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※一单元一概念，迅速掌握统计基本概念。
※即学即用，面对新闻报导与政府统计资料不再理盲。
※图文并茂‧容易理解‧快速吸收

　　大数据时代来临，这些躺在云端与其他地方的储存媒体，耗费大量资源收集而来的资料，正在等待我们去处理、应用；而统计学就是一门让数字说话的科学，也是一门艺术，知识工作者不得不尽快学习。

　　即使是一般善良市民，每天一早翻开报纸或打开收音机时，看到或听到的各类政治、社会、财经、运动、健康、气象和股票的新闻，除了重要事件的叙述与追踪，也会参杂许多统计表格、图形与数字，可见统计跟我们的工作与生活，几乎是离不开的。

　　面对社会与生活上的各种资讯与议题，若没有清晰的统计观念，很容易陷入五里迷雾、摸不着头绪。本书即是帮助你噼开迷障的利器。
 

深入浅出：概率论与数理统计精要 作者： [此处填写作者姓名，例如：张伟，李明] 出版社： [此处填写出版社名称，例如：高等教育出版社] --- 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且条理清晰的概率论与数理统计基础知识体系。我们深刻理解初学者在面对抽象的数学概念时常感到的困惑，因此本书在内容组织上力求做到逻辑严密而不失生动，理论阐述精确而不失直观易懂。全书内容涵盖了从概率论的基本概念到数理统计的核心推断方法，旨在帮助读者构建坚实的理论基础，并掌握解决实际问题的分析工具。 本书的定位并不仅是教科书，更是一本优秀的自学参考书和面向应用领域的工具手册。我们摒弃了过度冗长和不必要的理论枝蔓，聚焦于那些对理解统计思维和开展数据分析至关重要的核心概念和定理。 第一部分：概率论基础——随机世界的度量衡 本部分是全书的基石，专注于建立对随机现象的数学化描述。我们从最基础的事件、样本空间和概率公理出发，逐步引入随机变量的概念。 随机变量与分布函数： 我们详尽阐述了离散型和连续型随机变量的定义、概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF），并强调了累积分布函数（CDF）作为统一描述工具的重要性。书中精心选取了大量经典的概率分布，例如： 常见离散分布： 伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布和超几何分布。我们不仅给出它们的数学表达式，更侧重于解释它们在实际情境（如质量控制、事件发生频率）中的适用场景和背后的概率机制。 重要连续分布： 均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）及其在自然科学和社会科学中的核心地位。我们详细讨论了正态分布的参数（均值和方差）如何决定其形态，并引入标准正态分布作为后续统计推断的基石。 多随机变量与联合分布： 现实世界中的现象往往是相互关联的。本章深入探讨了两个或多个随机变量的联合分布、边缘分布以及条件分布。特别地，我们用大量的篇幅讨论了期望、方差和协方差的计算与性质，特别是相关系数作为衡量线性关系的指标。对于独立随机变量的概念，我们不仅从数学上定义，更从信息冗余的角度进行剖析。 矩与极限定理： 矩（如均值、方差、矩生成函数）是描述随机变量特征的重要工具。本书详细介绍了矩的概念及其计算方法，并着重讲解了切比雪夫不等式，作为方差概念的实际应用。更关键的是，本部分的高潮在于对大数定律（弱收敛与强大数定律）和中心极限定理（CLT）的系统阐述。我们通过直观的几何图形和具体的数值模拟（此处不使用计算机模拟，而是使用手算示例来展示其收敛过程），来揭示为什么在面对大量独立同分布的随机变量之和时，结果会趋近于正态分布，这是连接概率论与数理统计的桥梁。 第二部分：数理统计基础——从数据到推断 在概率论部分奠定了随机性的数学框架后，本部分将视角转向实际数据的处理与分析，核心在于如何根据有限的样本信息对未知总体做出合理的推断。 统计量与抽样分布： 本章定义了统计量的概念，即仅仅依赖于样本观测值的函数。