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※一單元一概念，迅速掌握統計基本概念。
※即學即用，面對新聞報導與政府統計資料不再理盲。
※圖文並茂‧容易理解‧快速吸收

　　大數據時代來臨，這些躺在雲端與其他地方的儲存媒體，耗費大量資源收集而來的資料，正在等待我們去處理、應用；而統計學就是一門讓數字說話的科學，也是一門藝術，知識工作者不得不盡快學習。

　　即使是一般善良市民，每天一早翻開報紙或打開收音機時，看到或聽到的各類政治、社會、財經、運動、健康、氣象和股票的新聞，除了重要事件的敘述與追蹤，也會參雜許多統計表格、圖形與數字，可見統計跟我們的工作與生活，幾乎是離不開的。

　　面對社會與生活上的各種資訊與議題，若沒有清晰的統計觀念，很容易陷入五里迷霧、摸不著頭緒。本書即是幫助你劈開迷障的利器。
 

作者簡介

許玟斌

　　一位關心全民生計的統計學博士。不僅擁有一身解讀數字的好功夫，更關心一般社會大眾的統計素養；曾出版《巷子口統計學》一書，拯救了無數國民的統計概念。離開教職後，仍持續潛心研究，著書立說。閒暇時喜歡閱讀、思考、游泳與打高爾夫球。

　　學歷
　　美國懷俄明大學統計博士

　　經歷
　　東海大學資訊工程系副教授
　　東海大學資工系主任
　　東海大學電子計算機中心主任
 

第一章　綜觀統計方法
Unit 1-1　無所不在的統計名詞
Unit 1-2　統計如何讓數字說話？
Unit 1-3　那些人該懂些統計？
Unit 1-4　明確定義問題
Unit 1-5　常用統計分析方法
Unit 1-6　可用資料集合
Unit 1-7　資料彙整與呈現
Unit 1-8　催生統計推論的隨機現象
Unit 1-9　以隨機樣本概全的邏輯
Unit 1-10　統計分析演算法
Unit 1-11　為甚麼統計偶爾被人詬病

第二章　產生統計結論的原料
Unit 2-1　可用資料集合的性質
Unit 2-2　資料來自何處？
Unit 2-3　直接觀察取樣設計
Unit 2-4　簡單隨機抽樣
Unit 2-5　分層抽樣
Unit 2-6　群聚抽樣
Unit 2-7　系統抽樣
Unit 2-8　非機率抽樣
Unit 2-9　試驗設計
Unit 2-10　物件屬性度量標準

第三章　彙整與呈現資料集合
Unit 3-1　彙整與呈現資料集合的特徵
Unit 3-2　類別資料的表格
Unit 3-3　類別資料的圖形
Unit 3-4　數值資料的表格
Unit 3-5　數值資料的圖形
Unit 3-6　表示時間序列的趨勢
Unit 3-7　數值資料的趨中位置
Unit 3-8　數值資料的分布位置
Unit 3-9　數值資料的分散程度與狀態
Unit 3-10　莖葉圖、五數彙整與盒子圖
Unit 3-11　統計指數

第四章　細說隨機變數
Unit 4-1　模式化隨機現象的隨機試驗
Unit 4-2　已知樣本空間，計算事件發生的機率
Unit 4-3　數值化出象的轉換規則
Unit 4-4　隨機變數的機率函數
Unit 4-5　常用理論機率函數
Unit 4-6　常態隨機變數
Unit 4-7　柏氏隨機變數
Unit 4-8　二項隨機變數
Unit 4-9　均值與均等隨機變數
Unit 4-10　指數隨機變數
Unit 4-11　波氏隨機變數

第五章　辨識理論母布
Unit 5-1　辨識理論分布的步驟
Unit 5-2　假設檢定的步驟
Unit 5-3　檢定硬幣出象序列
Unit 5-4　樣本獨立性檢定
Unit 5-5　篩選理論分布步驟
Unit 5-6　參數估計式
Unit 5-7　卡方檢定的理論背景
Unit 5-8　常態分布適合度檢定
Unit 5-9　均等分布適合度檢定
Unit 5-10　確認理論分布之後
Unit 5-11　計算隨機事件出現的機率
Unit 5-12　常見樣本分布

