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統計學：使用Python語言

為了解決機率思考pdf的問題，作者林進益 這樣論述：

讓統計學與Python帶你進入大數據的世界！ •深入淺出講解統計學理論，循序漸進培養數據分析的能力。 •使用Python程式語言畫出各式統計圖表，習得資料視覺化的專業技能。 •透過電腦模擬統計模型，理解推導過程無負擔。 　　◎隨書附贈資料檔光碟 　　資訊流通快速的二十一世紀，每天會產生數千萬筆資料，大數據成為炙手可熱的話題，擁有紮實的統計學理論基礎，正是踏入數據分析的第一步！Python是現今廣受歡迎的程式語言，適用範圍廣泛：從機器學習、爬蟲到統計數據分析。透過統計學與Python程式語言實作的結合，同時接觸並學習時下兩大熱門話題──數據分析與程式語言。 　　本書是給想學Python程式

語言卻又不知如何下手的讀者使用，即全書適合給完全沒有程式語言概念的初學者使用。本書建議用統計學來學習Python程式語言。全書屬於基本統計學的範圍，內容包含：基本統計繪圖與製表技巧、機率與機率分配、統計推論、線性迴歸模型與無母數統計等主題。為了讓讀者無遺珠之憾，書內只要有牽涉到讀取與儲存資料、繪圖、製表、計算以及估計等動作，本書光碟內皆附有對應的Python程式碼供讀者參考，或者讀者亦可以依上述程式碼複製書上內容，進而對Python程式語言有更深一步的認識。   作者簡介 林進益 　　學歷： 　　國立中山大學財務管理博士 　　國立政治大學經濟學研究所碩士 　　東海大學經濟學系學士 　

　經歷： 　　致理商專國貿科講師 　　國立屏東商專財務金融科講師 　　國立屏東商業技術學院財務金融系副教授 　　國立屏東大學財務金融學系副教授（退休） 　　著作： 　　財金統計學：使用R語言 《財統》 (五南) 　　經濟與財務數學：使用R語言 《財數》 (五南) 　　衍生性金融商品：使用R語言 《衍商》 (五南) 　　財金時間序列分析：使用R語言 《財時》 (五南)   Chapter 1 數據資料的顯示 1.1 類別性資料 1.2 雙向表 1.3 直方圖 1.4 散佈圖與時間圖 1.5 實證PDF與CDF Chapter 2 敘述統計 2.1 分配特徵的衡量 2.2 共變異數、相關係

數與迴歸線 2.3 應用 Chapter 3 機率與機率分配 3.1 抽樣分配 3.2 機率概論 3.3 機率分配 Chapter 4 特殊的機率分配 4.1 特殊的間斷機率分配 4.2 特殊的連續機率分配 4.3 QQ與PP圖 Chapter 5 區間估計 5.1 中央極限定理與應用 5.2 母體平均數與比率的區間估計 5.3 卡方分配的應用 5.4 F分配的應用 Chapter 6 假設檢定 6.1 假設與誤判 6.2 母體參數的假設檢定 6.3 效力曲線 Chapter 7 二個母體參數的假設檢定 7.1 二個母體平均數差異的假設檢定 7.2 二個母體比率差異的假設檢定 7.3

二獨立母體變異數的假設檢定 Chapter 8 卡方檢定與ANOVA 8.1 卡方檢定 8.2 變異數分析 Chapter 9 簡單的線性迴歸分析 9.1 迴歸模型的意義與OLS 9.2 統計推論 9.3 矩陣的操作 Chapter 10 線性迴歸模型 10.1 線性複迴歸模型的估計與檢定 10.2 殘差值分析 10.3 間斷因變數模型 Chapter 11 無母數統計方法 11.1 二項式機率分配的應用 11.2 成對與獨立樣本 11.3 Kruskal-Wallis 檢定 11.4 等級相關 Chapter 12 Python 的簡介 12.1 Python 12.2 Pyth

on的操作 12.3 陣列、矩陣與繪圖 序言 　　拜科技與網路普及之賜，現在學習專業學科似乎較為簡易。例如：許多專業上的盲點或困惑，透過網路搜尋如Google的幫助，應該比過去無網路時代能迅速蒐集到更多的資訊；換言之，若我們願意付出，應該皆能從網路上得到想要的答案。就筆者而言，透過網路上的學習，的確已快速降低以往躲在圖書館內影印參考資料所耗掉的成本了。 　　另一個能幫助筆者迅速學習專業學科的（輔助）工具竟然就是電腦語言的使用。由於個人電腦性能的提升以及自由軟體的普遍使用，使得我們於學習過程中不再憑空想像而是可以透過電腦的模擬與計算，以較為實際的方式學習專業學科。例如：筆者已寫出一系列用

