文組都會的簡明統計學

文組都會的簡明統計學

データ分析の先生! 文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください!

出版日期:
2022/03/30
9
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難倒大多數人的統計學,終於推出文組專用「翻譯書」!
就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師,
不必與數學公式纏鬥,也能一點就通!

內容簡介

【本書特色】
◎全書架構劃分為7天的課程,採老師與學生一來一往的對話形式,帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。
◎重要的公式與計算的過程,都會用顏色框特別標註,就像課堂板書一樣一目瞭然。
◎每堂課的最後都有內容回顧,幫助你快速掌握重點,加強記憶學習更有效率。

近年來,隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢,「統計學」也開始蔚為顯學。
可是,對於大部分的文組人來說,光看到數字就想退避三舍;若再提到「統計學」三個字,可能就立刻破門竄逃了吧?

「雖然想試著翻入門書,但只要瞄到像間諜暗號的公式後,就反射性地把書閤起來了。」
「聽說統計學很熱門,可是具體來說,究竟能實際應用在哪些地方呢?」
「學會數據分析和統計,是不是就能幫我分析股票,順利賺大錢?」

所有關於統計學的基礎提問,就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師,與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴,透過問答的形式,帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧!

◆第1天:歡迎來到統計學的世界
相信對大部分人來說,數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。
奠基在數學之上的統計學,豈不就是更為棘手的惡魔存在?
課程最初,讓我們先打破心理阻礙,首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。
認識統計學的用途,建立目標,我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。

◆第2天:千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走
在資訊爆炸的時代,五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計,哪些是有憑有據的資訊,哪些是道聽途說,在在考驗我們的「數據素養」。
提升數據素養的第一步,就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。
學會第2天的內容,就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查!

◆第3~4天:掌握資料的感覺
統計的第一步是收集資料,而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。
從第3天開始,我們會稍微接觸數學層面,重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值,以及它們在統計學中占有如何的重要性。

◆第5天:使資料視覺化呈現
這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識,首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始,透過這兩種工具,深化掌握資料的直覺。
同時我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布,究竟是什麼意思。

◆第6~7天:課堂練習!實際挑戰分析資料
如何根據樣本資料估計母體?如何推導信賴區間?還有樣本數究竟要多少,才能得到值得任賴的統計結果呢?
讓我們透過最後的兩天練習課,試著做資料分析的練習,為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧!

從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人,有辦法從零學會統計學嗎?
本書的文組人代表,藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能!
統計學是一門深奧的學問,卻也是一座取之不盡的寶庫。
歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人,就從本書開始,解密以前都看不懂的希臘文暗號!
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產品目錄

◎前言
◎登場人物介紹

▌第1天 歡迎來到統計學的世界
 ⚫︎第1堂課:統計學是什麼樣的學問?
  ・近百年來大幅發展的學問
  ・什麼場合會用到統計學
  ・醫學和心理學也廣為運用
  ・統計學一點也不簡單!
  ・提升數據素養!
  ・統計學分為兩種類型
  ・近年來盛行的「貝氏統計學」是什麼?
 ⚫︎第2堂課:統計學有各式各樣的分析方法
  ・代表性分析方法① 複迴歸分析
  ・代表性分析方法② 邏輯斯迴歸分析
  ・代表性分析方法③ 主成分分析
 ⚫︎第3堂課:千萬別陷入「大數據」的迷思中!
  ・只要有大數據,任何問題都能解決⋯⋯?
  ・數據驅動經營的困難點
  ・通過這本書來提升數據素養吧!
❖第1天課程學到的內容

▌第2天 別被「模擬調查」牽著鼻子走!隨機抽樣法
 ⚫︎第1堂課:調查的可信度就以「隨機抽樣法」來決定!
  ・千萬別被「模擬調查」給騙了!
  ・想做到值得信賴的調查,就用「隨機抽樣法」!
  ❖高橋老師對數字的觀點▸▸對圓餅圖持保留態度⋯⋯
 ⚫︎第2堂課:瞭解四種隨機抽樣法!
  ・從所有人當中隨機抽出的「簡單隨機抽樣法」
  ・分層之後再抽出的「分層抽樣法」
  ・分成兩個階段抽出的「兩段抽樣法」
  ・分層+兩段的組合技「分層兩段抽樣法」
  ・知道真相的只有母體
  ・什麼是隨機分配?
  ・評論經濟的危險
❖第2天課程學到的內容

