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圖解統計與大數據

圖解統計與大數據

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9789571186146
吳作樂
五南
2016年6月25日
100.00  元
HK$ 95
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ISBN:9789571186146
  • 叢書系列:圖解書系
  • 規格:平裝 / 248頁 / 17 x 23 cm / 普通級
    圖解書系


  • 專業/教科書/政府出版品 > 財經類 > 統計 > 統計學

















      認識傳統統計與大數據的關係:Small Data vs. Big Data

      認識敘述統計、推論統計的意義及應用

      認識傳統統計、工程統計、大數據分析三者的關係


    ?

      本書介紹在各個範疇會用到的統計,其中內容包涵傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計,以及2010年開始熱門的大數據分析。為了讓大家理解這些內容,本書使用深入淺出的說明,來認識各個範疇的統計意義,並了解統計如物理一樣,是用數學語言敘述的應用科學。



      由於統計涵蓋相當大的領域,本書針對的對象為「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。





    前言



    第一章 統計綱要

    1-1 傳統統計與大數據分析有何不同 

    1-2 傳統統計是什麼 



    第二章 傳統統計

    一、敘述統計

    2-1 常用的圖表(1)—長條圖 

    2-2 常用的圖表(2)—直方圖 

    2-3 常用的圖表(3)—折線圖 

    2-4 常用的圖表(4)—圓餅圖、雷射圖 

    2-5 常用的圖表(5)—泡泡圖、區域圖 

    2-6 平均經常是無用的統計量 

    2-7 認識不一樣的平均數:加權平均數 

    2-8 濫用平均的實例(1)—只看PISA的平均值-part 1 

    2-9 濫用平均的實例(2)—只看PISA的平均值-part 2 

    2-10 標準差是什麼 

    2-11 常態分布 

    2-12 偏態、眾數、中位數 

    2-13 濫用平均的實例(3)—M型社會 

    2-14 濫用平均的實例(4)—台灣的平均所得 

    2-15 衡量資料分散程度的數值 

    2-16 升學用到的統計:百分位數與偏差值 

    2-17 濫用平均的實例(5)—85%的人有屋、幸福指數 

    2-18 難以察覺的圖表錯誤—非洲比你想像的大很多 

    二、推論統計的基礎機率

    2-19 機率的意義 

    2-20 機率的分類 

    2-21 隨機取樣的方法(1) 

    2-22 隨機取樣的方法(2) 

    2-23 獨立事件的機率 

    2-24 條件機率 

    2-25 利用樹狀圖計算機率 

    2-26 貝氏定理 

    2-27 排列與組合(1) 

    2-28 排列與組合(2) 

    2-29 核電真的安全嗎?保險費怎麼來? 

    2-30 樂透1:各獎項的機率為多少 

    2-31 樂透2:多久會開出一次頭獎 

    2-32 撲克牌遊戲中,梭哈的牌面大小 

    三、推論統計

    1. 基本工具與常用的概率分布

    2-33 認識二項分布、卜瓦松分布 

    2-34 大數法則 

    2-35 中央極限定理 

    2-36 中央極限定理的歷史 

    2-37 標準化 

    2-38 常態分布的歷史與標準常態分布 

    2-39 t分布與自由度 

    2-40 t分布歷史與t分布表 

    2-41 卡方分布與F分布 

    2. 估計

    2-42 估計(1) 

    2-43 估計(2) 

    2-44 比例的區間估計(1)—民調的區間估計 

    2-45 比例的估計(2)—所需樣本數量 

    2-46 區間估計的應用:民調 

    3. 假設檢定

    2-47 假設—虛無假設與對立假設 

    2-48 檢定的概念 

    2-49 已知母體標準差,母體平均數的z檢定 

    2-50 p值法 

    2-51 未知母體標準差,母體平均數的t檢定 

    2-52 母體比例的檢定 

    2-53 已知母體標準差,兩母體平均數的z檢定 

    2-54 未知母體標準差,假設兩母體標準差相同,兩母體平均數的t檢定 

    2-55 未知母體標準差,假設兩母體標準差不同,兩母體平均數的t檢定 

    2-56 兩母體比例的檢定 

    2-57 相依樣本的檢定 

    2-58 兩母體變異數的F檢定 

    2-59 ANOVA檢定(1) 

    2-60 ANOVA檢定(2) 

    2-61 卡方檢定(1)—適合度檢定 

    2-62 卡方檢定(2)—列聯表分析 

    4. 迴歸分析

    2-63 迴歸線的由來 

    2-64 圖案與迴歸線的關係 

    2-65 迴歸線怎麼計算 

    2-66 迴歸線的可信度 

    2-67 複迴歸分析(1) 

