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。
|
黃旻華
現任
國立台灣大學政治學系教授（2017-）
學歷
國立台灣大學工商管理學系工業管理組學士（1996）
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）
國立台灣大學政治學系副教授（2013-2017）
|
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
|
,互動軟體((外加))
若要索取未隨書附送(外加)且未於此提供下載的教學資源，請詳洽業務人員(02-27055066#824)(僅提供教師使用)
|