▌第3天 掌握資料的感覺!數值資料篇
 ⚫︎第1堂課:看到資料,第一步是先掌握感覺!
  ・學習資料處理的基礎
  ・「掌握資料的感覺」是什麼意思?
  ・資料可以分為兩種類型
 ⚫︎第2堂課:試著將「資料的分散程度」數值化
  ・「平均」就是讓資料「變得勻稱」
  ・以平方和、變異數、標準差來判斷「分散程度」
  ・以平均數為基準點的「平方和」
  ・消除平方和的缺點!「變異數」
  ・只是把變異數開根號!「標準差」
  ・平方和、變異數、標準差──統計學的幕後要角!
  ・推論統計學使用的「不偏變異數」
  ・消除平均數的缺點!「中位數」
 ⚫︎第3堂課:其實近在你我身邊?資料的「標準化」
  ・統一資料規格的「標準化」
  ・標準化值原來就是那個數字!
  ❖專欄漫畫▸▸高橋老師的資料超整齊!
❖第3天課程學到的內容

▌第4天 掌握資料的感覺!類別資料篇
 ⚫︎第1堂課:掌握類別資料,就從「比例」抓住感覺!
  ・類別資料的掌握方法非常簡單!
  ・試著將平方和轉換
  ・輕鬆掌握類別資料!
  ・二進位資料可以作為數值資料來處理!
  ・這個統計方法是錯誤的!
  ❖高橋老師對數字的觀點▸▸從統計觀點看「積極參與投票」的必要性
❖第4天課程學到的內容

▌第5天 使資料視覺化!常態分布
 ⚫︎第1堂課:資料變得一目瞭然!直方圖與機率密度函數
  ・首先利用「次數分配表」來製作「直方圖」
  ・機率密度函數的曲線和橫軸包夾的面積為1
 ⚫︎第2堂課:試著瞭解最重要的常態分布!
  ・記住最重要的機率密度函數
  ・是否存在和常態分布一致的資料?
  ・特別的常態分布──標準常態分布
  ・掌握標準常態分布的特徵
  ・面積=比例=機率
  ・機率密度函數的硬性定義
  ❖專欄漫畫▸▸有看沒有懂的希臘字母
❖第5天課程學到的內容

▌第6天 實踐!試著估計母體的比例
 ⚫︎第1堂課:根據樣本資料來估計母體的比例!
  ・根據樣本資料得知母體情況
  ・推導信賴區間的公式
  ・只調查一次的信賴區間值得信賴嗎?
  ・樣本人數、信賴區間與信賴水準的關係
  ・為什麼主流媒體都不會報導「信賴區間」?
❖第6天課程學到的內容

▌第7天 實踐!嘗試進行複迴歸分析
 ⚫︎第1堂課:試著充分瞭解迴歸分析!
  ・什麼是迴歸分析?
  ・代入公式,就能計算迴歸方程式!
  ・如何解釋迴歸方程式?
  ・什麼是實測值、預測值和殘差?
  ・什麼是判定係數?
  ❖高橋老師對數字的觀點▸▸長條圖的使用禁忌
 ⚫︎第2堂課:試著充分瞭解複迴歸分析!
  ・複迴歸分析,迴歸分析的進階版
  ・統計學並非萬用的魔法
❖第7天課程學到的內容

▌補講 什麼是統計假設檢定?
  ・在結束所有課程之前
  ・推論假設是否正確

◎後記
◉附錄 迴歸方程式的推導

作者介紹

高橋信

1972年出生於新潟縣。日本九州藝術工科大學(現為九州大學)研究所畢業,專攻藝術工學研究科資訊傳達。曾在民間企業從事數據分析和研討會講師等業務,後來擔任大學兼職講師和兼職研究員。目前是以作家的身分活動,同時也應企業和大學邀請積極舉辦演講。

  明明沒有人拜託,也沒有拿給其他人看的打算,卻在學生時代製作出適合國高中生使用的數學教材。

  主要著作包括《世界第一簡單統計學》、《世界第一簡單貝氏統計學》、《世界第一簡單線性代數》(均為世茂出版)。這些著作也被翻譯為瑞典語、義大利語、俄語等多國語言版本。

個人網站:http://www.takahashishin.jp/

鄉和貴

1976年出生。是大家公認的純文組人,國中時代就對數學頭痛不已,上了高中後正式宣告挫敗。對數字特別一竅不通,往往受到類似的數據所欺騙。目前是一名照顧小孩的奶爸,也是每個月寫一本書的作家。

  代表著作有《真希望國中數學這樣教:暢銷20萬冊!6天搞懂3年數學關鍵原理,跟著東大教授學,解題力大提升!》(美藝學苑社)等書。

趙鴻龍

畢業於輔仁大學統計資訊系,對日本歷史文化情有獨鍾。譯有《圖解會計思維 商業戰略、分析必備武器》、《揭露廣告與媒體的統計學破綻》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》等書。

規格

誠品貨碼 / 2682154543008
ISBN13 / 9789863703839
ISBN10 / 9863703834
EAN貨碼 / 9789863703839
頁數 / 235
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 21X14.8CM
級別 / N:無

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