍那样堆砌公式，而是采取了一种非常人性化的“知识点渐进”策略。开篇引入的背景知识总是那么恰到好处，既不会让你感到茫然无措，也不会过于浅显而浪费时间。段落之间的留白处理得非常巧妙，眼睛在阅读大段文字和复杂公式时得到了充分的休息，有效缓解了长时间学习带来的疲劳感。更值得称赞的是，作者在关键概念的阐述上，经常使用粗体、斜体以及不同的颜色来突出重点，这种视觉上的引导极大地帮助了记忆的固化。尤其是那些证明过程，作者似乎深谙读者的思维习惯，总是在关键的推导步骤后加入简短的文字注释，解释“为什么这么做”，而不是冷冰冰地给出结果，这种亦师亦友的叙述方式，让原本晦涩的理论变得触手可及，极大地降低了学习的心理门槛。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