统计学图鑑：未来10年的最热技能，保持领先，必学「极简统计」！ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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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
 

驾驭数据时代的认知蓝图：探索人脑的极限与潜能 一本关于认知科学、思维模型与未来学习策略的深度探析 在这个信息洪流以前所未有的速度重塑世界的时代，我们如何确保自己的思维能够跟上变革的步伐？我们的大脑如何处理海量信息、构建知识体系，并在复杂多变的现实中做出最优决策？本书并非聚焦于任何单一的学科工具箱，而是深入挖掘驱动人类进步和适应未来的底层机制——我们思考、学习和创新的能力。 第一部分：认知的边界与重塑 第一章：心智的操作系统：基础架构的剖析 我们的大脑并非一台被动的记录设备，而是一个高度动态的、适应性极强的预测机器。本章将从神经科学的最新发现出发，揭示我们日常决策和信息吸收背后的生物学基础。我们将探讨“心智模型”（Mental Models）是如何形成的，它们如何如同预设的软件框架，在无形中过滤和解释我们接收到的所有输入。这包括对“启发法”（Heuristics）的细致考察，理解这些快速判断机制在带来效率的同时，如何引发系统性的认知偏见。我们不会讨论任何统计学概念，而是专注于理解偏差是如何在信息处理的最初阶段植入的，例如锚定效应、可得性偏误在信息筛选中的作用。 第二章：注意力的稀缺性与价值投资 在注意力成为最稀缺资源的今天，如何管理和分配我们的认知带宽至关重要。本章将分析现代技术环境如何通过不断的中断和多任务处理的假象，稀释我们的深度思考能力。我们将引入“心流”（Flow State）的理论框架，探讨如何设计环境和任务结构，以最大限度地进入并维持这种高效的认知状态。重点在于构建一个“抗干扰”的内部生态系统，这完全关乎认知资源的管理，而非数据分析的方法论。 第三章：知识的碎片化与系统化构建 信息过载的时代，知识的整合能力比获取知识本身更具价值。本书将探讨如何从孤立的事实中提取出普适性的原理（First Principles Thinking）。我们不会教授任何特定的知识领域，而是提供一套通用的知识架构方法论：如何识别知识间的层级关系、如何建立跨学科的联系网络，以及如何使用类比推理（Analogical Reasoning）来快速掌握陌生领域的核心逻辑。 第二部分：高效学习与创造性思维的引擎 第四章：刻意练习与技能内化的深层机制 技能的掌握不仅仅是重复，而是有目的、有反馈的迭代。本章将深入研究“刻意练习”（Deliberate Practice）背后的心理学机制。我们将分析反馈回路的构建，如何从经验中提取出可操作的教训，以及如何应对“高原期”（Plateaus）——即进步停滞阶段的认知挑战。本书将提供一套通用的练习范式，适用于任何技能的精进，从人际沟通到复杂的决策模拟，重点关注心智模型的调整与优化。 第五章：类比、隐喻与跳跃性思维 创造力往往源于将一个领域的规则应用到另一个不相关领域的能力。本章将聚焦于抽象思维和比喻的力量。我们将研究伟大的思想家如何通过构建新颖的类比来突破思维定势。这部分内容旨在激发读者运用非线性思维，训练对事物本质的“看穿”能力，而不是对表面数据的处理能力。例如，理解复杂系统的动态变化，可以借鉴生物进化的模型，而非依赖线性的预测。 第六章：元认知：成为自己思维的架构师 元认知，即“思考自己的思考过程”，是实现认知飞跃的关键。本章将引导读者建立起对自身思维模式的持续监控和反思。我们将提供工具和框架，帮助读者识别自身心智模型的局限性、评估决策过程的质量，并主动进行“认知校准”。这是一种关于“如何学习如何学习”的终极训练，它使个体能够根据环境变化，灵活地调整自己的认知策略，实现自我优化。 第三部分：适应未来：不确定性下的决策艺术 第七章：理解复杂性与涌现现象 现实世界充满了相互依赖的系统，这些系统会产生我们无法通过简单加总预测的“涌现现象”（Emergent Phenomena）。本章将引入系统思维（Systems Thinking）的基本概念，强调识别反馈回路、延迟效应和非线性关系的重要性。我们探讨的不是量化预测，而是定性理解世界的复杂结构，从而在面对突发事件时，能够快速构建一个合理的、动态的解释框架。 第八章：概率思维与反脆弱性（Antifragility） 在不可预测的环境中，如何设计一个能够从波动和冲击中受益的策略？本书将探讨纳西姆·塔勒布关于“反脆弱性”的思想，将其应用于个人发展和知识体系的构建上。重点在于如何通过增加冗余度、保持开放性以及主动暴露于良性压力之下，来提高整体的韧性与适应能力。这不是计算风险的概率，而是理解如何设计系统以应对未知的“黑天鹅”事件。 第九章：人文素养与跨界融合的必要性 在技术高速发展的背景下，那些最难被自动化取代的能力，恰恰是那些深深植根于人类经验和人文理解的素养。本章强调历史、哲学、艺术和伦理学在塑造健全、富有洞察力的思维中的核心作用。一个真正具有前瞻性的人，必须能够理解人类动机、文化变迁和社会结构，这些远比任何技术指标更具永恒价值。本书旨在描绘一幅宏大的认知蓝图，帮助读者构建一个不受单一技术趋势束缚、能够持续学习和适应的强大心智。 --- （本书内容完全专注于认知科学、心理学、系统思维、学习策略和哲学思辨，旨在提升读者的通用思维能力和适应性，不包含任何关于统计学、数据分析方法或具体学科知识的教学内容。）