我们重点讨论了几个核心统计量，如样本均值 $ar{X}$ 和样本方差 $S^2$。更重要的是，我们探究了这些统计量在不同总体分布下服从的抽样分布： 卡方 ($chi^2$) 分布： 解释了其作为标准化平方和的性质，以及它在方差估计中的关键作用。 t 分布： 详细说明了在总体标准差未知时，如何利用样本均值构建t统计量，及其与样本容量的关系。 F 分布： 作为两个独立卡方变量之比的分布，它在后续的方差分析中占据核心地位。 参数估计： 统计推断的核心任务之一是估计未知的总体参数（如总体均值 $mu$、总体方差 $sigma^2$ 或比例 $p$）。本章系统介绍了两种主要的估计方法： 1. 点估计： 重点讲解矩估计法（Method of Moments, MoM）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。对于MLE，我们详细推导了正态分布、泊松分布等常见分布的估计量，并讨论了估计量的优良性质（无偏性、一致性、有效性）。 2. 区间估计（置信区间）： 本部分强调了置信区间的哲学意义——它不是参数的概率，而是包含真实参数的可信范围。我们针对不同情况（大样本、小样本、总体方差已知/未知）推导了总体均值和总体比例的置信区间，并结合实际案例解释了置信水平的含义。 假设检验： 假设检验是基于样本数据对总体参数作出决策的科学方法。本书将假设检验的逻辑流程清晰化：提出原假设 $H_0$ 和备择假设 $H_1$，选择检验统计量，确定拒绝域，最后根据样本数据得出结论。 我们详尽介绍了检验的四大类问题： 均值的检验： 单样本Z检验、t检验；双样本均值差的检验（独立样本与配对样本）。 方差的检验： 卡方检验。 比例的检验： Z检验。 比率的检验： F检验。 在讲解过程中，我们清晰区分了第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的概率（$alpha$ 和 $eta$），并强调了P值法在现代统计实践中的应用和解释，确保读者不仅能计算，更能正确解读检验结果。 第三部分：回归分析初步——探寻变量间的线性关系 本书的最后一部分将统计推断应用于探索变量间的定量关系，即线性回归模型。 一元线性回归模型： 本章从最简单的两个变量之间的线性关系入手。我们详细解释了模型的建立、最小二乘法的原理（不涉及复杂的矩阵代数，侧重于几何意义和求解过程），以及回归系数 $eta_0$ 和 $eta_1$ 的估计与解释。我们还引入了决定系数 $R^2$ 来衡量模型对观测数据的拟合优度。 模型诊断与推断： 估计出回归线后，关键在于检验模型是否有效。本章讨论了残差的性质，以及对回归系数的假设检验（t检验）和模型的整体显著性检验（F检验）。这部分内容将回归分析置于严谨的统计推断框架之下，强调了模型假设（如误差项的正态性、独立性和同方差性）的重要性。 --- 本书特色与目标读者 本书的特色在于： 1. 清晰的数学推导路径： 理论推导过程详略得当，避免了过于晦涩的数学证明，但保证了关键公式推导的严谨性。 2. 强调直观理解： 对于如中心极限定理、最大似然原理等抽象概念，辅以大量的文字解释和概念模型，帮助读者建立“统计直觉”。 3. 注重实际意义： 书中所有概念的引入都紧密结合实际问题背景，展示统计学是如何将现实世界的随机现象转化为可量化、可分析的问题。 目标读者： 本书非常适合于工程技术、经济管理、生命科学、计算机科学（尤其是机器学习的理论预备阶段）等领域需要系统学习概率论与数理统计的研究生、本科高年级学生，以及希望夯实统计学基础、提升数据分析能力的专业人士。无需深厚的微积分背景，但具备基础微积分知识将有助于更深入地理解连续型分布和最大似然估计的推导。 通过本书的学习，读者将不仅掌握统计学的计算技巧，更重要的是，将培养起一种基于数据和概率思维的理性判断能力。

作者简介

许玟斌

　　一位关心全民生计的统计学博士。不仅拥有一身解读数字的好功夫，更关心一般社会大众的统计素养；曾出版《巷子口统计学》一书，拯救了无数国民的统计概念。离开教职后，仍持续潜心研究，着书立说。闲暇时喜欢阅读、思考、游泳与打高尔夫球。

