圖解機率‧統計【暢銷修訂版】 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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鈴木香織

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概率統計

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具體描述

統計學一點都不難！

本書特色

- 針對颱灣讀者全新修訂，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！

隻要翻開第一頁，開始讀，就代錶你要懂瞭！

「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做齣專業統計圖錶，便能讓主管颳目相看、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，洞見方嚮。

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，這是一本關於概率與統計的圖書簡介，內容詳實，但不涉及您提到的那本書籍。 --- 書名：揭秘數據背後的邏輯：現代統計推斷與應用導言：從混沌到有序的旅程在這個信息爆炸的時代，我們每天都被海量數據包圍。從股票市場的波動到天氣預報的準確性，從基因測序的結果到社交媒體的用戶行為分析，數據無處不在。然而，原始數據本身往往是沉默的，它們需要被解讀、被賦予意義。本書正是為那些希望掌握解讀數據、做齣明智決策的人們而設計。我們相信，統計學並非高不可攀的數學迷宮，而是理解世界的強大工具箱。本書旨在帶領讀者，從最基礎的概率概念齣發，逐步深入到嚴謹的統計推斷，最終掌握如何將這些工具應用於實際問題，使數據真正“開口說話”。第一部分：概率論：不確定性世界的基石第一章：隨機事件與樣本空間本章是理解概率論的起點。我們將首先定義什麼是隨機試驗、樣本空間和隨機事件。通過大量的實際案例，如擲骰子、抽取撲剋牌，讀者將建立對基本概念的直觀認識。我們將探討事件的組閤（並集、交集、補集）及其在概率計算中的應用，並引入計數原理（排列與組閤），為後續更復雜的概率計算打下堅實基礎。第二章：古典概率與幾何概率在樣本空間有限且所有結果等可能性的前提下，古典概率公式提供瞭一個清晰的計算框架。本章詳細闡述瞭如何運用此框架解決古典概率問題。同時，我們也引入瞭更具挑戰性的幾何概率，理解當樣本空間是連續區域時，概率如何由麵積或體積的比值來決定。第三章：條件概率與事件的獨立性現實世界中的事件很少是孤立發生的。條件概率——一個事件發生後，另一個事件發生的概率如何變化——是本章的核心。我們將深入探討貝葉斯定理，這個在現代科學、醫學診斷和人工智能中都占據核心地位的工具，它教會我們如何根據新信息更新我們的信念。此外，事件的獨立性概念及其重要性也將被詳盡闡述，並區分獨立事件與互斥事件這兩個常見易混淆的概念。第四章：隨機變量及其概率分布概率論的真正力量體現在對隨機變量的描述上。本章將隨機變量區分為離散型和連續型，並分彆介紹它們的核心工具：概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。讀者將學習如何計算隨機變量的期望值（均值）和方差，理解它們如何量化隨機現象的集中趨勢和離散程度。第五章：常見離散與連續概率分布本章聚焦於在自然界和工程中反復齣現的經典概率分布模型。對於離散變量，我們將詳細解析二項分布、泊鬆分布及其在描述事件發生次數中的應用。對於連續變量，我們將重點剖析均勻分布、指數分布以及統計學中至關重要的正態分布。正態分布，因其“鍾形”的特性，是連接概率論與數理統計的橋梁，本章將為其在統計推斷中的核心地位做鋪墊。第二部分：數理統計：從樣本到總體第六章：抽樣分布與中心極限定理統計推斷的核心目標是從有限的樣本信息中對未知總體做齣可靠的判斷。本章首先介紹不同的抽樣方法，以及如何從總體中抽取隨機樣本。隨後，我們將深入探討統計量的概念，特彆是樣本均值和樣本比例的抽樣分布。最關鍵的是，我們將詳細闡述中心極限定理（CLT）——這一統計學的“聖杯”——它解釋瞭為何正態分布在統計推斷中如此普遍和重要，即使原始總體分布並非正態。第七章：參數估計：點估計與區間估計本章開始實際的推斷過程。首先介紹點估計，即使用單個數值來估計未知的總體參數（如總體均值 $mu$ 或比例 $p$）。我們將探討常用的估計量，如矩估計法（MOM）和極大似然估計法（MLE）的基本思想。隨後，重點轉嚮更具信息量的區間估計。讀者將學習如何構建和解釋置信區間，理解置信水平的真正含義，並掌握針對均值、比例和方差的置信區間的計算方法。第八章：假設檢驗的基本原理假設檢驗是統計推斷中最常用也是最關鍵的技術之一。本章係統地介紹瞭假設檢驗的邏輯框架：提齣零假設 ($H_0$) 和備擇假設 ($H_a$)。我們將詳細解釋I型錯誤（棄真）和II型錯誤（取僞）的風險，以及功效（Power）的概念。通過顯著性水平 $alpha$ 的設定，讀者將學習如何根據樣本數據對總體參數做齣“是”或“否”的決策，並理解P值在決策過程中的作用。第九章：常見參數的假設檢驗本章將理論應用於實踐，詳細介紹針對單個總體和兩個總體參數的常見假設檢驗流程。內容涵蓋：單個總體均值的Z檢驗和T檢驗；單個總體比例的檢驗；以及兩個獨立或配對樣本均值的T檢驗。每一種檢驗都將配以詳細的步驟指南、計算示例以及結果的實際解釋，強調檢驗的適用條件（如正態性、方差齊性）。第三部分：高級統計模型與應用第十章：方差分析（ANOVA）：多組均值比較當需要比較三個或更多組彆的均值是否存在顯著差異時，單因素方差分析（One-Way ANOVA）成為首選工具。本章將深入解析ANOVA背後的原理——將總變異分解為組間變異和組內變異。我們將學習如何構建F檢驗統計量，解讀ANOVA錶，並介紹多重比較（如Tukey HSD）以確定具體是哪幾組之間存在差異。第十一章：簡單綫性迴歸分析：變量間的關係建模探究變量之間的關係是統計學的核心任務之一。本章聚焦於簡單綫性迴歸模型，即用一個自變量 $X$ 來預測一個因變量 $Y$。我們將學習如何通過最小二乘法擬閤迴歸直綫，解釋迴歸係數的含義（斜率和截距），並使用決定係數 ($R^2$) 評估模型的擬閤優度。此外，迴歸方程的殘差分析、假設檢驗以及預測的置信區間也將被完整覆蓋。第十二章：非參數統計方法簡介並非所有數據都符閤參數檢驗所要求的正態性或方差齊性假設。本章介紹在數據不滿足這些嚴格前提時可采用的替代方案——非參數檢驗。我們將涵蓋等級相關的基礎知識，並介紹如曼-惠特尼U檢驗（替代獨立樣本T檢驗）和剋魯斯卡爾-沃利斯檢驗（替代單因素ANOVA）等重要方法，拓寬讀者的統計應用邊界。結語：統計思維的培養統計學是一門實踐的藝術。本書的最終目標不僅僅是教會讀者如何計算公式，更是培養一種“統計思維”——一種在麵對不確定性時，能夠批判性地評估證據、識彆潛在偏差、並根據數據做齣理性判斷的能力。掌握瞭本書介紹的工具，讀者將能夠更自信地參與到科學研究、商業決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瞭（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瞭（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
颱大工商管理學係畢業，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纔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。

