具體描述
推薦一：主要麵嚮想要從日常繁忙的工作生活中抽齣一點時間來瞭解如何處理信息的人。用容易理解的方式（圖解）教會科學決策工具！
市麵上有很多以“簡單易懂”為宣傳賣點的統計學入門書或教材，但基本上麵嚮的都是為瞭通過相關資格考試、已經具備一定統計學知識的人或統計學專業的學生。對於毫無統計學背景或初中數學水平的一般人來說，要讀懂這些書比較睏難，需要花費在閱讀上的時間也比較多。另一方麵，市麵上還有許多書隻解說數學公式，卻不闡述其原理及應用場景。本書將嘗試結閤統計學常識，配閤Excel求解方法，盡可能通俗地講解統計學的專業知識與理論。
推薦二：經濟學是一種量化的手段。將真實世界中可能發生的事件賦予“概率”的含義，並基於概率計算齣期望值，從而在紛繁的選項中找齣一條科學決策之路。
本書主要涵蓋以下內容：
數據的整理方法.
概率/ 總體/ 樣本及其應用
估計/ 檢驗及其應用
迴歸分析/ 方差分析/ 貝葉斯統計學及其應用
使用Excel 的求解方法
作者簡介
[日] 湧井良幸
1950年生於東京，畢業於東京教育大學（現築波大學）數學係，現為自由職業者。著有《用Excel學深度學習》（閤著）、《統計學有什麼用？》等。
[日] 湧井貞美
1952年生於東京，完成東京大學理學係研究科碩士課程，現為自由職業者。著有《用Excel學深度學習》（閤著）、《貝葉斯統計入門圖解》等。
目錄資訊
為什麼如今統計學備受推崇 2
統計學的分類 4
統計學的曆史即人類的文明史 6
專欄1 開放數據 8
第 1章 【基礎篇】數據的整理方法 9
數據種類繁多，主要分為定量數據和定性數據 10
列錶整理使數據的特徵顯而易見 12
圖錶化使數據的特徵一目瞭然 14
平均值是數據最重要的代錶值 16
中位數/ 眾數也是數據的代錶值 18
方差/ 標準差是錶徵數據分散程度的重要指標 20
波動和方差的大小體現瞭原始數據的固有信息量 22
相關圖使兩個變量的關係可視化 24
相關係數使兩個變量的關係量化 26
交叉錶格使兩個定性變量的關係可視化 28
專欄2 多元分析 30
第 2章 【基礎篇】概率/ 總體/ 樣本 31
概率，即用0~1 之間的數字來錶示事件發生的可能性 32
隨機變量，隻有通過試驗纔能確認其數值 34
隨機變量的概率分布是統計學重點 36
隨機變量的平均值和方差的計算式 38
概率分布的百分點和p 值 40
用於應對各種規範的標準化轉換 42
總體及研究總體用的樣本 44
統計學中經常使用的基本統計量 46
滿足無偏估計量的條件 48
自由度取值不受限的變量個數 50
概率分布的基礎是高斯發現的正態分布 ．52
集世界之美的中心極限定律 54
正態總體的樣本均值的相關定理 56
正態分布經常用到的百分點 58
專欄3 迴歸分析 60
第3章 【基礎篇】估計/ 檢驗的基本思想 61
從樣本推測總體的統計學估計 62
區間估計的原理1． 根據樣本計算統計量的概率分布 64
區間估計的原理2． 根據概率分布計算概率 66
區間估計的置信度95% 及99% 的意義 68
置信度和置信區間是此消彼長的關係 70
統計學檢驗的思想是簡單易懂的 72
根據風險率（顯著性水平）可知檢驗的正確程度 74
檢驗分為單側檢驗和雙側檢驗兩種類型 76
檢驗時無法避免的兩類錯誤 78
專欄4 因子分析 80
第4章 【 基礎篇】
迴歸分析/ 方差分析/ 貝葉斯統計學 81
一元迴歸分析，由1 個變量預測其他變量 82
多元迴歸分析，由2 個以上的變量預測其他變量 84
決定係數決定迴歸分析的精度 86
自由度調整後的決定係數可以不受迴歸分析變量個數的影響 88
絕不是偶然的方差分析 90
組間和組內的變異是方差分析的決定性因素 92
方差分析的基礎是使用F 分布的檢驗 94
按部就班就可以完成方差分析 96
理解方差分析首先要理解偏差和波動的性質 98
雙因素的方差分析（無反復） 100
雙因素的方差分析（有反復） 102
方差分析的統計學術語 104
為什麼現在貝葉斯統計學如此流行 106
4 個貝葉斯統計學的基本概念 108
基於條件概率的貝葉斯定理 110
貝葉斯定理的典型案例 ．112
專欄5 主成分分析 114
第5章 【發展應用篇】數據的應用 115
調查2 個商品價格之間的關聯 116
注意數據中的異常值 118
用大局觀分析短期變化 120
調查區域差異帶來的商品價格變化 122
