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成為賈伯斯：天才巨星的挫敗與孕成
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初級統計學：解開生活中的數字密碼
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9789571461878
呂岡玶
三民
2016年9月09日
160.00 元
HK$ 144
詳
細
資
料
<meta itemprop=productID content=isbn:9789571461878/>ISBN：9789571461878</li><li>規格：平裝 / 476頁 / 16k / 19 x 26 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版</li><li>出版地：台灣
分
類
商業理財
>
會計/統計
>
統計學
同
類
書
推
薦
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其
他
讀
者
也
買
生活中的數學
內
容
簡
介
<div class="bd">
<div class="content" style="height:auto;" itemprop="description">
<strong>生活化</strong><br />
以生活案例切入，避開艱澀難懂的公式和符號，利用簡單的運算推導統計概念，最適合對數學不甚拿手的讀者。<br />
<br />
<strong>直覺化</strong><br />
以直覺且淺顯的文字介紹統計的觀念，再佐以實際例子說明，初學者也能輕鬆理解，讓統計不再是通通忘記！<br />
<br />
<strong>應用化</strong><br />
以應用的觀點出發，讓讀者瞭解統計其實是生活上最實用的工具，可以幫助我們解決很多周遭的問題。統計在社會科學、生物、醫學、農業等自然科學，還有工程科學及經濟、財務等商業上都有廣泛的應用。
</div>
目
錄
<div class="bd">
<div class="content more_off" id="M201105_0_getProdTextInfo_P00a400020009_h2">
<strong>第1章 認識統計</strong><br />
1.1統計的問題<br />
1.2統計問題的重要元素<br />
1.3不要被數字騙了<br />
1.4資料的種類<br />
1.5資料的量測<br />
1.6資料的蒐集<br />
1.7資料的呈現<br />
<br />
<strong>第2章 統計圖</strong><br />
2.1意義功能<br />
2.2常見統計圖介紹<br />
2.3其他常用統計圖<br />
2.4關於統計繪圖的一些想法<br />
<br />
<strong>第3章 平均數與差異量數</strong><br />
3.1總和符號與相關性質<br />
3.2集中趨勢量數──平均數<br />
3.3集中趨勢量數──中數與中位數<br />
3.4差異量數<br />
3.5補充內容：平均數與標準差的應用<br />
<br />
<strong>第4章 偏態與峰態</strong><br />
4.1資料分配的特徵<br />
4.2偏態<br />
4.3峰態<br />
<br />
<strong>第5章 機率概論</strong><br />
5.1機率在統計上的角色<br />
5.2機率是什麼？<br />
5.3計數方法<br />
5.4機率的基本觀念<br />
5.5隨機變數<br />
<br />
<strong>第6章 常用的機率分配</strong><br />
6.1二項實驗<br />
6.2卜瓦松分配<br />
6.3其他常用的離散型機率分配<br />
6.4常用的連續分配<br />
<br />
<strong>第7章 常態分配及其應用</strong><br />
7.1常態分配簡介<br />
7.2標準常態分配<br />
7.3一般常態分配<br />
7.4二項分配近似於常態分配<br />
7.5中央極限定理<br />
7.6互相獨立的常態隨機變數相加或相減後之分配<br />
<br />
<strong>第8章 估計</strong><br />
8.1估計形式及估計量的選擇<br />
8.2大樣本的點估計<br />
8.3平均數的區間估計<br />
8.4兩母體平均數差的估計<br />
8.5母體比例的估計<br />
8.6樣本數的決定<br />
8.7母體變異數的估計<br />
<br />
<strong>第9章 假設檢定</strong><br />
9.1統計假設與假設檢定<br />
