具体描述
| 图书基本信息 | |
| 图书名称 | 写给所有人的极简统计学 |
| 作者 | (日)永野裕之 ,阳光 出品 |
| 定价 | 56.00元 |
| 出版社 | 北京时代华文书局 |
| ISBN | 9787569914382 |
| 出版日期 | 2017-05-01 |
| 字数 | |
| 页码 | |
| 版次 | 1 |
| 装帧 | 平装-胶订 |
| 开本 | 16开 |
| 商品重量 | 0.4Kg |
| 内容简介 | |
| 作者简介 | |
| 1974JAXA12NHK20113 |
| 目录 | |
| 序 言………………………………………………… 01 统计学能力的代沟………………………………………………… 01 社会人士无法理解统计学的原因…………………………………… 03 本书的内容………………………………………………… 04 统计数学是社会人士必须掌握的数学能力…………………………………… 05 第 1 章 数据整理的基础知识 第 1 章前 言………………………………………………… 2 平均数………………………………………………… 5 除法的两个意义………………………………………………… 9 （A）除法的意义（1）——将一个整体平分………………………………………… 10 （B）除法的意义（2）——将整体分成数个等份…………………………………… 10 比例………………………………………………… 13 相同单位的比例为包含除………………………………………………… 14 不同单位的比例为等分除………………………………………………… 14 图表………………………………………………… 19 （1）柱状图：表示大小………………………………………………… 19 （2）折线图：表示变化………………………………………………… 20 （3）饼图：表示比例………………………………………………… 22 （4）带状图：比较比例………………………………………………… 23 在统计学中的应用………………………………………………… 36 数据与变量………………………………………………… 38 实质型数据………………………………………………… 38 量化数据………………………………………………… 39 频数分布表………………………………………………… 40 观察频数分布表时的注意事项………………………………………………… 44 矩形图………………………………………………… 45 绘制矩形图时的注意事项………………………………………………… 47 代表值………………………………………………… 48 研究数据的离散性………………………………………………… 52 小值与大值………………………………………………… 52 四分位数………………………………………………… 53 箱形图………………………………………………… 57 第 2 章 数据分析的基础知识 第 2 章前 言………………………………………………… 62 平方根………………………………………………… 63 根号（ ）………………………………………………… 64 平方根的计算………………………………………………… 68 简化平方根………………………………………………… 69 代数式的规则………………………………………………… 71 分配律………………………………………………… 73 分配律在心算中的实际运用………………………………………………… 75 多项式展开………………………………………………… 76 乘法公式………………………………………………… 77 多项式展开的练习………………………………………………… 78 在统计学中的应用………………………………………………… 89 方差………………………………………………… 91 标准差………………………………………………… 95 偏差………………………………………………… 100 第3 章 用于研究关联性的数学 第3 章前 言………………………………………………… 104 函数………………………………………………… 106 函数与图像的关系………………………………………………… 108 函数与原因和结果的关系………………………………………………… 108 一次函数………………………………………………… 113 关于斜率的正负与图形………………………………………………… 118 一次函数图像代数式的求法………………………………………………… 119 二次函数的基础………………………………………………… 123 图形的平移………………………………………………… 126 配方法与二次函数的图像………………………………………………… 130 配方法的要素………………………………………………… 130 配方法………………………………………………… 131 二次函数图像的画法………………………………………………… 134 二次函数的大值与小值………………………………………………… 136 二次函数与二次方程式………………………………………………… 139 因式分解法………………………………………………… 140 