圖解機率‧統計【暢銷修訂版】 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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鈴木香織

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概率统计

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具体描述

統計學一點都不難！

本書特色

- 針對台灣讀者全新修訂，讓學習統計的道路更暢通！

- 生活化舉例，瞬間掌握重點。

- EXCEL 實作教學，即學即用！

- 由淺入深，不知不覺中已功力大增！

只要翻開第一頁，開始讀，就代表你要懂了！

「機率、統計」是一種數學的活用方法，

目的是幫助我們「掌握資訊的特色」，進而「預測未來」。

懂得利用EXCEL做出專業統計圖表，便能讓主管刮目相看、平步青雲；

無論你是職場新鮮人、自己開店當老闆，

學會機率、統計的概念都能在資訊爆炸的今日撥開迷霧，洞見方向。

數字最誠實，想要掌握資料的本質、預測未來潮流，

機率與統計是最聰明有效的工具。

好的，这是一本关于概率与统计的图书简介，内容详实，但不涉及您提到的那本书籍。 --- 书名：揭秘数据背后的逻辑：现代统计推断与应用导言：从混沌到有序的旅程在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量数据包围。从股票市场的波动到天气预报的准确性，从基因测序的结果到社交媒体的用户行为分析，数据无处不在。然而，原始数据本身往往是沉默的，它们需要被解读、被赋予意义。本书正是为那些希望掌握解读数据、做出明智决策的人们而设计。我们相信，统计学并非高不可攀的数学迷宫，而是理解世界的强大工具箱。本书旨在带领读者，从最基础的概率概念出发，逐步深入到严谨的统计推断，最终掌握如何将这些工具应用于实际问题，使数据真正“开口说话”。第一部分：概率论：不确定性世界的基石第一章：随机事件与样本空间本章是理解概率论的起点。我们将首先定义什么是随机试验、样本空间和随机事件。通过大量的实际案例，如掷骰子、抽取扑克牌，读者将建立对基本概念的直观认识。我们将探讨事件的组合（并集、交集、补集）及其在概率计算中的应用，并引入计数原理（排列与组合），为后续更复杂的概率计算打下坚实基础。第二章：古典概率与几何概率在样本空间有限且所有结果等可能性的前提下，古典概率公式提供了一个清晰的计算框架。本章详细阐述了如何运用此框架解决古典概率问题。同时，我们也引入了更具挑战性的几何概率，理解当样本空间是连续区域时，概率如何由面积或体积的比值来决定。第三章：条件概率与事件的独立性现实世界中的事件很少是孤立发生的。条件概率——一个事件发生后，另一个事件发生的概率如何变化——是本章的核心。我们将深入探讨贝叶斯定理，这个在现代科学、医学诊断和人工智能中都占据核心地位的工具，它教会我们如何根据新信息更新我们的信念。此外，事件的独立性概念及其重要性也将被详尽阐述，并区分独立事件与互斥事件这两个常见易混淆的概念。第四章：随机变量及其概率分布概率论的真正力量体现在对随机变量的描述上。本章将随机变量区分为离散型和连续型，并分别介绍它们的核心工具：概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。读者将学习如何计算随机变量的期望值（均值）和方差，理解它们如何量化随机现象的集中趋势和离散程度。第五章：常见离散与连续概率分布本章聚焦于在自然界和工程中反复出现的经典概率分布模型。对于离散变量，我们将详细解析二项分布、泊松分布及其在描述事件发生次数中的应用。对于连续变量，我们将重点剖析均匀分布、指数分布以及统计学中至关重要的正态分布。正态分布，因其“钟形”的特性，是连接概率论与数理统计的桥梁，本章将为其在统计推断中的核心地位做铺垫。第二部分：数理统计：从样本到总体第六章：抽样分布与中心极限定理统计推断的核心目标是从有限的样本信息中对未知总体做出可靠的判断。本章首先介绍不同的抽样方法，以及如何从总体中抽取随机样本。随后，我们将深入探讨统计量的概念，特别是样本均值和样本比例的抽样分布。最关键的是，我们将详细阐述中心极限定理（CLT）——这一统计学的“圣杯”——它解释了为何正态分布在统计推断中如此普遍和重要，即使原始总体分布并非正态。第七章：参数估计：点估计与区间估计本章开始实际的推断过程。首先介绍点估计，即使用单个数值来估计未知的总体参数（如总体均值 $mu$ 或比例 $p$）。我们将探讨常用的估计量，如矩估计法（MOM）和极大似然估计法（MLE）的基本思想。随后，重点转向更具信息量的区间估计。读者将学习如何构建和解释置信区间，理解置信水平的真正含义，并掌握针对均值、比例和方差的置信区间的计算方法。第八章：假设检验的基本原理假设检验是统计推断中最常用也是最关键的技术之一。本章系统地介绍了假设检验的逻辑框架：提出零假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$)。我们将详细解释I型错误（弃真）和II型错误（取伪）的风险，以及功效（Power）的概念。通过显著性水平 $alpha$ 的设定，读者将学习如何根据样本数据对总体参数做出“是”或“否”的决策，并理解P值在决策过程中的作用。第九章：常见参数的假设检验本章将理论应用于实践，详细介绍针对单个总体和两个总体参数的常见假设检验流程。内容涵盖：单个总体均值的Z检验和T检验；单个总体比例的检验；以及两个独立或配对样本均值的T检验。每一种检验都将配以详细的步骤指南、计算示例以及结果的实际解释，强调检验的适用条件（如正态性、方差齐性）。第三部分：高级统计模型与应用第十章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较当需要比较三个或更多组别的均值是否存在显著差异时，单因素方差分析（One-Way ANOVA）成为首选工具。本章将深入解析ANOVA背后的原理——将总变异分解为组间变异和组内变异。我们将学习如何构建F检验统计量，解读ANOVA表，并介绍多重比较（如Tukey HSD）以确定具体是哪几组之间存在差异。第十一章：简单线性回归分析：变量间的关系建模探究变量之间的关系是统计学的核心任务之一。本章聚焦于简单线性回归模型，即用一个自变量 $X$ 来预测一个因变量 $Y$。我们将学习如何通过最小二乘法拟合回归直线，解释回归系数的含义（斜率和截距），并使用决定系数 ($R^2$) 评估模型的拟合优度。此外，回归方程的残差分析、假设检验以及预测的置信区间也将被完整覆盖。第十二章：非参数统计方法简介并非所有数据都符合参数检验所要求的正态性或方差齐性假设。本章介绍在数据不满足这些严格前提时可采用的替代方案——非参数检验。我们将涵盖等级相关的基础知识，并介绍如曼-惠特尼U检验（替代独立样本T检验）和克鲁斯卡尔-沃利斯检验（替代单因素ANOVA）等重要方法，拓宽读者的统计应用边界。结语：统计思维的培养统计学是一门实践的艺术。本书的最终目标不仅仅是教会读者如何计算公式，更是培养一种“统计思维”——一种在面对不确定性时，能够批判性地评估证据、识别潜在偏差、并根据数据做出理性判断的能力。掌握了本书介绍的工具，读者将能够更自信地参与到科学研究、商业决策乃至日常生活中的概率性思考中去。

