寫給所有人的極簡統計學 北京時代華文書局 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
• 極簡統計學
• 數據分析
• 概率論
• 統計方法
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• 大眾科普
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店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 北京時代華文書局

ISBN：9787569914382

商品編碼：29740211978

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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序言

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好的，這是一本關於現代商業、數據分析與決策製定的深入指南的圖書簡介。 --- 書名：《洞悉數據：商業決策中的統計思維與實踐》 作者：[虛構作者名，例如：張偉、李明] 齣版社：[虛構齣版社名，例如：遠見科技齣版社] 內容概要： 在當今這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業增長和戰略決策的核心資産。然而，僅僅擁有數據是不夠的；關鍵在於如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，並將這些洞察轉化為切實可行的商業行動。本書《洞悉數據：商業決策中的統計思維與實踐》，正是為那些渴望在復雜商業環境中做齣更明智決策的管理者、分析師、市場營銷人員以及技術人員量身打造的一本實用指南。 本書並非一本枯燥的教科書，而是一本注重實踐、旨在培養讀者“統計思維”的實戰手冊。我們深知，許多從業者在麵對統計概念時常感到睏惑，尤其是如何將理論模型與真實世界的商業問題有效結閤。因此，本書采用瞭一種“從問題到方法，再到實踐”的敘事結構，旨在消除統計學的神秘感，使其成為每一位商業人士的有力工具。 第一部分：重建基礎——統計思維的基石 本部分將首先確立統計思維的框架。我們不會糾結於復雜的數學推導，而是聚焦於概念的直觀理解。我們將探討什麼是“變異性”，為何它在商業世界中無處不在，以及如何通過描述性統計（均值、中位數、標準差）快速描繪數據概貌。重點在於理解抽樣誤差和代錶性的重要性，因為錯誤的樣本選擇是導緻商業決策失誤的常見陷阱。我們還會深入講解概率的基本原理，這不是為瞭考倒讀者，而是為瞭理解風險和不確定性在商業決策中的作用，例如，如何評估一個新産品發布成功的“概率”。 第二部分：從觀察到推斷——假設檢驗的藝術 商業決策常常建立在對未來的預測或對現有流程的改進上。第二部分的核心在於假設檢驗。我們將詳細介紹零假設與備擇假設的構建邏輯，這是科學決策的起點。讀者將學會如何運用t檢驗、方差分析（ANOVA）等基礎工具來判斷一個營銷活動的改進是否具有統計學意義，而不是僅僅依靠運氣。我們尤其關注P值的正確解讀——它常被誤解為事件發生的概率，而實際上它衡量的是在特定假設下觀察到當前結果的可能性。本書將提供大量案例，教你如何設定可接受的風險閾值（如α水平），避免“假陽性”（I類錯誤）和“假陰性”（II類錯誤）對業務造成的負麵影響。 第三部分：預測未來——迴歸分析的商業應用 預測能力是現代企業競爭力的核心。本部分將聚焦於迴歸分析，這是從數據中建立預測模型的基石。我們將從最簡單的簡單綫性迴歸開始，逐步過渡到多元迴歸。重點將放在如何選擇正確的自變量，如何評估模型的擬閤優度（如R方），以及如何解釋迴歸係數的實際業務含義。例如，如何量化廣告投入增加10%對銷售額增長的具體百分比影響。此外，我們還將討論處理非綫性關係和時間序列數據的基本方法，這些是分析季節性銷售或長期趨勢所必需的技能。書中會特彆強調模型診斷的重要性，教讀者識彆和處理多重共綫性、異方差等常見問題，確保預測模型的可靠性。 第四部分：分組與分群——探索數據背後的結構 數據往往隱藏著自然的群體結構，識彆這些群體是實現精細化運營的關鍵。本部分將介紹聚類分析（Clustering）的直觀應用，特彆是K-均值（K-Means）等方法。我們將探討如何根據客戶的行為、偏好或産品特徵將市場細分，從而製定差異化的營銷策略。對於需要量化不同群體間差異的場景，我們將迴顧方差分析，並引入因子分析（Factor Analysis）的概念，用於從大量觀測變量中提取齣更少、更具代錶性的潛在維度，幫助企業簡化復雜的數據視圖，抓住驅動業務的核心因素。 第五部分：優化與實驗——A/B測試的科學設計 在數字經濟時代，A/B測試已成為産品迭代和策略優化的標準流程。本部分將深入剖析如何科學地設計、執行和解讀A/B測試。我們將指導讀者如何計算所需的樣本量，以確保測試結果具備足夠的統計功效。我們會詳細講解如何避免常見的測試陷阱，例如：測試時間過短、樣本選擇偏差、以及多重比較問題。本書強調，A/B測試不僅是一個技術操作，更是一種係統性的實驗思維——從清晰定義目標、控製混淆變量，到設定明確的成功標準，每一步都必須遵循嚴謹的統計原則，以確保獲得的洞察真正驅動業務改進，而不是引發新的睏惑。 結語：從數據到洞察的轉化 本書的最終目標是幫助讀者建立起一套完整的、可操作的數據分析思維鏈條。數據分析能力的提升，不在於掌握瞭多少高深的公式，而在於能否在麵對真實商業挑戰時，迅速選擇正確的統計工具，並以清晰、有說服力的方式將結果傳達給決策者。我們希望《洞悉數據》能成為您職業生涯中，將“數據”轉化為“智慧”的得力助手。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常愉悅，作者的敘事風格有一種獨特的魅力，仿佛在與一位博學而風趣的朋友對談。他善於從宏大的數據世界中提煉齣最本質的觀點，並用最精煉的語言呈現齣來。我尤其喜歡他對“數據可視化”的探討，他不僅僅是介紹瞭幾種圖錶類型，更重要的是強調瞭如何通過圖錶來有效地傳達信息，以及如何避免圖錶的誤導性。他用一些非常直觀的例子，比如對比不同圖錶的呈現方式，來展示信息的傳遞效果差異，讓人在視覺上就能感受到統計學在溝通中的重要性。書中還對“偏差”和“誤差”進行瞭深入的剖析，讓我意識到在數據收集和分析過程中，潛在的偏差是多麼普遍，以及如何盡量避免這些偏差對結果的影響。例如，他對“選擇偏差”的解釋，就讓我反思瞭自己在某些情境下可能存在的認知偏見。讀完這本書，我感覺自己對數據的敏感度大大提高，看問題更加全麵和客觀，也更能理解不同信息來源背後可能存在的統計學原理。

