写给所有人的极简统计学

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出版者:北京时代华文书局
作者:[日] 永野裕之 著
出品人:
页数:377
译者:李俊 译
出版时间:2017-5-1
价格:56.00元
装帧:平装
isbn号码:9787569914382
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 数学
  • 统计学入门
  • 统计
  • 科普
  • 普及
  • 循序渐进
  • 写给所有人的极简统计学
  • 统计学
  • 极简主义
  • 数据分析
  • 概率论
  • 推论统计
  • 可视化
  • 入门
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  • 自助学习
  • 思维方式
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具体描述

本书精选了学习统计学所需的初、高中阶段的基础数学知识。从除法的意义与比值,到平方根、多项式的计算、函数与表格、概率、Σ记号、极限、微积分等,涵盖的内容相当广。同时,我列举了一些例题与练习题,还介绍了相关数学知识在统计学中的应用范围与具体方法。

只要掌握了本书中的数学知识,不管是面对满是数字的资料和Excel中的函数,还是用图表做演讲,都能轻松应对,对思考能力的锻炼也不在话下!

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;

如何从部分数据中推算出整体情况?

如何应对满是数字的资料和Excel中的函数?

如何利用图表做出更精彩、更成功的演讲?

如何利用箱形图进行公司绩效考核?

如何从一组看似凌乱的数据中发现隐藏的规律……

本书精选了学习统计学所需的初高中阶段的基础数学知识:除法的意义与比值,平方根、多项式的计算,函数与表格,概率、Σ记号,极限、微积分等。本书内容翔实,易于理解,同时还有相应的例题与练习题,帮助大家掌握书中介绍的知识点。

书中附有相应的插图,让人读起来感到更加亲切、有趣,同时帮助大家理解较难的知识点。

作者简介

永野裕之,1974年生于东京。高中就读于晓星高级中学,本科就读于东京大学理学部地球行星物理学系,硕士就读于东京大学宇宙科学研究所(JAXA)。高中时代曾参加过数学奥林匹克竞赛,曾作为东京学生代表,参加过广中平佑先生主办的"第12届数理大研讨"。如今,担任小班制培训学校永野数学私塾的校长。该校曾被NHK、《日本经济新闻》《商务杂志》等多家媒体报道,2011年《东洋经济周刊》评选出3所日本全国"数学培训学校",该校是其中之一。另外,作者还是一位职业音乐指挥家。

目录信息

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
最小值与最大值                  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
二次函数的最大值与最小值             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
相关系数取最大值与最小值             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〖C 〗_n^r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
随机变数与概率分布                256
平均值                      261
aX+b 的平均值                   265
随机变数的方差与标准差              266
aX+b 的方差与标准差                272
随机变数的标准化                 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
连续型随机变数与概率密度函数           332
概率密度函数的性质                335
连续型随机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
· · · · · · (收起)

读后感

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有人说,世上所有的问题都可以用统计学的知识解答,听到这个说法时,我有点嗤之以鼻。因为数学测验总是低空飞过的我,已经对数学有心理阴影了,你们能体会我的心情吗? 所以,作为一个学渣,当我看到这本书时,我的内心是拒绝的! QAQ 但是爸爸说,多学点数学常识没坏处,于是...  

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世界经济科技的一体化背景,让所有有志于改变自己,发展自己能力的国人感到莫大的压力。相对于非理科生而言,数学,高等数学,微积分,解析几何等学科总是很深奥难懂,看见那一堆公式定理数据便觉得茫然无措。 该从何入手呢?学子会发出如此暗叹,而对于工作者的各阶层人士,...

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因为从事的是市场工作,经常会做市场调研,调研就会用到统计,让我又重新把统计学的知识又很好的学习一遍。无论从事哪份工作,统计学应该是工作后用到频率最高的数学知识。 一提到数学,很多人都会头痛,这是从小数学带给我们的阴影,为了应试考试,每天背诵大量的公式,而这些...  

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统计学是应该学一学的,这样会帮助我们认清很多事情的本质,看到事件表面背后所隐藏的规律和实质。虽然可能有些枯燥,但是了解和学习这门知识还是很有必要的。永野裕之这个日本人写了很多这种类似于普及型的科普读物,有不少关于数学的。而统计学也是数学的一部分内容,大学里...  

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因为从事的是市场工作,经常会做市场调研,调研就会用到统计,让我又重新把统计学的知识又很好的学习一遍。无论从事哪份工作,统计学应该是工作后用到频率最高的数学知识。 一提到数学,很多人都会头痛,这是从小数学带给我们的阴影,为了应试考试,每天背诵大量的公式,而这些...  

