谁都看得懂的统计学超图解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　【精彩内容】
　　◎第1章：了解统计学的基础
　　◎第2章：敍述统计学
　　◎第3章：统计学必备的机率知识
　　◎第4章：推论统计学的内容
　　◎第5章：深入了解统计学
　　◎第6章：将关系科学化的统计学（多变量分析）
　　◎第7章：贝氏统计学
　　◎第8章：统计学的应用

　　【超实用！统计学运用目标】
　　■预估电影票房
　　■选举情势调查
　　■问卷资料分析
　　■估算保险方式
　　■商品销售状况⋯⋯

　　一谈到「统计学」，大家都会以为这是门艰深的学科，
　　只有特定科系才需要接触，在心中筑起「用不到」、「我不擅长数学」等重重高墙，
　　但其实从小学开始，我们就会使用许多统计学的手法，
　　举凡「年龄层的平均身高」、「班级平均成绩」、「掷铜板的正反面出现机率」
　　都是运用统计公式算出的结果。
　　以实用的观点来说，现在网路上充斥的各种资料、手机发出的位置资讯、个人送出的情报等等，这些巨量资料皆称为「大数据」。
　　蒐集数据，运用统计学分析商品会大卖或滞销、选举当选或落选、景气状况的好坏、
　　做出精湛的「数据管理」、「预测判断」，决定投资方向、成本，
　　都是实用统计学的囊括项目。

　　就因为统计学如此重要，日本才会从小学二年级就将其纳入正规课程，
　　让学生系统式地接触这门实用学科。
　　本书将统计学切分为61个单元，从日本小学、国中到高中的课程开始，
　　循序渐进地带领读者敲开大门，再逐步进展到多变量分析、贝氏统计学、大数据等进阶内容。
　　书中运用全彩图解、清晰表格力求让统计学简易化、普及化，
　　目的在于降低统计学门槛，使读者能无师自通，靠自己的力量看懂吸收，
　　若阅读过程中遇上瓶颈，还有亲切的猫头鹰博士跳出讲解，
　　力求让读者「一点就通，一看就懂」！

　　看完这本书，无论是问卷资料的分析、估算保险的方式，甚至电影票房，
　　都能靠自己的力量採集预估，
　　无论资料量有限或庞大，皆可依本书教授的方式整理归纳，
　　成为全方位数据、生活趋势分析家。

