統計學關鍵字典:大數據時代, 如何為你的履歷加分?113個統計學的基本公式、定理與法則出版公司:楓葉社作者:石井俊全類型:科學科普-數學 PDF電子書繁體中文版


商品編號：	DCT7669

商品名稱：	統計學關鍵字典:大數據時代, 如何為你的履歷加分?113個統計學的基本公式、定理與法則出版公司:楓葉社作者:石井俊全類型:科學科普-數學 PDF電子書繁體中文版

語系版本：	PDF電子書繁體中文版

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更新日期：	2026-05-01

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熱門標籤：	統計學關鍵字典大數據時代定理與法則楓葉社石井俊全科學科普數學

圖片說明:

內容說明:

商品資料
作者：石井俊全
出版社：楓葉社
出版年：2021
課程類型：科學科普>數學
檔案格式：PDF
ISBN：9789863703488

書籍簡介

大數據時代，用統計學為你的履歷加分
推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！
　　生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。

　　尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。
　　但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。
　　儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。
　　實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。
　　本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。
　　書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。
　
　　本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別：
　　●敘述統計你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？
　　●相關關係取一個數值，表現工作時數與睡眠時數的相關性
　　●機率能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？
　　●機率分布五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？
　　●估計節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？
　　●檢定想證明新藥是否有療效，證據就是檢定
　　●無母數檢定東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？
　　●迴歸分析一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格
　　●變異數分析與多重比較法輕鬆排定工讀生的排班表
　　●多變量分析透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所
　　●貝氏統計信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法
　
　　從國高中學習的「資料整理」與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。
　　本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。
　　據說特斯拉的創始人伊隆馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。
　　本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。
　　在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。
本書特色
　　◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。
　　◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。
　　◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。
　　※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※
作者簡介

作者簡介
石井俊全
　　
　　1965年生於東京。東京大學建築系畢業，取得東京工業大學數學系碩士學位。現為「大人的數學教室　和」講師。

　　主要著作有《算統計！》、《一冊　意味統計》、《一冊　意味多量解析》、《1冊　大統計》、《1冊　大微分積分》、《1冊　大線形代》、《線性代數不過如此！》等多部書籍。
譯者簡介
趙鴻龍
　　
　　畢業於輔仁大學統計資訊系，對日本歷史文化情有獨鍾。譯有《一生受用的統計學思維》、《經營戰略全史：確立篇＆革新篇》、《商業模式全史：創世紀篇＆新世紀篇》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》、《鍛鍊思考力：提升判斷、預測、邏輯的大腦革新術》等書。
章節

書封

Chapter 1 敘述統計

1　資料尺度
02　次數分配表和直方圖
03　柏拉圖
04　上下標和sigma符號
05　平均、變異數、標準差
06　次數分配表與平均值、變異數
07　代表值
08　變數的標準化
09　偏度、峰度
10　四分位數、盒鬚圖
11　交叉表
12　圓餅圖、橫條圖、折線圖
13　散佈圖
14　羅倫茲曲線
15　Q-Q圖

Chapter 2 相關關係

01　皮爾森相關係數
02　斯皮爾曼等級相關係數
03　肯德爾等級相關係數
04　克雷莫V係數
05　相關係數的估計和檢定
06　自我相關係數

Chapter 3 機率

01　事件與機率
02　取捨原理
03　離散型隨機變數
04　連續型隨機變數
05　累積分布函數
06　期望值、變異數
07　獨立事件和獨立隨機變數
08　隨機變數的和與積
09　二維隨機變數（離散型）
10　二維隨機變數（連續型）
11　期望值和變異數的公式
12　大數法則、中央極限定理
13　柴比雪夫不等式

Chapter 4 機率

01　伯努利分布、二項分布
02　幾何分布、負二項分布
03　卜瓦松分布
04　超幾何分布
05　均勻分布、指數分布
06　常態分布
07　X分布、t分布、F分布（概述）
08　X分布、t分布、F分布（詳述）
09　韋伯分布、柏拉圖分布、對數常態分布
10　多項分布
11　多維常態分布

Chapter 5 估計

01　抽出放回和抽出不放回
02　抽樣方法
03　最大概似法
04　區間估計的結構
05　常態母體的母體平均數區間估計
06　母體比例的區間估計
07　估計量的評價基準
08　不偏估計量

Chapter 6 檢定

01　檢定的原理和步驟
02　檢定統計量
03　檢定的錯誤
04　常態母體的母體平均數檢定
05　常態母體的母體變異數檢定
06　母體平均數差的檢定（1）
07　母體平均數差的檢定（2）
08　母體比例差的檢定
09　變異數同質性檢定

Chapter 7 無母數檢定

01　適合度檢定
02　獨立性檢定（2×2的交叉資料表）
03　獨立性檢定（k×l 的交叉資料表）
04　費雪精確檢定
05　McNemar檢定
06　Cochran 的Q檢定
07　Mann-Whitney的U檢定
08　符號檢定
09　Wilcoxon符號等級檢定
10　Kruskal-Wallis 檢定
11　Friedman檢定

Chapter 8 迴歸分析

01　單變量迴歸分析
02　複迴歸分析
03　複相關係數和偏相關係數
04　多重共線性
05　單變量迴歸分析的區間估計
06　邏輯式迴歸分析、Probit迴歸分析
07　一般線性模型和一般化線性模型（GLM）

Chapter 9 變異數分析與多重比較法

01　變異數分析（概述）
02　單因子變異數分析
03　雙因子變異數分析（無重複試驗）
04　雙因子變異數分析（有重複試驗）
05　費雪三原則
06　正交陣列表
07　Bonferroni 法和Holm法
08　Scheff法
09　Tukey-Kramer法

Chapter 10 多變量分析

01　主成分分析（概述）
02　主成分分析（詳述）
03　判別分析（概述）
04　判別分析（詳述）
05　馬哈拉諾比斯距離
06　數量化Ⅰ類、Ⅱ類
07　數量化Ⅲ類、對應分析
08　因子分析
09　共變異數結構分析
10　階層式集群分析
11　多元尺度法（MDS）

Chapter 11 貝氏統計

01　條件機率
02　單純貝氏分類器
03　貝氏定理
04　貝氏更新（離散版）
05　蒙提霍爾問題
06　貝氏更新（連續版）
07　共軛事前分布
08　KL散度
09　AIC（赤池訊息量準則）
10　蒙地卡羅積分
11　Gibbs抽樣法
12　Metropolis-Hastings 演算法
13　貝氏網路

版權頁

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