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  • 隨機的世界:大數據時代的機率統計學
  • 點閱:72
  • 作者: 李帥著
  • 出版社:清文華泉
  • 出版年:2020[民109]
  • ISBN:9789869885720
  • 格式:PDF,JPG
  • 附註:原書名: 世界是随机的 : 大数据时代的概率统计学
租期14天 今日租書可閱讀至2021-10-10

巴菲特曾說:「我寧要模糊的正確,也不要精確的錯誤。」
 
連氣象預報都不能相信,這世界上還有什麼是百分之百確定的?
 
 

全球貓奴磨刀霍霍向薛丁格,怒吼著接受制裁吧!
 
薛丁格表示任君處置──如果你能證明貓真的被毒死的話!
 
 
致敬「球神」Kobe的殞落,球迷獻花、演講哀悼,
 
透過計算頻率、平均數和中位數,黑曼巴之魂在統計學中永恆不滅!
 
 
談到世界上最神奇的常數,你大概會說:有位捲捲頭裸男站在圓圈裡──
 
黃金比例已經成為一種套路,但我要說的是常數e!
 
 
從前,有一個宋國農夫,撿到一隻撞樹的死兔子──大家都聽膩了我知道
 
但孟子寫完故事只感嘆宋國人很笨,他卻不知道等到兔子的機率有37%!
 
 
數據會說話,但說的到底是真話還是假話?
 
 
 
每年公布平均薪資時,總是有民眾抗議「根本不準」!
 
──這數字確實有問題,所以沒達標別氣餒,超過也不代表你已躋身上流社會!
 
 
Google剛推出「流感趨勢」的工具時,神準媲美章魚哥
 
人們天真的以為靠蘋果就能遠離醫生了──
 
後來季節性流感在美國大爆發,你要蘋果還是要口罩?
 
 
後悔高中沒好好上數學課嗎?《隨機的世界》這就幫你補足人生遺憾!
 
 
本書拋棄死板的數學定義,挑選經典而貼近日常的實例,讓讀者在看故事的同時也能破除數字迷思!
 
 
說簡單到「老嫗能解」就有點太浮誇了,
 
但能百分之百確定的是:絕對比高中數學課本有趣N倍!


作者介紹
 
李帥,大學和碩士均就讀電子工程系,現就職於某網路技術研究所,任網路工程師。碩士和工作期間曾參與雲端運算、大數據、網路流量分析等多個科學研究項目,在雲端運算和資料分析等技術領域富有一定經驗,與妻子曾共同翻譯英文科普讀物《讓你愛上數學的50個遊戲》等書,著有《世界是隨機的:大數據時代的機率統計學》。

  • 前言(第5頁)
  • 第一章 機率(第9頁)
    • 1.1 生還是死:這是一個機率問題(第10頁)
    • 1.2 隨機事件:翻飛的硬幣(第15頁)
    • 1.3 條件機率:門後的老山羊與豪車(第19頁)
    • 1.4 獨立事件:反覆拋起的硬幣(第25頁)
    • 1.5 全機率公式:英超冠軍爭奪戰(第29頁)
  • 第二章 隨機變量(第35頁)
    • 2.1 隨機變量:骰子遊戲(第36頁)
    • 2.2 期望與變異數:百變骰子(第40頁)
    • 2.3 大數法則:莊家的信條(第49頁)
  • 第三章 統計(第57頁)
    • 3.1 從樣本到總體:管中窺豹(第58頁)
    • 3.2 頻率、平均數與中位數:致敬「黑曼巴」(第62頁)
    • 3.3 變異數與標準差:致敬馬刺(第72頁)
    • 3.4 平均數與變異數估計:近射與狙擊(第75頁)
  • 第四章 分布(第79頁)
    • 4.1 分布:統計學的「九九乘法表」(第80頁)
    • 4.2 等機率分布:硬幣的兩面(第82頁)
    • 4.3 幾何分布:一次就好(第85頁)
    • 4.4 二項分布:反覆擲骰子(第89頁)
    • 4.5 帕松分布:神奇的 e(第94頁)
    • 4.6 正態分布:完美曲線(第98頁)
    • 4.7 指數分布:「二八」與「長尾」(第104頁)
  • 第五章 賭博中的機率統計(第111頁)
    • 5.1 賭博:激情與理性(第112頁)
    • 5.2 雙色球:千年等一回(第113頁)
    • 5.3 足彩:愛足球,更愛足彩(第118頁)
    • 5.4 德州撲克:我不是教你詐(第127頁)
    • 5.5 21 點:保守未必是壞事(第135頁)
  • 第六章 假設檢定(第141頁)
    • 6.1 主場優勢:規律還是假象?(第142頁)
    • 6.2 假設檢定:主場真的有優勢嗎?(第146頁)
    • 6.3 反證法:無罪推定(第153頁)
  • 第七章 貝氏定理(第161頁)
    • 7.1 牧師貝氏:深藏功與名(第162頁)
    • 7.2 賭神貝氏:一賭定終身(第166頁)
    • 7.3 死神貝氏:連環恐怖攻擊(第169頁)
    • 7.4 神探貝氏:嫌疑犯X的獻身(第173頁)
    • 7.5 單純貝氏:智慧分類(第177頁)
  • 第八章 線性迴歸(第183頁)
    • 8.1 預測未來:以數據之名(第184頁)
    • 8.2 線性迴歸:奇準的票房預測(第187頁)
    • 8.3 適合度評估:適合度檢定與分區段適合度檢定(第194頁)
  • 第九章 漫談機率統計(第201頁)
    • 9.1 觀念導正:機率統計常識(第202頁)
    • 9.2 後設認知:機率統計之「道」(第207頁)
    • 9.3 兵器譜:統計軟體大盤點(第210頁)
    • 9.4 大數據:創新與挑戰(第213頁)
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