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  • 統計學
  • 點閱:353
  • 作者: 蘇國樑編著
  • 出版社:國立空中大學
  • 出版年:2003[民92]
  • 集叢名:商學系,會統類規劃課程
  • ISBN:978-957-661-555-9 ; 957-661-555-0
  • 格式:PDF
  • 版次:第二版
租期14天 今日租書可閱讀至2019-11-01

★★注意:本電子書於空中大學考試時不得使用★★
 
過去或許認為沒有學過統計課就沒有統計概念,這是有待釐清的問題。因為沒有學過統計課並不表示不具有統計概念,譬如,幾乎任何一個正常人都會利用自身過去的知識和經驗來猜測、描述或理解某個現象或對象,這就說明幾乎每個正常人都或多或少是屬於統計思想的貝氏學派。既然統計教學是以傳遞統計思想為主要目標,那麼,什麼樣的教學方法是較好的統計教學方法?什麼樣的編寫方式是較好的統計教科書的編寫方式?如何才可能將正確的統計概念和知識傳遞給學生?本書的編寫方式就是根據這樣的看法和想法來編寫的。

  • 第一章 統計是什麼?(第1頁)
    • 1.1 為什麼要學統計(第2頁)
    • 1.2 統計學的要素(第3頁)
    • 1.3 統計是方法還是科學?(第5頁)
    • 1.4 統計學在決策上所扮演的角色(第6頁)
  • 第二章 資料的呈現(第7頁)
    • 2.1 資料的種類(第8頁)
    • 2.2 屬性資料的描述──條圖(bar chart)及圓形圖(Pie chart)(第10頁)
    • 2.3 數量資料的描述──枝葉圖及直方圖(第14頁)
    • 2.4 累積相對次數分配表(第25頁)
    • 2.5 不恰當的統計圖(第28頁)
  • 第三章 統計量數(第33頁)
    • 3.1 集中趨勢量數(第34頁)
    • 3.2 離散趨勢量數(第45頁)
    • 3.3 標準差的意義(第56頁)
    • 3.4 分組資料的平均數與標準差(第63頁)
    • 3.5 相對位置量數(第65頁)
    • 3.6 盒形圖(第71頁)
  • 第四章 機率(第81頁)
    • 4.1 事件、樣本空間及機率(第82頁)
    • 4.2 複合事件與補事件(第93頁)
    • 4.3 條件機率、加法法則與乘法法則(第99頁)
    • 4.4 貝氏定理(第111頁)
    • 4.5 隨機抽樣(第116頁)
  • 第五章 離散型隨機變數(第121頁)
    • 5.1 隨機變數的種類(第122頁)
    • 5.2 間斷型隨機變數之機率分配(第124頁)
    • 5.3 間斷型隨機變數的期望值(第128頁)
    • 5.4 二項分配隨機變數(第135頁)
    • 5.5 Poisson隨機變數(第146頁)
    • 5.6 超幾何分配之隨機變數(第152頁)
    • 5.7 幾何隨機變數(第156頁)
    • 5.8 數學期望值(第160頁)
    • 5.9 兩個隨機變數的機率分配與期望值(第162頁)
  • 第六章 連續型隨機變數(第171頁)
    • 6.1 連續型機率分配(第172頁)
    • 6.2 常態分配(第173頁)
    • 6.3 均勻分配(第187頁)
    • 6.4 指數分配(第190頁)
    • 6.5 以常態分配來近似二項分配(第196頁)
  • 第七章 抽樣分配(第203頁)
    • 7.1 抽樣分配的介紹(第205頁)
    • 7.2 抽樣分配的性質:不偏性與最小變異(第212頁)
    • 7.3 常見的抽樣分配(第217頁)
    • 7.4 中央極限定理(第232頁)
    • 7.5 樣本大小與抽樣分配的關係(第239頁)
  • 第八章 單一樣本的估計與檢定(第245頁)
    • 8.1 大樣本下母體平均數的估計(第246頁)
    • 8.2 對母體平均數做推論時如何決定樣本大小(第253頁)
    • 8.3 大樣本情況下母體平均數的假設檢定(第257頁)
    • 8.4 型II誤差的計算(第269頁)
    • 8.5 觀察的顯著水準──p-values(第278頁)
    • 8.6 小樣本情況下對母體平均數u的推論(第282頁)
    • 8.7 大樣本情況下二項母體比率值p的推論(第289頁)
    • 8.8 推論二項機率時所需的樣本大小(第295頁)
    • 8.9 關於母體變異數的推論(第298頁)
  • 第九章 比較兩個或兩個以上的母體平均數(第305頁)
    • 9.1 獨立樣本下兩個母體平均數差異的大樣本推論(第306頁)
    • 9.2 獨立樣本下對兩個母體平均數差異的小樣本推論(第314頁)
    • 9.3 成對實驗下對兩個母體平均數差異的推論(第321頁)
    • 9.4 樣本大小的決定(第332頁)
    • 9.5 比較兩個以上母體平均數之方法:一因子變異數分析(第336頁)
    • 9.6 隨機集區設計(第350頁)
  • 第十章 比較兩個或兩個以上二項母體比例值(第363頁)
    • 10.1 兩個二項母體比例值差異之推論(第364頁)
    • 10.2 樣本大小的決定(第370頁)
    • 10.3 比較兩個或兩個以上母體比例值的卡方檢定(第372頁)
    • 10.4 適合度檢定(第378頁)
    • 10.5 列聯表分析法:獨立性檢定(第386頁)
  • 第十一章 簡單直線迴歸(第395頁)
    • 11.1 隨機模式(第396頁)
    • 11.2 模型的配合:最小平方法(第399頁)
    • 11.3 模型中的前提假設(第406頁)
    • 11.4 δ²的估計量(第407頁)
    • 11.5 對斜率β的推論(第410頁)
    • 11.6 相關係數(第415頁)
    • 11.7 判定係數(第419頁)
    • 11.8 模型的應用:估計與預測(第423頁)
    • 11.9 簡單線性迴歸的實例(第432頁)
    • 11.10 如何運用電腦軟體求簡單直線迴歸(第436頁)
  • 全書參考書目(第439頁)
  • 附表(第440頁)
    • 附表I 亂數表(第440頁)
    • 附表II 二項分配機率表(第446頁)
    • 附表III Poisson機率表(第449頁)
    • 附表IV 常態機率值(第454頁)
    • 附表V 指數值表(第456頁)
    • 附表VI t分配臨界值表(第457頁)
    • 附表VII(第458頁)
    • 附表VIII 卡方分配之臨界值表(第466頁)
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