看圖秒懂!社會人必修應用統計學
 
作者: 今野紀雄(, 監修),  
系列: 商業理財 > 會計 / 統計 > 統計學
書城編號: 25501079

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出版社: 楓葉社文化
出版日期: 2022/10
頁數: 159
ISBN: 9789863704638

商品簡介


~全彩插圖+擬人化=想像力全開的新概念教學~
IT、AI、大數據分析、區塊鏈……
這些時下最熱門的話題,都與「統計學」有關!
統計學可說是數位時代的基石,也是生活在現代的我們不能不懂的常識!

Google首席經濟學家海爾.韋瑞安曾說:
「在今後的10年之內,最吃香的職業應該會是統計學家。」

◆在任何事物都變成資料的現在,最冷靜、最值得依賴的知識就是「統計學」◆

統計學是一門分析資料,找出潮流,窺見未來的學問。
在過去,是少部分專家才能從事的工作,
但現在已是誰都能輕鬆地將這世界的一切轉換成資料,資料源源不絕湧現的時代,
所以能正確地分析與活用資料,是讓生意快速發展的捷徑,也是左右未來的轉捩點。

若問現在最新的科技是什麼,大部分的人應該會想到AI、大數據分析、區塊鏈,對吧?
但這些最新技術都需要處理大量的資料,也都與統計學的概念或邏輯密不可分,
要想進一步了解這些技術,有效率地應用它們,就必須具備統計學知識。
不過就現況而言,正確了解統計學的人比需求來得少,
所以先學會統計學,就能在未來的職場佔得上風。

◆要解讀數據背後真正的涵義,你必須要懂「統計學」◆

我們的生活周遭充斥著各式各樣的數據,例如──
.棒球的打擊率
.電視節目的收視率
.捷運站距離和房屋租金的關係 等等
而這些數據都是用統計學計算出來的。

本書透過生動具體的插圖,將統計學的概念「圖像化」,
讓你不用再跟複雜的文字敘述、有聽沒有懂的術語苦苦奮戰,
發揮「想像力」就能學會基礎概念!

還利用「擬人化」的方式,幫助各位掌握統計學的重要基礎──
.【常態分布】是統計學的國王,能帶給我們俯瞰全局的視野
.【二項式分布】是統計學王子,次數一多就接近常態
.【推論】是超能力者,可以從部分窺見全部,從現在預知未來
.【檢定】是捕快,以統計的方式幫助判斷
.【相關性】是名偵探,負責找出事件之間的關係

透過這種新概念教學方式,
讓你對統計學的理解不只停留在表面,還有辦法運用自如!
從此之後,統計學將成為你在職場上的神隊友!

本書特色

◎將統計學的概念全部「視覺化」!看不懂公式沒關係,看圖就秒懂。
◎解說統計學在教育、金融、製造、政治、醫療、不動產等業界的多元應用。
◎解說統計學與「AI」、「大數據分析」、「區塊鏈」這些最最尖端科技的關係。

 

作者

今野紀雄(監修)

1957年生於東京。於東京大學理學部數學科畢業後,於東京工業大學大學院理工學研究科取得博士課程學分退學。目前為橫濱國立大學大學院工學研究院教授。博士(理學)。主要的研究題目為無限粒子、量子夸克、複雜網路。2018年以「量子夸克的數學研究與應用」一題,獲頒日本數學會解析學獎。主要著有《懶人圖解統計學:統整複雜數據,看穿大數據背後真相》(世茂)、《図解雑学 統計》、《図解雑学 確率》、《図解雑学 確率モデル》(Natsume社)、《ニュートン式 超図解 最強に面白い!! 統計》、《ニュートン式 超図解 最強に面白い!! 確率》(Newton Press,監修)、《横浜発 確率.統計入門》(產業圖書,共著)等。

譯者簡介

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

 

目錄

.前言

.在全世界的任何事物都變成資料的現在
最冷靜、最值得依賴的知識就是統計學

.現在最新的話題IT、AI、大數據分析、區塊鏈都與統計學有關!

.向不擅長說再見!若能徹底了解基礎的統計學
一切都是「理所當然」!

Section 0進入正題之前
不擅長數理的人也不要逃避!
稍微難懂的數學的文字與符號

專欄1各個領域都需要的統計學

Section 1
光是學會這些就能對社會做出貢獻!
統計學的超級基礎知識

1以電影《駭客任務》的角度觀察世界!?
以數據擷取世界之後,可以得到的是……「資料」

2簡直就像是洗照片一樣!
將資料畫成正確的「圖表」能看到什麼結果呢?

3平均值與想像中的不一樣?
要掌握資料的特徵,除了要了解平均值,還要了解其他的「代表值」

4與代表值相似的資料特徵!
很多人不懂的「變異數」與「標準差」就只是資料的分布情況而已

5統計學不可或缺的是……
相關用語看起來很難,但其實仔細了解之後,就會發現「機率的基礎」很簡單

6從機率回到統計
串起機率與統計的兩大關鍵字「隨機變數」與「機率分布」

專欄2  與人類的直覺背道而馳?不可思議的機率世界

Section 2
日常生活也很常使用!
來自統計學的剖析思維

1絕對是最重要的!統計學的國王「常態分布」能帶給我們俯瞰全局的視野

①常態分布×教育
偏差值就是說明自己位於整體何處的數值

②常態分布×金融
信用卡公司評估信用卡額度時,也使用常態分布的額度模型!

