统计学

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具体描述

「统计学Statistic」是门生活科学。绝对不是死背公式、套公式、计算求解,而是从了解它、应用它、到喜欢它,自然而然地写出所需的公式,并求算出心中渴望知到的答案。因此『快乐学统计、轻松用统计』是此书籍编撰目的。书籍内容设计以生活周遭事务为主,搭配小秘笈帮助读者理解公式真正含意,读者亦可透过作者精心规划的活动单元,实际操作演练,必然可以从生活中应证统计学原理。

本书特色

  1.色彩呈现:内文叙述与图示相互对应。
  2.实务教学活动:设计「活动单元」,让学生从实际操作演练,应证统计学原理。
  3.生活范例演练:不採用市面试题,改採生活时事为例子、解题、数值含意说明。
  4.专栏设计:搭配「小秘笈」、「偷吃步」帮助学生快速解题及公式含意。
  5.完整的内容章节:本书内容浅显易懂,依基础概念渐进至对母体的推估、检定。
《宇宙的秘密:从微观粒子到宏大星系》 一、 序章:探寻存在的边界 本书旨在带领读者进行一场横跨时空的宏伟探索,深入剖析宇宙的结构、演化及其背后潜在的物理法则。我们不再满足于对日常现象的简单描述,而是力图触及那些支配着从夸克到星系团的终极规律。这是一部关于“为什么”和“如何”的深刻思辨,它基于现代物理学的最前沿发现,同时又不乏对哲学深层意义的追问。 二、 奠基:时空与物质的编织 我们将从对“时空”这一基本概念的重新审视开始。爱因斯坦的相对论如何彻底颠覆了牛顿的绝对时空观?我们深入解析狭义相对论中时间膨胀与长度收缩的奇特效应,并在此基础上构建起广义相对论的宏伟框架——引力不再是一种力,而是时空本身的弯曲。 在这一部分,读者将接触到物质的构成基石。从亚原子粒子到原子核,我们描绘标准模型的精确性,解析费米子与玻色子的世界。电磁力、强核力、弱核力以及引力这四种基本作用力如何共同塑造了我们所感知的一切,以及为什么标准模型在解释引力时仍存在深刻的理论鸿沟。 三、 恒星的诞生与消亡:宇宙的炼金术 恒星,是宇宙中最引人注目的“熔炉”。本书详细阐述了恒星形成的过程:从分子云的引力坍缩,到原恒星的形成,再到核心点燃核聚变的那一刻。我们剖析了主序星的生命周期,探讨了质量如何决定恒星的命运。 特别地,我们将花费大量篇幅聚焦于恒星的终结。白矮星的电子简并压、中子星的极限密度以及黑洞的事件视界,这些极端天体不仅是引力作用的极致体现,也是检验物理定律的天然实验室。黑洞内部奇点的性质,以及霍金辐射对信息悖论的挑战,将引导我们思考量子力学与广义相对论的兼容性问题。 四、 宇宙的演化:从大爆炸到暗能量 本书的核心部分之一是追溯宇宙的历史。大爆炸理论并非一个简单的爆炸,而是一个从极热、极密状态开始的膨胀过程。我们将详细解析暴胀理论如何解决了宇宙学中的视界问题和平坦性问题。 紧接着,我们描绘宇宙“黑暗时代”结束的标志——第一代恒星和星系的形成。通过观测宇宙微波背景辐射(CMB),我们可以“看到”宇宙诞生后不久的景象,这些极其微弱的温度波动,正是今日星系团形成的“种子”。 然而,现代宇宙学最大的谜团是暗物质和暗能量。本书将梳理支持暗物质存在的引力证据(如星系旋转曲线和引力透镜效应),并探讨当前候选粒子(如WIMP、轴子)的搜索进展。更令人困惑的是暗能量,它正以一种反引力的形式驱动宇宙加速膨胀,我们探讨了其与宇宙学常数或修改引力的关联。 五、 星系的结构与动力学:宇宙的岛屿 星系是宇宙中最基本的宏观结构单元。我们将深入研究银河系、仙女座星系等不同形态的星系(螺旋星系、椭圆星系、不规则星系)的形成与演化模型。星系的碰撞与并合如何重塑其形态?星系团和超星系团的巨大网状结构又是如何形成的? 本书将解释星系动力学的核心工具,包括如何利用多普勒效应测量星系的速度,以及如何通过引力透镜效应绘制星系周围的暗物质晕图谱。我们还将探讨活动星系核(AGN)和类星体,它们是星系中心超大质量黑洞剧烈吸积物质时的壮观表现。 六、 量子引力与终极理论的追寻 尽管我们对宏观世界和微观世界的描述分别取得了巨大成功,但两者在极端条件下(如黑洞奇点或宇宙大爆炸的最初瞬间)的融合仍是一个未解之谜。本书将概述当前试图统一所有基本作用力的理论尝试。 弦理论,作为一种将所有基本粒子视为一维“弦”振动的框架,如何提供了一个统一的描述?圈量子引力(LQG)则试图将时空本身进行量子化,将时空视为由离散的“时空原子”构成。这些理论虽然仍在理论探索阶段,但它们代表了人类对自然界终极统一描述的永恒渴望。 七、 结语:未竟的旅程 宇宙学的探索永无止境。从引力波的探测为我们打开了“聆听”宇宙的新窗口,到詹姆斯·韦伯太空望远镜深入观测宇宙的早期光芒,人类正在以前所未有的精度和深度审视我们的起源。本书的结尾,并非对所有问题的解答,而是对未来科学征程的展望——那里充满了未被发现的粒子、未被理解的暗面,以及对生命在宇宙中位置的持续叩问。这是一次知识的盛宴,也是对人类求知本能的致敬。

