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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)


作者簡介
 
大衛‧勒凡David M. Levine
 
大衛‧勒凡是紐約市立大學柏魯克分校(Baruch College-CUNY)統計與電腦資訊系統榮譽教授,他擁有紐約市立大學B.B.A.和MBA學位,以及紐約大學工業工程與作業研究的博士學位。他是全美商業統計教育的領先創新者,是《寫給管理者的基礎商業統計學》(Statistics for Managers Using Microsoft Excel, Basic Business Statistics: Concepts and Applications, Business Statistics: A First Course)以及《工程與科學的應用統計學:使用Microsoft Excel與Minitab》(Applied Statistics for Engineers and Scientists Using Microsoft Excel and Minitab)等暢銷統計教科書的共同作者。

 
萊溫曾在Psychometrika, The American Statistician, Communications in Statistics, Multivariate Behavioral Research, Journal of Systems Management, Quality Progress以及The American Anthropologist等期刊發表過許多文章,也曾在American Statistical Association, Decision Sciences Institute以及Making Statistics More Effective in Schools of Business等論壇上發表演說。萊溫因教學傑出在紐約市立大學柏魯克分校多次獲獎。
 
大衛‧史蒂芬David F. Stephan
 
大衛‧史蒂芬是一位獨立的教學技術專家,在紐約市立大學柏魯克分校擁有超過二十年的教學經驗,率先使用具有電腦的教室以及跨學科的多媒體工具。他是美國教育部FIPSE專案(原名「改善中學後教育的基金」)的副主任,該專案旨在商業環境中,以互動媒體支援電腦應用的教學。
 
史蒂芬經常參與Making Statistics More Effective in Schools of Business的迷你論壇,也是《商業統計學》(Business Statistics: A First Course and Statistics for Managers Using Microsoft Excel)一書的作者。他也是PHStat的共同開發者,PHStat是一套Microsoft Excel的統計外掛程式。
 
譯者簡介
 
游懿萱
 
輔仁大學翻譯學研究所碩士,目前就讀台灣師範大學翻譯研究所博士班。現任實踐大學兼任講師,並任教於各大英語補習班。曾獲第一屆林語堂文學翻譯獎佳作。著有《會話王:交通通訊》、《會話王:衣著外表》系列、《全民英檢初級寫作能力測驗》、佳音英語翰將系列講義與測驗卷(合著)。譯有《自私的巨人》、《達文西機械》、《小口瓶的藝術》、《TOEFL iBT階段式托福寫作》、《究極英單12000 [2], [3], [4]》、《美麗的真相:寶拉教你破解138個「保養+醫學美容」迷思》(合譯)、《這輩子我該怎麼過:超能靈媒教你從生命彩光中找出天命》、《中年不敗:永保魔力的中年生活指南》等書。
 
李立心
 
臺大財金系畢業,現為臺大翻譯碩士學位學程口譯組學生。譯有《一擊奏效的社群行銷術》。


  • 鳴謝(第2頁)
  • 本書使用說明(第3頁)
  • 第一章 統計學的基本概念(第11頁)
    • 第一節 統計學中首要的三個詞(第12頁)
    • 第二節 參數與統計量(第13頁)
    • 第三節 統計學的分支(第14頁)
    • 第四節 資料來源(第15頁)
    • 第五節 抽樣概念(第16頁)
    • 第六節 樣本選擇方式(第18頁)
  • 第二章 利用圖表呈現資料(第25頁)
    • 第一節 呈現類別變數(第26頁)
    • 第二節 呈現數值變數(第32頁)
    • 第三節 「不佳」的圖表(第39頁)
  • 第三章 描述型統計(第49頁)
    • 第一節 趨中量數(第50頁)
    • 第二節 位置量數(第53頁)
    • 第三節 變異量數(第58頁)
    • 第四節 分配圖形(第62頁)
  • 第四章 機率(第77頁)
    • 第一節 各種事件(第78頁)
    • 第二節 更多定義(第78頁)
    • 第三節 一些機率規則(第80頁)
    • 第四節 機率測度的方法(第83頁)
  • 第五章 機率分配(第91頁)
    • 第一節 離散變數的機率分配(第92頁)
    • 第二節 二項與卜瓦松機率分配(第97頁)
    • 第三節 連續機率分配與常態機率分配(第103頁)
    • 第四節 常態機率圖(第110頁)
  • 第六章 抽樣分配與信賴區間(第123頁)
    • 第一節 基本觀念(第124頁)
    • 第二節 抽樣誤差與信賴區間(第127頁)
    • 第三節 利用 t 分配估計平均(標準差 σ 未知)信賴區間(第131頁)
    • 第四節 類別變數的信賴區間估計(第133頁)
    • 第五節 拔靴法估計(第136頁)
  • 第七章 假設檢定的基本觀念(第147頁)
    • 第一節 虛無與對立假設(第148頁)
    • 第二節 假設檢定的問題(第149頁)
    • 第三節 決策風險(第151頁)
    • 第四節 進行假設檢定(第152頁)
    • 第五節 假設檢定的類型(第154頁)
  • 第八章 假設檢定:Z 檢定與 t 檢定(第159頁)
    • 第一節 兩占比差檢定(第160頁)
    • 第二節 兩自變數群的均差檢定(第166頁)
    • 第三節 雙尾 t 檢定(第171頁)
  • 第九章 假設檢定:卡方檢定與單因子變異數分析(第185頁)
    • 第一節 雙向交叉分類表之卡方檢定(第186頁)
    • 第二節 單因子變異數分析(ANOVA):檢測兩組以上變數之均差(第193頁)
  • 第十章 簡單直線迴歸(第211頁)
    • 第一節 基礎迴歸分析(第212頁)
    • 第二節 建立簡單直線迴歸模型(第215頁)
    • 第三節 變異量數(第224頁)
    • 第四節 斜率統計推論(第228頁)
    • 第五節 迴歸分析常見錯誤(第232頁)
  • 第十一章 多元迴歸(第247頁)
    • 第一節 多元迴歸模型(第248頁)
    • 第二節 多元判定係數(第250頁)
    • 第三節 整體 F 檢定(第251頁)
    • 第四節 多元迴歸模型的殘差分析(第252頁)
    • 第五節 母體統計推估(第253頁)
  • 第十二章 基礎統計分析(第265頁)
    • 第一節 統計分析的基本單字(第266頁)
    • 第二節 統計分析軟體(第269頁)
  • 第十三章 描述型分析(第273頁)
    • 第一節 儀表板(第274頁)
    • 第二節 常見的描述型分析圖表(第277頁)
  • 第十四章 預測分析(第285頁)
    • 第一節 統計分析之預測分析(第286頁)
    • 第二節 分類與迴歸樹(第287頁)
    • 第三節 叢聚分析(第291頁)
    • 第四節 多維標度法(第294頁)
  • 附錄 A Microsoft Excel 的操作與配置(第303頁)
  • 附錄 B 算術與代數複習(第307頁)
  • 附錄 C 統計附表(第317頁)
  • 附錄 D 工作表技巧(第345頁)
  • 附錄 E 進階技巧(第349頁)
  • 附錄 F 可下載檔案列表(第359頁)
  • 相關術語解釋(第363頁)
  • 中英對照表(第375頁)
紙本書 NT$ 460
單本電子書
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