　　学历
　　美国怀俄明大学统计博士

　　经历
　　东海大学资讯工程系副教授
　　东海大学资工系主任
　　东海大学电子计算机中心主任
 

第一章　综观统计方法
Unit 1-1　无所不在的统计名词
Unit 1-2　统计如何让数字说话？
Unit 1-3　那些人该懂些统计？
Unit 1-4　明确定义问题
Unit 1-5　常用统计分析方法
Unit 1-6　可用资料集合
Unit 1-7　资料汇整与呈现
Unit 1-8　催生统计推论的随机现象
Unit 1-9　以随机样本概全的逻辑
Unit 1-10　统计分析演算法
Unit 1-11　为甚么统计偶尔被人诟病

第二章　产生统计结论的原料
Unit 2-1　可用资料集合的性质
Unit 2-2　资料来自何处？
Unit 2-3　直接观察取样设计
Unit 2-4　简单随机抽样
Unit 2-5　分层抽样
Unit 2-6　群聚抽样
Unit 2-7　系统抽样
Unit 2-8　非机率抽样
Unit 2-9　试验设计
Unit 2-10　物件属性度量标准

第三章　汇整与呈现资料集合
Unit 3-1　汇整与呈现资料集合的特征
Unit 3-2　类别资料的表格
Unit 3-3　类别资料的图形
Unit 3-4　数值资料的表格
Unit 3-5　数值资料的图形
Unit 3-6　表示时间序列的趋势
Unit 3-7　数值资料的趋中位置
Unit 3-8　数值资料的分布位置
Unit 3-9　数值资料的分散程度与状态
Unit 3-10　茎叶图、五数汇整与盒子图
Unit 3-11　统计指数

第四章　细说随机变数
Unit 4-1　模式化随机现象的随机试验
Unit 4-2　已知样本空间，计算事件发生的机率
Unit 4-3　数值化出象的转换规则
Unit 4-4　随机变数的机率函数
Unit 4-5　常用理论机率函数
Unit 4-6　常态随机变数
Unit 4-7　柏氏随机变数
Unit 4-8　二项随机变数
Unit 4-9　均值与均等随机变数
Unit 4-10　指数随机变数
Unit 4-11　波氏随机变数

第五章　辨识理论母布
Unit 5-1　辨识理论分布的步骤
Unit 5-2　假设检定的步骤
Unit 5-3　检定硬币出象序列
Unit 5-4　样本独立性检定
Unit 5-5　筛选理论分布步骤
Unit 5-6　参数估计式
Unit 5-7　卡方检定的理论背景
Unit 5-8　常态分布适合度检定
Unit 5-9　均等分布适合度检定
Unit 5-10　确认理论分布之后
Unit 5-11　计算随机事件出现的机率
Unit 5-12　常见样本分布

第六章　母体参数区间估计
Unit 6-1　母体参数信赖区间
Unit 6-2　常态参数区间估计
Unit 6-3　常态变异数区间估计
Unit 6-4　变异数已知，常态平均数区间估计
Unit 6-5　变异数未知，常态平均数区间估计
Unit 6-6　大样本非常态母体平均数区间估计
Unit 6-7　母体比率区间估计
Unit 6-8　指数参数区间估计
Unit 6-9　波氏参数区间估计
Unit 6-10　小样本母体参数
Unit 6-11　两常态母体平均数差异

第七章　母体参数假设检定
Unit 7-1　参数假设检定的缘由
Unit 7-2　变异数已知，常态平均数检定
Unit 7-3　变异数未知，常态平均数检定
Unit 7-4　母体比率假设检定
Unit 7-5　指数参数检设检定
Unit 7-6　波氏参数假设检定
Unit 7-7　常态变异数假设检定
Unit 7-8　小样本指数母体参数假设检定
Unit 7-9　小样本母体比率假设检定
Unit 7-10　小样本波氏参数假设检定
Unit 7-11　两常态母体参数假设检定

