具体描述
高中数学全忘光了也没关系，
直接切入核心，统计学轻松入门！
畅销热卖！在日本已销售突破 100,000本！
长据Amazon分类排行榜第一名，网路佳评如潮，众多日本网友五星推荐！
在什么都有必要数据化、处处充斥资料的当今社会中，如何将庞大数字转换成有效资讯，已成为现代人必备的重要能力。想精准预测数位时代的未来，就得靠统计学！
但是，统计学会很难吗？
不用担心！
本书屏除复杂的计算公式，着重逻辑与基础概念，不论是第一次学习统计学的人、想重新学习统计学的人、还是历经无数挫折，始终搞不懂统计学，苦恼到不行的人，人人都能借由本书走进统计学世界！
著者信息
小岛宽之
小岛宽之
帝京大学经济学系教授。经济学博士。数学随笔作家。专攻数理经济学。
一九五八年出生于东京，毕业于东京大学理学院数学系，同大学经济学研究所博士课程修毕。
着有《机率的思考方式》（NH K B o o k s系列）、《方便运用！ 机率的思考》（ 筑摩新书系列） 、《世界第一简单微积分》（欧姆社出版）、《从零开始学习微积分》（ 讲谈社出版） 、以及《专为文科设计的数学教室》（讲谈社现代新书系列）等多部作品。
推荐者简介
郑宇庭
国立政治大学商学院统计系副教授，美国明尼苏达大学统计学博士。在政大任教期间，创立民意与市场调查及资料採矿两个研究中心。目前致力推广统计应用，曾主持400多项调查研究及企业商业智慧计画，并将这些统计分析实务个案与教学课程结合，广受学生及EMBA同学好评。近三年连续获得政大商学院教学特优教师殊荣。
相关着作:《图解不再嫌恶统计学》
译者简介
韩雅若
韩雅若
元智大学企管系毕，平时热爱阅读，钻研学问。虽然在求学期间未曾陷入「统计就是统统忘记」的魔咒，但要是当时手边有本浅显易懂的入门书，想必就能学得更兴味盎然。现为日翻中译者。
电子信箱：yaruo@xuite.net
图书目录
前言 是这样的一本统计学的书 8
作者序 统计学的乐趣，在于它的「跳跃」 9
第 0 讲 本书的立基点──高效率且按部就班地理解统计学 11
第 1 部 快速学习！从标准差到检定和区间估计
第 1 讲 用次数分配表和直方图刻画资料的特征 20
重点整理 26
练习题 27
第 2 讲 平均数的作用与掌握方式──平均数即平衡玩具的支点 28
重点整理 34
练习题 34
Column 求得平均的方法不只一种 35
补充说明 弥次郎兵卫玩偶的支点成为「算数平均数」的理由 37
第 3 讲 变异数与标准差──预估资料分散状态的统计量 38
重点整理 45
练习题 46
补充说明 证明偏差的平均必定为零 47
第 4 讲 借由标准差来评估手上资料为随处可见、抑或不同一般 48
重点整理 56
练习题 56
Column 给厌恶过偏差值的你 57
第 5 讲 可将标准差活用为股票风险指标（波动率） 58
重点整理 63
练习题 63
第 6 讲 用标准差来理解高风险高报酬的观念（夏普指数） 64
重点整理 71
练习题 71
第 7 讲 常态分配──身高、投掷硬币等最为常见的分配 72
重点整理 81
练习题 82
补充说明 世上的常态分配多不胜数 82
第 8 讲 推论统计的出发点──用常态分配来「预言」 84
重点整理 92
练习题 92
Column 占卜师铁口直断的手法 93
第 9 讲 假设检定的思路──从一项资料来推测母群体 94
重点整理 101
练习题 101
Column 划时代的统计检定及其限制 102
第10讲 区间估计──以测量温度为例，找出命中率95%的信赖区间 104
重点整理 110
练习题 111
第 2 部 从观测资料推测背后广阔的世界
第 11 讲 母群体和推论统计──由「部分」推论「整体」 114
重点整理 120
练习题 121
第 12 讲 母体变异数与母体标准差──表示母群体资料分散状态的统计量 122
重点整理 126
练习题 127
第 13 讲 样本平均数的观念──多项资料的平均数比起单项资料更趋近母体平均数 128
重点整理 134
练习题 135
第 14 讲 样本平均数的便利性──观测资料增加，预言区间就变窄 136
重点整理 142
练习题 143
第 15 讲 用到样本平均数的母体平均数区间估计──已知母体变异数时，常态母群体的母体平均数为何 144
重点整理 151
练习题 152
第 16 讲 卡方分配登场──样本变异数的求法与卡方分配 154
重点整理 161
练习题 161
第 17 讲 用卡方分配估计母体变异数──估计常态母群体的母体变异数 162
