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　　「我有信心，本书可谓史上最简单明了的统计学书籍！」——作者 栗原伸一

　　前些日子，纽约时报送给即将毕业的大学生一篇报导，标题如下：
　　「今天我只对即将毕业的你们说一句话，那就是『统计』。」
　　Google首席经济分析师提及「今后十年最有吸引力的工作将是Statistician（统计专家）。」
　　马云说：「中国极端缺乏大数据人才。」
　　事实上众所周知包含Google在内，
　　全球顶尖企业如微软、IBM等早已展开相关人材的争夺战。
　　物联网、云端运算、大数据分析等技术的结合，揭开新时代的序曲，
　　而奠定这一切的统计学，确实是未来10年的最热技能。

　　将场景转回现在，试想在公事中，是否经常碰到类似问题：
　　．为什么A项开发案如石沉大海，B项却一击即中？
　　．为什么甲款商品库存堆积如山，乙款却长销热卖？
　　．为什么有些人投资有去无回，有些人却稳操胜券？
　　以统计学逻辑来看，畅销、长销、爆红、超高点阅率等名词，和「运气」完全脱钩。
　　统计专家在以「常理」判断，做出决定前，
　　以科学数据免除被「表象」、「套路」带走的陷阱，
　　用数字明确回答：成功经验到底是否可信？哪里可能是隐蔽的陷阱？失败的原因为何？

　　平均数／离散分位数／变异数／钓钟型分配／常态分配／Poisson分配／
　　替代常态分配／信赖区间／虚无假设／对立假设／独立双样本／不劣性试验／
　　重复检定／魏克生符号检定／回归分析／残差分析／多元回归分析……
　　以上提及的名词，就是能确实分析，找出通往成功阶梯的工具。

　　本书透过简明图解，釐清统计学背后的科学机制，掌握从数据中获取真知的技巧。
　　由日本两位大学教授联手，以清晰而简单的图象化教学层层递进：
　　【叙述统计学】➔【机率分配】➔【推论统计学】➔【信赖区间估计】➔【假设检定】
　　【变异数分析与多重比较】➔【无母数分析方法】……
　　共11大章节，锁定「学校或公司需要统计分析，自己却不知从何着手」、
　　「虽读过基本入门书籍，实际分析时却不知该选哪种手法」等目标读者群，
　　为其提供最容易消化的方法，开创学习统计学「最小阻力之路」。

本书特色

　　◎开创学习统计学的「最小阻力之路」：
　　锁定「学校或公司需要统计分析，自己却不知从何着手」、「虽读过基本入门书籍，实际分析时却不知该选哪种手法」读者群，提供「极简运用法」。

　　◎11大章节，从基础到运用层层递进：
　　从【机率分配】➔【信赖区间估计】➔【假设检定】➔【变异数分析与多重比较】➔【贝氏统计学与大数据】……共11大章节，从基础到应用，创造学习统计学的最短路径。

　　◎图鑑式内页，将抽象观念画作具象解析：
　　透过大量的图表和插图，将难以理解的观念化作具象图解，配合补充专栏全面性架构基础知识，扎稳飞越前的地基。

审定推荐

　　「本书内容充实，不仅是描述性统计、推论性统计，甚至是贝氏统计也包在内，书中也介绍R软体的使用方法，全书以插图方式呈现，阅读时生动有趣不会感到乏味，书中介绍的统计处理的方法与其步骤也搭配实例说明，颇为清晰明确，分析结果的解读分法也简明易懂，容易学以致用，本书对初学者可说是一本不可多得的入门书，对学过统计学的人来说也是很好的使用参考手册，期盼本书能带给您学习的乐趣与满足感。」——陈耀茂
 

作者简介

栗原伸一（Kurihara Shinichi）

　　【序章、第3章、第4章、第5章、第6章、第7章、第8章、第11章（贝氏统计学）、附录B、伟人传】

　　1966年    生于茨城县水户市
　　1996年    东京农工大学大学院博士课程修了  博士（农学）
　　1997年    千叶大学园艺学部助手
　　2015年起    同大学大学院园艺学研究科教授

