圖解：機率‧統計【全新修訂版】 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　隻要翻開第一頁，開始讀，就代錶你要懂瞭！

　　「機率、統計」是一種數學的活用方法，目的是幫助我們「掌握資訊的特色」，進而「預測未來」。
　　懂得利用EXCEL做齣專業統計圖錶，便能讓主管颳目相看、平步青雲；
　　無論你是職場新鮮人、自己開店當老闆，學會機率、統計的概念都能在資訊爆炸的今日撥開迷霧，洞見方嚮。
　　數字最誠實，想要掌握資料的本質、預測未來潮流，機率與統計是最聰明有效的工具。

本書特色

　　- 針對颱灣讀者全新修訂，讓學習統計的道路更暢通！
　　- 生活化舉例，瞬間掌握重點。
　　- EXCEL 實作教學，即學即用！
　　- 由淺入深，不知不覺中已功力大增！
 

現代數據分析的基石：探索統計思維與嚴謹推斷的奧秘 本書聚焦於構建穩固的統計學基礎，深入剖析從描述性統計到推斷性統計的完整邏輯鏈條，旨在為讀者提供一套係統、清晰且極具實踐價值的數據解讀與決策能力。 我們將帶領讀者穿梭於概率論的嚴謹框架與實際應用場景之間，理解數據背後的真實世界規律。 --- 第一部分：數據的世界與描述性統計的藝術 本部分著重於如何有效地觀察、組織和呈現數據，這是所有高級分析工作的第一步。我們不滿足於簡單地羅列數字，而是緻力於提煉數據的核心特徵與分布形態。 第一章：數據的本質與類型學 數據的起源與價值： 探討數據在現代社會中的地位，從觀測值到信息的轉化過程。 變量的分類係統： 詳細區分定性變量（名義、順序）和定量變量（離散、連續），理解不同類型數據對後續分析方法的限製與要求。 抽樣的藝術與陷阱： 係統介紹簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣和整群抽樣的原理與操作規範。深入剖析常見抽樣偏差（如選擇性偏差、無應答偏差），強調樣本代錶性對推斷質量的關鍵影響。 第二章：集中趨勢與分散程度的度量 中心位置的象徵： 深入比較均值、中位數和眾數的適用場景。特彆討論均值在存在極端值（離群點）時的脆弱性，以及中位數作為穩健性指標的優勢。 變異性的刻畫： 全麵解析極差、四分位距（IQR）的計算及其在識彆數據分布“胖瘦”方麵的作用。重點闡述方差和標準差的數學定義、計算過程，以及它們如何通過平方偏差量化數據點偏離中心的程度。 相對位置的定位： 介紹Z分數（標準分數）的概念，展示如何將不同尺度的數據統一到標準正態分布的框架下進行比較，實現“同質化”分析。 第三章：圖形化的力量：數據可視化的核心原則 二維分布的展現： 學習如何使用直方圖、頻數多邊形來揭示數據分布的形狀（對稱性、偏態性、多峰性）。 比較與關聯的圖形： 掌握並列柱狀圖、箱綫圖（Box Plot）在比較多組數據分布時的強大功能。箱綫圖的五數概括法（最小值、Q1、中位數、Q3、最大值）將作為後續識彆異常值的直觀工具。 雙變量關係的探索： 詳細講解散點圖（Scatter Plot）的構建方法，以及如何通過觀察散點圖初步判斷變量之間是否存在綫性、非綫性關係，以及關係的強度和方嚮。 --- 第二部分：概率論：推斷的邏輯基礎 本部分從嚴謹的數學角度奠定概率論基礎，這是從樣本推斷總體概率的基礎橋梁。 第四章：概率的基本公理與計算 集閤論與概率的聯係： 從樣本空間、事件、並集、交集等基本概念齣發，構建概率的公理化體係。 條件概率與乘法法則： 深入理解事件發生的“附加條件”如何改變概率。詳述聯閤概率與邊緣概率的計算，並精確應用乘法法則解決序列事件問題。 獨立性與互斥性： 辨析兩個概念的本質區彆，並闡述它們在計算簡化中的重要作用。 第五章：隨機變量與概率分布 離散型隨機變量： 聚焦於伯努利試驗、二項分布（Binomial Distribution）和泊鬆分布（Poisson Distribution）的實際建模場景，理解其參數（n, p, $lambda$）的物理意義。 連續型隨機變量： 引入概率密度函數（PDF）和纍積分布函數（CDF）的概念，理解積分在計算連續概率中的替代作用。 正態分布的普適性： 深入剖析高斯分布（Normal Distribution）的數學特性（均值、方差決定形狀）及其在自然界和統計學中的核心地位。掌握標準正態錶的查閱與應用，實現概率值的精確轉換。 第六章：中心極限定理的威力 大數定律的直覺支撐： 簡要介紹大數定律，為理解樣本均值收斂性提供直覺基礎。 中心極限定理（CLT）的精髓： 本章核心，詳細解釋CLT如何保證，無論原始總體分布如何，隻要樣本量足夠大，樣本均值的抽樣分布都會趨於正態分布。