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　★超白話易懂的生活用詞，連貫生物統計、研究設計、思考邏輯。
　　★非[教]你生物統計，而是[引導]齣你心中[原本就有]的生物統計思想。
　　
　　你敢相信，有生物統計書刊完全不提「p值」的？人類史上唯一一本，內容沒有「p值」這個詞，卻能讓你徹底瞭解生物統計「p值」的意思。（本書不提的生物統計專用術語還很多！）

　　本書隻有一個目的：讓讀者徹底瞭解各位心中原本就有的生物統計基本原理與中心思想。為瞭達到這個目的，作者不擇手段：打破一般傳統的編排方式、故意漏掉有礙學習的專用術語、請你去看電視購物、請你吃、請你數炸雞來當例子、用跟你稱兄道弟的口吻來寫下這本書。

　　本書超越簡單、淺顯的等級，已經到瞭可稱之為「俗」的境界，為瞭就是讓讀者感覺親近，容易接受、學習；請用看通俗小說的心情來欣賞這本生統演義吧。

　　生物統計，真的很通俗啊！

深度解析：現代數據分析的基石——《數據挖掘與機器學習實戰》 本書導語：駕馭數據的力量，洞察未來的趨勢 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業決策的核心資源。然而，原始數據往往晦澀難懂，隱藏著巨大的價值潛力。如何有效地從海量、高維、復雜的數據集中提取齣有意義的知識、構建預測模型並指導實際應用，是當前科技領域麵臨的核心挑戰。《數據挖掘與機器學習實戰》正是為解決這一挑戰而生的權威指南。 本書並非一本純粹的理論教科書，而是一部強調實踐操作、算法理解與業務應用相結閤的工具書。它係統地梳理瞭數據挖掘（Data Mining）和機器學習（Machine Learning）領域的核心技術棧，並以大量的真實世界案例和配套代碼實現，指導讀者將復雜的數學模型轉化為可操作、可解釋的商業智能。 --- 第一部分：數據科學的基石——數據預處理與探索性分析（EDA） 本部分奠定數據分析的實踐基礎，強調“垃圾進，垃圾齣”的原則，確保分析的輸入質量。 第一章：數據生命周期管理與環境搭建 詳細介紹瞭數據科學項目的完整流程，從需求定義到模型部署的每一個階段。重點講解瞭主流數據處理環境的配置，包括Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）和R語言的生態係統。特彆關注版本控製（Git/GitHub）在團隊協作中的重要性，並探討瞭數據存儲格式（Parquet, HDF5）的選擇標準。 第二章：數據清洗與缺失值處理的藝術 數據質量是模型性能的上限。本章深入探討瞭數據不一緻性、異常值（Outliers）的識彆與處理策略。對於缺失值，不僅介紹簡單的均值/中位數填充，更詳盡地闡述瞭基於模型（如KNN Imputer、迴歸插補）的高級填充技術，並討論瞭在不同數據類型下（時間序列、文本、圖像）處理缺失值的特定考量。 第三章：特徵工程——從原始數據到有效信號 特徵工程被譽為“數據科學皇冠上的明珠”。本章聚焦於如何通過創造性地組閤、轉換原始變量來增強模型的學習能力。內容包括： 數值特徵處理： 縮放（Min-Max, Z-Score）、分箱（Binning）與離散化。 類彆特徵編碼： 獨熱編碼（One-Hot）、目標編碼（Target Encoding）、頻率編碼的適用場景及避免過擬閤的技巧。 時間序列特徵提取： 滯後特徵（Lag Features）、滾動窗口統計量（Rolling Statistics）的構造。 文本特徵化： TF-IDF、詞袋模型（Bag-of-Words）的局限性與詞嵌入（Word Embeddings）的初步介紹。 第四章：探索性數據分析（EDA）的深度洞察 EDA不僅僅是畫圖，更是與數據“對話”的過程。本章指導讀者使用可視化工具（Matplotlib, Seaborn, Plotly）揭示數據背後的分布、相關性、趨勢和潛在的模式。深入講解如何通過多變量可視化發現數據間的交互作用，以及如何利用相關性矩陣指導特徵選擇。 --- 第二部分：經典與現代機器學習算法的深度剖析 本部分是本書的核心，詳細講解瞭監督學習、無監督學習以及集成學習的理論基礎、數學原理及Python/Scikit-learn實現細節。 第五章：監督學習：迴歸模型的高效構建 從最基礎的綫性迴歸（包括正則化技術Lasso, Ridge, Elastic Net）講起，重點解析瞭正則化項在控製模型復雜度中的作用。隨後深入探討廣義綫性模型（GLM），涵蓋邏輯迴歸在二分類問題中的應用，並詳細剖析瞭泊鬆迴歸和Gamma迴歸在特定業務場景（如保險理賠、計數數據分析）中的應用。 第六章：決策樹與集成學習的飛躍 本章詳細闡述瞭決策樹（ID3, C4.5, CART）的構建過程，重點分析瞭信息熵、基尼不純度等分裂準則。隨後，本書將篇幅重點放在集成學習上： Bagging： 深入解析隨機森林（Random Forest）的構建機製、優勢與參數調優。 Boosting： 全麵覆蓋AdaBoost、梯度提升機（GBM），並重點講解XGBoost、LightGBM等工業界事實標準算法的結構優化、並行化策略和對梯度計算的改進，以期實現極緻的預測性能。 第七章：支持嚮量機（SVM）與核方法的精妙 SVM作為一種強大的分類與迴歸工具，其核心在於最大化間隔和核技巧。本章詳細講解核函數（綫性、多項式、RBF）的數學含義，以及如何通過軟間隔處理噪聲數據。此外，還包含瞭SMO（Sequential Minimal Optimization）算法的求解思路簡介。 第八章：無監督學習：發現隱藏的結構 無監督學習是數據探索的利器。本章係統地介紹瞭： 聚類分析： K-Means算法的優化（K-Means++）、DBSCAN的空間密度聚類、以及層次聚類（Agglomerative Clustering）的應用場景。 降維技術： 深入剖析主成分分析（PCA）的數學原理，探討其在綫性可分數據中的有效性；介紹流形學習（如t-SNE, UMAP）在高維數據可視化中的應用。 --- 第三部分：高級應用、模型評估與部署實踐 本部分關注模型質量的保障、復雜數據類型的處理以及如何將模型推嚮生産環境。 第九章：模型性能評估與交叉驗證的嚴謹性 正確的評估標準至關重要。本章詳細區分瞭迴歸（MSE, MAE, $R^2$）和分類（準確率、精確率、召迴率、F1-Score、ROC-AUC）的評估指標。重點講解瞭混淆矩陣的解讀，以及在類彆不平衡問題中如何選擇閤適的評估指標。深入探討瞭K摺交叉驗證（K-Fold CV）和時間序列中的前嚮驗證（Forward Chaining）方法。 第十章：處理不平衡數據與異常檢測 在現實世界中，許多問題（如欺詐檢測、罕見疾病診斷）存在嚴重的數據不平衡。本章提供瞭實用的解決方案，包括：過采樣（SMOTE）、欠采樣、代價敏感學習（Cost-Sensitive Learning）的應用。此外，還介紹瞭基於距離（Isolation Forest）和基於密度（LOF）的異常點檢測算法。 第十一章：神經網絡基礎與深度學習入門（框架實戰） 本章作為深度學習的橋梁，介紹瞭神經網絡的基本構建塊：神經元、激活函數（ReLU, Sigmoid）、損失函數、前嚮傳播與反嚮傳播的機製。隨後，以TensorFlow/PyTorch框架為例，快速搭建和訓練一個多層感知機（MLP），用於解決分類問題，為後續的專業深度學習課程做鋪墊。 第十二章：模型可解釋性（XAI）與生産部署 一個“黑箱”模型在關鍵業務場景中是不可接受的。本章聚焦於模型可解釋性（Explainable AI, XAI）： 全局解釋： 特徵重要性排序（Permutation Importance）。 局部解釋： 深入解析LIME和SHAP值，理解單個預測是如何産生的。 最後，本書提供瞭將訓練好的模型封裝為RESTful API（使用Flask/FastAPI）並進行部署的完整流程，確保分析成果能夠實時服務於業務決策。 --- 結語 《數據挖掘與機器學習實戰》旨在培養讀者“知其然，更知其所以然”的分析思維。通過本書的係統學習，讀者將不僅掌握前沿算法的應用技巧，更能理解其背後的數學原理與實踐限製，從而能夠獨立完成從數據采集到模型部署的全過程，真正成為數據驅動型決策的核心力量。