解的公式………………………………………………… 141 图形与判别式的关系………………………………………………… 144 二次不等式………………………………………………… 148 在统计学中的应用………………………………………………… 162 点位图………………………………………………… 164 关于相关关系的注意点………………………………………………… 168 相关系数………………………………………………… 170 求导相关系数………………………………………………… 170 相关系数…………………………………………………172 相关系数的理论背景………………………………………………… 174 直观理解相关系数………………………………………………… 182 相关系数取大值与小值………………………………………………… 188 第4 章 分析离散数据的数学 第4 章前 言………………………………………………… 192 阶乘………………………………………………… 194 排列………………………………………………… 195 关于0 ！………………………………………………… 197 组合………………………………………………… 199 关于 的注意点……………………………………………… 201 二项系数………………………………………………… 205 集合………………………………………………… 208 概率………………………………………………… 210 和事件与积事件………………………………………………… 216 独立试验………………………………………………… 222 重复试验………………………………………………… 225 等差数列………………………………………………… 230 数列………………………………………………… 230 等差数列的和………………………………………………… 231 等比数列………………………………………………… 235 等比数列的和………………………………………………… 236 Σ记号………………………………………………… 239 Σ记号的意义………………………………………………… 239 Σ记号的基本性质………………………………………………… 243 Σ记号在统计学中的应用………………………………………… 254 变数与概率分布………………………………………………… 256 平均值………………………………………………… 261 aX b 的平均值………………………………………………… 265 变数的方差与标准差………………………………………………… 266 aX b 的方差与标准差………………………………………………… 272 变数的标准化………………………………………………… 276 和的平均值………………………………………………… 278 积的平均值………………………………………………… 283 和的方差………………………………………………… 285 二项分布………………………………………………… 287 第5 章 分析连续数据的数学 第5 章前 言………………………………………………… 296 对于“无限”的理解………………………………………………… 299 0.999…=1 or 0.999…≈ 1 ？………………………………………………… 300 什么是无限………………………………………………… 302 极限………………………………………………… 304 欧拉常数e………………………………………………… 311 积分………………………………………………… 315 阿基米德的求积法………………………………………………… 317 积分的符号与意义………………………………………………… 319 在统计学中的应用………………………………………………… 330 连续型变数与概率密度函数………………………………………………… 332 概率密度函数的性质………………………………………………… 335 连续型变数的平均值与方差………………………………………… 338 正态分布………………………………………………… 343 标准正态分布………………………………………………… 345 正态分布表………………………………………………… 347 什么是推测统计………………………………………………… 351 使用标准正态分布进行“推算”………………………………………………… 351 使用标准正态分布进行“检验”………………………………………………… 353 t 检验………………………………………………… 355 练习题答案………………………………………………… 357 第 1 章………………………………………………… 357 第 2 章………………………………………………… 359 第 3 章………………………………………………… 363 第 4 章………………………………………………… 367 第 5 章………………………………………………… 373 结 语………………………………………………… 376 |
| 编辑推荐 | |
| 我们在社会中遇到的许多问题，其实本质上都是统计学问题，懂得统计学的人更容易看到数据背后的真相； |
| 文摘 | |
| 序言 | |