這是進行統計推斷的理論支柱。 抽樣分布的構建： 介紹均值的標準誤（Standard Error of the Mean）的計算及其意義，展示它如何量化樣本均值估計總均值的精確度。 --- 第三部分：統計推斷：從樣本到總體的橋梁 本部分是統計學的核心應用，教授如何利用樣本信息對未知的總體參數做齣有根據的猜測和決策。 第七章：參數估計：點估計與區間估計 點估計的追求： 介紹矩估計法（Method of Moments）和最大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的基本思想，理解它們是如何為總體參數生成“最佳”的單個數值估計。 置信區間的構建哲學： 闡釋置信水平（Confidence Level）的真正含義——長期運行中估計區間包含真實參數的概率。 均值與比例的置信區間： 分彆推導在已知總體標準差（使用Z分布）和未知總體標準差（使用t分布）情況下，總體均值的置信區間計算公式及步驟。同時，詳細講解如何構建總體比例的置信區間。 第八章：假設檢驗的基礎框架 假設檢驗的邏輯流程： 嚴格定義原假設（$H_0$）與備擇假設（$H_a$），理解檢驗的本質是一個“在特定風險下拒絕$H_0$”的過程。 錯誤類型的權衡： 精確區分第一類錯誤（$alpha$，棄真）和第二類錯誤（$eta$，取僞）。強調顯著性水平（$alpha$）的選擇對決策風險的控製作用。 P值（P-value）的正確解讀： 闡明P值是“在$H_0$為真時，觀察到當前樣本結果或更極端結果的概率”，並解釋如何利用P值與 $alpha$ 進行決策判斷，避免將P值等同於犯錯的概率。 第九章：單樣本與雙樣本的假設檢驗實戰 均值的檢驗： 掌握Z檢驗和t檢驗的適用條件，並進行單樣本t檢驗（檢驗樣本均值是否等於特定值）和獨立雙樣本t檢驗（比較兩組數據均值是否存在顯著差異）。 比例的檢驗： 介紹如何對總體比例進行Z檢驗，以及如何進行獨立樣本比例的Z檢驗（如比較兩種治療方法的有效率）。 方差的檢驗： 引入卡方分布（Chi-Square Distribution），學習如何使用卡方檢驗（Chi-Square Test）來推斷總體方差是否符閤某一特定值，以及進行兩個總體方差的比較檢驗。 --- 第四部分：進階分析：關聯性與非參數方法 本部分將分析的範圍從單一變量擴展到多個變量之間的關係，並介紹在數據不滿足正態性等嚴格假設時可依賴的穩健方法。 第十章：方差分析（ANOVA）的原理與應用 F分布的引入： 介紹F分布作為方差比的抽樣分布，它是方差分析的基礎。 單因素方差分析： 詳細講解如何檢驗三個或更多組的均值是否全部相等。分析組間變異（Between-group variation）與組內變異（Within-group variation）的分解，以及F統計量的計算邏輯。 多重比較問題： 討論在ANOVA拒絕$H_0$後，需要進行事後檢驗（Post-hoc Tests）以確定具體是哪幾組之間存在差異，介紹Tukey's HSD等方法。 第十一章：相關性、簡單綫性迴歸與擬閤優度 皮爾遜相關係數： 深入理解相關係數（r）的計算、性質及其局限性（僅衡量綫性關係）。強調“相關性不等於因果性”這一重要原則。 簡單綫性迴歸模型： 建立 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$ 模型。學習如何使用最小二乘法（OLS）確定迴歸綫，解釋迴歸係數 $eta_1$ 的含義。 模型擬閤的評估： 介紹決定係數 $R^2$ 的概念，解釋它衡量瞭因變量中被自變量解釋的變異比例。進行迴歸係數的顯著性檢驗。 第十二章：非參數統計方法 適用場景的界定： 明確非參數方法主要用於處理定序數據、數據分布嚴重偏態或樣本量過小無法依賴中心極限定理的情況。 秩檢驗的核心： 介紹基於秩（Rank）的檢驗方法，例如Wilcoxon符號秩檢驗（替代配對t檢驗）和Mann-Whitney U檢驗（替代獨立雙樣本t檢驗）。 卡方檢驗的擴展應用： 迴顧卡方擬閤優度檢驗，並重點講解列聯錶分析（Contingency Tables）中的獨立性檢驗，用於判斷兩個定性變量之間是否存在關聯。 通過對上述內容的係統學習和實踐，讀者將不僅掌握統計計算的工具，更重要的是，能形成一套嚴謹的、基於證據的分析思維模式，從而在科學研究、商業決策和日常問題解決中，做齣更加理性、可靠的判斷。本書注重從概念到公式、從公式到圖錶的完整邏輯推演，確保讀者對統計推斷的底層機製有深刻的理解。

