マンガでわかる統計入門―中学数学で理解できる！
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More About This Title マンガでわかる統計入門―中学数学で理解できる！
English
わかりやすいマンガやイラストを盛り込むことで統計学を体系的に基礎から理解。
理解度を確認できる章末問題＆詳細解説つき。
理解度を確認できる章末問題＆詳細解説つき。
Chinese (Traditional)
用國中數學學統計，誰都能輕鬆理解統計學！
天氣預報、經濟預測、各類考試的上榜率、櫻花的開花預測、選舉預測等等，
生活中到處都充滿統計思考，
運用統計作思考，你也可以是生活經濟學達人！
從零開始學習的統計學超入門書！
適合
．從現在開始學統計的初學者
．想要重新學習統計的再學者
選舉前的民調會影響投票結果嗎？收視率是如何測出？收視率變化有意義嗎？
如何估計鈴木一朗選手將來的打擊率？賭單雙的「雙數機率」與「單數機率」是多少？
葡萄酒的品質可以用方程式來計算？！最常出現的數值是「從平均數到標準差之間」的值？
身高、降雨量、作業誤差……在各種資料都可以看到常態分配！
顯著水準5％的話「十次中出現九次正面」就可判它造假！
平均值、中央值、標準偏差、平方和、正規分布、算式……你都可以從書中找到具體事例，獲得全面性的理解，並能清楚地對他人說明何謂統計！
「統計學」是一門看起來似乎很難的學問，實際上，它和我們的生活息息相關，生活中到處都充滿統計的思考。例如煮湯試味道，「估計」實踐動作；在有限的收入下支出要如何分配，正是統計思考下的「分配」。
從漫畫和插畫中，輕鬆理解統計學體系的基礎。透過每個章節的問題演練，更能讓你確實地學習，搞定統計一點都不難！本書與高級中學所學習的統計內容幾乎是一樣的，而解說簡明易懂，具備國中程度的數學就可以理解！
天氣預報、經濟預測、各類考試的上榜率、櫻花的開花預測、選舉預測等等，
生活中到處都充滿統計思考，
運用統計作思考，你也可以是生活經濟學達人！
從零開始學習的統計學超入門書！
適合
．從現在開始學統計的初學者
．想要重新學習統計的再學者
選舉前的民調會影響投票結果嗎？收視率是如何測出？收視率變化有意義嗎？
如何估計鈴木一朗選手將來的打擊率？賭單雙的「雙數機率」與「單數機率」是多少？
葡萄酒的品質可以用方程式來計算？！最常出現的數值是「從平均數到標準差之間」的值？
身高、降雨量、作業誤差……在各種資料都可以看到常態分配！
顯著水準5％的話「十次中出現九次正面」就可判它造假！
平均值、中央值、標準偏差、平方和、正規分布、算式……你都可以從書中找到具體事例，獲得全面性的理解，並能清楚地對他人說明何謂統計！
「統計學」是一門看起來似乎很難的學問，實際上，它和我們的生活息息相關，生活中到處都充滿統計的思考。例如煮湯試味道，「估計」實踐動作；在有限的收入下支出要如何分配，正是統計思考下的「分配」。
從漫畫和插畫中，輕鬆理解統計學體系的基礎。透過每個章節的問題演練，更能讓你確實地學習，搞定統計一點都不難！本書與高級中學所學習的統計內容幾乎是一樣的，而解說簡明易懂，具備國中程度的數學就可以理解！
English
野口哲典［ノグチテツノリ］
１９５８年愛知県生まれ。東海大学卒。市場調査会社を経て、ライターとして独立。執筆活動だけでなく、確率などをテーマにした講演もこなす（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
１９５８年愛知県生まれ。東海大学卒。市場調査会社を経て、ライターとして独立。執筆活動だけでなく、確率などをテーマにした講演もこなす（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