重点整理 167
练习题 168
第 18 讲 样本变异数呈卡方分配──与样本变异数成正比的统计量W 170
重点整理 174
练习题 175
补充说明 W的自由度比V小上1的理由 176
第 19 讲 母体平均数未知下的常态母群体区间估计──母体平均数未知也可估计母体变异数 178
重点整理 182
练习题 183
第 20 讲 ｔ分配登场──除母体平均数外，可用现实中观测到的样本计算而来的统计量 184
重点整理 190
练习题 191
Column 拜健力士啤酒之赐发现了ｔ分配 192
第 21 讲 透过ｔ分配做区间估计──母体变异数未知下，用常态母群体估计母体平均数 194
重点整理 198
练习题 199
练习题解答 200
索引 204
图书序言
文◎郑宇庭（国立政治大学统计学系副教授）
统计学是现今各领域必备的工具
统计学家是未来十年最迷人的工作
之前有一篇文章在网路上被广泛地讨论，这是在《纽约时报》二○○九年八月六日的一篇文章，文中提出「未来十年内最迷人的工作，会是『统计学家』」，当中举了一个例子，谈到一位在哈佛大学主修「人类考古学」的研究生，她的研究主题是马雅人当时定居的模式。她说很多人都认为「人类考古学」的工作会是像电影中印地安纳琼斯（Indiana Jones），但是她真正所做的却是马雅人的手工制品分布的资料分析（Data Analysis）。她在毕业之后马上被Google以高薪聘请，主要是借重她对于大量资料的统计分析能力，来加强Google搜寻引擎的功能！
之后相继又有多篇的文章在介绍数据科学（Data Science），这是在讨论我们每天在日常生活中所碰到的现象——大量的数据资料。我们要如何来应对？因应目前我们所面对的愈来愈多的数据趋势，IBM早在二○○九年四月就成立了一个「商业数据分析与优化服务」的研究部门，聘用了两百多位数学家、统计学家及资料分析师来做商业数据的分析，运用各式各样专门的统计挖掘软体，希望可以从企业大量的资料中萃取出「黄金」（有用的资讯），这也就是目前大家所常谈论的资料採矿（DataMining）。IBM更提到为了要应付目前数据成长的趋势，未来他们准备还要再多聘请四千位的数据分析师。
如何从一大堆数字或资料萃取出有用的资讯？我们平时会碰到各式各样的数据，各行各业都会需要应用到统计方法来分析这些数据，不管是个人、企业还是行政部门，都离不开数据资料分析。个人在自己的工作或财务管理，都需要对相关的数据资料进行搜集和分析；企业要做好生产和销售，必须进行生产控制、市场调查、成本评估等，也都需要去搜集有关的市场资料、生产资料和成本资料等进行整理和分析；行政部门要进行经济建设和社会发展，更离不开有关国民经济和社会发展的统计资料，以此为基础进行分析和决策。可见统计与现代人的生活息息相关，随着科技的发展，统计已经是今天各个领域必备的工具了。所以无论你同不同意、适不适应，所有学问都必须用到统计学的时代来临了──掌握了统计学，就等于掌握了全世界。
从观念和实际应用起步
统计学也能轻松明白充满乐趣
但是统计一直是许多初学者的梦魇，因为统计学中有太多的数学，包括许多的运算公式与专业术语，都会让初学者望而生畏。可是统计又是处理数据资料的科学，我们几乎每天都离不开这些数据，有鑑于此，本书作者特别针对初学者撰写此书。作者舍弃学理的论述，而用简单的计算例题和具体的案例，以深入浅出的方式介绍统计学的观念和实际应用，同时配合图表说明，引发学习的兴趣。统计学是需要多做练习的学科，因此，本书于各讲之后皆附有练习题，供读者练习参考，以提高学习上的成效。作者期待能在统计教育的革新改变中，帮助所有想学习统计的初学者，能进入一趟毫无负担的统计学习之旅，了解统计的本质与意义，并为学习兴趣注入活力。本书由帝京大学执教统计学的教授小岛宽之编写，除了在学术上的专业之外，更结合作者多年来的教学经验，以及对读者程度与学习心态的掌握，更使用作者个人新的见解──统计学的逻辑有某种「跳跃」现象，以最简洁易懂的方式，向刚开始学习统计学的读者介绍统计学的观念。
作者在第一部分将统计艰深的数学概念予以简化，对常用的统计观念及原理做一基本的介绍，并借由实际案例的说明，引导读者了解统计方法的概念，期使读者研习统计学时，能以有系统、具效率的方式吸收。读者并不需要高深的数学知识才能读懂这部分，因为里面谈的，全都是最基本、最易懂的统计，例如次数分配、平均值、标准差。在第二部分以深入浅出的方式探讨统计学中的重要的两个概念「检定」及「区间估计」，透过生活化的实例，利用叙述的方式，把最重要的两个基本概念解释得清清楚楚。这本书能让初学者茅塞顿开，轻松解读、掌握统计学的两个重要的概念，使得统计学变得富有意义，不再艰深难懂，是一段深入理解统计学的完整学习体验。对于初学者及想一窥统计学堂奥的读者，这是一本不可多得的好书。
