誰都看得懂的統計學超圖解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• 科普
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　　【精彩內容】
　　◎第1章：瞭解統計學的基礎
　　◎第2章：敍述統計學
　　◎第3章：統計學必備的機率知識
　　◎第4章：推論統計學的內容
　　◎第5章：深入瞭解統計學
　　◎第6章：將關係科學化的統計學（多變量分析）
　　◎第7章：貝氏統計學
　　◎第8章：統計學的應用

　　【超實用！統計學運用目標】
　　■預估電影票房
　　■選舉情勢調查
　　■問捲資料分析
　　■估算保險方式
　　■商品銷售狀況⋯⋯

　　一談到「統計學」，大傢都會以為這是門艱深的學科，
　　隻有特定科係纔需要接觸，在心中築起「用不到」、「我不擅長數學」等重重高牆，
　　但其實從小學開始，我們就會使用許多統計學的手法，
　　舉凡「年齡層的平均身高」、「班級平均成績」、「擲銅闆的正反麵齣現機率」
　　都是運用統計公式算齣的結果。
　　以實用的觀點來說，現在網路上充斥的各種資料、手機發齣的位置資訊、個人送齣的情報等等，這些巨量資料皆稱為「大數據」。
　　蒐集數據，運用統計學分析商品會大賣或滯銷、選舉當選或落選、景氣狀況的好壞、
　　做齣精湛的「數據管理」、「預測判斷」，決定投資方嚮、成本，
　　都是實用統計學的囊括項目。

　　就因為統計學如此重要，日本纔會從小學二年級就將其納入正規課程，
　　讓學生係統式地接觸這門實用學科。
　　本書將統計學切分為61個單元，從日本小學、國中到高中的課程開始，
　　循序漸進地帶領讀者敲開大門，再逐步進展到多變量分析、貝氏統計學、大數據等進階內容。
　　書中運用全彩圖解、清晰錶格力求讓統計學簡易化、普及化，
　　目的在於降低統計學門檻，使讀者能無師自通，靠自己的力量看懂吸收，
　　若閱讀過程中遇上瓶頸，還有親切的貓頭鷹博士跳齣講解，
　　力求讓讀者「一點就通，一看就懂」！

　　看完這本書，無論是問捲資料的分析、估算保險的方式，甚至電影票房，
　　都能靠自己的力量採集預估，
　　無論資料量有限或龐大，皆可依本書教授的方式整理歸納，
　　成為全方位數據、生活趨勢分析傢。

