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~搭起文科和理科橋樑~
「讓工作和生活變順利,幸福機率最高」的解答,
就是統計學!
【本書特色】
◎只要加減乘除,就學得會初階統計:
以「搭起文科和理科橋樑」為使命,僅使用圖片和簡單算數說明統計學概念,讓你不知不覺攻克統計的山嶺!
◎8大章節,啟動統計即戰力:
【平均數】、【變異數】、【統計分析】、【多變量分析】工作中可即時使用的初階運用方式,大幅拉開你與同儕的距離!
◎即便工作不是分析資料,仍能靠統計大幅提升幸運值血條:
身處在大數據時代,左右成功與失敗的「運氣」,全是靠統計學計算出來的。這本書,就是提升幸運氣場的吉祥之物!
「對於追求效率的公民而言,統計思維總有一天會和讀寫能力一樣必要。」
——美國著名科幻作家H.G.威爾斯
但對不以資料分析為業的人來說,學習統計學有什麼好處?
◎對學生而言:
了解【平均數】、【中位數】、【眾數】,
製作問卷時能判斷資料的可信度,
上台報告時,更能運用「圓餅圖」、「柱形圖」直觀地呈現研究結果。
◎對上班族而言:
在開會的時候,說「就我的經驗來看……」難免會讓人覺得主觀。
然而,善用【統計分析】、【多變量分析】來說明,有根據地推理,
就會產生不容辯駁的說服力!
◎對決策者而言:
【貝氏統計學】能讓決策不再無條件固守過去的常識,
有條理的指出「效率最高的對策是什麼」,
找到成功的最短路徑!
——統計學,就是這種替自己壯膽的友軍!
肩負著「搭起文科和理科橋樑」這使命,
本書用極簡的敘述、圖表,甚至人物對話,
教導沒接觸過統計學的大家理論和概念,
即便是文科生,循著8個章節,
都能如福爾摩斯般抽絲剝繭,做出信心水準99%的預測。
從【平均數、變異數】➡【常態分配】➡【由樣本「估計」母體特徵】➡【假設檢定】,
無論是「管制倉儲」、「估計收視率」、「計算問卷發送數目」甚至「到大賣場買菜」,
都能運用極簡統計,推論出風險最低、成本最小、成功率最高的結果。
Google首席經濟學家Hal Varian:
「我不斷強調,未來十年內最具吸引力的職業,將會是統計學家。」
一旦推開統計學大門,就會發現工作聽一知十,成效昇華到另一個境界。
為了降低阻力,書中將以最親民的方式表現重要的統計概念,
可謂讓人對統計恐懼之心煙消雲散的吉祥之物!
「讓工作和生活變順利,幸福機率最高」的解答,
就是統計學!
【本書特色】
◎只要加減乘除,就學得會初階統計:
以「搭起文科和理科橋樑」為使命,僅使用圖片和簡單算數說明統計學概念,讓你不知不覺攻克統計的山嶺!
◎8大章節,啟動統計即戰力:
【平均數】、【變異數】、【統計分析】、【多變量分析】工作中可即時使用的初階運用方式,大幅拉開你與同儕的距離!
◎即便工作不是分析資料,仍能靠統計大幅提升幸運值血條:
身處在大數據時代,左右成功與失敗的「運氣」,全是靠統計學計算出來的。這本書,就是提升幸運氣場的吉祥之物!
「對於追求效率的公民而言,統計思維總有一天會和讀寫能力一樣必要。」
——美國著名科幻作家H.G.威爾斯
但對不以資料分析為業的人來說,學習統計學有什麼好處?
◎對學生而言:
了解【平均數】、【中位數】、【眾數】,
製作問卷時能判斷資料的可信度,
上台報告時,更能運用「圓餅圖」、「柱形圖」直觀地呈現研究結果。
◎對上班族而言:
在開會的時候,說「就我的經驗來看……」難免會讓人覺得主觀。
然而,善用【統計分析】、【多變量分析】來說明,有根據地推理,
就會產生不容辯駁的說服力!
◎對決策者而言:
【貝氏統計學】能讓決策不再無條件固守過去的常識,
有條理的指出「效率最高的對策是什麼」,
找到成功的最短路徑!
——統計學,就是這種替自己壯膽的友軍!