作者簡介

陳錫秉

　　慈濟大學醫學研究所臨床公衛組博士
　　跨生物醫學與公衛生統兩大領域
　　怎麼嚮生物醫學的研究人員講解生統分析呢？就是用日常生活中的大白話來講就對啦！
 

序言  

第1章 猜測的邏輯  
單元1猜  
單元2不猜  
單元3猜對  
單元4猜錯  
單元5兩種方嚮的猜  
單元6做假  
單元7認同  
單元8捏造  
單元9自然常見狀態記錄簿（一）  
單元10自然常見狀態記錄簿（二）  
單元11自然常態記錄簿（三）  
單元12自然常態記錄簿（四）  
單元13分佈的改變  
單元14明顯與差異量  
單元15分佈中的極端  
單元16資料類型  
單元17密集度  
單元18這樣也叫極端  
單元19極端率  
單元20篩選下的極端率  
單元21信任問題  
單元22研究流程  
單元23研究設計  
單元24思慮周延  
單元25全盤考量  
單元26見著知微  
單元27學術研究  
單元28找齣極端率  
單元29平均與差異  
單元30標準常態分佈  
單元31不標準常態分佈的平均值與標準差  
單元32猜範圍  
單元33猜最小範圍  
單元34處理過的樣本就找處理過的母群體  
單元35平均......就是在各個數值的中間  
單元36自母群體來的樣本的平均值的分佈的當場練習  
單元37自母群體來的樣本的平均值的標準差的用處  
單元38想像各種捏造  
單元39研究推論邏輯  

第2章 捏照紀錄簿  
單元40還是常態分佈  
單元41Z分佈  
單元42t分佈  
單元43還是Z分佈  
單元44還似t分佈  
單元45還是t分佈  
單元46當場練習t分佈與Z分佈  
單元47當場練習中的當場疑問  
單元48捉對處理的考量  
單元49捉對處理的效用  
單元50注意捉對  
單元51卡方分佈與F分佈  
單元52F分佈與t分佈的共同點  

第3章 比較的方式  
單元53都是在比較組間與組內的差異  
單元54利用變異數分析一次比較多組樣本資料的時機  
單元55不像是要一次比較多組樣本資料的時機  
單元56當場練習變異數分析  
單元57當場練習思考一次比較多組樣本  
單元58事前與事後  
單元59調整心中對極端的認定  
單元60常用的事後比較方式（一）  
單元61常用的事後比較方式（二）  
單元62常用的事後比較方式（三）  
單元63當場練習思考事後比較方式  

第4章 規律與關係  
單元64相關  
單元65猜相不相關  
單元66迴規  
單元67有無規律  
單元68規律綫  
單元69算齣規律綫  
單元70選擇規律綫  
單元71有規律的差異與隨機的差異  
單元72規律差異與隨機差異的計算  
單元73猜有無規律  
單元74一條規律綫，不同的隨機差異  
單元75當場練習迴歸規律  
單元76一樣的隨機差異，不同的規律綫  
單元77多個規律  
單元78一個包含多項關係的規律  
單元79分開看不同的規律  
單元80擾動的規律  
單元81三個變項之間  
單元82對變項的乾擾  
單元83乾擾因子  
單元84對作用的乾擾  
單元85處理乾擾的方式  
單元86考慮類彆的規律  
單元87類彆的作用  
單元88依規律而變動的類彆  
單元89類彆的發生規率  
單元90變項與規律之間的實用意義  

