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一次搞懂統計與分析:大數據時代的必勝競爭力
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點閱：107
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- 譯自：Even you can learn statistics and analytics, 3rd ed
- 作者： 大衛.勒凡(David M. Levine), 大衛.史蒂芬(David F.Stephan)著 , 游懿萱, 李立心譯
- 出版社：商周出版 家庭傳媒城邦分公司發行
- 出版年：2015
- 集叢名：最佳實務:48
- ISBN：9789862729472
- 格式：EPUB 版式,PDF,JPG
內容簡介
本書是專為害怕統計與分析的讀者所寫！最新修訂版！
這本書不用數學公式 ，而是用通俗易懂的語言，介紹統計和分析技術，不論在企業界、科學界，或其他領域，你都需要學會統計與分析！
新版本增加了三個了討論分析的全新章節，讓你可以從任何規模的資料庫中發現模式——這套方法甚至可以用在大數據上。本書提供最新的例子和問題，讓你可以親手練習。
附錄有使用Microsoft Excel解題的詳細說明，如果你喜歡數學，「公式黑板」單元會解釋解題技巧的數學基礎。如果你喜歡使用TI-83/84計算機，也有單元會教你如何使用它解題。
你將學會：
利用最新版本的Microsoft Excel，精通統計和分析的工具（包括Mac和PC）。
平均數、中位數、標準差、Z分數、偏態等敘述性統計。
使用機率，機率分布，抽樣分布和信賴區間。
利用Z、T、卡方、變異數分析（ANOVA）和其他技術進行假設檢定。
執行強大的迴歸分析和建模，包括多元迴歸。
了解分析，包括它的概念、術語、方法、能力和局限。
應用預測分析，預測可能的近期成果
本書提供網站，讓你下載練習文件、模板、資料庫和範例試算表，包括可以立即為你解決問題的工具！（網址：www.ftpress.com/evenyoucanlearnstatistics3e）
- 鳴謝
- 本書使用說明
- 第一章 統計學的基本概念
- 第一節 統計學中首要的三個詞
- 第二節 參數與統計量
- 第三節 統計學的分支
- 第四節 資料來源
- 第五節 抽樣概念
- 第六節 樣本選擇方式
- 第二章 利用圖表呈現資料
- 第一節 呈現類別變數
- 第二節 呈現數值變數
- 第三節 「不佳」的圖表
- 第三章 描述型統計
- 第一節 趨中量數
- 第二節 位置量數
- 第三節 變異量數
- 第四節 分配圖形
- 第四章 機率
- 第一節 各種事件
- 第二節 更多定義
- 第三節 一些機率規則
- 第四節 機率測度的方法
- 第五章 機率分配
- 第一節 離散變數的機率分配
- 第二節 二項與卜瓦松機率分配
- 第三節 連續機率分配與常態機率分配
- 第四節 常態機率圖
- 第六章 抽樣分配與信賴區間
- 第一節 基本觀念
- 第二節 抽樣誤差與信賴區間
- 第三節 利用 t 分配估計平均（標準差 σ 未知）信賴區間
- 第四節 類別變數的信賴區間估計
- 第五節 拔靴法估計
- 第七章 假設檢定的基本觀念
- 第一節 虛無與對立假設
- 第二節 假設檢定的問題
- 第三節 決策風險
- 第四節 進行假設檢定
- 第五節 假設檢定的類型
- 第八章 假設檢定：Z 檢定與 t 檢定
- 第一節 兩占比差檢定
- 第二節 兩自變數群的均差檢定
- 第三節 雙尾 t 檢定
- 第九章 假設檢定：卡方檢定與單因子變異數分析
- 第一節 雙向交叉分類表之卡方檢定
- 第二節 單因子變異數分析（ANOVA）：檢測兩組以上變數之均差
- 第十章 簡單直線迴歸
- 第一節 基礎迴歸分析
- 第二節 建立簡單直線迴歸模型
- 第三節 變異量數
- 第四節 斜率統計推論
- 第五節 迴歸分析常見錯誤
- 第十一章 多元迴歸
- 第一節 多元迴歸模型
- 第二節 多元判定係數
- 第三節 整體 F 檢定
- 第四節 多元迴歸模型的殘差分析
- 第五節 母體統計推估
- 第十二章 基礎統計分析
- 第一節 統計分析的基本單字
- 第二節 統計分析軟體
- 第十三章 描述型分析
- 第一節 儀表板
- 第二節 常見的描述型分析圖表
- 第十四章 預測分析
- 第一節 統計分析之預測分析
- 第二節 分類與迴歸樹
- 第三節 叢聚分析
- 第四節 多維標度法
- 附錄 A Microsoft Excel 的操作與配置
- 附錄 B 算術與代數複習
- 附錄 C 統計附表
- 附錄 D 工作表技巧
- 附錄 E 進階技巧
- 附錄 F 可下載檔案列表
- 相關術語解釋
- 中英對照表
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