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如果李白來上統計學 ：每天五分鐘，用詩畫參透統計學的核心概念
The Tao of Statistics: A Path to Understanding With No Math2E
作者：
Dana K. Keller
譯者：
杜炳倫
分類：
財經投資
／
統計
叢書系列：博雅科普
出版社：
五南文化
出版日期：2019/10/28
ISBN：9789577636843
書籍編號：kk0500023
頁數：228
定價：
350
元
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88
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308
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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如果李白來上統計學 ：每天五分鐘，用詩畫參透統計學的核心概念 內容簡介 ☆來上一堂詩人親授的統計學課吧★ ☞擁有統計素養一點都不難，不用數字也能學！ ☞把統計概念轉換為詩句和水墨畫，輕鬆獲得新世代必備的統計思考力 為伊消得人憔悴，原來在讀統計學。 垂死病中驚坐起，明天要考統計學。 「蜀道難，沒有統計學難！」統計學是許多人共同惡夢，學習統計學的艱苦，讓人不禁淚灑案頭。 學統計，一定要這麼痛苦嗎？ 如果李白來上統計學，那會是什麼樣的光景？首先把數字、公式統統放在一旁，將統計概念寫成詩，繪成圖，用最文藝的方式，學習統計學的核心概念，並著重培育解決問題的素養。 ❁學習統計學也可以這麼優雅❁ 沒有數字，不用表格，而是以插畫與詩文的方式賦予「統計學」一種新的詮釋方式。 當統計學不再被數據與計算所局限，便能展現出更深刻的意義與價值。 作者活用兩位不同立場的角色，示範如何靈活的運用統計概念，解決實務上的問題。讓統計「活起來」是本書的獨家特色。 本書非常適合作為統計學的入門，藉由迷人的圖像和故事，不知不覺就打通學習統計學的任督二脈，把統計學變成日常生活的好夥伴！ 讓統計學界的哲學詩人帶你來一趟統計學與詩的旅程！
作者簡介 Dana K. Keller 博士鑽研道學與其他東方哲學已經將近五十年，以雲遊至中國教學作為他自我探索的途徑。他的PhD是測量、統計與計畫評鑑。曾為德拉瓦（Delaware）大學評鑑專家小組的資深特許成員和Delmarva健康照護基金會的首席統計學家。美國聯邦醫療保險和聯邦醫療輔助計劃服務中心（CMS）更推薦他為全國醫療機構解決複雜抽樣與研究議題。他善用通俗語言解釋統計與方法學構念的獨特能力，使他成為公眾衛生領域裡的技術專家和解說常客。目前為幸福美好研究顧問公司（Halcyon Research, Inc.）的總裁，持續努力不懈地向更廣闊的群眾解釋統計概念。可以透過電郵（dana@halcyonresearch.com）連絡到他。 譯者簡介 杜炳倫 資深教師，美國愛達荷大學課程與教學碩士，美國田納西大學諾克斯維爾校區（University of Tennessee, Knoxville）應用教育心理學博士班。 其英文著作〈百分位數與百分等級〉（Percentile and Percentile Rank）收錄於美國聖哲（Sage）出版商所發行的《測量與統計百科全書》（Encyclopedia of Measurement and Statistics）。中文著作有《上學的代價》，譯作有《34個讓你豁然開朗的統計學小故事》、《一位耶魯大學教授的統計箴言》、《解讀統計與研究》。 繪者簡介 Helen Cardiff Helen Cardiff是一名藝術家與插畫家，住在美國馬里蘭州Chesapeake東海岸。在美國、加拿大以及歐洲，她的作品在每年的公眾展出以及私人藝廊的收藏上，都頗受好評。她把道學與藝術修養融合在一起，給本書的各個主題灌注了新穎的洞見。可以透過電郵（cardiffhelenart@gmail.com）連絡到她。
目錄 致謝 插畫 作者 譯者 第二版序言 譯者序 1 開始──問題 2 含糊性──統計 3 飼料──數據 4 數據──測量值 5 數據結構──測量值的類別 5.A 名義 5.B 順序 5.C 區間 5.D 比率 6 簡化──組別與集群 7 計數──頻率 8 圖像──圖解 9 散布──分配 10 鐘的形狀──常態曲線 11 偏重──偏斜 12 平均──集中趨勢 12.A 平均數 12.B 中位數 12.C 眾數 13 兩種類型──敘述與推論 14 基礎──假設 15 黑暗──缺失數據 16 偏航──穩固性 17 一致性──信度 18 事實──效度 19 不可預測性──隨機性 20 代表性──樣本 21 疏忽──誤差 22 真實與否──離群值 23 阻礙物──混淆 24 麻煩──共變量 25 背景──獨變項 26 標的──依變項 27 不均等──標準差與變異數 28 證實──不，駁斥 29 沒有差異──虛無假設 30 簡化主義──模型 31 風險──機率 32 不確定性──p-值 33 期望──卡方 34重要vs.差異──實質vs.統計顯著性 35力量──檢定力 36 衝擊──效力量 37 可能的範圍──信賴區間 38 關連──相關 39 預測──多重回歸 40 量大──多變量分析 41 差異──t-檢定與變異數分析 41.A ANOVA 41.B ANCOVA 41.C MANOVA 41.D MANCOVA 42 要緊的差異──區別分析 43兩邊都一大堆──典型共變異數分析 44 巢套──階層模型 45 凝聚力──因素分析 46 有序的事件──路徑分析 47 挖得更深──結構等式模型 48 豐沛──大數據 49 缺乏──小數據 50 瑣碎──修改與新技術 51 後記
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