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~馬雲:「現代極端缺乏大數據人才」~
統計學是科學的文法,更是「大數據時代」穩操勝券的基本功。
 
「我有信心,本書可謂史上最簡單明瞭的統計學書籍!」——作者 栗原伸一
 

前些日子,紐約時報送給即將畢業的大學生一篇報導,標題如下:
「今天我只對即將畢業的你們說一句話,那就是『統計』。」
Google首席經濟分析師提及「今後十年最有吸引力的工作將是Statistician(統計專家)。」
馬雲說:「中國極端缺乏大數據人才。」
事實上眾所周知包含Google在內,
全球頂尖企業如微軟、IBM等早已展開相關人材的爭奪戰。
物聯網、雲端運算、大數據分析等技術的結合,揭開新時代的序曲,
而奠定這一切的統計學,確實是未來10年的最熱技能。
 
將場景轉回現在,試想在公事中,是否經常碰到類似問題:
.為什麼A項開發案如石沉大海,B項卻一擊即中?
.為什麼甲款商品庫存堆積如山,乙款卻長銷熱賣?
.為什麼有些人投資有去無回,有些人卻穩操勝券?
以統計學邏輯來看,暢銷、長銷、爆紅、超高點閱率等名詞,和「運氣」完全脫鉤。
統計專家在以「常理」判斷,做出決定前,
以科學數據免除被「表象」、「套路」帶走的陷阱,
用數字明確回答:成功經驗到底是否可信?哪裡可能是隱蔽的陷阱?失敗的原因為何?
 
平均數/離散分位數/變異數/釣鐘型分配/常態分配/Poisson分配/
替代常態分配/信賴區間/虛無假設/對立假設/獨立雙樣本/不劣性試驗/
重複檢定/魏克生符號檢定/迴歸分析/殘差分析/多元迴歸分析……
以上提及的名詞,就是能確實分析,找出通往成功階梯的工具。
 
本書透過簡明圖解,釐清統計學背後的科學機制,掌握從數據中獲取真知的技巧。
由日本兩位大學教授聯手,以清晰而簡單的圖象化教學層層遞進:
【敘述統計學】➔【機率分配】➔【推論統計學】➔【信賴區間估計】➔【假設檢定】
【變異數分析與多重比較】➔【無母數分析方法】……
共11大章節,鎖定「學校或公司需要統計分析,自己卻不知從何著手」、
「雖讀過基本入門書籍,實際分析時卻不知該選哪種手法」等目標讀者群,
為其提供最容易消化的方法,開創學習統計學「最小阻力之路」。
 
本書特色
 
◎開創學習統計學的「最小阻力之路」:
鎖定「學校或公司需要統計分析,自己卻不知從何著手」、「雖讀過基本入門書籍,實際分析時卻不知該選哪種手法」讀者群,提供「極簡運用法」。
 
◎11大章節,從基礎到運用層層遞進:
從【機率分配】➔【信賴區間估計】➔【假設檢定】➔【變異數分析與多重比較】➔【貝氏統計學與大數據】……共11大章節,從基礎到應用,創造學習統計學的最短路徑。
 
◎圖鑑式內頁,將抽象觀念畫作具象解析:
透過大量的圖表和插圖,將難以理解的觀念化作具象圖解,配合補充專欄全面性架構基礎知識,紮穩飛越前的地基。
 
審定推薦
 
「本書內容充實,不僅是描述性統計、推論性統計,甚至是貝氏統計也包在內,書中也介紹R軟體的使用方法,全書以插圖方式呈現,閱讀時生動有趣不會感到乏味,書中介紹的統計處理的方法與其步驟也搭配實例說明,頗為清晰明確,分析結果的解讀分法也簡明易懂,容易學以致用,本書對初學者可說是一本不可多得的入門書,對學過統計學的人來說也是很好的使用參考手冊,期盼本書能帶給您學習的樂趣與滿足感。」——陳耀茂


作者介紹
 
栗原伸一(Kurihara Shinichi)
 