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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這次偶然在書店翻閱到《統計學圖鑑：未來10年的最熱技能，保持領先，必學「極簡統計」！》，書名就直接點燃了我對學習新技能的熱情。「未來10年」、「最熱技能」、「保持領先」這幾個詞，簡直是精準的點出了我對職涯發展的焦慮和期許。我一直有預感，在這個數位時代，數據分析和統計能力會是不可或缺的一環，但傳統的統計學知識總讓我望而卻步，感覺門檻很高。所以，「極簡統計」這個詞，真的讓我眼前一亮，彷彿找到了可以輕鬆跨越統計學這道門檻的鑰匙。我非常想知道，這本書是如何將複雜的統計學概念，轉化成「極簡」的、易於理解的知識？會不會用大量生動的圖表、實際案例，甚至是貼近我們生活的數據分析場景，來闡述統計學的原理和應用？我希望能透過這本書，了解統計學是如何幫助我們做出更明智的決策，無論是個人生活上的消費規劃，還是工作上對市場趨勢的判斷，甚至是如何解讀日常生活中接觸到的各種數據資訊。如果這本書真的能讓我在最短的時間內，建立起對統計學的基礎概念，並且感受到它在現代社會的實用價值，那絕對是我近期最棒的一次購書體驗！

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最近工作上常常需要處理一些數據，以前都覺得那些數字好模糊，但又知道它們裡面藏著重要的訊息，所以一直很想找一本能幫助我理解數據的書。看到《統計學圖鑑：未來10年的最熱技能，保持領先，必學「極簡統計」！》，整個眼睛都亮了！「最熱技能」和「保持領先」這幾個關鍵字，直接戳中了我的痛點，我總覺得自己需要學習一些能跟上時代的技能，不然很容易就被淘汰。而「極簡統計」的說法，讓我鬆了一口氣，因為我不是本科系出身，對統計學本來就沒什麼概念，很怕那種充滿艱澀公式的書。如果它真的能做到「極簡」，那就是一大福音了！我非常好奇它會不會從最基礎的概念講起，像是什麼是平均數、中位數、標準差，但用一種很生動、很有趣的方式呈現，而不是枯燥的定義。另外，「圖鑑」這兩個字也讓我很有想像空間，不知道裡面會有多少精美的圖表、插畫，能把抽象的統計概念圖像化。我希望它能用淺顯易懂的語言，解釋那些聽起來很專業的術語，並且能夠舉一些貼近我們日常生活的例子，像是從網購平台的消費紀錄看出自己的購物習慣，或是分析社群媒體上的按讚數和留言數，了解大家對什麼話題比較有興趣。如果這本書真的能讓我在短時間內，掌握到理解數據、分析數據的基礎能力，那我真的覺得太超值了！

