寫給所有人的極簡統計學 9787569914382 (日)永野裕之 ,陽光博客 齣品-RT pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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日永野裕之，陽光博客 齣品 著

圖書標籤:

• 統計學
• 極簡
• 入門
• 數據分析
• 概率論
• 永野裕之
• 自助學習
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• 科普
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店鋪： 萬捲軒圖書專營店

齣版社： 北京時代華文書局

ISBN：9787569914382

商品編碼：29797220189

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-05-01

基本信息

書名：寫給所有人的極簡統計學

定價：56.00元

作者：(日)永野裕之 ,陽光 齣品

齣版社：北京時代華文書局

齣版日期：2017-05-01

ISBN：9787569914382

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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我們在社會中遇到的許多問題，其實本質上都是統計學問題，懂得統計學的人更容易看到數據背後的真相；

內容提要

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目錄

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序 言………………………………………………… 01

統計學能力的代溝………………………………………………… 01

社會人士無法理解統計學的原因…………………………………… 03

本書的內容………………………………………………… 04

統計數學是社會人士必須掌握的數學能力…………………………………… 05

第 1 章

數據整理的基礎知識

第 1 章前 言………………………………………………… 2

平均數………………………………………………… 5

除法的兩個意義………………………………………………… 9

（A）除法的意義（1）——將一個整體平分………………………………………… 10

（B）除法的意義（2）——將整體分成數個等份…………………………………… 10

比例………………………………………………… 13

相同單位的比例為包含除………………………………………………… 14

不同單位的比例為等分除………………………………………………… 14

圖錶………………………………………………… 19

（1）柱狀圖：錶示大小………………………………………………… 19

（2）摺綫圖：錶示變化………………………………………………… 20

（3）餅圖：錶示比例………………………………………………… 22

（4）帶狀圖：比較比例………………………………………………… 23

在統計學中的應用………………………………………………… 36

數據與變量………………………………………………… 38

實質型數據………………………………………………… 38

量化數據………………………………………………… 39

頻數分布錶………………………………………………… 40

觀察頻數分布錶時的注意事項………………………………………………… 44

矩形圖………………………………………………… 45

繪製矩形圖時的注意事項………………………………………………… 47

代錶值………………………………………………… 48

研究數據的離散性………………………………………………… 52

小值與大值………………………………………………… 52

四分位數………………………………………………… 53

箱形圖………………………………………………… 57

第 2 章

數據分析的基礎知識

第 2 章前 言………………………………………………… 62

平方根………………………………………………… 63

根號（ ）………………………………………………… 64

平方根的計算………………………………………………… 68

簡化平方根………………………………………………… 69

代數式的規則………………………………………………… 71

分配律………………………………………………… 73

分配律在心算中的實際運用………………………………………………… 75

多項式展開………………………………………………… 76

乘法公式………………………………………………… 77

多項式展開的練習………………………………………………… 78

在統計學中的應用………………………………………………… 89

方差………………………………………………… 91

標準差………………………………………………… 95

偏差………………………………………………… 100

第3 章

用於研究關聯性的數學

第3 章前 言………………………………………………… 104

函數………………………………………………… 106

函數與圖像的關係………………………………………………… 108

函數與原因和結果的關係………………………………………………… 108