第八章　漫游政府统计资讯网
Unit 8-1　解读农药残留新闻报导
Unit 8-2　检视内政部天然灾害网页
Unit 8-3　检视检肃毒品统计表
Unit 8-4　检视台北市平均每户每月水电支出
Unit 8-5　检视高雄市道路交通事故档案

第九章　从一张乱数表说统计
Unit 9-1　乱数产生器
Unit 9-2　检视一张随机乱数表的步骤
Unit 9-3　汇整乱数表的叙述统计
Unit 9-4　植基于系统抽样的推论
Unit 9-5　植基于群聚抽样的推论
Unit 9-6　乱数表个案研究的结论
 

序

统计数字可靠吗?

　　每一个人为自己或为你/妳管理或负责的人群，时时不断地制作各项决策，而主要决策流程是订立一组决策标准，分析可行方案，与选择最佳效益方案。决策过程当中，有些人唯有依靠神助、主观或直觉，不过为了有效说服自己与他人，大都数人们宁愿相信隐藏在资料集合里的资讯或统计数字。然而面对一个接一个的选择，我们依赖的统计数字可靠吗?

　　2016年7月6日20点30分，气象局发布陆上台风警报，编号第1号(国际命名：NEPARTAK，中文译名：尼伯特)。隔天7月7日13时15分台风警报单，发布海上陆上警报，内容包括目前中心位置北纬 21.4 度，东经 123.6 度，即在花莲的东南方约 350 公里之海面上。7级风暴风半径 200 公里，10级风暴风半径 80 公里。以每小时18转14公里速度，向西北西进行。近中心最大风速每秒55公尺，相当于16级风等数据。2016年7月7日，气象局台中市观测温度摄氏32.8度，雨量0。某天气预报网站更有过去30年这一天下雨的机率11/30，降雨纪录59.9毫米，平均6.8毫米，平均高温、平均低温、最高、最低分别为摄氏32、26、34、23度。

　　风雨温度等描述天气状况的变数，在使用工具观察或度量之后，自然现象的一个观察值就是事件的事实，或称为随机变数的一个例子。有些数值并不是直接度量所得，而是利用叙述统计方法汇整例如加权、平均、最高、最低或经验机率等间接度量结果。如果度量工具与方式没有瑕疵的话，这些统计数字当然可靠，因为它们是描述事件的事实或事实的函数。所以我们在媒体看到听到的外汇、黄金或石油价格，景气指标与股票市场指数等等，无论计算公式多么复杂，都是可靠的统计数字。

　　很可惜，描述事件事实的统计数字，对于决策的帮助并不显着，因为这些数字只是随机现象的特定或部分观察值集合，我们要的不只是过去事件的纪录或特征，我们要的是能够辅助因应未来事件的预测或估计的资讯。例如一般人并不在乎台风在哪里生成、名字编号、或之前的行进路径与性质，我们要的是预估登陆时间、地点、风速、方向与雨量等资讯。

　　大约距离3000公里远人们就开始关切将要或可能诞生的台风，相关地区的学者专家们无不应用各式模式在不同时段预测未来的发展，气象局的台风警报单当然也有包括未来某时间点台风动向的预测。预估台风动态并不是一个简单的问题，也许是变数的取舍或人算不如天算，因此各气象机构的预测常常大为不同。哪一个预报比较可靠呢?

　　大多数天气预测系统，是一种天气变化的模式模拟研究，从收集与汇整模式输入资料或参数，模拟过程与输出数据分析，无不与统计方法息息相关。从统计的角度来说，一次模拟结果也只不过是随机现象的一个例子，如果根据数次甚至只是一次预测的结果就评断某机构或某模式的表现，大有可能形成瞎子摸象的结论。

　　预测随机现象出现某一事件，或估计出现某事件的机率，基本上是在没有规则的观察值数字堆中找寻规则，是一种植基于机率理论无中生有的技术。从机率的定义来说，某事件发生的机率等于无限多次的观察出现这事件的相对次数。然而发生机率很高的事件，没有发生就是没有发生，相反的发生机率微小的事件，发生就是发生了，我们一点办法也没有。

