防詐3要訣：不聽信、不操作、掛斷電話 
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內容簡介
統計學一點都不難！
●針對台灣讀者全新修訂，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！
只要翻開第一頁，開始讀，就代表你要懂了！
「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做出專業統計圖表，便能讓主管刮目相看、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，洞見方向。
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。
●針對台灣讀者全新修訂，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！
只要翻開第一頁，開始讀，就代表你要懂了！
「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做出專業統計圖表，便能讓主管刮目相看、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，洞見方向。
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。
產品目錄
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......思考機制的機率與分析結果的統計
1-3 機率、統計的基本概念......了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 了解樣本與母體的特徵......用敘述統計了解資料的特徵
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 用數值表示可能發生的程度......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......試算表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......將頻率改以圖形表示，掌握離散的全貌
2-3 統計量......表示樣本、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......樣本內最容易出現的數值
2-7 樣本變異數① 表示資料離散程度......了解樣本的離散程度
2-8 樣本變異數② 誤差的平方......合計差的平方
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 了解機率的第一步① 機率的基礎......請記住這個關鍵字：機率與機率變數
3-2 了解機率的第一步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 代表性的機率分配......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......銅板正反面的分配
3-14 Poisson分配......表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 利用線索，進行推理，找出真相！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 ......找出樣本的機率分配
4-4 常態分配之母體平均數估計② ......常態分配表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 ......導出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分配表的看法
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分配表的查法
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 求出機率分配的信賴區間
Ch5 驗證，假設，找出真相！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......設定適合對立假設的棄卻域
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分配表......由雙尾檢定的t分配導出結論
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分配表......由單尾檢定之 X2分配導出結論
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 關聯法則的機制......找出機制的二大重點
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......了解代表性的分類預測技術
6-6 分類預測② K鄰近法的機制......估計分類的計算步驟
6-7 分類預測③ K鄰近法範例......了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分群法的機制......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 使用分群抽出特徵......要探勘複雜的圖像資料
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......出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表化......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......求出資訊源產生的平均值
7-7 熵② 計算與性質......計算求出不確定性
7-8 機率論語言模型入門......用機率掌握語言的機制
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語言模型的單字出現機率
7-11 N-gram語言模型③ 字串的出現機率......計算字串的出現機率
7-12 語言熵......測量語言複雜性的指標
7-13 聊天機器人① 會話程式......人類的對話機制
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 語言資料的統計學彙總......為了進一步學習
附錄 請記起來！ 符號&公式、圖表
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......思考機制的機率與分析結果的統計
1-3 機率、統計的基本概念......了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 了解樣本與母體的特徵......用敘述統計了解資料的特徵
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 用數值表示可能發生的程度......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......試算表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......將頻率改以圖形表示，掌握離散的全貌
2-3 統計量......表示樣本、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......樣本內最容易出現的數值
2-7 樣本變異數① 表示資料離散程度......了解樣本的離散程度
2-8 樣本變異數② 誤差的平方......合計差的平方
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 了解機率的第一步① 機率的基礎......請記住這個關鍵字：機率與機率變數
3-2 了解機率的第一步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 代表性的機率分配......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......銅板正反面的分配
3-14 Poisson分配......表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 利用線索，進行推理，找出真相！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 ......找出樣本的機率分配
4-4 常態分配之母體平均數估計② ......常態分配表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 ......導出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分配表的看法
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分配表的查法
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 求出機率分配的信賴區間
Ch5 驗證，假設，找出真相！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......設定適合對立假設的棄卻域
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分配表......由雙尾檢定的t分配導出結論
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分配表......由單尾檢定之 X2分配導出結論
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 關聯法則的機制......找出機制的二大重點
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......了解代表性的分類預測技術
6-6 分類預測② K鄰近法的機制......估計分類的計算步驟
6-7 分類預測③ K鄰近法範例......了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分群法的機制......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 使用分群抽出特徵......要探勘複雜的圖像資料
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......出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表化......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......求出資訊源產生的平均值
7-7 熵② 計算與性質......計算求出不確定性
7-8 機率論語言模型入門......用機率掌握語言的機制
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語言模型的單字出現機率
7-11 N-gram語言模型③ 字串的出現機率......計算字串的出現機率
7-12 語言熵......測量語言複雜性的指標
7-13 聊天機器人① 會話程式......人類的對話機制
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 語言資料的統計學彙總......為了進一步學習
附錄 請記起來！ 符號&公式、圖表
作者介紹
■作者簡介
鈴木香織
京都大學情報研究科博士前期課程修了 （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。
竹原一彰
青山學院大理工研究科博士前期課程修了 （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。
■譯者簡介
李貞慧
台大工商管理學系畢業，日本國立九州大學經濟學碩士，取得中國生產力中心第十屆中日同步口譯人才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。
規格
誠品貨碼 / 2681400922000
ISBN13 / 9789864590681
ISBN10 / 9864590685
EAN貨碼 / 9789864590681
頁數 / 224
注音版 / 否
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 21X15CM
級別 / N:無
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品，除商品本身有瑕疵外，退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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