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應用統計學

出版日期
2022/06/07
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9786263281332

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1.用字遣詞淺顯易懂,初學者能充分理解基礎統計學的重要觀念。
2.文中例題豐富,並融入生活經驗,讀者能驗證所學從中了解統計方法及其應用。
3.統計理論結合Excel軟體應用,輕鬆學會統計分析工具。
4.充分運用大量圖表取代繁瑣文字,一目瞭然。 

統計學是一門應用科學,實務界各領域都需要應用到統計知識去解決許多實務問題。尤其在現今大數據時代,許多企業需要利用大數據分析進行決策,而大數據資料分析的工具即是統計學。本書乃是屬於應用統計學,亦即教授學習者如何使用統計學解決實務界面臨的問題,書內的例子包含製造業、服務業、休閒觀光及餐飲業、金融業等,故很適合商學及管理學院各學系、休閒觀光或餐飲管理相關學系之學生使用。
  • CHAPTER 01 統計學導論
    • 1-1 何謂統計學
    • 1-2 統計學在產業實務之應用
    • 1-3 資料
    • 1-4 資料來源
    • 1-5 敘述統計與統計推論
  • CHAPTER 02 敘述統計-表格與圖形法
    • 2-1 質性資料之表格與圖形法
    • 2-2 量化資料之表格與圖形法
    • 2-3 兩變數之表格與圖形法
    • 2-4 Excel範例
  • CHAPTER 03 敘述統計-數值法
    • 3-1 中央位置衡量
    • 3-2 離散程度衡量
    • 3-3 資料分配型態的衡量
    • 3-4 兩變數的相關性衡量
    • 3-5 Excel範例
  • CHAPTER 04 機率
    • 4-1 隨機實驗、計算實驗結果及機率指派方法
    • 4-2 機率的基本知識
    • 4-3 貝氏定理
    • 4-4 Excel範例
  • CHAPTER 05 隨機變數與機率分配
    • 5-1 隨機變數
    • 5-2 機率分配
    • 5-3 期望值與變異數
    • 5-4 聯合機率分配
    • 5-5 Excel範例
  • CHAPTER 06 機率分配之應用
    • 6-1 常用的離散型機率分配
    • 6-2 常用的連續型機率分配
    • 6-3 Excel範例
  • CHAPTER 07 抽樣、抽樣分配與點估計
    • 7-1 抽樣方法
    • 7-2 點估計
    • 7-3 抽樣分配
    • 7-4 良好的樣本統計量特性
    • 7-5 Excel範例
  • CHAPTER 08 信賴區間
    • 8-1 母體平均數的區間估計:母體標準差已知情況
    • 8-2 母體平均數的區間估計:母體標準差未知情況
    • 8-3 母體比率的區間估計:大樣本情況
    • 8-4 樣本量多寡的決定
    • 8-5 母體變異數及標準差的區間估計
    • 8-6 Excel範例
  • CHAPTER 09 假設檢定
    • 9-1 建立統計假設
    • 9-2 統計決策錯誤類型
    • 9-3 單一母體平均數的假設檢定
    • 9-4 單一母體比率的假設檢定:大樣本情況
    • 9-5 單一母體變異數的假設檢定
    • 9-6 型II錯誤與統計檢定力
    • 9-7 假設檢定的最適樣本量
    • 9-8 Excel範例
  • CHAPTER 10 兩個母體參數之統計推論
    • 10-1 兩個母體平均數的統計推論
    • 10-2 兩個母體比率的統計推論
    • 10-3 兩個母體變異數的統計推論
    • 10-4 Excel範例
  • CHAPTER 11 變異數分析
    • 11-1 因子、處理與實驗設計
    • 11-2 變異數分析之理論基礎
    • 11-3 單因子變異數分析
    • 11-4 隨機集區實驗設計
    • 11-5 二因子變異數分析
    • 11-6 Excel範例
  • CHAPTER 12 簡單線性迴歸分析
    • 12-1 簡單線性迴歸模型
    • 12-2 估計簡單線性迴歸方程式:最小平方法
    • 12-3 迴歸顯著性檢定
    • 12-4 簡單線性迴歸模型有多好?:判定係數(R2)
    • 12-5 利用簡單線性迴歸模型進行預測
    • 12-6 Excel範例
  • CHAPTER 13 多元線性迴歸分析
    • 13-1 多元線性迴歸模型
    • 13-2 估計多元線性迴歸模型:最小平方法
    • 13-3 迴歸顯著性檢定
    • 13-4 多重共線性
    • 13-5 多元線性迴歸模型有多好?:複判定係數(R2)
    • 13-6 利用多元線性迴歸模型進行預測
    • 13-7 Excel範例
  • CHAPTER 14 無母數方法
    • 14-1 符號檢定
    • 14-2 Wilcoxon符號等級檢定
    • 14-3 Mann-Whitney-Wilcoxon檢定法
    • 14-4 Kruskal-Wallis H檢定法
  • CHAPTER 15 資料探勘
    • 15-1 羅吉斯迴歸
    • 15-2 決策樹
    • 15-3 類神經網路
  • 附錄
    • 附錄一 附表統整
    • 附錄二 CH2表附資料
  • 學後評量
  • 出版地 臺灣
  • 語言 繁體中文

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