【电子书】統計學關鍵字典, 城邦阅读花园


	～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別： ●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ ●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數與睡眠時數的相關性 ●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ ●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ ●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ ●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 ●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ ●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 ●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 ●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 ●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法從國高中學習的「資料整理」與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。本書特色 ◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 ◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 ◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。作者介紹石井俊全 1965年生於東京。東京大學建築系畢業，取得東京工業大學數學系碩士學位。現為「大人的數學教室　和」講師。主要著作有《算数だけで統計学！》、《まずはこの一冊から　意味がわかる統計学》、《まずはこの一冊から　意味がわかる多変量解析》、《1冊でマスター　大学の統計学》、《1冊でマスター　大学の微分積分》、《1冊でマスター　大学の線形代数》、《線性代數不過如此！》等多部書籍。譯者簡介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《一生受用的統計學思維》、《經營戰略全史：確立篇＆革新篇》、《商業模式全史：創世紀篇＆新世紀篇》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》、《鍛鍊思考力：提升判斷、預測、邏輯的大腦革新術》等書。目錄列表: 統計學關鍵字典封面目錄序言本書的特點和使用方法 Chapter 01 敘述統計 Chapter 02 相關關係 Chapter 03 機率 Chapter 04 機率分布 Chapter 05 估計 Chapter 06 檢定 Chapter 07 無母數檢定 Chapter 08 迴歸分析 Chapter 09 變異數分析與多重比較法 Chapter 10 多變量分析 Chapter 11 貝氏統計 Appendix 後記索引



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