著者信息

作者簡介

鈴木香織
京都大學情報研究科博士前期課程修了（情報學碩士）。曾任大型 IT 企業研究員，現任職於大型 SI 企業，負責人工智慧(Artificial Intellegence)與機械學習的研究、調查。

相關著作：《圖解：機率‧統計【全新修訂版】》《圖解　機率、統計》

竹原一彰
青山學院大理工研究科博士前期課程修了（理學碩士）。
現任職於大型 SI 企業，負責應用「統計的機械學習理論」AI 與自然語言處理應用的研究、開發。

相關著作：《圖解：機率‧統計【全新修訂版】》《圖解　機率、統計》

譯者簡介

李貞慧
台大工商管理學系畢業，日本國立九州大學經濟學碩士，取得中國生產力中心第十屆中日同步口譯人才培訓研習班結業證書，擅長中日對譯，目前專職從事醫學、核能、光電、機械設備、電機工程、金融商業、美容等口筆譯工作。

图书目录

1-1 什麼是統計呢？
知道統計可以做什麼
1-2 機率、統計的起源
機制的機率與分析結果的統計
1-3 機率、統計的基本想法
了解機率與統計的想法差異
1-4 統計的二大範圍
敘述統計與推論統計
1-5 了解樣本與母體的特徵
用敘述統計了解資料的特徵
1-6 推論未知的樣本並理解
推論統計的手法、估計與檢定
1-7 用數值表示可能發生的程度的機率
偶爾才會發生的事件之發生法則
1-8 機率與推論統計的密切關係
機率的關鍵字就是推論統計
1-9 機率、統計的應用
由資料探勘到文章開採
1-10 統計軟體的介紹
試算表軟體與統計解析軟體

資料不正確就無法得到正確的結果

2-1 理解資料的特微、性質
統計的第一個角色「敘述統計」
2-2 直方圖
將頻率改以圖形表示，掌握離散的全貌
2-3 統計量
表示樣本、母體的特徵
2-4 平均數
最初做為資料基準的數值
2-5 中位數（中間值、中數）
按大小排列樣本時位於中間位置的數值
2-6 眾數
樣本內最容易出現的數值
2-7 樣本變異數1. 表示資料離散程度
了解樣本的離散程度
2-8 樣本變異數2. 誤差的平方
合計差的平方
2-9 由統計量掌握樣本趨勢的訣竅
左右的均衡與尾部長度
2-10 母體與母數
隱藏在樣本之下的母體
2-11 不偏估計量
母數估計量與樣本敘述統計量的誤差
2-12 不偏變異數、標準差

