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今天能賣多少球？從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學！
作者：
向後千春、冨永敦子
譯者：
趙鴻龍
分類：
財經投資
／
統計
出版社：
楓葉社
出版日期：2022/9/2
ISBN：9789863704508
書籍編號：kk0555859
頁數：159
定價：
350
元
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79
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書價若有異動，以出版社實際定價為準
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內容簡介
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∼亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書∼ 從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 【本書特色】 ◎ 8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 ◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 ◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。 大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200∼700。 可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 那麼，要如何從「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ ◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 Part 1高度相關，還是低度相關？ 統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定 幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 統計關鍵字►相關矩陣、因素分析 新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資訊素養能力。
向後千春 1958年出生於東京都。早稻田大學人文科學學術院教授。1989年早稻田大學文學研究科博士後期課程（心理學專業）學分取得退學，取得東京學藝大學教育學博士。專業為以心理學為基礎的教學設計（教學系統設計，Instructional Design）。 冨永敦子 1961年出生於長崎市。公立函館未來大學元學習中心教授／技術作家。2012年早稻田大學研究所人文科學研究科博士後期課程結業，取得早稻田人類科學博士學位。專業為寫作。 譯者 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《極簡貝氏統計學》、《圖解會計思維 商業戰略、分析必備武器》、《誰都看得懂的統計學超圖解》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》等書。
▌第1章 想瞭解最高氣溫和顧客人數的關係——散佈圖與相關 1-1 調查最高氣溫與顧客人數 ・有多少客人上門光顧？ ・把資料輸入Excel 1-2 製作散佈圖 ・雖說是粗略的圖表⋯⋯ ・利用Excel製作散佈圖 1-3 散佈圖的模式 ・從散佈圖觀察到的事實 ・散佈圖的模式 ・仔細檢視散佈圖 ❖column 浴池溫度和舒適感具相關性嗎？ ◉確認測驗 ▌第2章 想瞭解相關的強度——相關係數 2-1 調查相關的強度 ・高度相關？低度相關？ 2-2 計算相關係數 ・希望用數值來判斷相關性！ ・計算相關係數 2-3 相關的強度 ・強度的標準是什麼？ 2-4 思考相關係數的意義 ・相關係數介於－1到＋1之間 ・偏差積之和具有什麼意義？ ・為什麼要用偏差積的平均除以標準差？ ❖column 注意離群值！ ◉確認測驗 ▌第3章 那個相關係數有意義嗎？——無相關檢定 3-1 調查樣本的相關係數 ・居然得分析500份問卷⋯⋯ ・母體和樣本 3-2 無相關檢定 ・可以認為存在相關性嗎？ ・無相關檢定 ・為什麼要建立虛無假設？ 3-3 根據樣本數得到的臨界值 ・樣本數未必總是相同 ・從臨界值表格中注意到的事 ❖column 顯著水準是由誰決定？ ◉確認測驗 ▌第4章 希望利用最高氣溫預測顧客人數——迴歸線 4-1 在散佈圖上畫線 ・迅速預測上門的顧客人數 4-2 迴歸線的原理 ・煩惱不已時的迴歸大作戰 ・迴歸線的原理 4-3 計算迴歸線 ・如何計算出這條直線 ・迴歸線的計算公式 ❖column 相關關係和因果關係 ◉確認測驗 ▌第5章 想瞭解最低氣溫和顧客人數的關係——偏相關 5-1 另一種相關 ・和最低氣溫相關嗎？ 5-2 偏相關 ・什麼是偏的相關？ ・計算偏相關係數 ・偏相關係數的解釋 5-3 另一種偏相關係數 ・假若排除最低氣溫的影響？ 5-4 回頭檢視偏相關 ・再一次從其他角度確認偏相關 ❖column 透過偏相關，準確掌握相關關係 ◉確認測驗 ▌第6章 希望從最高和最低氣溫來預測顧客人數——複迴歸 6-1 偏迴歸係數 ・不能根據兩種資料來預測顧客人數嗎？ ・偏迴歸係數 6-2 用兩個變數預測的簡單線性迴歸模型 ・希望只用兩個變數來預測！ ・複迴歸模型的計算方式 6-3 利用複迴歸模型來計算顧客人數 ・預測的顧客人數有多少？ 6-4 複相關係數 ・信賴度有多少？ ・複迴歸模型的總結 ❖column 對複迴歸分析的擴展 ◉確認測驗 ▌第7章 和冰淇淋的喜好有相關性嗎？——相關矩陣 7-1 整理多變量資料 ・獨生子女偏好牛奶口味？ ・多變量資料 7-2 整理變數 ・有沒有分類的好辦法？ 7-3 計算相關矩陣 ・什麼是相關矩陣？ ・使用函數計算相關係數 ▌第8章 冰淇淋的喜好該如何分類？——因素分析 8-1 因素分析的觀念 ・把冰淇淋的喜好描繪成地圖 ・因素分析的觀念 8-2 特徵值 ・必須使用專業軟體進行因素分析 8-3 因素負荷 ・觀察影響的程度有多大 8-4 旋轉 ・是什麼的共同因素？ ・試著以13種冰淇淋的資料進行因素分析 8-5 簡單結構 ・如何變成簡單的模式？ 8-6 因素分數 ・計算分數 ❖column 什麼是因素分析的軸？ ◉確認測驗解答範例 ◎索引
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