第5章 類彆的處理  
單元91變項與規率之間的實用意義  
單元92各種變項的特質  
單元93變項特質的實用意義  
單元94一個類彆變項資料的卡方捏造  
單元95兩個類彆變項資料之間的數量分佈  
單元96兩個類彆變項資料的卡方捏造  
單元97兩個類彆變項資料的精確計算  
單元98兩個類彆變項資料的對比分析  
單元99對比值的實際意義  
單元100三個類彆變項資料的分析  
單元101三個類彆變項資料的分層處理  
單元102分層處理下的猜測  
單元103分層下類彆變項資料的卡方捏造  
單元104捉對處理下類彆變項的資料格式  
單元105捉對處理類彆變項的差異度分析  
單元106捉對處理類彆變項的相同度分析  
單元107黑白比多少  
單元108黑白比大小  
單元109黑、白比大小  
單元110紅、橙、黃、綠、藍、靛、紫比大小  
單元111排序比大小，注意序號  

第6章 時間分析  
單元112作用時間  
單元113存活率  
單元114死亡趨勢  
單元115死亡趨勢比  
單元116比較存活麯綫  
單元117考慮多個變項的死亡趨勢  
單元118死亡趨勢比迴規  
單元119規律內與規律外的變項  
單元120迴規變項的選擇  
書末薦言學習新方法的方法  

 

序
　　
　　本書的特彆編排設計，將讓你感覺不可思議地淺顯易近，讀完前幾頁你會懷疑：
　　
　　現在正在看的，是生物統計嗎？
　　
　　本書的目的隻有一個：讓讀者瞭解生物統計。編排方式跟一般生物統計書籍完全不一樣。一般的生物統計書籍在教讀者生物統計學，編寫的方式在熟稔生物統計學的人看來，可能是個章章分明、井井有條的嚴謹論述；然而卻不見得是一個未接觸過生物統計的人容易學習的編排方式，有不少學生物統計的人直到求學都已畢業，也都還是一知半解；即使有時候已經做瞭正確無誤的生統分析，還是會遲疑自己到底分析對瞭沒。
　　
　　本書為讓初學者閱讀通暢，所用詞語皆為一般日常用語，文中所說的任何名詞(除瞭人名以外)，即使是粗體字的名詞，請大傢用一般日常生活上慣用、常見的意思去理解它。
　　
　　使用易於瞭解的日常用語這事……很重要嗎？對於初學者而言絕對是很重要的，以下就舉兩個生物統計學上最常見但卻也誤導最多人的專業用語例子來說明(下例中以灰底呈現的字詞，請讀者不要記住，也先不要去查閱或瞭解，本書在文中會有清楚的說明)。
　　
　　因此，本書是以讓讀者容易學習與瞭解為目的來描述與編排，很多生物統計學的專業用語在本書中都是看不到的。如果讀者在書中何處閱讀到讓你感覺不親近像是專業用語的詞，還請不吝指教讓筆者修正；但是，有些分析法以其發明者的名字做為命名，這些部分本書呈現原名以示尊敬(讀者若因這些人名而感到窒礙難讀，請在腦中自行將其想像轉換為小明、小華、小高、小斯…之類的即可)。
　　
　　那麼，為瞭讓初學者容易學習，本書是否加瞭很多其他生物統計學書籍沒有，隻有本書纔有額外資訊？不但沒有，而且還相反地，少瞭很多一般生物統計學書籍一定有，隻有本書纔敢沒有的資訊；舉例來說，像虛無假設、對立假設、顯著性等生物統計學用詞大概是所有生物統計學課程必提的，其意涵也可說是生物統計架構中的關鍵。但是，筆者訪問過對生物統計學習不利的學生們，很多人約略就是在提到虛無假設、對立假設時開始對生物統計學有不親近感，也開始有所抗拒、排斥，而差不多在學及顯著性一詞時開始感到混淆、睏惑。
　　
　　雖然本書少瞭很多生物統計學用詞，但還是有以註記方式(註…)在書末附對照錶，供讀者查閱其在生物統計學上的專業用詞。但此註記隻為瞭讓你在學懂生物統計的原理後，瞭解其他書籍或期刊說到的生物統計學專用詞是什麼意思，請在你完全瞭解生物統計的基本原理之後，再去查看註記所對照的詞語。初學者請不要急於查看有註記的詞語，因為有些生物統計學用詞在字麵上不易理解，可能阻礙或誤導你(如上述兩例)對生物統計的學習。
　　
　　此外，本書在談述各種生物統計方法時，也適時帶動研究設計與生物統計方法之間的牽連，因為一個研究結果該使用何種生物統計方法，大部分在研究設計時就已經決定瞭；研究設計與生物統計請大傢一同思考與學習。
　　
　　期盼各位讀者在看完本書之後，在做研究及閱讀研究論文時，都能瞭解其生物統計分析部分所要錶示的意思，而不會再隻是覺得[啊，那就是學術上規定必需附加上的生統分析用語]、[反正就是p要ɘ.05就對瞭啦]。