【本書特色】

　　◎日本國小～高中生都會的基礎統計學：
　　61堂日本從小學二年級就開始接觸的統計學課程，每個主題皆附齣現年級對照錶。

　　◎讓統計學變超簡單的視覺化圖鑑：
　　全彩標示＋簡單圖錶，不用老師講解，自己就能看圖輕鬆愉快地理解！

　　◎列舉公式、定理＋具體實例：
　　超清晰呈現學習統計學時必備的公式、定理，提齣具體的實例強化讀者理解度。

　　◎延伸專欄＋補充內容：
　　以專欄的形式介紹解說中沒有提及的補充內容，以及衍生齣來的問題、公式解法。

　　◎附錄公式、定理索引：
　　整理全書使用的統計學「公式」、「定理」，按照齣現順序加以排列，方便對照使用！

統計學：洞察世界，決策未來 一本引人入勝的指南，帶你穿越復雜數據，掌握理解世界的底層邏輯 你是否曾對那些充斥著圖錶、百分比和復雜公式的統計學感到望而卻步？你是否渴望能從新聞報道、市場分析乃至日常生活中的各種數據中提煉齣真正的洞見，做齣更明智的決策？如果答案是肯定的，那麼這本《統計學：洞察世界，決策未來》將是你通往數據素養殿堂的理想鑰匙。 本書並非一本枯燥的教科書，而是一次充滿發現與啓迪的旅程。我們深知，統計學並非高深莫測的象牙塔中的學問，而是理解我們所處世界的強大工具。從隨機性、概率論的基礎脈絡，到推斷性統計的嚴謹邏輯，本書將用清晰、直觀的語言，為你揭開數據背後的秘密。 --- 第一部分：數據素養的基石——描述性統計的藝術 萬事萬物，皆有其數。在深入探索復雜模型之前，我們必須學會如何有效地“描述”數據。本部分將構建你對數據的初步感知能力，讓你知道如何將原始信息轉化為有意義的敘述。 第一章：數據的語言與類型 數據是現代世界的基石。本章將詳細區分定性數據與定量數據，探索名義、順序、間隔和比率等不同尺度如何影響我們的分析方法。我們將討論抽樣框的構建原則，解釋“代錶性”的真正含義，並強調數據收集過程中可能存在的偏見，為你打下審慎分析的基礎。 第二章：測量的核心——集中趨勢與分散程度 一個數據集的核心信息是什麼？是它的“中心”在哪裏，以及數據圍繞這個中心分布得有多“散”。我們將深入探討均值、中位數和眾數的異同及其適用場景。特彆是，我們將用生動的例子闡明為什麼在存在極端值時，中位數往往比均值更具解釋力。同時，方差、標準差和極差這些衡量波動的指標，將被賦予清晰的物理意義，讓你理解風險和一緻性。 第三章：圖形化的力量——數據可視化的有效與誤導 一張圖勝過韆言萬語，但前提是這張圖沒有撒謊。本章將專注於描述性統計的可視化技術。從直方圖（Histogram）的形狀分析（正態性、偏態），到散點圖（Scatter Plot）揭示變量間的關係，我們將教授讀者如何構建和解讀這些圖形。更重要的是，我們還將剖析那些常見的視覺陷阱——如何通過操縱軸的刻度或選擇錯誤的圖錶類型來誤導觀眾，培養你的“數據批判”眼光。 --- 第二部分：從樣本到總體——推斷性統計的邏輯橋梁 現實世界中，我們不可能測量所有人或所有事物。統計學的真正魔力在於，它允許我們通過觀察“樣本”來閤理地推斷關於“總體”的結論。本部分是理解科學研究和商業決策背後的核心邏輯。 第四章：不確定性的量化——概率論入門 概率是統計學的靈魂。本章將摒棄復雜的微積分推導，專注於理解概率思維本身。我們將從基本的加法和乘法規則開始，引齣條件概率和獨立事件的概念。重點將放在貝葉斯定理的直觀理解上，這個定理是現代機器學習和醫學診斷的基礎——如何根據新的證據修正我們原有的信念。 第五章：抽樣的魔法——抽樣分布與中心極限定理 為什麼我們可以信任樣本？答案在於“中心極限定理”（CLT）。本章將用大量圖示和模擬來闡釋這個統計學中最重要、也最常被誤解的定理。理解CLT，你就理解瞭為什麼無論總體分布如何，樣本均值的分布都會趨於正態，這是構建置信區間和進行假設檢驗的理論基石。 第六章：信心有多大？——置信區間的構建與解讀 “我們有95%的信心……”——這句話到底意味著什麼？本章將詳細解釋置信區間（Confidence Interval）的構建過程，並強調其正確的解讀方式：它描述的是多次重復抽樣過程中，區間覆蓋真實總體參數的頻率，而非單個區間包含真實參數的概率。我們將學習如何根據樣本量和變異性來確定所需的精度。 第七章：是巧閤還是真相？——假設檢驗的嚴謹流程 假設檢驗是統計推斷的核心武器。本章將引導讀者完成一個嚴謹的檢驗流程：提齣原假設與備擇假設，選擇閤適的檢驗統計量，計算P值，並最終做齣拒絕或不拒絕原假設的決定。我們將區分I型錯誤（誤報）和II型錯誤（漏報）的成本，強調統計顯著性與實際重要性之間的區彆。 --- 第三部分：關係探索與預測建模——統計學的應用前沿 數據不隻是孤立的點，它們之間存在著錯綜復雜的關係。本部分將帶領讀者進入更廣闊的應用領域，學習如何量化和預測這些關係。 第八章：綫性關係的度量——相關性與迴歸分析基礎 相關性是否意味著因果性？這是統計學中最常被問及的問題。本章將清晰區分相關係數（Pearson's $r$）的含義及其局限性。隨後，我們將介紹簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）的構建，解釋斜率的含義，以及如何通過決定係數（$R^2$）來評估模型的擬閤優度。 第九章：多維世界的透視——多元迴歸與模型選擇 現實問題往往涉及多個影響因素。本章將擴展到多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression），學習如何控製其他變量的影響，從而孤立地評估特定變量對結果的淨效應。我們將討論多重共綫性、虛擬變量（Dummy Variables）的應用，以及如何通過調整模型復雜度來避免“過擬閤”。 第十篇：比較差異的工具——方差分析（ANOVA）與非參數檢驗 當我們需要比較三個或更多組彆的均值時，方差分析（ANOVA）便登場瞭。本章將解釋ANOVA背後的F檢驗邏輯，以及如何通過事後檢驗（Post-hoc Tests）來確定具體是哪幾組之間存在差異。此外，我們還將介紹在數據不滿足正態性或方差齊性假設時，應選擇的非參數檢驗方法，確保分析的魯棒性。 尾聲：統計思維，賦能決策 統計學並非終點，而是一種思考方式。它教會我們質疑、量化不確定性，並以一種基於證據的方式進行推理。掌握瞭這些工具，你將不再被動接受信息，而是能主動地從數據中發現機遇、規避風險，真正成為一個在信息時代中擁有強大判斷力的決策者。 --- 本書特點： 非數學導嚮： 重點在於概念的直覺理解和應用場景，而非復雜的公式推導。 案例驅動： 包含來自經濟學、心理學、醫學和日常生活的真實案例，確保知識的實用性。 批判性思維培養： 貫穿始終地提醒讀者警惕數據誤用和解釋偏差。 翻開本書，你將發現統計學不再是冰冷的數字，而是理解這個復雜世界的透明窗口。準備好，用數據武裝你的頭腦，洞察事物的本質，塑造你的未來。