Chinese (Traditional)
今野紀雄 Norio Konno
1957年生。東京大學理學部數學科畢業，獲得東京工業大學院理工研究所博士課程學分修畢。曾任室蘭工業大學數理科學共通講座助教、康乃爾大學數理科學研究所客座研究員，現任橫濱國立大學大學院工學研究院教授。著書有《圖解雜學 機率》、《圖解雜學 機率模型》、《圖解雜學 複雜系統》（□□□社）等多部。
1957年生。東京大學理學部數學科畢業，獲得東京工業大學院理工研究所博士課程學分修畢。曾任室蘭工業大學數理科學共通講座助教、康乃爾大學數理科學研究所客座研究員，現任橫濱國立大學大學院工學研究院教授。著書有《圖解雜學 機率》、《圖解雜學 機率模型》、《圖解雜學 複雜系統》（□□□社）等多部。
English
第１章 そもそも統計とはなんだろう？
第２章 データの特徴
第３章 確率の基礎
第４章 確率変数
第５章 分布
第６章 推定
第７章 検定
第８章 相関
第２章 データの特徴
第３章 確率の基礎
第４章 確率変数
第５章 分布
第６章 推定
第７章 検定
第８章 相関
Chinese (Traditional)
第1章 統計究竟是什麼？
1-1 「平均起來的日本人」究竟是怎麼樣的日本人？
1-2 發生事故後《神奇寶貝》的收視率真的有下滑嗎？
1-3 「統計」是建立在「機率」的基礎上
1-4 「相關」是表示一組以上資料之間的因果關係
1-5 大家在日常生活中都很自然會應用到「統計」的概念！
章末練習題1
Column 01 選舉前的民調會影響投票結果嗎？
第2章 資料的特徵
2-1 被問到「一個星期喝幾次酒？」時會不會覺得很困擾？
2-2 月薪平均雖然一樣……但好像哪裡怪怪的？
2-3 平均數相同也不一定表示資料內容相同
2-4 用「直方圖」讓資料更一目瞭然！
2-5 組距對資料來說是否恰當是重點！
2-6 從直方圖形狀判斷是否適合用「平均數」代表資料
2-7 來認識平均數以外的各種代表值
2-8 正中央很重要！什麼是中位數（median）？
2-9 求出正中央所在！中位數（median）的計算法
2-10 找出最多的數值！什麼是眾數（mode）？
2-11 什麼是表示資料分散程度的「全距」（range）？
2-12 如何衡量資料的分散程度？不能將離差平均起來
2-13 要表示資料的分散程度，用離差的平方「變異數」最方便！
2-14 運用變異數計算資料分散程度的方法
章末練習題2
Column 02 人類預測錯誤的奇妙之處
第3章 機率的基礎
3-1 了解「樣本點」、「樣本空間」與「事件」
3-2 事件有許多種！「和事件」、「積事件」、「餘事件」
3-3 清楚定義！機率究竟是什麼玩意？
3-4 「事件機率」更廣義來說是什麼？
3-5 從「丟硬幣的機率」來對機率作簡單的計算
3-6 賭單雙的「雙數機率」與「單數機率」是多少？
3-7 什麼是絕不同時發生的「互斥事件」？
3-8 互斥事件的「事件」相互關係是？
3-9 「餘事件（不屬於 ~ 的事件）」的發生機率有多少？
3-10 「條件機率」是什麼？
3-11 來了解方便的「乘法定理」！
3-12 不受其他事件影響的「獨立事件」
章末練習題3
Column 03 計算十分麻煩的背包問題
第4章 隨機變數
4-1 「隨機變數」的值是由偶然的結果所決定
4-2 利用機率的性質來做個簡單的機率計算
4-3 隨機變數對應到其機率則為「機率分配」
4-4 機率的總合為「1」
4-5 計算隨機變數X的平均數
4-6 機率不均等也可以求出平均數E（X）