單元1猜
 
在現實的日常生活當中，你雖然翻開瞭這本看起來很嚴肅的什麼生物統計的書，但你並沒有很專心看著這本書，你注意到桌子右邊擱著一張新開幕餐廳的特價優惠宣傳單，眼睛一亮口水一流，揪瞭一旁的三五親朋好友等會兒去吃。你的好友甲迴你說：「新開幕特價看起來很優惠沒錯，但是太便宜瞭，去瞭一定一堆人要排很久的隊。」好友乙則說：「而且現在天氣陰陰的，等下鐵定下雨，不如泡泡麵嗑比較方便。」
 
這一段常見的日常生活中，有一些是已經發生的事實：桌子右邊有一張新開幕餐廳的特價優惠宣傳單、你眼睛亮口水流、現在天氣陰陰的。有一些是對未知事物的猜測：一定一堆人、去瞭要排很久的隊、等下鐵定下雨。
 
大緻上我們在下課時間談論生活上的事物時，常常包含對已經發生或是已知的事實的敘述，跟對未知事物的猜測兩大類的話語，而且常常從已經發生或是已知的事實來猜未知事物。而在感覺較嚴肅學術研討會或醫學研究上，專傢學者們談論的方式也差不瞭多少；辛苦得到寶貴的資料後，要討論的除瞭描述掌握在手中的數據之外，就是從這些已知的研究結果來推測未知事物。你瞭解「推測」就等於是「猜」；隻是學術上的用詞與朋友間閑聊的口語，字麵上不同而已。
 
在日常生活上，對於同樣一件已經發生或是已知的事物時，不同人會有不同描述：
 
「現在天氣陰陰的」或是「沒有太陽有陰雲」
 
「有張優惠宣傳單在桌子右邊」或是「桌子右邊有張優惠宣傳單」
 
但敘述的內容意思都還是一樣的。
 
不過當我們要猜未知的事物時，不同人來猜，可能差很多：
 
「新開幕特價太便宜瞭，一定一堆人要排很久的隊，不要去。」
 
「新開幕肯定沒什麼人知道，一定不用排隊，快去搶！」
 
「現在天氣陰陰的，等下鐵定會下雨，不要齣門。」
 
「現在天氣陰陰的，等下就會齣大太陽啦，現在正涼爽，快齣門！」
 
在學術研究上，當醫學研究人員要報告已知的研究結果時：
 
「這群糖尿病患者吃A藥後有60%的人治好瞭糖尿病」或是
 
「這群糖尿病患者吃A藥後有40%的人糖尿病沒有治好」

评分☆☆☆☆☆

我是一名社會學專業的學生，近年來，我們研究領域的數據分析變得越來越復雜，尤其是在進行問捲調查、訪談數據處理以及社會網絡分析的時候。我常常覺得自己在統計學方麵還不夠紮實，尤其是在處理一些非參數檢驗、多層次模型等較為深入的內容時，會感到力不從心。《圖解生物統計學》這本書，我之所以關注它，是因為我一直認為“圖解”是一種非常有效的學習方式，能夠幫助我更好地理解那些抽象的統計模型和分析邏輯。我希望這本書能夠清晰地講解如何在社會學研究中運用統計學，比如如何設計科學的調查問捲，如何分析定性數據的量化結果，如何利用迴歸模型來檢驗社會理論，以及如何進行一些高級的數據挖掘和可視化。我非常期待它能提供給我一套循序漸進的學習路徑，幫助我掌握這些研究方法，從而更深入地探究復雜的社會現象，産齣更有深度和影響力的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

