写给所有人的极简统计学 9787569914382 (日)永野裕之 ,阳光博客 出品-RT pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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日永野裕之，阳光博客 出品 著

图书标签:

• 统计学
• 极简
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• 数据分析
• 概率论
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店铺： 万卷轩图书专营店

出版社： 北京时代华文书局

ISBN：9787569914382

商品编码：29797220189

包装：平装-胶订

出版时间：2017-05-01

基本信息

书名：写给所有人的极简统计学

定价：56.00元

作者：(日)永野裕之 ,阳光 出品

出版社：北京时代华文书局

出版日期：2017-05-01

ISBN：9787569914382

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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我们在社会中遇到的许多问题，其实本质上都是统计学问题，懂得统计学的人更容易看到数据背后的真相；

内容提要

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目录

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序 言………………………………………………… 01

统计学能力的代沟………………………………………………… 01

社会人士无法理解统计学的原因…………………………………… 03

本书的内容………………………………………………… 04

统计数学是社会人士必须掌握的数学能力…………………………………… 05

第 1 章

数据整理的基础知识

第 1 章前 言………………………………………………… 2

平均数………………………………………………… 5

除法的两个意义………………………………………………… 9

（A）除法的意义（1）——将一个整体平分………………………………………… 10

（B）除法的意义（2）——将整体分成数个等份…………………………………… 10

比例………………………………………………… 13

相同单位的比例为包含除………………………………………………… 14

不同单位的比例为等分除………………………………………………… 14

图表………………………………………………… 19

（1）柱状图：表示大小………………………………………………… 19

（2）折线图：表示变化………………………………………………… 20

（3）饼图：表示比例………………………………………………… 22

（4）带状图：比较比例………………………………………………… 23

在统计学中的应用………………………………………………… 36

数据与变量………………………………………………… 38

实质型数据………………………………………………… 38

量化数据………………………………………………… 39

频数分布表………………………………………………… 40

观察频数分布表时的注意事项………………………………………………… 44

矩形图………………………………………………… 45

绘制矩形图时的注意事项………………………………………………… 47

代表值………………………………………………… 48

研究数据的离散性………………………………………………… 52

小值与大值………………………………………………… 52

四分位数………………………………………………… 53

箱形图………………………………………………… 57

第 2 章

数据分析的基础知识

第 2 章前 言………………………………………………… 62

平方根………………………………………………… 63

根号（ ）………………………………………………… 64

平方根的计算………………………………………………… 68

简化平方根………………………………………………… 69

代数式的规则………………………………………………… 71

分配律………………………………………………… 73

分配律在心算中的实际运用………………………………………………… 75

多项式展开………………………………………………… 76

乘法公式………………………………………………… 77

多项式展开的练习………………………………………………… 78

在统计学中的应用………………………………………………… 89

方差………………………………………………… 91

标准差………………………………………………… 95

偏差………………………………………………… 100

第3 章

用于研究关联性的数学

第3 章前 言………………………………………………… 104

函数………………………………………………… 106

函数与图像的关系………………………………………………… 108

函数与原因和结果的关系………………………………………………… 108

一次函数………………………………………………… 113

关于斜率的正负与图形………………………………………………… 118