母數的估計量與樣本敘述統計量的誤差

Excel的利用1. 求統計量的函數

3-1 了解機率的第一步1. 機率的基礎
請記住這個關鍵字「機率與機率變數」
3-2 了解機率的第一步2. 事件與離散程度
請記住這個關鍵字「試驗與機率分配」
3-3 機率分配與母數
機率分配與統計量
3-4 使用機率分配的優點
也可以推論不在樣本內的事件
3-5 機率分配與期望值、變異數
由機率分配計算期望值、變異數的方法
3-6 常態分配1. 代表性的機率分配
常態分配與標準常態分配
3-7 常態分配2. 常態分配的母數
常態分配的與
3-8 常態化、標準化
偏差值的計算方法
3-9 大數法則
理想的機率分配與現實的誤差
3-10 中央極限定理與常態分配
樣本平均與常態分配的關係
3-11 樣本與統計量的分配
常態分配、t分配、X2分配
3-12 各種機率分配
身邊常見的機率分配
3-13 二項分配
銅板正反面的分配
3-14 Poisson分配
表示故障率與意外率的分配

Excel的利用2. 由製作樣本資料到偏差值

部分有錢人拉高了平均值

4-1 估計
估計就是推論母集團的性質
4-2 信賴水準與信賴區間
最常用的是95%或99%的信賴水準
4-3 常態分配之母體平均數估計1.
找出樣本的機率分配
4-4 常態分配之母體平均數估計2.
常態分配表的看法與信賴區間之設定
4-5 常態分配之母體平均數估計3.
導出區間估計所需的不等式
4-6 常態分配之母體平均數估計4.
復習區間估計的步驟
4-7 t分配之母體平均數估計1.
導入t分配的理由
4-8 t分配之母體平均數估計2.
t分配表的看法
4-9 t分配之母體平均數估計3.
使用t分配實踐區間估計
4-10 2分配之區間估計1.
有關統計量 2
4-11 2分配之區間估計2.
2分配表的看法
4-12 2分配之區間估計3.
使用 2分配實踐區間估計

Excel的利用3. 求出機率分配的信賴區間

看起來成長快速的銷量

5-1 假設與檢定
什麼是假設、檢定？
5-2 虛無假設與對立假設
檢定時建立假設的方法
5-3 雙尾檢定與單尾檢定
設定適合對立假設的拒絕域
5-4 t檢定1. 雙尾檢定
使用t分配之母體平均數雙尾檢定
5-5 t檢定2. t分配表
由雙尾檢定的t分配導出結論
5-6 2檢定1. 母體變異數檢定
使用 2分配之母體變異數檢定
5-7 2檢定2. 2分配表
由單尾檢定之 2分配導出結論
Excel的利用4. t檢定
Excel的利用5. 2檢定

使用插圖可讓印象加深好幾倍

6-1 什麼是資料探勘
發現隱藏的知識與法則的技術
6-2 關聯法則1. 購物籃分析
讓資料探勘一舉成名的技術
6-3 關聯法則2. 關聯法則的機制
找出機制的二大重點
6-4 關聯法則3. 關聯與因果的差異
重點是同時發生，還是依序發生
6-5 分類預測1. 分類預測問題
了解代表性的分類預測技術
6-6 分類預測2. 鄰近夥伴演算法的機制
估計分類的計算步驟
6-7 分類預測3. 鄰近夥伴演算法具體例
了解特定未知生物的過程
6-8 分類預測4. 鄰近夥伴演算法與直方圖的關係
直方圖的作法與應用
6-9 分群(Clustering)1. 分類的手法
將樣本分成群集的手法
6-10 分群2. k質心分群法的機制
決定群集重心推論平均
6-11 分群3. k質心分群法的利用例
k質心分群法的應注意事項
6-12 分群4. 時間序列分群法
用k質心分群法來讀銷售台數資料
6-13 分群5. 階層式分群法
樹狀圖的計算方法
6-14 使用分群抽出特徵
要探勘複雜的圖像資料

學校考試可知道的事

7-1 語言資料的統計學
語言與統計學的交點
7-2 齊普夫定律1. 定律的含義

頻率與順序的密切關係

7-3 齊普夫定律2. 使用定律計算
試試看齊普夫定律
7-4 資訊量1. 資訊量的測量法與圖表化
因發生機率而異的資訊量
7-5 資訊量2. 資訊量的定義
使用函數計算資訊量
7-6 熵(Entropy)1. 全體資訊源的不確定性
求出資訊源產生的平均值
7-7 熵2. 計算與性質
計算求出不確定性
7-8 機率論語言模型入門
用機率掌握語言的機制
7-9 N-gram語言模型1. Shannon Game
單純又有力的機率論語言模型
7-10 N-gram語言模型2. N-gram語言模型定義
使用2-gram語言模型的單字出現機率
7-11 N-gram語言模型3. 單字例的出現機率
計算字串的出現機率
7-12 語言熵
測量語言複雜性的指標
7-13 聊天機器人(Chatterbot)1. 會話程式
闡明人類的對話機制
7-14 聊天機器人2. N-gram語言模型的應用
要讓程式發生語言文字
7-15 語言資料的統計學彙總