作者簡介

湧井良幸

　　1950年生於東京都，在東京教育大學（現在的築波大學）數學係畢業後，任教於韆葉縣立高等學校；從教職退休之後便以作傢的身分緻力於寫作上。
 
湧井貞美

　　1952年生於東京，在東京大學理學係研究科修士課程結業後，曆經富士通、神奈川縣立高等學校教師等，目前為一名獨立科學作傢。

．本書在日本中小學、高中各學年學習的項目    
．本書的特點與使用方法    

．1章  瞭解統計學的基礎
．何謂統計學    
．統計的實施及運用方法    
．統計學的曆史  
．越發活躍的統計學    
．統計學所使用的資料種類   
．統計學人物傳1南丁格爾與統計    
．專欄   統計資料及數據的獲取方法    
．專欄 「統計學」一詞的由來     
．專欄 開放資料   

．2章 敍述統計學
．圖錶的基礎    
．呈現比例的圖錶    
．顯示關係的圖錶    
．顯示分布的圖錶    
．次數分配摺綫圖    
．纍積次數分配及其圖錶    
．資料的平均數    
．資料的代錶值  
．變異數和標準差  
．離散度
．標準化與標準化值   
．交叉分析錶   
．用來錶示資料相關性的數值   
．統計學人物傳2  卡爾・皮爾森    
．專欄  當資料存在多個項目（多變量）時    
．專欄  從相對角度觀察的必要性  
．專欄  標準化值的曆史    
．專欄  交叉分析錶的製作方式    
．專欄  斯皮爾曼等級相關係數     

．3章  統計學必備的機率知識
．機率在統計學中受到重視的原因    
．機率的意義    
．發生次數   
．隨機變數與機率分配（採用離散型隨機變數）   
．連續型隨機變數與機率密度函數   
．獨立試驗定理與二項分配    
．常態分配    
．統計學人物傳3  布萊茲・帕斯卡  
．專欄  「排列」與「組閤」的公式    

．4章 推論統計學的內容
．母體平均數與樣本平均數    
．中央極限定理   
．大樣本的統計估計方法    
．統計的檢定方法    
．單尾檢定和雙尾檢定    
．統計檢定的實例    
．p值  
．型一錯誤與型二錯誤   
．統計學人物傳4  高斯    
．專欄  不會說「接受虛無假設」    
．專欄  百分比 兩側5%臨界點＆前5%臨界點     
．專欄  經常採用p值的理由    

．5章  深入瞭解統計學
．母體與樣本分配（母體平均數、變異數、樣本平均數）    
．不偏變異數   
．資料的自由度   
．（小樣本的）母體平均數的估計（t分配）
．母體比例估計   
．（小樣本的）母體平均數的檢定（t檢定）    
．母體比例的檢定   
．變異數分析   
．統計學人物傳5  威廉・戈塞    
．專欄  確認統計量的計算    
．專欄  確認統計量的計算
．專欄  何謂F分配  

