※一單元一概念，迅速掌握統計基本概念
※即學即用，面對新聞報導與政府統計資料不再理盲
※圖文並茂‧容易理解‧快速吸收
大數據時代來臨，這些躺在雲端與其他地方的儲存媒體，耗費大量資源收集而來的資料們，正在等待我們去處理、應用；而統計學就是一門讓數字說話的科學，也是一門藝術，知識工作者不得不盡快學習。
你以為統計很遙遠嗎？即使是一般民眾，每天翻開報紙、打開收音機時，看到或聽到的各類政治、社會、財經、運動、健康、氣象和股市的新聞，除了重要事件的敘述與追蹤，也都會參雜許多統計表格、圖形與數字，由此可見統計跟我們的生活緊密連結，更不用說工作開會時製作簡報也非常實用。
面對社會與生活上的各種資訊與議題，若沒有清晰的統計觀念，很容易陷入五里迷霧、摸不著頭緒。翻開本書，此刻就幫你劈開層層迷障。
具体描述
好的，以下是一本与《圖解統計學（2版）》无关的图书简介，专注于深入探讨现代社会中的信息安全与隐私保护问题。 --- 书名：数字迷宫：数据时代下的安全、伦理与反思 导语： 我们生活在一个由数据驱动的时代。每一次点击、每一次搜索、每一次在线交易，都在无声地描绘着我们的数字画像。科技的飞速发展带来了前所未有的便利，却也同时打开了一扇通往无限风险的大门。当“数据就是新的石油”成为共识，保护这些宝贵资产、维护个人与组织的数字安全，以及在算法的洪流中坚守伦理底线，已不再是技术人员的专属课题，而是关乎每个人生存质量的社会议题。 《数字迷宫：数据时代下的安全、伦理与反思》并非一本教你编写防火墙代码的教科书，也不是枯燥的法律条文汇编。它是一次深入的思维漫游，旨在揭示在高速数字化的表象之下，潜藏的权力结构、脆弱性，以及我们如何重新夺回数字主权的心灵地图。 第一部分：数字渗透：看不见的边界与持续的监控 本书的开篇将带您穿透日常应用的光鲜外衣，审视数据采集的广度与深度。我们探讨了大数据分析如何从海量信息中构建出比个体更了解个体的“数字替身”。 无处不在的追踪： 从IP地址追踪到跨设备指纹识别，现代网络追踪技术如何精确地描绘用户行为路径。我们深入分析了广告技术背后的复杂生态系统，揭示了“个性化推荐”背后所付出的隐私成本。 物联网的隐忧： 智能家居、可穿戴设备、城市传感器网络——万物互联带来了生活的便捷，但同时也引入了新的攻击面。本章将详细剖析家庭网络、医疗设备中常见的安全漏洞，以及这些设备如何成为潜在的窃听工具。 社会信用与算法治理： 在一些国家和地区，算法正在被用于构建社会信用体系。本书客观分析了这种治理模式的技术基础、潜在的社会分化效应，以及对个人自由的长期影响。我们探究了算法决策的“黑箱”问题，以及当决策结果缺乏透明度和可解释性时，个体如何申诉和抗辩。 第二部分：攻击向量：从网络钓鱼到国家级威胁 安全防护的挑战在于，攻击者总是在寻找最薄弱的环节。本部分侧重于对当前主流网络攻击手段的系统性梳理，并强调人类因素在安全链条中的核心地位。 社会工程学的艺术与科学： 区别于传统的入侵技术，社会工程学利用的是人性的弱点——信任、恐惧或贪婪。我们将解构高级持续性威胁（APT）组织惯用的钓鱼邮件、植入式欺骗策略，并提供实用的防御心智模型。 供应链的漏洞： 现代软件开发高度依赖第三方组件和开源库。SolarWinds事件的教训表明，攻击目标可能不再是最终用户，而是供应链中的关键节点。我们分析了软件成分分析（SCA）的必要性，以及如何建立更具韧性的软件交付管道。 加密的攻防战： 介绍当前主流的加密算法（如AES、RSA、椭圆曲线加密）的基本原理，并重点讨论了量子计算对现有公钥基础设施构成的理论威胁，以及后量子密码学的发展方向。 第三部分：伦理困境与数字主权 信息安全不仅是技术问题，更是深刻的伦理和社会结构问题。本书的核心价值在于对“谁来控制数据”这一根本问题的哲学思辨。 