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【簡介】 本書特色 1. 本書涵蓋範圍既深且廣,難度可輕鬆應付頂尖大學各系所。 2. 本書有各種經濟學與財務領域的實證範例,訓練同學資料分析的思維。 3. 本書題目即時最新,符合最新統計學習趨勢。 4. 本書增加了對於統計學家的介紹與小故事,引發同學的學習興趣。 建議讀者搭配作者的《統計學:重點觀念與題解(上)》、《統計學:重點觀念與題解(下)》重點整理兩冊,先作完一輪重點整理內附的各章節例題後,再使用與上下兩冊收錄之習題未重覆的《統計學精選666題》題庫書,以期讀者能藉由完整的內容、多元的試題,增加應試實力。最後再演練研究所各相關系所的完整歷屆試題,《財金類-統計學歷屆試題詳解》、《管理類-統計學歷屆試題詳解》、《經研類-統計學歷屆試題詳解》、《統計學112年試題詳解》、《統計學113年試題詳解》,強化作者所教授的解題脈絡與思路,讓讀者在學習上更有邏輯性與完整性。 【目錄】 1 概論與敘述統計 1.1 概論 1.2 資料呈現 1.3 資料的敘述性衡量 1.4 探索性資料分析圖型 2 機率模型 2.1 集合論 2.2 機率模型 2.3 條件機率 2.4 貝氏定理 3 單變量隨機變數 3.1 離散隨機變數 3.2 連續隨機變數 3.3 隨機變數的動差 3.4 動差生成函數 3.5 隨機變數的函數 3.6 分段型連續隨機變數 3.7 截尾分配 3.8 混合型隨機變數 3.9 Jensen不等式與動差近似 3.10 隨機變數的特殊函數 4 雙變量隨機變數 4.1 雙變量離散隨機變數 4.2 雙變量連續隨機變數 4.3 雙變量隨機變數的動差 4.4 條件期望值與條件變異數 4.5 雙變量隨機變數的函數 5 常用的離散隨機變數 5.1 離散均勻分配 5.2 Bernoulli分配 5.3 二項分配 5.4 超幾何分配 5.5 Poisson分配 5.6 幾何分配 5.7 負二項分配 5.8 三項分配 6 常用的連續隨機變數 6.1 均勻分配 6.2 常態分配與其相關分配 6.3 Gamma分配與其相關分配 6.4 標準logistic分配 7 抽樣分配與漸近理論 7.1 抽樣方法與理論 7.2 抽樣分配 7.3 重要的統計量 7.4 漸近理論 8 點估計 8.1 點估計方法 8.2 點估計式的重要性質 8.3 指數族、完備性與其他重要定理 數學附錄
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作者簡歷 .國立臺灣大學經濟學博士 .曾任台大經濟系與政治系合聘講師 .曾獲台灣經濟學會博士論文獎 .中華民國斐陶斐榮譽會員 .曾發表文章在Journal of Forecasting 本書特色 坊間其他參考書由多人分工,猶如拼裝車無人統籌,因此可能衍生解題方式不同、無人負責勘誤與不知該考題對應到教材的哪一個章節等各種問題。本書之解題與編排皆由作者獨立完成,因此解題脈絡與思路在各個系所間都是一致的,使用本書時,建議搭配作者另著之《統計學:重點觀念與題解(上)》、《統計學:重點觀念與題解(下)》及《計量經濟學與財務工程》,以便對應觀念。另作者亦搭配書籍的章節收錄相關試題編製《統計學:精選666題》,並依照題型難易度分成五個等級,讀者可根據自己的需求選擇適合自己的題目練習。 目錄 台大財金甲丙 台大財金乙 台大國企乙 台大商研 台大經研 台大農經 政大財管 政大國貿 政大金融管理 政大金融財工 政大風保管理 政大企研 政大經研 政大財政 清大計財 清大科管 清大經研 交大財金甲 交大財金乙 交大經管 交大管科 交大科管 成大財金 成大企研 成大交管 成大經研 中央企研 中山企研 中山財管 中山經研 中正財金 中正國經 中興財金 中興應經 台北金融 台北企研 台北國企 台北經研 台師管研 台師全球
