商品簡介
《統計學入門很簡單 看得懂的極簡統計學》內容涉及統計原理、基本方法及發展應用，以及參數估計、假設檢驗、線性回歸、實際應用等幾個方面的有關知識；還講解了Excel中幾種常見的統計指標的計算方法，作為內容補充和完善。
《統計學入門很簡單 看得懂的極簡統計學》文字簡潔明晰，講解簡單易懂，注重結合實例介紹理論知識，不拘泥於繁雜的運算，深入淺出，從名詞概念到原理方法，內容連貫，方便掌握，適合統計學初學者、對統計學感興趣的讀者以及想要學習運用統計知識的調研者使用。
作者簡介
[日] 湧井良幸
1950年生於東京，畢業于東京教育大學（現築波大學）數學系，現為自由職業者。著有《用Excel學深度學習》（合著）、《統計學有什麼用？》等。
[日] 湧井貞美
1952年生於東京，完成東京大學理學系研究科碩士課程，現為自由職業者。著有《用Excel學深度學習》（合著）、《貝葉斯統計入門圖解》等。
目次
第0章 【序章】作為工具的統計學 1
為什麼如今統計學備受推崇 2
統計學的分類 4
統計學的歷史即人類的文明史 6
專欄1 開放數據 8
第 1章 【基礎篇】資料的整理方法 9
資料種類繁多，主要分為定量資料和定性資料 10
列表整理使資料的特徵顯而易見 12
圖表化使資料的特徵一目了然 14
平均值是資料最重要的代表值 16
中位數/ 眾數也是資料的代表值 18
方差/ 標準差是表徵資料分散程度的重要指標 20
波動和方差的大小體現了原始資料的固有信息量 22
相關圖使兩個變數的關係視覺化 24
相關係數使兩個變數的關係量化 26
交叉表格使兩個定性變數的關係視覺化 28
專欄2 多元分析 30
第 2章 【基礎篇】概率/ 總體/ 樣本 31
概率，即用0~1 之間的數字來表示事件發生的可能性 32
隨機變數，只有通過試驗才能確認其數值 34
隨機變數的概率分佈是統計學重點 36
隨機變數的平均值和方差的計算式 38
概率分佈的百分點和p 值 40
用於應對各種規範的標準化轉換 42
總體及研究總體用的樣本 44
統計學中經常使用的基本統計量 46
滿足無偏估計量的條件 48
自由度取值不受限的變數個數 50
概率分佈的基礎是高斯發現的正態分佈 ．52
集世界之美的中心極限定律 54
正態總體的樣本均值的相關定理 56
正態分佈經常用到的百分點 58
專欄3 回歸分析 60
第3章 【基礎篇】估計/ 檢驗的基本思想 61
從樣本推測總體的統計學估計 62
區間估計的原理1． 根據樣本計算統計量的概率分佈 64
區間估計的原理2． 根據概率分佈計算概率 66
區間估計的置信度95% 及99% 的意義 68
置信度和置信區間是此消彼長的關係 70
統計學檢驗的思想是簡單易懂的 72
根據風險率（顯著性水準）可知檢驗的正確程度 74
檢驗分為單側核對總和雙側檢驗兩種類型 76
檢驗時無法避免的兩類錯誤 78
專欄4 因數分析 80
第4章 【 基礎篇】
回歸分析/ 方差分析/ 貝葉斯統計學 81
一元回歸分析，由1 個變數預測其他變數 82
多元回歸分析，由2 個以上的變數預測其他變數 84
決定係數決定回歸分析的精度 86
自由度調整後的決定係數可以不受回歸分析變數個數的影響 88
絕不是偶然的方差分析 90
組間和組內的變異是方差分析的決定性因素 92
方差分析的基礎是使用F 分佈的檢驗 94
按部就班就可以完成方差分析 96
理解方差分析首先要理解偏差和波動的性質 98
雙因素的方差分析（無反復） 100
雙因素的方差分析（有反復） 102
方差分析的統計學術語 104
為什麼現在貝葉斯統計學如此流行 106
4 個貝葉斯統計學的基本概念 108
基於條件概率的貝葉斯定理 110
貝葉斯定理的典型案例 ．112