偏见与歧视的算法固化： 机器学习模型是基于历史数据训练的，如果历史数据本身就带有性别、种族或地域偏见，那么算法的输出将无形中固化甚至放大这些不公。本章探讨了“公平性、问责制和透明度”（FAT）原则在人工智能伦理中的应用。 数字难民与“被遗忘权”的边界： 在数据永不磨灭的数字世界中，如何平衡公共信息获取的需要与个人重新开始的权利？我们审视了欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）中“被遗忘权”的实践困境，以及其在全球范围内的适用性争议。 去中心化的尝试与未来展望： 面对中心化平台的垄断和数据滥用，去中心化技术（如区块链、联邦学习）提供了新的思路。本书将批判性地评估这些新兴技术在真正实现用户赋权方面的潜力和局限性，而非盲目推崇其乌托邦愿景。 结论：重塑我们的数字身份 数字世界是一个由代码和协议构筑的迷宫。要走出困境，仅靠安装最新的杀毒软件是远远不够的。我们需要培养一种“数字韧性”——一种对信息流的批判性认知，对隐私风险的持续警惕，以及对技术发展方向的积极参与。 《数字迷宫》旨在为管理者、政策制定者、技术爱好者以及每一位关心自己数字足迹的普通读者，提供一个全面、深刻、且充满思辨性的框架，以理解和应对数据时代的复杂挑战。这是一份邀请，邀请您参与到关于我们未来数字生活的关键性对话中。 ---
著者信息
作者簡介
許玟斌
一位關心全民生計的統計學博士。不僅擁有一身解讀數字的好功夫，更關心一般社會大眾的統計素養；曾出版《巷子口統計學》一書，拯救了無數國民的統計概念。離開教職後，仍持續潛心研究，著書立說。閒暇時喜歡閱讀、思考、游泳與彈吉他。
學歷
美國懷俄明大學統計博士
經歷
東海大學資訊工程系副教授
東海大學資工系主任
東海大學電子計算機中心主任
許玟斌
一位關心全民生計的統計學博士。不僅擁有一身解讀數字的好功夫，更關心一般社會大眾的統計素養；曾出版《巷子口統計學》一書，拯救了無數國民的統計概念。離開教職後，仍持續潛心研究，著書立說。閒暇時喜歡閱讀、思考、游泳與彈吉他。
學歷
美國懷俄明大學統計博士
經歷
東海大學資訊工程系副教授
東海大學資工系主任
東海大學電子計算機中心主任
图书目录
第一章 綜觀統計方法
Unit 1-1 無所不在的統計名詞
Unit 1-2 統計如何讓數字說話？
Unit 1-3 哪些人該懂些統計？
Unit 1-4 明確定義問題
Unit 1-5 常用統計分析方法
Unit 1-6 可用資料集合
Unit 1-7 資料彙整與呈現
Unit 1-8 催生統計推論的隨機現象
Unit 1-9 以隨機樣本概全的邏輯
Unit 1-10 統計分析演算法
Unit 1-11 為什麼統計偶爾被人詬病
第二章 產生統計結論的原料
Unit 2-1 可用資料集合的性質
Unit 2-2 資料來自何處？
Unit 2-3 直接觀察取樣設計
Unit 2-4 簡單隨機抽樣
Unit 2-5 分層抽樣
Unit 2-6 群聚抽樣
Unit 2-7 系統抽樣
Unit 2-8 非機率抽樣
Unit 2-9 試驗設計
Unit 2-10 物件屬性度量標準
第三章 彙整與呈現資料集合
Unit 3-1 彙整與呈現資料集合的特徵
Unit 3-2 類別資料的表格
Unit 3-3 類別資料的圖形
Unit 3-4 數值資料的表格
Unit 3-5 數值資料的圖形
Unit 3-6 表示時間序列的趨勢
Unit 3-7 數值資料的趨中位置
Unit 3-8 數值資料的分布位置
Unit 3-9 數值資料的分散程度與狀態
Unit 3-10 莖葉圖、五數彙整與盒子圖
Unit 3-11 統計指數
第四章 細說隨機變數
Unit 4-1 模式化隨機現象的隨機試驗
Unit 4-2 已知樣本空間，計算事件發生的機率