R語言思考的專業書籍（可以參考本書的封面的作者著作）。其實，筆者只是想要找出「為何過去皆看不大懂專業學科」的答案以及「經驗傳承」而已。 　　如今，有可能已經出現答案了。原來，過去沒有網路資訊可使用（即無法知道不同的人如何解釋上述專業學科）以及不知如何使用電腦語言。上述的驗證又再一次在本書出現。其實，筆者於寫《財時》一書時，已經頗訝異Python語言（底下簡稱Python）的「異軍突起」；也就是說，網路上竟然已經有那麼多人在使用Python 了。或者說，Python 的使用竄升速度相當快。筆者應該也來試試使用Python。根據筆者的經驗，學習一種新的電腦語言如Python的最好方式就是先設定一

個目標，全部用Python來思考與操作。因此，本書的目的其實頗為簡單，即全部用Python來解釋「統計學」；換句話說，本書仍維持筆者過去書籍的特色，即書內只要有牽涉到例如讀存資料、計算、模擬、估計、製表或甚至於繪圖等動作，筆者皆有提供對應的Python程式碼供讀者參考。當然，讀者若是初學者，可以先參考本書的第12章。 　　為何選擇寫統計學？倒也有下列理由： 　　(1) 想學Python又毫無頭緒，看了Python的使用手冊或介紹Python的書籍又一頭霧水，更諷刺的是，上述手冊或書籍卻又強調Python是一種簡單易懂的電腦語言。此時不妨學習筆者的方式。於商科的專業學科內，微積分與統計學是最

容易學習Python應用的二門基本專業學科，本書是挑選統計學；換句話說，讀者亦可以思考：「若用Python來學習微積分，其結果會如何？或者說，用微積分來發現Python的使用方式」。不要忘記，隨時可以上網查詢不懂的部分。 　　(2) 老實說，筆者之前的著作，除了《財數》之外，其餘書籍較適合高年級（或研究所）的學生使用。筆者當然希望大一或大二的學生能儘早接觸程式語言如Python的練習與使用。因此，本書是挑統計學，就是統計學的內容不僅可以簡單化同時應用的層面也較廣。 　　(3) 筆者已不知多久沒有「用手按計算機」或「用手繪製圖形」了；也就是說，筆者皆用程式語言取代。於統計學內，有關於資料的計

算、整理、估計、編表、模擬或甚至於圖形繪製的操作例子應是「層出不窮、比比皆是」，即統計學可以讓我們熟悉上述操作。 　　(4) 換個角度思考，我們要學Python，若簡單如統計學就無法利用Python來處理，不是有些奇怪嗎？筆者每次重讀統計學，皆有不同的收穫；換句話說，不要輕忽重新念微積分與《財統》或《財數》等科的用處，即我們是用Python（或R語言）來思考並取代過去用手計算或繪圖的方式，其目的自然就是要熟悉電腦語言的操作。若是連簡單的都無法勝任愉快，那複雜的呢？ 　　(5) 目前「大數據」的使用已成為一個趨勢，而最能接近大數據方法的學科，當然就是統計學。 　　(6) 當然學習統計學亦可

使用Excel、SPSS或SAS等商業套裝軟體。老實說，使用上述套裝軟體實在無法引起筆者學習上的興趣，因為每次使用筆者總會想到該函數指令如何撰寫？找不到來源出處，實在勾不起筆者繼續學習的動力。Python（或R語言）就不同了，不僅其是免費軟體，同時於網路上可以找到原始的程式碼，因此若讀者願意繼續探索源頭，不就可以知道如何設計Python內的函數指令嗎？ 　　(7) 筆者於網路上曾看過Python函數指令的解釋（中文），總覺得「怪怪的」，有可能是「翻譯者」沒有接觸過（或不熟悉）統計學，那時筆者就知應該用Python來寫統計學了。 　　如前所述，筆者希望本書的讀者是大學部的新鮮人（大一或大二生