作者簡介

鈴木香織

　　京都大學情報研究科博士前期課程修瞭 （情報學碩士 ）。曾任大型 IT 企業研究員 ，現任職於 大型 SI 企業， 負責人工智慧(Artificial Intellegence)與機械學習的研究、調查。

　　相關著作
　　《圖解　機率、統計》

竹原一彰

　　青山學院大理工研究科博士前期課程修瞭 （理學碩士 ）。
　　現任職於大型 SI 企業 ，負責 應用「統計的 機械學習理論」AI 與自然語言處理應用的研究、開發。

　　相關著作
　　《圖解　機率、統計》
 
譯者簡介

李貞慧

　　颱大工商管理學係畢業，日本國立九州大學經濟學碩士，取得中國生産力中心第十屆中日同步口譯人纔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。

Ch1 沒有公式！統計、機率入門
1-1 什麼是統計？......知道統計可以做什麼
1-2 機率、統計的起源......思考機製的機率與分析結果的統計
1-3 機率、統計的基本概念......瞭解機率與統計的概念差異
1-4 統計的二大範圍......敘述統計與推論統計
1-5 瞭解樣本與母體的特徵......用敘述統計瞭解資料的特徵
1-6 推論並理解未知的樣本......推論統計的手法：估計與檢定
1-7 用數值錶示可能發生的程度......偶發事件的發生法則
1-8 機率與推論統計的密切關係......機率的關鍵字就是推論統計
1-9 機率、統計的應用......由資料探勘到文章開採
1-10 統計軟體的介紹......試算錶軟體與統計解析軟體

Ch2 不可不知！統計的便利工具
2-1 理解資料的特微、性質......統計的第一個角色：敘述統計
2-2 直方圖......將頻率改以圖形錶示，掌握離散的全貌
2-3 統計量......錶示樣本、母體的特徵
2-4 平均數......最初做為資料基準的數值
2-5 中位數（中間值、中數）......按大小排列樣本時位於中間位置的數值
2-6 眾數......樣本內最容易齣現的數值
2-7 樣本變異數① 錶示資料離散程度......瞭解樣本的離散程度
2-8 樣本變異數② 誤差的平方......閤計差的平方
2-9 由統計量掌握樣本趨勢的訣竅......左右的均衡與尾部的長度
2-10 母體與母數......隱藏在樣本之下的母體
2-11 不偏估計量......母數估計量與樣本敘述統計量的誤差
2-12 不偏變異數、標準差......母數的估計量與樣本敘述統計量的誤差
Excel的利用① 求統計量的函數

Ch3 統計背後的主角！機率的基礎
3-1 瞭解機率的第一步① 機率的基礎......請記住這個關鍵字：機率與機率變數
3-2 瞭解機率的第一步② 事件與離散程度......請記住這個關鍵字：試驗與機率分配
3-3 機率分配與母數......機率分配與統計量
3-4 使用機率分配的優點......可以推論不在樣本內的事件
3-5 機率分配與期望值、變異數......由機率分配計算期望值、變異數的方法
3-6 常態分配① 代錶性的機率分配......常態分配與標準常態分配
3-7 常態分配② 常態分配的母數......常態分配的μ與 σ
3-8 常態化、標準化......偏差值的計算方法
3-9 大數法則......理想的機率分配與現實的誤差
3-10 中央極限定理與常態分配......樣本平均與常態分配的關係
3-11 樣本與統計量的分配......常態分配、t分配、X2分配
3-12 各種機率分配......周遭常見的機率分配
3-13 二項分配......銅闆正反麵的分配
3-14 Poisson分配......錶示故障率與意外率的分配
Excel的利用② 由製作樣本資料到偏差值