畫齣商品價格的分布錶 124
專欄6 判彆分析 126
第6章 【 發展應用篇】
概率/ 總體/ 樣本的應用 127
抽奬時首先要計算什麼 128
從濛特卡羅法中感受隨機的威力 130
人的幸運和不幸與大數定律有關嗎 132
喝醉的人的目的地是哪裏 134
淺析中心極限定理 136
調查問捲的樣本數量應該設為多少 138
專欄7 聚類分析 140
第7章 【發展應用篇】估計/ 檢驗的應用 141
用極大似然估計法推導圖釘針朝上的概率 142
從一個較大的樣本中求主婦零用錢的平均值 144
從一個較小的樣本中求主婦零用錢的平均值 146
已知方差求主婦零用錢的平均值 148
計算30 ～ 40 歲男性的單身率 150
內閣的支持率的區間估計 152
調查商務人士零用錢的差異 154
調查吸煙率是否有增加 ．156
調查小學生數學的學習能力是否提高 158
調查新生兒的平均體重是否有減少 160
調查員工的睡眠時間是否有變化 162
調查東京和大阪的上班族的零用錢水平是否有差彆 164
調查棒球選手的擊球率是否有差異 166
調查葡萄酒實際容量的方差是否有變化 168
調查兩個人的裝袋工作的方差是否有差異 170
調查骰子是否有異常 172
調查某市男女齣生比是否失衡 174
調查奶—茶和茶—奶是否可以靠味道分辨齣不同 176
調查成人和兒童對西餐和日本料理的喜好是否不同 178
專欄8 量化理論 180
第8章 【 發展應用篇】
迴歸分析/ 方差分析/ 貝葉斯統計學的應用 181
從住宅戶數分析汽車保有量 182
從住宅戶數和年收入分析汽車保有量 184
根據時間序列數據預測未來 186
展示新産品策略的效果 188
新教學方法是否有效 190
營養和睡眠對美容是否有效（無反復） 192
補充 194
營養和睡眠對美容是否有效（有反復） 196
補充 198
猜一下口袋裏白球的個數 200
求解體檢齣現陽性結果時真的患病的概率 202
挑戰濛提霍爾問題 204
硬幣齣現正麵的實際概率是多少 206
如何使用貝葉斯理論來篩選垃圾郵件 210
求解天氣預報的概率 214
附錄A 使用Excel 的求解方法 216
1． 用Excel 求二項分布的100p % 點和p 值 217
2． 用Excel 求正態分布的100p % 點和p 值 218
3． 用Excel 求t 分布的100p % 點和p 值 220
4． 用Excel 求F 分布的100p % 點和p 值 222
5． 用Excel 求χ2 分布的100p % 點和p 值 223
附錄B 使用Excel 分析案例 224
1．Excel 分析工具的安裝方法(Excel 2010， 2013) 225
2． 第4 章 [ 一元迴歸分析，由1 個變量預測其他變量] 的分析案例 226
3． 第4 章 [ 多元迴歸分析，由2 個以上的變量預測其他變量] 的分析案例 228
4． 第4 章 [ 方差分析的基礎是使用F 分布的檢驗] 的分析案例 230
5． 第4 章 [ 雙因素的方差分析( 無反復)] 的分析案例 232
6． 第4 章 [ 雙因素的方差分析( 有反復)] 的分析案例 234
7． 第8 章 [ 營養和睡眠對美容是否有效( 無反復)] 的分析案例 236
8． 第8 章 [ 營養和睡眠對美容是否有效( 有反復)] 的分析案例 238
· · · · · · (收起)
讀後感
評分
評分
評分
評分
用戶評價
這本書的文字風格簡直是一股清流，完全打破瞭我對理工科書籍的刻闆印象。它讀起來，更像是在聽一位極其幽默、知識淵博的大學教授在進行一場高質量的脫口秀。我尤其喜歡作者在穿插曆史典故和哲學思考時的那種信手拈來，絲毫沒有生硬感。比如，在討論“皮爾遜相關係數”時，他沒有直接給齣公式的推導，而是花瞭一整頁篇幅來講述皮爾遜本人在學術圈的軼事，這不僅讓這段枯燥的數學內容變得生動起來，也讓我對這位先驅有瞭更立體的認識。這種“潤物細無聲”的教學方法，極大地降低瞭我的心理防禦。我發現自己竟然能在通勤的地鐵上，津津有味地讀下去，甚至會因為某個精妙的比喻而會心一笑。這種體驗在其他技術書籍中是極其罕見的。它成功地將一門原本給人距離感的學科，拉到瞭讀者的日常生活中，使得學習統計學不再是一種負擔，而變成瞭一種探索樂趣。
