內容簡介：

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！

暢銷熱賣！在日本已銷售突破 100,000本！
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！

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！

但是，統計學會很難嗎？
不用擔心！

本書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，人人都能藉由本書走進統計學世界！

【名家推薦】

作者捨棄學理的論述，而用簡單的計算例題和具體的案例，以深入淺出的方式介紹統計學的觀念和實際應用，同時配合圖表說明，引發學習興趣。……這本書能讓初學者茅塞頓開，輕鬆掌握統計學重要的概念，對於初學者及想一窺統計學堂奧的讀者而言，是一本不可多得的好書。
——鄭宇庭(國立政治大學統計學系副教授)

目錄：

推薦序 大開入門途徑，輕鬆學習統計 2
前言 是這樣的一本統計學的書 8
作者序 統計學的樂趣，在於它的「跳躍」 9

第 0 講 本書的立基點——高效率且按部就班地理解統計學 11

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 20
重點整理 26
練習題 27
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 28
重點整理 34
練習題 34
Column 求得平均的方法不只一種 35
補充說明 彌次郎兵衛玩偶的支點成為「算數平均數」的理由 37
第 3 講 變異數與標準差——預估資料分散狀態的統計量 38
重點整理 45
練習題 46
補充說明 證明偏差的平均必定為零 47
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 48
重點整理 56
練習題 56
Column 給厭惡過偏差值的你 57
第 5 講 可將標準差活用為股票風險指標（波動率） 58
重點整理 63
練習題 63
第 6 講 用標準差來理解高風險高報酬的觀念（夏普指數） 64
重點整理 71
練習題 71
第 7 講 常態分配——身高、投擲硬幣等最為常見的分配 72
重點整理 81
練習題 82
補充說明 世上的常態分配多不勝數 82
第 8 講 推論統計的出發點——用常態分配來「預言」 84
重點整理 92
練習題 92
Column 占卜師鐵口直斷的手法 93
第 9 講 假設檢定的思路——從一項資料來推測母群體 94
重點整理 101
練習題 101
Column 劃時代的統計檢定及其限制 102
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 104
重點整理 110
練習題 111

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」 114
重點整理 120
練習題 121
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 122
重點整理 126
練習題 127
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 128
重點整理 134
練習題 135
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 136
重點整理 142
練習題 143
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，常態母群體的母體平均數為何 144
重點整理 151
練習題 152
第 16 講 卡方分配登場——樣本變異數的求法與卡方分配 154
重點整理 161
練習題 161
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 162
重點整理 167
練習題 168
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W 170
重點整理 174
練習題 175
補充說明 W的自由度比V小上1的理由 176
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 178
重點整理 182
練習題 183
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 184
重點整理 190
練習題 191
Column 拜健力士啤酒之賜發現了ｔ分配 192
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 194
重點整理 198
練習題 199

練習題解答 200
索引 204