評分☆☆☆☆☆

最近讀完一本關於數據分析的書，雖然名字聽起來有點“高冷”，但內容卻是齣乎意料的接地氣。作者並沒有上來就拋齣一堆復雜的公式和模型，而是從我們生活中最常見的例子入手，比如餐廳的排隊時間、網購的商品評分、甚至是天氣預報的準確性。這些看似平常的現象，背後都隱藏著統計學的智慧。我尤其喜歡書中對“平均數”的解讀，它不再是那個死闆的數字，而是被賦予瞭更豐富的含義，解釋瞭為什麼有時候平均數並不能完全代錶整體的情況，以及我們如何通過觀察數據的分布來獲得更深刻的理解。書中還用瞭不少生動的比喻，比如用“抽樣”來比喻品嘗一碗湯，用“置信區間”來比喻我們對某個結果的把握程度，這些都讓原本枯燥的概念變得形象有趣，更容易消化。讀完這本書，我感覺自己看問題的角度都變瞭，好像以前那些模糊不清的數據，現在都變得清晰起來，能夠從中找到一些規律和邏輯。對於那些對統計學感到畏懼，或者認為統計學是專業人士專屬領域的朋友們，這本書絕對是一個絕佳的入門選擇。它讓你發現，統計學並非高不可攀，而是滲透在我們生活的方方麵麵，理解瞭它，也就更能理解我們所處的世界。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠把復雜知識變得簡單易懂的書籍懷有極大的興趣，這本書恰恰是這樣的典範。它的敘述風格非常自然流暢，像是朋友在跟你聊天，分享著自己對某個有趣現象的觀察和思考。書中的案例選取非常貼近我們的日常生活，比如如何通過統計學來分析自己的消費習慣，或者理解彩票中奬的概率。我特彆欣賞作者在講解“相關性”和“因果性”時所下的功夫，這兩個概念在日常生活中經常被混淆，但實際上卻有著本質的區彆。作者通過大量的實例，循循善誘地引導讀者去分辨其中的細微差彆，避免因為誤解而做齣錯誤的判斷。例如，他會用“冰淇淋銷量和溺水人數的增加”這樣的例子來解釋相關性不等於因果性，讓你在會心一笑的同時，深刻理解瞭這個概念。另外，書中還介紹瞭一些基礎的概率論知識，比如“條件概率”和“貝葉斯定理”，但同樣是用最簡單明瞭的方式來闡述，避免瞭復雜的數學推導，讓你能夠快速掌握核心思想。讀完之後，我感覺自己對很多新聞報道中的數據分析，以及各種統計調查的結果，都多瞭幾分審慎和辨彆能力，不再輕易被數字所迷惑。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大感受就是“豁然開朗”。我一直覺得統計學是理工科的專屬，充滿瞭抽象的符號和枯燥的計算，從來沒有想過它也能如此生動有趣。作者的寫作功力非常深厚，他能夠將那些看似艱深的統計學原理，用通俗易懂的語言和貼近生活的例子進行解釋，讓人讀起來毫不費力。書中的“假設檢驗”部分，我印象尤其深刻。作者沒有直接給齣復雜的公式，而是通過一個“猜硬幣正反麵”的小實驗，就將假設檢驗的核心思想——“在現有證據下，我們能否拒絕一個初始的假設”——闡述得淋灕盡緻。他還強調瞭“統計顯著性”和“實際顯著性”的區彆，告誡我們不要被那些僅僅在統計學上“顯著”但實際意義不大的結果所誤導。此外，書中對於“迴歸分析”的介紹也讓我受益匪淺，它不再是冰冷的數學模型，而是變成瞭預測未來趨勢、理解變量之間關係的有力工具。我開始重新審視身邊大量的“數據”，比如工作中的報錶、社交媒體上的互動，都能夠從中發現一些之前忽略的規律和價值。這本書讓我明白，統計學並非遙不可及，而是每個人都應該掌握的一種思維方式。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣對統計學完全沒有基礎的人來說，這本書簡直是一道曙光。作者的講解方式非常“手把手”，他不會跳過任何一個關鍵的步驟，而是循序漸進地引導讀者理解。書中的“抽樣分布”和“中心極限定理”這兩個概念，通常被認為是統計學中最難理解的部分，但作者卻用非常形象的比喻，比如“集體投票”來解釋它們，讓我瞬間就有瞭豁然開朗的感覺。他還非常注重實踐的應用，書中穿插瞭大量的實際案例，從市場調查到醫學研究，都能夠看到統計學身影。我特彆喜歡他對“實驗設計”的講解，它讓我明白瞭如何設計一個有效的實驗，纔能獲得可靠的數據，以及如何避免在實驗過程中齣現各種“陷阱”。讀完這本書，我感覺自己不再是那個對數據感到迷茫的人，而是能夠開始用統計學的思維去分析問題，去理解現象，甚至去做齣更明智的決策。這本書讓我覺得，掌握統計學，就像是獲得瞭一把解鎖未知世界的重要鑰匙。