　　专攻农村计画与政策评估，近年来参与多项食品安全性消费者意识调查研究。授课除了统计学外，也有计量经济学和消费者行为论等课程。

丸山敦史（Maruyama Atsushi）

　　【第1章、第2章、第9章、第10章、第11章（大数据）、附录A】

　　1972年    生于长野县长野市
　　1996年    千叶大学大学院园艺学研究科硕士课程修了
　　2001年    千叶大学取得博士（学术）学位
　　2007年起    同大学大学院园艺学研究科准教授

　　专攻农业经济学。运用计量经济学手法，研究领域遍及农业生产、环境评估等。授课除统计学外，也有经济数学和消费者行动论等课程。

审订者简介

陈耀茂

　　1972年日本政府奖学金公费留日

　　国立日本电气通信大学 经营工学工学硕士、博士
　　东海大学企管系暨管理研究所教授，目前（退休）兼任教授

　　曾担任中华民国品质学会理事、国家品质奖评审委员、全国团结圈活动竞赛评审委员等。

　　出版着作有：《商品企划七工具（中卫发展中心）》、《工程统计学》、《医护统计与SPSS》、《医护统计与AMOS》、《EXCEL品质管理》、《工业调查与资料分析》等。

译者简介

李贞慧

　　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《一人开公司也能搞定的财务管理实务》、《工作一定要用到的统计》。
 

．序章 何谓统计学？
．何谓统计学？
．统计学可以做的事
 
第1章　叙述统计学
．1.1 各种平均数
．1.2 资料的离散① 分位数与变异数
．1.3 资料的离散② 变异系数
．1.4 变数相关性① 相关系数
．1.5 变数相关性② 等级相关
 
第2章　机率分配
．2.1 机率与机率分配
．2.2 机率均等的分配 均匀分配
．2.3 掷硬币的分配 二项分配
．2.4 吊钟型分配 常态分配
．2.5 无尺度的分配 标准常态分配
．2.6 知道资料的位置 σ区间
．2.7 分配的形态 偏态与峰度
．2.8 很少见的分配 波瓦生分配
．2.9 同时处理复数资料 χ2分配
．2.10 χ2值的比 F分配
．2.11 替代常态分配 ｔ分配
 
第3章　推论统计学
．3.1 由样本掌握母体特征 推论统计学
．3.2 巧妙推论母数 不偏估计
．3.3 未受限的资料数量 自由度
．3.4 样本统计量的分配① 平均数的分配
．3.5 样本统计量的分配② 比例的分配
．3.6 样本统计量的分配③ 变异数的分配
．3.7 样本统计量的分配④ 相关系数的分配
．3.8 偏离真值 系统误差与偶然误差
．3.9 样本平均数相关的二大定理 大数法则与中央极限定理
 
第4章　信赖区间估计
．4.1 有范围的估计① 母体平均数的信赖区间
．4.2 有范围的估计② 母体比例的信赖区间
．4.3 有范围的估计③ 母体变异数的信赖区间
．4.4 有范围的估计④ 母体相关系数的信赖区间
．4.5 模拟估计母数 拔靴法
 
第5章　假设检定
．5.1 判断是否有差异 假设检定
．5.2 二大假设 虚无假设和对立假设
．5.3 假设检定的步骤
．5.4 特定值（母体平均数）和样本平均数的检定
．5.5 假设检定的二大错误 型一误差和型二误差
．5.6 特定值（母体比例）和样本比例的检定
．5.7 特定值（母体变异数）和样本变异数的检定
．5.8 真有相关关系吗？ 不相关的检定
．5.9 平均数差异检定① 独立双样本
．5.10 平均数差异检定② 成对双样本
．5.11 比例差异检定 独立双样本
．5.12 验证没有比较差 不劣性试验
 
