出版社：博碩
出版日期：2021年9月30日
ISBN:9789864348497
書號：MI32001
定價：690元 售價：518元
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內容簡介
培養大數據分析力一定要會的統計分析與資料處理工具
利用Excel學習統計、習作統計、及應用統計，打造職涯競爭力
使用Excel分析，易學易懂，現學現用
是資料分析師及資料科學家的捷徑
是升學考照及謀職就業的良方
是學界科研論文發表及升等的基石！
✪本書既可瞭解統計學，更可用Excel做大數據的資料分析。書中每章撰寫方式，係先介紹統計學的基本原理，再佐以Excel實習，以循序漸進方式，說明運用Excel的各個步驟，順利將理論和實習結合。
✪章末皆附有作業習題，可供讀者自我評量學習成果，透過「做中學」掌握資料分析的全貌，並可掃描書中圖片的QR-CODE，觀看範例操作影片，超簡單。
✪附錄包含「網路資源」、「程式模組」等資料內容，記載著每項分析的過程與結果。並新增一些Excel沒有的分析功能和技巧（如邏輯斯迴歸、ROC分析與Rasch分析、人工智慧神經網路模組、及章節相關統計的論文發表）、繪圖（如莖葉圖，盒形圖、存活分析製圖等）。讀者可自行開啟檔案、對照分析結果，更能達到邊做邊學的效果。透過步驟式教學的清楚指示，成為「資料分析師」及「資料科學家」，不再只是夢想！
Chapter 01 緒論
1-1 統計學的意義
1-2 變項的分類
1-3 四種測量量尺
1-4 作業
Chapter 02 集中量數
2-1 平均數
2-2 其他集中量數
2-3 平均數、中位數、眾數的比較
2-4 Excel實習
2-5 作業
Chapter 03 變異量數與分佈形狀
3-1 變異量數
3-2 各種變異量數的比較
3-3 柴氏不等式定理
3-4 分佈形狀
3-5 Excel實習
3-6 作業
Chapter 04 常態分佈
4-1 常態分佈的特性
4-2 標準常態分佈
4-3 峰度與偏態
4-4 Excel實習
4-5 作業
Chapter 05 間斷機率分佈
5-1 機率理論
5-2 聯合、邊緣、條件機率
5-3 貝氏定理
5-4 間斷機率分佈
5-5 Excel實習
5-6 作業
Chapter 06 連續機率分佈
6-1 連續變項
6-2 連續機率分佈
6-3 隨機變項的一些特性
6-4 Excel實習
6-5 作業
Chapter 07 抽樣分佈與估計式
7-1 抽樣誤差
7-2 抽樣方法
7-3 抽樣分佈
7-4 估計式
7-5 Excel實習
7-6 作業
Chapter 08 區間估計
8-1 平均數的區間估計
8-2 兩平均數差異區間估計
8-3 變異數的區間估計
8-4 比率的區間估計
8-5 Excel實習
8-6 作業
Chapter 09 假設檢定
9-1 統計假設
9-2 一個母體平均數的檢定
9-3 兩母體平均數差異的假設檢定
9-4 變異數的假設檢定
9-5 比率的假設檢定
9-6 統計檢定力
9-7 Excel實習
9-8 作業
Chapter 10 類別資料分析
10-1 適合度檢定
10-2 獨立性檢定
10-3 同質性檢定
10-4 改變的方向性檢定
10-5 標準化殘差
10-6 期望值的大小
10-7 關連強度的測量
10-8 臨床診斷預測指標及勝算比
10-9 Excel實習
10-10 作業
Chapter 11 線性相關
11-1 共變數
11-2 皮耳森積差相關
11-3 相關係數的假設檢定
11-4 相關係數的區間估計
11-5 相關係數的一些現象
11-6 其他類似的相關係數
11-7 Excel實習
11-8 作業
Chapter 12 單因子變異數分析I
12-1 結構模式
12-2 平方和的分割
12-3 平均數估計與檢定
12-4 多重比較
12-5 Excel實習
12-6 作業
Chapter 13 單因子變異數分析II
13-1 模式假設的診斷
13-2 依變項量尺轉換
13-3 實驗效果值
13-4 統計檢定力
13-5 Excel實習
13-6 作業
Chapter 14 多因子變異數分析
14-1 結構模式
14-2 平方和的分割
14-3 因子效果的分析
14-4 無重複試驗
14-5 組內相關係數及信度
14-6 量表的因素結構
14-7 多因子設計
14-8 Excel實習
14-9 作業
Chapter 15 簡單迴歸與邏輯斯迴歸
15-1 五種主要的迴歸線
15-2 結構模式與參數估計
15-3 預測效果的變異數分析
15-4 平均數的估計誤差
15-5 新觀測值的預測
15-6 模式假設的診斷
15-7 邏輯斯迴歸
15-8 Excel實習
15-9 作業
Chapter 16 複迴歸
16-1 一般線性模式
16-2 迴歸係數的估計與檢定
16-3 預測效果的變異數分析
16-4 平均數的估計誤差
16-5 新觀測值的預測
16-6 標準化迴歸係數
16-7 共線
16-8 多項式迴歸方程式
16-9 預測變項的選擇
16-10 Excel實習
16-11 作業
Chapter 17 一般線性模式
17-1 單因子變異數分析
17-2 多因子變異數分析
17-3 共變數分析
17-4 Excel實習
17-5 作業
Chapter 18 無母數統計
18-1 符號檢定
18-2 魏氏相依樣本符號等級檢定
18-3 克瓦二氏單因子變異數分析
18-4 弗氏相依樣本等級檢定
18-5 作業
Chapter 19 Rasch分析
19-1 Rasch測量
19-2 模擬Rasch資料
19-3 估計模式的參數
19-4 Rasch模式的視覺圖
19-5 Rasch模式的連續性資料
19-6 作業
Chapter 20 神經網路的深度學習
20-1 神經網路和深度學習
20-2 釋例客觀結構化臨床技能測驗（OSCE）
20-3 梯度下降法
20-4 梯度下降法的設計
20-5 Excel程式模組完成問卷分析
20-6 卷積神經網路（CNN）
20-7 作業
Appendix A 導讀資源Excel-VBA模組
Appendix B 樞紐分析
Appendix C 抽樣調查的實例演練
Appendix D 新冠狀疫情實例演練
Appendix E 美國NBA球員名人堂之預測與分析實例演練
Appendix F 統合分析（Meta-analysis）統計公式與Excel程式設計
Appendix G 網路資源
Appendix H 附表
Appendix I 參考文獻
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