漫畫極簡統(tǒng)計學(xué)

第1章  分布：從線條看數(shù)據(jù)
骰子擲出來的點(diǎn)數(shù)是公平的嗎
描繪出籌碼分發(fā)情況的“直方圖”
概率分布的發(fā)現(xiàn)
在統(tǒng)計學(xué)中正態(tài)分布是主角
別被“平均值”騙了
“向右遞減形”分布的機(jī)制
銷售額的80% 靠20% 的商品支撐
 
第2章  方差：從中心及其范圍看數(shù)據(jù)集合
偏差值是比較的標(biāo)準(zhǔn)
偏差值可將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
為什么方差要進(jìn)行乘方運(yùn)算呢
標(biāo)準(zhǔn)差的不同體現(xiàn)出性質(zhì)的不同
從數(shù)據(jù)找出不同點(diǎn)
 
第3章  相關(guān)：兩個變量之間的關(guān)系
錯覺相關(guān)這種固化思維
用于檢驗的列聯(lián)表
給列聯(lián)表打個分
由數(shù)值計算出來的事件會如何
相關(guān)系數(shù)怎么看
相關(guān)有什么用
 
第4章 樣本：從有限的樣本中推測出總體的真實數(shù)值
窺一斑而知全豹
置信水平是指“基本可以確定”的水平
置信區(qū)間是什么
t 分布和區(qū)間估計的圖像
t 分布的參照方法
樣本方差和總體方差的不同
總體不是正態(tài)分布時該怎么辦
 
第5章  卡方檢驗：調(diào)查各類數(shù)據(jù)間的差異
檢驗差異的方法
顯著性水平和p值
可得出概率的分布圖
匯總表里的卡方檢驗
自由度是什么
擬合度和獨(dú)立性
假設(shè)檢驗里常有的誤解
卡方分布的真面目
 
第6章  回歸分析：最具代表性的預(yù)測方法
化點(diǎn)為線的回歸分析
回歸分析的機(jī)制
點(diǎn)線的契合程度（可決系數(shù)）
曲線讓回歸分析變得更多樣
系統(tǒng)最優(yōu)化的真實案例
哪種曲線符合網(wǎng)絡(luò)廣告呢
小廣告的成本效益
Excel 趨勢線的局限性
 
附錄  熟練運(yùn)用Excel 的統(tǒng)計功能
直方圖的繪制方法
平均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差的計算方式
用CORREL 函數(shù)迅速求出相關(guān)系數(shù)
用CONFIDENCE.T 函數(shù)計算95% 的置信區(qū)間
用CHISQ.TEST 進(jìn)行卡方檢驗
趨勢線讓回歸分析變簡單
 
索引
后記