写给所有人的极简统计学 北京时代华文书局 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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日永野裕之，阳光博客 出品 著

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出版社： 北京时代华文书局

ISBN：9787569914382

商品编码：29740211978

包装：平装-胶订

出版时间：2017-05-01

基本信息

书名：写给所有人的极简统计学

定价：56.00元

作者：(日)永野裕之 ,阳光 出品

出版社：北京时代华文书局

出版日期：2017-05-01

ISBN：9787569914382

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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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；

内容提要

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目录

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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

作者介绍

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1974JAXA12NHK20113

文摘

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序言

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好的，这是一本关于现代商业、数据分析与决策制定的深入指南的图书简介。 --- 书名：《洞悉数据：商业决策中的统计思维与实践》 作者：[虚构作者名，例如：张伟、李明] 出版社：[虚构出版社名，例如：远见科技出版社] 内容概要： 在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业增长和战略决策的核心资产。然而，仅仅拥有数据是不够的；关键在于如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，并将这些洞察转化为切实可行的商业行动。本书《洞悉数据：商业决策中的统计思维与实践》，正是为那些渴望在复杂商业环境中做出更明智决策的管理者、分析师、市场营销人员以及技术人员量身打造的一本实用指南。 本书并非一本枯燥的教科书，而是一本注重实践、旨在培养读者“统计思维”的实战手册。我们深知，许多从业者在面对统计概念时常感到困惑，尤其是如何将理论模型与真实世界的商业问题有效结合。因此，本书采用了一种“从问题到方法，再到实践”的叙事结构，旨在消除统计学的神秘感，使其成为每一位商业人士的有力工具。 第一部分：重建基础——统计思维的基石 本部分将首先确立统计思维的框架。我们不会纠结于复杂的数学推导，而是聚焦于概念的直观理解。我们将探讨什么是“变异性”，为何它在商业世界中无处不在，以及如何通过描述性统计（均值、中位数、标准差）快速描绘数据概貌。重点在于理解抽样误差和代表性的重要性，因为错误的样本选择是导致商业决策失误的常见陷阱。我们还会深入讲解概率的基本原理，这不是为了考倒读者，而是为了理解风险和不确定性在商业决策中的作用，例如，如何评估一个新产品发布成功的“概率”。 第二部分：从观察到推断——假设检验的艺术 商业决策常常建立在对未来的预测或对现有流程的改进上。第二部分的核心在于假设检验。我们将详细介绍零假设与备择假设的构建逻辑，这是科学决策的起点。读者将学会如何运用t检验、方差分析（ANOVA）等基础工具来判断一个营销活动的改进是否具有统计学意义，而不是仅仅依靠运气。我们尤其关注P值的正确解读——它常被误解为事件发生的概率，而实际上它衡量的是在特定假设下观察到当前结果的可能性。本书将提供大量案例，教你如何设定可接受的风险阈值（如α水平），避免“假阳性”（I类错误）和“假阴性”（II类错误）对业务造成的负面影响。 第三部分：预测未来——回归分析的商业应用 预测能力是现代企业竞争力的核心。本部分将聚焦于回归分析，这是从数据中建立预测模型的基石。我们将从最简单的简单线性回归开始，逐步过渡到多元回归。重点将放在如何选择正确的自变量，如何评估模型的拟合优度（如R方），以及如何解释回归系数的实际业务含义。例如，如何量化广告投入增加10%对销售额增长的具体百分比影响。此外，我们还将讨论处理非线性关系和时间序列数据的基本方法，这些是分析季节性销售或长期趋势所必需的技能。书中会特别强调模型诊断的重要性，教读者识别和处理多重共线性、异方差等常见问题，确保预测模型的可靠性。 第四部分：分组与分群——探索数据背后的结构 数据往往隐藏着自然的群体结构，识别这些群体是实现精细化运营的关键。本部分将介绍聚类分析（Clustering）的直观应用，特别是K-均值（K-Means）等方法。我们将探讨如何根据客户的行为、偏好或产品特征将市场细分，从而制定差异化的营销策略。对于需要量化不同群体间差异的场景，我们将回顾方差分析，并引入因子分析（Factor Analysis）的概念，用于从大量观测变量中提取出更少、更具代表性的潜在维度，帮助企业简化复杂的数据视图，抓住驱动业务的核心因素。 第五部分：优化与实验——A/B测试的科学设计 在数字经济时代，A/B测试已成为产品迭代和策略优化的标准流程。本部分将深入剖析如何科学地设计、执行和解读A/B测试。我们将指导读者如何计算所需的样本量，以确保测试结果具备足够的统计功效。我们会详细讲解如何避免常见的测试陷阱，例如：测试时间过短、样本选择偏差、以及多重比较问题。本书强调，A/B测试不仅是一个技术操作，更是一种系统性的实验思维——从清晰定义目标、控制混淆变量，到设定明确的成功标准，每一步都必须遵循严谨的统计原则，以确保获得的洞察真正驱动业务改进，而不是引发新的困惑。 结语：从数据到洞察的转化 本书的最终目标是帮助读者建立起一套完整的、可操作的数据分析思维链条。数据分析能力的提升，不在于掌握了多少高深的公式，而在于能否在面对真实商业挑战时，迅速选择正确的统计工具，并以清晰、有说服力的方式将结果传达给决策者。我们希望《洞悉数据》能成为您职业生涯中，将“数据”转化为“智慧”的得力助手。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常愉悦，作者的叙事风格有一种独特的魅力，仿佛在与一位博学而风趣的朋友对谈。他善于从宏大的数据世界中提炼出最本质的观点，并用最精炼的语言呈现出来。我尤其喜欢他对“数据可视化”的探讨，他不仅仅是介绍了几种图表类型，更重要的是强调了如何通过图表来有效地传达信息，以及如何避免图表的误导性。他用一些非常直观的例子，比如对比不同图表的呈现方式，来展示信息的传递效果差异，让人在视觉上就能感受到统计学在沟通中的重要性。书中还对“偏差”和“误差”进行了深入的剖析，让我意识到在数据收集和分析过程中，潜在的偏差是多么普遍，以及如何尽量避免这些偏差对结果的影响。例如，他对“选择偏差”的解释，就让我反思了自己在某些情境下可能存在的认知偏见。读完这本书，我感觉自己对数据的敏感度大大提高，看问题更加全面和客观，也更能理解不同信息来源背后可能存在的统计学原理。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够把复杂知识变得简单易懂的书籍怀有极大的兴趣，这本书恰恰是这样的典范。它的叙述风格非常自然流畅，像是朋友在跟你聊天，分享着自己对某个有趣现象的观察和思考。书中的案例选取非常贴近我们的日常生活，比如如何通过统计学来分析自己的消费习惯，或者理解彩票中奖的概率。我特别欣赏作者在讲解“相关性”和“因果性”时所下的功夫，这两个概念在日常生活中经常被混淆，但实际上却有着本质的区别。作者通过大量的实例，循循善诱地引导读者去分辨其中的细微差别，避免因为误解而做出错误的判断。例如，他会用“冰淇淋销量和溺水人数的增加”这样的例子来解释相关性不等于因果性，让你在会心一笑的同时，深刻理解了这个概念。另外，书中还介绍了一些基础的概率论知识，比如“条件概率”和“贝叶斯定理”，但同样是用最简单明了的方式来阐述，避免了复杂的数学推导，让你能够快速掌握核心思想。读完之后，我感觉自己对很多新闻报道中的数据分析，以及各种统计调查的结果，都多了几分审慎和辨别能力，不再轻易被数字所迷惑。

