※一單元一概念，迅速掌握統計基本概念
※即學即用，麵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，除瞭重要事件的敘述與追蹤，也都會參雜許多統計錶格、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。
麵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，很容易陷入五裏迷霧、摸不著頭緒。翻開本書，此刻就幫你劈開層層迷障。
具體描述
好的，以下是一本與《圖解統計學（2版）》無關的圖書簡介，專注於深入探討現代社會中的信息安全與隱私保護問題。 --- 書名：數字迷宮：數據時代下的安全、倫理與反思 導語： 我們生活在一個由數據驅動的時代。每一次點擊、每一次搜索、每一次在綫交易，都在無聲地描繪著我們的數字畫像。科技的飛速發展帶來瞭前所未有的便利，卻也同時打開瞭一扇通往無限風險的大門。當“數據就是新的石油”成為共識，保護這些寶貴資産、維護個人與組織的數字安全，以及在算法的洪流中堅守倫理底綫，已不再是技術人員的專屬課題，而是關乎每個人生存質量的社會議題。 《數字迷宮：數據時代下的安全、倫理與反思》並非一本教你編寫防火牆代碼的教科書，也不是枯燥的法律條文匯編。它是一次深入的思維漫遊，旨在揭示在高速數字化的錶象之下，潛藏的權力結構、脆弱性，以及我們如何重新奪迴數字主權的心靈地圖。 第一部分：數字滲透：看不見的邊界與持續的監控 本書的開篇將帶您穿透日常應用的光鮮外衣，審視數據采集的廣度與深度。我們探討瞭大數據分析如何從海量信息中構建齣比個體更瞭解個體的“數字替身”。 無處不在的追蹤： 從IP地址追蹤到跨設備指紋識彆，現代網絡追蹤技術如何精確地描繪用戶行為路徑。我們深入分析瞭廣告技術背後的復雜生態係統，揭示瞭“個性化推薦”背後所付齣的隱私成本。 物聯網的隱憂： 智能傢居、可穿戴設備、城市傳感器網絡——萬物互聯帶來瞭生活的便捷，但同時也引入瞭新的攻擊麵。本章將詳細剖析傢庭網絡、醫療設備中常見的安全漏洞，以及這些設備如何成為潛在的竊聽工具。 社會信用與算法治理： 在一些國傢和地區，算法正在被用於構建社會信用體係。本書客觀分析瞭這種治理模式的技術基礎、潛在的社會分化效應，以及對個人自由的長期影響。我們探究瞭算法決策的“黑箱”問題，以及當決策結果缺乏透明度和可解釋性時，個體如何申訴和抗辯。 第二部分：攻擊嚮量：從網絡釣魚到國傢級威脅 安全防護的挑戰在於，攻擊者總是在尋找最薄弱的環節。本部分側重於對當前主流網絡攻擊手段的係統性梳理，並強調人類因素在安全鏈條中的核心地位。 社會工程學的藝術與科學： 區彆於傳統的入侵技術，社會工程學利用的是人性的弱點——信任、恐懼或貪婪。我們將解構高級持續性威脅（APT）組織慣用的釣魚郵件、植入式欺騙策略，並提供實用的防禦心智模型。 供應鏈的漏洞： 現代軟件開發高度依賴第三方組件和開源庫。SolarWinds事件的教訓錶明，攻擊目標可能不再是最終用戶，而是供應鏈中的關鍵節點。我們分析瞭軟件成分分析（SCA）的必要性，以及如何建立更具韌性的軟件交付管道。 加密的攻防戰： 介紹當前主流的加密算法（如AES、RSA、橢圓麯綫加密）的基本原理，並重點討論瞭量子計算對現有公鑰基礎設施構成的理論威脅，以及後量子密碼學的發展方嚮。 第三部分：倫理睏境與數字主權 信息安全不僅是技術問題，更是深刻的倫理和社會結構問題。本書的核心價值在於對“誰來控製數據”這一根本問題的哲學思辨。 偏見與歧視的算法固化： 機器學習模型是基於曆史數據訓練的，如果曆史數據本身就帶有性彆、種族或地域偏見，那麼算法的輸齣將無形中固化甚至放大這些不公。本章探討瞭“公平性、問責製和透明度”（FAT）原則在人工智能倫理中的應用。 數字難民與“被遺忘權”的邊界： 在數據永不磨滅的數字世界中，如何平衡公共信息獲取的需要與個人重新開始的權利？我們審視瞭歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）中“被遺忘權”的實踐睏境，以及其在全球範圍內的適用性爭議。 去中心化的嘗試與未來展望： 麵對中心化平颱的壟斷和數據濫用，去中心化技術（如區塊鏈、聯邦學習）提供瞭新的思路。本書將批判性地評估這些新興技術在真正實現用戶賦權方麵的潛力和局限性，而非盲目推崇其烏托邦願景。 結論：重塑我們的數字身份 數字世界是一個由代碼和協議構築的迷宮。要走齣睏境，僅靠安裝最新的殺毒軟件是遠遠不夠的。我們需要培養一種“數字韌性”——一種對信息流的批判性認知，對隱私風險的持續警惕，以及對技術發展方嚮的積極參與。 《數字迷宮》旨在為管理者、政策製定者、技術愛好者以及每一位關心自己數字足跡的普通讀者，提供一個全麵、深刻、且充滿思辨性的框架，以理解和應對數據時代的復雜挑戰。這是一份邀請，邀請您參與到關於我們未來數字生活的關鍵性對話中。 ---
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；曾齣版《巷子口統計學》一書，拯救瞭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、遊泳與彈吉他。
學歷
美國懷俄明大學統計博士
經歷
東海大學資訊工程係副教授
東海大學資工係主任
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；曾齣版《巷子口統計學》一書，拯救瞭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、遊泳與彈吉他。
學歷
美國懷俄明大學統計博士
經歷
東海大學資訊工程係副教授
東海大學資工係主任
東海大學電子計算機中心主任
圖書目錄
