懶人圖解統計學：統整複雜數據，看穿大數據背後真相 - 博客來

書名：懶人圖解統計學：統整複雜數據，看穿大數據背後真相，原文名稱：統計学最高の教科書現実を分析して未来を予測する技術を身につける，語言：繁體中文 ... 選擇語言 English 繁體中文 简体中文 :::相關網站 博客來 售票網 企業採購 福利平台 海外專館 :::會員服務|快速功能 0結帳 您好 ( 登出 )     登入     加入會員 購物金 購物金 0 儲值金 0 E-Coupon 0 張 單品折價券 0 張 會員專區 電子書櫃 線上客服 繁體 關閉廣告 展開廣告 回博客來首頁 客服公告：反詐騙！提醒您「不碰ATM」，不共用帳號、密碼詳情 移動滑鼠展開全站分類 :::全站分類 全站分類 :::網站搜尋 全部 展開 全部 圖書 電子書 有聲書 訂閱 影音 百貨 雜誌 售票 海外專館 快速到貨 禮物卡 搜尋 熱門關鍵字 晨羽親簽書 彭明敏 思維的良率 成為溫美玉 中文書 新書 預購 排行榜 選書 即將出版 特價書 香港出版 讀者書評 出版社專區 分類總覽 博客來中文書自然科普數學其他商品介紹 看大圖 !上頁 下頁 主題活動 試閱 懶人圖解統計學：統整複雜數據，看穿大數據背後真相 統計学最高の教科書現実を分析して未来を予測する技術を身につける 已追蹤作者：[ 修改 ] 確定 取消 作者：今野紀雄   新功能介紹譯者：陳朕疆出版社：世茂   新功能介紹出版日期：2020/12/02語言：繁體中文 定價：350元 優惠價：75折263元優惠期限：2022年04月27日止 使用購物金最高可抵100% 詳情 1點OPENPOINT可兌換1點購物金，1點購物金可抵1元，實際點數依您帳戶為準。

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  　　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（NorioKonno）   　　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：[email protected]   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①38 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②66 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③86 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「3σ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④114 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⑤140 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⑥160 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 7-3什麼是「強相關」「弱相關」和「零相關」？170 7-4「相關係數」可以表示不同數據間的相關程度172 7-5「相關係數」的公式174 7-6相關係數的計算方法∼例一176 7-7相關係數的計算方法∼例二178 7-8相關係數的計算方法∼例三180 7-9相關係數的總整理182 章末練習⑦184 專欄7「無法計算期望值」的抽獎186 後記187 主要參考文獻189 索引190 看更多   序 前言   　　各位知道10月18日是什麼日子嗎？   　　這天是日本的統計日。

在日本總務省統計局的網站中提到，1872年9月24日，日本太政官公布了日本第一個近代生產統計表—《府縣物產表》，這天換算成陽曆後就是10月18日。

於是日本政府就在1973年，訂這天為統計日。

  　　在統計日這天，總務省會舉辦各種活動，促進日本國民關心統計，使國民了解統計的重要性，並配合政府的各種統計調查。

  　　其中一項活動就是「募集標語」。

總務省會將募集到的標語用於海報等廣告宣傳。

2018年度的特選作品，是由統計調查員組別選出的「活用統計、指向未來」。

總務省的網站上可以看到歷屆入選作品，而且這些標語一個比一個驚豔。

以下介紹其中幾個標語。

  　　「這是為了誰？這是為了所有人的統計調查」2000年 　　「數字重於理論，統計重於直覺」2003年 　　「統計能獲得正確資訊，讓人放心」2006年   　　2019年度的標語從2月開始募集，那時有人踢爆政府各部會偽造統計數據，引發了不小的問題，這也使Twitter上大量出現揶揄這次事件的標語。

  　　「混亂的統計，可疑的指標」 　　「統計都是編造的數字，不要隨便相信」 　　「數字不合，就自己編造，統計都是假的」 　　「就算不景氣，統計數字也會說景氣很好」 　 　　我和其他教授談起這些統計調查事件時，聊到「有沒有什麼方法，可以看出這些統計數字的問題呢？」這裡先把這個方法命名為「規則X」。