用户评价

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,那种沉稳又不失现代感的配色,配合上清晰锐利的字体,光是捧在手里就有一种立刻想翻开阅读的冲动。它没有那种传统教科书的刻板和严肃,反而散发出一种轻松愉快的氛围,仿佛作者在向你招手,邀请你一起探索那些看似高深的统计概念。特别是封面上那个简洁的图形符号,巧妙地预示了全书的基调——化繁为简,直击核心。这种视觉上的舒适感,对于我这种平时对数字比较头疼的读者来说,无疑是极大的鼓励,它成功地降低了阅读的心理门槛,让我相信,即便是统计新手,也能在这本书里找到属于自己的乐趣和理解的入口。我甚至觉得,这本书放在书架上,本身就是一种品味和对知识渴求的体现,它不仅仅是知识的载体,更像是一个精心打磨的艺术品。

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我得说,作者在叙事手法上的功力实在了得。他没有一开始就抛出复杂的公式和冗长的定义,而是采取了一种“讲故事”的方式来引入概念。这种叙事节奏的把控非常老道,每一个新的统计术语的出现,都像是故事发展中的一个关键转折点,自然而然地需要被理解。比如,在讲解概率分布时,他没有直接给出那一堆希腊字母,而是通过模拟日常生活中的抽奖场景或者市场调查的片段,让读者在不知不觉中就掌握了什么是正态分布,什么是偏态分布。这种浸入式的学习体验,远比死记硬背来得深刻和持久。我读的时候,常常会因为某个精彩的比喻而会心一笑,感觉自己不是在学习一门学科,而是在听一位博学的智者娓娓道来生活中的秩序和规律。

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阅读过程中,我注意到作者在语言运用上展现出一种独特的克制与精准。他极力避免使用那些令人生畏的学术术语,即便必须使用,也会立即用最通俗的语言进行二次解释,确保没有任何歧义。行文流畅自然,段落之间的过渡衔接得天衣无缝,几乎找不到那种为了凑字数而堆砌的冗余内容。每一句话都像经过了精密的打磨,信息密度极高,但读起来却毫不费力,反而有一种酣畅淋漓的痛快感。这与那些动辄用大段复杂数学推导来彰显深度的书籍形成了鲜明对比,这本书真正做到了“大道至简”,用最少的文字,传递了最核心的知识体系,效率高得惊人。

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这本书最让我感到惊喜的是它对于“直觉培养”的重视。很多统计书籍只教你“如何计算”,却很少告诉你“为什么这么算”以及“计算结果意味着什么”。而这本书却在这方面下了大功夫。它反复强调统计思维的重要性,而不是孤立的技巧。举例来说,当谈到假设检验时,作者不仅展示了P值的计算过程,更深入剖析了“原假设”和“备择假设”背后的哲学意义,以及我们在现实中如何避免常见的逻辑谬误。这种对底层逻辑的挖掘,使得原本冰冷的数字瞬间有了“人情味”和“现实意义”。我感觉自己获得的不仅仅是一套工具,更是一种审视世界的新视角,学会了如何更理性、更有逻辑地去评估信息和做出决策,这对于我处理日常工作中的数据报告简直是醍醐灌顶。

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这本书在实用性方面也做得非常出色,它成功地将统计学的理论与现代社会中的各种应用场景紧密地结合了起来。我尤其欣赏它对案例选择的广度和深度。从简单的市场份额分析到更复杂的因果推断,每一个案例都选取得恰到好处,既能体现出统计方法的威力,又能让读者立刻联想到自己生活或工作中的类似情境。而且,作者似乎对读者的“后续学习路径”也有清晰的考量,他会在关键节点给出一些拓展阅读的建议或者思考方向,引导读者建立起一个自我成长的知识网络。这使得这本书的价值超越了一本普通的入门读物,更像是一个长期有效的、可以反复参考和印证的“思维工具箱”。

评分

主要就是初高中数学内容,很简单,我原以为能看到统计学思想在现实生活中的应用的。

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明明就是本数学书。

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主要就是初高中数学内容,很简单,我原以为能看到统计学思想在现实生活中的应用的。

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收获很多,还想收获更多

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学校里有机会学的时候不知道有什么用,时隔多年觉得有用,但那个学习的黄金时代已经过去了,大概是许多人学习的心路历程吧

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