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文組都會的簡明統計學
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
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
- 前言
- 登場人物介紹
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第1天 歡迎來到統計學的世界
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第1堂課 統計學是什麼樣的學問？
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近百年來大幅發展的學問
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什麼場合會用到統計學
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醫學和心理學也廣為運用
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統計學一點也不簡單！
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提升數據素養！
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統計學分為兩種類型
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近年來盛行的「貝氏統計學」是什麼？
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第2堂課 統計學有各式各樣的分析方法
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代表性分析方法①複迴歸分析
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代表性分析方法②邏輯斯迴歸分析
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代表性分析方法③主成分分析
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第3堂課 千萬別陷入「大數據」的迷思中！
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只要有大數據，任何問題都能解決⋯⋯？
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數據驅動經營的困難點
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通過這本書來提升數據素養吧！
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第1天課程學到的內容
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第2天 別被「模擬調查」牽著鼻子走！隨機抽樣法
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第1堂課 調查的可信度就以「隨機抽樣法」來決定！
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千萬別被「模擬調查」給騙了！
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想做到值得信賴的調查，就用「隨機抽樣法」！
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高橋老師對數字的觀點 對圓餅圖持保留態度
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第2堂課 瞭解四種隨機抽樣法！
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從所有人當中隨機抽出的「簡單隨機抽樣法」
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分層之後再抽出的「分層抽樣法」
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分成兩個階段抽出的「兩段抽樣法」
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分層＋兩段的組合技「分層兩段抽樣法」
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知道真相的只有母體
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什麼是隨機分配？
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評論經濟的危險
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第2天課程學到的內容
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第3天 掌握資料的感覺！數值資料篇
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第1堂課 看到資料，第一步是先掌握感覺！
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學習資料處理的基礎
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「掌握資料的感覺」是什麼意思？
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資料可以分為兩種類型
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第2堂課 試著將「資料的分散程度」數值化
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「平均」就是讓資料「變得勻稱」
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以平方和、變異數、標準差來判斷「分散程度」
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以平均數為基準點的「平方和」
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消除平方和的缺點！「變異數」
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只是把變異數開根號！「標準差」
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平方和、變異數、標準差─統計學的幕後要角！
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推論統計學使用的「不偏變異數」
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消除平均數的缺點！「中位數」
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第3堂課 其實近在你我身邊？資料的「標準化」
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統一資料規格的「標準化」
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標準化值原來就是那個數字！
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專欄漫畫 高橋老師的資料超整齊！
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第3天課程學到的內容
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第4天 掌握資料的感覺！類別資料篇
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第1堂課 掌握類別資料，就從「比例」抓住感覺！
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類別資料的掌握方法非常簡單！
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試著將平方和轉換
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輕鬆掌握類別資料！
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二進位資料可以作為數值資料來處理！
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這個統計方法是錯誤的！
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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
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第4天課程學到的內容
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第5天 使資料視覺化！常態分布
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第1堂課 資料變得一目瞭然！直方圖與機率密度函數
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首先利用「次數分配表」來製作「直方圖」
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機率密度函數的曲線和橫軸包夾的面積為1
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第2堂課 試著瞭解最重要的常態分布！
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記住最重要的機率密度函數
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是否存在和常態分布一致的資料？
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特別的常態分布─標準常態分布
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掌握標準常態分布的特徵
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面積＝比例＝機率
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機率密度函數的硬性定義
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專欄漫畫 有看沒有懂的希臘字母
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第5天課程學到的內容
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第6天 實踐！試著估計母體的比例
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第1堂課 根據樣本資料來估計母體的比例！
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根據樣本資料得知母體情況
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推導信賴區間的公式
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只調查一次的信賴區間值得信賴嗎？
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樣本人數、信賴區間與信賴水準的關係
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為什麼主流媒體都不會報導「信賴區間」？
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第6天課程學到的內容
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第7天 實踐！嘗試進行複迴歸分析
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第1堂課 試著充分瞭解迴歸分析！
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什麼是迴歸分析？
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代入公式，就能計算迴歸方程式！
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如何解釋迴歸方程式？
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什麼是實測值、預測值和殘差？
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什麼是判定係數？
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高橋老師對數字的觀點 長條圖的使用禁忌
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第2堂課 試著充分瞭解複迴歸分析！
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複迴歸分析，迴歸分析的進階版
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統計學並非萬用的魔法
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第7天課程學到的內容
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補講 什麼是統計假設檢定？
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在結束所有課程之前
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推論假設是否正確
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- 後記
- 附錄 迴歸方程式的推導
- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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