一次函数图像代数式的求法………………………………………………… 119

二次函数的基础………………………………………………… 123

图形的平移………………………………………………… 126

配方法与二次函数的图像………………………………………………… 130

配方法的要素………………………………………………… 130

配方法………………………………………………… 131

二次函数图像的画法………………………………………………… 134

二次函数的大值与小值………………………………………………… 136

二次函数与二次方程式………………………………………………… 139

因式分解法………………………………………………… 140

解的公式………………………………………………… 141

图形与判别式的关系………………………………………………… 144

二次不等式………………………………………………… 148

在统计学中的应用………………………………………………… 162

点位图………………………………………………… 164

关于相关关系的注意点………………………………………………… 168

相关系数………………………………………………… 170

求导相关系数………………………………………………… 170

相关系数…………………………………………………172

相关系数的理论背景………………………………………………… 174

直观理解相关系数………………………………………………… 182

相关系数取大值与小值………………………………………………… 188

第4 章

分析离散数据的数学

第4 章前 言………………………………………………… 192

阶乘………………………………………………… 194

排列………………………………………………… 195

关于0 ！………………………………………………… 197

组合………………………………………………… 199

关于 的注意点……………………………………………… 201

二项系数………………………………………………… 205

集合………………………………………………… 208

概率………………………………………………… 210

和事件与积事件………………………………………………… 216

独立试验………………………………………………… 222

重复试验………………………………………………… 225

等差数列………………………………………………… 230

数列………………………………………………… 230

等差数列的和………………………………………………… 231

等比数列………………………………………………… 235

等比数列的和………………………………………………… 236

Σ记号………………………………………………… 239

Σ记号的意义………………………………………………… 239

Σ记号的基本性质………………………………………………… 243

Σ记号在统计学中的应用………………………………………… 254

变数与概率分布………………………………………………… 256

平均值………………………………………………… 261

aX b 的平均值………………………………………………… 265

变数的方差与标准差………………………………………………… 266

aX b 的方差与标准差………………………………………………… 272

变数的标准化………………………………………………… 276

和的平均值………………………………………………… 278

积的平均值………………………………………………… 283

和的方差………………………………………………… 285

二项分布………………………………………………… 287

第5 章

分析连续数据的数学

第5 章前 言………………………………………………… 296

对于“无限”的理解………………………………………………… 299

0.999…=1 or 0.999…≈ 1 ？………………………………………………… 300

什么是无限………………………………………………… 302

极限………………………………………………… 304

欧拉常数e………………………………………………… 311

积分………………………………………………… 315

阿基米德的求积法………………………………………………… 317

积分的符号与意义………………………………………………… 319

在统计学中的应用………………………………………………… 330

连续型变数与概率密度函数………………………………………………… 332

概率密度函数的性质………………………………………………… 335

连续型变数的平均值与方差………………………………………… 338

正态分布………………………………………………… 343

标准正态分布………………………………………………… 345

正态分布表………………………………………………… 347

什么是推测统计………………………………………………… 351

使用标准正态分布进行“推算”………………………………………………… 351

使用标准正态分布进行“检验”………………………………………………… 353

t 检验………………………………………………… 355

练习题答案………………………………………………… 357

第 1 章………………………………………………… 357

第 2 章………………………………………………… 359