本书呈现给读者一个绝佳的统计学习课程，不仅易学好用，并且以独特的风格提供了丰富详实的说明。假如你对其他艰深难懂的统计学望而却步，你会深深爱上这本书。本书将改变读者对统计是一门难学的科学的印象，读者读完此书后定会发现其实学统计很轻松！
图书试读
用户评价
作为一个对数字和公式一向不太敏感的人，统计学对我来说一直是一个充满神秘感的领域。《图解统计学入门》这本书，就像是一把钥匙，为我打开了这扇神秘的大门。我不得不说，这本书的设计简直是太棒了，完全符合我的需求。 这本书最让我印象深刻的，莫过于它那“图解”的强大威力。作者就像一位技艺高超的艺术家，将那些原本抽象、枯燥的统计学概念，转化为一幅幅生动有趣的插画和图表。我一直对“均值、中位数、众数”这几个概念傻傻分不清，总觉得它们描述的都是一个数据的“中心”。但是，这本书用了一个关于“家庭收入分布”的例子，通过几张对比鲜明的图，让我瞬间明白了它们之间的差异，以及它们在不同情况下的适用性。 关于“数据可视化”的部分，更是让我爱不释手。它不仅仅是简单地展示图表，而是教会我们如何通过图表来讲述数据背后的故事。书中用了很多不同类型的图表，比如柱状图、折线图、饼图等等，并详细解释了每种图表的优缺点以及适用场景。这让我明白，选择合适的图表，能够极大地提升我们传达信息的效果。 书中对“概率”的讲解也十分到位。它不是一开始就给你一堆复杂的公式，而是从生活中最常见的例子入手，比如抛硬币、掷骰子，循序渐进地引导读者理解概率的基本概念。我尤其欣赏它关于“独立事件”和“非独立事件”的讲解，用非常形象的比喻，让我一下子就抓住了核心。 关于“统计推断”的部分，这本书也做得非常出色。它用通俗易懂的语言，解释了“抽样”的重要性，以及如何通过样本来推断总体。书中关于“置信区间”的讲解，更是让我明白了，我们不可能得到一个绝对精确的数值，但可以通过一个范围来表示我们对这个数值的信心程度。 《图解统计学入门》这本书最大的价值，在于它不仅仅是传授知识，更重要的是，它培养了一种“用数据看世界”的思维方式。它教会我如何从数据的角度去分析问题，如何辨别信息的真伪，以及如何做出更明智的决策。书中关于“相关性”和“因果性”的区分，让我受益匪浅，避免了我很多不必要的误判。 而且，这本书的语言风格也十分亲切自然，读起来一点也不费力。作者就像一位经验丰富的向导，带着我一步步探索统计学的奥秘，让我不再感到畏惧，而是充满了好奇心。 总而言之，这本书是统计学入门的绝佳选择。它以“图解”为核心，将复杂的统计概念变得简单易懂，生动形象。它不仅教授了统计学知识，更重要的是，它培养了一种数据驱动的思维方式，这对于我们在这个时代做出更明智的决策，具有极其重要的意义。我强烈推荐这本书给所有想要了解统计学的朋友们。
评分在我看来，统计学就像是一门语言，它能够帮助我们理解和描述这个世界。然而，对于初学者来说，这门语言往往充满了复杂的语法和晦涩的词汇。《图解统计学入门》这本书，恰恰扮演了“翻译官”的角色，它将统计学的专业术语，用最直观、最易懂的方式呈现出来。 这本书最让我震撼的，就是它的“图解”功力。作者就像一位技艺精湛的插画家，将那些抽象的统计概念，转化为一幅幅生动形象的画面。我曾经对“方差”这个概念感到非常困惑，总觉得它只是衡量数据离散程度的一个数字，但具体是怎么计算，有什么意义，却一直模糊不清。然而，通过书中关于“不同班级学生考试成绩分布”的图，我一下子就明白了方差的含义，以及它在比较不同数据集时的重要性。 书中对“概率”的讲解也十分精彩。它没有上来就抛出一堆公式，而是从生活中最常见的例子入手，比如抛硬币、抽彩票，循序渐进地引导读者理解概率的基本概念。我尤其欣赏它关于“条件概率”的讲解，用了一个“疾病诊断”的例子，让我深刻理解了在已知某些信息后，如何更新对事件发生概率的判断。 关于“统计推断”的部分，这本书也做得非常出色。它用通俗易懂的语言，解释了“抽样”的重要性，以及如何通过样本来推断总体。书中关于“置信区间”的讲解，更是让我明白了，我们不可能得到一个绝对精确的数值，但可以通过一个范围来表示我们对这个数值的信心程度。 《图解统计学入门》这本书最大的价值，在于它不仅仅是传授知识，更重要的是，它培养了一种“用数据看世界”的思维方式。它教会我如何从数据的角度去分析问题，如何辨别信息的真伪，以及如何做出更明智的决策。书中关于“相关性”和“因果性”的区分，让我受益匪浅，避免了我很多不必要的误判。 而且，这本书的语言风格也十分亲切自然，读起来一点也不费力。作者就像一位经验丰富的向导，带着我一步步探索统计学的奥秘，让我不再感到畏惧，而是充满了好奇心。 总而言之，这本书是统计学入门的绝佳选择。它以“图解”为核心，将复杂的统计概念变得简单易懂，生动形象。它不仅教授了统计学知识，更重要的是，它培养了一种数据驱动的思维方式，这对于我们在这个时代做出更明智的决策，具有极其重要的意义。我强烈推荐这本书给所有想要了解统计学的朋友们。
