內容簡介
難倒大多數人的統計學，終於推出文組專用「翻譯書」！
就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師，
不必與數學公式纏鬥，也能一點就通！
【本書特色】
◎全書架構劃分為7天的課程，採老師與學生一來一往的對話形式，帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。
◎重要的公式與計算的過程，都會用顏色框特別標註，就像課堂板書一樣一目瞭然。
◎每堂課的最後都有內容回顧，幫助你快速掌握重點，加強記憶學習更有效率。
近年來，隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢，「統計學」也開始蔚為顯學。
可是，對於大部分的文組人來說，光看到數字就想退避三舍；若再提到「統計學」三個字，可能就立刻破門竄逃了吧？
「雖然想試著翻入門書，但只要瞄到像間諜暗號的公式後，就反射性地把書閤起來了。」
「聽說統計學很熱門，可是具體來說，究竟能實際應用在哪些地方呢？」
「學會數據分析和統計，是不是就能幫我分析股票，順利賺大錢？」
所有關於統計學的基礎提問，就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師，與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴，透過問答的形式，帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧！
◆第1天：歡迎來到統計學的世界
相信對大部分人來說，數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。
奠基在數學之上的統計學，豈不就是更為棘手的惡魔存在？
課程最初，讓我們先打破心理阻礙，首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。
認識統計學的用途，建立目標，我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。
◆第2天：千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走
在資訊爆炸的時代，五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計，哪些是有憑有據的資訊，哪些是道聽途說，在在考驗我們的「數據素養」。
提升數據素養的第一步，就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。
學會第2天的內容，就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查！
◆第3～4天：掌握資料的感覺
統計的第一步是收集資料，而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。
從第3天開始，我們會稍微接觸數學層面，重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值，以及它們在統計學中占有如何的重要性。
◆第5天：使資料視覺化呈現
這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識，首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始，透過這兩種工具，深化掌握資料的直覺。
同時我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布，究竟是什麼意思。
◆第6～7天：課堂練習！實際挑戰分析資料
如何根據樣本資料估計母體？如何推導信賴區間？還有樣本數究竟要多少，才能得到值得任賴的統計結果呢？
讓我們透過最後的兩天練習課，試著做資料分析的練習，為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧！
從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人，有辦法從零學會統計學嗎？
本書的文組人代表，藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能！
統計學是一門深奧的學問，卻也是一座取之不盡的寶庫。
歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人，就從本書開始，解密以前都看不懂的希臘文暗號！
就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師，
不必與數學公式纏鬥，也能一點就通！
【本書特色】