肩負著「搭起文科和理科橋樑」這使命,
本書用極簡的敘述、圖表,甚至人物對話,
教導沒接觸過統計學的大家理論和概念,
即便是文科生,循著8個章節,
都能如福爾摩斯般抽絲剝繭,做出信心水準99%的預測。
從【平均數、變異數】➡【常態分配】➡【由樣本「估計」母體特徵】➡【假設檢定】,
無論是「管制倉儲」、「估計收視率」、「計算問卷發送數目」甚至「到大賣場買菜」,
都能運用極簡統計,推論出風險最低、成本最小、成功率最高的結果。
Google首席經濟學家Hal Varian:
「我不斷強調,未來十年內最具吸引力的職業,將會是統計學家。」
一旦推開統計學大門,就會發現工作聽一知十,成效昇華到另一個境界。
為了降低阻力,書中將以最親民的方式表現重要的統計概念,
可謂讓人對統計恐懼之心煙消雲散的吉祥之物!
- 前言
-
序章 垃圾資料只能分析出垃圾!
-
1 只有900戶的資料也行嗎?
-
2 那份資料可信嗎?
-
3 統計學到底有什麼用?
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4 了解統計學用處的三個問答題
-
-
第1章 欲速則速!一口氣讀完統計學!
-
1 把「統計學地圖」記在腦海中
-
2 將原始資料整理成一個代表值——敘述統計學①
-
3 資料離散的程度?——敘述統計學②
-
4 用樣本來思考——推論統計學①
-
5 如同福爾摩斯的推理——推論統計學②
-
6 先假設再驗證——推論統計學③
-
7 什麼是統計分析、多變量分析?
-
8 傳統統計學VS貝氏統計學
-
-
第2章 避免資料和圖表讓自己出糗!
-
1 連續資料和非連續資料?
-
2 用尺度分類資料!
-
3 名義尺度就是「北海道=1」⋯⋯這種分配的資料
-
4 順序尺度就是有「順序」的資料
-
5 間隔尺度和比例尺度?
-
統計學講座——百分比和點的區別
-
6 難以啟齒的「圓餅圖的禁忌」
-
統計學講座——南丁格爾「極座標圓餅圖」
-
-
第3章 先理解「平均數、變異數」!
-
1「 平均數」是代表值中的代表?
-
2 最不受異常值影響的「中位數」
-
3 資料最多的「眾數」
-
統計學講座——被用來解讀密碼的「眾數」
-
4 平均數、中位數、眾數三者的位置關係?
-
5 代表離散程度的「四分位數、箱形圖」
-
6 由平均數到變異數
-
7 用「變異數」來計算離散程度
-
8 由「變異數」到「標準差」
-
9 計算「標準差」
-
統計學講座——天氣預報「和往年一樣」指的是平均數?中位數?
-
-
第4章 體驗常態分配!
-
1 將資料化為次數分配表
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2 如果發現雙峰型直方圖
-
3 由直方圖到分配曲線
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4 移動常態分配(1)─變更平均數
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5 移動常態分配(2)─變更標準差
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6 用常態分配來看機率
-
7 以「管制圖」管理品質
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統計學講座——用Excel畫出常態分配曲線的步驟
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8 二個不同的常態分配合而為一?
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9 標準常態分配真是太好用了!
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10 試著比較二個不同的群組
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統計學講座——彭加勒和麵包店不講情義的攻防戰
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第5章 由樣本「估計」母體特徵
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1 要「估計」什麼?
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2 先來整理統計學用語
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3「 點估計」是瞎貓碰上死耗子?
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4「 樣本平均數」的分配和中央極限定理
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5 用區間來表示的「區間估計」
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6 樣本多又會如何改變?
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7 信賴係數99%時的區間估計
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8 t分配、χ2分配
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9 如何估計收視率?
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10 問卷回收幾份才行?
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統計學講座——Student t分配
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第6章 先假設,再用機率判斷正確與否
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1 假設檢定的始祖是品茶婦人?
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2 什麼是假設檢定?
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3 什麼是單尾檢定?雙尾檢定?
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4 假設檢定的步驟
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5 檢定時要小心二種誤差
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番外篇 「人的直覺」其實一點兒也不可靠?
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1 獎品在哪邊? 1/2的機率?
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2 應該怎麼看罕病的陽性反應?
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- 統計學講座——真是令人意外!橫綱的體重「不到平均數」?
- 出版地 : 臺灣
- 語言 : 繁體中文
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