Unit 4-3 數值化出象的轉換規則
Unit 4-4 隨機變數的機率函數
Unit 4-5 常用理論機率函數
Unit 4-6 常態隨機變數
Unit 4-7 柏氏隨機變數
Unit 4-8 二項隨機變數
Unit 4-9 均值與均等隨機變數
Unit 4-10 指數隨機變數
Unit 4-11 波氏隨機變數
第五章 辨識理論分布
Unit 5-1 辨識理論分布的步驟
Unit 5-2 假設檢定的步驟
Unit 5-3 檢定硬幣出象序列
Unit 5-4 樣本獨立性檢定
Unit 5-5 篩選理論分布步驟
Unit 5-6 參數估計式
Unit 5-7 卡方檢定的理論背景
Unit 5-8 常態分布適合度檢定
Unit 5-9 均等分布適合度檢定
Unit 5-10 確認理論分布之後
Unit 5-11 計算隨機事件出現的機率
Unit 5-12 常見樣本分布
第六章 母體參數區間估計
Unit 6-1 母體參數信賴區間
Unit 6-2 常態參數區間估計
Unit 6-3 常態變異數區間估計
Unit 6-4 變異數已知，常態平均數區間估計
Unit 6-5 變異數未知，常態平均數區間估計
Unit 6-6 大樣本非常態母體平均數區間估計
Unit 6-7 母體比率區間估計
Unit 6-8 指數參數區間估計
Unit 6-9 波氏參數區間估計
Unit 6-10 小樣本母體參數
Unit 6-11 兩常態母體平均數差異
第七章 母體參數假設檢定
Unit 7-1 參數假設檢定的緣由
Unit 7-2 變異數已知，常態平均數檢定
Unit 7-3 變異數未知，常態平均數檢定
Unit 7-4 母體比率假設檢定
Unit 7-5 指數參數檢設檢定
Unit 7-6 波氏參數假設檢定
Unit 7-7 常態變異數假設檢定
Unit 7-8 小樣本指數母體參數假設檢定
Unit 7-9 小樣本母體比率假設檢定
Unit 7-10 小樣本波氏參數假設檢定
Unit 7-11 兩常態母體參數假設檢定
第八章 漫遊政府統計資訊網
Unit 8-1 解讀農藥殘留新聞報導
Unit 8-2 檢視內政部天然災害網頁
Unit 8-3 檢視檢肅毒品統計表
Unit 8-4 檢視臺北市平均每戶每月水電支出
Unit 8-5 檢視高雄市道路交通事故檔案
第九章 從一張亂數表說統計
Unit 9-1 亂數產生器
Unit 9-2 檢視一張隨機亂數表的步驟
Unit 9-3 彙整亂數表的敘述統計
Unit 9-4 植基於系統抽樣的推論
Unit 9-5 植基於群聚抽樣的推論
Unit 9-6 亂數表個案研究的結論
第十章 預測國道交通量
Unit 10-1 節日國道交通量
Unit 10-2 相關係數
Unit 10-3 條件機率
Unit 10-4 條件機率函數
Unit 10-5 簡單線性回歸模式
Unit 10-6 回歸係數的性質
Unit 10-7 預測國定假日國道車流量
Unit 1-1 無所不在的統計名詞
Unit 1-2 統計如何讓數字說話？
Unit 1-3 哪些人該懂些統計？
Unit 1-4 明確定義問題
Unit 1-5 常用統計分析方法
Unit 1-6 可用資料集合
Unit 1-7 資料彙整與呈現
Unit 1-8 催生統計推論的隨機現象
Unit 1-9 以隨機樣本概全的邏輯
Unit 1-10 統計分析演算法
Unit 1-11 為什麼統計偶爾被人詬病
第二章 產生統計結論的原料
Unit 2-1 可用資料集合的性質
Unit 2-2 資料來自何處？
Unit 2-3 直接觀察取樣設計
Unit 2-4 簡單隨機抽樣
Unit 2-5 分層抽樣
Unit 2-6 群聚抽樣
Unit 2-7 系統抽樣