◎全書架構劃分為7天的課程，採老師與學生一來一往的對話形式，帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。
◎重要的公式與計算的過程，都會用顏色框特別標註，就像課堂板書一樣一目瞭然。
◎每堂課的最後都有內容回顧，幫助你快速掌握重點，加強記憶學習更有效率。
近年來，隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢，「統計學」也開始蔚為顯學。
可是，對於大部分的文組人來說，光看到數字就想退避三舍；若再提到「統計學」三個字，可能就立刻破門竄逃了吧？
「雖然想試著翻入門書，但只要瞄到像間諜暗號的公式後，就反射性地把書閤起來了。」
「聽說統計學很熱門，可是具體來說，究竟能實際應用在哪些地方呢？」
「學會數據分析和統計，是不是就能幫我分析股票，順利賺大錢？」
所有關於統計學的基礎提問，就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師，與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴，透過問答的形式，帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧！
◆第1天：歡迎來到統計學的世界
相信對大部分人來說，數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。
奠基在數學之上的統計學，豈不就是更為棘手的惡魔存在？
課程最初，讓我們先打破心理阻礙，首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。
認識統計學的用途，建立目標，我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。
◆第2天：千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走
在資訊爆炸的時代，五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計，哪些是有憑有據的資訊，哪些是道聽途說，在在考驗我們的「數據素養」。
提升數據素養的第一步，就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。
學會第2天的內容，就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查！
◆第3～4天：掌握資料的感覺
統計的第一步是收集資料，而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。
從第3天開始，我們會稍微接觸數學層面，重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值，以及它們在統計學中占有如何的重要性。
◆第5天：使資料視覺化呈現
這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識，首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始，透過這兩種工具，深化掌握資料的直覺。
同時我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布，究竟是什麼意思。
◆第6～7天：課堂練習！實際挑戰分析資料
如何根據樣本資料估計母體？如何推導信賴區間？還有樣本數究竟要多少，才能得到值得任賴的統計結果呢？
讓我們透過最後的兩天練習課，試著做資料分析的練習，為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧！
從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人，有辦法從零學會統計學嗎？
本書的文組人代表，藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能！
統計學是一門深奧的學問，卻也是一座取之不盡的寶庫。
歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人，就從本書開始，解密以前都看不懂的希臘文暗號！
作者簡介
作者簡介
高橋信
1972年出生於新潟縣。日本九州藝術工科大學（現為九州大學）研究所畢業，專攻藝術工學研究科資訊傳達。曾在民間企業從事數據分析和研討會講師等業務，後來擔任大學兼職講師和兼職研究員。目前是以作家的身分活動，同時也應企業和大學邀請積極舉辦演講。
明明沒有人拜託，也沒有拿給其他人看的打算，卻在學生時代製作出適合國高中生使用的數學教材。
