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。

1-1 什麼是統計呢？ 知道統計可以做什麼 1-2 機率、統計的起源 機制的機率與分析結果的統計 1-3 機率、統計的基本想法 了解機率與統計的想法差異 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 推論未知的樣本並理解 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的機率 偶爾才會發生的事件之發生法則 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 資料不正確就無法得到正確的結果 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 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 也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 常態分配的與 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 身邊常見的機率分配 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 部分有錢人拉高了平均值 4-1 估計 估計就是推論母集團的性質 4-2 信賴水準與信賴區間 最常用的是95%或99%的信賴水準 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. 常態分配表的看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 2分配之區間估計1. 有關統計量 2 4-11 2分配之區間估計2. 2分配表的看法 4-12 2分配之區間估計3. 使用 2分配實踐區間估計 Excel的利用3. 求出機率分配的信賴區間 看起來成長快速的銷量 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拒絕域 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 2檢定1. 母體變異數檢定 使用 2分配之母體變異數檢定 5-7 2檢定2. 2分配表 由單尾檢定之 2分配導出結論 Excel的利用4. t檢定 Excel的利用5. 2檢定 使用插圖可讓印象加深好幾倍 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. 鄰近夥伴演算法的機制 估計分類的計算步驟 6-7 分類預測3. 鄰近夥伴演算法具體例 了解特定未知生物的過程 6-8 分類預測4. 鄰近夥伴演算法與直方圖的關係 直方圖的作法與應用 6-9 分群(Clustering)1. 分類的手法 將樣本分成群集的手法 6-10 分群2. k質心分群法的機制 決定群集重心推論平均 6-11 分群3. k質心分群法的利用例 k質心分群法的應注意事項 6-12 分群4. 時間序列分群法 用k質心分群法來讀銷售台數資料 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 學校考試可知道的事 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 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(Entropy)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. 單字例的出現機率 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(Chatterbot)1. 會話程式 闡明人類的對話機制 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 為進一步學習 平均時速幾公里？ 附錄 請記起來！！ 符號&公式、圖表

作者：鈴木香織、竹原一彰 譯者：李貞慧 出版社：積木文化 書系：不歸類 出版日期：2023-11-07 ISBN：9789864595402 城邦書號：VX0022Y 規格：PUR膠裝 / 雙色 / 224頁 / 15cm×21cm