．6章  將關係科學化的統計學（多變量分析）
．獨立性檢定（x2方檢定）    
．迴歸分析的做法與簡單迴歸分析    
．迴歸分析的應用  
．主成分分析
．因素分析   
．SEM（共變異數結構分析）   
．判彆分析    
．問捲資料的分析   
．統計學人物傳6林知己夫    
．專欄 迴歸方程式的公式計算方式    
．專欄 轉換公式的選擇   

．7章 貝氏統計學
．乘法定理    
．貝氏定理    
．貝氏定理的轉換    
．不充分理由原則與貝氏更新    
．單純貝氏分類器    
．貝氏統計學的原理   
．統計學人物傳7  托馬斯・貝氏    
．專欄 貝氏機率    
．專欄 貝氏網路   

．8章 統計學的應用
．大數據
．80/20法則與長尾理論   
．判斷原因是非對錯的統計學    
．平均壽命和平均餘命   
．估算保險費用的方法   
．掌握生物的個體數    
．專欄 經濟物理學    
．專欄  在醫療領域中常用的勝算比  
．專欄  實際的平均壽命    
．公式、定理索引    
．索引

前言

　　雖然「現代為IT化的社會」一說由來已久，可是現代IT化的發展速度卻比當初齣現這個說法時所想像得還要迅速；以結果來看，每日充斥在社會上的資訊正在日益增加當中。近年來，大數據（Big Data）、IoT（Internet of Things，又稱「物聯網」）這些名詞幾乎成為大眾媒體每日茶餘飯後的話題；如何纔能因應現代IT化社會所産生的龐大資料量，在在顯示齣這個在不斷失敗實驗中發展的現代化社會現象。

　　處於這樣的社會當中，「資訊收集」的知識就更顯重要瞭。資訊收集是因應所有資訊及處理各種資料的一種學問，在近年來的教育界可說颳起瞭一陣鏇風；在背後支撐這些資訊的便是統計學。統計學是一門學習處理資料方式的學科，為提供資料及資訊處方箋的科學知識。倘若沒有這門學科，無論資訊多麼龐大珍貴，也無異於一堆殘破瓦礫。

　　然而不幸地，日本的公立學校並不重視統計學；譬如在大多數的大學考試中，統計學並非必備的知識。這實際上造成瞭日本大部分的學生、上班族、教育學傢都不具備統計學的知識，日本並沒有讓統計學的教育＝資訊收集嚮下劄根。

　　舉例來說，從教育環境來觀察吧。於是我們看到當前現狀為人們隻會利用電腦計算齣平均值及標準化值便心滿意足瞭，完全沒有類似哪種科目與哪種科目相關、在哪種情況下得以發揮教學效果這類統計分析的能力，就連職場上也是如此；我們經常會看見國際會議上仰賴IT知識並活用統計資料的歐美商務人士讓日本人啞口無言的尷尬場麵。

　　這種狀況可以說是日本的悲哀吧。本書的目的正是為瞭導正這種現況，並讓資訊收集成為上萬人的共有財産而企畫的，並且擺脫艱澀難懂的數學而掌握統計學的思考方式，從而觀察齣統計學的整體樣貌。縱使隻有看圖，也能從內容當中學習到統計學的內涵。

　　本書冀望能改變讀者對於資料及資訊的看法，並且讓充斥在IT化社會的各種資料轉化為「珍貴的寶庫」。

　　最後，在本書製作的過程中有賴技術評論社的渡邊悅司先生的細心指導，因此要特彆在此對他錶達敬意。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本書的封麵設計真的蠻吸引我的！那種活潑的插畫風格，一看就覺得不是那種枯燥的教科書，而是有誠意地想要把統計學變得有趣。我平常對數字和公式就有點頭疼，每次看到統計學相關的字眼就會自動跳過，總覺得離自己很遙遠。但這本書的標題《誰都看得懂的統計學超圖解》完全擊中瞭我！“誰都看得懂”這個承諾太重要瞭，它讓我覺得即使我是零基礎，也能有勇氣去翻開它。而且“超圖解”聽起來就充滿畫麵感，我非常期待它能用很多圖錶、示意圖來解釋那些抽象的概念。我希望它能像一個好心的朋友，一邊拉著我的手，一邊耐心地告訴我，統計學其實沒有那麼可怕，它在我們生活中到處都有用，隻是我們以前沒有發現而已。如果這本書能做到這一點，哪怕我最後不能成為統計學專傢，至少也能對身邊的數據多一份理解，不再是霧裏看花，那我就覺得這錢花得太值瞭！

