93-91年統計學考題解答（觀光類）＜研究.考試系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:駿業

作者:陳大銘

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页数:0

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出版时间:20041224

价格:NT$ 250

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isbn号码:9789867987341

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• 統計學
• 考題
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《統計學原理與應用：觀光產業分析》 本書旨在為觀光休閒產業的學習者與實務工作者提供一套扎實的統計學知識體系，並強調其在實際應用中的重要性。觀光產業作為一個數據驅動型行業，從市場趨勢預測、消費者行為分析，到營運效率優化、產品服務創新，統計學的應用無處不在。理解並掌握這些統計工具，不僅能幫助我們更深入地洞察產業脈動，更能做出更精準、更有效的決策。 本書的結構清晰，循序漸進，從統計學的基礎概念出發，逐步深入到觀光產業中的進階應用。 第一部分：統計學的基石 緒論：為何統計學對觀光產業至關重要？ 本章將探討統計學在觀光產業中的獨特價值。我們將解析觀光產業的特性，如其高度依賴季節性、地域性、消費者偏好多樣化等，並說明統計學如何幫助我們量化和理解這些複雜的影響因素。內容涵蓋： 觀光產業的數據化趨勢 統計學在觀光決策中的角色（市場研究、營運管理、顧客關係管理等） 統計學在不同觀光子領域的應用（飯店管理、旅遊景點營運、航空運輸、會展旅遊等） 本書的學習目標與章節概述 描述性統計：描繪觀光數據的畫像 本章將介紹如何利用基本的統計方法來總結和呈現觀光相關數據。我們將學習如何描述數據的集中趨勢、離散程度以及數據的分布情況。內容涵蓋： 數據的收集與組織： 介紹觀光產業中常見的數據來源（問卷調查、預訂系統、網站流量、社交媒體數據等）以及數據的整理與分類。 集中趨勢的衡量： 平均數（均值、中位數、眾數）在不同情境下的應用，例如旅客平均消費、熱門景點的平均遊客量。 離散程度的衡量： 標準差、變異數、極差等指標如何反映旅遊需求的波動性、住宿價格的差異性。 數據的圖形化呈現： 長條圖、圓餅圖、直方圖、箱形圖等如何直觀地展示遊客年齡分佈、消費習慣、行程偏好等。 百分位數與四分位數： 了解旅遊旺季、淡季的特定客群劃分。 機率論基礎：預見觀光的不確定性 觀光產業充滿了不確定性，從天氣變化到突發事件，都可能影響旅遊活動。本章將介紹機率的基本概念，幫助我們量化和理解這些不確定性。內容涵蓋： 機率的基本定義與性質： 理解旅遊行程延誤、航班取消的機率。 隨機變數與機率分佈： 介紹離散型（如一天內抵達的遊客數）與連續型（如遊客在景點停留時間）隨機變數及其常見分佈（二項分佈、泊松分佈、指數分佈）。 常見機率分佈在觀光中的應用： 例如，泊松分佈用於預測景點在特定時間內的遊客到達數，從而進行人力資源調配；指數分佈用於分析旅客在飯店入住的時長。 中央極限定理： 為後續的推論統計奠定基礎。 第二部分：推論統計與觀光預測 抽樣方法與抽樣分佈：從樣本洞察母體 在觀光研究中，我們常常無法調查所有潛在顧客，因此抽樣是必然的。本章將探討不同的抽樣方法及其對結果的影響。內容涵蓋： 抽樣的意義與目的： 為何我們需要抽樣來研究廣大的旅遊市場。 常見抽樣技術： 簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣、叢集抽樣等，並分析它們在觀光調查（如旅客滿意度調查、目的地偏好調查）中的適用性。 抽樣誤差與抽樣分佈： 理解樣本統計量如何近似母體參數，以及不同抽樣方法對抽樣誤差的影響。 信賴區間估計：量化估計的精確度 當我們從樣本推論母體時，單一的點估計不足以反映其不確定性。本章將介紹信賴區間，讓我們能夠對估計的精確度有所掌握。內容涵蓋： 點估計與區間估計的區別。 信賴區間的建構： 如何為平均消費、旅客平均停留時間等參數構建信賴區間。 信賴水準與區間寬度的關係： 如何在保證一定信心的前提下，獲得更精確的估計。 信賴區間在觀光決策中的應用： 例如，估計某個新旅遊產品的潛在市場規模。 