專欄5 主成分分析 114
第5章 【發展應用篇】資料的應用 115
調查2 個商品價格之間的關聯 116
注意資料中的異常值 118
用大局觀分析短期變化 120
調查區域差異帶來的商品價格變化 122
畫出商品價格的分佈表 124
專欄6 判別分析 126
第6章 【 發展應用篇】
概率/ 總體/ 樣本的應用 127
抽獎時首先要計算什麼 128
從蒙特卡羅法中感受隨機的威力 130
人的幸運和不幸與大數定律有關嗎 132
喝醉的人的目的地是哪里 134
淺析中心極限定理 136
調查問卷的樣本數量應該設為多少 138
專欄7 聚類分析 140
第7章 【發展應用篇】估計/ 檢驗的應用 141
用極大似然估計法推導圖釘針朝上的概率 142
從一個較大的樣本中求主婦零用錢的平均值 144
從一個較小的樣本中求主婦零用錢的平均值 146
已知方差求主婦零用錢的平均值 148
計算30 ～ 40 歲男性的單身率 150
內閣的支持率的區間估計 152
調查商務人士零用錢的差異 154
調查吸煙率是否有增加 ．156
調查小學生數學的學習能力是否提高 158
調查新生兒的平均體重是否有減少 160
調查員工的睡眠時間是否有變化 162
調查東京和大阪的上班族的零用錢水準是否有差別 164
調查棒球選手的擊球率是否有差異 166
調查葡萄酒實際容量的方差是否有變化 168
調查兩個人的裝袋工作的方差是否有差異 170
調查骰子是否有異常 172
調查某市男女出生比是否失衡 174
調查奶—茶和茶—奶是否可以靠味道分辨出不同 176
調查成人和兒童對西餐和日本料理的喜好是否不同 178
專欄8 量化理論 180
第8章 【 發展應用篇】
回歸分析/ 方差分析/ 貝葉斯統計學的應用 181
從住宅戶數分析汽車保有量 182
從住宅戶數和年收入分析汽車保有量 184
根據時間序列資料預測未來 186
展示新產品策略的效果 188
新教學方法是否有效 190
營養和睡眠對美容是否有效（無反復） 192
補充 194
營養和睡眠對美容是否有效（有反復） 196
補充 198
猜一下口袋裏白球的個數 200
求解體檢出現陽性結果時真的患病的概率 202
挑戰蒙提霍爾問題 204
硬幣出現正面的實際概率是多少 206
如何使用貝葉斯理論來篩選垃圾郵件 210
求解天氣預報的概率 214
附錄A 使用Excel 的求解方法 216
1． 用Excel 求二項分佈的100p % 點和p 值 217
2． 用Excel 求正態分佈的100p % 點和p 值 218
3． 用Excel 求t 分佈的100p % 點和p 值 220
4． 用Excel 求F 分佈的100p % 點和p 值 222
5． 用Excel 求χ2 分佈的100p % 點和p 值 223
附錄B 使用Excel 分析案例 224
1．Excel 分析工具的安裝方法(Excel 2010， 2013) 225
2． 第4 章 [ 一元回歸分析，由1 個變數預測其他變數] 的分析案例 226
3． 第4 章 [ 多元回歸分析，由2 個以上的變數預測其他變數] 的分析案例 228
4． 第4 章 [ 方差分析的基礎是使用F 分佈的檢驗] 的分析案例 230
5． 第4 章 [ 雙因素的方差分析( 無反復)] 的分析案例 232
6． 第4 章 [ 雙因素的方差分析( 有反復)] 的分析案例 234
7． 第8 章 [ 營養和睡眠對美容是否有效( 無反復)] 的分析案例 236
8． 第8 章 [ 營養和睡眠對美容是否有效( 有反復)] 的分析案例 238
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