），是故本書的內容並無抽象或複雜的數學式；不過，因受限於篇幅，反而例子或習題較少，因此讀者可能需要多自行補充一些例子上的應用。換句話說，本書的內容脫離不了例如Moore et al.（2011）或Anderson et al.（2017）等書的範圍；或者說，上述書籍倒是提供許多統計上的例子可供讀者練習（上述書籍皆屬於舊版，故可能可以於網路上下載）。 　　比較不習慣的應該還是Python程式語言碼的撰寫，其實只要想到如何用Python計算、模擬、估計或甚至於繪圖，尤其是後者，讀者應該就不會太意外有太多的程式碼，還好筆者皆有對應的程式碼可供參考，故讀者首先應學習如何撰寫才不會構成負擔（可以參考本

書第12章）。也許，從另外一個角度思考心裡可能會比較舒服：「想到寫程式就有點興奮，特別是有人先寫給你看」。 　　 　　筆者的舊讀者應該不用太氣餒，若R語言已熟悉了，再學Python的確阻礙較低。雖說Python的功用較全面性而R則較集中於統計分析方面；不過，二者的思考邏輯方式卻是相通的，即相同一件事情或情況，不僅可以用Python來表示，當然也可以用R語言來分析或詮釋。例如：於《財統》內，我們強調rnorm、pnorm、qnorm 與dnorm等四種函數指令的意義與用法，而Python呢？相同的函數指令為何？讀者於本書內應將其找出來（norm.rvs、norm.cdf、norm.ppf與nor

m.pdf）。 　　由於是初次用Python來詮釋，故書內有提供部分的Python程式碼，完整的部分則附於隨書所附的光碟內。由於當初認知不足，以致於筆者還是無法維持當初的構想：「用R語言寫一系列統計與計量書籍」；也就是說，筆者當初還真的沒有想過最後會介紹Python，也許以後筆者的書籍會是R語言與Python並用。有關於筆者未來的規劃，可以參考筆者的簡易網站c12yih.webnode.tw，內有筆者的聯絡方式，即筆者的Email為[email protected]。很抱歉，筆者屬於「古代人」，還是非常不習慣用臉書或LINE（如此筆者反而較能專心做自己的事）。 　　本書當然歡迎教師採用（本書

內容屬於基礎統計學的範圍）。於目前的環境下，讓學生及早接觸程式語言的確不是一件壞事；或者說，現在讓學生「辛苦點」，反而對其有益。程式語言並沒有像接觸前「想像的那麼恐怖」；其實，倒有點像開車上路，剛得到駕照恐懼上路，但是一上路應該就能馬上進入狀況，而且愈開愈順。 　　由於受到篇幅的限制，教師若採用本書，可能要另外再多舉一些例子或習題供學生練習，此應該不是一件困難的事（畢竟只是基礎統計學的介紹）。利用Python來學習，最起碼可以不需要再用「查表」的方式；另一方面，其實教師亦可以按照原本的上課內容授課（可能需重新調整一下順序或增減一些內容），因為網路上有太多資訊，Python讓學生自行練習或參考

本書內容即可。如前所述，隨書所附的光碟內有各章完整的Python程式碼，除了簡答題外（答案於書內），光碟內亦附有各章習題的Python程式碼解答。因此，本書亦可用於「自修」或作為統計學的補充教材。內人是學統計出身的（統計系畢業），有些時候談到過去學統計學的經驗過程，我們皆會認為好像現在的統計學比較簡單，而過去的統計學比較難？其實答案馬上就知，即本書若少了Python，讀起來應是枯燥乏味且不知如何是好。 　　隨書仍提供兒子的一些作品，筆者當然也好奇最後兒子的實力會如何？好像我們二人在「競賽」，不過筆者已嘗試R語言與Python並用了，那兒子呢？筆者當然希望兒子也能找出自己的路。感謝內人的幫助以

及提供一些意見。筆者才疏識淺，倉促成書，錯誤難免，望各界先進指正。最後，祝操作順利。   林進益 寫於屏東三地門 2020/8/3 Chapter 1 數據資料的顯示 　　我們經常遇到不同型態的數據資料（data），究竟這些數據資料隱含何訊息？為了回答上述問題，我們當然需要有蒐集、整理、解釋以及顯示數據資料的能力，而統計學（Statistics）正是提供上述能力方法的學科；換言之，統計學是一門研究數據資料的科學。本書嘗試以Python 程式語言（簡稱Python）當作學習統計學的輔助工具1１。為了提高讀者的興趣以及輸入方便起見，部分的Python 程式碼將直接顯示於書內（完整的部分則

