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| 內容簡介： |
認識傳統統計與大數據的關係：SmallDatavs.BigData
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。
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| 關於作者： |
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InternationalAcademyofAstronautics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Bellcore公司信號處理部研發經理DistrictManager
美國貝爾實驗室BellLabs衛星通訊部門研究員
吳秉翰
學歷
輔仁大學應用數學學士
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| 目錄：
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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：part1
2-9濫用平均的實例2—只看PISA的平均值：part2
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濫用平均的實例5—不要再看平均所得，要看中位數所得
2-16濫用平均的實例6—不要再看平均所得，要看圖表
2-17衡量資料分散程度的數值
2-18升學用到的統計：百分位數與偏差值
2-19濫用平均的實例7—85%的人有屋、幸福指數
2-20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
2-21機率的意義
2-22機率的分類
2-23隨機取樣的方法1
2-24隨機取樣的方法2
2-25獨立事件的機率
2-26條件機率
2-27利用樹狀圖計算機率
2-28貝氏定理
2-29排列與組合1
2-30排列與組合2
2-31核電真的安全嗎？保險費怎麼來？
2-32樂透1：各獎項的機率為多少
2-33樂透2：多久會開出一次頭獎
2-34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
2-35認識二項分布、卜瓦松分布
2-36大數法則
2-37中央極限定理
2-38中央極限定理的歷史
2-39標準化
2-40常態分布的歷史與標準常態分布
2-41t分布與自由度
2-42t分布歷史與t分布表
2-43卡方分布與F分布
2.估計
2-44估計1
2-45估計2
2-46比例的區間估計1—民調的區間估計
2-47比例的區間估計2—所需樣本數量
2-48區間估計的應用：民調
3.假設檢定
2-49假設—虛無假設與對立假設
2-50檢定的概念
2-51已知母體標準差，母體平均數的z檢定
2-52p值法
2-53未知母體標準差，母體平均數的t檢定
2-54母體比例的檢定
2-55已知母體標準差，兩母體平均數的z檢定
2-56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
2-57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
2-58兩母體比例的檢定
2-59相依樣本的檢定
2-60兩母體變異數的F檢定
2-61ANOVA檢定1
2-62ANOVA檢定2
2-63卡方檢定1—適合度檢定
2-64卡方檢定2—列聯表分析
4.迴歸分析
2-65迴歸線的由來
2-66圖案與迴歸線的關係
2-67迴歸線怎麼計算
2-68迴歸線的可信度
2-69複迴歸分析1
2-70複迴歸分析2
2-71複迴歸分析3
四、生物統計
2-72健保費與二項分布的關係
2-73統計野生動物的數量—捉放法
2-74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
3-18大數據與機器學習1—概要
3-19大數據與機器學習2—蒙地卡羅法
3-20大數據與機器學習3—蒙地卡羅法的實際應用
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？
4-5嘆！不曾有正確民調與認知1—民調有哪些問題
4-6嘆！不曾有正確民調與認知2—民調該注意的重點
4-7嘆！不曾有正確民調與認知3—該怎麼發展
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
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