【本书特色】

　　◎日本国小～高中生都会的基础统计学：
　　61堂日本从小学二年级就开始接触的统计学课程，每个主题皆附出现年级对照表。

　　◎让统计学变超简单的视觉化图鑑：
　　全彩标示＋简单图表，不用老师讲解，自己就能看图轻松愉快地理解！

　　◎列举公式、定理＋具体实例：
　　超清晰呈现学习统计学时必备的公式、定理，提出具体的实例强化读者理解度。

　　◎延伸专栏＋补充内容：
　　以专栏的形式介绍解说中没有提及的补充内容，以及衍生出来的问题、公式解法。

　　◎附录公式、定理索引：
　　整理全书使用的统计学「公式」、「定理」，按照出现顺序加以排列，方便对照使用！

统计学：洞察世界，决策未来 一本引人入胜的指南，带你穿越复杂数据，掌握理解世界的底层逻辑 你是否曾对那些充斥着图表、百分比和复杂公式的统计学感到望而却步？你是否渴望能从新闻报道、市场分析乃至日常生活中的各种数据中提炼出真正的洞见，做出更明智的决策？如果答案是肯定的，那么这本《统计学：洞察世界，决策未来》将是你通往数据素养殿堂的理想钥匙。 本书并非一本枯燥的教科书，而是一次充满发现与启迪的旅程。我们深知，统计学并非高深莫测的象牙塔中的学问，而是理解我们所处世界的强大工具。从随机性、概率论的基础脉络，到推断性统计的严谨逻辑，本书将用清晰、直观的语言，为你揭开数据背后的秘密。 --- 第一部分：数据素养的基石——描述性统计的艺术 万事万物，皆有其数。在深入探索复杂模型之前，我们必须学会如何有效地“描述”数据。本部分将构建你对数据的初步感知能力，让你知道如何将原始信息转化为有意义的叙述。 第一章：数据的语言与类型 数据是现代世界的基石。本章将详细区分定性数据与定量数据，探索名义、顺序、间隔和比率等不同尺度如何影响我们的分析方法。我们将讨论抽样框的构建原则，解释“代表性”的真正含义，并强调数据收集过程中可能存在的偏见，为你打下审慎分析的基础。 第二章：测量的核心——集中趋势与分散程度 一个数据集的核心信息是什么？是它的“中心”在哪里，以及数据围绕这个中心分布得有多“散”。我们将深入探讨均值、中位数和众数的异同及其适用场景。特别是，我们将用生动的例子阐明为什么在存在极端值时，中位数往往比均值更具解释力。同时，方差、标准差和极差这些衡量波动的指标，将被赋予清晰的物理意义，让你理解风险和一致性。 第三章：图形化的力量——数据可视化的有效与误导 一张图胜过千言万语，但前提是这张图没有撒谎。本章将专注于描述性统计的可视化技术。从直方图（Histogram）的形状分析（正态性、偏态），到散点图（Scatter Plot）揭示变量间的关系，我们将教授读者如何构建和解读这些图形。更重要的是，我们还将剖析那些常见的视觉陷阱——如何通过操纵轴的刻度或选择错误的图表类型来误导观众，培养你的“数据批判”眼光。 --- 第二部分：从样本到总体——推断性统计的逻辑桥梁 现实世界中，我们不可能测量所有人或所有事物。统计学的真正魔力在于，它允许我们通过观察“样本”来合理地推断关于“总体”的结论。本部分是理解科学研究和商业决策背后的核心逻辑。 第四章：不确定性的量化——概率论入门 概率是统计学的灵魂。本章将摒弃复杂的微积分推导，专注于理解概率思维本身。我们将从基本的加法和乘法规则开始，引出条件概率和独立事件的概念。重点将放在贝叶斯定理的直观理解上，这个定理是现代机器学习和医学诊断的基础——如何根据新的证据修正我们原有的信念。 第五章：抽样的魔法——抽样分布与中心极限定理 为什么我们可以信任样本？答案在于“中心极限定理”（CLT）。本章将用大量图示和模拟来阐释这个统计学中最重要、也最常被误解的定理。理解CLT，你就理解了为什么无论总体分布如何，样本均值的分布都会趋于正态，这是构建置信区间和进行假设检验的理论基石。 第六章：信心有多大？——置信区间的构建与解读 “我们有95%的信心……”——这句话到底意味着什么？本章将详细解释置信区间（Confidence Interval）的构建过程，并强调其正确的解读方式：它描述的是多次重复抽样过程中，区间覆盖真实总体参数的频率，而非单个区间包含真实参数的概率。我们将学习如何根据样本量和变异性来确定所需的精度。 第七章：是巧合还是真相？——假设检验的严谨流程 假设检验是统计推断的核心武器。本章将引导读者完成一个严谨的检验流程：提出原假设与备择假设，选择合适的检验统计量，计算P值，并最终做出拒绝或不拒绝原假设的决定。我们将区分I型错误（误报）和II型错误（漏报）的成本，强调统计显著性与实际重要性之间的区别。 --- 第三部分：关系探索与预测建模——统计学的应用前沿 数据不只是孤立的点，它们之间存在着错综复杂的关系。本部分将带领读者进入更广阔的应用领域，学习如何量化和预测这些关系。 第八章：线性关系的度量——相关性与回归分析基础 相关性是否意味着因果性？这是统计学中最常被问及的问题。本章将清晰区分相关系数（Pearson's $r$）的含义及其局限性。随后，我们将介绍简单线性回归（Simple Linear Regression）的构建，解释斜率的含义，以及如何通过决定系数（$R^2$）来评估模型的拟合优度。 第九章：多维世界的透视——多元回归与模型选择 现实问题往往涉及多个影响因素。本章将扩展到多元线性回归（Multiple Linear Regression），学习如何控制其他变量的影响，从而孤立地评估特定变量对结果的净效应。我们将讨论多重共线性、虚拟变量（Dummy Variables）的应用，以及如何通过调整模型复杂度来避免“过拟合”。 第十篇：比较差异的工具——方差分析（ANOVA）与非参数检验 当我们需要比较三个或更多组别的均值时，方差分析（ANOVA）便登场了。本章将解释ANOVA背后的F检验逻辑，以及如何通过事后检验（Post-hoc Tests）来确定具体是哪几组之间存在差异。此外，我们还将介绍在数据不满足正态性或方差齐性假设时，应选择的非参数检验方法，确保分析的鲁棒性。 尾声：统计思维，赋能决策 统计学并非终点，而是一种思考方式。它教会我们质疑、量化不确定性，并以一种基于证据的方式进行推理。掌握了这些工具，你将不再被动接受信息，而是能主动地从数据中发现机遇、规避风险，真正成为一个在信息时代中拥有强大判断力的决策者。 --- 本书特点： 非数学导向： 重点在于概念的直觉理解和应用场景，而非复杂的公式推导。 案例驱动： 包含来自经济学、心理学、医学和日常生活的真实案例，确保知识的实用性。 批判性思维培养： 贯穿始终地提醒读者警惕数据误用和解释偏差。 翻开本书，你将发现统计学不再是冰冷的数字，而是理解这个复杂世界的透明窗口。准备好，用数据武装你的头脑，洞察事物的本质，塑造你的未来。

