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不懂公式也OK!用統計學思維搞懂投資、商務與育兒

出版日期
2024/09/05
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9789863707080

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~掌握資料=掌握時代~
矽谷成功人士的推薦之選!!
現在起培養21世紀不可或缺的資料素養,初學者也能成為商業和投資贏家!

【本書特色】
◎實用導向:結合生活實例,揭示統計學在日常決策中的應用!
◎趣味學習:豐富的問答和專欄,增強學習的趣味性和互動性!
◎化繁為簡:簡化數學公式、精簡圖解、每章重點整理,讓初學者輕鬆掌握統計概念!

◤什麼是【統計學】?
統計學是一門研究如何收集、整理、分析和解釋數據的學問。
簡單來說,統計學可以幫助我們在日常生活和工作中做出更明智的決策,
從資料中發現潛在的規律和趨勢。

許多人在學習統計學時,常常因為看似艱深的數學公式和抽象的概念而備感挫折。
然而,統計學的應用無處不在,
Google前CEO艾力克.施密特甚至說:「統計學是21世紀必備的知識。」◢

《不懂公式也OK!用統計學思維搞懂投資、商務與育兒》
採用簡單易懂的語言,搭配豐富圖表和有趣測驗,
將複雜的數學公式簡化,並用生動的例子來解釋基本概念。
即使是完全沒有數學基礎的讀者,也能輕鬆掌握統計學精髓。

◆◆初學者也能輕鬆學會◆◆
【理財智慧】
投資市場風險與機會並存,
懂得如何解讀統計指標,將大幅提高投資成功的機會。
用統計學來進行風險評估和收益預測,
讓你成為投資不虧損的理財達人!

【理性決策】
無論是抽籤、猜拳還是投資,
統計學都能提供客觀的策略和建議,
幫助我們用數據和機率來做出更好的選擇,
擺脫依賴運氣和直覺的盲猜,做出最正確的判斷!

【掌握準確訊息】
身處資訊爆炸的時代,如何從海量資訊中辨別真假?
統計學提供了基本工具來分析數據、判斷趨勢,
讓我們能夠更好地理解和應對資訊的可信度,抓住表象下的事實!

【掌握孩子成長】
面對孩子忽上忽下像是過雲霄飛車的成績單,
身為父母也是心裡七上八下,不知道該嚴格訓斥還是輕輕放過,
將統計學思維應用在日常生活中,
有助於正確判斷孩子成長中的軌跡!

