EXCEL和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代 (1版)

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EXCEL和基礎統計分析 學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代 作 者：王春和 、唐麗英 出版社別：五南 書 系：研究&方法 出版日期：2021/03/01(1版2刷) ＩＳＢＮ：978-957-763-355-2 書 號：1H2C 頁 數：336 開 數：16K 內容簡介 　　◆人人都有的EXCEL＋超詳細步驟教學＝高CP值學會統計分析。 　　◆專業理論深入淺出，搭配實例整合說明，從報表製作到讀懂，一次到位。 　　◆完整的步驟操作圖，解析報表眉角，讓你盯著螢幕不再霧煞煞。 　　◆本書專攻基礎統計技巧，讓你掌握資料分析力，在大數據時代脫穎而出。 　　◎大學教授傾囊相授統計分析手法，帶領你掌握資料分析能力，前進大數據時代。 　　大數據(Big data)時代下，統計學愈來愈夯，資料分析全方位應用在各種工作場合。無論身處何種產業，新手晉升顧問級，就從掌握統計分析力開始。市面上統計軟體眼花撩亂，該先從哪裡開始？ 　　答案就在這本書裡！ 　　直接使用個人電腦必備的EXCEL，學統計輕鬆上手門檻低。搭配本書完整的步驟講解，從製作到讀懂，一次到位。面對龐大資料不再手忙腳亂，快速抓出重點，展現分析整合能力，讓人刮目相看。 　　本書針對「基礎統計技巧」教學，使用於分析資料，包含：統計圖表製作、統計量計算、機率分配、信賴區間、假設檢定、變異數分析、共變數與相關分析、迴歸分析等，實例講解EXCEL中各種統計分析技巧的操作步驟，解析各類型的報表結果。 　　學好統計分析so easy，跟隨本書運用EXCEL進行資料處理與分析管理，著重理解而非死背公式，簡便又有效。極適合大專院校統計課程、相關研究人員或自學之用。 目錄 前 言 本書特色 第一章 Excel 統計分析方法 001 1.1 Excel 資料之輸入 003 1.2 Excel 統計分析方法之介紹 022 1.3 Excel 統計圖形繪製功能之介紹 024 第二章 繪圖功能 027 2.1 Excel 繪圖功能介紹 029 2.2 直條圖 029 2.3 直方圖 032 2.4 柏拉圖 036 2.5 XY 散佈圖 040 2.6 雷達圖 042 第三章 機率分配 047 3.1 離散型機率分配 049 3.2 連續型機率分配 074 第四章 敘述統計量及信賴區間 097 4.1 敘述統計學 099 4.2 常用統計量 099 4.3 等級與百分比 115 4.4 母體平均數的信賴區間 119 4.5 母體變異數的信賴區間 130 第五章 母體變異數檢定 141 5.1 一組樣本變異數之卡方檢定及範例 143 5.2 兩組獨立樣本變異數之F 檢定及範例 146 第六章 母體平均數的檢定 155 6.1 一組樣本之z 檢定及範例 157 6.2 一組樣本之t 檢定及範例 164 6.3 兩組獨立樣本之z 檢定及範例 176 6.4 兩組相依樣本之z 檢定及範例 185 6.5 兩組樣本z 檢定之流程圖 189 6.6 兩組獨立樣本之t 檢定及範例 190 6.7 兩組相依樣本之t 檢定及範例 203 6.8 兩組樣本t 檢定之流程圖 209 第七章 變異數分析 211 7.1 變異數分析簡介 213 7.2 單因子變異數分析 213 7.3 完全隨機集區設計 224 7.4 雙因子變異數分析 228 第八章 共變數與相關分析 239 8.1 共變數簡介 241 8.2 共變數操作範例 241 8.3 相關分析簡介 247 8.4 相關分析操作範例 248 第九章 簡單迴歸分析 259 9.1 迴歸分析簡介 261 9.2 簡單迴歸分析的操作範例 264 9.3 曲線適配簡介與操作範例 273 第十章 複迴歸分析 283 10.1 複迴歸分析簡介 285 10.2 複迴歸分析的操作範例 285 第十一章 卡方檢定 303 11.1 獨立性檢定 305 11.2 齊一性檢定 310 11.3 適配度檢定 316

統計就是這麼輕鬆R: AI幫你寫好資料分析 (1版)

