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看圖秒懂!社會人必修應用統計學

看圖秒懂!社會人必修應用統計學

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9789863704638
今野紀雄
許郁文
楓葉社文化
2022年10月05日
117.00  元
HK$ 99.45  






ISBN:9789863704638
  • 叢書系列:圖解雜學系列
  • 規格:平裝 / 159頁 / 13 x 18.8 x 1 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
    圖解雜學系列


  • 商業理財 > 會計/統計 > 統計學

















      ∼全彩插圖+擬人化=想像力全開的新概念教學∼

      IT、AI、大數據分析、區塊鏈……

      這些時下最熱門的話題,都與「統計學」有關!

      統計學可說是數位時代的基石,也是生活在現代的我們不能不懂的常識!



      Google首席經濟學家海爾.韋瑞安曾說:

      「在今後的10年之內,最吃香的職業應該會是統計學家。」



      ◆在任何事物都變成資料的現在,最冷靜、最值得依賴的知識就是「統計學」◆



      統計學是一門分析資料,找出潮流,窺見未來的學問。

      在過去,是少部分專家才能從事的工作,

      但現在已是誰都能輕鬆地將這世界的一切轉換成資料,資料源源不絕湧現的時代,

      所以能正確地分析與活用資料,是讓生意快速發展的捷徑,也是左右未來的轉捩點。



      若問現在最新的科技是什麼,大部分的人應該會想到AI、大數據分析、區塊鏈,對吧?

      但這些最新技術都需要處理大量的資料,也都與統計學的概念或邏輯密不可分,

      要想進一步了解這些技術,有效率地應用它們,就必須具備統計學知識。

      不過就現況而言,正確了解統計學的人比需求來得少,

      所以先學會統計學,就能在未來的職場佔得上風。



      ◆要解讀數據背後真正的涵義,你必須要懂「統計學」◆



      我們的生活周遭充斥著各式各樣的數據,例如──

      .棒球的打擊率

      .電視節目的收視率

      .捷運站距離和房屋租金的關係 等等

      而這些數據都是用統計學計算出來的。



      本書透過生動具體的插圖,將統計學的概念「圖像化」,

      讓你不用再跟複雜的文字敘述、有聽沒有懂的術語苦苦奮戰,

      發揮「想像力」就能學會基礎概念!



      還利用「擬人化」的方式,幫助各位掌握統計學的重要基礎──

      .【常態分布】是統計學的國王,能帶給我們俯瞰全局的視野

      .【二項式分布】是統計學王子,次數一多就接近常態

      .【推論】是超能力者,可以從部分窺見全部,從現在預知未來

      .【檢定】是捕快,以統計的方式幫助判斷

      .【相關性】是名偵探,負責找出事件之間的關係



      透過這種新概念教學方式,

      讓你對統計學的理解不只停留在表面,還有辦法運用自如!

      從此之後,統計學將成為你在職場上的神隊友!



    本書特色



      ◎將統計學的概念全部「視覺化」!看不懂公式沒關係,看圖就秒懂。

      ◎解說統計學在教育、金融、製造、政治、醫療、不動產等業界的多元應用。

      ◎解說統計學與「AI」、「大數據分析」、「區塊鏈」這些最最尖端科技的關係。


     





    .前言



    .在全世界的任何事物都變成資料的現在

    最冷靜、最值得依賴的知識就是統計學



    .現在最新的話題IT、AI、大數據分析、區塊鏈都與統計學有關!



    .向不擅長說再見!若能徹底了解基礎的統計學

    一切都是「理所當然」!



    Section 0進入正題之前

    不擅長數理的人也不要逃避!

    稍微難懂的數學的文字與符號




    專欄1各個領域都需要的統計學



    Section 1

    光是學會這些就能對社會做出貢獻!

    統計學的超級基礎知識




    1以電影《駭客任務》的角度觀察世界!?

    以數據擷取世界之後,可以得到的是……「資料」



    2簡直就像是洗照片一樣!

    將資料畫成正確的「圖表」能看到什麼結果呢?



    3平均值與想像中的不一樣?

    要掌握資料的特徵,除了要了解平均值,還要了解其他的「代表值」



    4與代表值相似的資料特徵!

    很多人不懂的「變異數」與「標準差」就只是資料的分布情況而已



    5統計學不可或缺的是……

    相關用語看起來很難,但其實仔細了解之後,就會發現「機率的基礎」很簡單



    6從機率回到統計

    串起機率與統計的兩大關鍵字「隨機變數」與「機率分布」



    專欄2? 與人類的直覺背道而馳?不可思議的機率世界



    Section 2

    日常生活也很常使用!

    來自統計學的剖析思維




    1絕對是最重要的!統計學的國王「常態分布」能帶給我們俯瞰全局的視野



    ?常態分布×教育

    偏差值就是說明自己位於整體何處的數值



    ?常態分布×金融

    信用卡公司評估信用卡額度時,也使用常態分布的額度模型!



