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圖解:機率•統計【全新修訂版】

圖解:機率•統計【全新修訂版】

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9789864590681
鈴木香織
李貞慧
積木
2016年12月10日
100.00  元
HK$ 85
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二樓書卷使用細則 二樓書卷使用細則





ISBN:9789864590681
  • 叢書系列:不歸類
  • 規格:平裝 / 224頁 / 15 x 21 cm / 普通級
    不歸類


  • 商業理財 > 會計/統計 > 統計學











    統計學一點都不難!





    Ch1 沒有公式!統計、機率入門

    1-1 什麼是統計?......知道統計可以做什麼

    1-2 機率、統計的起源......思考機制的機率與分析結果的統計

    1-3 機率、統計的基本概念......了解機率與統計的概念差異

    1-4 統計的二大範圍......敘述統計與推論統計

    1-5 了解樣本與母體的特徵......用敘述統計了解資料的特徵

    1-6 推論並理解未知的樣本......推論統計的手法:估計與檢定

    1-7 用數值表示可能發生的程度......偶發事件的發生法則

    1-8 機率與推論統計的密切關係......機率的關鍵字就是推論統計

    1-9 機率、統計的應用......由資料探勘到文章開採

    1-10 統計軟體的介紹......試算表軟體與統計解析軟體



    Ch2 不可不知!統計的便利工具

    2-1 理解資料的特微、性質......統計的第一個角色:敘述統計

    2-2 直方圖......將頻率改以圖形表示,掌握離散的全貌

    2-3 統計量......表示樣本、母體的特徵

    2-4 平均數......最初做為資料基準的數值

    2-5 中位數(中間值、中數)......按大小排列樣本時位於中間位置的數值

    2-6 眾數......樣本內最容易出現的數值

    2-7 樣本變異數? 表示資料離散程度......了解樣本的離散程度

    2-8 樣本變異數? 誤差的平方......合計差的平方

    2-9 由統計量掌握樣本趨勢的訣竅......左右的均衡與尾部的長度

    2-10 母體與母數......隱藏在樣本之下的母體

    2-11 不偏估計量......母數估計量與樣本敘述統計量的誤差

    2-12 不偏變異數、標準差......母數的估計量與樣本敘述統計量的誤差

    Excel的利用? 求統計量的函數



    Ch3 統計背後的主角!機率的基礎

    3-1 了解機率的第一步? 機率的基礎......請記住這個關鍵字:機率與機率變數

    3-2 了解機率的第一步? 事件與離散程度......請記住這個關鍵字:試驗與機率分配

    3-3 機率分配與母數......機率分配與統計量

    3-4 使用機率分配的優點......可以推論不在樣本內的事件

    3-5 機率分配與期望值、變異數......由機率分配計算期望值、變異數的方法

    3-6 常態分配? 代表性的機率分配......常態分配與標準常態分配

    3-7 常態分配? 常態分配的母數......常態分配的μ與 σ

    3-8 常態化、標準化......偏差值的計算方法

    3-9 大數法則......理想的機率分配與現實的誤差

    3-10 中央極限定理與常態分配......樣本平均與常態分配的關係

    3-11 樣本與統計量的分配......常態分配、t分配、X2分配

    3-12 各種機率分配......周遭常見的機率分配

    3-13 二項分配......銅板正反面的分配

    3-14 Poisson分配......表示故障率與意外率的分配

    Excel的利用? 由製作樣本資料到偏差值



    Ch4 利用線索,進行推理,找出真相!估計

    4-1 估計......估計就是推論母體的性質

    4-2 信賴水準與信賴區間......最常用的是95%或99%的信賴係數

    4-3 常態分配之母體平均數估計? ......找出樣本的機率分配

    4-4 常態分配之母體平均數估計? ......常態分配表的查法與信賴區間之設定

    4-5 常態分配之母體平均數估計? ......導出區間估計所需的不等式

    4-6 常態分配之母體平均數估計? ......復習區間估計的步驟

    4-7 t分配之母體平均數估計? ......導入t分配的理由

    4-8 t分配之母體平均數估計? ......t分配表的看法

    4-9 t分配之母體平均數估計? ......使用t分配實踐區間估計

    4-10 X2分配之區間估計? ......有關統計量 X2

    4-11 X2分配之區間估計? ......X2分配表的查法

    4-12 X2分配之區間估計? ......使用 X2分配實踐區間估計

    Excel的利用? 求出機率分配的信賴區間



    Ch5 驗證,假設,找出真相!檢定

    5-1 假設與檢定......什麼是假設、檢定?