作者简介

涌井良幸

　　1950年生于东京都，在东京教育大学（现在的筑波大学）数学系毕业后，任教于千叶县立高等学校；从教职退休之后便以作家的身分致力于写作上。
 
涌井贞美

　　1952年生于东京，在东京大学理学系研究科修士课程结业后，历经富士通、神奈川县立高等学校教师等，目前为一名独立科学作家。

．本书在日本中小学、高中各学年学习的项目    
．本书的特点与使用方法    

．1章  了解统计学的基础
．何谓统计学    
．统计的实施及运用方法    
．统计学的历史  
．越发活跃的统计学    
．统计学所使用的资料种类   
．统计学人物传1南丁格尔与统计    
．专栏   统计资料及数据的获取方法    
．专栏 「统计学」一词的由来     
．专栏 开放资料   

．2章 敍述统计学
．图表的基础    
．呈现比例的图表    
．显示关系的图表    
．显示分布的图表    
．次数分配折线图    
．累积次数分配及其图表    
．资料的平均数    
．资料的代表值  
．变异数和标准差  
．离散度
．标准化与标准化值   
．交叉分析表   
．用来表示资料相关性的数值   
．统计学人物传2  卡尔・皮尔森    
．专栏  当资料存在多个项目（多变量）时    
．专栏  从相对角度观察的必要性  
．专栏  标准化值的历史    
．专栏  交叉分析表的制作方式    
．专栏  斯皮尔曼等级相关系数     

．3章  统计学必备的机率知识
．机率在统计学中受到重视的原因    
．机率的意义    
．发生次数   
．随机变数与机率分配（採用离散型随机变数）   
．连续型随机变数与机率密度函数   
．独立试验定理与二项分配    
．常态分配    
．统计学人物传3  布莱兹・帕斯卡  
．专栏  「排列」与「组合」的公式    

．4章 推论统计学的内容
．母体平均数与样本平均数    
．中央极限定理   
．大样本的统计估计方法    
．统计的检定方法    
．单尾检定和双尾检定    
．统计检定的实例    
．p值  
．型一错误与型二错误   
．统计学人物传4  高斯    
．专栏  不会说「接受虚无假设」    
．专栏  百分比 两侧5%临界点＆前5%临界点     
．专栏  经常採用p值的理由    