    2很多人在高中的時候放棄……

    常見於現實世界的二項式分布是「次數一多就接近常態」的統計學王子



    ?二項式分布×製造

    製造業和服務業維持高品質的祕訣就是六標準差



    3了解不知道的事情!推論是從「部分窺見全部」、「從現在預知未來」的超能力者



    ?推論×政治

    新聞裡的內閣支持率常常都在變動

    但是統計學的內閣支持率卻沒有變動?



    4在充滿迷惘的人生之中……

    檢定是以「統計」的方式幫助判斷的捕快



    ?檢定×醫療

    其實新藥的驗證很麻煩。

    如何分辨「新藥有效果」還是「一切純屬巧合」?



    5不同的資料之間有什麼關係?相關性就是找出「這個」與「那個」有什麼關係的名偵探



    ?相關性×不動產

    在「面積」、「屋齡」、「與車站的距離」這三個因素之中,對房租影響最大的是哪一個……(沒有普遍性)



    ?相關×製造

    只要先測量多個元素,就能預測葡萄酒的價格!



    專欄3? 資料不足、過於主觀也OK?不可思議的貝氏統計學



    Section 3

    實際分析資料

    運用統計學




    1製作彙整資料、表格與圖表

    分析的第一步就是彙整資料、製作表格以及將資料畫成圖表



    2確認資料的分布情況

    有接近常態分布的結果嗎?根據資料繪製直方圖



    3分析常態分布

    試著進一步了解接近常態分布的資料



    4利用相關係數與散布圖

    找到意外的大發現!分析資料的相關性



    專欄4? 大幅改變IT的未來?量子電腦的可行性



    Section 4

    與引領時代的技術有關

    最尖端的IT與統計學




    1統計學已經是必備的識讀能力?

    最新的科技與統計學之間斷也斷不開的關係



    2統計學大顯神威之處!能徹底分析大數據的統計學手法



    3這幾年爆紅的AI(人工智慧)與統計學之間的微妙關係



    4未來統計學的重點在於能否與其他領域結合!



    專欄5? 統計學的沿革與細分的種類



    .結語

    .標準常態分布表

    .INDEX



    ?





    前言



    統計與機率是互為表裡的學問




      2020年8月20日,將棋棋聖藤井聰太(18歲)於八大頭銜戰之一的「王位戰」擊敗被譽為中年之星的木村一基王位(47歲)。值得一提的是,在這場七戰四勝的頭銜戰之中,藤井聰太以四連勝之姿擊敗對手,成為史上最年輕的棋聖與王位,如此創舉到現在都令人記憶猶新。



      我在上課的時候,常被學生問到「機率」與「統計」有什麼不一樣。關於這個問題,我想以「七勝四敗」為例,簡單地說明一下。



      所謂的「七勝四敗」就是先取得四勝的一方獲勝的規則。假設藤井棋聖與木村王位的實力不相上下,藤井棋聖獲勝與落敗的機率各為0.5,那麼藤井棋聖在「七戰四勝」的賽制贏得比賽的機率可如下計算。



      4勝0敗的機率? 0.0625 = 2/32

      4勝1敗的機率? 0.125 = 4/32

      4勝2敗的機率? 0.15625 = 5/32

      4勝3敗的機率? 0.15625 = 5/32



      有趣的是,明明雙方實力相當,但拖到第七戰才決定勝負的「4勝3敗的機率」卻不是最高的機率,反而與「4勝2敗的機率」相同。



      或許已經有讀者發現,這四種機率的合計不是1,而是0.5,因為藤井棋聖也有可能落敗,落敗的機率也能如下計算。



      3勝4敗的機率? 0.15625 = 5/32

      2勝4敗的機率? 0.15625 = 5/32

      1勝4敗的機率? 0.125 = 4/32

      0勝4敗的機率? 0.0625 = 2/32



      這四種機率的合計也是0.5,勝率與敗率加總之後,就會得到「1」這個結果。



      若回到最初的問題,那麼「機率」就是假設藤井棋聖勝率為「0.5」,依照機率的規則計算「4勝0敗」這類機率的學問。



      另一方面,「統計」則是藤井棋聖以「4勝0敗」之姿擊敗木村王位,贏得王位頭銜之後,思考藤井棋聖的勝率假設為「0.5」是否妥當的學問。



      由此可知,乍看之下極為相似的「機率」與「統計」會以不同的方法處理眼前的事件,想必大家也已經了解這點了。若從上述的例子來看,會利用機率的結果檢驗「將藤井棋聖的勝率假設為『0.5』是否妥當」這個問題,所以「機率」的確是「統計」的基礎之一。



      由於機率與統計是互為表裡的學問,所以大家若能在這個前提之下閱讀本書,應該就更能了解統計與機率。


    今野紀雄




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