工作一定要用到的统计:如何证明自己正确研判?别人的报告哪里有破绽?产品热卖是方法对了或只是凑巧?光有大数据还不够,只有统计才能给你答案 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024

图书介绍


工作一定要用到的统计:如何证明自己正确研判?别人的报告哪里有破绽?产品热卖是方法对了或只是凑巧?光有大数据还不够,只有统计才能给你答案

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著者
出版者 出版社:大是文化 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者 译者: 李贞慧
出版日期 出版日期:2019/04/29
语言 语言:繁体中文



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发表于2024-03-29

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图书描述

◎新技术或是新商品的效能,被人批评说只是偶然,你怎么证明自己?
  ◎「本公司年终奖金平均六个月」,老板没撒谎,为什么员工根本不可能领到?
  ◎形状不规则的一小块建地,我怎么精确计算面积?
  ◎经济成长GDP很难保一,但餐饮业整体营收却大幅成长两成,

  所以餐饮业值得投入?其实,这是台湾年轻人低薪的原因。为什么?
  统计可以告诉你。

  在网路时代,只要会用电脑和读取工具,就能蒐集到大量数据,
  大家莫不被大数据的可能性给惊呆了,
  但统计才是让大数据说出真相、派上用场的关键。

  作者涌井良幸毕业于筑波大学数学系,涌井贞美毕业于东大理学科研究所。
  他用只需要国中程度的数学能力加上图解,就能拥有工作上一定用得到的统计能力。

  ◎爆量资讯时代,学统计才能以简驭繁。
  蒐集数据不难,只要懂一点统计的基本原理,你就能检定验证各种假设:品牌忠诚度提高了吗?支持率4成4的候选人为什么输给支持率4成3的?奶茶和茶奶真的喝得出来?装瓶机器误差很大吗?

  按计算机很麻烦,本书教你一步步用Excel,立刻能把资料处理成真相。

  ◎懂这些基础知识,就抓到统计的精髓,别让「平均」二字唬弄了你。
  ‧资料有两种:数字与文字,而文字的资料可以用数值替换,作者教你如何整理成高度说服力的表格和图表,看出变数彼此的关系与特质。

  ‧认识平均数、中数、众数。大部分报告只提平均数,会造成偏颇──

  平均薪资5万的公司待遇很好?可能是一位主管月薪30万,10位员工都领22K。  
  两家公司平均待遇都是4万,但有提到各自的变异数和标准差吗?
  这数字让你看到平均数和事实误差有多大。

  ◎统计、随机抽样,和母体的机率,讲这个你就比别人专业!
  ‧随机抽样不等于随便抽样。
  为什么民调抽样有效样本1000人还不足以代表全国?
  但为什么有些抽样数目不到30,代表性却很高?

  ‧除此之外,将数据「标准化」,可以让不能比的两组数据变得可以比较,像是比较全班国文和数学考试的成绩表现、两个国家国民的购买力等等。

  ◎资料分析应用,绝对会让简报看起来很漂亮。
  用图表方便看出两件事情的相关性:
  ‧散布图,容易找出异常数字、连计算都不必,就帮助你不误判。
  ‧股市线图其实不难懂,根本就是统计图。
  ‧把混乱的资料分组、画长条图,可以很快抓出其中的规律和秩序。

  ◎估计与检定,让你不随便相信媒体说的话。
  ‧媒体告诉你的任何数字,该相信吗?家庭主妇有多少零用钱、棒球选手的打击率、学生的算术能力提升……媒体报导是否正确,看用什么统计方法就知道。

  ‧工作上的大小事,如问卷调查结果、用机器工作的误差、大人和小孩对食物的偏好,估计和检定能给你「有把握」答案。

  ◎回归分析、变异数分析和贝氏定理,绝对是你升职加薪的好伙伴
  想要找出各种变数的相对关系,只要运用这3种方式就行了。
  ‧用回归分析做预测,像透天厝变多,汽车的销售会增加多少、住宅数与年收入对卖车影响程度、用电越来越兇,将来每户每月用电量可能多少……。

  ‧变异数分析证明现象非偶然,证明你策略用对、而非运气好;证明新老师或新的教学方法,真的有效……。

  ‧贝氏定理可以提高推论准度:健康检查准确度、如何判断这是不是垃圾邮件……。

  本书逐步图解Excel的操作步骤,
  当别人还在为大数据如何解释而伤脑筋,你已逼近真相的最核心。

各界推荐

  疯狂卖客网站创办人/江鑑修
  黛安芬国际股份有限公司营业处前副总经理/王静逸
 

著者信息

作者简介

涌井良幸


  1950年出生,筑波大学数学系毕业,目前从事高中教职,以及从事电脑演算法与统计学研究。

  有多部统计学相关着作,如《用贝氏统计学作为道具》;另和弟弟贞美合着有《图解回归分析》、《图解多变量分析》(以上由日本实业出版社出版)、《史上最强图解:这样一定懂!统计学》、《用Excel学统计分析》(以上为Natsume社出版)等。