．5章  深入了解统计学
．母体与样本分配（母体平均数、变异数、样本平均数）    
．不偏变异数   
．资料的自由度   
．（小样本的）母体平均数的估计（t分配）
．母体比例估计   
．（小样本的）母体平均数的检定（t检定）    
．母体比例的检定   
．变异数分析   
．统计学人物传5  威廉・戈塞    
．专栏  确认统计量的计算    
．专栏  确认统计量的计算
．专栏  何谓F分配  

．6章  将关系科学化的统计学（多变量分析）
．独立性检定（x2方检定）    
．回归分析的做法与简单回归分析    
．回归分析的应用  
．主成分分析
．因素分析   
．SEM（共变异数结构分析）   
．判别分析    
．问卷资料的分析   
．统计学人物传6林知己夫    
．专栏 回归方程式的公式计算方式    
．专栏 转换公式的选择   

．7章 贝氏统计学
．乘法定理    
．贝氏定理    
．贝氏定理的转换    
．不充分理由原则与贝氏更新    
．单纯贝氏分类器    
．贝氏统计学的原理   
．统计学人物传7  托马斯・贝氏    
．专栏 贝氏机率    
．专栏 贝氏网路   

．8章 统计学的应用
．大数据
．80/20法则与长尾理论   
．判断原因是非对错的统计学    
．平均寿命和平均余命   
．估算保险费用的方法   
．掌握生物的个体数    
．专栏 经济物理学    
．专栏  在医疗领域中常用的胜算比  
．专栏  实际的平均寿命    
．公式、定理索引    
．索引

前言

　　虽然「现代为IT化的社会」一说由来已久，可是现代IT化的发展速度却比当初出现这个说法时所想像得还要迅速；以结果来看，每日充斥在社会上的资讯正在日益增加当中。近年来，大数据（Big Data）、IoT（Internet of Things，又称「物联网」）这些名词几乎成为大众媒体每日茶余饭后的话题；如何才能因应现代IT化社会所产生的庞大资料量，在在显示出这个在不断失败实验中发展的现代化社会现象。

　　处于这样的社会当中，「资讯收集」的知识就更显重要了。资讯收集是因应所有资讯及处理各种资料的一种学问，在近年来的教育界可说刮起了一阵旋风；在背后支撑这些资讯的便是统计学。统计学是一门学习处理资料方式的学科，为提供资料及资讯处方笺的科学知识。倘若没有这门学科，无论资讯多么庞大珍贵，也无异于一堆残破瓦砾。

　　然而不幸地，日本的公立学校并不重视统计学；譬如在大多数的大学考试中，统计学并非必备的知识。这实际上造成了日本大部分的学生、上班族、教育学家都不具备统计学的知识，日本并没有让统计学的教育＝资讯收集向下札根。

　　举例来说，从教育环境来观察吧。于是我们看到当前现状为人们只会利用电脑计算出平均值及标准化值便心满意足了，完全没有类似哪种科目与哪种科目相关、在哪种情况下得以发挥教学效果这类统计分析的能力，就连职场上也是如此；我们经常会看见国际会议上仰赖IT知识并活用统计资料的欧美商务人士让日本人哑口无言的尴尬场面。

　　这种状况可以说是日本的悲哀吧。本书的目的正是为了导正这种现况，并让资讯收集成为上万人的共有财产而企画的，并且摆脱艰涩难懂的数学而掌握统计学的思考方式，从而观察出统计学的整体样貌。纵使只有看图，也能从内容当中学习到统计学的内涵。