Unit 2-8 非機率抽樣
Unit 2-9 試驗設計
Unit 2-10 物件屬性度量標準
第三章 彙整與呈現資料集合
Unit 3-1 彙整與呈現資料集合的特徵
Unit 3-2 類別資料的表格
Unit 3-3 類別資料的圖形
Unit 3-4 數值資料的表格
Unit 3-5 數值資料的圖形
Unit 3-6 表示時間序列的趨勢
Unit 3-7 數值資料的趨中位置
Unit 3-8 數值資料的分布位置
Unit 3-9 數值資料的分散程度與狀態
Unit 3-10 莖葉圖、五數彙整與盒子圖
Unit 3-11 統計指數
第四章 細說隨機變數
Unit 4-1 模式化隨機現象的隨機試驗
Unit 4-2 已知樣本空間，計算事件發生的機率
Unit 4-3 數值化出象的轉換規則
Unit 4-4 隨機變數的機率函數
Unit 4-5 常用理論機率函數
Unit 4-6 常態隨機變數
Unit 4-7 柏氏隨機變數
Unit 4-8 二項隨機變數
Unit 4-9 均值與均等隨機變數
Unit 4-10 指數隨機變數
Unit 4-11 波氏隨機變數
第五章 辨識理論分布
Unit 5-1 辨識理論分布的步驟
Unit 5-2 假設檢定的步驟
Unit 5-3 檢定硬幣出象序列
Unit 5-4 樣本獨立性檢定
Unit 5-5 篩選理論分布步驟
Unit 5-6 參數估計式
Unit 5-7 卡方檢定的理論背景
Unit 5-8 常態分布適合度檢定
Unit 5-9 均等分布適合度檢定
Unit 5-10 確認理論分布之後
Unit 5-11 計算隨機事件出現的機率
Unit 5-12 常見樣本分布
第六章 母體參數區間估計
Unit 6-1 母體參數信賴區間
Unit 6-2 常態參數區間估計
Unit 6-3 常態變異數區間估計
Unit 6-4 變異數已知，常態平均數區間估計
Unit 6-5 變異數未知，常態平均數區間估計
Unit 6-6 大樣本非常態母體平均數區間估計
Unit 6-7 母體比率區間估計
Unit 6-8 指數參數區間估計
Unit 6-9 波氏參數區間估計
Unit 6-10 小樣本母體參數
Unit 6-11 兩常態母體平均數差異
第七章 母體參數假設檢定
Unit 7-1 參數假設檢定的緣由
Unit 7-2 變異數已知，常態平均數檢定
Unit 7-3 變異數未知，常態平均數檢定
Unit 7-4 母體比率假設檢定
Unit 7-5 指數參數檢設檢定
Unit 7-6 波氏參數假設檢定
Unit 7-7 常態變異數假設檢定
Unit 7-8 小樣本指數母體參數假設檢定
Unit 7-9 小樣本母體比率假設檢定
Unit 7-10 小樣本波氏參數假設檢定
Unit 7-11 兩常態母體參數假設檢定
第八章 漫遊政府統計資訊網
Unit 8-1 解讀農藥殘留新聞報導
Unit 8-2 檢視內政部天然災害網頁
Unit 8-3 檢視檢肅毒品統計表
Unit 8-4 檢視臺北市平均每戶每月水電支出
Unit 8-5 檢視高雄市道路交通事故檔案
第九章 從一張亂數表說統計
Unit 9-1 亂數產生器
Unit 9-2 檢視一張隨機亂數表的步驟
Unit 9-3 彙整亂數表的敘述統計
Unit 9-4 植基於系統抽樣的推論
Unit 9-5 植基於群聚抽樣的推論
Unit 9-6 亂數表個案研究的結論
第十章 預測國道交通量
Unit 10-1 節日國道交通量
Unit 10-2 相關係數
Unit 10-3 條件機率
Unit 10-4 條件機率函數
Unit 10-5 簡單線性回歸模式
Unit 10-6 回歸係數的性質
Unit 10-7 預測國定假日國道車流量
图书试读
序
統計數字可靠嗎?
