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圖解統計學入門
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   一般分類財經企管 > 商業財經 > 統計 > 總論

商品介紹
  • 商品簡介
  • 作者簡介
  • 編輯推薦
  • 目次
  • 不談機率、不用微積分、不要Σ符號,
    高中數學全忘光了也沒關係,
    直接切入核心,統計學輕鬆入門!


    暢銷熱賣!在日本已銷售突破 100,000本!
    長據Amazon分類排行榜第一名,網路佳評如潮,眾多日本網友五星推薦!

    在什麼都有必要數據化、處處充斥資料的當今社會中,如何將龐大數字轉換成有效資訊,已成為現代人必備的重要能力。想精準預測數位時代的未來,就得靠統計學!
    但是,統計學會很難嗎?
    不用擔心!
    本書屏除複雜的計算公式,著重邏輯與基礎概念,不論是第一次學習統計學的人、想重新學習統計學的人、還是歷經無數挫折,始終搞不懂統計學,苦惱到不行的人,人人都能藉由本書走進統計學世界!


  • 小島寬之

    帝京大學經濟學系教授。經濟學博士。數學隨筆作家。專攻數理經濟學。
    一九五八年出生於東京,畢業於東京大學理學院數學系,同大學經濟學研究所博士課程修畢。
    著有《機率的思考方式》(NH K B o o k s系列)、《方便運用! 機率的思考》( 筑摩新書系列) 、《世界第一簡單微積分》(歐姆社出版)、《從零開始學習微積分》( 講談社出版) 、以及《專為文科設計的數學教室》(講談社現代新書系列)等多部作品。



    推薦者簡介
    鄭宇庭

    國立政治大學商學院統計系副教授,美國明尼蘇達大學統計學博士。在政大任教期間,創立民意與市場調查及資料採礦兩個研究中心。目前致力推廣統計應用,曾主持400多項調查研究及企業商業智慧計畫,並將這些統計分析實務個案與教學課程結合,廣受學生及EMBA同學好評。近三年連續獲得政大商學院教學特優教師殊榮。

    相關著作:《圖解不再嫌惡統計學》



    譯者簡介 
    韓雅若

    元智大學企管系畢,平時熱愛閱讀,鑽研學問。雖然在求學期間未曾陷入「統計就是統統忘記」的魔咒,但要是當時手邊有本淺顯易懂的入門書,想必就能學得更興味盎然。現為日翻中譯者。

  • 推薦序 
    大開入門途徑,輕鬆學習統計
    文◎鄭宇庭(國立政治大學統計學系副教授)

    統計學是現今各領域必備的工具
    統計學家是未來十年最迷人的工作
    之前有一篇文章在網路上被廣泛地討論,這是在《紐約時報》二○○九年八月六日的一篇文章,文中提出「未來十年內最迷人的工作,會是『統計學家』」,當中舉了一個例子,談到一位在哈佛大學主修「人類考古學」的研究生,她的研究主題是馬雅人當時定居的模式。她說很多人都認為「人類考古學」的工作會是像電影中印地安納瓊斯(Indiana Jones),但是她真正所做的卻是馬雅人的手工製品分布的資料分析(Data Analysis)。她在畢業之後馬上被Google以高薪聘請,主要是借重她對於大量資料的統計分析能力,來加強Google搜尋引擎的功能!
    之後相繼又有多篇的文章在介紹數據科學(Data Science),這是在討論我們每天在日常生活中所碰到的現象——大量的數據資料。我們要如何來應對?因應目前我們所面對的愈來愈多的數據趨勢,IBM早在二○○九年四月就成立了一個「商業數據分析與優化服務」的研究部門,聘用了兩百多位數學家、統計學家及資料分析師來做商業數據的分析,運用各式各樣專門的統計挖掘軟體,希望可以從企業大量的資料中萃取出「黃金」(有用的資訊),這也就是目前大家所常談論的資料採礦(DataMining)。IBM更提到為了要應付目前數據成長的趨勢,未來他們準備還要再多聘請四千位的數據分析師。
    如何從一大堆數字或資料萃取出有用的資訊?我們平時會碰到各式各樣的數據,各行各業都會需要應用到統計方法來分析這些數據,不管是個人、企業還是行政部門,都離不開數據資料分析。個人在自己的工作或財務管理,都需要對相關的數據資料進行搜集和分析;企業要做好生產和銷售,必須進行生產控制、市場調查、成本評估等,也都需要去搜集有關的市場資料、生產資料和成本資料等進行整理和分析;行政部門要進行經濟建設和社會發展,更離不開有關國民經濟和社會發展的統計資料,以此為基礎進行分析和決策。可見統計與現代人的生活息息相關,隨著科技的發展,統計已經是今天各個領域必備的工具了。所以無論你同不同意、適不適應,所有學問都必須用到統計學的時代來臨了 - 掌握了統計學,就等於掌握了全世界。
    從觀念和實際應用起步
    統計學也能輕鬆明白充滿樂趣
    但是統計一直是許多初學者的夢魘,因為統計學中有太多的數學,包括許多的運算公式與專業術語,都會讓初學者望而生畏。可是統計又是處理數據資料的科學,我們幾乎每天都離不開這些數據,有鑑於此,本書作者特別針對初學者撰寫此書。作者捨棄學理的論述,而用簡單的計算例題和具體的案例,以深入淺出的方式介紹統計學的觀念和實際應用,同時配合圖表說明,引發學習的興趣。統計學是需要多做練習的學科,因此,本書於各講之後皆附有練習題,供讀者練習參考,以提高學習上的成效。作者期待能在統計教育的革新改變中,幫助所有想學習統計的初學者,能進入一趟毫無負擔的統計學習之旅,了解統計的本質與意義,並為學習興趣注入活力。本書由帝京大學執教統計學的教授小島寬之編寫,除了在學術上的專業之外,更結合作者多年來的教學經驗,以及對讀者程度與學習心態的掌握,更使用作者個人新的見解──統計學的邏輯有某種「跳躍」現象,以最簡潔易懂的方式,向剛開始學習統計學的讀者介紹統計學的觀念。
    作者在第一部分將統計艱深的數學概念予以簡化,對常用的統計觀念及原理做一基本的介紹,並藉由實際案例的說明,引導讀者了解統計方法的概念,期使讀者研習統計學時,能以有系統、具效率的方式吸收。讀者並不需要高深的數學知識才能讀懂這部分,因為裡面談的,全都是最基本、最易懂的統計,例如次數分配、平均值、標準差。在第二部分以深入淺出的方式探討統計學中的重要的兩個概念「檢定」及「區間估計」,透過生活化的實例,利用敘述的方式,把最重要的兩個基本概念解釋得清清楚楚。這本書能讓初學者茅塞頓開,輕鬆解讀、掌握統計學的兩個重要的概念,使得統計學變得富有意義,不再艱深難懂,是一段深入理解統計學的完整學習體驗。對於初學者及想一窺統計學堂奧的讀者,這是一本不可多得的好書。
    本書呈現給讀者一個絕佳的統計學習課程,不僅易學好用,並且以獨特的風格提供了豐富詳實的說明。假如你對其他艱深難懂的統計學望而卻步,你會深深愛上這本書。本書將改變讀者對統計是一門難學的科學的印象,讀者讀完此書後定會發現其實學統計很輕鬆!