Ch4 利用綫索，進行推理，找齣真相！估計
4-1 估計......估計就是推論母體的性質
4-2 信賴水準與信賴區間......最常用的是95%或99%的信賴係數
4-3 常態分配之母體平均數估計① ......找齣樣本的機率分配
4-4 常態分配之母體平均數估計② ......常態分配錶的查法與信賴區間之設定
4-5 常態分配之母體平均數估計③ ......導齣區間估計所需的不等式
4-6 常態分配之母體平均數估計④ ......復習區間估計的步驟
4-7 t分配之母體平均數估計① ......導入t分配的理由
4-8 t分配之母體平均數估計② ......t分配錶的看法
4-9 t分配之母體平均數估計③ ......使用t分配實踐區間估計
4-10 X2分配之區間估計① ......有關統計量 X2
4-11 X2分配之區間估計② ......X2分配錶的查法
4-12 X2分配之區間估計③ ......使用 X2分配實踐區間估計
Excel的利用③ 求齣機率分配的信賴區間

Ch5 驗證，假設，找齣真相！檢定
5-1 假設與檢定......什麼是假設、檢定？
5-2 虛無假設與對立假設......檢定時建立假設的方法
5-3 雙尾檢定與單尾檢定......設定適閤對立假設的棄卻域
5-4 t檢定① 雙尾檢定......使用t分配之母體平均數雙尾檢定
5-5 t檢定② t分配錶......由雙尾檢定的t分配導齣結論
5-6 X2檢定① 母體變異數檢定......使用 X2分配之母體變異數檢定
5-7 X2檢定② X2分配錶......由單尾檢定之 X2分配導齣結論
Excel的利用④ t檢定
Excel的利用⑤ X2檢定

Ch6 統計的精髓！資料探勘之應用
6-1 什麼是資料探勘......發現隱藏的知識與法則的技術
6-2 關聯法則① 購物籃分析......讓資料探勘一舉成名的技術
6-3 關聯法則② 關聯法則的機製......找齣機製的二大重點
6-4 關聯法則③ 關聯與因果的差異......重點是同時發生，還是依序發生
6-5 分類預測① 分類預測問題......瞭解代錶性的分類預測技術
6-6 分類預測② K鄰近法的機製......估計分類的計算步驟
6-7 分類預測③ K鄰近法範例......瞭解特定未知生物的過程
6-8 分類預測④ K鄰近法與直方圖的關係......直方圖的做法與應用
6-9 分群① 分類的手法......將樣本分成群集的手法
6-10 分群② k-means分群法的機製......決定群集重心推論平均
6-11 分群③ k-means分群法的範例......k-means分群法的注意事項
6-12 分群④ 時間序列分群法......用k-means分群法解讀銷售數量資料
6-13 分群⑤ 階層式分群法......樹狀圖的計算方法
6-14 使用分群抽齣特徵......要探勘復雜的圖像資料

Ch7 統計的精髓！語言資料的統計學
7-1 語言資料的統計學......語言與統計學的交點
7-2 齊普夫定律① 定律的含義......齣現頻率與順序的密切關係
7-3 齊普夫定律② 使用定律計算......試試看齊普夫定律
7-4 資訊量① 資訊量的測量法與圖錶化......因發生機率而異的資訊量
7-5 資訊量② 資訊量的定義......使用函數計算資訊量
7-6 熵① 全體資訊源的不確定性......求齣資訊源産生的平均值
7-7 熵② 計算與性質......計算求齣不確定性
7-8 機率論語言模型入門......用機率掌握語言的機製
7-9 N-gram語言模型① Shannon Game ......單純又有力的機率論語言模型
7-10 N-gram語言模型② N-gram語言模型定義......使用2-gram語言模型的單字齣現機率
7-11 N-gram語言模型③ 字串的齣現機率......計算字串的齣現機率
7-12 語言熵......測量語言復雜性的指標
7-13 聊天機器人① 會話程式......人類的對話機製
7-14 聊天機器人② N-gram語言模型的應用......要讓程式發生語言文字
7-15 語言資料的統計學匯總......為瞭進一步學習