　　自然现象，本来就是无缘无由就发生了，统计理论尝试依据一定数量的观察值寻求代表一个随机现象的一个理论机率函数，然后某事件发生的机率才得以计算。如果观察值数量不足以辨识一个潜在的机率函数，叙述无头无尾的随机现象的方式是使用相对次数或经验机率表示某一个事件出现的可能性或机会。

　　我们可以不知道气象组织如何发展模拟模式、进行模拟、输出分析与解读等过程，但是我们可以依据一个气象组织的过往纪录，计算正确预测某事件例如风向西北、平均风速15级或累积雨量介于(300-500)毫米之间的相对次数，进行评估这个组织预测台风动态的统计数字的可靠性。

　　度量与收集随机现象的观察值，汇整与呈现资料集合特征的图表数字，辨识代表观察值集合的理论机率函数，估计未知参数的信赖区间与检定参数是否落入某一范围，介绍与举例说明这些形成可靠统计数字的过程，构成本书的内容。

　　感谢

　　感谢发行者五南图书公司，主编侯家岚小姐，责任编辑刘祐融，文字校对钟秀云、许宸瑞，美工设计张淑贞，封面设计卢盈良，以及前副总编辑张毓芬小姐，衷心感激各位在发行本书各个阶段的协助、支持与辛劳。
 

Unit1-3
那些人该懂些统计？

每天一早翻开报纸或打开收音机，就会看到或听到各类讯息，包括政治、社会、财经、运动、健康、气象、股票的新闻，除了重要事件的叙述与追踪，也会参杂许多统计表格、图形与汇整数字。

购买新车时人们大都以售价、大小、颜色与品牌来度量一部车的价值。有一个试验将100位男士随机平均分成两组A与B，根据些微差异的两辆新车相片请A组的50位先生评估哪一部车子较为值得购买，而给B组的两张相片仅其中一张是一位美女与车子的合照。结果B组50人中的37人认为那辆美女加持的车子较为值得，而同一辆车子在没有美女合照相片的A组中仅有13人选择它。同理根据多次这类试验，广告行销人士可以利用统计技术，了解市场走向、需求数量、包装方式与获利状态等辅助决策的有用资讯订定未来策略。

每当大约距离台湾几千公里，远在东方太平洋海面出现热带性低气压时，大家就开始关切是否形成台风或会不会放台风假。新闻媒体每天採访气象局人员并参考相关国家的预报，组合所谓最新动态，近乎疯狂的程度真是不可思议。气象局的专家们除了忙着观测，也必须应用统计理论与技术进行耗时的模拟，发布包含无可避免的误差的预测，因此大约每隔30分钟，预报员或电视主播说明台风动向的内容不外乎，目前是否形成台风或未来行进路径变数很多，不排除有发生大雨的机率，也不排除有袭台的机率。如此不确定性的讯息似乎没有任何价值，又机率是度量事件出现的机会或可能性的一个0与1之间的实数，可以增减但不该使用于有或没有的叙述。

人类怎么知道某种病症应该服用哪些食材或药品呢，在以前只能透过亲尝百草的经验，今天医学科技分析病因或缺乏元素以决定对应成分的比例与剂量。抽菸导致肺癌虽然没有直接证据，虽然世界各地几乎出现相同的数据，显示肺癌病患中抽菸者人数大约是非抽菸者的9倍1，但是没有办法透过人体实验断定形成因果关系的结论。