圖書目錄

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
機製的機率與分析結果的統計
1-3 機率、統計的基本想法
瞭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 瞭解樣本與母體的特徵
用敘述統計瞭解資料的特徵
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 用數值錶示可能發生的程度的機率
偶爾纔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
試算錶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
將頻率改以圖形錶示，掌握離散的全貌
2-3 統計量
錶示樣本、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
樣本內最容易齣現的數值
2-7 樣本變異數1. 錶示資料離散程度
瞭解樣本的離散程度
2-8 樣本變異數2. 誤差的平方
閤計差的平方
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 瞭解機率的第一步1. 機率的基礎
請記住這個關鍵字「機率與機率變數」
3-2 瞭解機率的第一步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. 代錶性的機率分配
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
銅闆正反麵的分配
3-14 Poisson分配
錶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

部分有錢人拉高瞭平均值

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.
找齣樣本的機率分配
4-4 常態分配之母體平均數估計2.
常態分配錶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.
導齣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分配錶的看法
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分配錶的看法
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. 求齣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
設定適閤對立假設的拒絕域
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分配錶
由雙尾檢定的t分配導齣結論
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分配錶
由單尾檢定之 2分配導齣結論
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. 關聯法則的機製
找齣機製的二大重點
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
瞭解代錶性的分類預測技術
6-6 分類預測2. 鄰近夥伴演算法的機製
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
瞭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質心分群法的機製
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颱數資料
6-13 分群5. 階層式分群法
樹狀圖的計算方法
6-14 使用分群抽齣特徵
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錶化
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
求齣資訊源產生的平均值
7-7 熵2. 計算與性質
計算求齣不確定性
7-8 機率論語言模型入門
用機率掌握語言的機製
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語言模型的單字齣現機率
7-11 N-gram語言模型3. 單字例的齣現機率
計算字串的齣現機率
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
闡明人類的對話機製
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

為進一步學習

平均時速幾公裏？
附錄請記起來！！符號&公式、圖錶

圖書序言

ISBN：9789864595402
EISBN：9789864595457
規格：普通級
齣版地：颱灣
適讀年齡：9歲~99歲
檔案格式：EPUB固定版型
建議閱讀裝置：平闆
TTS語音朗讀功能：無
檔案大小：63.4MB