附錄 請記起來！ 符號&公式、圖錶

 

前言

　　大傢聽到「機率、統計」會想到什麼呢？我想在我們的身邊，常有機會聽到用機率錶示的資訊，像是氣象預報或市場趨勢預測等。這種預測未來的資訊，其背後就是機率、統計理論的活用。

　　現在大傢從網路上很輕易地就可以取得大量的文章或統計資料。用來從這些資料中找齣定律的機率、統計知識，地位因此可以說是越來越重要瞭。

　　而且這些知識也廣泛應用在自然科學、經濟學、心理學等範疇中，今後與其他範疇交流的機會也必然會增加，實在是一門非常有趣且有未來性的學問。

　　本書針對第一次接觸到「機率、統計」的人，匯整瞭短期內可學會機率、統計的內容，包含統計能做到什麼樣的估計與檢定等重要概念。

　　為瞭避免突然接觸定義或公式會嚇壞初學者，也為瞭討厭數學的人，所以解說時盡量從為什麼會這麼想、為什麼必須有這樣的理論切入。再經由仔細的圖解、用Excel 的初步實驗等加以補充，希望能讓讀者對機率、統計有正確的認識。當然，第3 章以後就是正規的內容，會齣現比較難的定義或公式，但相信讀者還是可以理解機率、統計的。

　　學會機率、統計的完整概念之後，本書也針對目前廣受矚目的應用範疇，如「資料探勘」（data mining）或「自然語言處理」（natural language processing）等，進行簡單的的基礎解說，內容精采豐富。

　　〈本書目的〉

　　本書四大目標：

　　1. 由平均或變異數等基本統計量之計算，到估計、檢定為止，讓讀者理解機率、統計的完整概念。

　　2. 同時理解這些概念與理論，為什麼會這麼想、為什麼必須有這樣的公式。

　　3. 瞭解資料探勘或自然語言處理等應用範疇，成為進一步學習的動機。

　　4. 可以用Excel 進行機率、統計的初步實驗。

　　希望各位讀者都能理解到機率、統計的基礎與樂趣，甚至讓本書成為你進一步學習的動機，這就是我們最高的喜悅。

　　最後在此嚮製作本書相關之編輯群、設計人員、插圖人員等，緻上最深的謝意。

评分☆☆☆☆☆

身為一個經常在網路上爬文、研究各種投資理財資訊的小資族，我深知「機率」和「統計」這些概念在實際應用中的重要性。舉凡股市的漲跌預測、消費習慣的分析、甚至是網購平颱推薦商品的演算法，背後都離不開這些學問。然而，過去許多書本的敘述方式，往往過於理論化，對於沒有相關學術背景的讀者來說，門檻實在太高瞭。這本《圖解：機率‧統計【全新修訂版】》聽起來就像是一股清流，它的「圖解」特色，讓我相信作者一定花瞭心思去拆解這些複雜的概念，並將其視覺化。我希望能透過這本書，學到如何判讀圖錶、理解數據背後代錶的意義，而不是被一堆數字淹沒。例如，我想瞭解如何運用機率來評估風險，如何在統計學的幫助下，從大量的數據中找齣有價值的趨勢。我尤其關注「全新修訂版」的標示，希望它能涵蓋最新的統計方法和應用案例，例如在大數據分析、機器學習等新興領域的初步概念，讓我能跟上時代的脈動，不至於被快速發展的科技潮流所淘汰。我認為，這本書的價值不僅在於傳授知識，更在於培養一種分析和判斷的能力，這對於現代人來說，絕對是一項不可或缺的技能。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本《圖解：機率‧統計【全新修訂版】》真的讓人眼睛一亮！我本身是個對數字有點懼怕，但又想搞懂生活裡各種不確定性的人，以前看過一些統計學的書，但總是枯燥乏味，密密麻麻的公式和符號讓人頭昏眼花。這本書的「圖解」兩個字完全擊中我，想說應該會比較好入口。尤其又是「全新修訂版」，錶示內容應該有更新，跟上時代的腳步，這點很重要！我一直覺得，要把複雜的東西講清楚，圖解絕對是最好的方式，像是我們在做PPT、寫報告的時候，如果能用圖錶輔助，大傢就能更快理解。所以，我對這本書的期待，就是它能用生動的圖形和清晰的架構，把機率和統計這些聽起來有點嚴肅的學科，變得像在看一本有趣的科普讀物一樣，讓我在輕鬆的氛圍中，慢慢吸收這些知識。我希望它能從最基礎的概念講起，比如什麼是機率、什麼是統計，然後慢慢進階到一些比較實用的應用，像是資料分析、決策判斷等等。畢竟，現今社會資訊爆炸，如果能有點統計概念，對於辨別訊息的真偽、做齣更明智的選擇，絕對有很大的幫助。我非常期待它能在不失學術嚴謹性的前提下，給予我們一個全新的學習體驗。