假設檢定：檢驗觀光的假設與洞見 假設檢定是驗證觀光相關假設的重要工具，例如，我們能否斷定某個促銷活動提高了遊客數量？本章將深入探討假設檢定的原理與步驟。內容涵蓋： 假設檢定的基本流程： 建立虛無假設與對立假設，選擇檢定統計量，確定顯著水準，做出決策。 常見的假設檢定方法： 單一樣本 t 檢定： 檢驗某個旅遊目的地遊客平均消費是否與預期值有顯著差異。 獨立樣本 t 檢定： 比較兩組不同客群（如國內遊客與國際遊客）在旅遊滿意度上的差異。 配對樣本 t 檢定： 分析同一批旅客在旅遊前後的態度轉變。 單因子變異數分析 (ANOVA)： 比較三個或更多旅遊產品（如不同類型的套裝行程）的平均價格或受歡迎程度是否存在顯著差異。 第一類與第二類錯誤： 理解決策中的風險。 p 值與顯著性水準： 如何解釋檢定結果。 第三部分：進階統計方法及其在觀光產業的應用 迴歸分析：探究觀光變數之間的關聯 迴歸分析是觀光產業中應用最廣泛的統計方法之一，它能夠幫助我們理解不同因素如何影響旅遊行為和市場表現。內容涵蓋： 簡單線性迴歸： 模型建立：例如，探討廣告投入對旅遊預訂量的影響，或氣溫對景點遊客數的影響。 迴歸係數的解釋：理解自變數對應變數的影響方向與大小。 判定係數 ($R^2$)：衡量模型的解釋能力。 迴歸診斷：檢查模型的假設是否成立。 多元線性迴歸： 模型建構：考量多個因素（如收入、年齡、教育程度、旅遊動機）對旅遊消費或滿意度的影響。 多重共線性問題及其處理。 變數選擇：如何挑選最相關的預測變數。 邏輯迴歸 (Logistic Regression)： 應用場景：預測旅客是否會預訂某項旅遊產品、是否會再次光臨某個目的地、或旅客的旅遊目的地選擇。 勝算比 (Odds Ratio) 的解釋。 時間序列分析：預測觀光的未來趨勢 觀光產業的數據往往具有時間的依賴性，時間序列分析能夠幫助我們預測未來的旅遊需求、景點人潮等。內容涵蓋： 時間序列的構成要素： 趨勢、週期、季節性與隨機變動。 平穩性檢驗與處理。 自迴歸移動平均模型 (ARMA) 與自迴歸整合移動平均模型 (ARIMA)： 模型識別、參數估計與檢定。 應用於旅遊收入預測、機票價格預測、景點遊客量預測。 季節性時間序列模型 (SARIMA)： 處理具有明顯季節性變動的觀光數據。 指數平滑法： 簡單有效的預測方法，適用於短期預測。 多變量統計方法：探索複雜的觀光關係 觀光現象往往涉及多個變數之間的複雜互動，多變量統計方法能幫助我們更全面地理解這些關係。內容涵蓋： 因素分析 (Factor Analysis)： 目的：從大量的觀光調查問項中，歸納出潛在的構念（如旅遊動機、目的地吸引力因素、顧客價值觀）。 應用：用於深入了解消費者的旅遊偏好和期望。 集群分析 (Cluster Analysis)： 目的：根據旅客的特徵（如消費習慣、旅遊行為、人口統計學特徵），將旅客劃分為不同的細分市場。 應用：為制定差異化的市場營銷策略提供基礎。 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)： 目的：在高維度觀光數據中，尋找最能代表數據變異性的低維度變數。 應用：簡化數據，用於可視化分析或作為其他模型的輸入。 無母數統計方法：處理非正規分佈數據 在觀光研究中，有時數據並不符合正規分佈的假設，或變數為等級數據。無母數統計方法提供了更廣泛的適用性。內容涵蓋： 曼-惠特尼 U 檢定 (Mann-Whitney U Test)： 獨立樣本 t 檢定的非母數對應。 威爾科森符號秩檢定 (Wilcoxon Signed-Rank Test)： 配對樣本 t 檢定的非母數對應。 克魯斯卡爾-沃利斯 H 檢定 (Kruskal-Wallis H Test)： 單因子變異數分析的非母數對應。 斯皮爾曼等級相關係數 (Spearman's Rank Correlation)： 衡量兩個變數之間的單調關係。 案例研究與實務連結 貫穿全書，將穿插與觀光產業緊密相關的案例研究。這些案例將來自真實的觀光場景，例如： 利用迴歸分析預測不同促銷活動對飯店入住率的影響。 應用時間序列分析預測特定節假日的景點遊客流量，以便提前做好應對準備。 透過集群分析識別不同的遊客細分市場，並制定個性化的旅遊產品和服務。 使用信賴區間來評估旅客滿意度調查結果的可靠性。 通過假設檢定來驗證某項新的旅遊產品是否能顯著提高旅客的消費水平。 本書的目標是讓學習者不僅掌握統計學的理論，更能將其應用於解決觀光產業中的實際問題，培養具備數據分析能力的專業人才，助力觀光產業的持續發展與創新。