第 3 章………………………………………………… 363

第 4 章………………………………………………… 367

第 5 章………………………………………………… 373

结 语………………………………………………… 376

作者介绍

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1974JAXA12NHK20113

文摘

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无

序言

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无

统计思维：洞察世界的逻辑 作者：李明 | 译者：王芳 出版社：启明文库 | ISBN：9787569914382 书籍简介： 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据和纷繁的观点包围。从日常的购物选择到宏观的经济走向，从医疗决策到科学研究，数据无处不在。然而，如何有效、批判性地理解这些信息，并从中提炼出可靠的结论？《统计思维：洞察世界的逻辑》正是这样一本旨在帮助大众建立科学、严谨的统计思维的指南。 本书并非一本枯燥的数学教科书，而是一本侧重于理念阐释与实际应用的入门读物。它旨在消除统计学给普通读者带来的畏惧感，用清晰、生动的语言，引导读者理解统计学背后的核心逻辑，以及如何在生活中运用这种逻辑进行有效的决策和判断。 第一部分：告别直觉的误区——为什么我们需要统计思维？ 我们的日常决策常常依赖于直觉和经验，但直觉在面对复杂概率和大规模数据时往往会失灵。本部分将首先探讨人类认知中的常见偏差，例如幸存者偏差、确认偏误以及过度概括等。 我们将通过一系列生动的案例，展示当缺乏统计学视角时，我们可能如何被媒体报道、市场营销甚至自身的记忆所误导。例如，为什么看到少数几个成功案例就断定“努力就能成功”是危险的？我们会深入分析大数法则与小样本陷阱之间的差异，强调理解样本的代表性和随机性是进行任何有效推断的基础。统计思维的首要任务，就是学会质疑我们“看起来很对”的直觉判断。 第二部分：数据之海的导航术——基础概念的清晰解析 统计学听起来复杂，但其核心概念却可以被清晰地掌握。本书将摒弃复杂的公式推导，专注于概念的直观理解。 1. 描述性统计的艺术： 我们将学习如何有效地“描述”一组数据。这包括对集中趋势（均值、中位数、众数）的恰当选用。例如，在收入分布不均的城市，为什么中位数比平均数更能代表“典型”居民的收入水平？我们还将讲解离散程度（方差、标准差）的重要性，理解数据分散的程度与风险评估之间的关系。图表阅读是本章的重点，如何识别和避免被误导性的图表设计（如非零起始的Y轴、不恰当的比例尺）所迷惑，是现代公民必备的技能。 2. 概率的真实面貌： 概率并非玄学，而是对不确定性的量化描述。我们会区分先验概率、后验概率和条件概率，并着重介绍贝叶斯定理的直观应用。通过理解概率如何根据新信息进行更新，读者将能够更理性地评估风险，例如，在进行医疗检测时，如何正确解读“阳性”结果的真正含义（考虑疾病的基准发生率）。 第三部分：从样本到总体——推断的科学与严谨性 统计学的核心价值在于推断——从有限的样本信息中，对未知的大群体做出合理的猜测。本部分将聚焦于推断统计的基石。 1. 抽样的魔力与陷阱： 为什么随机抽样如此重要？我们将详细讲解简单随机抽样、分层抽样等不同方法，以及抽样误差的本质。理解误差的范围，意味着我们能够为自己的结论划定一个合理的信心区间，而不是给出一个绝对的断言。 2. 假设检验的辩论流程： 假设检验是科学研究和商业决策中不可或缺的工具。本书将其比喻为一场“法庭辩论”：我们首先假设原告（零假设）无罪，然后寻找足够强烈的证据（P值）来推翻它。我们将深入剖析P值的真正含义，明确它不是事件发生的概率，而是帮助我们判断证据是否“足够有力”的标准。我们还将讨论第一类错误（误报）和第二类错误（漏报）之间的权衡，帮助读者理解在不同情境下应侧重于避免哪种错误。 3. 相关性与因果性的鸿沟： 这一部分至关重要。我们会用大量的篇幅阐述“相关性不等于因果性”的深刻含义。探讨混杂变量如何制造虚假的关联，并通过回归分析的基本概念，展示如何构建模型来分离不同变量的影响。如何区分一个强相关性是否真的能支撑“A导致B”的结论，是本书对读者能力提升的核心期望。 第四部分：统计思维在生活中的实战部署 理论最终要回归实践。本部分将展示如何将统计思维应用于解决现实生活中的问题。 1. 评估新闻与研究的可靠性： 面对铺天盖地的研究报告，我们如何快速判断其质量？我们将提供一个“质量检查清单”，包括评估研究设计（是观察性研究还是随机对照试验？）、样本量是否足够、以及结论是否过度推断了研究范围。 2. 商业决策中的概率思维： 无论是库存管理、风险定价还是市场预测，统计工具都能提供更优的决策框架。我们将探讨趋势分析、时间序列的基本思路，以及如何用统计方法评估新产品或新策略的潜在投资回报率（ROI）。 3. 个人理财与健康决策： 如何科学地评估保险产品的性价比？如何理解临床试验中新药的有效性数据？如何解读体检报告中的参考范围和风险指标？这些都要求我们能够用量化的眼光审视个人生活中的风险和机会。 总结： 《统计思维：洞察世界的逻辑》的目标是培养一位有思想的数据阅读者。它不保证读者能成为统计学家，但它承诺能让读者在面对任何基于数据的论断时，都能保持一份清醒的怀疑和严谨的求证精神。掌握了统计思维，就是掌握了一把理解复杂世界、做出更明智决策的逻辑钥匙。本书将陪伴您，从容地穿越信息洪流，抵达认知的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