涌井贞美

  涌井良幸的弟弟。1952年出生,于东京大学理学科研究所硕士毕业后,进入富士通株式会社工作。其后,曾担任日本神奈川县立高等学校教师,现为自由作家,活跃于各书籍以及杂志的写作工作。

  已在台湾出版《身边常见的现代化生活科技:读完变身「上知天文、下知地理」的小博士!》(与哥哥良幸合着)。

译者简介

林信帆


  台大工商管理学系毕业,日本国立九州大学经济学硕士,取得中国生产力中心第十届中日同步口译人才培训研习班结业证书,擅长中日对译,目前专职从事医学、核能、光电、机械设备、电机工程、金融商业、美容等口笔译工作。

  译有《你是将才,怎么被看见?》、《苹果、亚马逊都在学的丰田进度管理》、《一人开公司也能搞定的财务管理实务》(皆为大是文化出版)。
 
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图书目录

本书结构图
前言 只要国中程度的数学就能看懂
 
Chapter 0 爆量资讯,学统计以简驭繁
1. 为什么统计现在成了显学?
2. 理解隐藏在资料背后的本质
3. 人类的文明史,其实就是统计出来的历史
专栏一 「开放资料」藏好料,可以挖宝
 
Chapter 1  分析资料,懂这些基础知识就够用
4. 资料有两种:量化和质化
5. 整理成表格,就可以看出资料有什么特征
6. 表格画成图,特征更是一目了然
7. 平均数:资料中最重要的代表值
8. 中位数、众数:帮你看出资料的五官轮廓
9. 变异数、标准差:看出资料的离散程度
10. 变异、变异数的大小,显示资料所含不确定性
11. 散布图:以视觉凸显两个变数的关系
12. 相关系数:用数字表示两个变数相关程度
13. 交叉分析?就是把清单整理成列联表啦
专栏二  两个以上变数对结果的影响,用多变量分析
 
Chapter 2 统计、随机抽样、与正确描述母体的机率
14. 别讲大概,要说机率:一件事可能发生的程度
15. 随机变数,就是用数字表示你的试验结果
16. 统计学的目的:想知道随机变数的出现机率
17. 随机变数的平均数与变异数计算
18. 数字排排站。机率分配的P值、百分位数
19. 标准化:看似不能比的两组数据变得可以比较
20. 随机抽样不是随便抽样:才足以预测全体样貌
21. 母数:用以表现母体特质的数字
22. 抽样取得估计量,希望和母数一致
23. 自由度:让抽样「不偏」母数
24. 误差总是或多或少,误差值会呈现常态分配
25. 中央极限定理,让好的抽样逼近真理
26. 样本平均数定理,重复多次抽样就知道母体什么样
27.  95%的信心水准,认为这就是母体平均数
专栏三 回归分析:归纳既有事实,预测未来可能结果
 
3估计,与检定你的估计
28. 用点估计太笃定,用区间估计有信心
29. 区间估计,来自样本的统计量
30. 我有九成五的把握……
31. 对估计有信心,因为世事多属常态分配
32. 样本相同,想提高信心水准、信赖区间就放宽
33. 其实我们常常用统计来检定想法的对错
34. 想法正确却遭到舍弃的机率:显着水准
35. 想否决的假设,想证明为真的假设
36. 事实的检定,永远面临型一与型二错误
专栏四 因素分析:原因看似很多,共同因素可能只有一个
 
Chapter 4 预测:回归分析、证明某现象并非偶然:变异数分析、提高推论准度,生活中最常用:贝式定理
37. 简单回归分析:用单一变数来预测另一变数
38. 复回归分析:用两个以上的变数来预测
39. 判定系数,判定回归模型配适度
40. 调整自由度,删除无助于预测的变数
41. 证明某现象并非偶然,用变异数分析
42. 变异数分析的关键:组内离散与组间离散程度
43. 变异数分析三步骤
44. 计算琐碎,Excel一秒完成
45. 变异数分析的原理:去同存异
46. 两个变数对结果的影响:无重复试验
47. 重复试验下,分析两个变数对结果的影响
48. 变异数分析Excel代劳,但要弄懂名词定义
49. 情人的加分扣分,请遵照贝氏定理
50. 贝氏定理超实用,先看懂四名词
51. 看似绕口令,其实是推理
52. 贝氏定理:随着资料增加,推论越加准确
专栏五 主成分分析,把一堆变数归纳成几个
 
Chapter 5 资料分析应用实例
53. 如何调查两件事情的相关性
54. 用散布图剔除异常数字,以免误判
55. 股市线图,根本就是统计图解
56. 统计图解,看出差异和变动
57. 分组、画长条图,找出混乱资料的秩序
专栏六 区别分析:怎样的性能条件,价格能定到极致?
 