评分这本书真是太棒了！我之前对统计学一直抱有一种敬畏之心，觉得它遥不可及，充满了各种复杂的公式和抽象的概念，简直是数学界的“黑魔法”。然而，自从翻开《图解统计学入门》这本书，我的整个认知都被颠覆了。作者巧妙地运用了大量的图表、插画和生活化的例子，将那些原本令人望而生畏的统计学原理，变得生动有趣，易于理解。 我尤其喜欢它对“平均数”、“中位数”和“众数”的解释。我一直以为这三者是完全一样的，只是说法不同。但这本书通过一个超市里顾客年龄分布的图，清晰地展示了它们之间的区别以及在不同情境下的适用性。当超市推出老年优惠日时，中位数就比平均数更能反映被优惠人群的年龄段；而当统计一个班级的平均身高时，平均数就显得更为合适。这种直观的对比，让我一下子就抓住了核心概念。 再比如，书中关于“方差”和“标准差”的讲解，也让我受益匪浅。我之前对这两个概念总是混淆不清，总觉得它们描述的是数据的分散程度，但具体怎么算，有什么用，总是模棱两可。但作者用了一系列关于不同学校学生考试成绩离散程度的图来解释，清晰地描绘了方差如何衡量数据点相对于均值的平均离散度，以及标准差是如何将这种离散度转化回与原始数据相同的单位。这让我立刻明白了，为什么在分析数据时，标准差比方差更有解释力。 这本书最让我惊艳的地方在于，它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的启蒙。它教会我如何用统计学的视角去观察世界，如何从纷繁的数据中提取有用的信息，并做出理性的判断。例如，在讨论“相关性”和“因果性”时，书中用了一个关于冰淇淋销量和溺水人数的例子，一开始看起来似乎两者有关联，但深入分析后，作者揭示了这背后可能存在的“第三变量”——气温。这个例子让我深刻意识到，不能简单地因为两个事物同时发生就断定它们之间存在因果关系，这对于我今后在新闻报道、广告宣传甚至是日常生活中，都将是宝贵的警示。 而且，这本书的排版设计也极其用心。每一页都留有足够的空白，文字清晰，图表色彩鲜明，不会给人一种拥挤压抑的感觉。更重要的是，它将复杂的统计公式“弱化”了，而是用更直观的图形和语言来解释其背后的逻辑。这对于我这样数学基础相对薄弱的人来说，简直是福音。我不再需要对着一堆符号发愁，而是可以通过图形和生动的解释，去理解其内涵。 我还特别喜欢书中关于“概率”的讲解。它没有一开始就抛出复杂的概率公式，而是从抛硬币、掷骰子这样简单的生活场景入手，逐步引导读者理解什么是概率，如何计算概率，以及概率在预测和决策中的作用。书中关于“条件概率”的例子，比如“一个人接受了某项健康检查，结果呈阳性，那么他真正患病的概率是多少”，用非常形象的方式解释了贝叶斯定理的核心思想，让我对这种看似玄妙的概念有了清晰的认识。 书中对“假设检验”的阐述也让我眼前一亮。我一直觉得假设检验听起来就像是在玩猜谜游戏，很难把握其严谨性。但作者通过一个关于药物疗效的实验设计，一步步展示了如何设定原假设和备择假设，如何选择检验统计量，如何计算P值，以及如何根据P值做出拒绝或不拒绝原假设的决定。这种“从零开始”的讲解方式，让我对整个流程有了清晰的脉络。 更让我惊喜的是，这本书还触及了一些更深入的统计概念，但依然保持了“图解”的特色。例如，关于“回归分析”，书中通过描绘散点图，展示了如何找到最佳拟合线来描述两个变量之间的线性关系，并解释了这条线的斜率和截距所代表的实际意义。这让我理解了，原来统计学不仅仅是描述数据，更能够用来预测和建模。 这本书给我的最大感受是，统计学并非高高在上、遥不可及的学科，而是与我们的生活息息相关的强大工具。它能够帮助我们更清晰地认识世界，做出更明智的决策。通过《图解统计学入门》，我不仅掌握了基本的统计学知识，更重要的是培养了一种数据驱动的思维方式，这对我未来的学习和工作都将产生深远的影响。 总而言之，《图解统计学入门》是一本我强烈推荐给所有对统计学感兴趣，或者需要学习统计学知识的读者。它打破了传统统计学教材的沉闷和枯燥，以一种前所未有的方式，将复杂的统计学原理变得简单易懂，生动有趣。如果你曾经因为统计学而感到困惑或畏惧，那么这本书绝对是你开启统计学世界大门的最佳选择。它会让你发现，原来统计学也可以如此迷人。