第6章　变异数分析与多重比较
．6.1 用实验确认效果 单因子变异数分析
．6.2 多样本的变异数同质性检定 Bartlett检定
．6.3 考虑个体差异 重复量数单因子变异数分析
．6.4 找出交互作用 双因子变异数分析
．6.5 不可重复检定 多重检定
．6.6 重复检定（多重比较法）①
．Bonferroni法和Scheffe法
．6.7 重复检定（多重比较法）②
．Tukey法和Tukey-kramer法
．6.8 重复检定（多重比较法）③ Dunnett法
 
第7章　无母数分析方法
．7.1 不取决于分配的检定 无母数分析方法
．7.2 质化资料检定 独立性检定（皮尔生χ2检定）
．7.3  2×2交叉表检定 费雪精确性检定
．7.4 独立双样本的等级资料检定
曼恩－惠尼U检定
．7.5 成对双样本的等级资料检定 符号检定
．7.6 成对双样本量化资料无母数检定
魏克生符号检定
．7.7 独立多样本等级资料检定
K－W二氏检定
．7.8 成对多样本等级资料检定 弗里曼检定
 
第8章　实验设计法
．8.1 费雪实验设计三原则① 重复
．8.2 费雪实验设计三原则② 随机
．8.3 费雪实验设计三原则③ 局部控制
．8.4 各种实验配置
．8.5 减少实验次数 直交表实验法
．8.6 直交表实验法应用① 品质工程（参数设计）
．8.7 直交表实验法应用② 联合分析
．8.8 如何决定样本大小 检定力分析
 
第9章　回归分析
．9.1 寻找原因与结果的关系 回归分析
．9.2 将资料套用到公式 最小平方法
．9.3 评估回归线精度 判定系数
．9.4 评估回归线斜率 t检定
．9.5 检讨分析合宜程度 残差分析
．9.6 复数原因时的回归分析 多元回归分析
．9.7 自变数之间的问题 多元共线性
．9.8 选择有效的自变数 变数选择法
．9.9 说明质化资料差异的变异① 虚拟截距
．9.10 说明质化资料差异的变异② 虚拟斜率
．9.11 二元变数的回归分析 普罗比回归分析
．9.12 分析到事件发生为止的时间① 存活曲线
．9.13 分析到事件发生为止的时间② 存活曲线比较
．9.14 分析到事件发生为止的时间③ Cox比例风险模式
 
第10章　多变量分析
．10.1 汇集资讯 主成分分析
．10.2 发现潜在要因 因素分析
．10.3 叙述因果结构 结构方程模式（SEM）分析
．10.4 分类个体 集群分析
．10.5 分析质化资料关联性 对应分析
 
第11章　贝氏统计学与大数据
．11.1 活用知识和经验的统计学 贝氏统计学
．11.2 万能公式 贝氏定理
．11.3 由结果回溯原因 事后机率
．11.4 用新资料更为正确 贝氏修正
．11.5 大数据分析① 何谓大数据
．11.6 大数据分析② 关联分析
．11.7 大数据分析③ 趋势预测和SNS分析
 
．附录A
．附录B
．索引
．作者简介
 
【专栏】
．统计学的历史
．标准分数
．各种机率分配的关系
．叙述统计学中的样本和母体
．Excel的E是错误（Error）的E？
．Excel的函数
．为什么不验证要主张的假设呢？
．p值至上主义再见
．极少见的不相关和切断效果
．一开始就是Welch检定？
．正确的绘图法
．平方和的种类
．一开始就当成只有二组OK吗？（以及最佳多重比较法的选择方法）
．何种量化资料可用无母数分析方法？
．就算有离群值也想用有母数分析！
．另一种估计方法（最大概似法）
．输出结果的判读方法（汇整）
．表面上的关系
．罗吉特回归分析
．各式统计分析软体
．应该用哪种分析方法？
．乳癌检查争论
 
【伟人传】
．伟人传① 卡尔‧皮尔生
．伟人传② 法兰西斯‧高尔顿
．伟人传③ 凯特勒
．伟人传④ 南丁格尔
．伟人传⑤ 尼曼与皮尔生
．伟人传⑥ 罗纳‧爱默‧费雪
．伟人传⑦ 法兰克‧魏克生
．伟人传⑧ 托马斯‧贝叶斯

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