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本書內容除涵蓋商管、人文社會學院所需具備的統計基本知識外,同時深入淺出介紹統計公式的來源以及各種分配的推導,如:卡方分配、F分配、t分配等機率函數如何被推導出來,各種估計式的優缺點等。適合非數學相關科系學生,想深入徹底瞭解統計學知識之工具書與教科書,同時也適合數學相關科系懼怕艱深數學符號的學生使用。

 
為方便學習,本書於適當章節末安排了有關統計軟體之操作作業與相關資料檔,格式包含SPSS與EXCEL兩套常用軟體之格式,讀者可藉此練習統計相關軟體之操作。並提供各章節習題練習本、計算機使用方法、部分題目之計算機操作過程,以及統計公式整理,讀者可於博碩文化官方網站線上下載使用。

李德治
 
現職:大葉大學資訊管理學系副教授
學歷:國立中興大學應用數學博士
研究領域與專長:數值分析、數學模擬、統計分析

 
林孟儒
 
現職:東海大學數學系兼任助理教授
學歷:中興大學應用數學博士
 
童惠玲
 
現職:大葉大學人力資源暨公共關係學系助理教授
學歷:國立中山大學企業管理學系博士
研究領域與專長:統計分析、計量經濟、財務數學、管理科學


  • Chapter 0 基礎數學(第0-1頁)
    • 0.1 基本代數運算(第0-2頁)
    • 0.2 微分(第0-14頁)
    • 0.3 積分(第0-18頁)
    • 0.4 偏微分(第0-26頁)
    • 0.5 計數原理(第0-27頁)
  • Chapter 1 緒論(第1-1頁)
    • 1.1 統計學的發展(第1-2頁)
    • 1.2 統計的意義與限制(第1-2頁)
    • 1.3 統計學的分類(第1-3頁)
    • 1.4 母體與樣本(第1-5頁)
    • 1.5 母體參數與樣本統計量(第1-8頁)
    • 1.6 統計資料的種類(第1-8頁)
    • 1.7 統計資料的量尺(第1-13頁)
  • Chapter 2 常用的統計圖表(第2-1頁)
    • 2.1 常用的統計表(第2-2頁)
    • 2.2 數值型態資料常用的統計圖(第2-10頁)
    • 2.3 類別型態資料常用的統計圖(第2-18頁)
  • Chapter 3 常用的統計量數(第3-1頁)
    • 3.1 中央趨勢量數(第3-2頁)
    • 3.2 位置量數(第3-23頁)
    • 3.3 離差量數(第3-27頁)
    • 3.4 相對離差量數(第3-39頁)
    • 3.5 動差(第3-43頁)
    • 3.6 偏態量數(第3-47頁)
    • 3.7 柴比雪夫不等式與經驗法則(第3-51頁)
    • 3.8 盒鬚圖(第3-54頁)
    • 3.9 兩變數相關性的量測(第3-59頁)
  • Chapter 4 機率(第4-1頁)
    • 4.1 相關之專有名詞(第4-2頁)
    • 4.2 集合之基本觀念(第4-5頁)
    • 4.3 機率測度的方法(第4-11頁)
    • 4.4 幾何機率(第4-20頁)
    • 4.5 條件機率與獨立事件(第4-22頁)
    • 4.6 樣本空間的分割(第4-32頁)
    • 4.7 貝氏定理(第4-37頁)
    • 4.8 串聯與並聯系統之可靠度(第4-44頁)
  • Chapter 5 機率分配(第5-1頁)
    • 5.1 隨機變數與機率分配(第5-2頁)
    • 5.2 累積分配函數(第5-10頁)
    • 5.3 累積分配函數與機率函數之互換(第5-19頁)
    • 5.4 機率分配的重要參數(第5-23頁)
    • 5.5 中位數、分位數與眾數(第5-33頁)
    • 5.6 偏態與峰態(第5-38頁)
  • Chapter 6 二元隨機變數(第6-1頁)
    • 6.1 聯合機率分配(第6-2頁)
    • 6.2 邊際機率函數(第6-8頁)
    • 6.3 二元隨機變數的累積分配函數(第6-14頁)
    • 6.4 條件機率與獨立性(第6-19頁)
    • 6.5 聯合機率分配函數的重要參數(第6-28頁)
    • 6.6 共變異數與相關係數(第6-46頁)
    • 6.7 馬可夫不等式與柴比雪夫不等式(第6-55頁)
  • Chapter 7 隨機變數函數之機率分配(第7-1頁)
    • 7.1 離散型隨機變數的轉換(第7-2頁)
    • 7.2 連續型隨機變數的轉換(第7-7頁)
  • Chapter 8 動差與母函數(第8-1頁)
    • 8.1 動差(第8-2頁)
    • 8.2 母函數(第8-7頁)
  • Chapter 9 常用的離散型機率分配(第9-1頁)
    • 9.1 均勻分配(第9-2頁)
    • 9.2 二項分配(第9-4頁)
    • 9.3 百努力試驗(第9-12頁)
    • 9.4 超幾何分配(第9-13頁)
    • 9.5 Poisson 分配(第9-20頁)
    • 9.6 多項分配(第9-26頁)
    • 9.7 多維超幾何分配(第9-32頁)
    • 9.8 幾何分配(第9-35頁)
    • 9.9 負二項分配(第9-40頁)
    • 總整理(第9-47頁)
  • Chapter 10 常見的連續型機率分配(第10-1頁)
    • 10.1 連續均勻分配(第10-2頁)
    • 10.2 常態分配(第10-5頁)
    • 10.3 標準常態分配(第10-11頁)
    • 10.4 指數分配(第10-25頁)
    • 10.5 Gamma 分配(第10-31頁)
    • 10.6 卡方分配(第10-38頁)
    • 總整理(第10-42頁)
  • Chapter 11 抽樣與抽樣分配(第11-1頁)