　　本书冀望能改变读者对于资料及资讯的看法，并且让充斥在IT化社会的各种资料转化为「珍贵的宝库」。

　　最后，在本书制作的过程中有赖技术评论社的渡边悦司先生的细心指导，因此要特别在此对他表达敬意。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书的封面设计真的蛮吸引我的！那种活泼的插画风格，一看就觉得不是那种枯燥的教科书，而是有诚意地想要把统计学变得有趣。我平常对数字和公式就有点头疼，每次看到统计学相关的字眼就会自动跳过，总觉得离自己很遥远。但这本书的标题《谁都看得懂的统计学超图解》完全击中了我！“谁都看得懂”这个承诺太重要了，它让我觉得即使我是零基础，也能有勇气去翻开它。而且“超图解”听起来就充满画面感，我非常期待它能用很多图表、示意图来解释那些抽象的概念。我希望它能像一个好心的朋友，一边拉着我的手，一边耐心地告诉我，统计学其实没有那么可怕，它在我们生活中到处都有用，只是我们以前没有发现而已。如果这本书能做到这一点，哪怕我最后不能成为统计学专家，至少也能对身边的数据多一份理解，不再是雾里看花，那我就觉得这钱花得太值了！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初会买这本书，很大程度上是被它的“超图解”三个字给吸引住了。我一直认为，很多学科的入门之所以困难，很大程度上是因为教学方式过于枯燥，尤其是那些充斥着密密麻麻公式和专业术语的书籍，简直是劝退神器。但如果能用生动形象的图示，把那些抽象的统计概念转化为大家都能理解的画面，那效果肯定会大不一样。《谁都看得懂的统计学超图解》听起来就像是这样一个“神器”。我脑海中已经想象出了各种有趣的图例：也许用不同颜色的糖果来解释概率，用各种有趣的场景来演示平均值和中位数，甚至可能还会用一些生活化的比喻来解释方差和标准差。我尤其希望它能在解释一些稍显复杂的内容时，多运用一些“故事性”的图解，而不是单纯的图表堆砌，这样才能真正做到“谁都看得懂”，让原本令人生畏的统计学变得像在读一本有趣的绘本一样轻松。

评分☆☆☆☆☆

我是在社群里看到有人推荐这本书的，当时那个朋友就说，她以前对统计学完全是零概念，看了这本书之后，感觉自己像是打开了新世界的大门。这让我对《谁都看得懂的统计学超图解》充满了好奇。我身边有很多朋友都在做跟数据分析相关的工作，他们偶尔会聊到一些统计学名词，我总是听得一头雾水，感觉自己和他们之间隔着一道无形的墙。我希望这本书能够帮我跨越这道墙，让我也能参与到他们的讨论中，至少能听懂他们在说什么。另外，我也很想知道，这本书会不会讲解一些日常生活中的统计学应用，比如如何看懂新闻里的民意调查数据，如何评估广告里的“99%有效”是不是真的靠谱，或者是在购物时如何理解促销活动的“概率”。如果能把统计学融入到这些贴近生活的例子中，那学习起来一定会更有动力，也会觉得更有价值。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都觉得自己是个“文科生”，对理工科的知识，特别是数学和统计学，总是有种莫名的抗拒。但随着时代的发展，感觉不懂一点数据和统计，好像就有点跟不上节奏了。《谁都看得懂的统计学超图解》这个书名，真的给了我很大的鼓励。我希望它能在内容上做到名副其实，用最简单、最直观的方式，把统计学的基本原理讲清楚。我特别期待它能用一种循序渐进的方式来讲解，从最基础的概念开始，慢慢深入。如果书中能有一些互动式的练习，或者是一些小测试，让我可以检验自己是否真的理解了，那效果会更好。我希望这本书能成为我的一个“统计学启蒙老师”，让我不再畏惧统计学，甚至可能激发起我对这个领域的兴趣，让我发现原来统计学也可以很有趣，而且真的能帮助我们更好地认识世界。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书用了“超图解”这个词，这让我联想到一些国外非常成功的知识普及类图书，它们往往都能用精美的插画和清晰的图示，将复杂的知识变得生动有趣。《谁都看得懂的统计学超图解》听起来就很有这种潜力。我一直觉得，学习任何知识，最怕的就是“死记硬背”，如果没有理解背后的原理，那学了也只是“纸上谈兵”。我特别希望这本书能够注重“理解”而非“记忆”，它应该不仅仅是告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么是这样”，以及“它有什么用”。如果它能通过生动的图解，解释清楚每一个统计概念的逻辑和应用场景，那即使我以后忘了具体的公式，也能凭着理解去运用这些知识。我期待它能教会我如何用统计学的思维去分析问题，如何从数据中提取有用的信息，这才是真正的“看得懂”和“用得上”。