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統計就是這麼輕鬆R：AI幫你寫好資料分析 ISBN13：9786263172333 出版社：五南圖書出版 作者：黃芳銘 裝訂／頁數：平裝／456頁 規格：25.6cm*19cm*2.2cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2021/10/25 中國圖書分類：統計電子資料處理；統計電腦資料處理 內容簡介 　　只能跑出統計報表的統計套裝軟體落伍了，讓統計專家以及程式高手帶著您，透過AI來幫您做統計計算、分析與解讀！ 　　R語言是進入統計學領域的一把重要鑰匙，本書從基礎開始，一個個步驟帶您領會運用R語言的樂趣。 　　R 是一種專門為統計分析與資料管理所設計的手稿語言。R 誕生於90 年代初期，由S 語言所轉變而來。它是免付費的公開軟體，可自由下載原始碼，加上十分容易在官方網站找到別人寫好的套件或分析程式碼，因此近年來使用的人越來越多，並且不乏許多專業人士如：風險分析師、研究學者、統計學家等。 　　本書會從入門的安裝步驟開始，介紹R的資料型態、資料整理、繪圖、推論統計的概念、變異數分析等，幫助讀者打好基礎，讀完您會發現，原來統計就是這麼輕鬆啊！ 目錄 序言 1 R 的簡介 1.1 安裝R 1.2 RStudio 1.3 基本的計算 2 R 的資料型態 2.1 基本資料型態 2.2 變項指派 2.3 向量、因素以及列表 2.4 因素向量 2.5 矩陣與資料架構（資料框） 2.6 列表 2.7 資料框 3 資料整理 3.1 安裝與載入tidyverse 套件 3.2 dplyr 套件常用函數 3.3 選擇變項 3.4 篩選觀察值 3.5 新增衍生變數 3.6 依照變數排序觀測值 3.7 聚合變數（總結或概括） 3.8 依照類別變數分組 4 繪圖 4.1 ggplot2 套件繪圖簡介 4.2 基本步驟：用ggplot() 準備畫布 4.3 長條圖 4.4 圓餅圖 4.5 直方圖 4.6 盒鬚圖 4.7 散布圖 4.8 折線圖 4.9 儲存圖片 5 敘述統計 5.1 次數分配 5.2 集中量數 5.3 離散性 5.4 偏態與峰度 5.5 使用套件計算描述統計 6 推論統計的基本概念 6.1 母群與樣本 6.2 假設檢定 6.3 第一類型及第二類型錯誤 6.4 臨界值 6.5 p 值與顯著性 6.6 效果量 6.7 統計檢定力 7 兩個平均數比較 7.1 兩個獨立樣本t 檢定 7.2 相依樣本t 檢定 8 單因子變異數分析 8.1 單因子獨立樣本變異數分析 8.2 單因子相依樣本變異數分析 9 二因子獨立樣本變異數分析 9.1 二因子獨立樣本ANOVA 的假設 9.2 二因子獨立樣本ANOVA 變異數分解 9.3 多重比較 9.4 效果值的計算 9.5 二因子獨立樣本ANOVA 的假定 9.6 二因子獨立樣本ANOVA 實例解說與R 的操作 10 二因子相依樣本變異數分析 10.1 二因子相依樣本ANOVA 的假設 10.2 二因子相依樣本ANOVA 的變異數分解 10.3 單純主要效果檢定與事後比較 10.4 二因子相依樣本ANOVA 的假定 10.5 二因子相依樣本ANOVA 範例與說明 11 二因子混合設計變異數分析 11.1 二因子混合設計ANOVA 的假設 11.2 二因子混合設計ANOVA 的變異來源與F 檢定 11.3 單純主要效果檢定與事後比較 11.4 二因子混合設計ANOVA 的假定 11.6 二因子混合設計ANOVA 實例解說與R 的操作 12 卡方檢定 12.1 適配度檢定 12.2 獨立性檢定 12.3 同質性檢定 12.4 卡方分布 12.5 卡方檢定的假定 12.6 卡方分析的弱點 12.7 類別變項的關連 12.8 效果量 12.9 適配度檢定實例解說與R 操作 12.10 獨立性檢定實例解說與R 操作 12.11 同質性檢定實例解說與R 操作 13 皮爾森相關 13.1 皮爾森r 相關係數的定義與限制 13.2 皮爾森相關的假設 13.3 皮爾森相關假定 13.4 相關的議題與效果量 13.5 皮爾森相關實例解說與R 的操作 13.6 決定係數 14 簡單與多元線性迴歸 14.1 OLS 迴歸 14.2 迴歸線的數學形式 14.3 迴歸模式的顯著性檢定 14.4 OLS 估計法的假定 14.5 R 中lm() 函數的簡介 14.6 簡單線性迴歸的目的與資料要求 14.7 簡單線性迴歸範例與R 操作 14.8 多元線性迴歸範例與R 操作 14.9 迴歸診斷 14.10 模式選擇 15 探索性因素分析 15.1 共同因素模式 15.2 決定因素數目的方法 15.3 因素抽取 15.4 因素轉軸 15.5 EFA 的實例解說與R 的操作 15.6 因素分析APA 報表與結果解釋 16 信度 16.1 α 係數實例解說與R 的操作 16.2 α 係數作為項目分析的議題

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書名：輕統計：日常生活的資料分析 作者：何宗武、謝雨豆 出版社：東華 出版日期：2018/01/00 ISBN：9789574839155

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【簡介】 Information Technology Specialist（ITS）是由Pearson VUE／Certiport推出符合產業趨勢的資訊科技認證，涵蓋IT資訊技術、資料庫、軟體研發、新興科技四大領域，透過 ITS 各項認證指標訓練，可驗證考生是否確實掌握業界所需與具備雇主所需的 IT 技能，幫助考生為未來職涯做好準備。 本書整理了「ITS Data Analytics 資料分析」認證考科綱要所涵蓋的資訊技術與電腦技能，考生可透過精進學習本書各章節重點內容，迅速掌握應考方向。 【目錄】 CH01 資料基礎 Data Basics CH02 資料操作 Data Manipulat CH03 資料分析 Data Analysis CH04 資料視覺化與溝通 Data Visualization and Communication CH05 負責任的分析實踐 Responsible Analytics Practices CH06 模擬試題 CH07 ITS 資訊科技專家國際認證原廠認證應考資訊