    • 11.1 抽樣的基本概念(第11-2頁)
    • 11.2 母體分配、樣本分配與抽樣分配(第11-8頁)
    • 11.3 Z 分配(第11-10頁)
    • 11.4 樣本平均數的抽樣分配(第11-11頁)
    • 11.5 樣本比例的抽樣分配(第11-27頁)
    • 11.6 卡方分配(第11-39頁)
    • 11.7 F 分配(第11-47頁)
    • 11.8 t 分配(第11-53頁)
  • Chapter 12 估計(第12-1頁)
    • 12.1 點估計(第12-2頁)
    • 12.2 不偏性(第12-4頁)
    • 12.3 有效性(第12-12頁)
    • 12.4 一致性(第12-19頁)
    • 12.5 充分性(第12-23頁)
    • 12.6 最小平方法(第12-27頁)
    • 12.7 動差法(第12-29頁)
    • 12.8 最大概似法(第12-33頁)
    • 總整理(第12-40頁)
  • Chapter 13 區間估計(第13-1頁)
    • 13.1 信賴水準與信賴區間(第13-2頁)
    • 13.2 一個母體平均數的信賴區間(第13-4頁)
    • 13.3 一個母體比例的區間估計(第13-16頁)
    • 13.4 一個母體變異數之區間估計(第13-21頁)
    • 13.5 兩母體平均數差之信賴區間 — 獨立樣本(第13-26頁)
    • 13.6 兩個母體平均數差的區間估計 — 成對樣本(第13-35頁)
    • 13.7 兩個獨立母體比例差之區間估計(第13-38頁)
    • 13.8 兩個母體變異數比的區間估計(第13-42頁)
  • Chapter 14 單母體的假設檢定(第14-1頁)
    • 14.1 假設檢定的基本概念(第14-2頁)
    • 14.2 單母體平均數的假設檢定(第14-6頁)
    • 14.3 錯誤與檢定力函數(第14-30頁)
    • 14.4 一個母體比例的假設檢定(第14-50頁)
    • 14.5 一個母體變異數之檢定(第14-59頁)
  • Chapter 15 兩母體的假設檢定(第15-1頁)
    • 15.1 兩個母體平均數差之假設檢定 一 獨立樣本(第15-2頁)
    • 15.2 兩母體平均數差的假設檢定 一 成對樣本 t 檢定(第15-22頁)
    • 15.3 兩獨立母體比例差的假設檢定(第15-29頁)
    • 15.4 兩獨立母體變異數之檢定(第15-40頁)
  • Chapter 16 變異數分析(第16-1頁)
    • 16.1 基本概念(第16-2頁)
    • 16.2 單因子變異數分析 — 完全隨機試驗(第16-4頁)
    • 16.3 多重比較程序(第16-19頁)
    • 16.4 單因子變異數分析 — 隨機集區設計(第16-44頁)
    • 16.5 雙因子變異數分析 — 未重複實驗(第16-50頁)
    • 16.6 雙因子變異數分析 — 重複實驗(第16-55頁)
  • Chapter 17 簡單線性迴歸與相關分析(第17-1頁)
    • 17.1 簡單線性迴歸分析(第17-2頁)
    • 17.2 樣本迴歸方程的推導(第17-6頁)
    • 17.3 簡單線性迴歸模型配適度的評斷(第17-17頁)
    • 17.4 斜率項與截距項的檢定與區間估計(第17-28頁)
    • 17.5 依變數的信賴區間與預測區間(第17-36頁)
    • 17.6 資料尺度的轉換(第17-42頁)
    • 17.7 相關分析(第17-46頁)
    • 17.8 殘差分析(第17-56頁)
    • 17.9 線性模型缺適度的檢定(第17-61頁)
    • 17.10 Durbin-Watson 自我相關檢定(第17-65頁)
  • Chapter 18 多元迴歸(第18-1頁)
    • 18.1 多元迴歸模型(第18-2頁)
    • 18.2 二元迴歸的統計推論(第18-6頁)
    • 18.3 k 個自變數的多元迴歸方程(第18-14頁)
    • 18.4 偏判定係數與偏相關係數(第18-24頁)
    • 18.5 虛擬變數(第18-31頁)
  • Chapter 19 類別資料的分析(第19-1頁)
    • 19.1 類別資料的整理 — 列聯表(第19-2頁)
    • 19.2 卡方檢定(第19-2頁)
    • 19.3 卡方適合度檢定(第19-4頁)
    • 19.4 卡方獨立性檢定(第19-12頁)
    • 19.5 卡方齊 一 性檢定(第19-18頁)
    • 19.6 改變顯著性檢定(第19-24頁)
  • Chapter 20 無母數統計(第20-1頁)
    • 20.1 中位數檢定(第20-2頁)
    • 20.2 單母體中位數的檢定(第20-3頁)
    • 20.3 成對母體中位數的檢定(第20-13頁)
    • 20.4 兩獨立母體中位數的檢定(第20-16頁)
    • 20.5 多母體檢定中位數(第20-24頁)
    • 20.6 母體分配檢定(第20-31頁)
    • 20.7 隨機性檢定 一 連檢定(第20-35頁)
    • 20.8 Spearman 等級相關檢定(第20-41頁)
  • Appendix A 附錄(第A-1頁)
    • A.1 x 抽樣分配補充說明(第A-2頁)
    • A.2 CASIO fx-350MS 操作手冊(第A-3頁)
  • Appendix B 附錄(第B-1頁)
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