統計與機率：自基礎至貝氏統計

★日本牛頓獨家授權精美圖解
★符合一○八課綱學習素養，延伸學習觸角
★從期望值、大數法則、亂數、偏差值等基礎概念延伸至促進AI發展的貝氏統計

「大數據」是目前最常提及的名詞，也是最夯的工作潮流之一。
大數據就好像水晶球一樣，只要透過大數據，就可以了解很多憑直覺觀察不到的現象。

要理解大數據，甚至從事跟大數據相關的工作，統計和機率的基礎一定要打好，而《統計與機率：自基礎至貝氏統計》就是幫讀者做好扎根的工作。
《統計與機率》從乘法原理與加法原理開始介紹機率，循序漸進，到排列組合、大數法則。機率的目的是計算出還沒發生的事情，發生的可能性有多高；而統計則是將人的行為或特徵數據化，再用數學加以分析，例如常見的國民所得、失業率、電視台收視率等。了解統計與機率，可以對生活中的這類數據做出合理判斷，不受誤導。而電腦篩選垃圾信件、人工智慧辨識形狀、病名診斷，也都運用到統計的觀念。尤其是在大數據受到重視之後，受過統計訓練的人才更是炙手可熱。人人伽利略《統計與機率》，讓你打好基礎觀念！

系列特色

1. 本書系取得日本牛頓出版社的授權，以精美插圖、珍貴照片及電腦模擬圖像，深入淺出解說科學知識，淺顯易懂。
2. 以一書一主題的系統化，縱向深入閱讀，橫向觸類旁通，主題涵蓋天文、數學、物理、化學、生命科學等領域。
3. 以不同的角度提出各種科學疑問，啟發讀者對科學的探究興趣。

一、 機率的基本原理
乘法原理與加法原理
排列與組合
餘事件的機率
撲克牌配對的機率
期望值 ①
大數法則
期望值 ②
隨機漫步
總結

二、 進階機率
伽利略的機率計算 ①～②
賭局中斷與賭金分配問題 ①～②
解說 樣本空間與事件 ①～②
解說 機率的求法
解說 骰子的機率
解說 互斥事件與加法原理
解說 餘事件的機率
Column 1 真的有手氣好這回事嗎？
Column 2 變種猜拳與卡片遊戲的勝率為何？

三、 奇妙的隨機與亂數世界
何謂亂數
誤判為隨機的「集群錯覺」
圓周率與亂數性
何謂偽隨機數
何謂物理亂數
亂數對社會的重要性

四、統計的基本原理
平均值
變異數與標準差
偏差值
常態分佈
樣本調查
檢定
相關係數
辛普森悖論
班佛定律
總結

五、進階統計
資料探勘
相關分析與迴歸分析
相關分析的陷阱 ①～②
相關分析的陷阱
保險 ①～②
常態分布的偏離
Column 3 運用標準差推算投資的風險
民意調查
隨機化回應
隨機對照試驗
Column 4 教育、脫貧措施、市場調查⋯⋯
普遍應用於各領域的「隨機對照試驗」
假設檢定
專訪 羅斯林博士　悠遊於數字與分布圖之間的「統計達人」
Topics 民意調查的正確知識
Topics 以「數學觀點」考慮選舉！

六、貝氏統計
蒙提霍爾問題
條件機率
貝氏定理
貝氏統計的應用
人工智能與貝氏統計
總結

七、IT統計學的基礎知識
統計數據的代表值與推估
自助重抽法的革命
貝氏統計學学
形成AI核心的函數
機器學習的機制

附錄
標準常態分布檢索表（右側機率）
學生t分布檢索表（右側機率）
亂數表