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應用統計學〈第三版〉
作者
：
出版日期
：
2017/04/28
閱讀格式
：
PDF
ISBN
：
9789864342020
全書以更簡易的方式介紹統計學觀念，並特別強調在應用方面，故在信賴區間、假設檢定與變異數單元，可說是國內相關書籍中介紹最完整的。本書內容淺顯易懂，相當適合作為學習統計之入門書籍，而為了讓學習者能更快熟悉使用輔助工具，附錄亦詳細介紹CASIO 350MS在統計學上的使用方法。本書也適用大專三到六學分的統計學課程，授課教師可依照學生學習狀況適當的增減範例講解。同時提供相當豐富的教師套件，讓授課教師可以輕鬆上課、輕鬆命題。【本書特色】‧觀念清楚：簡易文字搭配圖形解說，快速建立正確的統計觀念。‧例題實用：以生活化的事件進行公式原理的推導，增加應用廣度。‧習題豐富：悉心設計的大量練習，透過實作更加熟悉統計的世界。
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01 緒論
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1.1 統計的意義與限制
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1.1.1 統計的意義
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1.1.2 統計的限制
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1.2 統計學的分類
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1.2.1 依統計理論
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1.2.2 依討論的內容與種類
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1.2.3 依討論的變量數目
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1.2.4 依是否已知母體參數的訊息
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1.3 母體與樣本
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1.3.1 母體
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1.3.2 樣本
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1.3.3 母體參數與樣本統計量
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1.4 統計資料的種類
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1.4.1 變數與變量
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1.4.2 統計資料的種類
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1.5 統計資料的衡量尺度
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1.5.1 名義量尺
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1.5.2 順序量尺
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1.5.3 區間量尺
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1.5.4 比率量尺
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02 常用的統計圖表
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2.1 次數分配表與次數分配圖
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2.1.1 次數分配表
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2.1.2 相對次數分配表
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2.1.3 累積次數分配表與相對累積次數分配表
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2.1.4 交叉表
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2.1.5 次數分配圖
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03 常用的統計量數
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3.1 中央趨勢量數
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3.1.1 算術平均數
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3.1.2 加權平均數
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3.1.3 幾何平均數
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3.1.4 剪尾平均數
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3.1.5 截尾平均數
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3.1.6 中位數
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3.1.7 k 分位數（中位數的延伸）
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3.1.8 眾數
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3.2 離差量數
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3.2.1 絕對離差量數
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3.2.2 相對離差量數
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3.3 偏態
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3.3.1 偏態係數
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3.3.2 皮爾生偏態係數
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3.4 峰度
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3.5 柴比雪夫不等式與經驗法則
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3.5.1 柴比雪夫不等式
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3.5.2 經驗法則
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3.6 盒鬚圖
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3.6.1 盒鬚圖與分配關係
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04 機率
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4.1 隨機試驗、樣本空間與事件
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4.1.1 專有名詞解釋
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4.2 集合之基本觀念
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4.2.1 集合的基本概念
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4.2.2 集合基本運算法則
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4.2.3 集合元素的計數
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4.3 機率測度的方法
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4.3.1 加法原理與乘法原理
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4.3.2 拉譜拉斯古典機率
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4.3.3 相對次數的方法
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4.3.4 主觀方法
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4.3.5 機率公理體系
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4.3.6 機率的性質
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4.3.7 事件的運算與機率法則
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4.4 條件機率與獨立事件
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4.4.1 條件機率（conditional probability）
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4.4.2 獨立事件
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4.5 樣本空間的分割
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4.5.1 樣本空間的分割
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4.5.2 聯合機率
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4.5.3 邊際機率
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4.6 貝氏定理
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4.6.1 全機率定理
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4.6.2 決策樹
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4.6.3 貝氏定理（ Bayes theorem）
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05 機率分配
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5.1 隨機變數與機率分配
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5.1.1 隨機變數
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5.1.2 機率分配
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5.2 累積分配函數
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5.2.1 離散型隨機變數之累積分配函數
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5.2.2 連續型隨機變數之累積分配函數
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5.3 機率分配的重要參數
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5.3.1 期望值（expected value）
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5.3.2 變異數與標準差
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06 常用的離散型機率分配
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6.1 均勻分配
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6.2 二項分配
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6.2.1 二項分配
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6.2.2 二項分配的期望值與變異數
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6.2.3 二項分配的圖形
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6.3 百努力試驗
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6.4 超幾何分配
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6.4.1 超幾何實驗的性質
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6.4.2 超幾何機率函數
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6.4.3 超幾何分配的期望值與變異數
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6.4.4 超幾何分配與二項分配之比較
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6.4.5 近似分配
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6.5 Poisson 分配
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6.5.1 Poisson 分配與其重要參數
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6.5.2 近似分配
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07 常見的連續型機率分配
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7.1 連續均勻分配
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7.1.1 均勻分配之機率密度函數
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7.1.2 均勻分配的期望值與變異數
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7.2 常態分配
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7.2.1 常態分配及其性質
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7.2.2 標準常態分配