评分最近手头上的工作和一些数据分析有些关联，所以想找一本统计学的书来恶补一下。偶然间看到了《图解统计学入门》这本书，名字听起来就很有吸引力，而且我一直觉得统计学是个挺难啃的骨头，希望能通过“图解”的方式来降低难度。读完之后，我只能说，这本书完全超出了我的预期，简直是为我量身定做的。 这本书最大的优点，莫过于它那令人称道的“图解”方式。我之前看过的统计学书籍，要么就是堆砌公式，要么就是文字描述冗长，看得人头晕眼花。而这本《图解统计学入门》，真的是把“图解”做到了极致。它用大量精美的插画、清晰的图表，把一些原本晦涩难懂的统计概念，转化为一个个生动形象的画面。 我特别喜欢它对“描述性统计”的讲解。比如，在解释“数据离散程度”的时候，它不是给你一堆公式，而是画了一群不同身高的人，告诉你是身高差距大还是差距小。这种直观的对比，让我一下子就明白了方差和标准差的意义，以及它们在描述数据分散程度上的作用。 还有关于“概率论”的部分，也非常棒。它没有一开始就抛出那些复杂的概率公式，而是从生活中的例子出发，比如掷骰子、抽扑克牌，一步步地引导读者理解概率的概念，以及如何进行概率计算。书中关于“条件概率”的讲解，更是通过一个医学诊断的例子，让我深刻理解了在已知某些信息的情况下，如何更新概率的判断。 这本书在介绍“统计推断”的时候，也非常巧妙。它没有直接讲那些复杂的定理，而是通过一个“产品合格率抽检”的案例，让我们理解了“区间估计”和“假设检验”的基本思想。它让我明白，统计学不仅仅是描述数据，更重要的是如何利用样本来推断整体，以及如何用科学的方法来验证我们的猜想。 我尤其赞赏这本书的逻辑结构。它从最基础的概念开始，循序渐进，层层递进，让读者能够在一个清晰的框架下学习统计学。每一个章节都围绕着一个核心概念展开，并且用大量的图例和案例来加以说明，确保读者能够真正理解。 这本书的语言也极其通俗易懂，没有使用太多专业术语，即使是初学者，也能轻松阅读。而且，它还穿插了一些统计学在日常生活中的实际应用，比如如何分析股票市场的趋势，如何理解民意调查的结果等等，这些都让我觉得统计学并非高高在上，而是与我们息息相关。 在我看来，《图解统计学入门》这本书，不仅仅是一本教材，更像是一位耐心细致的老师，它用最温柔的方式，引导我走进统计学的殿堂。它让我不再害怕那些数字和公式，而是发现了统计学背后隐藏的逻辑之美和应用价值。 总而言之，如果你想学习统计学，但又对复杂的理论感到头疼，那么这本书绝对是你的不二之选。它用最直观、最生动的方式，让你轻松入门，并爱上统计学。我强烈推荐这本书给所有想要了解统计学的朋友们。
评分最近，我一直在寻找一本能够帮助我理解统计学的书，毕竟在如今这个数据爆炸的时代，不懂统计学简直寸步难行。在朋友的推荐下，我翻开了《图解统计学入门》这本大作。原本以为会是一本枯燥乏味的教科书，没想到，它给我带来了巨大的惊喜，简直是统计学入门的“神器”。 这本书最让我眼前一亮的，就是它那“图解”的强大功力。作者仿佛是一位技艺精湛的魔术师，将那些令人望而却步的统计学概念，用一幅幅生动形象的图画，一一呈现在我们眼前。我曾经对“标准差”这个概念深感困惑，总觉得它和“方差”没什么区别。但是，书中用了一系列关于运动员得分分布的图，清晰地展示了标准差如何衡量数据的波动性，以及它在实际应用中的意义。看到那些图形，我一下子就豁然开朗。 书中对“概率”的讲解也十分精彩。它没有上来就抛出一堆公式，而是从生活中的点滴小事说起，比如抛硬币、抽奖等等。然后，通过这些简单的例子，逐渐引导读者理解概率的基本原理，以及如何计算各种事件发生的可能性。我特别喜欢它关于“条件概率”的讲解，用了一个“生病与药物测试”的例子，让我深刻理解了在已知某些信息后，如何更新对事件发生概率的判断。 关于“统计推断”的部分，这本书也做得非常出色。它用通俗易懂的语言，解释了“抽样”的重要性，以及如何通过样本来推断总体。我印象深刻的是关于“置信区间”的讲解，书中用了一个“测量工具”的例子，让我们明白，我们不可能得到一个精确的数值，但可以通过一个范围来表示我们对这个数值的信心程度。 这本书最大的价值在于，它不仅教授了统计学知识，更重要的是，它培养了一种“统计思维”。它教会我如何用数据的角度去分析问题，如何从纷繁复杂的信息中提取有价值的见解，并做出更理性的判断。