第六章　母體參數區間估計
Unit 6-1　母體參數信賴區間
Unit 6-2　常態參數區間估計
Unit 6-3　常態變異數區間估計
Unit 6-4　變異數已知，常態平均數區間估計
Unit 6-5　變異數未知，常態平均數區間估計
Unit 6-6　大樣本非常態母體平均數區間估計
Unit 6-7　母體比率區間估計
Unit 6-8　指數參數區間估計
Unit 6-9　波氏參數區間估計
Unit 6-10　小樣本母體參數
Unit 6-11　兩常態母體平均數差異

第七章　母體參數假設檢定
Unit 7-1　參數假設檢定的緣由
Unit 7-2　變異數已知，常態平均數檢定
Unit 7-3　變異數未知，常態平均數檢定
Unit 7-4　母體比率假設檢定
Unit 7-5　指數參數檢設檢定
Unit 7-6　波氏參數假設檢定
Unit 7-7　常態變異數假設檢定
Unit 7-8　小樣本指數母體參數假設檢定
Unit 7-9　小樣本母體比率假設檢定
Unit 7-10　小樣本波氏參數假設檢定
Unit 7-11　兩常態母體參數假設檢定

第八章　漫遊政府統計資訊網
Unit 8-1　解讀農藥殘留新聞報導
Unit 8-2　檢視內政部天然災害網頁
Unit 8-3　檢視檢肅毒品統計表
Unit 8-4　檢視台北市平均每戶每月水電支出
Unit 8-5　檢視高雄市道路交通事故檔案

第九章　從一張亂數表說統計
Unit 9-1　亂數產生器
Unit 9-2　檢視一張隨機亂數表的步驟
Unit 9-3　彙整亂數表的敘述統計
Unit 9-4　植基於系統抽樣的推論
Unit 9-5　植基於群聚抽樣的推論
Unit 9-6　亂數表個案研究的結論
 

Unit1-3
那些人該懂些統計？

每天一早翻開報紙或打開收音機，就會看到或聽到各類訊息，包括政治、社會、財經、運動、健康、氣象、股票的新聞，除了重要事件的敘述與追蹤，也會參雜許多統計表格、圖形與彙整數字。

購買新車時人們大都以售價、大小、顏色與品牌來度量一部車的價值。有一個試驗將100位男士隨機平均分成兩組A與B，根據些微差異的兩輛新車相片請A組的50位先生評估哪一部車子較為值得購買，而給B組的兩張相片僅其中一張是一位美女與車子的合照。結果B組50人中的37人認為那輛美女加持的車子較為值得，而同一輛車子在沒有美女合照相片的A組中僅有13人選擇它。同理根據多次這類試驗，廣告行銷人士可以利用統計技術，了解市場走向、需求數量、包裝方式與獲利狀態等輔助決策的有用資訊訂定未來策略。

每當大約距離台灣幾千公里，遠在東方太平洋海面出現熱帶性低氣壓時，大家就開始關切是否形成颱風或會不會放颱風假。新聞媒體每天採訪氣象局人員並參考相關國家的預報，組合所謂最新動態，近乎瘋狂的程度真是不可思議。氣象局的專家們除了忙著觀測，也必須應用統計理論與技術進行耗時的模擬，發布包含無可避免的誤差的預測，因此大約每隔30分鐘，預報員或電視主播說明颱風動向的內容不外乎，目前是否形成颱風或未來行進路徑變數很多，不排除有發生大雨的機率，也不排除有襲台的機率。如此不確定性的訊息似乎沒有任何價值，又機率是度量事件出現的機會或可能性的一個0與1之間的實數，可以增減但不該使用於有或沒有的敘述。

人類怎麼知道某種病症應該服用哪些食材或藥品呢，在以前只能透過親嘗百草的經驗，今天醫學科技分析病因或缺乏元素以決定對應成分的比例與劑量。抽菸導致肺癌雖然沒有直接證據，雖然世界各地幾乎出現相同的數據，顯示肺癌病患中抽菸者人數大約是非抽菸者的9倍1，但是沒有辦法透過人體實驗斷定形成因果關係的結論。

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