评分☆☆☆☆☆

最近读完一本关于数据分析的书，虽然名字听起来有点“高冷”，但内容却是出乎意料的接地气。作者并没有上来就抛出一堆复杂的公式和模型，而是从我们生活中最常见的例子入手，比如餐厅的排队时间、网购的商品评分、甚至是天气预报的准确性。这些看似平常的现象，背后都隐藏着统计学的智慧。我尤其喜欢书中对“平均数”的解读，它不再是那个死板的数字，而是被赋予了更丰富的含义，解释了为什么有时候平均数并不能完全代表整体的情况，以及我们如何通过观察数据的分布来获得更深刻的理解。书中还用了不少生动的比喻，比如用“抽样”来比喻品尝一碗汤，用“置信区间”来比喻我们对某个结果的把握程度，这些都让原本枯燥的概念变得形象有趣，更容易消化。读完这本书，我感觉自己看问题的角度都变了，好像以前那些模糊不清的数据，现在都变得清晰起来，能够从中找到一些规律和逻辑。对于那些对统计学感到畏惧，或者认为统计学是专业人士专属领域的朋友们，这本书绝对是一个绝佳的入门选择。它让你发现，统计学并非高不可攀，而是渗透在我们生活的方方面面，理解了它，也就更能理解我们所处的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大感受就是“豁然开朗”。我一直觉得统计学是理工科的专属，充满了抽象的符号和枯燥的计算，从来没有想过它也能如此生动有趣。作者的写作功力非常深厚，他能够将那些看似艰深的统计学原理，用通俗易懂的语言和贴近生活的例子进行解释，让人读起来毫不费力。书中的“假设检验”部分，我印象尤其深刻。作者没有直接给出复杂的公式，而是通过一个“猜硬币正反面”的小实验，就将假设检验的核心思想——“在现有证据下，我们能否拒绝一个初始的假设”——阐述得淋漓尽致。他还强调了“统计显著性”和“实际显著性”的区别，告诫我们不要被那些仅仅在统计学上“显著”但实际意义不大的结果所误导。此外，书中对于“回归分析”的介绍也让我受益匪浅，它不再是冰冷的数学模型，而是变成了预测未来趋势、理解变量之间关系的有力工具。我开始重新审视身边大量的“数据”，比如工作中的报表、社交媒体上的互动，都能够从中发现一些之前忽略的规律和价值。这本书让我明白，统计学并非遥不可及，而是每个人都应该掌握的一种思维方式。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样对统计学完全没有基础的人来说，这本书简直是一道曙光。作者的讲解方式非常“手把手”，他不会跳过任何一个关键的步骤，而是循序渐进地引导读者理解。书中的“抽样分布”和“中心极限定理”这两个概念，通常被认为是统计学中最难理解的部分，但作者却用非常形象的比喻，比如“集体投票”来解释它们，让我瞬间就有了豁然开朗的感觉。他还非常注重实践的应用，书中穿插了大量的实际案例，从市场调查到医学研究，都能够看到统计学身影。我特别喜欢他对“实验设计”的讲解，它让我明白了如何设计一个有效的实验，才能获得可靠的数据，以及如何避免在实验过程中出现各种“陷阱”。读完这本书，我感觉自己不再是那个对数据感到迷茫的人，而是能够开始用统计学的思维去分析问题，去理解现象，甚至去做出更明智的决策。这本书让我觉得，掌握统计学，就像是获得了一把解锁未知世界的重要钥匙。