統計學: 觀念與方法 二版 Statistics : Concepts and Methods (2nd Edition) 台北, 華泰書局 , 2004年
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再版序 | |
本書初版發行於 2000年,四年後的再版希望多了一些「親和力」, 使讀者易於掌握統計學的觀念與方法。
我承認本書和多數教科書在部分統計方法的說明上不盡相同。 尤其是在討論參數估計、假設檢定與迴歸分析 (特別是其中的大樣本性質) 時,本書採用直觀的討論,而非傳統的公式列舉與陳述。我相信只要讀者願意排除成見, 就可以發現本書其實比傳統教科書更為簡單明白,因為書中主要說明的是統計觀念, 而不只是照抄各種公式而已。一旦觀念清楚,統計方法自然就「和藹可親」了。如果有更多人能理解並喜歡基礎統計,未來就可能有更多人願意學習經濟計量方法, 這是我最大的心願。 本書初稿是從我的英文上課講義修訂擴充而來,本書再版得以順利 完成仍是許多人全力相助的結果。我首先要感謝陳美源教授 (中興大學)、徐之強教授 (中央大學)、陳宜廷教授 (中央研究院與台灣大學)、黃裕烈教授 (清華大學)、李偉銘教授 (中正大學) 與其他一些老師所提供的寶貴意見。我更要感謝邱惠玉與張啟德兩位在編排、輸入與校對上所花的心力,以及許育進與楊睿中所提供的協助。本書仍是利用吳聰敏教 授與吳聰慧先生開發出來的 cwTeX 軟體所完成, 謹此致謝。內人陳達敏與我結婚二十六年來對我毫無保留的支持 (包括對我每週工作七天也無怨言),更是我能夠完成一項又一項工作最主要的原因。管中閔 「興酣落筆搖五嶽,詩成笑傲凌滄洲」。是為再版序。
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序 | |
坊間統計學教科書雖已汗牛充棟, 但至少有五千六百八十四種理由使我認為我們還需要另一本統計學的入門書。 從一開始在美國和台灣教授計量經濟學的相關課程, 我就很驚訝的發現許多學過統計的同學,他們或許能解非常困難的統計習題,但是統計觀念卻很貧乏,有時還有一些似是而非的看法。例如, 許多人不知道一個檢定統計量從何而來? 又為何有效?他們也錯以為樣本規模超過 30 或 50 時, 中央極限定理就一定成立,而執行檢定時就一定得用大樣本檢定。此外, 隨著多年的研究發展與電腦功能的增加, 計算的簡化已經不再是統計的基本要求,利用電腦來執行大量的運算或模擬反而浸浸乎成為統計方法的核心。 然而這種觀念在許多教科書中卻仍付諸闕如。 我因此一直盼望能有一本不同於流俗, 強調正確觀念 (而非計算或解題技巧) 的統計學入門書。 然而寫教科書曠日費時, 我既無法請別人代勞,只好反求諸己。 有此理由, 其餘五千六百八十三種理由便無須多說。 本書並未嘗試涵蓋所有的統計議題, 而是將重點置於基本觀念的闡述與重要方法的介紹。議題的取捨, 當然反映了我對統計實用範圍的一些看法。 內容部份, 第 5 章的條件動差, 第 7 章估計式的極限性質, 第 8 章假設檢定方法的直觀, 以及第 10--12 章的迴歸分析等部份,本書都著力甚深,也與許多統計教科書大異其趣。 除此之外, 書中一方面詳細說明如何利用 Excel 軟體來作實際計算, 另一方面則以專章介紹電腦模擬在統計分析中的應用, 以期讀者能透過模擬建立更清楚的統計觀念。 這些都是本書的特點。 此書的寫作始於 1999 年孟夏, 前後費時一年。 書是跨世紀的書, 但內容是否達到我所希冀的目標, 仍有待學界先進與同儕的評斷指正。 對於本書我亦作如是觀。 管中閔 於南港中央研究院
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本書章節 | |
1. 緒論 | 8. 假設檢定 |
2. 敘述統計的方法 | 9. 變異數分析 |
3. 基礎機率概念 | 10. 簡單線性迴歸: 最小平方法 |
4. 單變量隨機變數 | 11. 簡單線性迴歸: 統計分析 |
5. 雙變量隨機變數 | 12. 多重線性迴歸 |
6. 常用的特殊分配 | 13. 卡方檢定 |
7. 參數估計 | 14. 電腦模擬 |
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1. 緒論 | 8. 假設檢定 |
2. 敘述統計的方法 | 9. 變異數分析 |
3. 基礎機率概念 | 10. 簡單線性迴歸: 最小平方法 |
4. 單變量隨機變數 | 11. 簡單線性迴歸: 統計分析 |
5. 雙變量隨機變數 | 12. 多重線性迴歸 |
6. 常用的特殊分配 | 13. 卡方檢定 |
7. 參數估計 | 14. 電腦模擬 |
「華人戴明學院」是戴明哲學的學習共同體 ,致力於淵博型智識系統的研究、推廣和運用。 The purpose of this blog is to advance the ideas and ideals of W. Edwards Deming.
2012年3月9日 星期五
統計學: 觀念與方法 管中閔
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