书中关于“相关性”和“因果性”的区分，就是一个很好的例子，它让我明白，不能简单地因为两个现象同时发生就断定它们之间存在因果关系，这对于我们理解很多社会现象都至关重要。 而且，这本书的语言风格也十分亲切自然，读起来一点也不费力。作者仿佛就像一位经验丰富的老师，循循善诱，将枯燥的统计学知识，讲解得生动有趣，引人入胜。同时，书中还穿插了一些有趣的统计学趣闻和历史故事，让阅读的过程更加轻松愉快。 总而言之，《图解统计学入门》这本书，是统计学入门的绝佳读物。它以“图解”为核心，将复杂的统计概念变得简单易懂，生动形象。它不仅教授了知识，更重要的是，它培养了一种数据驱动的思维方式，这对于我们在这个时代做出更明智的决策，具有极其重要的意义。我强烈推荐这本书给所有想要了解统计学的朋友们。
评分这是一本我最近刚刚读完的书，名叫《图解统计学入门》。坦白说，在拿起这本书之前，我对统计学几乎一无所知，脑海里只有一些模糊的概念，比如平均数、百分比之类的，而且总觉得和我的日常生活没什么关系。但是，这本书彻底改变了我的看法。它真的是用一种非常“友好”的方式来介绍统计学的。 开篇就用了大量的图画，而且不是那种简单的示意图，而是非常生动形象的插画，把一些枯燥的概念变得立刻鲜活起来。比如，在讲“数据的分布”时，它不是一开始就给你一堆数字，而是用一群小动物的体型分布来做比喻，告诉你有的数据集中在中间，有的则分散得很开。这个比喻非常贴切，让我一下子就理解了什么是正态分布，什么是偏态分布。 我印象最深刻的是关于“抽样”的部分。我一直不明白为什么要做抽样，为什么不能直接统计所有的数据。这本书通过一个 polling（民意调查）的例子，非常清晰地解释了抽样的重要性和必要性。它告诉我们，在很多情况下，全量统计是不现实的，但只要抽样得当，就可以用样本来推断总体，而且精度很高。它还列举了一些抽样可能出现的偏差，比如“幸存者偏差”，这个例子让我觉得非常警醒，以后看很多统计数据的时候，都会多一份审慎。 关于“相关性”和“因果性”的区分，这本书也做得非常到位。我经常看到一些新闻说“某某食物与某种疾病有关”，但往往不知道这种“有关”到底是什么程度。这本书通过图表和案例，详细解释了相关性不等于因果性。它用一个非常经典的例子，就是“吃冰激凌的人溺水率高”，乍一看好像冰激凌会让人溺水，但深入分析就会发现，两者都和“夏天天气热”有关。这个讲解让我对如何解读数据非常有帮助，不再容易被表面的关联所误导。 此外，关于“假设检验”的部分，这本书也做得非常通俗易懂。我之前一直觉得这是一个非常高深的统计学概念，但作者通过一个简单的“改进产品效果”的实验，一步步地引导读者理解如何提出假设，如何收集数据，如何进行分析，最终做出决策。它让我明白，所谓的假设检验，其实就是在用一种严谨的科学方法来解决实际问题。 这本书的语言风格也非常轻松愉快，没有那种学术论文的生硬感。就像是和一个朋友在聊天，他一边给你讲故事，一边给你展示图片，顺便就把统计学的知识灌输给你了。而且，它还时不时地穿插一些关于统计学在日常生活中的应用，比如如何看懂天气预报中的降水概率，如何理解广告中的统计数据，这些都让我觉得统计学离我并不遥远。 这本书的图表设计也是我非常喜欢的一点。每一个图表都简洁明了，重点突出，而且色彩搭配也很舒服，不会让人产生视觉疲劳。更重要的是，这些图表不是为了图表而图表，而是真正起到了辅助理解的作用，让那些抽象的概念变得具体可见。 这本书还有一个很棒的地方，就是它没有一味地追求理论的完整性，而是更注重让读者理解核心概念和实际应用。它会告诉你，什么时候需要用到什么样的统计方法，以及这些方法背后的逻辑是什么，而不是让你去死记硬背公式。 总的来说，《图解统计学入门》这本书，真的是一本非常适合初学者入门的统计学读物。它用最直观、最生动的方式，为我打开了统计学的大门，让我看到了统计学的魅力，也让我对未来的学习充满了信心。我非常庆幸自己选择了这本书，它真的让我对统计学有了全新的认识。