评分☆☆☆☆☆

這本《圖解統計學》在介紹「迴歸模型」的時候，真的讓我覺得，原來統計學可以這麼有「預測能力」。以往我對「迴歸」的理解，僅僅是「找出兩個變數之間的關係」，但這本書把它昇華到了「利用已知變數來預測未知變數」的層次。它用了一個非常生活化的例子，比如「學生的讀書時間」和「考試成績」之間的關係。透過散佈圖，它展示了隨著讀書時間的增加，考試成績的提高趨勢。然後，它用圖解的方式，一步步帶領我們建立一個「簡單線性迴歸模型」，告訴我們這個模型中的「斜率」代表了讀書時間每增加一小時，成績預期會提高多少，而「截距」則代表了如果完全不讀書，預期成績會是多少。更進一步，它還會介紹「複迴歸」，用圖來展示，除了讀書時間，還有哪些因素（比如參加補習班、平日睡眠時間）也會影響考試成績，以及如何將這些因素整合到一個模型中，來做出更精準的預測。這讓我意識到，原來我們身邊的很多預測，像是房價預測、天氣預報、甚至是股票市場的分析，都可能運用到類似的迴歸模型。這本書讓我對這些「數字魔法」有了更深的理解和敬畏。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直覺得「假設檢定」是統計學裡最讓人頭痛的部分，光是看那些什麼「虛無假設」、「對立假設」、「p值」、「顯著水準」這些名詞，就已經讓人生畏了。但這本《圖解統計學》真的把這個魔鬼訓練營，變成了一個有趣的解謎過程。它用了一個非常形象的比喻，來解釋假設檢定，比如「無罪推定」原則，在法庭上，我們預設被告是無罪的（虛無假設），除非有足夠的證據（數據）證明他有罪（拒絕虛無假設）。然後，它會用各種圖來展示，當我們的數據「有多大機率」是從「無罪」的假設下產生的，如果這個機率非常非常低（p值很小），那我們就更有信心說，他可能是「有罪」的。而且，它還貼心地畫出了「第一類錯誤」（誤判無罪者為有罪）和「第二類錯誤」（誤判有罪者為無罪）的圖解，讓你清晰地理解這兩種錯誤的含義和後果。這對於理解一些科學研究中的實驗結果，或者公司在做市場調查時，如何判斷一個新產品是否真的比舊產品受歡迎，都非常有幫助。我之前看論文，看到「p < 0.05」就覺得很神奇，現在看了這本書，我終於明白這個數字背後代表的意義，以及它是如何被推導出來的。

评分☆☆☆☆☆

讓我驚喜的是，《圖解統計學》竟然這麼深入地探討了「抽樣方法」這個看似基礎，卻極為關鍵的部分。我過去總以為「隨機抽樣」就是亂抓一通，但這本書用非常清晰的圖示，將各種不同的抽樣方法，從「簡單隨機抽樣」到「分層隨機抽樣」、「叢集抽樣」，一一呈現在我眼前。它會用一個具體的場景，比如要調查某地區居民對某項政策的意見，然後用圖來展示，為什麼我們要採用「分層抽樣」，把居民按照年齡、職業等分層，然後在每一層中再進行隨機抽取，這樣才能確保樣本能夠代表不同群體，避免偏差。而且，它還會用圖來比較不同抽樣方法的優缺點，以及它們在不同情境下的適用性。最讓我印象深刻的是，它還討論了「抽樣誤差」的問題，用圖形來展示，樣本量的大小、抽樣方法的選擇，都會影響到我們估計的準確性，以及如何透過「信賴區間」來量化這種不確定性。這對於我理解各種統計調查報告的可信度，以及如何設計一份有代表性的問卷，都提供了非常寶貴的啟示。

评分☆☆☆☆☆

這本《圖解統計學》在講解「變異數分析」（ANOVA）的時候，真的是展現了它「圖解」的強大功力。以往聽到「變異數分析」，我腦海裡就只有一大堆分組、平方和、自由度等等，完全不知道它到底在做什麼。但這本書用了一個非常生動的例子，比如比較不同教學方法對學生考試成績的影響。它用清晰的圖形，展示了「組間變異」（不同教學方法的平均成績差異）和「組內變異」（同一教學方法下，學生成績的波動程度）。然後，它用圖表和簡單的文字，解釋了ANOVA的原理，就是看「組間變異」是不是遠大於「組內變異」。如果組間變異很大，就代表不同教學方法真的有差異；如果組內變異很大，那就說明學生的成績差異主要來自於個體因素，教學方法本身的效果就不那麼明顯。它甚至還用了一個「F統計量」的示意圖，來解釋它是如何衡量這兩種變異的相對大小的。這讓我一下子就理解了，為什麼ANOVA可以同時比較三個或更多組別的平均數差異，而不需要像t檢定那樣進行多次比較，造成檢定誤差的累積。這對於我理解一些學術研究、產品評測、甚至是市場調查中，對多個變數進行比較分析時，都非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

