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隨機的世界:大數據時代的機率統計學

隨機的世界:大數據時代的機率統計學

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9789869885720
李帥
清文華泉事業有限公司
2020年4月10日
107.00  元
HK$ 90.95
省下 $16.05
 
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ISBN:9789869885720
  • 規格:平裝 / 224頁 / 17 x 23 x 1.12 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 商業理財 > 會計/統計 > 統計學











      巴菲特曾說:「我寧要模糊的正確,也不要精確的錯誤。」

      連氣象預報都不能相信,這世界上還有什麼是百分之百確定的?

      全球貓奴磨刀霍霍向薛丁格,怒吼著接受制裁吧!

      薛丁格表示任君處置──如果你能證明貓真的被毒死的話!

      致敬「球神」Kobe的殞落,球迷獻花、演講哀悼,

      透過計算頻率、平均數和中位數,黑曼巴之魂在統計學中永恆不滅!

      談到世界上最神奇的常數,你大概會說:有位捲捲頭裸男站在圓圈裡──

      黃金比例已經成為一種套路,但我要說的是常數e!

      從前,有一個宋國農夫,撿到一隻撞樹的死兔子──大家都聽膩了我知道

      但孟子寫完故事只感嘆宋國人很笨,他卻不知道等到兔子的機率有37%!

      數據會說話,但說的到底是真話還是假話?

      每年公布平均薪資時,總是有民眾抗議「根本不準」!

      ──這數字確實有問題,所以沒達標別氣餒,超過也不代表你已躋身上流社會!

      Google剛推出「流感趨勢」的工具時,神準媲美章魚哥

      人們天真的以為靠蘋果就能遠離醫生了──

      後來季節性流感在美國大爆發,你要蘋果還是要口罩?

      後悔高中沒好好上數學課嗎?《隨機的世界》這就幫你補足人生遺憾!

      本書拋棄死板的數學定義,挑選經典而貼近日常的實例,讓讀者在看故事的同時也能破除數字迷思!

      說簡單到「老嫗能解」就有點太浮誇了,

      但能百分之百確定的是:絕對比高中數學課本有趣N倍!



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    前言



    第一章 機率


    1.1 生還是死:這是一個機率問題

    1.2 隨機事件:翻飛的硬幣

    1.3 條件機率:門後的老山羊與豪車

    1.4 獨立事件:反覆拋起的硬幣

    1.5 全機率公式:英超冠軍爭奪戰



    第二章 隨機變量

    2.1 隨機變量:骰子遊戲

    2.2 期望與變異數:百變骰子

    2.3 大數法則:莊家的信條



    第三章 統計

    3.1 從樣本到總體:管中窺豹

    3.2 頻率、平均數與中位數:致敬「黑曼巴」

    3.3 變異數與標準差:致敬馬刺

    3.4 平均數與變異數估計:近射與狙擊



    第四章 分布

    4.1 分布:統計學的「九九乘法表」

    4.2 等機率分布:硬幣的兩面

    4.3 幾何分布:一次就好

    4.4 二項分布:反覆擲骰子

    4.5 帕松分布:神奇的e

    4.6 正態分布:完美曲線

    4.7 指數分布:「二八」與「長尾」



    第五章 賭博中的機率統計

    5.1 賭博:激情與理性

    5.2 雙色球:千年等一回

    5.3 足彩:愛足球,更愛足彩

    5.4 德州撲克:我不是教你詐

    5.5 「21點」:保守未必是壞事



    第六章 假設檢定

    6.1 主場優勢:規律還是假象?

    6.2 假設檢定:主場真的有優勢嗎?

    6.3 反證法:無罪推定



    第七章 貝氏定理

    7.1 牧師貝氏:深藏功與名

    7.2 賭神貝氏:一賭定終身

    7.3 死神貝氏:連環恐怖攻擊

    7.4 神探貝氏:嫌疑犯X的獻身

    7.5 單純貝氏:智慧分類



    第八章 線性迴歸

    8.1 預測未來:以數據之名

    8.2 線性迴歸:奇準的票房預測

    8.3 適合度評估:適合度檢定與分區段適合度檢定



    第九章 漫談機率統計

    9.1 觀念導正:機率統計常識

    9.2 後設認知:機率統計之「道」

    9.3 兵器譜:統計軟體大盤點

    9.4 大數據:創新與挑戰



    參考文獻





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      凱文•凱利在《失控》中曾提道,當高度連結的群體數量大到一定程度時,群體特徵便會湧現,這是群體中任何個體都不具備的特徵。比如,大量水滴彙集成河水、海水,便會產生讓水滴「感到陌生」的新特徵——漩渦和波浪。



      二?一三年八月,Google提出了一個票房預測模型,該模型僅以單詞搜索量為依據,便可以提前一個月預測電影的首週票房,準確度高達94%;更令人驚訝的是,這是一個簡單的線性迴歸模型。Google是如何做到的呢?