從現在開始你的統計學之旅,
讓你不再受數據迷惑,在現今社會中絕不吃虧!
  • 前言
  • 序章 統計學究竟能用在什麼地方?
    • 統計學真的有用嗎? 無論對賺錢、工作和育兒都大有好處!!
      • 利用統計學可預見股價趨勢
      • 行動時不再僅憑運氣或直覺
      • 統計學還能看出孩子的成長方式
    • 在工作上也能立即發揮作用! 能夠提前發現機器故障!
      • 可以提前預測機器故障
    • 面對重要抉擇時該怎麼辦? 基於證據進行思考的方法
      • 沒人知道結果……那該怎麼辦?
      • 可以從科學角度來做判斷
      • 沒有證據的論點毫無說服力
    • Column 和海螺小姐猜拳的勝率超過7成!?「必勝猜拳法」的祕訣是什麼?
  • 第1章 資料的處理方式是否有誤?
    • 首先學習資料素養 不懂資料素養,可能在實戰中鑄下大錯!
      • 理科背景的人也會弄錯資料的解讀和處理方式
      • 要瞭解資料特性,不妨先分類
    • 「太好了!」這樣的感覺可以數值化嗎? 「名目、順序、區間、比例」4種尺度
      • 任何事物都能轉換成資料?
      • 為何需要瞭解資料的尺度呢?
    • 從看不見的資料中找出真相 天才科學家發現的「倖存者偏差」
      • 著眼於看不見資料的天才科學家
    • Column 搞錯就糟糕了!圓餅圖的解讀和使用方式
  • 第2章 統計學的基礎,只要知道這些就夠了!
    • 真實數據可能有好幾個,但事實只有一個 平均值、中位數、眾數都是正確的!
      • 寬度不固定的直方圖
    • 「一般」是指平均值嗎? 平均值的危險陷阱
      • 容易受異常影響的平均值
    • 有符合人們實際感受的代表值嗎? 何時可以使用中位數和眾數?
      • 要選擇哪個作為代表?
      • 代表值有各種類型
    • 預測一年後股價漲跌的厲害方法 試著調整分析師的預測
      • 進一步分析股票分析師的預測
    • 為何不更廣泛地使用中位數和眾數呢? 不存在萬能的標準
      • 中位數的弱點在於變化!
      • 眾數在有大量資料時才發揮作用
      • 破解密碼時只能用眾數
    • Column 預測孩子的身高和成績
  • 第3章 常態分布可以用在哪裡?
    • 從彈珠台誕生的常態分布 統計學中最著名的分布
      • 掌握彈珠運動就能掌握統計學!
    • 常態分布非常方便好用 捕捉世上所有的差異
      • 只要存在些微差異,就能以常態分布呈現
      • 常態分布的美妙特性
    • 拆解常態分布 常態分布=標準差+平均值
      • 如何計算標準差
    • 為什麼更推薦使用標準差? 難以處理的變異數
      • 更容易使用的標準差
    • 誰才是最優秀的員工? 也能比較能力不同的人
      • MVP究竟獎落誰家?
    • 偏差值和IQ都是調整標準差後得到的數值 標準常態分布的變形版本
      • 偏差值和智商也是相同概念
    • 如果不是常態分布該怎麼辦? 活躍的K線
      • 利用¼區間掌握分散程度
      • 來繪製盒鬚圖吧!
    • Column 鬼腳圖其實不公平? 「中獎機率」並不相同?
    • Column 使用統計學克服「無法預測的地震」!
  • 第4章 「內閣支持率跌破40%」這句話有幾分可信度?
    • 根據樣本推估是統計學基礎 統計學有「敘述」和「推論」兩種類型!
      • 敘述統計學 從問卷調查得知員工的真實心聲
      • 推論統計學 樣本不多也能洞悉整體情況
    • 「試味道」正是統計學的精髓 正確的抽樣有什麼訣竅?
      • 全體與樣本完全一致是最理想的狀況
      • 犯下歷史性錯誤的抽樣調查
    • 培養出不受電視收視率欺騙的判斷力 避免被媒體報導牽著走
      • 誤差值有多小?
      • 收視率實際上有可能被逆轉?
    • 內閣支持率首度跌破40%? 電視台與政治都存在著差異
      • 支持率其實相當可疑……?
    • 回答數需要多少才足夠? 以全國調查來說,3千份夠嗎?
    • Column 如何在決定命運的擲硬幣中取勝?
  • 第5章 只是巧合嗎?用假設檢定找出真相!
    • 世上有99%都是假設! 定論和常識都只是一種假設?
      • 顛覆常識的黑天鵝
    • 什麼時候可以說是作弊? 試著模擬相同點數出現的次數
      • 如果發生的機率低於5%就很可疑
      • 如果是硬幣連續出現3次正面的情況呢?
      • 擲10次硬幣,正面共出現幾次?
      • 出現幾次會有作弊之嫌?
    • 有點拐彎抹角的假設檢定 驗證反對意見不正確的方法
      • 發生超罕見事件時要特別注意!
    • 只調查一邊還是兩邊? 同樣是5%,判斷卻不同?
      • 為了避免有詐,需根據目的事先決定方法
    • 型一錯誤的α和型二錯誤的β 危險率與權衡取捨
      • 明明是本人卻被拒絕,別人反而通過?
      • 世上所有事物都需權衡取捨
    • Column 孟德爾的數據太過完美,背後的真相是什麼?
  • 第6章 證據是正確的?相關性不正確?
    • 蟋蟀的鳴叫次數受溫度影響? 把資料描繪出來即可看出相關性
      • 相關性也有強弱之分
    • 有相關性就存在因果關係嗎? 懷疑偽相關!
      • 相關性的常見誤解
      • 看似存在因果關係的事物需要格外注意!
    • 什麼是證據? 透過隨機對照試驗來驗證!
      • 為什麼證據如此重要?
      • 隨機對照試驗如何進行?
      • 新產品上市時,網路上常做的A/B測試
      • 歐巴馬總統也是靠統計學當選的!?
    • Column 透過是否要全面進行PCR檢測來看出你的統計常識
  • 第7章 統計學的敵人是借鑑歷史
    • 因為面子比數據重要而犧牲的10萬名士兵 為什麼忽略隨機對照試驗的結果?
      • 運用統計學找出病因
      • 頑固的偏見導致陸軍犧牲許多生命
    • 愚者從經驗中學習,智者從歷史中學 根據相關性迅速採取行動
      • 值得懷疑的情況下,可以先斬後奏
      • 正確的判斷應該從歷史中學習
    • Column 以100%的機率預測股價趨勢……!!來自X投資公司的神祕電子郵件
    • Column 新冠病毒的感染人數將會增加或減少?根據比率進行簡單的預測

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