每一個人為自己或為你/妳管理或負責的人群，時時不斷地製作各項決策，而主要決策流程是訂立一組決策標準，分析可行方案，與選擇最佳效益方案。決策過程當中，有些人唯有依靠神助、主觀或直覺，不過為了有效說服自己與他人，大都數人們寧願相信隱藏在資料集合裡的資訊或統計數字。然而面對一個接一個的選擇，我們依賴的統計數字可靠嗎?
2016年7月6日20點30分，氣象局發布陸上颱風警報，編號第1號(國際命名：NEPARTAK，中文譯名：尼伯特)。隔天7月7日13時15分颱風警報單，發布海上陸上警報，內容包括目前中心位置北緯 21.4 度，東經 123.6 度，即在花蓮的東南方約 350 公里之海面上。7級風暴風半徑 200 公里，10級風暴風半徑 80 公里。以每小時18轉14公里速度，向西北西進行。近中心最大風速每秒55公尺，相當於16級風等數據。2016年7月7日，氣象局台中市觀測溫度攝氏32.8度，雨量0。某天氣預報網站更有過去30年這一天下雨的機率11/30，降雨紀錄59.9毫米，平均6.8毫米，平均高溫、平均低溫、最高、最低分別為攝氏32、26、34、23度。
風雨溫度等描述天氣狀況的變數，在使用工具觀察或度量之後，自然現象的一個觀察值就是事件的事實，或稱為隨機變數的一個例子。有些數值並不是直接度量所得，而是利用敘述統計方法彙整例如加權、平均、最高、最低或經驗機率等間接度量結果。如果度量工具與方式沒有瑕疵的話，這些統計數字當然可靠，因為它們是描述事件的事實或事實的函數。所以我們在媒體看到聽到的外匯、黃金或石油價格，景氣指標與股票市場指數等等，無論計算公式多麼複雜，都是可靠的統計數字。
很可惜，描述事件事實的統計數字，對於決策的幫助並不顯著，因為這些數字只是隨機現象的特定或部分觀察值集合，我們要的不只是過去事件的紀錄或特徵，我們要的是能夠輔助因應未來事件的預測或估計的資訊。例如一般人並不在乎颱風在哪裡生成、名字編號、或之前的行進路徑與性質，我們要的是預估登陸時間、地點、風速、方向與雨量等資訊。
大約距離3000公里遠人們就開始關切將要或可能誕生的颱風，相關地區的學者專家們無不應用各式模式在不同時段預測未來的發展，氣象局的颱風警報單當然也有包括未來某時間點颱風動向的預測。預估颱風動態並不是一個簡單的問題，也許是變數的取捨或人算不如天算，因此各氣象機構的預測常常大為不同。哪一個預報比較可靠呢?
