本书特色

　　用国中数学学统计，谁都能轻松理解统计学！

　　天气预报、经济预测、各类考试的上榜率、樱花的开花预测、选举预测等等，
　　生活中到处都充满统计思考，
　　运用统计作思考，你也可以是生活经济学达人！

　　从零开始学习的统计学超入门书！

　　适合
　　．从现在开始学统计的初学者
　　．想要重新学习统计的再学者

　　选举前的民调会影响投票结果吗？收视率是如何测出？收视率变化有意义吗？
　　如何估计铃木一朗选手将来的打击率？赌单双的「双数机率」与「单数机率」是多少？
　　葡萄酒的品质可以用方程式来计算？！最常出现的数值是「从平均数到标准差之间」的值？
　　身高、降雨量、作业误差……在各种资料都可以看到常态分配！
　　显着水准5％的话「十次中出现九次正面」就可判它造假！

　　平均值、中央值、标准偏差、平方和、正规分布、算式……你都可以从书中找到具体事例，获得全面性的理解，并能清楚地对他人说明何谓统计！

　　「统计学」是一门看起来似乎很难的学问，实际上，它和我们的生活息息相关，生活中到处都充满统计的思考。例如煮汤试味道，「估计」实践动作；在有限的收入下支出要如何分配，正是统计思考下的「分配」。

　　从漫画和插画中，轻松理解统计学体系的基础。透过每个章节的问题演练，更能让你确实地学习，搞定统计一点都不难！本书与高级中学所学习的统计内容几乎是一样的，而解说简明易懂，具备国中程度的数学就可以理解！

作者简介

今野纪雄 Norio Konno

　　1957年生。东京大学理学部数学科毕业，获得东京工业大学院理工研究所博士课程学分修毕。曾任室兰工业大学数理科学共通讲座助教、康乃尔大学数理科学研究所客座研究员，现任横滨国立大学大学院工学研究院教授。着书有《图解杂学　机率》、《图解杂学　机率模型》、《图解杂学　复杂系统》（□□□社）等多部。

译者简介

谢仲其

　　声音艺术家、电脑作曲、剧场配乐、录音、评论、企划、翻译。台北声音小组成员。曾于台北艺术大学艺术与科技中心担任电脑音乐研究室助理，相关论文及作品获得「BIAS 异响」声音艺术展、台北数位艺术奖、数位艺术评论奖入选，对科技艺术领域有长期参与经验。同时为动漫文化网路杂志〈逗猫棒电子报〉专栏作家，撰文并翻译多篇日文动漫画业界报导及深度访谈，为华文仅见的第一手业界前线介绍。

第1章　统计究竟是什么？
1-1　「平均起来的日本人」究竟是怎么样的日本人？
1-2　发生事故后《神奇宝贝》的收视率真的有下滑吗？
1-3　「统计」是建立在「机率」的基础上
1-4　「相关」是表示一组以上资料之间的因果关系
1-5　大家在日常生活中都很自然会应用到「统计」的概念！
章末练习题1
Column 01　选举前的民调会影响投票结果吗？

第2章　资料的特征
2-1　被问到「一个星期喝几次酒？」时会不会觉得很困扰？
2-2　月薪平均虽然一样……但好像哪里怪怪的？
2-3　平均数相同也不一定表示资料内容相同
2-4　用「直方图」让资料更一目了然！
2-5　组距对资料来说是否恰当是重点！
2-6　从直方图形状判断是否适合用「平均数」代表资料
2-7　来认识平均数以外的各种代表值
2-8　正中央很重要！什么是中位数（median）？
2-9　求出正中央所在！中位数（median）的计算法
2-10　找出最多的数值！什么是众数（mode）？
2-11　什么是表示资料分散程度的「全距」（range）？
2-12　如何衡量资料的分散程度？不能将离差平均起来
2-13　要表示资料的分散程度，用离差的平方「变异数」最方便！
2-14　运用变异数计算资料分散程度的方法
章末练习题2
Column 02　人类预测错误的奇妙之处

