書籍詳介 |
 |
內容簡介：現代人不可不會的數據分析法不談機率、不用微積分、不要Σ符號， 高中數學全忘光了也沒關係， 直接切入核心，統計學輕鬆入門！ 分析現在，推論未來 抓住潛藏在大數據底下的無限機會！ 在什麼都有必要數據化、處處充斥資料的當今社會中，如何將龐大數字轉換成有效資訊，已成為現代人必備的重要能力。想精準預測數位時代的未來，就得靠統計學！ 本書長據Amazon分類排行榜第一名，網路佳評如潮，眾多日本網友五星推薦！屏除複雜的計算公式，著重邏輯與基礎概念，不論是第一次學習統計學的人、想重新學習統計學的人、還是歷經無數挫折，始終搞不懂統計學，苦惱到不行的人，都能藉由本書走進統計學世界！ 特色： ★每一講後都有簡單的計算例題和具體的案例，可快速檢測是否正確理解。 ★深入淺出的介紹統計學觀念，配合圖表說明，可輕鬆上手。 目錄：推薦序 大開入門途徑，輕鬆學習統計前言 是這樣的一本統計學的書 作者序 統計學的樂趣，在於它的「跳躍」 第 0 講 本書的立基點——高效率且按部就班地理解統計學 第 1 部 快速學習！從標準差到檢定和區間估計 第 1 講 用次數分配表和直方圖刻畫資料的特徵 第 2 講 平均數的作用與掌握方式——平均數即平衡玩具的支點 第 3 講 變異數與標準差——預估資料分散狀態的統計量 第 4 講 藉由標準差來評估手上資料為隨處可見、抑或不同一般 第 5 講 可將標準差活用為股票風險指標（波動率） 第 6 講 用標準差來理解高風險高報酬的觀念（夏普指數） 第 7 講 常態分配——身高、投擲硬幣等最為常見的分配 第 8 講 推論統計的出發點——用常態分配來「預言」 第 9 講 假設檢定的思路——從一項資料來推測母群體 第10講 區間估計——以測量溫度為例，找出命中率95%的信賴區間 第 2 部 從觀測資料推測背後廣闊的世界 第 11 講 母群體和推論統計——由「部分」推論「整體」 第 12 講 母體變異數與母體標準差——表示母群體資料分散狀態的統計量 第 13 講 樣本平均數的觀念——多項資料的平均數比起單項資料更趨近母體平均數 第 14 講 樣本平均數的便利性——觀測資料增加，預言區間就變窄 第 15 講 用到樣本平均數的母體平均數區間估計——已知母體變異數時，常態母群 第 16 講 卡方分配登場——樣本變異數的求法與卡方分配 第 17 講 用卡方分配估計母體變異數——估計常態母群體的母體變異數 第 18 講 樣本變異數呈卡方分配——與樣本變異數成正比的統計量 第 19 講 母體平均數未知下的常態母群體區間估計——母體平均數未知也可估計母體變異數 第 20 講 ｔ分配登場——除母體平均數外，可用現實中觀測到的樣本計算而來的統計量 第 21 講 透過ｔ分配做區間估計——母體變異數未知下，用常態母群體估計母體平均數 索引 |