评分☆☆☆☆☆

我注意到這本書用瞭“超圖解”這個詞，這讓我聯想到一些國外非常成功的知識普及類圖書，它們往往都能用精美的插畫和清晰的圖示，將復雜的知識變得生動有趣。《誰都看得懂的統計學超圖解》聽起來就很有這種潛力。我一直覺得，學習任何知識，最怕的就是“死記硬背”，如果沒有理解背後的原理，那學瞭也隻是“紙上談兵”。我特彆希望這本書能夠注重“理解”而非“記憶”，它應該不僅僅是告訴你“是什麼”，更重要的是告訴你“為什麼是這樣”，以及“它有什麼用”。如果它能通過生動的圖解，解釋清楚每一個統計概念的邏輯和應用場景，那即使我以後忘瞭具體的公式，也能憑著理解去運用這些知識。我期待它能教會我如何用統計學的思維去分析問題，如何從數據中提取有用的信息，這纔是真正的“看得懂”和“用得上”。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我當初會買這本書，很大程度上是被它的“超圖解”三個字給吸引住瞭。我一直認為，很多學科的入門之所以睏難，很大程度上是因為教學方式過於枯燥，尤其是那些充斥著密密麻麻公式和專業術語的書籍，簡直是勸退神器。但如果能用生動形象的圖示，把那些抽象的統計概念轉化為大傢都能理解的畫麵，那效果肯定會大不一樣。《誰都看得懂的統計學超圖解》聽起來就像是這樣一個“神器”。我腦海中已經想象齣瞭各種有趣的圖例：也許用不同顔色的糖果來解釋概率，用各種有趣的場景來演示平均值和中位數，甚至可能還會用一些生活化的比喻來解釋方差和標準差。我尤其希望它能在解釋一些稍顯復雜的內容時，多運用一些“故事性”的圖解，而不是單純的圖錶堆砌，這樣纔能真正做到“誰都看得懂”，讓原本令人生畏的統計學變得像在讀一本有趣的繪本一樣輕鬆。

评分☆☆☆☆☆

我是在社群裏看到有人推薦這本書的，當時那個朋友就說，她以前對統計學完全是零概念，看瞭這本書之後，感覺自己像是打開瞭新世界的大門。這讓我對《誰都看得懂的統計學超圖解》充滿瞭好奇。我身邊有很多朋友都在做跟數據分析相關的工作，他們偶爾會聊到一些統計學名詞，我總是聽得一頭霧水，感覺自己和他們之間隔著一道無形的牆。我希望這本書能夠幫我跨越這道牆，讓我也能參與到他們的討論中，至少能聽懂他們在說什麼。另外，我也很想知道，這本書會不會講解一些日常生活中的統計學應用，比如如何看懂新聞裏的民意調查數據，如何評估廣告裏的“99%有效”是不是真的靠譜，或者是在購物時如何理解促銷活動的“概率”。如果能把統計學融入到這些貼近生活的例子中，那學習起來一定會更有動力，也會覺得更有價值。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我都覺得自己是個“文科生”，對理工科的知識，特彆是數學和統計學，總是有種莫名的抗拒。但隨著時代的發展，感覺不懂一點數據和統計，好像就有點跟不上節奏瞭。《誰都看得懂的統計學超圖解》這個書名，真的給瞭我很大的鼓勵。我希望它能在內容上做到名副其實，用最簡單、最直觀的方式，把統計學的基本原理講清楚。我特彆期待它能用一種循序漸進的方式來講解，從最基礎的概念開始，慢慢深入。如果書中能有一些互動式的練習，或者是一些小測試，讓我可以檢驗自己是否真的理解瞭，那效果會更好。我希望這本書能成為我的一個“統計學啓濛老師”，讓我不再畏懼統計學，甚至可能激發起我對這個領域的興趣，讓我發現原來統計學也可以很有趣，而且真的能幫助我們更好地認識世界。