你一定爱读的极简统计学

内容概要

小岛宽之，日本帝京大学经济学系副教授，经济学博士，知名数学随笔作家。1958年出生于东京，毕业于东京大学理学院数学系，同大学经济学研究所博士课程修毕。著有《几率的思考方式》《方便运用！几率的思考》《世界第一简单微积分》《从零开始学习微积分》以及《专为文科设计的数学教室》等多部作品。

书籍目录

序 章 为了高效地、一步步理解“统计学”

--本书的立场

第1部分 速学！从标准差到检验、区间估计

第1章 用频率分布表和直方图刻画数据的特征

1 根据原始数据什么也搞不明白，所以使用统计

2 做直方图

第2章 平均值是挑担人偶玩具的支点

--平均值的作用和把握方法

1 统计量是概括数据的数值

2 平均值

3 频率分布表上的平均值

4 平均值在直方图中的作用

5 该怎样捕捉平均值

第3章 由数据分散程度估计统计量

--方差和标准差

1 想要知道数据的分散和波动

2 以公交车到达时刻的例子来理解方差

3 标准差的意义

4 从频率分布表求标准差

第4章 这个数据是“平常”还是“特殊”,以标准差（S.D.）来评价

1 标准差是浪涌的激烈程度

2 明确了S.D.就可以评价数据的“特殊性”

3 复数的数据组的比较

4 加工后的数据的平均值和标准差

第5章 标准差（S.D.）可以灵活运用于股票风险指标（波动率）

1 股票的平均收益率是什么

2 仅凭平均收益率不能判断是不是优良的投资

3 波动率的意义

第6章 标准差（S.D.）也可用于理解高风险、高回报（夏普比率）

1 高风险、高回报和低风险、低回报

2 金融商品优劣的衡量方法

3 衡量金融商品优劣的数值：夏普比率

第7章 身高、掷硬币等最常见的分布、正态分布

1 最常见的数据分布

2 一般正态分布的观察方法

3 身高数据是正态分布的

第8章 推论统计的出发点，使用正态分布进行“预测”

1 使用正态分布的知识，可以进行“预测”

2 标准正态分布的95%预测命中区间

3 一般正态分布的95%预测命中区间

第9章 从一个数据推出母群体

--假设检验的思维方法

1 所谓推论统计即从部分推出整体

2 推测差不多可行的母群体

3 判断95%预测命中区间是否妥当

第10章 以测定温度为例，探寻95%置信区间

--区间估计

1 反过来利用预测命中区间的估计

2 置信区间的“95%”的意义

3 对标准差的已知正态母群体的平均值的区间估计

第2部分 从观测数据推测其背后的广阔世界

第11章 根据“部分”推论“总体”

--母群体和统计的估计

1 母群体是假想之潭

2随机抽样法和总体均值

第12章 表示母群体数据分散程度的统计量

--总体方差和总体标准差

1 搞清数据的分散程度

2 总体方差和总体标准差的计算

第13章 复数数据的平均值比1个数据接近总体均值

--样本均值的思维方法

1 从观测到的1个数据可以推测出什么

2 为什么要做样本均值

第14章 随着观测数据增加，预测区间变窄

--正态母群体的便利商品、样本均值

1 正态分布样本均值的性质很美

2 关于正态母群体样本均值的95%预测命中区间

第15章 已知总体方差，求正态母群体的总体均值

--使用样本均值进行总体均值的区间估计

1 推测总体均值和总体方差

2 使用样本均值进行总体均值的区间估计

第16章 卡方分布登场

--样本方差的求法和卡方分布

1 样本方差的求法

2 卡方分布是什么

第17章 用卡方分布推算总体方差

--推算正态母群体的总体方差

1 卡方分布的95%预测命中区间

2 终于开始正态母群体总体方差的估计了

第18章 样本方差呈卡方分布

--与样本方差成正比的统计量W的做法

1 与样本方差成正比的统计量W的做法

2 样本方差的卡方分布自由度下降1

第19章 即使未知总体均值仍能推算总体方差

--总体均值未知时对正态母群体进行区间估计

1 未知总体均值推算总体方差

2 估计总体方差的具体例子

第20章 t分布登场

--总体均值以外的以“实际观测样本”可计算的统计量

1 终于登场的t分布

2 t分布的直方图

3 统计量T的计算

4 关于t分布的正式定义

第21章 根据t分布进行区间估计

--未知总体方差时以正态母群体推算总体均值

1 最自然的区间估计--t分

作者简介

《你一定爱读的极简统计学》是一本零基础统计学读物，在日本被称为“可完全自学的统计学入门书”，到目前为止已加印18次。精简的计算工具、浅显的文字，简明的图解、与实际应用紧密联系的练习题，《你一定爱读的极简统计学》让零基础读者一看就懂，一学就会！

《你一定爱读的极简统计学》教授现代社会应用广泛、实用的一门科学知识。大数据时代，每个人都要懂一点统计学，我们缺的不是数据，而是正确分析数据的路径，如何从海量数据中撷取有用信息、产生新价值，甚至用以推估未知的事物，已经成为个人和企业的关键竞争力。

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