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圖解機率、統計

出版社
出版日期
2023
閱讀格式
EPUB
書籍分類
學科分類
ISBN
9789864595402

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統計學一點都不難!

本書特色
- 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。
  • 1章 沒有公式!統計、機率入門
    • 1-1 什麼是統計?
    • 1-2 機率、統計的起源
    • 1-3 機率、統計的基本概念
    • 1-4 統計的兩大範圍
    • 1-5 了解樣本與母體的特徵
    • 1-6 推論並理解未知的樣本
    • 1-7 用數值表示可能發生的程度
    • 1-8 機率與推論統計的密切關係
    • 1-9 機率、統計的應用
    • 1-10 統計軟體的介紹
    • Column 資料不正確就無法得到正確的結果
  • 2章 不可不知!統計的便利工具
    • 2-1 理解資料的特徵、性質
    • 2-2 直方圖
    • 2-3 統計量
    • 2-4 平均數
    • 2-5 中位數(中間值、中數)
    • 2-6 眾數
    • 2-7 樣本變異數① 表示資料離散程度
    • 2-8 樣本變異數② 誤差的平方
    • 2-9 由統計量掌握樣本趨勢的訣竅
    • 2-10 母體與母數
    • 2-11 不偏估計量
    • 2-12 不偏變異數、標準差
    • Excel 的利用① 求統計量的函數
    • Column 樣本的偏誤會產生錯誤
  • 3章 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
    • 3-2 了解機率的第一步② 事件與離散程度
    • 3-3 機率分配與母數
    • 3-4 使用機率分配的優點
    • 3-5 機率分配與期望值、變異數
    • 3-6 常態分配① 代表性的機率分配
    • 3-7 常態分配② 常態分配的母數
    • 3-8 常態化、標準化
    • 3-9 大數法則
    • 3-10 中央極限定理與常態分配
    • 3-11 樣本與統計量的分配
    • 3-12 各種機率分配
    • 3-13 二項分配
    • 3-14 Poisson 分配
    • Excel 的利用② 由製作樣本資料到偏差值
    • Column 少數有錢人拉高了平均值
  • 4章 利用線索,進行推理,找出真相!估計
    • 4-1 估計
    • 4-2 信賴係數與信賴區間
    • 4-3 常態分配之母體平均數估計①
    • 4-4 常態分配之母體平均數估計②
    • 4-5 常態分配之母體平均數估計③
    • 4-6 常態分配之母體平均數估計④
    • 4-7 t 分配之母體平均數估計①
    • 4-8 t 分配之母體平均數估計②
    • 4-9 t 分配之母體平均數估計③
    • 4-10 x 2 分配之區間估計①
    • 4-11 x 2 分配之區間估計②
    • 4-12 x 2 分配之區間估計③
    • Excel 的利用③ 求出機率分配的信賴區間
    • Column 看起來成長快速的銷量
  • 5章 驗證,假設,找出真相!檢定
    • 5-1 假設與檢定
    • 5-2 虛無假設與對立假設
    • 5-3 雙尾檢定與單尾檢定
    • 5-4 t 檢定① 雙尾檢定
    • 5-5 t 檢定② t 分配表
    • 5-6 x 2 檢定① 母體變異數檢定
    • 5-7 x 2 檢定② x 2 分配表
    • Excel 的利用④ t 檢定
    • Excel 的利用⑤ x 2 檢定
    • Column 使用插圖可讓印象加深好幾倍
  • 6章 統計的精髓!資料探堪之應用
    • 6-1 什麼是資料探勘
    • 6-2 關聯法則① 購物籃分析
    • 6-3 關聯法則② 關聯法則的機制
    • 6-4 關聯法則③ 關聯與因果的差異
    • 6-5 分類預測① 分類預測問題
    • 6-6 分類預測② k 鄰近法的機制
    • 6-7 分類預測③ k 鄰近法範例
    • 6-8 分類預測④ k 鄰近法與直方圖的關係
    • 6-9 分群① 分類的手法
    • 6-10 分群② k-means 分群法的機制
    • 6-11 分群③ k-means 分群法的範例
    • 6-12 分群④ 時間序列分群法
    • 6-13 分群⑤ 階層式分群法
    • 6-14 使用分群抽出特徵
    • Column 學校考試能知道的事
  • 7章 統計的精髓!語言資料的統計學
    • 7-1 語言資料的統計學
    • 7-2 齊普夫定律① 定律的含義
    • 7-3 齊普夫定律② 使用定律計算
    • 7-4 資訊量① 資訊量的測量法與圖表化
    • 7-5 資訊量② 資訊量的定義
    • 7-6 熵① 全體資訊源的不確定性
    • 7-7 熵② 計算與性質
    • 7-8 機率論語言模型入門
    • 7-9 N-gram 語言模型① Shannon Game
    • 7-10 N-gram 語言模型② N-gram 語言模型定義
    • 7-11 N-gram 語言模型③ 字串的出現機率
    • 7-12 語言熵
    • 7-13 聊天機器人① 會話程式
    • 7-14 聊天機器人② N-gram 語言模型的應用
    • 7-15 語言資料的統計學彙總
    • Column 平均時速幾公里?
  • 附錄 請記起來! 符號& 公式、圖表
  • 出版地 臺灣
  • 語言 繁體中文

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