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| 編輯推薦： |
★统计学零基础优秀教材，一本书从入门到精通！
1.基本原理一本通，切于生活的案例丰富实用！
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★为什么要了解统计学？大数据时代，统计学无所不在！
1.买彩票或者去炒股，哪一种暴富几率更大？吸烟可以致癌，这样的结论是如何得出的？热播电视剧收视率为什么不能与《新闻联播》作比较统计已深入我们的生活！
2.《从零开始读懂统计学》将带你建立全新的自己：求知的习惯、缜密的思维与逻辑、从数据到结论的理性思考、预见事物出现机率的眼光、演算后严谨决策的能力。
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| 內容簡介： |
当我们提到统计学时，大多数人只会想到繁复到让人头痛的数字和图表，很少有人会意识到，统计学其实是一种简明的生活工具，你只需要一点数学基础知识就可以入门，它可以跟数学、计量经济学有机结合，甚至可以用于分析当下的经济动态。当然，统计学有时候还会让我们发现一些有趣的现象：孟加拉国黄油产量和标普500相关性高达0.75；全球变暖与海盗数量减少存在相关性；3月和4月出生的孩子更容易成为优秀棒球运动员
只要出现数据的行业，都需要统计学，而随着大数据时代的到来、随着各行各业的发展，越来越多的行业都将开始需要数据分析这一个职业。《从零开始读懂统计学》是一本仅需基础数学知识即可自学的入门级读本，没有复杂的数学公式，没有满篇数字的图表，没有空洞的说教。本书从生活实例出发、图文并茂，统计学看得懂、学得会！
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| 目錄：
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第1部分 从标准差到检验、区间估计，一学就会
第1章 用频数分布表和直方图刻画数据的特征
1.1 为什么使用统计 3
1.2 做直方图 4
练习题
第2章 平均值的定义、作用与计算
2.1 统计量与数据特征概括 11
2.2 平均值的计算 12
2.3 频数分布表上的平均值 12
2.4 平均值在直方图中的作用 14
2.5 该怎样捕捉平均值 15
练习题 16
第3章 由数据分散程度估计统计量
方差和标准差
3.1 数据的分散和波动 21
3.2 方差的实例解读 22
3.3 标准差的意义 24
3.4 从频数分布表求标准差 26
练习题 28
第4章 标准差（S.D.）与数据评判
4.1 标准差与波浪运动 31
4.2 S.D.评价数据的特殊性 32
4.3 复数的数据组的比较 34
4.4 加工后的数据的平均值和标准差 35
练习题 38
第5章 标准差（S.D.）在股票风险指标（波动率）中的应用
5.1 股票的平均收益率是什么 41
5.2 利用平均收益率判断个人投资 42
5.3 波动率的意义 44
练习题 46
第6章 标准差（S.D.）与投资风险评测
6.1 高风险、高回报和低风险、低回报 47
6.2 金融商品优劣的衡量方法 48
6.3 衡量金融商品优劣的数值：夏普比率 49
练习题 52
第7章 生活中最常见的分布、正态分布
7.1 标准正态分布 53
7.2 一般正态分布的观察方法 56
7.3 身高数据是正态分布的 58
练习题 61
第8章 推论统计的出发点，使用正态分布进行预测
8.1 使用正态分布的知识，可以进行预测 63
8.2 标准正态分布的95%预测命中区间 64
8.3 一般正态分布的95%预测命中区间 66
练习题 69
第9章 从一个数据推出母群体
假设检验的思维方法
9.1 所谓推论统计即从部分推出整体 71
9.2 推测差不多可行的母群体 72
9.3 判断95%预测命中区间是否妥当 74
练习题 77
第10章 以测定温度为例，探寻95%置信区间
区间估计
10.1 反过来利用预测命中区间的估计 81
10.2 置信区间的95%的意义 83
10.3 对标准差的已知正态母群体的平均值的区间估计 85
练习题 87
第2部分 观测数据分析预测
第11章 根据部分推论总体
母群体和统计的估计
11.1 母群体 91
11.2 随机抽样法和总体均值 93
练习题 97
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
12.1 搞清数据的分散程度 99
12.2 总体方差和总体标准差的计算 100
练习题 102
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
13.1 从观测到的1个数据可以推测出什么 105
13.2 为什么要做样本均值 106