置於隨書所附的光碟內）。本章將介紹如何顯示數據資料。於尚未介紹前我們先檢視表1-1的內容。表1-1係抽取鐵達尼號（Titanic）的5位乘客名單。從表1-1中，可看出數據資料大致可以分成二種型態，其一是類別變數（categorical variables）與定量變數（quantitative variables）資料。類別變數：其亦稱為定性變數（qualitative variables）或虛擬變數（dummy　variables）。類別變數的實現值亦可以用數據表示，只不過若沒有事先定義清楚，我們並不知該實現值代表何意思。例如：表1-1內的PassengerId、Survived與Pclass

等皆屬於類別變數。當然，Sex變數亦屬於類別變數，我們可以進一步令1與0分別表示Male與Female。定量變數：即該變數的實現值可以用數值或被測量出來；或者說，用數值表示定量變數的實現值本身就有意義。例如：表1-1內的Age（年齡）變數就是一種定量變數。是故，透過類別變數與定量變數的使用，許多情況或事件幾乎皆可以用數據資料表示。底下我們介紹如何顯示數據資料的方式。換句話說，我們會使用圖形或列表來表示數據資料，其特色是即使存在元素眾多的數據資料（大數據，big　data），透過圖或表立即可瞭解上述數據資料的特徵。 

讓百萬人鼓掌的Power Point最強簡報術：運用留白、空格、用色， 讓視覺極大化的100個技巧!

為了解決機率思考pdf的問題，作者天野暢子 這樣論述：

簡報是一種引導決策的藝術， 如何傳達主張，直擊老闆和客戶內心？ 怎樣細膩呈現質感，不落俗套？ 本書全圖解實作，讓你掌握5重點、6步驟 提案不需多費唇舌就通過！ 　　‧擔心遺漏重點，總是將投影片頁面塞滿滿？ 　　‧煩惱呈現方式一成不變，特別使用動畫設計？ 　　其實，簡報的目的是「讓提案通過」，所以最重要的是打入主管、老闆及客戶心坎，成為他們眼中的最佳選擇。 　　簡報諮詢顧問天野暢子，深知「提案者」與「決策者」雙方的心理，指導過的簡報往往不用口頭說明，就能讓提案通過。她指出，大多數人以為資料只是簡報的一部分，但事實上資料便代表整個簡報，如果懂得抓住訣竅，即使只用一張A4紙，又不

善於言詞，決策者照樣會買單。 　　◎掌握5項重點，讓決策者爽快說YES 　　什麼樣的簡報能引導提案快速通過？製作資料時，必須思考決策者的立場，掌握5項重點。 　　•目標（Goal）：對「什麼事」造成「怎樣的影響」？ 　　•親切（Hospitality）：怎麼做最能貼近對方需求？ 　　•原創（Originality）：是否展現獨特性？ 　　•實用（Usability）：是否化繁為簡，讓對方「只需要做決定」？ 　　•簡化（Simple）：不依賴口述，誘導對方用直覺判斷就同意。 　　◎遵守6個步驟，輕鬆製作魅力簡報 　　「今天，蘋果讓世人對手機從此改觀。」賈伯斯一句話，撼動全場聽眾。製作簡報資料

，想要這樣有力道，必須內容重邏輯，編排具巧思，貼近決策者的需求，共有6個步驟。 　　•第1步：善用6W2H，篩選你蒐集的資料 　　一開始不要先瞎忙找資料，得依循6W2H原則規畫格式：做什麼、對象是誰、花費多少、怎麼做等。而且在整個過程中，得不斷確認是否符合原則，才不會混亂失焦。 　　•第2步：分類、留白的版面設計，展現獨特性 　　資料要切合決策者的物質利益與情感利益，但一口氣全部攤開，只會讓人眼花撩亂，得學習超市DM加以分門分類，然後規畫出簡報草稿，並處理細節。      　　小祕訣1：數據與官方資料最具有說服力。 　　小祕訣2：留白最能凸顯重點，但如何安排位置與比例？ 　　•第3步：文