    2-68 複迴歸分析(2) 

    2-69 複迴歸分析(3) 

    四、生物統計

    2-70 健保費與二項分布的關係 

    2-71 統計野生動物的數量—捉放法 

    2-72 醫療統計:判斷何種物質引起疾病、藥物是否有用 



    第三章 工程與商業的統計應用

    一、工程統計

    3-1 資料探勘(1)—資料探勘的介紹 

    3-2 資料探勘(2)—數據中的異常值 

    3-3 資料探勘(3)—分群討論 

    3-4 資料探勘的應用(1) 

    3-5 資料探勘的應用(2) 

    3-6 時間序列 

    3-7 機器學習 

    二、大數據的統計方法

    3-8 什麼是大數據 

    3-9 大數據的問題 

    3-10 統計學界的統計分析與商業界的大數據分析之差異 

    3-11 統計學界的統計分析與工程界的統計分析之差異 

    3-12 大數據分析的起點 

    3-13 資訊視覺化 

    3-14 視覺分析的意義 

    3-15 建議大數據該用的統計方法 

    3-16 卡門濾波 

    3-17 資訊科學家的定位、大數據結論 



    第四章 統計的應用、其他

    4-1 物價指數 

    4-2 失業率 

    4-3 怎樣的房價是合理 

    4-4 如何看貧富差距?官員與學者的爭論:馬有多少牙齒? 

    附錄一 參考連結 

    附錄二 常用的統計符號 

    附錄三 如何使用z表 

    附錄四 如何使用t表 

    附錄五 如何使用F表 

    附錄六 如何使用χ2表





    前言



      近年來,鼓吹大數據(Big Data)蔚為風潮,相關的書籍也很暢銷。有趣的是:幾乎所有鼓吹大數據的書都刻意避開統計,而使用預測分析(Predictive Analytics)這樣的名詞,來包含傳統統計方法及工程統計的工具,使用資料科學家(Data scientist)來避開具有統計專業的統計學者。但是,無論如何重新包裝,網路時代所謂「大數據分析」就是傳統統計與工程統計的工具結合起來的商業用統計分析。



      本書是一本介紹在各個範疇會用到的統計,其中內容包含傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計,以及2010年開始熱門的大數據分析。為了讓大家理解這些內容,本書使用深入淺出的說明,來認識各個範疇的統計意義。



      由於統計涵蓋相當大的領域,本書針對的對象不似一般的書籍,只針對某一類人,而是針對「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。有興趣的人可以針對自己所需的部分進行閱讀與認識。



      本書在各個範疇都會以歷史及實際生活應用來做解釋,內容包括:



      1. 認識敘述統計各圖表的意義及應用,包含近代的資訊視覺化工具。

      2. 介紹推論統計的各種統計分析。

      3. 認識傳統統計、工程統計、大數據分析三者的關係。

      4. 說明統計不是純數學的一部分,而是如同物理學一樣,是一門用數學語言敘述的應用科學。



      作者認為學習應該從有趣的內容下手,有了興趣才有動力去學習,否則會淪為類似工作一般,因為工作是因必要而學習,過了此階段就忘記,並且學的時候也相當痛苦,不斷的背公式套題目。所以學習東西,不在於它可以多有用,而在於它可以多有趣。如同學習音樂不會是從五線譜開始學習,而是從聽音樂、唱歌,感覺開心,有興趣再去精深;同理美術課不會從調色開始,從調出各種顏色為基礎再來學習畫畫,一定是先隨便畫,讓自己覺得開心有趣,再學習如何調出更多顏色來讓畫作更有層次。同理數學也不該從背公式開始,但大多數人最後的印象都是如此。遑論統計對大多數人的概念,就是不斷地套更複雜難明的公式。所以我們加入許多視覺化的工具來幫助理解統計。



      本書特色是從社會、經濟、醫療、政治各領域的應用來認識統計重要性,也使用各種圖表說明與操作,打破統計是既枯燥無味,又難學又難懂的情況。



      在本書出版之際,特別感謝義美食品高志明總經理全力支持本書的出版。本書雖經多次修訂,缺點與錯誤在所難免,歡迎各界批評指正,得以不斷改善。




    其 他 著 作
    1. 圖解機器學習、人工智慧與人類未來
    2. 數學不好不是你的錯
    3. 什麼是數學?
    4. 圖解統計與大數據(2版)
    5. 你沒看過的數學(3版)
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    7. 圖解向量與解析幾何
    8. 台灣人一定要懂的邏輯
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