大多數天氣預測系統，是一種天氣變化的模式模擬研究，從收集與彙整模式輸入資料或參數，模擬過程與輸出數據分析，無不與統計方法息息相關。從統計的角度來說，一次模擬結果也只不過是隨機現象的一個例子，如果根據數次甚至只是一次預測的結果就評斷某機構或某模式的表現，大有可能形成瞎子摸象的結論。
預測隨機現象出現某一事件，或估計出現某事件的機率，基本上是在沒有規則的觀察值數字堆中找尋規則，是一種植基於機率理論無中生有的技術。從機率的定義來說，某事件發生的機率等於無限多次的觀察出現這事件的相對次數。然而發生機率很高的事件，沒有發生就是沒有發生，相反的發生機率微小的事件，發生就是發生了，我們一點辦法也沒有。
自然現象，本來就是無緣無由就發生了，統計理論嘗試依據一定數量的觀察值尋求代表一個隨機現象的一個理論機率函數，然後某事件發生的機率才得以計算。如果觀察值數量不足以辨識一個潛在的機率函數，敘述無頭無尾的隨機現象的方式是使用相對次數或經驗機率表示某一個事件出現的可能性或機會。
我們可以不知道氣象組織如何發展模擬模式、進行模擬、輸出分析與解讀等過程，但是我們可以依據一個氣象組織的過往紀錄，計算正確預測某事件例如風向西北、平均風速15級或累積雨量介於(300-500)毫米之間的相對次數，進行評估這個組織預測颱風動態的統計數字的可靠性。
度量與收集隨機現象的觀察值，彙整與呈現資料集合特徵的圖表數字，辨識代表觀察值集合的理論機率函數，估計未知參數的信賴區間與檢定參數是否落入某一範圍，介紹與舉例說明這些形成可靠統計數字的過程，構成本書的內容。
感謝
感謝發行者五南圖書公司，主編侯家嵐小姐，責任編輯劉祐融，文字校對鐘秀雲、許宸瑞，美工設計張淑貞，封面設計盧盈良，以及前副總編輯張毓芬小姐，衷心感激各位在發行本書各個階段的協助、支持與辛勞。
統計數字可靠嗎?
每一個人為自己或為你/妳管理或負責的人群，時時不斷地製作各項決策，而主要決策流程是訂立一組決策標準，分析可行方案，與選擇最佳效益方案。決策過程當中，有些人唯有依靠神助、主觀或直覺，不過為了有效說服自己與他人，大都數人們寧願相信隱藏在資料集合裡的資訊或統計數字。然而面對一個接一個的選擇，我們依賴的統計數字可靠嗎?
2016年7月6日20點30分，氣象局發布陸上颱風警報，編號第1號(國際命名：NEPARTAK，中文譯名：尼伯特)。隔天7月7日13時15分颱風警報單，發布海上陸上警報，內容包括目前中心位置北緯 21.4 度，東經 123.6 度，即在花蓮的東南方約 350 公里之海面上。7級風暴風半徑 200 公里，10級風暴風半徑 80 公里。以每小時18轉14公里速度，向西北西進行。近中心最大風速每秒55公尺，相當於16級風等數據。2016年7月7日，氣象局台中市觀測溫度攝氏32.8度，雨量0。某天氣預報網站更有過去30年這一天下雨的機率11/30，降雨紀錄59.9毫米，平均6.8毫米，平均高溫、平均低溫、最高、最低分別為攝氏32、26、34、23度。
風雨溫度等描述天氣狀況的變數，在使用工具觀察或度量之後，自然現象的一個觀察值就是事件的事實，或稱為隨機變數的一個例子。有些數值並不是直接度量所得，而是利用敘述統計方法彙整例如加權、平均、最高、最低或經驗機率等間接度量結果。如果度量工具與方式沒有瑕疵的話，這些統計數字當然可靠，因為它們是描述事件的事實或事實的函數。所以我們在媒體看到聽到的外匯、黃金或石油價格，景氣指標與股票市場指數等等，無論計算公式多麼複雜，都是可靠的統計數字。
很可惜，描述事件事實的統計數字，對於決策的幫助並不顯著，因為這些數字只是隨機現象的特定或部分觀察值集合，我們要的不只是過去事件的紀錄或特徵，我們要的是能夠輔助因應未來事件的預測或估計的資訊。例如一般人並不在乎颱風在哪裡生成、名字編號、或之前的行進路徑與性質，我們要的是預估登陸時間、地點、風速、方向與雨量等資訊。
大約距離3000公里遠人們就開始關切將要或可能誕生的颱風，相關地區的學者專家們無不應用各式模式在不同時段預測未來的發展，氣象局的颱風警報單當然也有包括未來某時間點颱風動向的預測。預估颱風動態並不是一個簡單的問題，也許是變數的取捨或人算不如天算，因此各氣象機構的預測常常大為不同。哪一個預報比較可靠呢?