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哇！最近在書店看到這本《統計學圖鑑：未來10年的最熱技能，保持領先，必學「極簡統計」！》，書名就夠吸睛了，想說統計學這玩意兒聽起來好像很專業、很難，但又聽說它在數據爆炸的時代是必備技能，尤其是「極簡統計」的說法，聽起來就不像那些厚重的教科書，而是有辦法讓一般人也能輕鬆入門的感覺。我平常對數字有點小小的恐懼，但又很想知道現在到底什麼技能最重要，書上說未來十年最熱門，這就讓我很心動。而且「保持領先」這幾個字，整個就是打中了我這種凡事想走在前面的人的心態，深怕被時代淘汰，想趕快抓住點什麼。我好奇的是，這本書會不會用很多圖表和實際案例來解釋，畢竟「圖鑑」這兩個字就暗示著視覺化，這對我這種比較偏向圖像記憶的人來說，應該會更容易理解。不知道它會不會舉一些生活中的例子，像是網購平台的推薦系統、社群媒體的熱門趨勢，甚至是新聞報導裡常常出現的各種數據分析，讓我覺得統計學不是遙不可及的學問，而是跟我們生活息息相關的東西。如果能把複雜的概念變得像看圖說故事一樣簡單，那這本書就真的太厲害了！我對這本「極簡統計」充滿期待，希望它能帶我突破對統計學的刻板印象，開啟我對數據世界的新視界。

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拿到《統計學圖鑑：未來10年的最熱技能，保持領先，必學「極簡統計」！》這本書，第一感覺就是它的封面設計很現代，很有質感，而且書名裡面的「未來10年」、「最熱技能」、「保持領先」、「極簡統計」幾個詞，根本就是直接把我的心聲都說出來了！我一直覺得，在這個科技發展爆炸的時代，如果沒有掌握一些跟數據相關的技能，真的會有點跟不上腳步。但是，傳統的統計學聽起來又好遙遠、好難懂，我總是有種望而卻步的感覺，深怕自己學了也用不上，或是根本學不會。所以，「極簡統計」這個說法，對我來說真的像黑暗中的一道光！我迫切地想知道，這本書到底是如何做到「極簡」的？它會不會用很多生活化的例子，來解釋那些聽起來很學術的概念？例如，在分析股市趨勢、預測天氣變化，甚至是了解社群媒體上的粉絲互動，這些都能跟統計學扯上關係嗎？我特別期待它能提供一些實際操作的小技巧，讓我可以馬上應用在生活中，像是怎麼看懂新聞報導裡面的數據圖表，或是怎麼簡單分析自己的消費習慣。如果這本書真的能讓我在不感到壓力的情況下，快速建立起對統計學的基本認知，並且感受到它的實用性，那我就真的太開心了！

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這本《統計學圖鑑：未來10年的最熱技能，保持領先，必學「極簡統計」！》的書名，真的是我最近看到的書裡面最能引起我共鳴的了！「未來10年」、「最熱技能」、「保持領先」，這幾個字根本就是在對我喊話啊！我一直有種危機感，覺得自己不能故步自紜，必須不斷學習新東西才能跟上時代的腳步。而「統計學」這個詞，雖然聽起來有點專業，但又覺得在現在這個大數據時代，似乎是無所不在、越來越重要的技能。最讓我眼睛一亮的是「極簡統計」！這四個字讓我瞬間覺得，統計學好像沒有我想像中那麼難以親近，也許這是一本能夠讓像我這樣沒有統計學背景的人，也能輕鬆入門的入門磚。我非常好奇，這本書會不會像它的書名一樣，用一種非常簡潔、直觀的方式來介紹統計學的概念？像是會不會用很多圖像、圖示，或是生活中的小故事，來解釋一些比較抽象的統計學原理？我希望它能讓我了解，統計學是如何應用在我們生活周遭的，比如在網路上購物時，商家是如何透過數據分析來推薦你想要的商品，或是新聞報導裡常出現的各種民意調查，背後又是如何運用統計學的。如果這本書真的能讓我建立起對統計學的正確觀念，並且學到一些實用的分析技巧，那我真的覺得這是一本非常有價值的投資！