我們會在本書的專欄中，與各位談談有什麼方法可以做到這件事，敬請期待！   　　本書會用淺顯易懂的方式，說明高中等級的統計。

以下就簡單說明一下本書內容。

  　　第1章介紹平均值（期望值）、變異數、標準差等，能描述數據特徵的數值；第2章介紹基礎機率，幫助各位理解本書後半提到的統計學知識；第3章介紹隨機變數；第4章介紹典型的分配範例—二項分配、常態分配；第5章介紹估計方法，說明如何由部分數據推論整體數據；第6章介紹檢定方法，說明如何建立假設、如何判斷假設正確與否；第7章介紹如何描述不同數據間的相關關係。

　　另外，在每章的最後面會列出幾個練習問題，請各位試著挑戰看看，以加深理解。

　　最後，本書的出版過程受到科學書籍編輯部的石井顯一先生不少照顧，在此表達誠摯謝意。

  今野紀雄 看更多   詳細資料 ISBN：9789865408350叢書系列：科學視界規格：平裝/192頁/14.8x21x1.25cm/普通級/雙色印刷/初版出版地：台灣 本書分類：自然科普>數學>其他   內容連載 1-1當有人問你「每週喝幾次酒」，你會覺得很難回答嗎？ 我很喜歡喝酒（或者應該說，我很喜歡酒宴時的氣氛）。

朋友們知道這件事後，一定會問我：「平均每週喝幾次酒？」 我覺得這個問題實在很難回答。

我從來不曾認真記錄哪天有喝酒、哪天沒喝，更不會像是計算棒球選手的打擊率那樣，計算每天喝酒情況的變化。

但是，問我這個問題的人也不認為我會這麼做吧？ 事實上，我喝酒的頻率變動很大。

雖然我沒有晚酌的習慣，但是想喝酒的時候，每天晚上都會喝一些。

但如果幾天不喝，就會像變了一個人似的，整個月都不碰酒精。

就算我憑著那不怎麼可靠的記憶，計算出平均值約為「每週喝兩次」，意義也不大，因為連我自己都覺得這個答案怪怪的。

「每週喝兩次」這句話聽起來就像是我會固定在每週五、六喝酒一樣，但事實並非如此。

 因此，如果你是那種什麼都只想靠平均值來判斷的人，還請先別這麼快就下定論。

 第1章中，我們會介紹各種可以代表整體數據的數值，「平均值（期望值）」就是其中之一。

 上面的例子中，當我被朋友問到「平均每週喝幾次酒」，我很難回答得出來。

由這個例子可以知道，有時候「平均值並不是最適合用來代表整體數據的數值」。

還請先記住這點，並繼續往下閱讀。

 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 次頁是A公司到E公司共五家公司的月薪直方圖。

從這些直方圖可以看出這些公司的幾個特徵。

 首先，A公司、B公司、C公司的直方圖皆為左右對稱，而且A公司與B公司只有一個峰。

這種只有一個峰、相對單純的分配，稱做「單峰型」分配。

譬如男性身高的分配，就是單峰型分配的典型例子。

 相較於此，C公司的月薪分配有兩個峰。

有兩個峰或更多峰的分配，稱做「多峰型」分配。

舉例來說，如果不分男女，統計所有人的身高並做成次數分配表，就會是多峰型分配；在考試時，若明顯有一群人比較會解題，另一群人比較不會，則成績分配也會是多峰型。

看完整內容連載   主題活動 2022_02_開學書展_語言∣電腦∣自然∣藝術設計 2022_02_開學書展_新書∣特價∣主題書單66折起！2/9～4/27 最近瀏覽商品  相關活動   購物說明 若您具有法人身份為常態性且大量購書者，或有特殊作業需求，建議您可洽詢「企業採購」。

  退換貨說明  會員所購買的商品均享有到貨十天的猶豫期（含例假日）。

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