《你一定愛(ài)讀的極簡(jiǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)》是一本零基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)讀物，在日本被稱(chēng)為“可完全自學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)入門(mén)書(shū)”，到目前為止已加印18次。精簡(jiǎn)的計(jì)算工具、淺顯的文字，簡(jiǎn)明的圖解、與實(shí)際應(yīng)用緊密聯(lián)系的練習(xí)題，《你一定愛(ài)讀的極簡(jiǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)》讓零基礎(chǔ)讀者一看就懂，一學(xué)就會(huì)！
《你一定愛(ài)讀的極簡(jiǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)》教授現(xiàn)代社會(huì)應(yīng)用廣泛、實(shí)用的一門(mén)科學(xué)知識(shí)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，每個(gè)人都要懂一點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)，我們?nèi)钡牟皇菙?shù)據(jù)，而是正確分析數(shù)據(jù)的路徑，如何從海量數(shù)據(jù)中擷取有用信息、產(chǎn)生新價(jià)值，甚至用以推估未知的事物，已經(jīng)成為個(gè)人和企業(yè)的關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力。
作者簡(jiǎn)介
小島寬之，日本帝京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)系副教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，知名數(shù)學(xué)隨筆作家。1958年出生于東京，畢業(yè)于東京大學(xué)理學(xué)院數(shù)學(xué)系，同大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究所博士課程修畢。著有《幾率的思考方式》《方便運(yùn)用！幾率的思考》《世界第一簡(jiǎn)單微積分》《從零開(kāi)始學(xué)習(xí)微積分》以及《專(zhuān)為文科設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)教室》等多部作品。
目錄：
序 章 為了高效地、一步步理解“統(tǒng)計(jì)學(xué)”
--本書(shū)的立場(chǎng)
第1部分 速學(xué)！從標(biāo)準(zhǔn)差到檢驗(yàn)、區(qū)間估計(jì)
第1章 用頻率分布表和直方圖刻畫(huà)數(shù)據(jù)的特征
1 根據(jù)原始數(shù)據(jù)什么也搞不明白，所以使用統(tǒng)計(jì)
2 做直方圖
第2章 平均值是挑擔(dān)人偶玩具的支點(diǎn)
--平均值的作用和把握方法
1 統(tǒng)計(jì)量是概括數(shù)據(jù)的數(shù)值
2 平均值
3 頻率分布表上的平均值
4 平均值在直方圖中的作用
5 該怎樣捕捉平均值
第3章 由數(shù)據(jù)分散程度估計(jì)統(tǒng)計(jì)量
--方差和標(biāo)準(zhǔn)差
1 想要知道數(shù)據(jù)的分散和波動(dòng)
2 以公交車(chē)到達(dá)時(shí)刻的例子來(lái)理解方差
3 標(biāo)準(zhǔn)差的意義
4 從頻率分布表求標(biāo)準(zhǔn)差
第4章 這個(gè)數(shù)據(jù)是“平�！边�是“特殊”,以標(biāo)準(zhǔn)差（S.D.）來(lái)評(píng)價(jià)
1 標(biāo)準(zhǔn)差是浪涌的激烈程度
2 明確了S.D.就可以評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的“特殊性”
3 復(fù)數(shù)的數(shù)據(jù)組的比較
4 加工后的數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差
第5章 標(biāo)準(zhǔn)差（S.D.）可以靈活運(yùn)用于股票風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（波動(dòng)率）