    5-2 虛無假設與對立假設......檢定時建立假設的方法

    5-3 雙尾檢定與單尾檢定......設定適合對立假設的棄卻域

    5-4 t檢定? 雙尾檢定......使用t分配之母體平均數雙尾檢定

    5-5 t檢定? t分配表......由雙尾檢定的t分配導出結論

    5-6 X2檢定? 母體變異數檢定......使用 X2分配之母體變異數檢定

    5-7 X2檢定? X2分配表......由單尾檢定之 X2分配導出結論

    Excel的利用? t檢定

    Excel的利用? X2檢定



    Ch6 統計的精髓!資料探勘之應用

    6-1 什麼是資料探勘......發現隱藏的知識與法則的技術

    6-2 關聯法則? 購物籃分析......讓資料探勘一舉成名的技術

    6-3 關聯法則? 關聯法則的機制......找出機制的二大重點

    6-4 關聯法則? 關聯與因果的差異......重點是同時發生,還是依序發生

    6-5 分類預測? 分類預測問題......了解代表性的分類預測技術

    6-6 分類預測? K鄰近法的機制......估計分類的計算步驟

    6-7 分類預測? K鄰近法範例......了解特定未知生物的過程

    6-8 分類預測? K鄰近法與直方圖的關係......直方圖的做法與應用

    6-9 分群? 分類的手法......將樣本分成群集的手法

    6-10 分群? k-means分群法的機制......決定群集重心推論平均

    6-11 分群? k-means分群法的範例......k-means分群法的注意事項

    6-12 分群? 時間序列分群法......用k-means分群法解讀銷售數量資料

    6-13 分群? 階層式分群法......樹狀圖的計算方法

    6-14 使用分群抽出特徵......要探勘複雜的圖像資料



    Ch7 統計的精髓!語言資料的統計學

    7-1 語言資料的統計學......語言與統計學的交點

    7-2 齊普夫定律? 定律的含義......出現頻率與順序的密切關係

    7-3 齊普夫定律? 使用定律計算......試試看齊普夫定律

    7-4 資訊量? 資訊量的測量法與圖表化......因發生機率而異的資訊量

    7-5 資訊量? 資訊量的定義......使用函數計算資訊量

    7-6 熵? 全體資訊源的不確定性......求出資訊源產生的平均值

    7-7 熵? 計算與性質......計算求出不確定性

    7-8 機率論語言模型入門......用機率掌握語言的機制

    7-9 N-gram語言模型? Shannon Game ......單純又有力的機率論語言模型

    7-10 N-gram語言模型? N-gram語言模型定義......使用2-gram語言模型的單字出現機率

    7-11 N-gram語言模型? 字串的出現機率......計算字串的出現機率

    7-12 語言熵......測量語言複雜性的指標

    7-13 聊天機器人? 會話程式......人類的對話機制

    7-14 聊天機器人? N-gram語言模型的應用......要讓程式發生語言文字

    7-15 語言資料的統計學彙總......為了進一步學習



    附錄 請記起來! 符號&公式、圖表



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    前言



      大家聽到「機率、統計」會想到什麼呢?我想在我們的身邊,常有機會聽到用機率表示的資訊,像是氣象預報或市場趨勢預測等。這種預測未來的資訊,其背後就是機率、統計理論的活用。



      現在大家從網路上很輕易地就可以取得大量的文章或統計資料。用來從這些資料中找出定律的機率、統計知識,地位因此可以說是越來越重要了。



      而且這些知識也廣泛應用在自然科學、經濟學、心理學等範疇中,今後與其他範疇交流的機會也必然會增加,實在是一門非常有趣且有未來性的學問。



      本書針對第一次接觸到「機率、統計」的人,彙整了短期內可學會機率、統計的內容,包含統計能做到什麼樣的估計與檢定等重要概念。



      為了避免突然接觸定義或公式會嚇壞初學者,也為了討厭數學的人,所以解說時盡量從為什麼會這麼想、為什麼必須有這樣的理論切入。再經由仔細的圖解、用Excel 的初步實驗等加以補充,希望能讓讀者對機率、統計有正確的認識。當然,第3 章以後就是正規的內容,會出現比較難的定義或公式,但相信讀者還是可以理解機率、統計的。



      學會機率、統計的完整概念之後,本書也針對目前廣受矚目的應用範疇,如「資料探勘」(data mining)或「自然語言處理」(natural language processing)等,進行簡單的的基礎解說,內容精采豐富。



      〈本書目的〉



      本書四大目標:



      1. 由平均或變異數等基本統計量之計算,到估計、檢定為止,讓讀者理解機率、統計的完整概念。



      2. 同時理解這些概念與理論,為什麼會這麼想、為什麼必須有這樣的公式。



      3. 了解資料探勘或自然語言處理等應用範疇,成為進一步學習的動機。



      4. 可以用Excel 進行機率、統計的初步實驗。



      希望各位讀者都能理解到機率、統計的基礎與樂趣,甚至讓本書成為你進一步學習的動機,這就是我們最高的喜悅。



      最後在此向製作本書相關之編輯群、設計人員、插圖人員等,致上最深的謝意。


    鈴木香織、竹原一彰




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    1. 圖解 機率、統計