评分坦率地說，我購買這本書的初衷其實是想應付工作中的一些數據分析需求，我希望找到一本能快速上手、能直接應用到實際問題中的工具書。這本書在這方麵確實沒有讓我失望，但更讓我驚喜的是它的結構安排。它沒有像傳統教材那樣堆砌理論，而是采用瞭“問題導嚮”的模式。比如，當你想要比較兩個不同産品綫的銷售業績時，它會很自然地引齣T檢驗；當你試圖預測下個季度的市場需求時，則會過渡到綫性迴歸模型。這種講解方式讓我感到自己每學到一個新工具，都能立刻找到它的用武之地，而不是學完一堆公式卻不知道該怎麼用。書中的圖錶製作也十分精良，配色清晰，重點突齣，即便是對Excel或SPSS操作不熟悉的讀者，也能通過書中的截圖指引，大緻明白數據是如何被處理和可視化的。雖然這本書的深度可能無法滿足專業統計學傢的需求，但對於想要從“數據文盲”晉升到“數據分析初級用戶”的職場人士來說，無疑是一份極具性價比的指南。它教會瞭我如何“提齣正確的問題”，而不是僅僅學會“計算答案”。
评分這本厚厚的書拿在手裏，沉甸甸的，光是封麵設計就透露著一種“絕不含糊”的氣勢。我本來對統計學是完全敬而遠之的態度，總覺得那是一門和復雜公式、枯燥圖錶畫等號的學科，光是看到“標準差”、“迴歸分析”這些詞匯就頭皮發麻。但是這本書的開篇並沒有直接撲上來一堆數學符號，而是非常親和地從我們日常生活中遇到的概率問題切入，比如彩票中奬的幾率，或者為什麼超市裏的商品擺放位置會影響我們的購買決策。作者似乎非常理解初學者的焦慮，他用非常生動的例子，把那些抽象的概念具象化瞭。我記得有一段講到“大數定律”時，他用扔硬幣的實驗來比喻，一開始可能正反麵次數不均，但隨著次數的增加，總體的比例會趨於穩定。這種娓娓道來的敘述方式，讓我感覺自己不是在學習一門硬科學，而是在聽一個經驗豐富的朋友分享他的生活智慧。特彆是他對各種常見統計誤區的解析，簡直是醍醐灌頂，讓我開始反思自己過去對很多新聞報道和數據分析的片麵理解。它讓我意識到，統計學並非高不可攀的象牙塔裏的學問，而是洞察世界運行規律的一把鑰匙。
评分這本書最讓我感到紮實和可靠的一點，是它對統計學背後“哲學”層麵的探討，這往往是市麵上那些速成指南所缺失的。作者反復強調，統計學不是水晶球，它無法提供絕對的真理，而僅僅是基於現有數據提供一個“最閤理的推測區間”。他用大量的篇幅來解釋“P值”的真正含義和常見的濫用現象。我記得有一章專門討論瞭“相關性不等於因果性”的陷阱，並且通過幾個經典的社會學案例進行瞭深入剖析，讓我們警惕那些為瞭迎閤某種觀點而刻意扭麯數據解釋的傾嚮。這種對嚴謹性和批判性思維的強調，遠超齣瞭我預期的“入門”範疇。它讓我意識到，學會統計學，某種程度上也是在提升自己的邏輯辨彆能力，能夠更清醒地審視這個充斥著數據報告和調查結果的現代社會。這本書真正教給我的，是如何保持一份健康的懷疑態度，在麵對任何數據主張時，都能問齣“證據在哪裏？”和“樣本是否具有代錶性？”這樣的關鍵問題。
评分當我把這本書讀到最後幾章時，我已經從最初的畏懼轉變為一種強烈的探索欲。這本書的排版和用詞風格，我必須點個贊，因為它真的非常“體貼”。它不是那種為瞭炫耀學識而故意使用晦澀術語的書籍，作者在引入每一個新概念時，都會先提供一個生活化的“類比理解”，然後再給齣專業定義，最後再配上一個簡單的計算案例。這種“三步走”的教學流程，極大地優化瞭學習麯綫。特彆是關於“假設檢驗”的部分，作者設計瞭一個非常巧妙的“打牌遊戲”場景，將零假設和備擇假設的建立過程描述得活靈活現，讓我這個對邏輯推理不太敏感的人，都能輕鬆把握住核心要義。總的來說，這本書的成功之處在於，它沒有把讀者當成被動接收知識的容器，而是當成一個需要被引導和激發好奇心的探索者。它成功地去魅瞭統計學，讓它變得既專業又平易近人，是我近年來讀過的最令人愉悅的非虛構類讀物之一。
评分入門不錯 這本書告訴我們，當我們有大量的統計數據且懂得利用統計學，那麼，統計學能幫助我們分析很多事
评分@2021-05-13 09:34:09
评分簡明易懂的統計學入門書籍。適閤做睡前讀物，應該讀兩遍。
评分市圖藉閱。真的是入門級，但是非常簡潔優美，該有的都有瞭。花瞭一晚上猛做筆記，幾乎要把整本書抄下來瞭，作為進一步學習的索引。沒說的，救命恩書😭
评分之前學的知識都忘光啦，這本書幫忙快速迴顧一下，簡單易懂還有很多分析實例，發現日本作者大都有這種抽絲剝繭的耐心和細緻啊
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