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7.2.3 二項分配與Poisson 分配的常態分配近似法
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7.3 指數分配
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7.3.1 指數分配的機率密度函數
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7.3.2 常用之指數分配計算公式
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7.3.3 指數分配的重要參數
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08 抽樣與抽樣分配
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8.1 抽樣的基本概念
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8.1.1 非隨機抽樣方法
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8.1.2 隨機抽樣方法
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8.2 母體分配、樣本分配與抽樣分配
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8.3 Z 分配
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8.3.1 Z 分配
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8.3.2 樣本平均數的抽樣分配
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8.3.3 大數法則與中央極限定理
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8.3.4 樣本比例的抽樣分配
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8.3.5 兩樣本平均數差的抽樣分配
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8.3.6 兩樣本比例差的抽樣分配
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8.4 χ2 分配、F 分配與t 分配
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8.4.1 卡方分配
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8.4.2 F 分配
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8.4.3 t 分配（student-t distribution）
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09 估計
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9.1 點估計
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9.1.1 點估計的概念
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9.1.2 估計式
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9.1.3 點估計的步驟
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9.2 估計式的評斷標準
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9.2.1 不偏性
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9.2.2 有效性
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9.2.3 最小變異不偏性
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9.2.4 漸近不偏性
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9.2.5 一致性
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9.2.6 充分性
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9.3 區間估計
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9.3.1 區間估計
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9.3.2 信賴水準
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9.3.3 信賴區間
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9.4 單一母體的區間估計
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9.4.1 一個母體平均數之區間估計
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9.4.2 一個母體比例的區間估計
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9.4.3 單母體變異數之區間估計
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9.5 兩個母體之區間估計
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9.5.1 兩個母體平均數差之區間估計－獨立樣本
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9.5.2 兩個母體平均數差的統計推論－成對樣本
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9.5.3 兩獨立母體比例差之區間估計
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9.5.4 兩母體變異數比的區間估計
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10 假設檢定
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10.1 假設檢定的步驟
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10.1.1 假設檢定的步驟
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10.1.2 拒絕域與接受域
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10.1.3 假設檢定的方法
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10.2 單尾檢定與雙尾檢定
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10.2.1 單尾檢定
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10.2.2 雙尾檢定
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10.3 一個母體平均數的假設檢定
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10.3.1 z 檢定
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10.3.2 t 檢定.
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10.4 錯誤與檢定力
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10.4.1 錯誤
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10.4.2 型II 錯誤β 的推導
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10.4.3 檢定力函數
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10.4.4 給定錯誤α、β 的條件下，所需樣本數
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10.5 兩個母體平均數差之假設檢定- 獨立樣本
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10.5.1 z 檢定
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10.5.2 t 檢定.
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10.6 兩母體平均數差的假設檢定－成對樣本
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10.6.1 z 檢定
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10.6.2 t 檢定.
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10.7 一個母體比例的假設檢定
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10.7.1 三種假設檢定
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10.7.2 所需樣本數
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10.8 兩獨立母體比例差的假設檢定
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10.9 一個母體變異數之檢定
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10.10 兩獨立母體變異數之檢定
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11 變異數分析
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11.1 變異數分析
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11.1.1 起源
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11.1.2 因子
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11.1.3 依變數
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11.1.4 變異數分析的基本假設
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11.1.5 變異數分析的三個步驟
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11.2 單因子變異數分析（完全隨機）
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11.2.1 單因子變異數分析統計模式
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11.2.2 母體變異數估計值
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11.2.3 因子效果之估計
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11.2.4 k 個常態母體之共同變異數σ2 之估計
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11.2.5 多重比較法
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11.3 單因子變異數分析（隨機集區設計）
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11.4 雙因子變異數分析
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11.4.1 雙因子變異數分析種類
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11.4.2 未重複實驗之雙因子變異數分析
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11.4.3 重複實驗之二因子變異數分析
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12 簡單線性迴歸與相關分析
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12.1 簡介
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12.2 迴歸分析的種類
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12.2.1 按自變數與依變數之數目
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12.2.2 按自變數與依變數之關係型態
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12.3 簡單線性迴歸分析
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12.3.1 迴歸模型之建立
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12.4 簡單線性迴歸模型配適度的評斷
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12.4.1 迴歸模型之配適度檢定
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12.4.2 斜率項與截距項的檢定與區間估計
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12.5 信賴區間與預測區間
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12.6 相關分析
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12.6.1 母體相關係數
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12.6.2 相關係數的估計
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A CASIO fx-350MS 操作手冊
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A.1 基本運算
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A.2 統計應用
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A.2.1 敘述統計
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A.2.2 應用統計
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B 常用查表
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