4-7 「標準差」就是變異數的正平方根
4-8 最常出現的數值是「從平均數到標準差之間」的值
章末練習題4
Column 04 大學排行的利弊
第5章 分配
5-1 考慮順序時的「情況個數」
5-2 不考慮順序時的「情況個數」
5-3 為二項分配做準備，先來求丟骰子的機率
5-4 從丟骰子的機率分配來看二項分配
5-5 當丟的次數增多時，二項分配的形狀也會改變！
5-6 身高、降雨量、作業誤差……在各種資料都可以看到常態分配
5-7 徹底掌握常態分配的性質！
5-8 常態分配中絕大多數事件都會落在「3sigma範圍」中
5-9 將常態分配標準化的「標準常態分配」是什麼？
5-10 看圖了解標準常態分配的性質
5-11 運用標準常態分配來計算機率吧！
章末練習題5
Column 05 利用分配的性質作反運算
第6章 估計
6-1 根據部分來估計全體
6-2 用估計的概念選取適當的樣本數
6-3 電視的收視率是怎麼調查的？
6-4 運用統計概念來估計收視率
6-5 估計成一個點的「點估計」
6-6 求取估計範圍的「區間估計」 ~ 之１
6-7 求取估計範圍的「區間估計」 ~ 之２
6-8 信賴水準的高低與信賴區間的關係是什麼？
6-9 《神奇寶貝》的收視率變化有意義嗎？
6-10 信賴水準提高時，信賴區間也會增廣
6-11 要如何估計鈴木一朗選手將來的打擊率？
章末練習題6
Column 06 打擊率的差距很難即時感受到
第7章 檢定
7-1 連續丟出5次正面的硬幣，能夠判它造假嗎？
7-2 要如何檢定「硬幣無造假」這個假設？
7-3 了解檢定的獨特思考流程很重要！
7-4 檢定結果會根據「顯著水準」而改變
7-5 「5次中出現4次正面」的話，能夠判它造假嗎？
7-6 「5次中出現4次正面」也不能斷言造假的情況
7-7 顯著水準5％的話「10次中出現9次正面」就可判它造假！
章末練習題7
Column 07 葡萄酒的品質可以用方程式來計算！？
第8章 相關
8-1 探討某種資料與另一種資料的關係
8-2 資料之間的關係用「散布圖」圖表化
8-3 相關是「強的」、「弱的」還是「無關」？
8-4 用數值表示資料間相關程度的「相關係數」
8-5 了解表示「相關係數」的式子
8-6 相關係數的計算方法 ~ 之１
8-7 相關係數的計算方法 ~ 之２
8-8 相關係數的計算方法 ~ 之３
8-9 關係的整理 ~ 相關係數的總結 ~
Column 08 隨機圖也會用得到的二項分配
參考文獻
索引
1-1 「平均起來的日本人」究竟是怎麼樣的日本人？
1-2 發生事故後《神奇寶貝》的收視率真的有下滑嗎？
1-3 「統計」是建立在「機率」的基礎上
1-4 「相關」是表示一組以上資料之間的因果關係
1-5 大家在日常生活中都很自然會應用到「統計」的概念！
章末練習題1
Column 01 選舉前的民調會影響投票結果嗎？
第2章 資料的特徵
2-1 被問到「一個星期喝幾次酒？」時會不會覺得很困擾？
2-2 月薪平均雖然一樣……但好像哪裡怪怪的？
2-3 平均數相同也不一定表示資料內容相同
2-4 用「直方圖」讓資料更一目瞭然！
2-5 組距對資料來說是否恰當是重點！
2-6 從直方圖形狀判斷是否適合用「平均數」代表資料
2-7 來認識平均數以外的各種代表值
2-8 正中央很重要！什麼是中位數（median）？
2-9 求出正中央所在！中位數（median）的計算法
2-10 找出最多的數值！什麼是眾數（mode）？
2-11 什麼是表示資料分散程度的「全距」（range）？
2-12 如何衡量資料的分散程度？不能將離差平均起來
2-13 要表示資料的分散程度，用離差的平方「變異數」最方便！
