<div style="text-align: center;"><span style="color:#ff0000;"><strong>統計學一點都不難！</strong></span></div>
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　　只要翻開第一頁，開始讀，就代表你要懂了！<br />
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　　「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」。<br />
　　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；<br />
　　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。<br />
　　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。<br />
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<strong>本書特色</strong><br />
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　　- 針對台灣讀者全新修訂，讓學習統計的道路更暢通！<br />
　　- 生活化舉例，瞬間掌握重點。<br />
　　- EXCEL 實作教學，即學即用！<br />
　　- 由淺入深，不知不覺中已功力大增！<br />
&nbsp;<strong>Ch1 沒有公式！統計、機率入門</strong><br />
1-1 什麼是統計？......知道統計可以做什麼<br />
1-2 機率、統計的起源......思考機制的機率與分析結果的統計<br />
1-3 機率、統計的基本概念......了解機率與統計的概念差異<br />
1-4 統計的二大範圍......敘述統計與推論統計<br />
1-5 了解樣本與母體的特徵......用敘述統計了解資料的特徵<br />
1-6 推論並理解未知的樣本......推論統計的手法：估計與檢定<br />
1-7 用數值表示可能發生的程度......偶發事件的發生法則<br />
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<br />
1-9 機率、統計的應用......由資料探勘到文章開採<br />
1-10 統計軟體的介紹......試算表軟體與統計解析軟體<br />
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<strong>Ch2 不可不知！統計的便利工具</strong><br />
2-1 理解資料的特微、性質......統計的第一個角色：敘述統計<br />
2-2 直方圖......將頻率改以圖形表示，掌握離散的全貌<br />
2-3 統計量......表示樣本、母體的特徵<br />
2-4 平均數......最初做為資料基準的數值<br />
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<br />
2-6 眾數......樣本內最容易出現的數值<br />
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<br />
2-8 樣本變異數② 誤差的平方......合計差的平方<br />
2-9 由統計量掌握樣本趨勢的訣竅......左右的均衡與尾部的長度<br />
2-10 母體與母數......隱藏在樣本之下的母體<br />
2-11 不偏估計量......母數估計量與樣本敘述統計量的誤差<br />
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<br />
Excel的利用① 求統計量的函數<br />
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<strong>Ch3 統計背後的主角！機率的基礎</strong><br />
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<br />
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<br />
3-3 機率分配與母數......機率分配與統計量<br />
3-4 使用機率分配的優點......可以推論不在樣本內的事件<br />
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<br />
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<br />
3-7 常態分配② 常態分配的母數......常態分配的&mu;與 &sigma;<br />
3-8 常態化、標準化......偏差值的計算方法<br />
3-9 大數法則......理想的機率分配與現實的誤差<br />
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<br />
3-11 樣本與統計量的分配......常態分配、t分配、X2分配<br />
3-12 各種機率分配......周遭常見的機率分配<br />
3-13 二項分配......銅板正反面的分配<br />
3-14 Poisson分配......表示故障率與意外率的分配<br />
Excel的利用② 由製作樣本資料到偏差值<br />
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<strong>Ch4 利用線索，進行推理，找出真相！估計</strong><br />
4-1 估計......估計就是推論母體的性質<br />
4-2 信賴水準與信賴區間......最常用的是95%或99%的信賴係數<br />
4-3 常態分配之母體平均數估計① ......找出樣本的機率分配<br />
4-4 常態分配之母體平均數估計② ......常態分配表的查法與信賴區間之設定<br />
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<br />
4-6 常態分配之母體平均數估計④ ......復習區間估計的步驟<br />
4-7 t分配之母體平均數估計① ......導入t分配的理由<br />
4-8 t分配之母體平均數估計② ......t分配表的看法<br />
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<br />
4-10 X2分配之區間估計① ......有關統計量 X2<br />
4-11 X2分配之區間估計② ......X2分配表的查法<br />
4-12 X2分配之區間估計③ ......使用 X2分配實踐區間估計<br />
Excel的利用③ 求出機率分配的信賴區間<br />
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<strong>Ch5 驗證，假設，找出真相！檢定</strong><br />
5-1 假設與檢定......什麼是假設、檢定？<br />
5-2 虛無假設與對立假設......檢定時建立假設的方法<br />
5-3 雙尾檢定與單尾檢定......設定適合對立假設的棄卻域<br />
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<br />
5-5 t檢定② t分配表......由雙尾檢定的t分配導出結論<br />
5-6 X2檢定① 母體變異數檢定......使用 X2分配之母體變異數檢定<br />
5-7 X2檢定② X2分配表......由單尾檢定之 X2分配導出結論<br />
Excel的利用④ t檢定<br />
Excel的利用⑤ X2檢定<br />
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<strong>Ch6 統計的精髓！資料探勘之應用</strong><br />
6-1 什麼是資料探勘......發現隱藏的知識與法則的技術<br />
6-2 關聯法則① 購物籃分析......讓資料探勘一舉成名的技術<br />
6-3 關聯法則② 關聯法則的機制......找出機制的二大重點<br />
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<br />
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<br />
6-6 分類預測② K鄰近法的機制......估計分類的計算步驟<br />
6-7 分類預測③ K鄰近法範例......了解特定未知生物的過程<br />
6-8 分類預測④ K鄰近法與直方圖的關係......直方圖的做法與應用<br />
6-9 分群① 分類的手法......將樣本分成群集的手法<br />
6-10 分群② k-means分群法的機制......決定群集重心推論平均<br />
6-11 分群③ k-means分群法的範例......k-means分群法的注意事項<br />
6-12 分群④ 時間序列分群法......用k-means分群法解讀銷售數量資料<br />
6-13 分群⑤ 階層式分群法......樹狀圖的計算方法<br />
6-14 使用分群抽出特徵......要探勘複雜的圖像資料<br />
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<strong>Ch7 統計的精髓！語言資料的統計學</strong><br />
7-1 語言資料的統計學......語言與統計學的交點<br />
7-2 齊普夫定律① 定律的含義......出現頻率與順序的密切關係<br />
7-3 齊普夫定律② 使用定律計算......試試看齊普夫定律<br />
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<br />
7-5 資訊量② 資訊量的定義......使用函數計算資訊量<br />
7-6 熵① 全體資訊源的不確定性......求出資訊源產生的平均值<br />
7-7 熵② 計算與性質......計算求出不確定性<br />
7-8 機率論語言模型入門......用機率掌握語言的機制<br />
7-9 N-gram語言模型① Shannon Game ......單純又有力的機率論語言模型<br />
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<br />
7-11 N-gram語言模型③ 字串的出現機率......計算字串的出現機率<br />
7-12 語言熵......測量語言複雜性的指標<br />
7-13 聊天機器人① 會話程式......人類的對話機制<br />
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<br />
7-15 語言資料的統計學彙總......為了進一步學習<br />
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附錄 請記起來！ 符號&amp;公式、圖表<br />
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