案力，決定報告是否夠犀利 　　一般文章的結構是起承轉合，但商用簡報一開始就得破題，提出對方感興趣的結論，並用標題帶出重點。最簡明易懂的句型是「什麼事+怎麼樣」。      　　小祕訣1：如何下標？怎麼控制字數？看看Yahoo新聞就知道。 　　小祕訣2：條列式敘述最有助於迅速理解，還有層級規則、段落區隔等5種手法。 　　•第4步：用圖像效果，創造3種優勢 　　大量文字容易讓人疲乏，用圖片、表格、照片傳達訊息，不僅能讓人對提案產生共同解讀、強化記憶，還能迅速引導決策。原則是一頁傳達一個主題。      　　小祕訣1：圓餅圖呈現比例、曲線圖表現變化，長條圖顯示……。 　　小祕訣2：比較2種以上的訊

息時，要製作「複合式表格」。 　　•第5步：魔鬼就藏在編輯的細節裡 　　從顏色、字體、字級的變化，到頁首與頁尾的空間運用，留意這些細節，就可以確立簡報風格，方便閱讀者找到關鍵訊息。 　   　　小祕訣1：不同目的選用不同顏色，更容易脫穎而出。 　　小祕訣2：變化字級與字體來強調重點，但最好控制在3種以內。 　　•第6步：避免功虧一籄，不可忽視最後確認 　　無法成交、產生誤會……通常是因為我們沒做最後檢查。因此，不想栽在最後一哩路，你得注意五個常見失誤。      　　小祕訣1：檢閱錯漏字和資訊來源，確保內容值得信賴。 　　小祕訣2：做好列印與裝訂，以顯示製作者的常識與用心。 　　◎專家級

技巧和實戰案例分析 　　另外，本書更提供9個專家級技巧，不管是做投影片還是書面資料，都能事半功倍。而且，搭配9個實作案例，從預算報告、內外部提案到媒體新聞稿等，馬上能派上用場。 得獎紀錄 　　★日本亞馬遜電子書第一名 名人推薦 　　TED×Taipei 創辦人&立法委員  許毓仁 　　簡報教練、職場專欄作家  謝文憲 　　＊此書為《簡報的藝術》第二版

湄公河流域的「水外交」: 資源、價值與管理

為了解決機率思考pdf的問題，作者施越兒 這樣論述：

水資源對於國家的生存和發展至關重要，以東南亞來看，湄公河是一條極為重要河流，也因為其存在跨國界特性，導致這條流域面臨衝突並產生戰爭的機率更大。然而，從歷史到現在，這條流域卻未產生這種現象。本研究認為這歸功於該流域存在相關合作機構，包含三個主要機構湄公河委員會（Mekong River Commission, MRC）、大湄公河次區域經濟合作（Greater MekongSub-region Cooperation, GMS）、《下游湄公河倡議》（Lower Mekong Initiative,LMI）和瀾滄江-湄公河合（Lancang-Mekong Cooperation, LMC），以及大

國如：美國、日本與中國的資金及技術援助。其中，大國的援助不只為了區域穩定，同時也意涵著其戰略意涵。本研究主要採取新自由制度主義理論制度之觀點作為研究途徑，討論慣例、建制以及國際機構互相作用的效果，以及這些因素對於合作的重要性。除了從學者的文獻理解流域相關研究，同時針對官方資料進行搜集以分析各機構運作的重點和方法。本研究有三個發現。首先，湄公河流域三個主要機構都對區域合作做出了貢獻。雖然著重項目不同，如：MRC著重環境問題、GMS和LMC則較強調經濟發展，但各機構也因為存在這些差異而產生互補性，但這種互補式的合作關係是湄公河區域合作的特點也是誘因。再來，第三方的參與，對於湄公河發展與合作亦存在重

要性。除了資金，大國也為湄公河流域的環境與基礎建設做出努力。在這之中也體現出大國的政治戰略，尤其美中兩國在流域合作機構中的互動，其政治戰略展露無遺。最後，從上述兩項發現找出了湄公河流域的合作限制。強調主權的沿岸國家，導致該流域制度建立面臨挑戰，以及合作項目的局限性。此外，沿岸國存在的經濟發展差距也導致公共產品分配不均的問題，進一步阻礙了區域合作與整合。最後，大國的政治競爭成為一個雙面刃，良性競爭可以促成區域發展，而惡性競爭則會導致區域進一步的不穩定。