练习题 111
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
14.1 正态分布样本均值的性质 113
14.2 关于正态母群体样本均值的95%预测命中区间 115
练习题 118
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
15.1 推测总体均值和总体方差 119
15.2 使用样本均值进行总体均值的区间估计 121
练习题 125
第16章 卡方分布登场
样本方差的求法和卡方分布
16.1 样本方差的求法 127
16.2 卡方分布是什么 129
练习题 133
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
17.1 卡方分布的95%预测命中区间 135
17.2 终于开始正态母群体总体方差的估计了 136
练习题 139
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
18.1 与样本方差成正比的统计量W的做法 141
18.2 样本方差的卡方分布自由度下降1 142
练习题 145
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
19.1 未知总体均值推算总体方差 149
19.2 估计总体方差的具体例子 151
练习题 153
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
20.1 终于登场的t分布 155
20.2 t分布的直方图 157
20.3 统计量T 的计算 158
20.4 关于t分布的正式定义 159
练习题 161
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
21.1 最自然的区间估计t分布 163
21.2 根据t分布的区间估计方法 165
练习题 167
练习题答案 169
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| 內容試閱：
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大数据时代要懂点统计学
在终极的分析中，一切知识都是历史；在理性的基础上，所有的判断都是统计。
当我们提到统计学时，大多数人只会想到繁复到让人头痛的数字和图表，并且将自己归类为数据盲，很少有人会意识到，统计学其实是一种简明的生活工具，你只需要一点数学基础知识就可以入门，它可以跟数学、计量经济学有机结合，甚至可以用于分析当下的经济动态。
当然，统计学有时候还会让我们发现一些有趣的现象：孟加拉国黄油产量和标普500相关性高达0.75、全球变暖与海盗数量减少存在相关性，3月和4月出生的孩子更容易成为优秀棒球运动员
统计学的源头其实有两个：一个是概率论，另外一个是国情学。概率论最早出现在16世纪，它的起源是一种掷骰子的赌博活动。当时欧洲流行一种掷骰子比点数的赌博，根据点数大小定输赢，这引起了一批学者的关注。学者们试图研究各种点数出现的概率，并且因此出现了一些相关的著作，其中比较有名的有卡丹诺的《机遇博弈》、尼尔伯努利的《猜度数》等。
而到了17世纪，统计学更多地是以国情学的姿态出现的。人们应用统计学做人口统计，比如生男生女的比例问题。说到这里，我们就不得不提到约翰格朗特，英国一个杂货店员出身的经济学家。他注意到在非瘟疫时期，一个大城市每年死亡数有统计规律，而且出生儿的性别比为1.08，即每生13个女孩就有14个男孩。他还用数据进一步说明，男性更容易在战争、公海和处以死刑中丧命，所以成年男女的数量基本相等；格朗特初步推算了不同年龄段儿童和成人的死亡比率：儿童死亡发生在4、5岁以下的比例约为13，发生在6岁以下的比例约为12，仅有7%的死亡属于自然死亡，格朗特在此基础上提出了人类的第一个生命表，并估计出伦敦16～56岁的成年男性约占总人口的34%，有7万人左右可作为战争士兵。从此，概率论和国情学逐渐融合，在这一时期，一些重要的理论被发现，二项分布和大数定律。根据二项分布建立了统计推断的最早的模型，对此分布中未知概率的研究也成为贝叶斯学派的思想起源。
在现代，统计学的发展成为各个知识点的交融，我们可以说统计可以运用于各个领域：经济中计量经济学、医学统计、数据挖掘、生物统计、农业统计、公共卫生、零售等。一句话，只要出现数据的行业，都需要统计学，而随着大数据时代的到来、随着各行各业的发展，越来越多的行业都将开始需要数据分析这一个职业。
大数据时代已经来了，不管我们是否从事统计、数据分析，都应该了解一些基本的统计学知识，这样才不会在纷乱的数据中迷失自我判断！
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