一次函數………………………………………………… 113

關於斜率的正負與圖形………………………………………………… 118

一次函數圖像代數式的求法………………………………………………… 119

二次函數的基礎………………………………………………… 123

圖形的平移………………………………………………… 126

配方法與二次函數的圖像………………………………………………… 130

配方法的要素………………………………………………… 130

配方法………………………………………………… 131

二次函數圖像的畫法………………………………………………… 134

二次函數的大值與小值………………………………………………… 136

二次函數與二次方程式………………………………………………… 139

因式分解法………………………………………………… 140

解的公式………………………………………………… 141

圖形與判彆式的關係………………………………………………… 144

二次不等式………………………………………………… 148

在統計學中的應用………………………………………………… 162

點位圖………………………………………………… 164

關於相關關係的注意點………………………………………………… 168

相關係數………………………………………………… 170

求導相關係數………………………………………………… 170

相關係數…………………………………………………172

相關係數的理論背景………………………………………………… 174

直觀理解相關係數………………………………………………… 182

相關係數取大值與小值………………………………………………… 188

第4 章

分析離散數據的數學

第4 章前 言………………………………………………… 192

階乘………………………………………………… 194

排列………………………………………………… 195

關於0 ！………………………………………………… 197

組閤………………………………………………… 199

關於 的注意點……………………………………………… 201

二項係數………………………………………………… 205

集閤………………………………………………… 208

概率………………………………………………… 210

和事件與積事件………………………………………………… 216

獨立試驗………………………………………………… 222

重復試驗………………………………………………… 225

等差數列………………………………………………… 230

數列………………………………………………… 230

等差數列的和………………………………………………… 231

等比數列………………………………………………… 235

等比數列的和………………………………………………… 236

Σ記號………………………………………………… 239

Σ記號的意義………………………………………………… 239

Σ記號的基本性質………………………………………………… 243

Σ記號在統計學中的應用………………………………………… 254

變數與概率分布………………………………………………… 256

平均值………………………………………………… 261

aX b 的平均值………………………………………………… 265

變數的方差與標準差………………………………………………… 266

aX b 的方差與標準差………………………………………………… 272

變數的標準化………………………………………………… 276

和的平均值………………………………………………… 278

積的平均值………………………………………………… 283

和的方差………………………………………………… 285

二項分布………………………………………………… 287

第5 章

分析連續數據的數學

第5 章前 言………………………………………………… 296

對於“無限”的理解………………………………………………… 299

0.999…=1 or 0.999…≈ 1 ？………………………………………………… 300

什麼是無限………………………………………………… 302

極限………………………………………………… 304

歐拉常數e………………………………………………… 311

積分………………………………………………… 315

阿基米德的求積法………………………………………………… 317

積分的符號與意義………………………………………………… 319

在統計學中的應用………………………………………………… 330

連續型變數與概率密度函數………………………………………………… 332

概率密度函數的性質………………………………………………… 335

連續型變數的平均值與方差………………………………………… 338

正態分布………………………………………………… 343

標準正態分布………………………………………………… 345

正態分布錶………………………………………………… 347

什麼是推測統計………………………………………………… 351

使用標準正態分布進行“推算”………………………………………………… 351

使用標準正態分布進行“檢驗”………………………………………………… 353

t 檢驗………………………………………………… 355

練習題答案………………………………………………… 357

第 1 章………………………………………………… 357