  • 推薦序 大開入門途徑,輕鬆學習統計 2
    前言 是這樣的一本統計學的書 8
    作者序 統計學的樂趣,在於它的「跳躍」 9

    第 0 講 本書的立基點──高效率且按部就班地理解統計學 11

    第 1 部 快速學習!從標準差到檢定和區間估計
    第 1 講 用次數分配表和直方圖刻畫資料的特徵 20
    重點整理 26
    練習題 27
    第 2 講 平均數即平衡玩具的支點──平均數的作用與掌握方式 28
    重點整理 34
    練習題 34
    Column 求得平均的方法不只一種 35
    補充說明 彌次郎兵衛玩偶的支點成為「算數平均數」的理由 37
    第 3 講 預估資料分散狀態的統計量──變異數與標準差 38
    重點整理 45
    練習題 46
    補充說明 證明偏差的平均必定為零 47
    第 4 講 藉由標準差來評估手上資料為隨處可見、抑或不同一般 48
    重點整理 56
    練習題 56
    Column 給厭惡過偏差值的你 57
    第 5 講 可將標準差活用為股票風險指標(波動率) 58
    重點整理 63
    練習題 63
    第 6 講 用標準差來理解高風險高報酬的觀念(夏普指數) 64
    重點整理 70
    練習題 71
    第 7 講 身高、投擲硬幣等最為常見的分配──常態分配 72
    重點整理 81
    練習題 82
    補充說明 世上的常態分配多不勝數 82
    第 8 講 推論統計的出發點──用常態分配來「預言」 84
    重點整理 92
    練習題 92
    Column 占卜師鐵口直斷的手法 93
    第 9 講 從一項資料來推測母群體──假設檢定的思路 94
    重點整理 101
    練習題 101
    Column 劃時代的統計檢定及其限制 102
    第10講 以測量溫度為例,找出命中率95%的信賴區間──區間估計 104
    重點整理 110
    練習題 111

    第 2 部 從觀測資料推測背後廣闊的世界
    第 11 講 由「部分」推論「整體」──母群體和推論統計 114
    重點整理 120
    練習題 121
    第 12 講 表示母群體資料分散狀態的統計量──母體變異數與母體標準差 122
    重點整理 126
    練習題 127
    第 13 講 多項資料的平均數比起單項資料更趨近母體平均數──樣本平均數的觀念 128
    重點整理 134
    練習題 135
    第 14 講 觀測資料增加,預言區間就變窄──常態母群體的便利商品:樣本平均數 136
    重點整理 142
    練習題 143
    第 15 講 已知母體變異數時,常態母群體的母體平均數為何──用到樣本平均數的母體平均數區間估計 144
    重點整理 151
    練習題 152
    第 16 講 卡方分配登場──樣本變異數的求法與卡方分配 154
    重點整理 161
    練習題 161
    第 17 講 用卡方分配估計母體變異數──估計常態母群體的母體變異數 162
    重點整理 167
    練習題 168
    第 18 講 樣本變異數呈卡方分配──與樣本變異數成正比的統計量W 170
    重點整理 174
    練習題 175
    補充說明 W的自由度比V小上1的理由 176
    第 19 講 母體平均數未知也可估計母體變異數──母體平均數未知下的常態母群體區間估計 178
    重點整理 182
    練習題 183
    第 20 講 t分配登場──除母體平均數外,可用現實中觀測到的樣本計算而來的統計量 184
    重點整理 190
    練習題 191
    Column 拜健力士啤酒之賜發現了t分配 192
    第 21 講 透過t分配做區間估計──母體變異數未知下,用常態母群體估計母體平均數 194
    重點整理 198
    練習題 199

    練習題解答 200
    索引 204


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