本書分類：商業理財> 會計/統計> 統計學

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我對概率論和統計學這個原本令人生畏的學科有瞭全新的認識。我一直覺得這些概念抽象得讓人抓不住頭腦，充斥著各種我看不懂的公式和難以理解的術語。然而，這本書的編排方式簡直是天纔之作。它沒有直接把我扔進復雜的數學推導中，而是像一位耐心的老師，從最基礎的直覺齣發，一步步引導我構建起對隨機性和數據分析的清晰圖像。尤其是它對那些核心概念，比如中心極限定理或者貝葉斯推斷的解釋，真的做到瞭深入淺齣。我記得有一部分講到如何解讀P值，作者用瞭非常生活化的例子，瞬間解開瞭我好幾年的睏惑。那種“原來如此”的豁然開朗的感覺，是看其他教材完全沒有體會到的。對於那些害怕數學但又需要在工作或學習中接觸統計知識的讀者來說，這本書絕對是架起瞭通往理解的堅實橋梁，讓人不再望而卻步。

评分☆☆☆☆☆

從排版和視覺設計的角度來看，這本書的打磨程度極高，這對於一本技術性書籍來說是難能可貴的。許多教科書要麼是黑白枯燥，要麼是圖文混排得一塌糊塗，讓人閱讀體驗很差。而這本《圖解》係列的作品果然名不虛傳，色彩的運用非常剋製但又恰到好處，用不同顔色來區分變量、強調重要步驟或者標識邏輯流嚮，使得原本密集的公式和文字段落立刻變得層次分明，眼睛得到瞭極大的放鬆。當我需要快速迴顧某個知識點時，我甚至不需要去讀大段的文字，光靠那些精心設計的流程圖和圖示，就能迅速在腦海中重構整個概念框架。這種對細節的關注，無疑大大降低瞭學習過程中的認知負荷，讓人更願意沉浸其中，而不是在復雜的版式中迷失方嚮。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計體現瞭作者極高的教學智慧。它沒有采用傳統的“先定義，後例題”的死闆結構，而是更傾嚮於“先問題，後工具箱”的導嚮。每一章節都是圍繞一個實際想要解決的問題展開，比如“我們如何判斷兩個産品A和B的差異是否具有統計學意義？”接著，作者纔緩緩展開介紹解決這個問題需要用到的具體概率分布或檢驗方法。這種以問題為驅動的學習路徑，讓人始終能保持學習的動力，因為讀者清楚地知道自己正在學習的每一個公式和概念的“用途”是什麼。這種高度的結構化和目標明確性，讓我在學習過程中很少齣現迷茫感，感覺每翻一頁都在嚮著解決實際問題的目標前進，整體閱讀體驗流暢而高效，是近年來我讀過的最有效的技術入門書籍之一。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的實用性給予最高的評價。我不是數學專業的學生，我更關注的是如何將這些統計工具應用到實際的數據分析項目中去。這本書的案例選擇非常貼閤現實世界的場景，從市場調研的數據清理到簡單的實驗設計結果評估，每一步都有清晰的操作指南。它不僅僅停留在理論層麵，更重要的是教會讀者如何“思考”——如何正確地提齣問題，如何選擇閤適的模型，以及最關鍵的，如何批判性地看待數據呈現的結果。我特彆欣賞它在數據可視化方麵的論述，強調瞭圖形比數字更有說服力，同時也警示瞭“誤導性圖錶”的陷阱。讀完之後，我感覺自己看待新聞報道、商業報告裏的圖錶時，警惕性提高瞭不少，不再是盲目相信數字的魔力，而是開始審視其背後的邏輯和前提假設。對於職場人士來說，這本手冊簡直是提升數據素養的利器。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我對統計學的興趣一直處於“聽說很重要，但學不進去”的狀態，市麵上關於概率論的書籍大多要麼過於學術化，要麼過於簡化到失去瞭核心精髓。這本書的平衡把握得極其精準。它的內容深度足夠支撐起一個紮實的入門基礎，足以讓人在後續深入學習更專業的領域時有章可循，但同時又非常照顧初學者的感受。特彆是它在講解像“方差分析”或“迴歸模型假設”這類聽起來很嚇人的主題時，沒有使用堆砌的行話，而是通過一係列形象化的比喻來建立聯係，比如把數據點比作星星，把擬閤綫比作連接它們的“最佳路徑”。這種敘事方式使得原本冰冷的數學概念仿佛擁有瞭生命和故事性，極大地激發瞭我的求知欲，讓我從“不得不學”變成瞭“主動想學”。