著者信息

图书目录

PART 1 基础篇
第1章 统计学概念
第2章 叙述统计的图
第3章 叙述统计的数值(常用统计符号与公式)
活动一『生活周遭人、事、物』的统计数值

PART 2 机率篇
第4章 机率与机率分配
活动二 稳赚不赔的『摆摊活动』设计
第5章 离散型机率分配
活动三 台湾『重大事件』possion 机率值估算
第6章 连续型机率分配-常态分配

PART 3 抽样与抽样分配篇
第7章 抽样方法
第8章 抽样分配与中央极限定理
活动四 『中央极限定理』试验
第9章 S^2抽样分配
第10章 S^2/S^2抽样分配
第11章 抽样分配

PART 4 推估篇
第12章 单一母体平均数的信赖区间
第13章 两个母体平均数的信赖区间
第14章 单一母体变异数的信赖区间
第15章 两个母体变异数的信赖区间
活动五『大小青蛙跳远比赛』两个母体平均差的推估

PART 5 检定篇
第16章 单一母体平均数的假设检定
第17章 两个母体平均数差的假设检定
第18章 单一母体变异数的假设检定
第19章 两个母体变异数比的假设检定
活动六『男生女生食量PK 赛』两个母体平均差的检定

PART 6 预测篇
第20章 简单回归分析

图书序言

图书试读

用户评价

评分

我必須承認,我對《統計學》這個主題一直抱持著敬而遠之的態度,總覺得這是一門非常「理工科」的學問,跟我這種「文組腦」似乎不太搭。然而,《統計學》這本書徹底顛覆了我的想法!作者在編寫這本書時,似乎真的很有心要讓「非專業人士」也能輕鬆入門。他刻意避開了過於專業的術語,或是即使使用了,也會在第一時間給予非常淺顯易懂的解釋。 舉例來說,在講述「機率分佈」時,作者並沒有直接跳到那些複雜的數學公式,而是先從大家熟悉的「撲克牌抽牌」開始。他會問,抽到一張A的機率是多少?抽到兩張A的機率又是多少?然後再慢慢引導到各種不同的機率分佈,像是二項分佈、常態分佈等等。他還會用一些生活化的情境來輔助說明,例如抽樣調查、產品良率等等。這讓我感覺到,原來機率和統計學,並不是只存在於書本上,而是隨時隨地都可能出現在我們的生活中。讀完這部分的內容,我甚至開始對生活中一些看似隨機的事件,產生了想用統計學去解釋的興趣,感覺就像是開啟了一扇新世界的大門。

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哇,這本《統計學》真的是讓我又愛又恨啊!一開始拿到書,我還以為會是很枯燥的公式和圖表堆疊,畢竟「統計學」這名字聽起來就讓人有點頭皮發麻。但翻開後,驚喜連連!作者的文筆出乎意料地生動有趣,不像我在學校上課時聽到的那樣死氣沉沉。他用了很多貼近生活的例子,像是樂透開獎機率、棒球選手的打擊率、甚至是選舉民調的預測,這些都讓我覺得統計學不是遙不可及的學問,而是切實存在於我們日常中的工具。 最讓我印象深刻的是,作者在解釋複雜概念時,總能找到非常巧妙的比喻。像是講到「標準差」的時候,他竟然拿來比喻大家對某個流行語的接受程度,有些人聽了馬上懂,有些人聽了還是霧煞煞,這個落差感就跟標準差的意思很接近。還有「迴歸分析」,他用來解釋為什麼天氣熱的時候,冰淇淋銷量會特別好,而且還能預測出大概會好多少,簡直是神乎其技。看完這部分,我對統計學的恐懼感瞬間消失,取而代之的是一種「原來如此」的豁然開朗。書中還穿插了一些歷史小故事,介紹統計學的發展演變,讓我知道這些數字和圖表背後,其實蘊含著人類智慧的累積,更加讓我對這門學問產生了敬意。

