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應用統計學:Excel 2016精析與實例
應用統計學:Excel 2016精析與實例
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   一般分類財經企管 > 商業財經 > 統計 > 統計資料之處理

商品介紹
  • 商品簡介
  • 目次
  • 這是一本結合統計理論與Excel 2016操作應用的書籍,每個理論皆搭配有Excel2016實際操作步驟說明及動態操作示範。

    *基礎統計學理論系統化的介紹
    *統計圖表之製作
    *統計資料總結統計數字之求取
    *透過Excel函數公式求取各種機率分配的機率及切點
    *利用亂數產生器生成各種分配資料
    *二維資料相關性探討與迴歸分析預測模型建製
    *各種參數假設檢定的執行
    *類別資料處理與分析

  • 作者序:

    長期以來科學家們就理解,當電腦相關技術愈來愈進步後,處理大數據的各種技術一定要與時俱進,因此在該領域耕耘的學者不計其數。只是真正蔚為風潮要算,在2013 年5 月30 日麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)、庫基耶(Kenneth Cukier)兩位作者出版的「大數據 」(Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think)這本書公開發行之後,大數據才快速的引起大家的注意,而大數據這三個字目前已經變成大家琅琅上口的顯學了! 除了各國政府大力支持外,民間企業亦爭相投入許多的經費跟人力,我們的世界為了從大量資料當中挖掘更多的智慧與價值,從資料的收集存取與分析,加上雲端運算以及互聯網串成的智慧製造,從智能交易到機器人,從金融科技FINTECH 到工業4.0 及人工智慧AI 快速的演變,可以強烈感受到這是一個顛覆傳統並被翻轉的時代。我們需要更多π 型人才來創造美好又有效率的新時代,本文所謂π 型人才可以解釋成是融合統計、資訊和專業(Domain)領域知識的人才,因為這樣的人才幾乎不存在,因此有人戲稱π 型人才為大數據獨角獸(Big Data Unicorn)也就是說,π 型人才只是個傳說。正因π 型人才如毛麟鳳爪般難尋,本書將先聚焦在π 型底下的兩支柱- 統計知識的傳遞與套裝資訊軟體結合的使用說明及介紹。
    科技進步使得資料的取得相對容易許多,不過資料若未經處理就只是一堆數字,對決策沒有太多助益。但資料若能做有效的處理,它就會被轉成有用的資訊,進而協助管理者做決策。統計相關理論是實務應用分析中很重要的依據,但只會學理而不會操作統計套裝軟體,就無法快速及有效的從資料中將學理轉化成為解決問題的答案。所以在資料量及電腦計算速度快速成長的環境底下,如何藉助統計套裝軟體快速分析資料來提昇決策速度與品質,幾乎是全民共同面臨的課題。
    本書適用的讀者群是以希望直接透過電腦套裝軟體來執行統計分析的對象為主。目前來說,雖然坊間統計套裝軟體琳瑯滿目,但都所費不貲。另外,雖然R與Microsoft Excel 同是不須付費的軟體,但因為採用R 程式進行統計分析時需要採用大量的程式語法,相較之下Microsoft Excel 就親和許多,而且Microsoft Excel 幾乎是目前所有各產業公司電腦中皆有的基本配備,基於現階段軟體普及性及取得的容易性,還有不需再額外付費考量底下,本書採用Microsoft Excel 做為資料分析的工具。本書首先介紹基礎統計學的相關理論,再舉生活實例說明Microsoft Excel 2016 的操作步驟,應對使用本書讀者的學習效益有所提升。本書和一般統計學課本的主要差異在於以視窗方式更詳盡的呈現了軟體的使用步驟,同時於書後亦附贈有範例動態展示操作電子檔,提供讀者另類的學習方式。因此本書除可供一般統計學課程教科書的使用之外,亦適用一般自學或統計套裝軟體相關應用課程的學習。
    本書萬分感謝過去我多位傑出優秀學生盡心的協助,尤其是愛華在範例動態展示操作電子檔的測試,有他們不眠不休的幫忙,本書才得以如期付梓。
    雖然校對多次,仍不免有疏漏之處,尚祈先進不吝賜教。
  • 目錄:
    Chatpter01 簡介
    Chatpter02 資料整理與統計圖表
    Chatpter03 原始資料的整理與歸納
    Chatpter04 群組資料的整理與歸納
    Chatpter05 隨機變數與機率分配
    Chatpter06 抽樣與亂數產生器的應用
    Chatpter07 母體平均數之估計
    Chatpter08 平均數之假設檢定
    Chatpter09 母體比例的統計推論
    Chatpter10 母體變異數的統計推論
    Chatpter11 類別資料分析-卡方檢定
    Chatpter12 相關分析與簡單線性迴歸分析
    ChatpterA 機率分配表


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