评分☆☆☆☆☆

這次看到《圖解：機率‧統計【全新修訂版】》，我真的覺得很驚喜！我本身並非科班齣身，過去對機率和統計的理解，大多停留在一些似是而非的印象中，總覺得那是一門高深的學問，離我的生活很遙遠。然而，這本書的「圖解」兩個字，讓我看到瞭學習的希望。我非常期待它能夠用大量的圖錶、流程圖，甚至是漫畫式的插畫，來解釋這些看似複雜的統計概念。我希望能從最基礎的「機率是什麼？」、「什麼是數據？」開始，一路學習到如何解讀統計圖錶，如何理解數據的意義，以及如何運用機率來評估事情發生的可能性。尤其對於「全新修訂版」，我對內容的時效性寄予厚望，希望它能涵蓋一些現代社會中常見的統計應用，例如大數據分析的入門知識、線上調查的可靠性判斷、或是消費行為的數據解讀等等。我認為，如果這本書能將機率與統計的應用，與我們的日常生活緊密結閤，用生動有趣的方式呈現，那絕對是一本能夠幫助我們提升思維能力、做齣更明智判斷的優秀讀物。

评分☆☆☆☆☆

我對數學這類科目總是有點距離感，但生活中卻又處處離不開機率和統計的影子。像是買彩券、看天氣預報、甚至是被廣告轟炸的各種「數據證明」，都讓人不禁想多瞭解一些背後的原理。當我看到《圖解：機率‧統計【全新修訂版】》這本書名時，第一個念頭就是「太好瞭！終於有看起來不那麼可怕的書瞭」。我非常看重「圖解」這件事，因為我通常需要視覺化的輔助，纔能更好地理解抽象的概念。我期望這本書能用清晰、易懂的圖示，來解釋像是平均數、中位數、標準差這些基本概念，然後逐步引導我瞭解更進階的內容，比如假設檢定、機率分佈等。我希望它能用貼近生活的例子，來展示機率與統計的實用性，讓我知道這些知識不隻是課本上的理論，而是能幫助我更好地理解和分析周遭的世界。身為一本「全新修訂版」，我還期待它能納入一些近年來快速發展的應用領域，例如在社群媒體上的數據分析、或是網路行為的預測等方麵，讓我能夠感受到這門學科的生命力，並且學以緻用，做齣更聰明的決策。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，機率與統計這兩個學科，就像是我們理解世界運作的「隱形眼鏡」。沒有它們，我們看到的數據和現象，可能隻是零散而無意義的點，但有瞭它們，我們就能串聯起點與點之間的關係，看到更宏觀的圖像。這本《圖解：機率‧統計【全新修訂版】》最吸引我的，就是「圖解」這個詞。我認為，好的圖解能夠化繁為簡，讓原本抽象的概念變得具體可感。我非常期待它能夠透過圖像化的方式，解釋一些我過去一直似懂非懂的概念，像是中央極限定理、迴歸分析、貝氏定理等等。這些名詞聽起來很學術，但我知道它們在科學研究、市場分析、醫療診斷，甚至在日常生活中，都有著廣泛的應用。例如，我希望能藉由這本書，瞭解為什麼抽樣調查能夠代錶整體，為什麼我們需要用機率來量化不確定性，以及如何透過統計模型來預測未來的趨勢。作為一本「全新修訂版」，我更希望它能加入一些近年來很熱門的應用，例如在AI、大數據分析領域的實例，讓我能跟上科技的發展。