《統計學，最強的商業武器：實踐篇》

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  作者介紹

  
  
  
  
  
  西內 啟
  
  畢業於東京大學醫學部，主修生物統計學。曾任東京大學大學院醫學系研究科醫療傳播學領域的助理講師、大學醫院醫療資訊網路工程研究中心副主任、哈佛癌症研究中心客座研究員等職務。目前則為各種以數據資料為基礎的社會創新專案，提供研究調查、分析、系統開發以及策略規劃等諮詢服務。
  
  著作包括《科特勒教會我的事》（暫譯）、《上班族的多數煩惱都已有學術性的「解答」》（暫譯）、《世界第一簡單易懂的醫學統計》（暫譯）等。
  
  
  
  





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  譯者介紹

  
  
  
  
  
  陳 亦苓
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  政治大學廣播電視系畢，輔修日文，曾留學並於日本工作近 4 年。目前為自由譯者，擅長資訊類英翻中、日翻中。
  
  
  
  
  
  個人作品列表：www.anobii.com/bready/books
  
  
  
  
  

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  序章 商業活動與統計學之間的連結
  
  
  
  
  
  01 商業與統計學之間為何存在著鴻溝
  
  
  
  
  
  02 「掌握」、「預測」，以及「洞悉」的統計學
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  第 1 章 統計學的實踐，就從重新思考基本觀念開始
  
  
  
  
  
  ──「平均」及「比例」的本質
  
  
  
  
  
  03 「洞悉」型統計學的三項必要知識
  
  
  
  
  
  04 「平均值」其實很深奧
  
  
  
  
  
  05 平均值為何能夠掌握真相？
  
  
  
  
  
  06 標準差所呈現的「概略資料範圍」
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  第 2 章 統計學之所以「最強」的另一個理由
  
  
  
  
  
  ──標準誤差及假設檢定
  
  
  
  
  
  07 介於急驚風與慢郎中之間的「最強」思維
  
  
  
  
  
  08 「誤差範圍」與資料量的關係
  
  
  
  
  
  09 為貧乏言論畫上休止符的假設檢定
  
  
  
  
  
  10 用z檢定來駁斥急驚風
  
  
  
  
  
  11 用於少量資料的t檢定與費雪的精確性檢定
  
  
  
  
  
  12 檢定的多重性與其對應處方
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  第 3 章 堪稱洞悉之王道的各種分析工具
  
  
  
  
  
  ──多元回歸分析與邏輯回歸
  
  
  
  
  
  13 統計學的王道──「回歸分析」
  
  
  
  
  
  14 如何求出迴歸直線？
  
  
  
  
  
  15 一次分析多個解釋變數的多元回歸分析
  
  
  
  
  
  16 邏輯回歸與對數比值
  
  
  
  
  
  17 回歸模型的總結與補充
  
  
  
  
  
  18 實用的迴歸模型應用方法──輸入編
  
  
  
  
  
  19 實用的迴歸模型應用方法──輸出編
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  第 4 章 在資料背後隱藏了「什麼」
  
  
  
  
  
  ──因素分析與聚類分析
  
  
  
  
  
  20 心理學家所開發的因素分析有什麼用途
  
  
  
  
  
  21 具體而言，因素分析到底能做些什麼？
  
  
  
  
  
  22 聚類分析的基本觀念
  
  
  
  
  
  23 k-平均演算法（k-means）的聚類分析
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  終章 統計方法總整理與使用順序介紹
  
  
  
  
  
  24 本書總結
  
  
  
  
  
  25 商業應用時的分析順序
  
  
  
  
  
  26 無法透過本書獲得的三種知識
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  數學公式的補充說明
  
  
  
  
  
  補充01：偏差的絕對值與中位數
  
  
  
  
  
  補充02：偏差的平方與平均值
  
  
  
  
  
  補充03：平均值與比例的標準誤差
  
  
  
  
  
  補充04：變異數與無偏變異數
  
  
  
  
  
  補充05：常態分佈的數學特性
  
  
  
  
  
  補充06：中央極限定理
  
  
  
  
  
  補充07：切比雪夫不等式
  
  
  
  
  
  補充08：針對平均值與比例之差距的z檢定
  
  
  
  
  
  補充09：卡方分佈與t分佈的關係
  
  
  
  
  
  補充10：費雪的精確性檢定
  
  
  
  
  
  補充11： z檢定與卡方檢定
  
  
  
  
  
  補充12：邦弗朗尼校正
  
  
  
  
  
  補充13：簡單回歸分析
  
  
  
  
  
  補充14：簡單回歸分析與t檢定的關係
  
  
  
  
  
  補充15：多元回歸分析
  
  
  
  
  
  補充16：比值比
  
  
  
  
  
  補充17：檢定力與樣本數規劃