工作一定要用到的統計

前言：
速讀，一種往事歷歷在目的感覺。

隨記：
P.56 標準化：看似不能比的兩組數據變得可以比較

P.25 中央極限定理→所有的母體都趨近於常態分配

P.80 95%的把握：以平均數µ為中心，左右對稱，在標準差的±1.96倍之間，占總面積的95%。

P.84 99%的信心水準=95%的信賴區間的二倍→信心水準越高的代表就是放寬涵蓋率

P.90 統計檢定中將「難以發生的事」、「難以發生的範圍」稱為拒絕域。
P.92 統計檢定有兩種錯誤的風險：
型一：明明是正確的，卻被拒絕的推論過誤。
型二：明明是錯誤的，卻不拒絕的推論過誤。
P.96 簡單迴歸分析：用單一變數來預測另一變數。(y=ax+b)

P.98 複迴歸分析：用兩個以上的變數來預測。(y=ax+bμ+c)→概念上是三次元，卻能作出切面。

P.120 透過貝氏定理(Thomas Bayes)，可以讓人的經驗與直覺與機率無縫接軌。理論很單純，就是根據條件機率所導出的定理。然而要應用此定理就會用到所謂的主觀機率(根據經驗和直覺而來的機率)。其魅力在於近似人類的判斷原理。

後面跳略
全是實例教學。

心得感想：
本書是本統計學入門，原本以為很普通，因卡通人物會讓人覺得本書很糟。但細讀發現，作者的表達能力超乎水準。簡單一句話把每一章核心概念點了出來，再加上圖形非常到位，簡直到了一目瞭然的程度。

[2019年12月16日 明日科技並不是明天就能橫空出世]
一直在讀重複的知識，因為沒有新領域讓我感到興趣。這真的很玩味，歷史我偏好中國帝王史，但讀來讀去就那幾個極端值的英雄人物，真的很少。或許可以嘗試外國帝國史發展，但總覺得外國不重歷史記錄，導致傳記品質都不佳。嗯，目前沒有書好讀真是一種困擾，本站似乎會越來越難維持住讀書量。生不逢時，如果再晚生個三十年。當語言不再是問題時，我就有讀不完的書可選擇了。本身英文好還有二十年左右的優勢，如果還是學生就別妄想跳過英文了。最近看到一則認真分析(的笑話)：「可以不學程式語言，因為未來AI會自動寫程式。」這個未來還真是遠到你退休時都還沒達成。目前樂觀估計是2050年左右會產出人工智慧體，真的還很遠。反而核戰恐攻的危機比較快發生，因為量子電腦會先做出來，然後在那一刻，過往所有加密資料都會瞬間破解。政府還是早點報廢舊電腦和硬碟吧。把資料存在無網路的實體金庫。



書籍資料：
書名：工作一定要用到的統計
原名：
作者：涌井良幸、涌井貞美
原文作者：
譯者：李貞慧
出版社：大是文化
出版日期：2016/7/4
閱讀價值：高，簡單扼要的點出每一個指標的意思，尤其圖型用的恰到好處。