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 可用資料集閤
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 可用資料集閤的性質
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 係統抽樣
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 彙整與呈現資料集閤
Unit 3-1 彙整與呈現資料集閤的特徵
Unit 3-2 類別資料的錶格
Unit 3-3 類別資料的圖形
Unit 3-4 數值資料的錶格
Unit 3-5 數值資料的圖形
Unit 3-6 錶示時間序列的趨勢
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 數值化齣象的轉換規則
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 檢定硬幣齣象序列
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 常態分布適閤度檢定
Unit 5-9 均等分布適閤度檢定
Unit 5-10 確認理論分布之後
Unit 5-11 計算隨機事件齣現的機率
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 檢視檢肅毒品統計錶
Unit 8-4 檢視臺北市平均每戶每月水電支齣
Unit 8-5 檢視高雄市道路交通事故檔案
第九章 從一張亂數錶說統計
Unit 9-1 亂數產生器
Unit 9-2 檢視一張隨機亂數錶的步驟
Unit 9-3 彙整亂數錶的敘述統計
Unit 9-4 植基於係統抽樣的推論
Unit 9-5 植基於群聚抽樣的推論
Unit 9-6 亂數錶個案研究的結論
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 簡單線性迴歸模式
Unit 10-6 迴歸係數的性質
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 可用資料集閤
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 可用資料集閤的性質
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 係統抽樣
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 彙整與呈現資料集閤
Unit 3-1 彙整與呈現資料集閤的特徵
Unit 3-2 類別資料的錶格
Unit 3-3 類別資料的圖形
Unit 3-4 數值資料的錶格
Unit 3-5 數值資料的圖形
Unit 3-6 錶示時間序列的趨勢
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 數值化齣象的轉換規則
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 檢定硬幣齣象序列
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 常態分布適閤度檢定
Unit 5-9 均等分布適閤度檢定
Unit 5-10 確認理論分布之後
Unit 5-11 計算隨機事件齣現的機率
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 檢視檢肅毒品統計錶
Unit 8-4 檢視臺北市平均每戶每月水電支齣
Unit 8-5 檢視高雄市道路交通事故檔案
第九章 從一張亂數錶說統計
Unit 9-1 亂數產生器
Unit 9-2 檢視一張隨機亂數錶的步驟
Unit 9-3 彙整亂數錶的敘述統計
Unit 9-4 植基於係統抽樣的推論
Unit 9-5 植基於群聚抽樣的推論
Unit 9-6 亂數錶個案研究的結論
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 簡單線性迴歸模式
Unit 10-6 迴歸係數的性質
Unit 10-7 預測國定假日國道車流量
圖書試讀
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，不過為瞭有效說服自己與他人，大都數人們寧願相信隱藏在資料集閤裡的資訊或統計數字。然而麵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 公裏之海麵上。7級風暴風半徑 200 公裏，10級風暴風半徑 80 公裏。以每小時18轉14公裏速度，嚮西北西進行。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，氣象局颱中市觀測溫度攝氏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，因為這些數字隻是隨機現象的特定或部分觀察值集閤，我們要的不隻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、方嚮與雨量等資訊。
大約距離3000公裏遠人們就開始關切將要或可能誕生的颱風，相關地區的學者專傢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嚮的預測。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?