2很多人在高中的時候放棄……
常見於現實世界的二項式分布是「次數一多就接近常態」的統計學王子

①二項式分布×製造
製造業和服務業維持高品質的祕訣就是六標準差

3了解不知道的事情!推論是從「部分窺見全部」、「從現在預知未來」的超能力者

①推論×政治
新聞裡的內閣支持率常常都在變動
但是統計學的內閣支持率卻沒有變動?

4在充滿迷惘的人生之中……
檢定是以「統計」的方式幫助判斷的捕快

①檢定×醫療
其實新藥的驗證很麻煩。
如何分辨「新藥有效果」還是「一切純屬巧合」?

5不同的資料之間有什麼關係?相關性就是找出「這個」與「那個」有什麼關係的名偵探

①相關性×不動產
在「面積」、「屋齡」、「與車站的距離」這三個因素之中,對房租影響最大的是哪一個……(沒有普遍性)

②相關×製造
只要先測量多個元素,就能預測葡萄酒的價格!

專欄3  資料不足、過於主觀也OK?不可思議的貝氏統計學

Section 3
實際分析資料
運用統計學

1製作彙整資料、表格與圖表
分析的第一步就是彙整資料、製作表格以及將資料畫成圖表

2確認資料的分布情況
有接近常態分布的結果嗎?根據資料繪製直方圖

3分析常態分布
試著進一步了解接近常態分布的資料

4利用相關係數與散布圖
找到意外的大發現!分析資料的相關性

專欄4  大幅改變IT的未來?量子電腦的可行性

Section 4
與引領時代的技術有關
最尖端的IT與統計學

1統計學已經是必備的識讀能力?
最新的科技與統計學之間斷也斷不開的關係

2統計學大顯神威之處!能徹底分析大數據的統計學手法

3這幾年爆紅的AI(人工智慧)與統計學之間的微妙關係

4未來統計學的重點在於能否與其他領域結合!

專欄5  統計學的沿革與細分的種類

.結語
.標準常態分布表
.INDEX

序/導讀

前言

統計與機率是互為表裡的學問

2020年8月20日,將棋棋聖藤井聰太(18歲)於八大頭銜戰之一的「王位戰」擊敗被譽為中年之星的木村一基王位(47歲)。值得一提的是,在這場七戰四勝的頭銜戰之中,藤井聰太以四連勝之姿擊敗對手,成為史上最年輕的棋聖與王位,如此創舉到現在都令人記憶猶新。

我在上課的時候,常被學生問到「機率」與「統計」有什麼不一樣。關於這個問題,我想以「七勝四敗」為例,簡單地說明一下。

所謂的「七勝四敗」就是先取得四勝的一方獲勝的規則。假設藤井棋聖與木村王位的實力不相上下,藤井棋聖獲勝與落敗的機率各為0.5,那麼藤井棋聖在「七戰四勝」的賽制贏得比賽的機率可如下計算。

4勝0敗的機率  0.0625 = 2/32
4勝1敗的機率  0.125 = 4/32
4勝2敗的機率  0.15625 = 5/32
4勝3敗的機率  0.15625 = 5/32

有趣的是,明明雙方實力相當,但拖到第七戰才決定勝負的「4勝3敗的機率」卻不是最高的機率,反而與「4勝2敗的機率」相同。

或許已經有讀者發現,這四種機率的合計不是1,而是0.5,因為藤井棋聖也有可能落敗,落敗的機率也能如下計算。

3勝4敗的機率  0.15625 = 5/32
2勝4敗的機率  0.15625 = 5/32
1勝4敗的機率  0.125 = 4/32
0勝4敗的機率  0.0625 = 2/32

這四種機率的合計也是0.5,勝率與敗率加總之後,就會得到「1」這個結果。

若回到最初的問題,那麼「機率」就是假設藤井棋聖勝率為「0.5」,依照機率的規則計算「4勝0敗」這類機率的學問。

另一方面,「統計」則是藤井棋聖以「4勝0敗」之姿擊敗木村王位,贏得王位頭銜之後,思考藤井棋聖的勝率假設為「0.5」是否妥當的學問。

由此可知,乍看之下極為相似的「機率」與「統計」會以不同的方法處理眼前的事件,想必大家也已經了解這點了。若從上述的例子來看,會利用機率的結果檢驗「將藤井棋聖的勝率假設為『0.5』是否妥當」這個問題,所以「機率」的確是「統計」的基礎之一。

由於機率與統計是互為表裡的學問,所以大家若能在這個前提之下閱讀本書,應該就更能了解統計與機率。


今野紀雄

 

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