第 2 章………………………………………………… 359

第 3 章………………………………………………… 363

第 4 章………………………………………………… 367

第 5 章………………………………………………… 373

結 語………………………………………………… 376

作者介紹

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1974JAXA12NHK20113

文摘

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無

序言

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無

統計思維：洞察世界的邏輯 作者：李明 | 譯者：王芳 齣版社：啓明文庫 | ISBN：9787569914382 書籍簡介： 在信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據和紛繁的觀點包圍。從日常的購物選擇到宏觀的經濟走嚮，從醫療決策到科學研究，數據無處不在。然而，如何有效、批判性地理解這些信息，並從中提煉齣可靠的結論？《統計思維：洞察世界的邏輯》正是這樣一本旨在幫助大眾建立科學、嚴謹的統計思維的指南。 本書並非一本枯燥的數學教科書，而是一本側重於理念闡釋與實際應用的入門讀物。它旨在消除統計學給普通讀者帶來的畏懼感，用清晰、生動的語言，引導讀者理解統計學背後的核心邏輯，以及如何在生活中運用這種邏輯進行有效的決策和判斷。 第一部分：告彆直覺的誤區——為什麼我們需要統計思維？ 我們的日常決策常常依賴於直覺和經驗，但直覺在麵對復雜概率和大規模數據時往往會失靈。本部分將首先探討人類認知中的常見偏差，例如幸存者偏差、確認偏誤以及過度概括等。 我們將通過一係列生動的案例，展示當缺乏統計學視角時，我們可能如何被媒體報道、市場營銷甚至自身的記憶所誤導。例如，為什麼看到少數幾個成功案例就斷定“努力就能成功”是危險的？我們會深入分析大數法則與小樣本陷阱之間的差異，強調理解樣本的代錶性和隨機性是進行任何有效推斷的基礎。統計思維的首要任務，就是學會質疑我們“看起來很對”的直覺判斷。 第二部分：數據之海的導航術——基礎概念的清晰解析 統計學聽起來復雜，但其核心概念卻可以被清晰地掌握。本書將摒棄復雜的公式推導，專注於概念的直觀理解。 1. 描述性統計的藝術： 我們將學習如何有效地“描述”一組數據。這包括對集中趨勢（均值、中位數、眾數）的恰當選用。例如，在收入分布不均的城市，為什麼中位數比平均數更能代錶“典型”居民的收入水平？我們還將講解離散程度（方差、標準差）的重要性，理解數據分散的程度與風險評估之間的關係。圖錶閱讀是本章的重點，如何識彆和避免被誤導性的圖錶設計（如非零起始的Y軸、不恰當的比例尺）所迷惑，是現代公民必備的技能。 2. 概率的真實麵貌： 概率並非玄學，而是對不確定性的量化描述。我們會區分先驗概率、後驗概率和條件概率，並著重介紹貝葉斯定理的直觀應用。通過理解概率如何根據新信息進行更新，讀者將能夠更理性地評估風險，例如，在進行醫療檢測時，如何正確解讀“陽性”結果的真正含義（考慮疾病的基準發生率）。 第三部分：從樣本到總體——推斷的科學與嚴謹性 統計學的核心價值在於推斷——從有限的樣本信息中，對未知的大群體做齣閤理的猜測。本部分將聚焦於推斷統計的基石。 1. 抽樣的魔力與陷阱： 為什麼隨機抽樣如此重要？我們將詳細講解簡單隨機抽樣、分層抽樣等不同方法，以及抽樣誤差的本質。理解誤差的範圍，意味著我們能夠為自己的結論劃定一個閤理的信心區間，而不是給齣一個絕對的斷言。 2. 假設檢驗的辯論流程： 假設檢驗是科學研究和商業決策中不可或缺的工具。本書將其比喻為一場“法庭辯論”：我們首先假設原告（零假設）無罪，然後尋找足夠強烈的證據（P值）來推翻它。我們將深入剖析P值的真正含義，明確它不是事件發生的概率，而是幫助我們判斷證據是否“足夠有力”的標準。我們還將討論第一類錯誤（誤報）和第二類錯誤（漏報）之間的權衡，幫助讀者理解在不同情境下應側重於避免哪種錯誤。 3. 相關性與因果性的鴻溝： 這一部分至關重要。我們會用大量的篇幅闡述“相關性不等於因果性”的深刻含義。探討混雜變量如何製造虛假的關聯，並通過迴歸分析的基本概念，展示如何構建模型來分離不同變量的影響。如何區分一個強相關性是否真的能支撐“A導緻B”的結論，是本書對讀者能力提升的核心期望。 第四部分：統計思維在生活中的實戰部署 理論最終要迴歸實踐。本部分將展示如何將統計思維應用於解決現實生活中的問題。 1. 評估新聞與研究的可靠性： 麵對鋪天蓋地的研究報告，我們如何快速判斷其質量？我們將提供一個“質量檢查清單”，包括評估研究設計（是觀察性研究還是隨機對照試驗？）、樣本量是否足夠、以及結論是否過度推斷瞭研究範圍。 2. 商業決策中的概率思維： 無論是庫存管理、風險定價還是市場預測，統計工具都能提供更優的決策框架。我們將探討趨勢分析、時間序列的基本思路，以及如何用統計方法評估新産品或新策略的潛在投資迴報率（ROI）。 3. 個人理財與健康決策： 如何科學地評估保險産品的性價比？如何理解臨床試驗中新藥的有效性數據？如何解讀體檢報告中的參考範圍和風險指標？這些都要求我們能夠用量化的眼光審視個人生活中的風險和機會。 總結： 《統計思維：洞察世界的邏輯》的目標是培養一位有思想的數據閱讀者。它不保證讀者能成為統計學傢，但它承諾能讓讀者在麵對任何基於數據的論斷時，都能保持一份清醒的懷疑和嚴謹的求證精神。掌握瞭統計思維，就是掌握瞭一把理解復雜世界、做齣更明智決策的邏輯鑰匙。本書將陪伴您，從容地穿越信息洪流，抵達認知的彼岸。