【序章、第3章、第4章、第5章、第6章、第7章、第8章、第11章(貝氏統計學)、附錄B、偉人傳】

 
1966年 生於茨城縣水戶市
1996年 東京農工大學大學院博士課程修了 博士(農學)
1997年 千葉大學園藝學部助手
2015年起 同大學大學院園藝學研究科教授
 
專攻農村計畫與政策評估,近年來參與多項食品安全性消費者意識調查研究。授課除了統計學外,也有計量經濟學和消費者行為論等課程。
 
丸山敦史(Maruyama Atsushi)
 
【第1章、第2章、第9章、第10章、第11章(大數據)、附錄A】
 
1972年 生於長野縣長野市
1996年 千葉大學大學院園藝學研究科碩士課程修了
2001年 千葉大學取得博士(學術)學位
2007年起 同大學大學院園藝學研究科准教授
 
專攻農業經濟學。運用計量經濟學手法,研究領域遍及農業生產、環境評估等。授課除統計學外,也有經濟數學和消費者行動論等課程。
 
審訂者介紹
 
陳耀茂
 
1972年日本政府獎學金公費留日
 
國立日本電氣通信大學 經營工學工學碩士、博士
東海大學企管系暨管理研究所教授,目前(退休)兼任教授
 
曾擔任中華民國品質學會理事、國家品質獎評審委員、全國團結圈活動競賽評審委員等。
 
出版著作有:《商品企劃七工具(中衛發展中心)》、《工程統計學》、《醫護統計與SPSS》、《醫護統計與AMOS》、《EXCEL品質管理》、《工業調查與資料分析》等。
 
譯者介紹
 
李貞慧
 
臺大工商管理學系畢業,日本國立九州大學經濟學碩士,取得中國生產力中心第十屆中日同步口譯人才培訓研習班結業證書,擅長中日對譯,目前專職從事醫學、核能、光電、機械設備、電機工程、金融商業、美容等口筆譯工作。
 
譯有《一人開公司也能搞定的財務管理實務》、《工作一定要用到的統計》。


  • 書封
  • 目錄
  • 序章 何謂統計學?
  • 【專欄】
    • 統計學的歷史
    • 標準分數
    • 各種機率分配的關係
    • 敘述統計學中的樣本和母體
    • Excel的E是錯誤(Error)的E?
    • Excel的函數
    • 為什麼不驗證要主張的假設呢?
    • p值至上主義再見
    • 極少見的不相關和切斷效果
    • 一開始就是Welch檢定?
    • 正確的繪圖法
    • 平方和的種類
    • 一開始就當成只有二組OK嗎?(以及最佳多重比較法的選擇方法)
    • 何種量化資料可用無母數分析方法?
    • 就算有離群值也想用有母數分析!
    • 另一種估計方法(最大概似法)
    • 輸出結果的判讀方法(彙整)
    • 表面上的關係
    • 羅吉特迴歸分析
    • 各式統計分析軟體
    • 應該用哪種分析方法?
    • 變數分類
    • 乳癌檢查爭論
  • 第1章 敘述統計學
  • 【偉人傳】
    • 偉人傳1 卡爾‧皮爾生
    • 偉人傳2 法蘭西斯‧高爾頓
    • 偉人傳3 凱特勒
    • 偉人傳4 南丁格爾
    • 偉人傳5 尼曼與皮爾生
    • 偉人傳6 羅納‧愛默‧費雪
    • 偉人傳7 法蘭克‧ 魏克生
    • 偉人傳8 托馬斯‧ 貝葉斯
  • 第2章 機率分配
  • 第3章 推論統計學
  • 第4章 信賴區間估計
  • 第5章 假設檢定
  • 第6章 變異數分析與多重比較
  • 第7章 無母數分析方法
  • 第8章 實驗設計法
  • 第9章 迴歸分析
  • 第10章 多變量分析
  • 第11章 貝氏統計學與大數據
  • 附錄A
  • 附錄B
  • 索引
  • 作者簡介
  • 版權頁
紙本書 NT$ 360
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