東大教授十小時教會你大學四年的統計學


	資訊爆炸的社會，為了生存，必須要學會統計！　　職場上要用的統計學，只用這本就足夠！　　一直以來覺得統計學很難，人生注定與他不會產生交集的文科生，　　到了職場上，主管要你做的數據表單，不就是統計學嗎？　　既然逃離不了處處是數字的世界，那麼何不認真面對？　　本書利用100個單元，教你生活中常用的統計學概念，只要具有高中的知識，就可以讀懂本書。　　原先就不擅長數學的人不需要把書中的數學公式轉換為文字，而是直接把公式記進腦中。本書雖然會使用公式，但幾乎不會展開數學公式進行推導，因此就算不懂數理概念也不用擔心跟不上。雖然還是有許多重要概念必須用數學的語言來記述。若是看到這些名詞，就試圖用「所以它的意思是……」的想法來換成別的易懂的字彙，光是這部分的轉譯就會無暇顧及其他。因此，別將數學公式翻譯為文字，而是將公式的樣貌記進腦中，並暫時擱置於心底。這麼一來，這些概念就會在不知不覺中在腦海中生根。　　希望每個讀過本書的讀者，都能重新喜歡上統計學！


	目錄前言第一部開啟統計學的大門第一章開啟統計學的大門 01 分析數據的目的 02 統計學的功用：量化概念 03 統計學的功用：預測 04 統計學的功用：檢驗假設與分類 05 統計學的一般性第二部解讀數據第二章關於數據的基礎知識 01 數據的維度 02 量化資料與質性資料 03 數據的測量尺度 04 橫斷資料與時間序列資料 05 數據的設限與截切第三章利用圖表或圖整理數據 01 次數分配表 02 直方圖 03 五數概括法與盒型圖 04 時間序列圖 05 相關與散布圖第四章數據中心的指標 01 平均數 02 中位數 03 眾數 04 加權平均數 05 關於平均數的計算第五章數據分布的離散程度指標 01 平均差 02 變異數 03 標準差 04 標準化（1） 05 標準化（2）第六章相關與迴歸 01 共變異數 02 共變異數的機制與相關係數 03 相關係數的機制 04 迴歸直線 05 關聯係數第三部描繪出數據背後的整體結構第七章母群體與樣本 01 分析數據的目的 02 母群體與樣本 03 隨機抽選 04 機率模型 05 投擲硬幣第八章機率 01 機率 02 條件機率 03 全機率公式與貝氏定理（1） 04 全機率公式與貝氏定理（2） 05 事件的獨立性第九章記述母群體的機率分布 01 機率分布與機率變數 02 數據指的是什麼？ 03 機率分布的平均數 04 機率分布的變異數 05 期待值第十章離散型機率分布 01 投擲硬幣與白努利實驗 02 二項分布（1） 03 二項分布（2） 04 卜瓦松分布 05 幾何分布第十一章連續型機率分布 01 連續型機率變數 02 機率密度函數 03 均勻分布 04 常態分布（1） 05 常態分布（2）第四部根據數據進行判斷第十二章隨機樣本 01 機率變數的獨立性 02 隨機樣本的定義 03 樣本平均數與樣本變異數 04 無偏性 05 標準平均數的分布第十三章估計1 01 點估計與區間估計 02 母體平均數的區間估計（已知母體變異數的情況） 03 母體平均數的區間估計（未知母體變異數的情況）（1） 04 母體平均數的區間估計（未知母體變異數的情況）（2） 05 簡單的數值例第十四章估計2 01 大數法則 02 母群體比率的估計：伯努利分布中的隨機樣本 03 母群體比率的估計：點估計與信賴區間 04 數值例 05 最大概似估計法第十五章統計假設檢定 01 虛無假設與對立假設 02 檢定方式 03 顯著水準 04 t檢定 05 母群體比率的檢定第十六章兩群體間的比較 01 實驗組與對照組 02 雙樣本t檢定 03 互有關聯的數據 04 Wilcoxon等級和檢定 05 因果推論第十七章質性資料的分析 01 列聯表 02 獨立性檢定（1） 03 獨立性檢定（2） 04 比例的同質性檢定 05 卡方分布第十八章迴歸分析 01 迴歸模型 02 迴歸模型的估計與檢定 03 複迴歸模型 04 決定係數 05 虛擬變數第十九章時間序列分析 01 變異數與共變異數 02 平穩性 03 AR模型（自迴歸模型） 04 ARMA模型（自迴歸滑動平均模型） 05 ARCH模型（自迴歸條件異變異數模型）第二十章補充說明 01 無相關與獨立的關係 02 關於機率變數的和的平均數與變異數 03 測定貧富差距：羅倫茲曲線 04 測定貧富差距：基尼係數 05 檢定的補充說明結語參考文獻