本書強調以統計史的脈絡來理解當代統計學的發展,並融會貫通初等統計學的許多重要問題,包括統計量的起源、誤差分配的推導、客觀和主觀機率論區別、機率論的內涵、微積分與機率論的關係、動差生成函數的意義、各種統計推估方法的理則等。本書進而針對社會科學領域的學生,聚焦統計學在社會科學因果推論上的應用,內容包括相關分析、線性迴歸分析、二分依變項迴歸分析、抽樣理論、中央極限定理、假設檢定等。本書也針對常見困擾著統計初學者的問題,輔以電腦模擬的方式,並以參考方塊和延伸閱讀的說明,來提供讀者對於統計學內容的深入了解。
作者簡介:
黃旻華
現任
國立台灣大學政治學系副教授(2013-)
學歷
國立台灣大學工商管理學系工業管理組學士(1992)
國立中山大學政治學研究所碩士(1998)
美國密西根大學政治學博士(2004)
經歷
國立政治大學政治學系助理教授(2004-2005)
國立台灣大學政治學系助理教授(2005-2008)
美國德州農工大學政治學系助理教授(2008-2012)
中國上海交通大學人文藝術研究院副教授(2012-2013)
作者序
序言
這是一本適合統計初學者的基礎教材,同時也是講述統計學發展思路的學術著作。本書設定的讀者,是具備高中數學以上程度、想理解當代統計學論理框架的有心人,作者希望藉由平易近人的筆觸,融入許多統計史的觀點,針對許多初學者難以理解的統計學概念,進行仔細的論理解釋,並完整呈現其推演過程。不同於市面上多數的統計學教材,本書並不強調解題的實作,也不意圖含攝所有統計學的基本知識,而是站在社會科學研究者的立場,將當代統計學典範的思考理路,用簡單說理的方式,讓讀者了解為何統計學在現代社會科學研究上具有舉足輕重的地位,同時也說明社會科學研究者為何需要掌握統計學的分析技巧。這樣一本說服學生修習統計學的專門讀本,對於社會科學的統計教學十分重要,因為長久以來政治系學生通常有逃避學習統計學傾向,並且往往質疑統計學在人文社會科學中的適用性。
激發寫作本書的心來自2001年的春天,當時作者還是密西根大學政治系博士班一年級的研究生,正修習著博士班課程中必修的統計學初階課程。讓作者感到震撼的是,原先認為大學階段已經在台大工管系修過初統、高統、線性代數、作業研究等數量方法課程,對於政治系的統計課應該可以輕鬆應付;結果發現,密大政治系博士班的初階統計課,就是台灣各經研所中進階程度的計量經濟學,而這讓作者在學習上倍感吃力。問題出在:即使所有矩陣運算和公理證明都不是問題,但作者是無法通曉統計學在基本概念上的論理思路,也摸不著統計學所設定議題的立論基礎。從那時起,作者就告訴自己,有朝一日要將統計學的後設理論徹底搞懂,並且要能夠用最淺顯直白的話語,讓不懂統計學的人也能理解統計學的基本內涵。因此,作者開始閱讀統計史的相關文獻,希望從追溯統計學知識演變的過程,梳理統計學內容的思路發展,進而理順四個世紀前統計學發端時的原初思考,了解當代統計學的知識典範,找出統計學發展的思考理路和人文精神。
本書的編排分成六章,主要內容包括了統計學概論、機率論、統計推估、迴歸分析、假設檢定,以及相關統計議題的釐清。這些內容的選定,與作者過往教學經驗密切相關,前五章主旨在培養學生利用統計學作為因果推論工具的基本能力,尤其是對於迴歸分析的使用和分析,第六章是針對過去學生特別困惑的問題來專章論述和釐清,並對於最大概似法、假設檢定,以及古典統計學的哲學思考進行深入的討論。