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說實話,我抱著「學好功課」的心態來翻這本《統計學》的,沒想到它卻給我帶來了全新的視角。作者在引導讀者進入統計學的世界時,並沒有直接丟出艱澀的定義,而是先從「提問」開始。他會提出一些很有趣的問題,例如「為什麼我們相信網路上那些看似很準的星座運勢?」「為什麼廣告總是強調『90%有效』?」,然後再告訴你,這些問題的背後,其實都跟統計學的原理息息相關。這種「先有問題,再找答案」的引導方式,讓我非常容易進入狀況,也激發了我想要了解更多的好奇心。 書中在講解「假設檢定」的部分,更是讓我大開眼界。作者用一個很貼切的例子,模擬了一場法院的審判。被告是不是有罪,就像是我們要檢定統計上的「虛無假設」是否成立。檢察官提出的證據,就像是我們收集到的「樣本資料」,而法官和陪審團的判決,則是決定了我們是否要「拒絕虛無假設」。這個比喻真的太精闢了,讓我瞬間理解了「顯著水準」、「p值」這些原本聽起來很抽象的概念。我還記得他舉例說明,即使證據看起來很充分,還是有可能會誤判(也就是犯下第一類或第二類錯誤),這讓我對統計學的嚴謹性有了更深的體會。整體而言,這本書不只是在傳授知識,更是在培養一種批判性思考的能力。

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我向來認為,統計學這東西,對於大多數人來說,大概就是高中數學的延伸,頂多就是進一步學習一些圖表分析。但《統計學》這本書,讓我重新定義了「統計學」的價值。作者在書中不斷強調,統計學不僅僅是數字的堆疊,更是一種「思考模式」和「理解世界的方式」。他並沒有刻意賣弄艱深的理論,而是把重點放在如何運用統計學來解決實際問題,以及如何避免被不實的統計數據所誤導。 書中有一章節,專門討論「數據的陷阱」。作者列舉了很多報章雜誌上常見的「騙人」的統計圖表,像是刻意扭曲座標軸、選擇性呈現數據等等。他教我們如何一眼看穿這些「數據的詭計」,不再輕易相信那些看似聳人聽聞的數字。這部分真的非常實用,讓我在閱讀新聞時,多了一層保護。此外,作者還深入淺出地講解了「相關性」與「因果性」的區別,這是在日常溝通和決策中非常容易混淆的兩個概念。他用生動的案例,例如「吃冰淇淋和淹死人數的相關性」,來警示我們不要輕易因為兩個事物同時發生,就斷定其中一個是另一個的原因。這種細緻的分析,讓我對統計學的理解進入了一個全新的層次。

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對於一個曾經因為數學而頭痛的讀者來說,《統計學》這本書簡直是一道及時雨!我原本對這門學問的印象,就是一堆複雜的公式和令人眼花繚亂的符號,光是想到就要打退堂鼓。但這本書的作者,真的可以說是「統計學界的說書人」!他用一種非常友善、親切的語氣,帶領讀者一步一步地走進統計學的世界。 書中最讓我感到驚喜的是,作者並沒有把重點放在「如何計算」,而是放在「為什麼要這樣計算」以及「計算出來的結果代表什麼」。他會從一個情境出發,例如「我們想要知道班上同學的身高平均是多少」,然後才引導出「平均數」這個概念,並且進一步探討,在什麼情況下,平均數能夠有效代表這個班級的身高特徵,又在什麼情況下,平均數可能會被極端值所誤導。這種「由現象到原理」的講述方式,讓我這個對數字不敏感的人,也能夠理解這些概念背後的邏輯。 而且,作者在講解一些比較進階的概念時,也會用很多生動的圖像和比喻。我特別喜歡他用「漏斗」來比喻「抽樣」的過程,從龐大的「母體」中,一層一層地篩選出有代表性的「樣本」。這個圖像真的太形象了,讓我一下子就理解了抽樣的意義和重要性。總而言之,這本《統計學》真的不只是一本教科書,更像是一本能夠啟發思考、培養數據素養的優質讀物。

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