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圖解統計與大數據 : 圖解讓統計與大數據更簡單

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本書介紹在各個範疇會用到的統計,其中內容包涵傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計,以及2010年開始熱門的大數據分析。為了讓大家理解這些內容,本書使用深入淺出的說明,來認識各個範疇的統計意義,並了解統計如物理一樣,是用數學語言敘述的應用科學。由於統計涵蓋相當大的領域,本書針對的對象為「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。

本書介紹在各個範疇會用到的統計,其中內容包涵傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計,以及2010年開始熱門的大數據分析。為了讓大家理解這些內容,本書使用深入淺出的說明,來認識各個範疇的統計意義,並了解統計如物理一樣,是用數學語言敘述的應用科學。由於統計涵蓋相當大的領域,本書針對的對象為「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。 吳作樂學歷 國立台灣大學數學系學士美國哥倫比亞大學數理統計博士 經歷 公共電視董事長榮大學資訊管理系教授 數位內容創作學程主任 國家太空中心主任 國際宇宙航行學院 (International Academy of Astronautics) 院士 宏遠育成科技股份有限公司總經理工研院電通所副所長 美國Bell core公司信號處理部研發經理(District Manager)美國貝爾實驗室(Bell Labs) 衛星通訊部門研究員 前言第一章 統計綱要1-1 傳統統計與大數據分析有何不同 1-2 傳統統計是什麼 第二章 傳統統計一、敘述統計2-1 常用的圖表(1)―長條圖 2-2 常用的圖表(2)―直方圖 2-3 常用的圖表(3)―折線圖 2-4 常用的圖表(4)―圓餅圖、雷射圖 2-5 常用的圖表(5)―泡泡圖、區域圖 2-6 平均經常是無用的統計量 2-7 認識不一樣的平均數:加權平均數 2-8 濫用平均的實例(1)―只看PISA的平均值:part 1 2-9 濫用平均的實例(2)―只看PISA的平均值:part 2 2-10 標準差是什麼 2-11 常態分布 2-12 偏態、眾數、中位數 2-13 濫用平均的實例(3)―M型社會 2-14 濫用平均的實例(4)―台灣的平均所得 2-15 濫用平均的實例(5)―不要再看平均所得,要看中位數所得 2-16 濫用平均的實例(6)―不要再看平均所得,要看圖表 2-17 衡量資料分散程度的數值 2-18 升學用到的統計:百分位數與偏差值 2-19 濫用平均的實例(7)―85%的人有屋、幸福指數 2-20 難以察覺的圖表錯誤―非洲比你想像的大很多 二、推論統計的基礎機率2-21 機率的意義2-22 機率的分類 2-23 隨機取樣的方法(1) 2-24 隨機取樣的方法(2) 2-25 獨立事件的機率 2-26 條件機率 2-27 利用樹狀圖計算機率 2-28 貝氏定理 2-29 排列與組合(1) 2-30 排列與組合(2) 2-31 核電真的安全嗎?保險費怎麼來? 2-32 樂透1:各獎項的機率為多少 2-33 樂透2:多久會開出一次頭獎 2-34 撲克牌遊戲中,梭哈的牌面大小 三、推論統計1. 基本工具與常用的概率分布2-35 認識二項分布、卜瓦松分布 2-36 大數法則 2-37 中央極限定理 2-38 中央極限定理的歷史 2-39 標準化 2-40 常態分布的歷史與標準常態分布 2-41 t分布與自由度 2-42 t分布歷史與t分布表 2-43 卡方分布與F分布 2. 估計2-44 估計(1) 2-45 估計(2) 2-46 比例的區間估計(1)―民調的區間估計 2-47 比例的區間估計(2)―所需樣本數量 2-48 區間估計的應用:民調 3. 假設檢定2-49 假設―虛無假設與對立假設 2-50 檢定的概念 2-51 已知母體標準差,母體平均數的z檢定 2-52 p值法 2-53 未知母體標準差,母體平均數的t檢定 2-54 母體比例的檢定 2-55 已知母體標準差,兩母體平均數的z檢定 2-56 未知母體標準差,假設兩母體標準差相同,兩母體平均數的t檢定 2-57 未知母體標準差,假設兩母體標準差不同,兩母體平均數的t檢定 2-58 兩母體比例的檢定 2-59 相依樣本的檢定 2-60 兩母體變異數的F檢定 2-61 ANOVA檢定(1) 2-62 ANOVA檢定(2) 2-63 卡方檢定(1)―適合度檢定 2-64 卡方檢定(2)―列聯表分析 4. 迴歸分析2-65 迴歸線的由來 2-66 圖案與迴歸線的關係 2-67 迴歸線怎麼計算 2-68 迴歸線的可信度 2-69 複迴歸分析(1) 2-70 複迴歸分析(2) 2-71 複迴歸分析(3) 四、生物統計2-72 健保費與二項分布的關係 2-73 統計野生動物的數量―捉放法 2-74 醫療統計:判斷何種物質引起疾病、藥物是否有用 第三章 工程與商業的統計應用一、工程統計3-1 資料探勘(1)―資料探勘的介紹 3-2 資料探勘(2)―數據中的異常值 3-3 資料探勘(3)―分群討論 3-4 資料探勘的應用(1) 3-5 資料探勘的應用(2) 3-6 時間序列 3-7 機器學習 二、大數據的統計方法3-8 什麼是大數據 3-9 大數據的問題 3-10 統計學界的統計分析與商業界的大數據分析之差異 3-11 統計學界的統計分析與工程界的統計分析之差異 3-12 大數據分析的起點 3-13 資訊視覺化 3-14 視覺分析的意義 3-15 建議大數據該用的統計方法 3-16 卡門濾波 3-17 資訊科學家的定位、大數據結論 3-18 大數據與機器學習 (1)―概要 3-19 大數據與機器學習 (2)―蒙地卡羅法 3-20 大數據與機器學習(3)―蒙地卡羅法的實際應用 第四章 統計的應用、其他4-1 物價指數 4-2 失業率 4-3 怎樣的房價是合理 4-4 如何看貧富差距?官員與學者的爭論:馬有多少牙齒? 4-5 嘆!不曾有正確民調與認知(1)―民調有哪些問題 4-6 嘆!不曾有正確民調與認知(2)―民調該注意的重點 4-7 嘆!不曾有正確民調與認知(3)―該怎麼發展 附錄一 參考連結 附錄二 常用的統計符號 附錄三 如何使用z表 附錄四 如何使用t表 附錄五 如何使用F表 附錄六 如何使用χ2表

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