用户评价
在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所包围，但如何有效地理解和利用这些数据，却是一门学问。《极简统计学》这本书，以其独到的视角和简练的语言，为我们提供了一份优秀的入门指南。它不仅仅是一本关于统计学的书，更像是一本关于“如何更好地认识世界”的指南。作者将统计学的核心概念，如描述性统计、推断性统计，以及一些常见的统计方法，如回归分析、假设检验，都用非常直观、易懂的方式呈现出来。我印象最深刻的是书中关于“相关不等于因果”的论述，通过一些反直的例子，清晰地阐述了这一重要概念，让我避免了在解读数据时陷入误区。这本书的另一个亮点在于其对“可视化”的强调，它告诉我们，好的图表能够事半功倍地传达信息，同时也提醒我们警惕那些“欺骗性”的图表。整本书的结构清晰，逻辑严谨，语言流畅，读起来毫无压力。它让我明白，即使不是专业的数据分析师，掌握一些基本的统计学知识，也能够让我们在信息洪流中保持清醒，做出更明智的决策。
评分这是一本让我眼前一亮的书，它的标题——“写给所有人的极简统计学”——一开始就抓住了我的注意力。作为一名对数字和数据感到些许畏惧的普通读者，我总觉得统计学是一个遥不可及、充满专业术语的领域。但这本书恰恰颠覆了我的这种刻板印象。作者以一种极其平易近人的方式，将原本晦涩难懂的统计概念娓娓道来，仿佛在和一个老朋友聊天。书中并没有充斥着枯燥的公式和复杂的推导，而是通过大量的贴近生活的例子，比如如何看懂天气预报里的降水概率，如何理解产品评价中的评分分布，甚至是如何在购物时做出更明智的决策。这些例子生动有趣，让我能够立刻将学到的知识与实际生活联系起来，从而产生强烈的共鸣。我尤其喜欢作者对“平均数”这个概念的讲解，他没有停留在简单的加总除以个数，而是深入探讨了中位数、众数等不同“平均”的意义，以及它们在不同情境下的适用性。这让我意识到，原来我们习以为常的一些数字，背后蕴含着如此丰富的解读空间。这本书就像一把钥匙，为我打开了理解数据世界的大门，让我不再对数字感到焦虑，而是开始发现它们的魅力和实用价值。
评分对于我这样在文科领域摸爬滚打多年的读者来说，统计学一直是我的“硬伤”。每次遇到需要处理数据、分析图表的情况，都感觉力不从心。《极简统计学》这本书的出现，简直是我的“救星”。它的标题“极简”并非言过其实，内容确实精炼而实用。作者没有纠结于繁复的数学推导，而是将重点放在了统计学在实际生活中的应用。我最感兴趣的是书中关于“概率”的讲解，它让我明白了为什么彩票中奖概率那么低，为什么保险公司能够盈利，以及如何理解风险。作者用非常生活化的例子，比如抛硬币、抽扑克牌，甚至是如何在日常生活中评估一个事件发生的可能性，让我对概率有了全新的认识。这本书最让我赞赏的一点是，它教会我如何“用”统计学，而不是“学”统计学。它鼓励我去观察生活中的数据，去思考数据背后的意义，去运用统计学工具解决实际问题。读完这本书，我发现自己看新闻、看报告时，对各种数字和图表不再是茫然，而是能够进行初步的分析和判断，这对我个人的学习和工作都带来了很大的提升。
评分我一直觉得，统计学是一门既重要又充满挑战的学科，但很多时候，人们对它的理解常常停留在一些零散的、甚至是被误读的概念上。《极简统计学》这本书，以一种近乎“解密”的方式，将统计学的核心思想和实用价值呈现给了普通读者。它没有像许多教材那样，上来就让人头晕目眩的公式，而是从最根本的“数据是什么”、“我们为什么要用统计学”开始讲起。作者善于从日常生活中挖掘统计学的影子，无论是对商品销售数据的分析，还是对社会现象的解读，都能够找到统计学的身影，这让学习的过程变得格外生动有趣。我尤其喜欢书中对“抽样”和“样本”的讲解，它让我明白，为什么我们能够通过了解一部分人的情况，来推断整个群体的情况，以及这种推断的局限性。这本书最让我受益的地方在于，它教会我如何用更理性的眼光去看待信息，如何识别那些基于不严谨数据得出的结论。它让我意识到，掌握基本的统计学思维，能够极大地提升我们分析问题、解决问题的能力，让我们在面对各种信息时，能够更从容、更自信。
评分我一直认为，学习统计学就像学习一门新的语言，需要时间、耐心和正确的方法。而《极简统计学》这本书，恰恰提供了一种极其高效且易于掌握的学习路径。它不像那些厚重的学术著作，上来就堆砌理论，而是从最基础、最直观的感知入手，一步步引导读者建立对统计学的基本认知。书中对于“数据”本身的描述就非常有趣，它不是冰冷的数字集合，而是承载着信息的载体，是我们观察世界、理解现象的窗口。作者巧妙地运用类比和比喻，将抽象的概念形象化，比如将数据分布比作人群的“身高曲线”，将相关性比作“抽烟与肺癌”的关系，这些都极大地降低了学习门槛。我特别欣赏书中关于“如何避免被数据误导”的章节，它提醒我，数字背后可能存在偏见，统计方法也可能被滥用。这让我不仅仅学会了“怎么看”数据，更学会了“怎么审慎地看”数据，培养了一种批判性思维。整本书读下来，我感觉自己就像参加了一场精彩的逻辑思维训练营，不仅掌握了统计学的基本工具，更提升了分析和判断能力，这对于应对信息爆炸的现代社会至关重要。
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