Chapter 6 活用机率、抽样,与描述母体之前……
58. 赌博之前,先算期望值
59. 地皮形状不规则,怎么计算面积?
60. 人生有好运坏运,想得到公平结果,你得……
61. 为什么醉汉总是能走回家?
62. 抽样至少要超过30个的统计学根据
63. 全国性大调查,样本多少才够?
专栏七 集群分析:把众多受访者,按照特性分成几群
 
Chapter 7 活用估计与检定
64. 什么情况下会发生这种事?用最大概似估计法
65. 家庭主妇有多少零用钱?抽大样本
66. 只能抽小样本,如何检定假设?
67. 母体变异数一向如此,推估目前平均数
68. 推估单身比率、市场占有率的方法
69. 选民支持率的调查,抽样1000人误差颇大
70. 上班族的零用钱差异程度
71. 调查吸菸率、支持率是否升高
72. 学生算术能力提升了吗?这样检定
73. 新生儿体重变轻了?如何检定
74. 最近十天你睡够了吗?这样检定
75. 调查两地上班族的零用钱是否相等
76. 比较两选手的打击率
77. 装瓶机器误差很大吗?这样检定
78. 老板给我的「粉」,量总是不稳定吗?
79. 骰子是否公正?检查方法跟你想的不一样
80. 某地男女比例是否失衡
81. 奶茶和茶奶,真的喝得出来?
82. 大人和小孩喜欢的料理不同吗?
专栏八 质化问题,可以数量化分析
 
Chapter 8 回归分析、变异数分析和贝氏定理怎么用
83. 透天厝变多,汽车销售会增加多少辆?
84. 住宅户数与年收入对卖车影响程度
85. 用电越来越兇,将来每户每月用电高达几度?
86. 策略用对了,不是运气好的证明方式
87. 新老师或是新方法,真的有效吗?
88. 营养品或睡眠对肤质的影响(无重复实验)
89. 营养品或睡眠对肤质的影响(重复实验)
90. 下注,猜袋中白球有几颗
91. 健康检查准确度95%,其实很低喔
92. 有了线索,要不要改变猜测?
93. 线索可以提高猜中机率的证明
94. 电脑如何判断垃圾邮件?用贝氏定理
95. 用贝氏定理来猜天气,准度大增
 
附录A:用Excel来计算百分位数与各种分配的p值
附录B:用Excel做回归分析、变异数分析

图书序言

只要国中程度的数学就能看懂
 
时间如果倒转回100年前,一般人应该没有机会接触到统计资料!近年来,随着社会资讯化的快速发展,现在的我们是生活在资讯的洪流中。所以对现代人来说,处理资讯的统计能力已经是不可或缺的知识。特别是学习统计所得到的以下两种能力,更是必要的常识。
 
第一种就是取得各种资料时,能加以活用的能力。因为在资讯化时代不能正确运用手中资讯的人,不论是在工作上或人生中,都会处于无法做出适当判断的状况。
 
第二种则是分辨资料分析结果的能力。一看到四面八方来的统计资料,大多数人都会以为正确无误而全盘接受。事实上统计资料一定内含提供者的主观意识,有时甚至是有意捏造的假资料,所以接受资料的人必须有能力分辨提供者的用意。
 
一直以来,日本文科学生当中也有不少人因为高中、大学入学考试不考,选择放弃学习数学,这么一来数学的程度就停留在国中。还好现在这个现象慢慢在改善了。
 
本书是统计的超级入门书,国中程度的人都看得懂。非常希望读者们都能利用本书,学会统计的素养,让大家在现代社会中活得更聪明。
 
为什么统计现在成了显学?
 
为什么统计学现在这么受到重视?
 
近年来随着电脑的功能越来越强大,大家可以说都生活在资讯的洪流中,所以这个时代又被称为资讯化时代。每天在推特或脸书等网路社群上,都会产生庞大的资料,正所谓是「大数据时代」。在这种时代,统计分析能力之所以重要,有以下两个理由:
 
第一就是取得各种资料时,能加以活用的能力。在资讯社会中,如果不知道如何活用庞大的数据,资料就只不过是一座垃圾山。不过只要有一点统计分析能力,就可以把这座山变成资讯的宝山。在资讯化时代,不能正确活用手中资讯的人,不论是在工作上或人生中,都会无法做出适当的判断。
 
第二则是分析结果的能力。现在来自四面八方的统计资料,常经过一些人的解释后,便会公布在大众传媒上。问题是这些人的解释并不一定正确。甚至有人会故意捏造不实的解释。所以,英国政治家班杰明‧迪斯雷利斩钉截铁的表示,统计是比该死的谎言更大的谎言。不过只要有一点统计分析能力,就可以戳破扭曲的解释。

图书试读

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