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內容簡介 內容介紹: 統計學教授審訂、Excel 生手實測操作,保證一定看得懂、做得到 Excel 資料分析! 數據科學家尹相志:基於數據驅動的決策,本書不是跟你談概念,而是用 Excel 帶著你落地實現。 「資料科學家的工作日常」版主張維元:想進入商業分析但不知從何下手嗎?跟著這本書六個步驟,掌握 Excel 分析力! 機器學習、人工智慧、數位轉型這些詞彙充斥在生活中,許多企業也真正感受到資料分析的重要性跟必要性。新冠肺炎(COVID-19)疫情大流行的影響,也加速企業對於 IT 化、數位轉型的推動。身處如此時代浪潮中,想必不少讀者深感自身對於業務上資料分析的認知與操作略顯不足吧。 然而,資料分析一定要學新的程式語言?每天上班都這麼忙碌了,哪來時間?有沒有一本書輕鬆切入資料分析,又能馬上在職場商業應用派上用場呢? 這本書要告訴你:只要手邊的 Excel,你也可以用資料分析做出商業決策。即使是統計學當中較難的假設檢定,也只需要 6 個步驟,即可完成。不僅如此, Excel 還可以做到迴歸分析、數學最佳化更高段的資料分析,讓你可以在競爭分析、定價策略、營運管理、效益評估等脫穎而出。 此外,我們還要告訴讀者更根本的問題:究竟為什麼一定要作資料分析,以及該怎麼配合目標進行資料分析比較好。大數據分析當道,感覺好像很多資料就能解決問題。然而事實上,資料再多都是死的,你要會的是用資料分析講出最具吸引力的故事、拿出最有說服力的提案。 現在,是你用 Excel 活用資料分析技術,學統計用大數據說故事,擺脫複雜程式,開創薪實力。 產品目錄 目錄: 前言 第 1 章 資料分析的基本概念 1.1 先學習提問 1.2 資料分析的流程 1.3 5 種不同層級的資料應用方式 14 運用 Excel 作資料分析的案例 1.5 使用 Excel 進行資料分析的準備工作 第 2 章 透過敘述統計掌握公司基本資訊 2.1 敘述統計 2.2 正確了解「平均數」 2.3 不易受到離群值(Outlier)影響的「中位數」 2.4 使用「變異數」來表示資料距離平均數多遠 2.5 使用「標準差」來掌握資料分散程度 2.6 使用「最大值」與「最小值」來看資料範圍 2.7 一次算出所有基本敘述統計 2.8 使用樞紐分析表來觀察更細微的資料特徵 第 3 章 使用資料視覺化了解營運趨勢 3.1 為什麼要做資料視覺化 3.2 製作長條圖 3.3 製作直條圖 3.4 製作熱力圖 3.5 製作散佈圖來看 2 個變數之間的相關性 3.6 計算相關係數 3.7 計算相關矩陣 第 4 章 進行假設檢定確認差異是否顯著 41 假設檢定可以幫助我們回答更多問題 4.2 假設檢定是什麼 4.3 假設檢定中的 2 個假設 4.4 機率分佈 4.5 中央極限定理(Central Limit Theorem, CLT) 4.6 設定顯著水準(Significant Level) 4.7 計算 t 值與 p 值 4.8 運用 Excel 進行假設檢定 4.9 運用分析工具箱進行兩組獨立樣本 t 檢定 4.10 確定現象之間的相關性 第 5 章 藉由資料預處理增進資料分析效率 5.1 處理缺失值 5.2 處理標註不一致 5.3 離群值(Outlier)跟異常值的應對方式 5.4 運用虛擬變數(Dummy Variable)來處理類別變數 第 6 章 靈活運用線性迴歸模型,為公司帶來更亮眼的收益 6.1 用迴歸分析了解會影響銷售數量的因素 6.2 運用線性迴歸分析建構模型 6.3 執行迴歸分析 6.4 多元線性迴歸模型 6.5 處理離群值(Outlier)與多元共線性(Multicollinearity) 第 7 章 運用數學最佳化找最合適的營運策略 7.1 調整參數使目標最大化 7.2 運用規劃求解增益集來最佳化「商品單價」 7.3 條件受限時的最佳化 結語