懶人圖解統計學：統整複雜數據，看穿大數據背後真相 / 今野紀雄著價格比較,價格查詢,歷史價格詳細信息

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Name: 懶人圖解統計學：統整複雜數據，看穿大數據背後真相 / 今野紀雄 著
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懶人圖解統計學：統整複雜數據，看穿大數據背後真相 / 今野紀雄著歷史價格(單位:新台幣)

懶人圖解統計學：統整複雜數據，看穿大數據背後真相 / 今野紀雄著描述

擁有統計力，就能提升解決問題的能力用圖像思考分析「現在」，用數學邏輯演算「未來」用最不燒腦的方式學習統計學！【設計生活化情境題】+【資料視覺化】+【專有名詞變白話】　　一看就懂的統計學新手入門書　　就算「沒有統計知識」也沒關係！　　從基本原理開始，一點一點詳細說明　　快速掌握必備觀念，輕鬆漫遊大數據時代　　統計學哪裡只是公式運算，更是生活的準則、日常的指標！　　★擲骰子、丟硬幣、中樂透，遊戲輸贏一瞬間，人生賽局是命運還是機會？　　★調查收視率可以掌握市場變化，看準投資方向一點也不難！　　★拚經濟跟統計有關，玩政治也跟統計有關，一切都在計算之中！　　★數據展現實力！棒球迷如何從統計視角一窺棒球場上孰強孰弱？　　★班佛定律可以教你識破會計數字是真是假，看出是誰在幕後以假亂真？　　●打好統計學的基礎，應用在你的工作上！　　●適合初學統計的人，以及想重新學統計的人！　　●用每章最後的練習題與詳細解說，確認你理解了多少。　　用「最短」、「最快」的方式學習統計學！　　「統計學」總給人很艱澀的印象。不過，只要從基礎開始一步步學習，就會發現統計學其實一點也不難。即使是從來沒學過任何統計學知識的人，閱讀本書時也不會有任何障礙，而是能在不知不覺中讀完這本書，明白到統計學的本質。統計學是「分析現在、預測未來」的最強「技術」。請各位在讀完本書後，化統計學為自身的力量吧！專業推薦　　淡江大學統計學系教授林志娟審訂推薦　　統計學博士程毅豪誠心推薦作者介紹作者簡介今野紀雄（Norio Konno）　　1957年出生於東京。1982年東京大學理學部數學科畢業。1987年東京工業大學大學院理工學研究科博士課程修畢退學。曾任室蘭工業大學數理科學共通講座副教授、康乃爾大學數理科學研究所客座研究員，現為橫濱國立大學大學院工學研究院教授。主要著作包括《不可思議的數學》、《3小時讀通統計》、《拓樸學超入門》（共著）、《看漫畫學複雜網路》（共著）（Science-i新書）、《圖解雜學機率》、《圖解雜學機率模型》（Natsume社）、《Newton》雜誌監修工作。譯者簡介陳朕疆　　自由譯者。清大生命科學學士、政大財務管理碩士、京都大學農學部交換一年。現為專職譯者，譯有多本科普、健康、商管書籍，歡迎批評指教。　　信箱：czj.kyoto@gmail.com 目錄前言 3 第 1 章數據的特徵 9 1-1 當有人問你「每週喝幾次酒」，你會覺得很難回答嗎？ 10 1-2 雖然平均月薪相同，但你不覺得哪裡奇怪嗎？ 12 1-3 即使平均值相同，也不代表數據有相同特徵 14 1-4 將數據畫成「直方圖」會更好了解 16 1-5 配合數據特徵，選擇適當組距 18 1-6 由直方圖的形狀，可以看出某些數據不適合用「平均值」來描述 20 1-7 除了平均值，還有其他可以代表整體數據的數值 22 1-8 正中央數值—中位數 24 1-9 如何計算中位數？ 26 1-10 哪個數值最多？什麼是眾數？ 28 1-11 表示數據分布範圍的「全距」 30 1-12 如何表示數據分散程度？ 32 1-13 用「變異數」來表示數據分散程度會方便許多 34 1-14 如何用變異數來計算數據分散程度？ 