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資料分析&統計推論:大數據時代的關鍵統計學思維
作者:
佐佐木隆宏
譯者:
許郁文
分類:
行銷企管
/
財務管理•會計
出版社:
楓葉社
出版日期:2022/11/25
ISBN:9789863704911
書籍編號:kk0560515
頁數:143
定價:
320
元
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79
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253
元
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資料分析&統計推論:大數據時代的關鍵統計學思維
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內容簡介
作者介紹
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∼在大數據時代,懂得「如何運用資料」才是關鍵∼ 【本書特色】 ◎鎖定最實用的「資料分析」&「統計推論」兩大領域,直搗核心! ◎前補教名師.茨城基督教大學副教授規劃課程,親授3階段「統計學學習法」! ◎教學內容深入淺出且充滿趣味、範例貼近日常,讓統計學不再是天書! 統計與數學其他領域的學習方法不同。 數學的答案永遠只有一個,只要按圖索驥就能得到答案(有時候也會有例外)。 所以就算不懂箇中道理,只要在考試前背一背公式,大概就能度過難關。 不過,統計學裡有很多複雜的公式,公式又大多很長,容易令人望而生畏。 那麼,到底該怎麼學習統計呢? 想要學會「資料分析」和「統計推論」, 要掌握這2個重點! ①了解公式的意義 ②實際運用並確實消化 本書將從基礎中的基礎開始教學, 並針對這2個重點列舉許多貼近生活的例子, 進行詳盡的解說,最適合統計學入門! 接下來為大家介紹具體的學習步驟。 Step1 一開始先「似懂非懂地」迅速讀完一遍 →不要執著於細節,先快速讀過一遍。 先讀過一遍,掌握統計課程的輪廓。 Step2 接著「邊計算」邊閱讀 →掌握輪廓之後,開始一邊解題,一邊閱讀內容。 在解題的過程中會發現自己了解了哪些部分,以及哪些部分不夠清楚。知道自己哪些部分不夠清楚後,就回頭閱讀相關的說明。 Step3 最後「邊說明」邊閱讀 →讀完整章內容→計算練習→闔上書本→用自己的話說明內容! 當然也可以對著某個人說明,但對著自己說明也很有效果。如果能說得很清楚,代表這一章的內容讀懂了,如果沒辦法說得很清楚,就代表還不可了解這一章的內容,此時可回頭閱讀內文。重覆這個步驟,就能完整吸收本書的內容。 在現代社會,隨時都能輕易取得大量的資訊, 但如果不懂得「資料分析」和「統計推論」,這些資訊也無用武之處。 想要在社會上擁有足以和他人競爭的實力, 就一定要學好「資料分析」和「統計推論」!
佐佐木隆宏 茨城基督教大學副教授。歷經代代木講座數學科講師(衛星通訊課程、教員研修課程、代講座電視網負責人)、駿台補習班數學科講師、多間大學約聘講師這些職務之後擔任現職。取得東京理科大學大學院理學研究科科學教育專攻博士後課程學分後期滿離校。目前是教學教育學會會員、日本數學教育學會會員、日本保育者養成教育學會會員。主修數學教育學(教材開發理論、統計教育)。 著有《佐々木隆宏の数学I「データ分析」が面白いほどわかる本》、《流れるようにわかる統計学》(KADOKAWA出版)、《体系数学Ⅰ・A》、《体系数学Ⅱ・B》(教學社出版)等書。 譯者 許郁文 輔仁大學影像傳播學系畢業。對日文有興趣,於東吳日語教育研究所取得碩士學位。曾擔任日商多媒體編輯、雜誌日文採訪記者,現職為專職譯者。 歡迎大家透過臉書認識我。 Facebook:baristahsu Email:baristahsu@gmail.com
前言 本書特色與使用方法 第1章 代表值與圖表的基本知識 主題1資料的種類與圖表 主題2 代表值(平均值、中位數、眾數) 主題3 次數分配表與直方圖 主題4 相對次數、累積相對次數與直方圖 主題5 四分位數 主題6 盒鬚圖 主題7 變異數的原理 主題8 變異數與標準差 第2章 兩種資料之間的關係 主題9 散布圖與相關係數 主題10 標準差乘積與共變異數 主題11相關係數 主題12 兩種資料之間的關係① 主題13 兩種資料之間的關係② 第3章 機率分布與統計推論的準備 主題14估計與檢定 主題15檢定的邏輯 主題16 場合的數量(排列與組合) 主題17機率的基本知識與反覆試行的機率 主題18隨機變數與機率分布 主題19隨機變數的期望值(平均值)、變異數、標準差 主題20樣本調查的邏輯 第4章 機率分布 主題21二項式分布 主題22機率密度函數與常態分布 主題23常態分布與標準常態分布 主題24利用常態分布表判讀機率 主題25標準化的邏輯 主題26常態分布的標準化 主題27樣本平均值的分布 第5章 統計推論 主題28估計 主題29檢定① 主題30檢定②
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