9.2有關母體比例p的檢定<br />
9.3變異數的檢定<br />
9.4假設檢定和信賴區間的關係<br />
9.5二為表格資料的卡方檢定<br />
<br />
<strong>第10章 變異數分析</strong><br />
10.1變異數分析──因子對因變數的影響<br />
10.2單因子變異數分析<br />
10.3單因子變異數分析模型設定<br />
10.4單因子變異數分析與統計圖表說明<br />
10.5雙因子變異數分析<br />
10.6雙因子變異數分析模型──每一處理只有單一觀察值<br />
10.7雙因子變異數分析模型設定<br />
10.8補充<br />
<br />
<strong>第11章 簡單線性迴歸與相關分析</strong><br />
11.1數學關係與統計關係<br />
11.2簡單線性迴歸分析<br />
11.3最小平方估計法<br />
11.4隨機誤差項變異數的估計<br />
11.5迴歸係數B1，B2的檢定與信賴區間<br />
11.6簡單線性迴歸中變異數分析<br />
11.7判定係數R2<br />
11.8相關分析<br />
<br />
<strong>第12章 指數</strong><br />
12.1生活中不斷出現的統計用語<br />
12.2指數<br />
12.3對重要指數多一點瞭解──消費者物價指數<br />
12.4關於物價指數的一些想法<br />
<br />
<strong>附錄</strong><br />
附表一 標準常態分配的臨界值<br />
附表二 t分配的臨界值<br />
附表三 卡方分配的臨界值<br />
附表四 F分配的臨界值
</div>
序
<div class="bd">
<div class="content more_off" id="M201105_0_getProdTextInfo_P00a400020009_h3">
<strong>序</strong><br />
<br />
過去百科全書對於統計學的界定是一門收集、分析、解釋、呈現與組織資料的學問。而現在更強調她是一門從資料中學習模式的科學，包含著資料測量、模型界定與不確定性溝通等。如果在未來十年內，生活中什麼是最需要具備或擁有的技術或知識？無疑地，統計學是當中之一，而且是扮演著重要角色，過去是如此，未來更是如此。<br />
<br />
我們先來解讀一個數字。報載「今年童玩節熱度減退，入園人數近34萬人次，再兩天就要閉幕，想突破去年38萬人次似乎不容易，預期創下近年的新低」。報載統計數字固然令人沮喪，但進一步查閱主辦單位資料顯示，今年天數減為44天，比去年少8天，顯然地，數字背後可有不同的解釋。這傳達著統計思考可以是一個解開數字的密碼。<br />
<br />
許多人有在網站購物或買書的經驗，當瀏覽某件有興趣的商品時，網頁常會列出「買了此商品的人，也買了……」的建議購買品項，這就是所謂購物籃分析。這是透過大量的瀏覽資料收集，以簡單的機率概念（不確定性）建立品項的關聯性，試圖提供更有效率的購物訊息，促進或影響消費行為。在其他地方我們也可以看到類似應用，如在超商行銷的分析中，或可能發現購買尿布的男人也常會購買啤酒；如在社群網站中，後臺透過網路資料的收集與資料分析，可以建立使用者的習慣行為模型，協助網站提供更貼近使用者的介面與內容或關鍵趨勢分析。<br />
<br />
再者，金融機構放款部門統計分析往來的申貸客戶相關資料，除了製作相關統計報表彰顯經營現況外，更可以依過去的申貸資料，如性別、職業、婚姻及存款餘額等，建立預測模式來對客戶是否違約做預先判定，推測客戶在其申貸條件下貸款違約的機會。這些例子都說明著統計學如何應用在日常生活中，而資料、數字是統計學的基礎，而背後真相的揭露是統計方法的應用。<br />
<br />
近年來，學科的整合走向跨領域的發展。大數據、巨量資料、資料科學幾乎成為潮流的關鍵字眼，無論在哪一個名詞下，統計學的基礎知識到延伸的應用方法都扮演著重要的基石。沒有統計圖表的視覺表現，便無法將資料化繁為簡；沒有統計量的推估知識，無法將資料分析科學化；而沒有資料模型的概念，將無法進一步對巨量的資料做預測模式或演算。<br />
<br />
很高興本書做第二次的改版，如同基礎統計學名字一般，我們以拓展基礎統計知識為出發點，儘量朝精簡的方向做修正。雖然精簡，但我們鼓勵並希望初學者，能體驗出數字或資料背後所隱藏的密碼，解開真相。無論未來是否走向資料科學領域，逐步踏實學習，相信已踏在堅固盤石之上。最後，我們萬分感謝三民書局所有協助完成此次改版的工作夥伴們，沒有你們是無法順利完成的，謝謝你們。
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書
評
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