評分☆☆☆☆☆

作為一名完全沒有統計學基礎的普通讀者，我原本以為這本書會對我來說還是有些門檻。但事實證明，我的擔心完全是多餘的。作者構建瞭一個非常友好的學習路徑，從最基礎的描述性統計，比如平均數、中位數、眾數，到稍進階的推斷性統計，比如假設檢驗、迴歸分析，都解釋得清晰易懂。我特彆喜歡書中對“偏差”的討論，它讓我們意識到，我們在收集和分析數據時，很容易無意識地引入自己的主觀偏見，而這本書教會瞭我們如何去識彆和控製這種偏差。讀完這本書，我感覺自己看待周圍的世界都發生瞭一些微妙的變化。以前看到一些調查報告，我可能隻是掃一眼結論，現在我會忍不住去思考它的樣本量、抽樣方法，以及可能存在的潛在偏差。這種從被動接受信息到主動分析信息的過程，對我個人成長來說，意義重大。

評分☆☆☆☆☆

《寫給所有人的極簡統計學》這本書，成功地將看似復雜的統計學概念，轉化為易於理解和應用的智慧。我一直以來都對數據分析有種莫名的恐懼感，總覺得那是專業人士的領域。然而，這本書的齣現，徹底打消瞭我的顧慮。作者巧妙地運用生活化的語言和場景，將統計學的核心要義融入其中，讓我閱讀起來絲毫沒有壓力。比如，在講解“抽樣”時，作者舉的例子是“從一鍋湯裏嘗一勺就能知道整鍋湯的味道”，這種通俗的比喻，瞬間就讓我抓住瞭“代錶性”的關鍵。通過這本書，我不僅學習到瞭如何理解和解讀數據，更重要的是，我學會瞭如何用一種更加客觀、科學的方式去思考問題，去評估信息的可靠性。這對於我在信息爆炸的時代保持清醒的頭腦，至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶來的，不僅僅是統計學知識的普及，更是一種思維方式的啓濛。我印象最深的是關於“概率”的章節，它不是冰冷的數據計算，而是關於不確定性下的決策。作者用生動的例子，比如彩票中奬的概率，以及一些日常生活中概率的運用，讓我對“可能性”有瞭更清晰的認識。我之前對概率的理解僅僅停留在“可能發生”和“不可能發生”的層麵，這本書讓我理解瞭概率的度量，以及如何在不確定的環境中做齣更明智的選擇。它教會我不要因為一件事情發生概率低就不去考慮，也不要因為發生概率高就掉以輕心。這種對概率的深刻理解，讓我感覺自己在麵對生活中的各種選擇時，多瞭一份理性和冷靜。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，拿到這本書之前，我並沒有抱太高的期望。畢竟“極簡”和“統計學”放在一起，我總覺得會有“減”掉太多精華的風險。但這本書的“極簡”恰恰是一種精煉和智慧的體現。它就像一位經驗豐富的老師，隻挑選最核心、最能幫助你理解統計學本質的內容，然後用最簡潔明瞭的方式呈現齣來。我最欣賞的是它對“因果關係”和“相關關係”的區分，這一點在現實生活中太重要瞭，多少誤解和錯誤的決策都源於混淆瞭這兩者。書裏通過一係列案例，比如“冰淇淋銷量增加和溺水人數增加”的有趣對比，讓我深刻理解瞭相關性不等於因果性。這種“少即是多”的哲學貫穿全書，讓我在短時間內掌握瞭統計學的基本框架，並且能夠舉一反三。它不是那種教你做題的書，而是教你思考，教你如何用統計學的視角去理解和分析世界。

評分☆☆☆☆☆

這本《寫給所有人的極簡統計學》真的是我近期讀過的最讓人驚喜的一本書！我一直以為統計學是高冷的數學分支，充滿瞭各種復雜的公式和圖錶，望而卻步。但這本書完全顛覆瞭我的認知。作者用一種極其平易近人的方式，將統計學的核心概念娓娓道來。我尤其喜歡書裏那些生動的比喻和貼近生活的例子，比如用日常的購物數據來解釋均值和中位數，用抽奬的概率來闡述置信區間。讀起來一點都不枯燥，甚至讓我開始對數據背後隱藏的規律産生瞭濃厚的興趣。我之前對一些新聞報道裏的統計數據常常半信半疑，看完這本書，我突然覺得自己有瞭“火眼金睛”，能夠更批判性地審視這些信息，不再輕易被數字所迷惑。它沒有上來就丟一堆公式，而是先建立起你對統計學“是什麼”和“有什麼用”的直觀感受。那種醍醐灌頂的感覺，就像在迷霧中看到瞭方嚮，讓我覺得統計學不再遙不可及，而是人人都能掌握的思維工具。