评分坦白说，在翻开《图解统计学入门》这本书之前，我对于统计学这个词，脑海里充斥的都是“数字”、“公式”、“图表”这些冰冷而复杂的印象。我担心自己难以理解，甚至觉得会因为复杂的数学推导而头疼。但是，这本书以一种我完全没想到的方式，彻底颠覆了我的认知，让我深深地爱上了统计学。 这本书最让我印象深刻的，莫过于它那“图解”的强大威力。作者就像一位技艺精湛的插画家，将那些原本抽象、枯燥的统计学概念，转化为一幅幅生动形象的插画和图表。我曾经对“均值、中位数、众数”这几个概念傻傻分不清，总觉得它们描述的都是一个数据的“中心”。但是，这本书用了一个关于“某个社区居民年龄分布”的例子，通过几张对比鲜明的图，让我瞬间明白了它们之间的差异，以及它们在不同情况下的适用性。 接着，关于“数据可视化”的讲解，也是这本书的一大亮点。它不仅仅是简单地展示图表，而是教会我们如何通过图表来讲述数据背后的故事。书中用了很多不同类型的图表，比如柱状图、折线图、饼图等等，并详细解释了每种图表的优缺点以及适用场景。这让我明白，选择合适的图表，能够极大地提升我们传达信息的效果。 我尤其欣赏的是，这本书在讲解“概率”时所采用的策略。我一直觉得概率是一门非常抽象的学科，但这本书用我们生活中最常见的例子，比如抛硬币、抽扑克牌，循序渐进地引导读者理解概率的基本概念。我特别喜欢它关于“条件概率”的讲解，用了一个“客户是否会购买产品”的例子，让我深刻理解了在已知某些信息后，如何更新对事件发生概率的判断。 此外，书中关于“统计推断”的阐述，也做得非常到位。它用通俗易懂的语言，解释了“抽样”的重要性，以及如何通过样本来推断总体。书中关于“置信区间”的讲解，更是让我明白了，我们不可能得到一个绝对精确的数值，但可以通过一个范围来表示我们对这个数值的信心程度。 总而言之，《图解统计学入门》这本书，不仅仅是一本统计学教材，它更像是一位循循善诱的良师益友。它用最生动、最直观的方式，为我打开了统计学的大门，让我看到了这个学科的魅力。它让我不再对数据感到畏惧，而是能够用一种更加理性、更加科学的视角去观察和理解世界。我非常庆幸我读了这本书，它为我的学习和工作提供了巨大的帮助。
评分作为一名对统计学几乎一窍不通的“门外汉”，我一直对这个学科怀有敬畏之心，总觉得它是数学领域里的一座高山，难以逾越。然而，《图解统计学入门》这本书，就像是一位经验丰富的向导，用最平易近人的方式，带领我攀登这座高山。 这本书最让我惊喜的，莫过于它那“图解”的强大魅力。作者就像一位技艺精湛的画家，将那些抽象的统计学概念，通过一幅幅生动形象的插画和图表，变得触手可及。我曾经对“数据的离散程度”这个概念感到非常困惑，总觉得它和“集中趋势”是相对的，但具体如何衡量，却一直模模糊糊。然而，书中用了一个关于“不同地区平均收入的分布”的例子，通过几张对比鲜明的图，让我一下子就明白了“方差”和“标准差”的意义，以及它们在描述数据分散性上的作用。 接着，关于“概率”的讲解，也是这本书的一大亮点。它没有上来就抛出一堆复杂的公式，而是从我们日常生活中最常见的例子入手，比如抛硬币、抽奖等等。然后，通过这些简单的例子，循序渐进地引导读者理解概率的基本概念，以及如何计算各种事件发生的可能性。我特别喜欢它关于“条件概率”的讲解，用了一个“用户购买行为预测”的例子，让我深刻理解了在已知某些信息后，如何更新对事件发生概率的判断。 我尤其欣赏的是，这本书在讲解“统计推断”时所采用的策略。我一直不明白，为什么可以用“样本”来推断“总体”，而且推断出来的结果还有一定的“误差”。但是，这本书用了一个“产品质量抽检”的案例，清晰地解释了抽样的必要性和科学性。它告诉我，只要抽样方法得当，就能够用有限的样本来准确地推断出整体的情况。而且，它还列举了一些常见的抽样偏差，比如“幸存者偏差”，这让我警醒，在解读统计数据时，要时刻留意其来源和抽样方法。 此外，书中关于“假设检验”的阐述，也做得非常到位。它没有一开始就抛出那些复杂的统计术语，而是通过一个“市场营销活动效果评估”的案例，一步步地引导读者理解如何设定原假设和备择假设，如何收集和分析数据，最终做出拒绝或不拒绝原假设的决策。这种“由浅入深”的讲解方式，让我对这个看似高深的统计学工具，有了清晰的认知。 总而言之，《图解统计学入门》这本书，不仅仅是一本统计学教材，它更像是一位循循善诱的良师益友。它用最生动、最直观的方式，为我打开了统计学的大门，让我看到了这个学科的魅力。它让我不再对数据感到畏惧，而是能够用一种更加理性、更加科学的视角去观察和理解世界。我非常庆幸我读了这本书，它为我的学习和工作提供了巨大的帮助。
