圖解統計與大數據, 2/e

吳作樂、吳秉翰 著

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商品描述

本書特色

認識傳統統計與大數據的關係:Small Data vs. Big Data
認識敘述統計、推論統計的意義及應用
認識傳統統計、工程統計、大數據分析三者的關係.

本書簡介

本書介紹在各個範疇會用到的統計,其中內容包涵傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計,以及2010年開始熱門的大數據分析。為了讓大家理解這些內容,本書使用深入淺出的說明,來認識各個範疇的統計意義,並了解統計如物理一樣,是用數學語言敘述的應用科學。
由於統計涵蓋相當大的領域,本書針對的對象為「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。

作者簡介

吳作樂
學歷
國立台灣大學數學系學士
美國哥倫比亞大學數理統計博士
經歷
公共電視董事
長榮大學資訊管理系教授
數位內容創作學程主任
國家太空中心主任
國際宇宙航行學院 (International Academy of Astronautics) 院士
宏遠育成科技股份有限公司總經理
工研院電通所副所長
美國Bell core公司信號處理部研發經理(District Manager)
美國貝爾實驗室(Bell Labs) 衛星通訊部門研究員

吳秉翰
學歷
輔仁大學應用數學學士

目錄大綱

前言
第一章 統計綱要
1-1 傳統統計與大數據分析有何不同 
1-2 傳統統計是什麼 
第二章 傳統統計
一、敘述統計
2-1 常用的圖表(1)—長條圖 
2-2 常用的圖表(2)—直方圖 
2-3 常用的圖表(3)—折線圖 
2-4 常用的圖表(4)—圓餅圖、雷射圖 
2-5 常用的圖表(5)—泡泡圖、區域圖 
2-6 平均經常是無用的統計量 
2-7 認識不一樣的平均數:加權平均數 
2-8 濫用平均的實例(1)—只看PISA的平均值-part 1 
2-9 濫用平均的實例(2)—只看PISA的平均值-part 2 
2-10 標準差是什麼 
2-11 常態分布 
2-12 偏態、眾數、中位數 
2-13 濫用平均的實例(3)—M型社會 
2-14 濫用平均的實例(4)—台灣的平均所得 
2-15 衡量資料分散程度的數值 
2-16 升學用到的統計:百分位數與偏差值 
2-17 濫用平均的實例(5)—85%的人有屋、幸福指數 
2-18 難以察覺的圖表錯誤—非洲比你想像的大很多 
二、推論統計的基礎機率
2-19 機率的意義 
2-20 機率的分類 
2-21 隨機取樣的方法(1) 
2-22 隨機取樣的方法(2) 
2-23 獨立事件的機率 
2-24 條件機率 
2-25 利用樹狀圖計算機率 
2-26 貝氏定理 
2-27 排列與組合(1) 
2-28 排列與組合(2) 
2-29 核電真的安全嗎?保險費怎麼來? 
2-30 樂透1:各獎項的機率為多少 
2-31 樂透2:多久會開出一次頭獎 
2-32 撲克牌遊戲中,梭哈的牌面大小 
三、推論統計
1. 基本工具與常用的概率分布
2-33 認識二項分布、卜瓦松分布 
2-34 大數法則 
2-35 中央極限定理 
2-36 中央極限定理的歷史 
2-37 標準化 
2-38 常態分布的歷史與標準常態分布 
2-39 t分布與自由度 
2-40 t分布歷史與t分布表 
2-41 卡方分布與F分布 
2. 估計
2-42 估計(1) 
2-43 估計(2) 
2-44 比例的區間估計(1)—民調的區間估計 
2-45 比例的估計(2)—所需樣本數量 
2-46 區間估計的應用:民調 
3. 假設檢定
2-47 假設—虛無假設與對立假設 
2-48 檢定的概念 
2-49 已知母體標準差,母體平均數的z檢定 
2-50 p值法 
2-51 未知母體標準差,母體平均數的t檢定 
2-52 母體比例的檢定 
2-53 已知母體標準差,兩母體平均數的z檢定 
2-54 未知母體標準差,假設兩母體標準差相同,兩母體平均數的t檢定 
2-55 未知母體標準差,假設兩母體標準差不同,兩母體平均數的t檢定 
2-56 兩母體比例的檢定 
2-57 相依樣本的檢定 
2-58 兩母體變異數的F檢定 
2-59 ANOVA檢定(1) 
2-60 ANOVA檢定(2) 
2-61 卡方檢定(1)—適合度檢定 
2-62 卡方檢定(2)—列聯表分析 
4. 迴歸分析
2-63 迴歸線的由來 
2-64 圖案與迴歸線的關係 
2-65 迴歸線怎麼計算 
2-66 迴歸線的可信度 
2-67 複迴歸分析(1) 
2-68 複迴歸分析(2) 
2-69 複迴歸分析(3) 
四、生物統計
2-70 健保費與二項分布的關係 
2-71 統計野生動物的數量—捉放法 
2-72 醫療統計:判斷何種物質引起疾病、藥物是否有用 
第三章 工程與商業的統計應用
一、工程統計
3-1 資料探勘(1)—資料探勘的介紹 
3-2 資料探勘(2)—數據中的異常值 
3-3 資料探勘(3)—分群討論 
3-4 資料探勘的應用(1) 
3-5 資料探勘的應用(2) 
3-6 時間序列 
3-7 機器學習 
二、大數據的統計方法
3-8 什麼是大數據 
3-9 大數據的問題 
3-10 統計學界的統計分析與商業界的大數據分析之差異 
3-11 統計學界的統計分析與工程界的統計分析之差異 
3-12 大數據分析的起點 
3-13 資訊視覺化 
3-14 視覺分析的意義 
3-15 建議大數據該用的統計方法 
3-16 卡門濾波 
3-17 資訊科學家的定位、大數據結論 
第四章 統計的應用、其他
4-1 物價指數 
4-2 失業率 
4-3 怎樣的房價是合理 
4-4 如何看貧富差距?官員與學者的爭論:馬有多少牙齒? 
附錄一 參考連結 
附錄二 常用的統計符號 
附錄三 如何使用z表 
附錄四 如何使用t表 
附錄五 如何使用F表 
附錄六 如何使用χ2表