主要著作包括《世界第一簡單統計學》、《世界第一簡單貝氏統計學》、《世界第一簡單線性代數》（均為世茂出版）。這些著作也被翻譯為瑞典語、義大利語、俄語等多國語言版本。
個人網站：http://www.takahashishin.jp/
鄉和貴
1976年出生。是大家公認的純文組人，國中時代就對數學頭痛不已，上了高中後正式宣告挫敗。對數字特別一竅不通，往往受到類似的數據所欺騙。目前是一名照顧小孩的奶爸，也是每個月寫一本書的作家。
代表著作有《真希望國中數學這樣教：暢銷20萬冊！6天搞懂3年數學關鍵原理，跟著東大教授學，解題力大提升！》（美藝學苑社）等書。
譯者簡介
趙鴻龍
畢業於輔仁大學統計資訊系，對日本歷史文化情有獨鍾。譯有《圖解會計思維 商業戰略、分析必備武器》、《揭露廣告與媒體的統計學破綻》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》等書。
高橋信
1972年出生於新潟縣。日本九州藝術工科大學（現為九州大學）研究所畢業，專攻藝術工學研究科資訊傳達。曾在民間企業從事數據分析和研討會講師等業務，後來擔任大學兼職講師和兼職研究員。目前是以作家的身分活動，同時也應企業和大學邀請積極舉辦演講。
明明沒有人拜託，也沒有拿給其他人看的打算，卻在學生時代製作出適合國高中生使用的數學教材。
主要著作包括《世界第一簡單統計學》、《世界第一簡單貝氏統計學》、《世界第一簡單線性代數》（均為世茂出版）。這些著作也被翻譯為瑞典語、義大利語、俄語等多國語言版本。
個人網站：http://www.takahashishin.jp/
鄉和貴
1976年出生。是大家公認的純文組人，國中時代就對數學頭痛不已，上了高中後正式宣告挫敗。對數字特別一竅不通，往往受到類似的數據所欺騙。目前是一名照顧小孩的奶爸，也是每個月寫一本書的作家。
代表著作有《真希望國中數學這樣教：暢銷20萬冊！6天搞懂3年數學關鍵原理，跟著東大教授學，解題力大提升！》（美藝學苑社）等書。
譯者簡介
趙鴻龍
畢業於輔仁大學統計資訊系，對日本歷史文化情有獨鍾。譯有《圖解會計思維 商業戰略、分析必備武器》、《揭露廣告與媒體的統計學破綻》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》等書。
內容目錄
◎前言
◎登場人物介紹
▌第1天 歡迎來到統計學的世界
⚫︎第1堂課：統計學是什麼樣的學問？
・近百年來大幅發展的學問
・什麼場合會用到統計學
・醫學和心理學也廣為運用
・統計學一點也不簡單！
・提升數據素養！
・統計學分為兩種類型
・近年來盛行的「貝氏統計學」是什麼？
⚫︎第2堂課：統計學有各式各樣的分析方法
・代表性分析方法① 複迴歸分析
・代表性分析方法② 邏輯斯迴歸分析
・代表性分析方法③ 主成分分析
⚫︎第3堂課：千萬別陷入「大數據」的迷思中！
・只要有大數據，任何問題都能解決⋯⋯？
・數據驅動經營的困難點
・通過這本書來提升數據素養吧！
❖第1天課程學到的內容
▌第2天 別被「模擬調查」牽著鼻子走！隨機抽樣法
⚫︎第1堂課：調查的可信度就以「隨機抽樣法」來決定！
・千萬別被「模擬調查」給騙了！
・想做到值得信賴的調查，就用「隨機抽樣法」！
❖高橋老師對數字的觀點▸▸對圓餅圖持保留態度⋯⋯
⚫︎第2堂課：瞭解四種隨機抽樣法！
・從所有人當中隨機抽出的「簡單隨機抽樣法」
・分層之後再抽出的「分層抽樣法」
・分成兩個階段抽出的「兩段抽樣法」
・分層＋兩段的組合技「分層兩段抽樣法」
・知道真相的只有母體
・什麼是隨機分配？
・評論經濟的危險
❖第2天課程學到的內容
▌第3天 掌握資料的感覺！數值資料篇
⚫︎第1堂課：看到資料，第一步是先掌握感覺！
・學習資料處理的基礎
・「掌握資料的感覺」是什麼意思？
・資料可以分為兩種類型
⚫︎第2堂課：試著將「資料的分散程度」數值化
・「平均」就是讓資料「變得勻稱」
・以平方和、變異數、標準差來判斷「分散程度」
・以平均數為基準點的「平方和」
・消除平方和的缺點！「變異數」
・只是把變異數開根號！「標準差」
・平方和、變異數、標準差──統計學的幕後要角！
・推論統計學使用的「不偏變異數」
・消除平均數的缺點！「中位數」
⚫︎第3堂課：其實近在你我身邊？資料的「標準化」
・統一資料規格的「標準化」
・標準化值原來就是那個數字！
❖專欄漫畫▸▸高橋老師的資料超整齊！
❖第3天課程學到的內容
▌第4天 掌握資料的感覺！類別資料篇
⚫︎第1堂課：掌握類別資料，就從「比例」抓住感覺！
・類別資料的掌握方法非常簡單！
・試著將平方和轉換
・輕鬆掌握類別資料！
・二進位資料可以作為數值資料來處理！
・這個統計方法是錯誤的！
❖高橋老師對數字的觀點▸▸從統計觀點看「積極參與投票」的必要性
❖第4天課程學到的內容
▌第5天 使資料視覺化！常態分布
⚫︎第1堂課：資料變得一目瞭然！直方圖與機率密度函數
・首先利用「次數分配表」來製作「直方圖」
・機率密度函數的曲線和橫軸包夾的面積為1
⚫︎第2堂課：試著瞭解最重要的常態分布！
・記住最重要的機率密度函數