      人類已經進入大數據時代,可是絕大多數的人,對數據統計等基本常識還在算術常識時代。這是一個科技的時代,相對於十年前和二十年前,全球市值最大、最受人尊敬的公司Top10,全部變成了蘋果、微軟、Google……這些高科技公司。任何普通人都用智慧手機,任何人都在享受高科技技術帶來的便利。



      為了更好地工作和生活,我們要瞭解一下這些高科技技術的常識。筆者在這方面有一些經驗,所以特地編寫了本書,希望以比較科普和有趣的筆調,讓你瞭解一門新的科學,甚至進入一個新的領域。



      大學時,我曾上過「機率論」和「數理統計」兩門課,雖然完整地學習了機率統計,卻只是一知半解;攻讀碩士時,我在科學研究工作中需要用到機率統計,方才無奈地發現,當年所學已完完全全地還給了老師。我只能匆忙地自學了機率統計,勉強能應付科學研究工作,但心中對機率統計的很多概念仍舊一頭霧水。後來,我有幸與我的妻子走到了一起,她大學和碩士期間主修「應用數學」,在她的幫助下,我這個機率統計的門外漢終於入門了。



      碩士畢業前,我和妻子共同翻譯了一部英文科普讀物《讓你愛上數學的50個遊戲》,這本書幫助我進一步鞏固了機率統計知識,也讓我萌生了寫書的念頭。畢業後我仍從事科學研究工作,參與了幾個與數據分析有關的項目,發現自己對機率統計的理解仍然不夠深刻,於是一口氣閱讀了幾本機率統計的科普書,比如《深入淺出數據分析》、《深入淺出統計學》和《生活中的機率趣事》,終於搞懂了「貝氏定理」、「假設檢定」等概念。看書之餘,我在「部落格」上寫了幾篇讀書心得,出版社的編輯看到我寫的文章,問我是否願意寫一本機率統計的科普書,說實話,能寫作一本屬於自己的書是我的小小理想,既然機會來了,我怎麼會拒絕呢?



      開始寫作前,我為自己設定了三個原則。



      一是理解而非定義。機率統計的教科書充滿了數學公式,雖然數學公式能對抽象的概念做出精確的定義,但這樣的定義太晦澀,難以理解。這是一本寫給初學者的書,我想幫助讀者理解概念的含義,而非求解某個具體問題。所以,我會用解釋性的語言來描述概念,而不是給出標準的定義。這麼做風險很大,但我願意嘗試,希望本書可以幫助讀者更快速、更深刻地理解概念。



      二是引導而非灌輸。從小到大,我們都承受了太多的灌輸式教育,我很慶幸,自己在灌輸式教育下活了下來,但我不希望「灌輸」給讀者任何東西。所以,我總是以案例作先導,先引起讀者的興趣和思考,然後在解答問題的過程中講述知識。希望這麼做可以為讀者減負,讓讀者更流暢的閱讀,在輕鬆愉快中學到知識。



      三是有趣而非無趣。很多人說,「有趣」是對一個人最高的評價,而我覺得一本書同樣如此。圖書銷售排行榜上,小說永遠是主角,因為它們「有趣」。讀者喜歡故事,不喜歡說教,這是事實,更是真理。我要努力避開說教式的言辭,把知識融入故事中,在講解知識的同時,帶給讀者閱讀的樂趣。



      寫作時,我盡量堅持這三個原則,雖然期間有過掙扎和迷茫,但最終還是完成了這本書。



      本書共有九章,第一章和第二章介紹機率和隨機變量的基礎知識;第三章和第四章介紹統計和分布的基礎知識;第五章是專門介紹賭博中的機率統計的一章,前四章的知識在這裡得到了應用;第六、七、八章分別介紹了機率統計的三個重要方法——假設檢定、貝氏定理和線性迴歸;第九章是漫談機率統計。



      我的閱讀建議是:第一、二章合併閱讀,第三、四章合併閱讀,再閱讀第五、六、七、八、九章,後五章各自獨立,不需按順序閱讀。



      本書由李帥主筆編寫,同時參與編寫的還有黃維、金寶花、李陽、程斌、胡亞麗、焦帥偉、馬新原、能永霞、王雅瓊、於健、周洋、謝國瑞、朱珊珊、李亞傑、王小龍、張彥梅、李楠、黃丹華、夏軍芳、武浩然、武曉蘭、張宇微、毛春豔、張敏敏、呂夢琪等作者,在此一併感謝。



      這是我的第一本書,其中難免出現錯誤,希望讀者理解包涵,也歡迎讀者批評指正。



      最後,我要感謝我的家人和朋友。感謝我的父母,陪伴我成長,幫助我養成了讀書和寫作的習慣。感謝我的妻子,一直理解我、陪伴我,並給我講解了一些晦澀的數學概念。感謝劉子沖、王充山、秦培根、劉翼、孫淼、趙瑋琪等老朋友,你們的支持和鼓勵是我堅持寫作的動力!

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    編者




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