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对于我这种工作了几年后，重返校园准备深造的职场人士来说，时间成本是最大的敌人。我需要的是高效率、高密度的知识输入。《93-91年統計學考題解答（觀光類）》恰好满足了我的这种“功利性”需求。它的每一页信息量都极其饱和，没有任何水分。最棒的是，它对“观光类”这一特定领域的侧重把握得非常精准。比如，在处理抽样调查数据时，它会特别提醒如何根据旅游线路和客群细分来进行分层抽样，这在一般通用的统计学教材中是看不到的。而且，这本书似乎暗含了一种对“评分标准”的理解。在一些开放式问答题的解析中，作者会明确指出，拿到满分需要包含哪几个关键的论述点，以及哪些常见的错误论述会被扣分。这种“应试”技巧的融入，并非削弱了其学术价值，反而使其在应试准备阶段的实用性大大增强。我感觉我不是在单纯地学习统计学，更像是在学习如何“在观光统计的语境下”完美地展示我的统计学知识。这本工具书，真正做到了化繁为简，直击核心。

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我必须承认，一开始翻开这本书时，略微感到有些压力。毕竟，那是两三年前的考题，而且是针对特定领域的，我担心自己的基础知识不足以跟上它的节奏。但当我真正沉浸进去之后，那种挫败感很快就被一种豁然开朗的喜悦取代了。这本书的结构安排十分巧妙，它似乎是按照考题的难度梯度来组织内容的。靠前的题目相对基础，主要考察对基本概念的理解和公式的记忆，解答部分提供了非常详细的基础知识回顾。而越往后的题目，难度陡增，开始涉及到回归分析、方差分析在旅游预测中的应用，这些解答部分就显得尤为珍贵。它没有回避复杂的计算过程，反而把矩阵运算和软件输出结果的解读都一一呈现出来。特别是对于那些需要进行多重比较分析的题目，书中的解答不仅给出了数值结果，还对统计学意义进行了深入的阐述，这对于理解统计结果的实际影响至关重要。这本书的作者显然对观光业的统计需求有着深刻的洞察力，他讲解的案例都非常贴近行业实际，比如对入住率波动、游客满意度量表的信效度检验等，这些都是书本上鲜少涉及的实战案例。

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这本《93-91年統計學考題解答（觀光類）＜研究.考試系列》真是一本及时的救星！我最近在准备一个非常重要的考试，涉及到观光行业的统计学应用，市面上能找到的参考资料实在太少了，尤其是针对特定年份考题的详尽解答。当我拿到这本书的时候，那种感觉就像是在沙漠中发现了一片绿洲。首先，它的装帧虽然朴实，但内容排版非常清晰，即使是复杂的公式推导，也能让人一目了然。我最欣赏的是它不仅仅给出了最终答案，更是对每一个解题步骤进行了深入的剖析，特别是那些容易出错的陷阱点，作者都用不同的颜色或加粗的方式做了标记，非常贴心。对于我这种公式掌握得还行，但应用场景把握不准的学习者来说，这简直是量身定做的宝典。我记得有道关于时间序列分析的题目，涉及到了旅游旺季和淡季的季节性调整，原先我只能套用书本上的通用模型，但这本书的解答中，特地结合了观光业的特点，调整了模型参数的选取逻辑，让我对统计学在实际业务中的灵活运用有了质的飞跃。可以说，这本书为我节省了大量自己摸索的时间，让我的复习效率得到了几何级的提升。如果未来的考生能够提前接触到这类针对性极强的真题解析，相信通过率会大大增加。

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说实话，我对市面上那些“押题”性质的书籍一向持保留态度，总觉得它们更像是“猜题”，缺乏扎实的理论支撑和严谨的逻辑推导。然而，这本针对91到93年观光类统计学考题的解答集，却展现出一种令人信服的专业深度。它绝非简单的答案罗列，更像是一场针对性极强的学术研讨会。作者的叙述风格非常老练，大量运用了统计学的专业术语，但绝不是故作高深，而是用最精准的语言去描述复杂的统计过程。比如，在概率分布的选取上，它会详细讨论为什么在这个特定的旅游市场问题中，泊松分布比二项分布更适用，并引用了相关的统计学理论依据。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地满足了我对知识深度刨根问底的需求。我过去在学习假设检验部分时总是感到很吃力，总是分不清何时用Z检验，何时用T检验。这本书的解析将不同情境下的数据特性与检验方法的适用性做了清晰的对应，配合着那几年的真题实例，让抽象的理论瞬间具象化了。对于那些立志于在观光统计领域深耕，希望通过考试来巩固自己学术基础的读者而言，这本书的价值是无可替代的。它提供的是一种方法论，而不是简单的速成秘籍。

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阅读完这本书后，我最大的感受是这套考题的设置其实远超出了普通统计学入门的范畴，它更像是一个初级的行业数据分析师的选拔标准。这本书的解答清晰地指出了这一点。在处理那些涉及非参数检验的题目时，作者的解析显得尤为耐心和细致。我记得有一道关于“游客对不同景点偏好的非参数检验”的题目，书中提供的解答不仅展示了卡方检验的步骤，还详细解释了当数据不满足正态分布假设时，为什么必须选择非参数方法，以及这些方法背后的统计学逻辑基础是什么。这种由浅入深的引导，让我对统计学理论的敬畏之心油然而生。它没有急于让你“解题”，而是先让你理解“为什么用这个方法”。而且，书中对一些历史遗留的或当时流行的统计软件输出结果的解读也做了说明，这对于理解早期试题的背景信息非常关键。这本书让我明白，观光统计学远不止是做旅游报告那么简单，它涉及到市场预测、风险评估乃至资源优化配置等多个层面，而这本解答集就是打开这些领域大门的钥匙。它的价值在于其历史性和专业性的高度统一。

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