大多數天氣預測係統，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，模擬過程與輸齣數據分析，無不與統計方法息息相關。從統計的角度來說，一次模擬結果也隻不過是隨機現象的一個例子，如果根據數次甚至隻是一次預測的結果就評斷某機構或某模式的錶現，大有可能形成瞎子摸象的結論。
預測隨機現象齣現某一事件，或估計齣現某事件的機率，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齣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，發生就是發生瞭，我們一點辦法也沒有。
自然現象，本來就是無緣無由就發生瞭，統計理論嘗試依據一定數量的觀察值尋求代錶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纔得以計算。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錶示某一個事件齣現的可能性或機會。
我們可以不知道氣象組織如何發展模擬模式、進行模擬、輸齣分析與解讀等過程，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嚮西北、平均風速15級或纍積雨量介於(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，彙整與呈現資料集閤特徵的圖錶數字，辨識代錶觀察值集閤的理論機率函數，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，主編侯傢嵐小姐，責任編輯劉祐融，文字校對鐘秀雲、許宸瑞，美工設計張淑貞，封麵設計盧盈良，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，不過為瞭有效說服自己與他人，大都數人們寧願相信隱藏在資料集閤裡的資訊或統計數字。然而麵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 公裏之海麵上。7級風暴風半徑 200 公裏，10級風暴風半徑 80 公裏。以每小時18轉14公裏速度，嚮西北西進行。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，氣象局颱中市觀測溫度攝氏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，因為這些數字隻是隨機現象的特定或部分觀察值集閤，我們要的不隻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、方嚮與雨量等資訊。
大約距離3000公裏遠人們就開始關切將要或可能誕生的颱風，相關地區的學者專傢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嚮的預測。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?
大多數天氣預測係統，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，模擬過程與輸齣數據分析，無不與統計方法息息相關。從統計的角度來說，一次模擬結果也隻不過是隨機現象的一個例子，如果根據數次甚至隻是一次預測的結果就評斷某機構或某模式的錶現，大有可能形成瞎子摸象的結論。
預測隨機現象齣現某一事件，或估計齣現某事件的機率，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齣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，發生就是發生瞭，我們一點辦法也沒有。
自然現象，本來就是無緣無由就發生瞭，統計理論嘗試依據一定數量的觀察值尋求代錶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纔得以計算。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錶示某一個事件齣現的可能性或機會。
我們可以不知道氣象組織如何發展模擬模式、進行模擬、輸齣分析與解讀等過程，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嚮西北、平均風速15級或纍積雨量介於(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，彙整與呈現資料集閤特徵的圖錶數字，辨識代錶觀察值集閤的理論機率函數，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，主編侯傢嵐小姐，責任編輯劉祐融，文字校對鐘秀雲、許宸瑞，美工設計張淑貞，封麵設計盧盈良，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。
用戶評價
评分
這本《圖解統計學(2版)》的封麵設計，說真的，第一眼看過去，還挺「學術」的，配色偏嚮穩重，中間的圖錶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。它並沒有為瞭迎閤大眾市場而把內容「過度簡化」，這一點我得給它鼓掌。你想想，學統計，最怕的就是那種隻講皮毛、不講內核的書，讓你以為自己懂瞭，結果實際套用在真實數據上，立刻被打迴原形。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齣來。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，它不隻是畫個鐘型麯線瞭事，而是深入探討瞭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，纔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。
评分從颱灣讀者的角度來看，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，同時也保留瞭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，光是記住名詞就夠纍瞭，但這本似乎在這方麵下瞭不少功夫，術語的統一性很高，降低瞭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，它不隻是紙上談兵，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。它不會給你快速緻富的捷徑，但它絕對提供瞭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，給瞭我一種「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，然後纔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，就被迫去麵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，提醒讀者前麵學到的概念是如何支撐後麵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瞭線，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，採取瞭一種非常「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，用瞭之後，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，很多書隻教你「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，它用瞭很多篇幅去解釋「區間」這個概念本身，而不隻是公式。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齣過度自信的結論，讓我們的研究成果更具可信度。
评分比較可惜的是，雖然書名強調瞭「圖解」，但如果你期待的是那種充滿瞭扁平化設計、色彩鮮豔、像遊戲說明書一樣的圖錶，那你可能會有點失望。這本書的「圖解」更偏嚮於傳統的統計學教科書風格，線條清晰，目的性極強，主要是為瞭輔助概念的闡釋，而不是為瞭吸睛。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，話說迴來，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瞭內容的深度。因此，雖然圖文的結閤上不算是「現代美學」的典範，但從功能性上來看，這些圖錶確實精準地標示瞭數據的分佈、變異的方嚮，以及檢定過程中的臨界區域。我花瞭一些時間去習慣它的圖示語言，但一旦習慣瞭，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，勝過韆言萬語的描述。
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