【电子书】7小時，統計學從天書變故事書


	◎用哪個關鍵字當書名比較能賣，統計可以幫你找答案。 ◎美國前總統歐巴馬2008年能勝選，就是將「隨機對照」搬到網路上測試。 ◎美國沃爾瑪發現，把啤酒放在嬰兒紙尿布旁，銷量會提升，就是靠統計分析。 ◎對全民進行PCR普篩，可以有效杜絕疫情嗎？統計學家算給你看。平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算…… 統計這樣讀，輕鬆戰勝商學院大魔王。 ◎用哪個關鍵字當書名比較能賣，統計可以幫你找答案。 ◎美國前總統歐巴馬2008年能勝選，就是將「隨機對照」搬到網路上測試。 ◎美國沃爾瑪發現，把啤酒放在嬰兒紙尿布旁，銷量會提升，就是靠統計分析。 ◎對全民進行PCR普篩，可以有效杜絕疫情嗎？統計學家算給你看。提到統計學，商學院學生馬上會告訴你，天呀，這根本是「大魔王」，從各種分布、檢定開始，課本內容似乎變成天書，什麼虛無、對立假設…… 初級統計用到的數學不難呀，怎麼搞到二修都快過不了，幾乎要延畢。既然統計這麼難讀，為何還要學？因為：開門做生意要靠因果分析，你才會找到賺錢與賠錢的關聯性。統計就是一種邏輯，看穿怎麼用不同圖表呈現來唬人或防止被唬。還有，這是一門預測的技術，還教你用機率來思考，幫你八九不離十料中事情結果，就算只用在運彩也助你發財。作者本丸諒，編輯超過30本以上的統計學暢銷書，他透過各種案例與故事，教你用最快速度學會平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算…… 只要花一個晚上時間，你的邏輯能力暴增、思考能力暴增，初級統計學成了能幫你一輩子的最強武器。 ◎看穿數據偏差，避開統計上的地雷「倖存者偏差」──應該加厚戰鬥機哪個部位的裝甲？二戰期間，同盟國在那些平安完成任務的戰鬥機上，發現一個獨特的模式，就是機身彈孔大多集中在機體和機翼尖端，因此軍方打算加厚這些部位的裝甲，但有位統計學家卻認為，應該加厚未中彈部位的裝甲，為什麼？這就是倖存者偏差的故事由來。 ◎圖表的強項在於「比較」，幫你一眼看出（穿）資料與真相 1854年的野戰醫院十分髒亂，因感染疾病而死的士兵遠多於戰死人數，這時，南丁格爾就把死亡人數的統計，從直方圖換成圓餅圖，就成功說服國會議員願意提供經費，改善醫療環境，為什麼只是換個圖表呈現，說服力就大增？南丁格爾不只是護士，更是運用統計學的行家！ ◎這樣學統計，天書會變成故事書！＊問我財產有多少？我和比爾‧蓋茲的財產平均超過450億美元！極端的離群值會讓平均失真，主計處公布勞工平均薪資數字，就是犯了這種錯，這就像拿你的錢跟比爾‧蓋茲的錢一起平均，然後說你們很有錢。這時要利用中位數──由大到小排列後，取最中間的數值，薪資調查統計要揭露中位數，才知道自己在前段班或是後段班。＊尼可拉斯．凱吉每年演出的電影越多，溺死人數也越多？另一項數據顯示，冰淇淋賣得越好、當年泳池溺死人數也越多。其實爛片王和冰淇淋與溺斃者並無直接因果關係。隨便找1,000位演員演出的電影數量，都能找到與溺死人數變化有正相關，只要蒐集夠大量資料，就能找出相關性，但是否有「因果」就很難說。這時你要怎麼找因果？統計有解。統計就是一種歸納，可以用在收視率調查、民意調查、賣場銷售業績，甚至傳染病大約幾月幾日達到高峰、企業該替員工準備多少快篩劑、醫院該準備多少病床、「超額死亡數」與疫情發展態勢，都可透過統計來分析預測。描述事實、了解原因與預見未來，最快與最好的方法，就是根據統計。【作者簡介】本丸諒橫濱市立大學畢業後進入出版社工作，負責企劃、編輯許多暢銷書籍，主要以科學領域為主。特別擅長統計學相關類型，除了入門書籍以外，也曾製作多變量分析、統計分析等全面性的內容，以及用Excel進行統計、迴歸分析、貝氏統計、統計學用語事典等，催生超過30本統計學相關書籍，也身兼資料專業誌（月刊）的總編輯。自立門戶後，成立編輯工房Siracusa。成為「將理科主題超譯給文組人看」的科普作家，不論是編輯能力和寫作能力都深受好評。日本數學協會會員。著作（含共同著作）包含《文科生也看得懂的工作用統計學》、《先從這一本開始了解微分、積分的意義》（Beret出版）、《數學和符號的不可思議》（SB Creative出版）、《3小時讀通幾何》、《永久磁鐵》等。【譯者簡介】林信帆輔仁大學跨文化研究所翻譯學碩士班中日組修業完畢，為專職專業的自由譯者。譯有《完美的擺脫》、《手把手！勝率之王教你買股票》、《破解四季報，年年找到漲10倍飆股》、《帶人的問題，Amazon都怎麼解決？》（以上皆為大是文化出版）等書。目錄列表: 7小時，統計學從天書變故事封面目錄推薦序　一本簡單易懂的「統計學故事書」前言　說服別人的最快方法：根據統計序章　一門沒有絕對正確答案的學科第1章　看穿數據偏差，避開地雷第2章　隨機對照試驗，驗證你的假說第3章　圖表能幫你一眼看出重點第4章　這樣學統計，天書變故事書第5章　相關關係和因果關係第6章　畫一條直線解讀數據—「迴歸分析」第7章　三個測驗題，試試看你懂多少後記　人會刻意迴避不樂見的數據索引主要參考文獻



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