这本《写给所有人的极简统计学》真的是我近期读过的最让人惊喜的一本书！我一直以为统计学是高冷的数学分支，充满了各种复杂的公式和图表，望而却步。但这本书完全颠覆了我的认知。作者用一种极其平易近人的方式，将统计学的核心概念娓娓道来。我尤其喜欢书里那些生动的比喻和贴近生活的例子，比如用日常的购物数据来解释均值和中位数，用抽奖的概率来阐述置信区间。读起来一点都不枯燥，甚至让我开始对数据背后隐藏的规律产生了浓厚的兴趣。我之前对一些新闻报道里的统计数据常常半信半疑，看完这本书，我突然觉得自己有了“火眼金睛”，能够更批判性地审视这些信息，不再轻易被数字所迷惑。它没有上来就丢一堆公式，而是先建立起你对统计学“是什么”和“有什么用”的直观感受。那种醍醐灌顶的感觉，就像在迷雾中看到了方向，让我觉得统计学不再遥不可及，而是人人都能掌握的思维工具。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，拿到这本书之前，我并没有抱太高的期望。毕竟“极简”和“统计学”放在一起，我总觉得会有“减”掉太多精华的风险。但这本书的“极简”恰恰是一种精炼和智慧的体现。它就像一位经验丰富的老师，只挑选最核心、最能帮助你理解统计学本质的内容，然后用最简洁明了的方式呈现出来。我最欣赏的是它对“因果关系”和“相关关系”的区分，这一点在现实生活中太重要了，多少误解和错误的决策都源于混淆了这两者。书里通过一系列案例，比如“冰淇淋销量增加和溺水人数增加”的有趣对比，让我深刻理解了相关性不等于因果性。这种“少即是多”的哲学贯穿全书，让我在短时间内掌握了统计学的基本框架，并且能够举一反三。它不是那种教你做题的书，而是教你思考，教你如何用统计学的视角去理解和分析世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一名完全没有统计学基础的普通读者，我原本以为这本书会对我来说还是有些门槛。但事实证明，我的担心完全是多余的。作者构建了一个非常友好的学习路径，从最基础的描述性统计，比如平均数、中位数、众数，到稍进阶的推断性统计，比如假设检验、回归分析，都解释得清晰易懂。我特别喜欢书中对“偏差”的讨论，它让我们意识到，我们在收集和分析数据时，很容易无意识地引入自己的主观偏见，而这本书教会了我们如何去识别和控制这种偏差。读完这本书，我感觉自己看待周围的世界都发生了一些微妙的变化。以前看到一些调查报告，我可能只是扫一眼结论，现在我会忍不住去思考它的样本量、抽样方法，以及可能存在的潜在偏差。这种从被动接受信息到主动分析信息的过程，对我个人成长来说，意义重大。

评分☆☆☆☆☆

这本书带来的，不仅仅是统计学知识的普及，更是一种思维方式的启蒙。我印象最深的是关于“概率”的章节，它不是冰冷的数据计算，而是关于不确定性下的决策。作者用生动的例子，比如彩票中奖的概率，以及一些日常生活中概率的运用，让我对“可能性”有了更清晰的认识。我之前对概率的理解仅仅停留在“可能发生”和“不可能发生”的层面，这本书让我理解了概率的度量，以及如何在不确定的环境中做出更明智的选择。它教会我不要因为一件事情发生概率低就不去考虑，也不要因为发生概率高就掉以轻心。这种对概率的深刻理解，让我感觉自己在面对生活中的各种选择时，多了一份理性和冷静。

评分☆☆☆☆☆

《写给所有人的极简统计学》这本书，成功地将看似复杂的统计学概念，转化为易于理解和应用的智慧。我一直以来都对数据分析有种莫名的恐惧感，总觉得那是专业人士的领域。然而，这本书的出现，彻底打消了我的顾虑。作者巧妙地运用生活化的语言和场景，将统计学的核心要义融入其中，让我阅读起来丝毫没有压力。比如，在讲解“抽样”时，作者举的例子是“从一锅汤里尝一勺就能知道整锅汤的味道”，这种通俗的比喻，瞬间就让我抓住了“代表性”的关键。通过这本书，我不仅学习到了如何理解和解读数据，更重要的是，我学会了如何用一种更加客观、科学的方式去思考问题，去评估信息的可靠性。这对于我在信息爆炸的时代保持清醒的头脑，至关重要。