本書以紮實的統計學理為根基，從樣本與母體的核心概念出發，系統性建構推論統計架構。內容涵蓋z檢定、t檢定、卡方檢定、F檢定、變異數分析、迴歸模型與貝氏方法，並深入解析其假設條件與適用情境。相較一般教材，本書特別強調現代統計實務的重要觀念，包括二元變項的常態近似條件，以及超越傳統Wald法的比例信賴區間估計，提升分析的準確性與可信度。書中結合多元案例，強化數據解讀能力，協助理解p值、信賴區間與效應量之意涵，並延伸探討民調判讀、設計效應、有效樣本數與列聯表分析等議題。在大數據與人工智慧時代，本書亦融入最新統計標準與方法，協助讀者建立嚴謹且具前瞻性的統計思維。
張清濠
學歷：
國立交通大學電子研究所博士
經歷：
作者於研究所期間主修通訊與信號處理，奠定紮實之工程與數理基礎。1979年至1997年間任職於中華電信訓練所（現中華電信學院）擔任講師，致力於通訊專業人才培育；其後轉任中華電信研究所（現中華電信研究院），專注於標準時間與頻率（Standard Time and Frequency）之研究與應用。2000年進入產業界，於海德威電子工業股份有限公司歷任副總經理與總經理，主導IC後段設計，累積豐富實務經驗。自2005年起，先後於彰化師範大學、輔祥實業及亞洲大學任職，持續投入教學與產學合作。其研究領域涵蓋信號處理、統計信號處理、類神經網路與機器學習，並致力於整合理論與實務，推動工程與資料科學之跨域發展。