・是否存在和常態分布一致的資料？
・特別的常態分布──標準常態分布
・掌握標準常態分布的特徵
・面積＝比例＝機率
・機率密度函數的硬性定義
❖專欄漫畫▸▸有看沒有懂的希臘字母
❖第5天課程學到的內容
▌第6天 實踐！試著估計母體的比例
⚫︎第1堂課：根據樣本資料來估計母體的比例！
・根據樣本資料得知母體情況
・推導信賴區間的公式
・只調查一次的信賴區間值得信賴嗎？
・樣本人數、信賴區間與信賴水準的關係
・為什麼主流媒體都不會報導「信賴區間」？
❖第6天課程學到的內容
▌第7天 實踐！嘗試進行複迴歸分析
⚫︎第1堂課：試著充分瞭解迴歸分析！
・什麼是迴歸分析？
・代入公式，就能計算迴歸方程式！
・如何解釋迴歸方程式？
・什麼是實測值、預測值和殘差？
・什麼是判定係數？
❖高橋老師對數字的觀點▸▸長條圖的使用禁忌
⚫︎第2堂課：試著充分瞭解複迴歸分析！
・複迴歸分析，迴歸分析的進階版
・統計學並非萬用的魔法
❖第7天課程學到的內容
▌補講 什麼是統計假設檢定？
・在結束所有課程之前
・推論假設是否正確
◎後記
◉附錄 迴歸方程式的推導
◎登場人物介紹
▌第1天 歡迎來到統計學的世界
⚫︎第1堂課：統計學是什麼樣的學問？
・近百年來大幅發展的學問
・什麼場合會用到統計學
・醫學和心理學也廣為運用
・統計學一點也不簡單！
・提升數據素養！
・統計學分為兩種類型
・近年來盛行的「貝氏統計學」是什麼？
⚫︎第2堂課：統計學有各式各樣的分析方法
・代表性分析方法① 複迴歸分析
・代表性分析方法② 邏輯斯迴歸分析
・代表性分析方法③ 主成分分析
⚫︎第3堂課：千萬別陷入「大數據」的迷思中！
・只要有大數據，任何問題都能解決⋯⋯？
・數據驅動經營的困難點
・通過這本書來提升數據素養吧！
❖第1天課程學到的內容
▌第2天 別被「模擬調查」牽著鼻子走！隨機抽樣法
⚫︎第1堂課：調查的可信度就以「隨機抽樣法」來決定！
・千萬別被「模擬調查」給騙了！
・想做到值得信賴的調查，就用「隨機抽樣法」！
❖高橋老師對數字的觀點▸▸對圓餅圖持保留態度⋯⋯
⚫︎第2堂課：瞭解四種隨機抽樣法！
・從所有人當中隨機抽出的「簡單隨機抽樣法」
・分層之後再抽出的「分層抽樣法」
・分成兩個階段抽出的「兩段抽樣法」
・分層＋兩段的組合技「分層兩段抽樣法」
・知道真相的只有母體
・什麼是隨機分配？
・評論經濟的危險
❖第2天課程學到的內容
▌第3天 掌握資料的感覺！數值資料篇
⚫︎第1堂課：看到資料，第一步是先掌握感覺！
・學習資料處理的基礎
・「掌握資料的感覺」是什麼意思？
・資料可以分為兩種類型
⚫︎第2堂課：試著將「資料的分散程度」數值化
・「平均」就是讓資料「變得勻稱」
・以平方和、變異數、標準差來判斷「分散程度」
・以平均數為基準點的「平方和」
・消除平方和的缺點！「變異數」
・只是把變異數開根號！「標準差」
・平方和、變異數、標準差──統計學的幕後要角！
・推論統計學使用的「不偏變異數」
・消除平均數的缺點！「中位數」
⚫︎第3堂課：其實近在你我身邊？資料的「標準化」
・統一資料規格的「標準化」
・標準化值原來就是那個數字！
❖專欄漫畫▸▸高橋老師的資料超整齊！
❖第3天課程學到的內容
▌第4天 掌握資料的感覺！類別資料篇
⚫︎第1堂課：掌握類別資料，就從「比例」抓住感覺！
・類別資料的掌握方法非常簡單！
・試著將平方和轉換
・輕鬆掌握類別資料！
・二進位資料可以作為數值資料來處理！
・這個統計方法是錯誤的！
❖高橋老師對數字的觀點▸▸從統計觀點看「積極參與投票」的必要性
❖第4天課程學到的內容
▌第5天 使資料視覺化！常態分布
⚫︎第1堂課：資料變得一目瞭然！直方圖與機率密度函數
・首先利用「次數分配表」來製作「直方圖」
・機率密度函數的曲線和橫軸包夾的面積為1
⚫︎第2堂課：試著瞭解最重要的常態分布！
・記住最重要的機率密度函數
・是否存在和常態分布一致的資料？
・特別的常態分布──標準常態分布
・掌握標準常態分布的特徵
・面積＝比例＝機率
・機率密度函數的硬性定義
❖專欄漫畫▸▸有看沒有懂的希臘字母
❖第5天課程學到的內容
▌第6天 實踐！試著估計母體的比例
⚫︎第1堂課：根據樣本資料來估計母體的比例！
・根據樣本資料得知母體情況
・推導信賴區間的公式
・只調查一次的信賴區間值得信賴嗎？
・樣本人數、信賴區間與信賴水準的關係
・為什麼主流媒體都不會報導「信賴區間」？
❖第6天課程學到的內容
▌第7天 實踐！嘗試進行複迴歸分析
⚫︎第1堂課：試著充分瞭解迴歸分析！
・什麼是迴歸分析？
・代入公式，就能計算迴歸方程式！
・如何解釋迴歸方程式？
・什麼是實測值、預測值和殘差？
・什麼是判定係數？
❖高橋老師對數字的觀點▸▸長條圖的使用禁忌
⚫︎第2堂課：試著充分瞭解複迴歸分析！
・複迴歸分析，迴歸分析的進階版
・統計學並非萬用的魔法
❖第7天課程學到的內容
▌補講 什麼是統計假設檢定？
・在結束所有課程之前
・推論假設是否正確
◎後記
◉附錄 迴歸方程式的推導
ISBN: 9789863703839