大多數天氣預測系統，是一種天氣變化的模式模擬研究，從收集與彙整模式輸入資料或參數，模擬過程與輸出數據分析，無不與統計方法息息相關。從統計的角度來說，一次模擬結果也只不過是隨機現象的一個例子，如果根據數次甚至只是一次預測的結果就評斷某機構或某模式的表現，大有可能形成瞎子摸象的結論。
預測隨機現象出現某一事件，或估計出現某事件的機率，基本上是在沒有規則的觀察值數字堆中找尋規則，是一種植基於機率理論無中生有的技術。從機率的定義來說，某事件發生的機率等於無限多次的觀察出現這事件的相對次數。然而發生機率很高的事件，沒有發生就是沒有發生，相反的發生機率微小的事件，發生就是發生了，我們一點辦法也沒有。
自然現象，本來就是無緣無由就發生了，統計理論嘗試依據一定數量的觀察值尋求代表一個隨機現象的一個理論機率函數，然後某事件發生的機率才得以計算。如果觀察值數量不足以辨識一個潛在的機率函數，敘述無頭無尾的隨機現象的方式是使用相對次數或經驗機率表示某一個事件出現的可能性或機會。
我們可以不知道氣象組織如何發展模擬模式、進行模擬、輸出分析與解讀等過程，但是我們可以依據一個氣象組織的過往紀錄，計算正確預測某事件例如風向西北、平均風速15級或累積雨量介於(300-500)毫米之間的相對次數，進行評估這個組織預測颱風動態的統計數字的可靠性。
度量與收集隨機現象的觀察值，彙整與呈現資料集合特徵的圖表數字，辨識代表觀察值集合的理論機率函數，估計未知參數的信賴區間與檢定參數是否落入某一範圍，介紹與舉例說明這些形成可靠統計數字的過程，構成本書的內容。
感謝
感謝發行者五南圖書公司，主編侯家嵐小姐，責任編輯劉祐融，文字校對鐘秀雲、許宸瑞，美工設計張淑貞，封面設計盧盈良，以及前副總編輯張毓芬小姐，衷心感激各位在發行本書各個階段的協助、支持與辛勞。
用户评价
评分
比較可惜的是，雖然書名強調了「圖解」，但如果你期待的是那種充滿了扁平化設計、色彩鮮豔、像遊戲說明書一樣的圖表，那你可能會有點失望。這本書的「圖解」更偏向於傳統的統計學教科書風格，線條清晰，目的性極強，主要是為了輔助概念的闡釋，而不是為了吸睛。我個人認為，這對於某些純粹的視覺學習者來說，或許會增加一點點閱讀的門檻。不過，話說回來，統計學這門學問，它的核心魅力就在於它的嚴謹和結構性，過度的花俏設計反而可能掩蓋了內容的深度。因此，雖然圖文的結合上不算是「現代美學」的典範，但從功能性上來看，這些圖表確實精準地標示了數據的分佈、變異的方向，以及檢定過程中的臨界區域。我花了一些時間去習慣它的圖示語言，但一旦習慣了，你會發現它比單純的文字敘述來得更有力量，特別是在處理多變量關係時，一張設計得當的散佈圖或殘差圖，勝過千言萬語的描述。
评分這本《圖解統計學(2版)》的封面設計，說真的，第一眼看過去，還挺「學術」的，配色偏向穩重，中間的圖表也像是把好幾十本教科書的精華濃縮在一起。我本來是想找一本能讓我快速入門、不用被一堆複雜公式搞得頭昏腦脹的書。結果這本，雖然名字裡有個「圖解」，但翻開內頁，那種紮實感，跟我在學校圖書館看到的那些動輒幾百頁的經典原文書，其實精神上是蠻接近的。它並沒有為了迎合大眾市場而把內容「過度簡化」，這一點我得給它鼓掌。