現代統計學(二版) | 生病了怎麼辦 - 2024年11月
現代統計學(二版)
本書著重於介紹現代的統計觀念與方法,以及如何利用Excel來整理分析資料。
以個案研究引發學習動機:
由章前個案引導出本章內容與學習目的,增加學習動機。
練習題目廣泛而多元:
蒐集臺灣各個領域的應用統計議題而編製成練習題,以了解統計方法在各領域的應用。
內容全面而有架構:
全書共十六章,章節架構有系統且易於了解,涵蓋一般大學統計學的必修內容。
單元豐富而多樣化:
包含新聞報導、觀念與思考、歷史典故等多種不同類型的專欄。此外書中亦有例題和詳解、與統計相關的名人軼事等,幫助讀者全面而多元的認識統計學。
作者簡介
林惠玲
現職
臺灣大學經濟學系名譽及兼任教授
臺灣大學頤賢講座主授教授
曾任
臺灣大學社會科學院院長
研究興趣
計量經濟、統計學及產業經濟學等方面。
曾多次擔任國家考試相關科目之命題及審查委員。
陳正倉
現職
臺灣大學經濟學系名譽及兼任教授
臺灣大學公共政策與法律研究中心執行長
曾任
臺灣大學社會科學院副院長
國家通訊傳播委員會副主任委員
研究興趣
經濟發展、個體經濟學及產業經濟學等方面。
曾多次擔任國家考試相關科目之召集人及命題、審查委員。
第01章 緒論
1.1 學習統計學的目的
1.2 統計學的發展
1.3 統計學的基本概念
1.4 統計學的種類
1.5 統計學的方法
1.6 統計方法的實施步驟
第02章 資料的蒐集與衡量
2.1 資料的種類
2.2 資料的蒐集
2.3 資料的型態與資料的衡量
2.4 有效量度與無效量度
2.5 準確量度與不準確量度
2.6 數據合不合理
第03章 檢視資料的分布-以統計表與統計圖呈現
3.1 類別資料的整理與呈現
3.2 數量資料的整理與呈現
3.3 枝葉圖
3.4 時間數列資料的整理與呈現
3.5 兩組數量資料的整理與呈現
3.6 統計圖表的優質性與扭曲性
第04章 分析資料-以統計測量數來呈現
4.1 中心位置的衡量
4.2 等分位置的衡量
4.3 分散度的衡量
4.4 柴比氏定理與經驗法則
4.5 Z 值
4.6 盒鬚圖分析法(5 數彙總)
4.7 分組資料中心位置的衡量
4.8 兩組數量資料相關性的衡量
第05章 機率論
5.1 隨機實驗
5.2 機率理論
5.3 事件機率
5.4 事件的性質與事件機率的運算
5.5 貝氏定理(選讀)
第06章 間斷隨機變數及其常用的機率分配
6.1 隨機變數的意義與種類
6.2 單一間斷隨機變數的機率分配
6.3 二元間斷隨機變數的機率分配
6.4 二項機率分配
6.5 Poisson 分配(泊松分配)
6.6 超幾何分配
第07章 連續隨機變數及其常用的機率分配
7.1 連續隨機變數的機率分配
7.2 常態分配
7.3 標準常態分配
7.4 均等分配
7.5 指數分配
7.6 二項分配與常態分配
7.7 泊松分配與指數分配的關係
第08章 簡單隨機抽樣與抽樣分配
8.1 抽樣的重要性與抽樣誤差
8.2 簡單隨機抽樣
8.3 抽樣分配
8.4 樣本平均數的抽樣分配
8.5 中央極限定理(非常態母體)
8.6 樣本平均數抽樣分配的應用
8.7 樣本比例的抽樣分配
8.8 其他抽樣方法
第09章 統計估計
9.1 點估計的意義與限制
9.2 估計式的評斷標準
9.3 區間估計的意義
9.4 母體平均數的區間估計-大樣本
9.5 母體平均數的區間估計-小樣本
9.6 母體比例的區間估計
9.7 樣本數的選擇
9.8 母體變異數的區間估計
第10章 假設檢定
10.1 假設檢定的基本概念
10.2 母體平均數的假設檢定-大樣本
10.3 母體平均數的假設檢定-小樣本
10.4 母體比例的假設檢定
10.5 母體變異數的假設檢定
10.6 樣本數的選擇與假設檢定
第11章 兩母體的統計估計與假設檢定
11.1 兩個獨立母體平均數差的統計推論-大樣本
11.2 兩個獨立母體平均數差的統計推論-小樣本
11.3 成對母體平均數差的統計推論
11.4 兩個母體比例差的統計推論
11.5 兩個母體變異數比的統計推論
11.6 樣本數的選擇
第12章 卡方檢定
12.1 類別資料的分類與呈現
12.2 配合度檢定
12.3 獨立性檢定
12.4 齊一性檢定
第13章 變異數分析
13.1 檢定多個母體平均數是否相同
13.2 多重比較
13.3 實驗設計
13.4 一因子變異數分析-完全隨機設計
13.5 一因子變異數分析-隨機集區設計
13.6 二因子變異數分析
第14章 簡單迴歸分析與相關分析
14.1 兩變數間的關係
14.2 簡單迴歸分析的方法
14.3 相關分析
14.4 相關分析與迴歸分析的關係
第15章 複迴歸分析與複相關分析
15.1 複迴歸分析的方法
15.2 複相關分析
15.3 複迴歸模型中解釋變數的相對重要性
第16章 時間數列分析與預測
16.1 時間數列的意義與性質
16.2 時間數列資料的組成
16.3 時間數列的模型
16.4 時間數列的古典分析方法
16.5 時間數列的迴歸分析方法
16.6 利用平滑法分析時間數列
16.7 預測精確度的衡量