作為一個醫學影像科的初學者，我在學習過程中經常遇到需要理解影像報告中的統計學信息。比如，影像診斷的準確率、敏感性、特異性，或者是一些研究中關於不同影像技術對比的統計學結果，這些都讓我感到有些睏惑。《圖解生物統計學》這本書，名字聽起來就非常貼閤我目前的需求。我希望能通過這本書，係統地學習醫學影像學領域常用的統計學概念和方法。我設想這本書會用清晰的圖示和病例來解釋這些概念，例如如何計算和解讀診斷試驗的各項指標，如何理解臨床試驗中關於療效評估的統計學設計，以及如何對不同影像技術進行效能比較。我期待它能幫助我建立起紮實的統計學基礎，從而更好地理解和應用醫學影像領域的文獻，提升我作為一名影像科醫生解讀和撰寫報告的能力，最終服務於臨床診斷和治療。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸讀到瞭一本讓我眼前一亮的統計學教材。作為一名在藥物研發領域摸爬滾打多年的科研人員，我深知統計學在整個研發流程中的關鍵作用，從早期藥物篩選、臨床前研究到大規模的臨床試驗，每一個環節都離不開嚴謹的統計分析。然而，傳統的統計學書籍往往理論性太強，對於我這樣更側重實踐應用的研究者來說，消化起來頗有難度。我一直在尋找一本既能係統講解統計學原理，又能貼閤實際研發需求的圖書。《圖解生物統計學》這本書的齣現，恰好滿足瞭我的這一需求。我非常期待它能提供一套清晰的思路，幫助我理解如何在藥物研發的不同階段運用恰當的統計方法，比如如何設計有效的臨床試驗，如何分析亞組效應，如何進行生存分析，以及如何解釋藥物安全性數據的統計意義。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師，用通俗易懂的語言和生動的案例，引導我逐步掌握這些核心技能，從而更高效地推動我的研發項目，最終為患者帶來更優質的藥物。

评分☆☆☆☆☆

我是一名環境科學的研究生，我們專業的很多研究都需要大量的數據分析，尤其是涉及到生態係統健康評估、汙染源追溯、氣候變化影響等方麵。過去，我在學習統計學時，常常覺得理論和實踐脫節，課本上的公式和概念很難直接應用到我所麵臨的實際環境中。我聽說《圖解生物統計學》這本書，就是因為它的“圖解”二字，讓我感覺這可能是一本能夠用直觀的方式幫助我理解統計學應用的書。我非常希望這本書能夠深入淺齣地講解如何利用統計學工具來分析環境數據，比如如何進行時間序列分析來研究環境變化趨勢，如何使用空間統計學來分析汙染物的分布，如何進行迴歸分析來探究影響環境因素的關聯性，以及如何運用假設檢驗來評估不同處理措施的效果。我期待它能提供給我一套實用的方法論，讓我能夠更自信、更準確地處理和解讀我的環境監測數據，為更科學的環境保護和管理提供支持。

评分☆☆☆☆☆

這本書我最近纔入手，我是一名生物學專業的學生，平時在學習過程中，雖然也接觸過一些統計學知識，但總感覺不夠係統，特彆是涉及到生物學研究中的具體應用，更是有些力不從心。我瞭解到《圖解生物統計學》這本書，就是因為它的名字聽起來就非常吸引人，圖文並茂的學習方式一直是我比較偏好的，能夠幫助我更直觀地理解那些抽象的統計概念。我尤其希望這本書能夠幫助我解決在文獻閱讀和實驗設計中遇到的實際問題，比如如何正確地解讀統計結果，如何選擇閤適的統計方法來分析我的數據，以及如何避免一些常見的統計陷阱。我設想這本書會用大量的圖錶和生動的例子來解釋各種統計方法，從最基礎的描述性統計，到更復雜的推斷性統計，比如假設檢驗、迴歸分析、方差分析等等，並且會將這些方法與生物學的具體研究場景緊密結閤起來，比如基因組學、流行病學、臨床試驗等等。我期待它能成為我的得力助手，幫助我提升數據分析能力，讓我的研究更加嚴謹和有說服力。