在講解「時間序列分析」的這部分，《圖解統計學》更是把抽象的概念變得異常具體，讓我有種像是親自操盤股市或是分析天氣預報的感覺。以往提到時間序列，我腦海裡只會浮現一條彎彎曲曲的曲線，然後是一些讓人看不懂的「趨勢」、「季節性」、「週期性」這些名詞。但這本書透過大量的圖例，把這些概念拆解得非常清晰。它用一個簡單的例子，比如一家商店每個月的銷售額，然後用圖形展示，這條銷售額曲線是如何由「長期趨勢」（比如經濟成長帶來的整體上升）、「季節性波動」（比如年節、假日帶來的銷售高峰）和「隨機雜訊」（一些突發事件帶來的短期波動）組合而成的。更棒的是，它還會用圖解的方式，展示如何「去除」這些成分，單獨分析其中的某一部分。像是「季節性調整」的圖，讓我一眼就能看出，如果沒有了節假日效應，這家商店的銷售額真實增長趨勢是怎樣的。它甚至還會介紹一些簡單的預測模型，比如移動平均法，用圖來展示如何利用過去的數據來預測未來的銷售額。這對於我理解各種經濟數據的走勢、公司財報的分析，甚至是個人理財規劃，都非常有啟發。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《圖解統計學》的時候，我真的有嚇到！不是說它不好，而是它的「圖解」真的太到位了，以往統計學給我的印象都是密密麻麻的公式和枯燥的數字，每次看到都頭皮發麻，更別說要理解了。但這本書完全顛覆了我的想像。翻開第一頁，我就被那些色彩鮮豔、清晰易懂的圖表吸引住了，它們不是隨意放上去的裝飾，而是巧妙地串聯起每一個統計概念。比如，在解釋「平均數」的時候，它不像課本那樣只丟給你一個公式，而是用一個學校裡不同班級學生身高分佈的圖，直觀地展示了高矮參差不齊，然後告訴你平均數就像是把所有學生的身高「平均分配」到每個人身上，讓你能立刻有個畫面感。更厲害的是，它在介紹「標準差」時，也沒有止步於公式，而是透過比較不同球隊的得分穩定性，用圖形來呈現分數波動的大小，讓你一眼就能明白，為什麼標準差小的球隊表現更穩定。這種「看圖說故事」的方式，讓原本抽象的統計學概念變得非常具象化，彷彿我不是在讀一本教科書，而是在看一本有趣的科普繪本，而且還是講述科學知識的那種！我之前有學過一些基礎的統計，但總覺得似懂非懂，這次透過這些圖解，很多過去的盲點瞬間被點亮了，感覺就像打開了一扇新世界的大門，終於能跟那些「統計數字」好好地對話了。