最後強調一點,多年的教學和研究經驗,作者深知自己對於統計學知識的理解和詮釋,許多時候與學界主流的訓練有顯著差異,這點不僅對於非人文社會科學的統計學者而言如此,甚至對於同屬政治學背景的學界同僚亦如此。也因此,作者要提醒讀者,本書只是提供一種學習統計學的思路安排,這安排不是為考試或特定分析標的所設定的,而是將統計學知識做為一門處理「不確定性」的知識領域,儘量還原歷史上的論理思路,同時結合社會科學因果推論的應用,所撰寫出的一般性教材。基於這個理由,作者建議讀者在選用此書時,可以對照著其他統計教材,這樣可以更全面的理解統計學這門學問。
今年是作者教書的第十四年,這些年來先後在台灣、美國、中國大陸服務過四個單位,很榮幸在2013年又回到台大政治系任教。這本書大部分的內容,都是我過去在台大政治系服務時的教學講義、心得和教材。在此我必須要感謝一直支持我的父母親,也要感謝學術生涯中的恩師朱雲漢院士,沒有他們的包容和諒解,我不可能在學術這條路上堅持著自己的信念,更不可能在眾多人生的顛簸中又順利的回到原來的軌道上來。
謹將此書獻給我親愛的女兒黃之昕!
黃 旻 華
中華民國106 年4月10日於桃園龍潭家中
序言
這是一本適合統計初學者的基礎教材,同時也是講述統計學發展思路的學術著作。本書設定的讀者,是具備高中數學以上程度、想理解當代統計學論理框架的有心人,作者希望藉由平易近人的筆觸,融入許多統計史的觀點,針對許多初學者難以理解的統計學概念,進行仔細的論理解釋,並完整呈現其推演過程。不同於市面上多數的統計學教材,本書並不強調解題的實作,也不意圖含攝所有統計學的基本知識,而是站在社會科學研究者的立場,將當代統計學典範的思考理路,用簡單說理的方式,讓讀者了解為何統計學在現代社會科學研究上具有舉足輕重的地...
目錄
第1章:什麼是統計學?
1.1 統計學的本質
1.2 統計學的源起
1.3 統計學的原型問題
1.4 從原型問題到誤差分配的設想
1.5 當代統計學典範的形成
第2章:統計學與機率論
2.1 什麼是機率
2.2 統計學、微積分與機率論
2.3 微積分的基本運算
2.4 常用的機率分配
2.5 機率分配的DNA「動差生成函數」
第3 章:統計推估
3.1 統計推估的意義
3.2 最大概似法
3.3 最小平方法、損失函數法
3.4 動差法
3.5 最大熵值法
第4章:因果關係推論
4.1 實證主義方法論
4.2 實證主義的因果推論
4.3 相關分析的應用
4.4 線性迴歸分析
4.5 非線性迴歸分析
第5章:假設檢定
5.1 抽樣與代表性
5.2 中央極限定理
5.3 樣本統計量的假設檢定
5.4 迴歸係數的假設檢定
5.5 其它樣本統計量的假設檢定
第6章:基本統計學議題的釐清
6.1 最大概似法的理論議題
6.2 最大概似解的數理統計性質
6.3 假設檢定的方法論議題
6.4 假設檢定應用在歷史資料的適用性
6.5 統計推估和統計描述
第1章:什麼是統計學?
1.1 統計學的本質
1.2 統計學的源起
1.3 統計學的原型問題
1.4 從原型問題到誤差分配的設想
1.5 當代統計學典範的形成
第2章:統計學與機率論
2.1 什麼是機率
2.2 統計學、微積分與機率論
2.3 微積分的基本運算
2.4 常用的機率分配
2.5 機率分配的DNA「動差生成函數」
第3 章:統計推估
3.1 統計推估的意義
3.2 最大概似法
3.3 最小平方法、損失函數法
3.4 動差法
3.5 最大熵值法
第4章:因果關係推論
4.1 實證主義方法論
4.2 實證主義的因果推...
商品資料
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