第3章　机率的基础
3-1　了解「样本点」、「样本空间」与「事件」
3-2　事件有许多种！「和事件」、「积事件」、「余事件」
3-3　清楚定义！机率究竟是什么玩意？
3-4　「事件机率」更广义来说是什么？
3-5　从「丢硬币的机率」来对机率作简单的计算
3-6　赌单双的「双数机率」与「单数机率」是多少？
3-7　什么是绝不同时发生的「互斥事件」？
3-8  互斥事件的「事件」相互关系是？
3-9　「余事件（不属于 ~ 的事件）」的发生机率有多少？
3-10　「条件机率」是什么？
3-11　来了解方便的「乘法定理」！
3-12　不受其他事件影响的「独立事件」
章末练习题3
Column 03　计算十分麻烦的背包问题

第4章　随机变数
4-1　「随机变数」的值是由偶然的结果所决定
4-2　利用机率的性质来做个简单的机率计算
4-3　随机变数对应到其机率则为「机率分配」
4-4　机率的总合为「1」
4-5　计算随机变数X的平均数
4-6　机率不均等也可以求出平均数E（X）
4-7　「标准差」就是变异数的正平方根
4-8　最常出现的数值是「从平均数到标准差之间」的值
章末练习题4
Column 04　大学排行的利弊

第5章　分配
5-1　考虑顺序时的「情况个数」
5-2　不考虑顺序时的「情况个数」
5-3　为二项分配做准备，先来求丢骰子的机率
5-4　从丢骰子的机率分配来看二项分配
5-5　当丢的次数增多时，二项分配的形状也会改变！
5-6　身高、降雨量、作业误差……在各种资料都可以看到常态分配
5-7　彻底掌握常态分配的性质！
5-8　常态分配中绝大多数事件都会落在「3sigma范围」中
5-9　将常态分配标准化的「标准常态分配」是什么？
5-10　看图了解标准常态分配的性质
5-11　运用标准常态分配来计算机率吧！
章末练习题5
Column 05　利用分配的性质作反运算

第6章　估计
6-1　根据部分来估计全体
6-2　用估计的概念选取适当的样本数
6-3　电视的收视率是怎么调查的？
6-4　运用统计概念来估计收视率
6-5　估计成一个点的「点估计」
6-6　求取估计范围的「区间估计」 ~ 之１
6-7　求取估计范围的「区间估计」 ~ 之２
6-8　信赖水准的高低与信赖区间的关系是什么？
6-9　《神奇宝贝》的收视率变化有意义吗？
6-10　信赖水准提高时，信赖区间也会增广
6-11　要如何估计铃木一朗选手将来的打击率？
章末练习题6
Column 06　打击率的差距很难即时感受到

第7章　检定
7-1　连续丢出5次正面的硬币，能够判它造假吗？
7-2　要如何检定「硬币无造假」这个假设？
7-3　了解检定的独特思考流程很重要！
7-4　检定结果会根据「显着水准」而改变
7-5　「5次中出现4次正面」的话，能够判它造假吗？
7-6　「5次中出现4次正面」也不能断言造假的情况
7-7　显着水准5％的话「10次中出现9次正面」就可判它造假！
章末练习题7
Column 07　葡萄酒的品质可以用方程式来计算！？

第8章　相关
8-1　探讨某种资料与另一种资料的关系
8-2　资料之间的关系用「散布图」图表化
8-3　相关是「强的」、「弱的」还是「无关」？
8-4　用数值表示资料间相关程度的「相关系数」
8-5　了解表示「相关系数」的式子
8-6　相关系数的计算方法 ~ 之１
8-7　相关系数的计算方法 ~ 之２
8-8　相关系数的计算方法 ~ 之３
8-9　关系的整理 ~ 相关系数的总结 ~
Column 08　随机图也会用得到的二项分配
参考文献
索引