2-14 運用變異數計算資料分散程度的方法
章末練習題2
Column 02 人類預測錯誤的奇妙之處
第3章 機率的基礎
3-1 了解「樣本點」、「樣本空間」與「事件」
3-2 事件有許多種！「和事件」、「積事件」、「餘事件」
3-3 清楚定義！機率究竟是什麼玩意？
3-4 「事件機率」更廣義來說是什麼？
3-5 從「丟硬幣的機率」來對機率作簡單的計算
3-6 賭單雙的「雙數機率」與「單數機率」是多少？
3-7 什麼是絕不同時發生的「互斥事件」？
3-8 互斥事件的「事件」相互關係是？
3-9 「餘事件（不屬於 ~ 的事件）」的發生機率有多少？
3-10 「條件機率」是什麼？
3-11 來了解方便的「乘法定理」！
3-12 不受其他事件影響的「獨立事件」
章末練習題3
Column 03 計算十分麻煩的背包問題
第4章 隨機變數
4-1 「隨機變數」的值是由偶然的結果所決定
4-2 利用機率的性質來做個簡單的機率計算
4-3 隨機變數對應到其機率則為「機率分配」
4-4 機率的總合為「1」
4-5 計算隨機變數X的平均數
4-6 機率不均等也可以求出平均數E（X）
4-7 「標準差」就是變異數的正平方根
4-8 最常出現的數值是「從平均數到標準差之間」的值
章末練習題4
Column 04 大學排行的利弊
第5章 分配
5-1 考慮順序時的「情況個數」
5-2 不考慮順序時的「情況個數」
5-3 為二項分配做準備，先來求丟骰子的機率
5-4 從丟骰子的機率分配來看二項分配
5-5 當丟的次數增多時，二項分配的形狀也會改變！
5-6 身高、降雨量、作業誤差……在各種資料都可以看到常態分配
5-7 徹底掌握常態分配的性質！
5-8 常態分配中絕大多數事件都會落在「3sigma範圍」中
5-9 將常態分配標準化的「標準常態分配」是什麼？
5-10 看圖了解標準常態分配的性質
5-11 運用標準常態分配來計算機率吧！
章末練習題5
Column 05 利用分配的性質作反運算
第6章 估計
6-1 根據部分來估計全體
6-2 用估計的概念選取適當的樣本數
6-3 電視的收視率是怎麼調查的？
6-4 運用統計概念來估計收視率
6-5 估計成一個點的「點估計」
6-6 求取估計範圍的「區間估計」 ~ 之１
6-7 求取估計範圍的「區間估計」 ~ 之２
6-8 信賴水準的高低與信賴區間的關係是什麼？
6-9 《神奇寶貝》的收視率變化有意義嗎？
6-10 信賴水準提高時，信賴區間也會增廣
6-11 要如何估計鈴木一朗選手將來的打擊率？
章末練習題6
Column 06 打擊率的差距很難即時感受到
第7章 檢定
7-1 連續丟出5次正面的硬幣，能夠判它造假嗎？
7-2 要如何檢定「硬幣無造假」這個假設？
7-3 了解檢定的獨特思考流程很重要！
7-4 檢定結果會根據「顯著水準」而改變
7-5 「5次中出現4次正面」的話，能夠判它造假嗎？
7-6 「5次中出現4次正面」也不能斷言造假的情況
7-7 顯著水準5％的話「10次中出現9次正面」就可判它造假！
章末練習題7
Column 07 葡萄酒的品質可以用方程式來計算！？
第8章 相關
8-1 探討某種資料與另一種資料的關係
8-2 資料之間的關係用「散布圖」圖表化
8-3 相關是「強的」、「弱的」還是「無關」？
8-4 用數值表示資料間相關程度的「相關係數」
8-5 了解表示「相關係數」的式子
8-6 相關係數的計算方法 ~ 之１
8-7 相關係數的計算方法 ~ 之２
8-8 相關係數的計算方法 ~ 之３
8-9 關係的整理 ~ 相關係數的總結 ~
Column 08 隨機圖也會用得到的二項分配
參考文獻
索引