评分作为一名在工作中经常需要处理各种数据的人，我一直深感统计学的重要性，但又苦于找不到一本真正能够让我“入门”的书籍。《图解统计学入门》这本书，简直就像是为我量身定做的。它以一种我从未体验过的方式，让我彻底爱上了统计学。 这本书最核心的吸引力，绝对在于它那“图解”的哲学。作者就像一位技艺高超的魔术师，将原本抽象的统计学原理，通过一幅幅精美的插画和图表，变得活灵活现。我之前对“正态分布”这个概念总是理解得似是而非，总觉得它只是一个钟形的曲线。但是，书中用了一个关于“学生考试成绩分布”的例子，通过描绘一群不同分数段的学生，将正态分布的特点——中间高、两边低，对称性——展现得淋漓尽致。这让我一下子就理解了，为什么很多自然现象都遵循这种分布规律。 接着，关于“抽样”的讲解，也是这本书的一大亮点。我一直觉得，既然要分析数据，为什么不直接统计所有的数据，而是要进行“抽样”呢？这本书通过一个“网站用户活跃度调查”的案例，清晰地解释了抽样的必要性和科学性。它告诉我，在很多情况下，全量统计是不可行的，但只要抽样方法得当，就能够用有限的样本来准确地推断出整体的情况。而且，它还列举了一些常见的抽样偏差，比如“便利性抽样”，这让我警醒，在解读统计数据时，要时刻留意其来源和抽样方法。 我尤其欣赏的是，这本书在讲解“相关性”和“因果性”时，所采用的策略。我经常看到一些文章，会把两者混淆。但是，这本书用一个非常经典的例子——“年平均气温上升和犯罪率上升”，来巧妙地揭示了其中的区别。它告诉我，虽然两者可能同时上升，但并不意味着气温上升直接导致了犯罪率上升，而是可能存在一个共同的“第三变量”，比如“人口密度”。这个讲解，让我对如何理性地分析事物之间的关系有了更深刻的认识。 此外，书中关于“假设检验”的阐述，也做得非常到位。它没有一开始就抛出那些复杂的统计术语，而是通过一个“某项改革措施是否有效”的案例，一步步地引导读者理解如何设定原假设和备择假设，如何收集和分析数据，最终做出拒绝或不接受原假设的决策。这种“由浅入深”的讲解方式，让我对这个看似高深的统计学工具，有了清晰的认知。 总而言之，《图解统计学入门》这本书，不仅仅是一本统计学教材，它更像是一位循循善诱的良师益友。它用最生动、最直观的方式，为我打开了统计学的大门，让我看到了这个学科的魅力。它让我不再对数据感到畏惧，而是能够用一种更加理性、更加科学的视角去观察和理解世界。我非常庆幸我读了这本书，它为我的学习和工作提供了巨大的帮助。
评分当我看到《图解统计学入门》这本书的时候，我当时的状态是既渴望又有些许的抗拒。渴望是因为深知统计学在现代社会的重要性，而抗拒则是源于对这个学科固有的“高冷”印象——认为它充满了晦涩难懂的公式和抽象的理论。然而，这本书彻底打破了我之前的所有顾虑，用一种我前所未有的方式，让我爱上了统计学。 这本书最核心的吸引力，绝对在于它那“图解”的哲学。作者就像一位技艺高超的魔术师，将原本抽象的统计学原理，通过一幅幅精美的插画和图表，变得活灵活现。我之前对“正态分布”这个概念总是理解得似是而非，总觉得它只是一个钟形的曲线。但是，书中用了一个关于“身高分布”的例子，通过描绘一群不同身高的人，将正态分布的特点——中间高、两边低，对称性——展现得淋漓尽致。这让我一下子就理解了，为什么很多自然现象都遵循这种分布规律。 接着，关于“抽样”的讲解，也是这本书的一大亮点。我一直觉得，既然要分析数据，为什么不直接统计所有的数据，而是要进行“抽样”呢？这本书通过一个“超市顾客满意度调查”的案例，清晰地解释了抽样的必要性和科学性。它告诉我，在很多情况下，全量统计是不可行的，但只要抽样方法得当，就能够用有限的样本来准确地推断出整体的情况。而且，它还列举了一些常见的抽样偏差，比如“样本选择偏差”，这让我警醒，在解读统计数据时，要时刻留意其来源和抽样方法。 我尤其欣赏的是，这本书在讲解“相关性”和“因果性”时，所采用的策略。我经常看到一些文章，会把两者混淆。但是，这本书用一个非常经典的例子——“冰淇淋销量和溺水人数的增加”，来巧妙地揭示了其中的区别。它告诉我，虽然两者可能同时上升，但并不意味着冰淇淋导致了溺水，而是可能存在一个共同的“第三变量”，比如“夏季高温”。这个讲解，让我对如何理性地分析事物之间的关系有了更深刻的认识。 此外，书中关于“假设检验”的阐述，也做得非常到位。它没有一开始就抛出那些复杂的统计术语，而是通过一个“新药疗效验证”的案例，一步步地引导读者理解如何设定原假设和备择假设，如何收集和分析数据，最终做出拒绝或不拒绝原假设的决策。这种“由浅入深”的讲解方式，让我对这个看似高深的统计学工具，有了清晰的认知。 总的来说，《图解统计学入门》这本书，不仅仅是一本统计学教材，它更像是一位循循善诱的良师益友。它用最生动、最直观的方式，为我打开了统计学的大门，让我看到了这个学科的魅力。它让我不再对数据感到畏惧，而是能够用一种更加理性、更加科学的视角去观察和理解世界。我非常庆幸我读了这本书，它为我的学习和工作提供了巨大的帮助。
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