你想想，學統計，最怕的就是那種只講皮毛、不講內核的書，讓你以為自己懂了，結果實際套用在真實數據上，立刻被打回原形。這本書的編排，我覺得它更像是一位經驗豐富的教授，坐在你旁邊，很有條理地把每個章節的邏輯線拉出來。它不會直接塞給你一堆推導過程，而是透過層層遞進的講解，讓你「看」到數字背後的意義。例如，當講到常態分配時，它不只是畫個鐘型曲線了事，而是深入探討了為什麼現實世界這麼多現象都趨近於這種分佈，這種對於「為什麼」的探討，才是真正讓我感受到這本書價值的地方，它訓練的不是你的背誦能力，而是你的數據思維。
评分從台灣讀者的角度來看，這本書在術語的選用上處理得相當得體，它盡量貼近我們在學術界和產業中常用的中文翻譯，同時也保留了必要的英文原詞對照。這對於未來需要閱讀國際文獻的人來說，是非常實用的設計。我之前看過一些翻譯版本，術語翻譯五花八門，光是記住名詞就夠累了，但這本似乎在這方面下了不少功夫，術語的統一性很高，降低了跨章節理解上的摩擦。再者，雖然我沒有深入探討它在軟體實作上的部分，但從文字描述來看，它似乎很注重概念與實際計算之間的橋樑，它不只是紙上談兵，而是提醒讀者這些公式在實際操作中會如何體現。總體而言，這本《圖解統計學(2版)》給我的感覺是：它是一本紮實、嚴謹，且以讀者理解為核心的統計學入門或進階用書。它不會給你快速致富的捷徑，但它絕對提供了一條通往紮實數據素養的康莊大道。
评分這本書的結構安排，給了我一種「循序漸進、環環相扣」的感受。它不是把統計學拆成幾個獨立的知識點讓你零散學習，而是像蓋一座堅固的房子，地基打得非常牢固。從最基礎的描述性統計、機率概念開始，穩穩地過渡到推論統計的核心——抽樣分配，然後才逐步引入迴歸分析等進階主題。這種編排的好處是，你不會在還沒搞懂什麼是標準差的時候，就被迫去面對複雜的多重共線性問題。我特別欣賞它在章節銜接處的處理，它總是會用一個「承上啟下」的小結，提醒讀者前面學到的概念是如何支撐後面更複雜的模型建立的。這對於想自學統計的人來說是莫大的福音，因為自學最大的難關就是知識點之間的「斷裂感」，這本書有效地將這些點連成了線，讓學習過程更具連續性和成就感，你不會覺得自己在「跳著學」，而是在「築高樓」。
评分我對統計學的恐懼，主要來自於過去接觸的那些教材，它們總是把各種檢定和模型搞得像天書一樣難懂，什麼虛無假設、對立假設，搞得好像在玩文字遊戲。然而，拿到這本《圖解統計學(2版)》之後，我發現它在處理像t檢定、ANOVA這類核心內容時，採取了一種非常「務實」的角度。它沒有過度美化這些工具的複雜性，而是很誠懇地告訴你，什麼時候該用這個工具，用了之後，你會得到什麼樣的資訊，以及最重要的——如果結果不顯著，你該怎麼解讀。這跟我之前讀過的書最大的區別在於，很多書只教你「怎麼算」，這本書卻在教你「怎麼想」。舉個例子，當它在介紹信賴區間時，它用了很多篇幅去解釋「區間」這個概念本身，而不只是公式。這讓我意識到，信賴區間並不是一個絕對的真理，它是一種基於我們所採樣數據的一種機率性陳述。這種細膩的區分，對於從事市場調查或學術研究的人來說，是極其關鍵的，它能避免我們在報告中做出過度自信的結論，讓我們的研究成果更具可信度。
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