评分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本《圖解統計學》對於「區間估計」和「信賴區間」的講解，簡直是教科書級別的清晰。以往我看到「信賴區間」，總覺得它像是一個神祕的數字範圍，不知道它是怎麼算出來的，也不知道它到底代表什麼。但這本書用了一個非常直觀的方式，來解釋它。比如，它會用一個例子，估計全台灣成年男性的平均身高，然後告訴你，我們不可能精確地測量每一個人的身高，所以我們只能從一部分人（樣本）來推測。接著，它會用圖形展示，我們每次從人群中抽取不同的樣本，計算出來的平均身高都會略有不同，但這些樣本的平均身高，都會圍繞著真正的總體平均身高波動。而「信賴區間」，就像是我們在樣本計算出的平均身高周圍，畫出一個「範圍」，我們有一定把握（比如95%的信心）認為，真正的總體平均身高，會落在这个範圍之內。它還用了很多生動的圖示，來展示不同信心水準（90%、95%、99%）對區間寬度的影響，以及樣本大小對區間精度的影響。這讓我覺得，信賴區間不再是冰冷的數字，而是一個衡量我們估計準確性的「工具」。這對於我理解民意調查的誤差範圍，或者產品品質檢測中的合格率估計，都非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本《圖解統計學》最讓我印象深刻的，莫過於它在處理「機率」這個部分時，所展現出來的獨特創意。以往談到機率，我腦海裡只會浮現撲克牌、骰子這些，感覺離我的生活很遙遠。但這本書用了一些非常貼近日常的例子，來解釋什麼是「獨立事件」、「條件機率」等等。像是討論「抽樣」時，它會用一個裝滿不同顏色球的袋子，透過一張張的圖，展示從袋子裡抽出不同顏色的球，以及重複抽樣、不重複抽樣的差別。而且，它還巧妙地運用了「決策樹」的概念，用圖形來展示在各種情況下，不同選擇的機率高低，這對我理解一些生活中面臨的抉擇非常有幫助。舉個例子，比如我正在考慮是否要為一項新的企劃投入更多資源，這本書裡關於「預期值」和「風險評估」的圖解，就讓我茅塞頓開。它用生動的圖示，告訴我如何計算不同結果發生的機率，以及各種結果帶來的收益或損失，進而算出「預期收益」，讓我能更理性地判斷這個企劃是否值得投入。這種將抽象的機率概念，轉化為具體決策工具的能力，真的讓我歎為觀止。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始拿到《圖解統計學》這本書，我並沒有抱持太高的期望，畢竟我對統計學一向是敬而遠之。但這本書完全打破了我對統計學的刻板印象。它在講述「統計圖表」的應用時，簡直是把「數據視覺化」的藝術發揮到了極致。它沒有只是羅列出長條圖、圓餅圖、折線圖這些基本圖形，而是用大量的實例，告訴我們什麼樣的圖適合呈現什麼樣的數據，以及如何透過圖表的設計，來傳達更深刻的訊息。例如，在比較不同產品的市場佔有率時，它會推薦使用「堆疊長條圖」或是「百分比圓餅圖」，並用圖來展示，這些圖形如何幫助我們一眼看出各個產品的相對大小和整體市場的結構。更讓我讚嘆的是，它還會討論到「圖表的誤導性」，用圖來說明，如何透過調整座標軸的刻度，或是使用不恰當的圖形，來人為地扭曲數據的呈現。這讓我意識到，看懂圖表不僅是理解數據，更要學會「辨識」圖表背後可能存在的偏見。這本書就像是一個「圖表解讀指南」，讓我對各種統計圖表有了全新的認識，也更能理性地看待那些鋪天蓋地的圖表資訊。

评分☆☆☆☆☆

說真的，這本書的「圖解」不只是簡單的圖表，它更像是一種「溝通語言」，用最直接、最視覺化的方式，把統計學這門看似高冷的學科，拉近到我們每一個人的生活裡。例如，在講到「迴歸分析」時，它沒有一開始就拋出什麼最小平方法，而是用一個生活化的例子，比如「房價」和「房屋面積」的關係，用散佈圖展示出來，然後畫出一條「最佳擬合直線」，來告訴你，面積越大，房價通常越高，而且這個趨勢可以用一條線來代表。更讓人驚喜的是，它還會進一步解釋，這條線的斜率代表什麼，截距又代表什麼，這些看似複雜的東西，在圖上就一目了然。我之前參加過一些理財講座，裡面常常會提到「相關性」和「迴歸」，但講得雲裡霧裡的，聽得我昏昏欲睡。現在看了這本書，我才真正理解，原來那些數字背後，藏著這麼多有意思的趨勢和預測的可能性。它甚至還能讓你看到，除了面積之外，還有哪些因素（比如地段、屋齡）會影響房價，並用多變量的圖解來展示，這簡直太神了！我覺得這本書不僅僅是在教統計學，更是在教我們如何「看懂」和「解讀」身邊的數據，讓我在面對新聞報導、市場分析時，多了一份批判性思考的能力，不再只是被動接受資訊。