36 章末練習 ① 38 專欄 1 統計虛擬貨幣之現價總額的首位數字，會有什麼結果？ 40 第 2 章機率的基礎 41 2-1 「樣本點」「樣本空間」與「事件」分別是什麼？ 42 2-2 「和事件」「積事件」和「餘事件」 44 2-3 機率的定義 46 2-4 「事件機率」的計算 48 2-5 以「擲硬幣」為例，做機率的計算 50 2-6 丁半賭博中「丁」的機率和「半」的機率分別是多少？ 52 2-7 不會同時發生的「互斥事件」 54 2-8 互斥的兩個「事件」有什麼關係？ 56 2-9 發生「餘事件（非∼的事件）」的機率是多少？ 58 2-10 什麼是「條件機率」？ 60 2-11 學會使用方便的「乘法規則」 62 2-12 不被其他事件影響的「獨立事件」 64 章末練習 ② 66 專欄 2 首位數字的出現機率會符合「班佛定律」 68 第 3 章隨機變數 69 3-1 由偶然決定數值的「隨機變數」 70 3-2 利用機率的性質，讓機率的計算變簡單 72 3-3 隨機變數和與之對應的「機率分配」 74 3-4 機率合計為「1」 76 3-5 計算隨機變數X 的期望值 78 3-6 即使各個事件的機率不一樣，也能求出期望值E(X) 80 3-7 「標準差」是變異數的正平方根 82 3-8 「平均值前後一個標準差」是最常出現的數值 84 章末練習 ③ 86 專欄 3 應用班佛定律找出偽造數據 90 第 4 章分配 91 4-1 考慮順序時的「可能情況數」 92 4-2 不考慮順序時的「可能情況數」 94 4-3 由二項分配算出擲骰子結果的機率 96 4-4 由二項分配算出擲骰子結果的分配 98 4-5 擲骰次數增加，二項分配的形狀也會跟著改變 100 4-6 身高、雨量、產品誤差⋯⋯我們可以在許多數據上看到常態分配 102 4-7 常態分配的性質 104 4-8 常態分配中，幾乎所有事件都會在「3 σ 範圍」內 106 4-9 常態分配標準化的「標準常態分配」 108 4-10 從圖看出標準常態分配的性質 110 4-11 用標準常態分配來計算機率 112 章末練習 ④ 114 專欄 4 「末位數字」的分配也會偏向一邊嗎？ 116 第 5 章估計 117 5-1 從部分數據估計整體數據 118 5-2 由估計方法決定適當的樣本數 120 5-3 如何調查電視的收視率？ 122 5-4 如何用統計方法估計收視率 124 5-5 估計一個數值點—「點估計」 126 5-6 估計一段區間—「區間估計」∼其一 128 5-7 估計一段區間—「區間估計」∼其二 130 5-8 信心水準的大小與信賴區間的關係 132 5-9 精靈寶可夢的收視率變化 134 5-10 信心水準提高，信賴區間也會變大 136 5-11 估計大谷翔平選手未來的打擊率，會得到什麼結果？ 138 章末練習 ⑤ 140 專欄 5 「辛普森悖論」是什麼？ 144 第 6 章檢定 145 6-1 如果連續擲硬幣五次都是正面，可以說「這是一枚不公正硬幣」嗎？ 146 6-2 如何檢定「這是一枚公正硬幣」的假設是否正確？ 148 6-3 了解檢定的獨特概念與流程 150 6-4 檢定會因為「錯誤率」不同而得到不一樣的結果 152 6-5 當「五次有四次是正面」，可以說「這是一枚不公正硬幣」嗎？ 154 6-6 即使「五次有四次正面」，也不能說「這是一枚不公正硬幣」 156 6-7 若錯誤率是5%，那麼當「十次有九次正面」，就可以說「這是一枚不公正硬幣」 158 章末練習 ⑥ 160 專欄 6 在日本買彩券應該買「連號」？還是買「號碼分散」？ 164 第 7 章相關 165 7-1 判斷兩群數據的關係 166 7-2 用「相關圖」將不同數據間的關係視覺化 168 7-3