1 股票的平均收益率是什么
2 僅憑平均收益率不能判斷是不是優(yōu)良的投資
3 波動(dòng)率的意義
第6章 標(biāo)準(zhǔn)差（S.D.）也可用于理解高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)（夏普比率）
1 高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)和低風(fēng)險(xiǎn)、低回報(bào)
2 金融商品優(yōu)劣的衡量方法
3 衡量金融商品優(yōu)劣的數(shù)值：夏普比率
第7章 身高、擲硬幣等最常見(jiàn)的分布、正態(tài)分布
1 最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分布
2 一般正態(tài)分布的觀察方法
3 身高數(shù)據(jù)是正態(tài)分布的
第8章 推論統(tǒng)計(jì)的出發(fā)點(diǎn)，使用正態(tài)分布進(jìn)行“預(yù)測(cè)”
1 使用正態(tài)分布的知識(shí)，可以進(jìn)行“預(yù)測(cè)”
2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的95%預(yù)測(cè)命中區(qū)間
3 一般正態(tài)分布的95%預(yù)測(cè)命中區(qū)間
第9章 從一個(gè)數(shù)據(jù)推出母群體
--假設(shè)檢驗(yàn)的思維方法
1 所謂推論統(tǒng)計(jì)即從部分推出整體
2 推測(cè)差不多可行的母群體
3 判斷95%預(yù)測(cè)命中區(qū)間是否妥當(dāng)
第10章 以測(cè)定溫度為例，探尋95%置信區(qū)間
--區(qū)間估計(jì)
1 反過(guò)來(lái)利用預(yù)測(cè)命中區(qū)間的估計(jì)
2 置信區(qū)間的“95%”的意義
3 對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的已知正態(tài)母群體的平均值的區(qū)間估計(jì)
第2部分 從觀測(cè)數(shù)據(jù)推測(cè)其背后的廣闊世界
第11章 根據(jù)“部分”推論“總體”
--母群體和統(tǒng)計(jì)的估計(jì)
1 母群體是假想之潭
2隨機(jī)抽樣法和總體均值
第12章 表示母群體數(shù)據(jù)分散程度的統(tǒng)計(jì)量
--總體方差和總體標(biāo)準(zhǔn)差
1 搞清數(shù)據(jù)的分散程度
2 總體方差和總體標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算
第13章 復(fù)數(shù)數(shù)據(jù)的平均值比1個(gè)數(shù)據(jù)接近總體均值
--樣本均值的思維方法
1 從觀測(cè)到的1個(gè)數(shù)據(jù)可以推測(cè)出什么
2 為什么要做樣本均值
第14章 隨著觀測(cè)數(shù)據(jù)增加，預(yù)測(cè)區(qū)間變窄
--正態(tài)母群體的便利商品、樣本均值
1 正態(tài)分布樣本均值的性質(zhì)很美
2 關(guān)于正態(tài)母群體樣本均值的95%預(yù)測(cè)命中區(qū)間
第15章 已知總體方差，求正態(tài)母群體的總體均值
--使用樣本均值進(jìn)行總體均值的區(qū)間估計(jì)
1 推測(cè)總體均值和總體方差
2 使用樣本均值進(jìn)行總體均值的區(qū)間估計(jì)
第16章 卡方分布登場(chǎng)
--樣本方差的求法和卡方分布
1 樣本方差的求法
2 卡方分布是什么
第17章 用卡方分布推算總體方差
--推算正態(tài)母群體的總體方差
1 卡方分布的95%預(yù)測(cè)命中區(qū)間
2 終于開(kāi)始正態(tài)母群體總體方差的估計(jì)了
第18章 樣本方差呈卡方分布
--與樣本方差成正比的統(tǒng)計(jì)量W的做法
1 與樣本方差成正比的統(tǒng)計(jì)量W的做法
2 樣本方差的卡方分布自由度下降1
第19章 即使未知總體均值仍能推算總體方差
--總體均值未知時(shí)對(duì)正態(tài)母群體進(jìn)行區(qū)間估計(jì)
1 未知總體均值推算總體方差
2 估計(jì)總體方差的具體例子
第20章 t分布登場(chǎng)
--總體均值以外的以“實(shí)際觀測(cè)樣本”可計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量
1 終于登場(chǎng)的t分布
2 t分布的直方圖
3 統(tǒng)計(jì)量T的計(jì)算
4 關(guān)于t分布的正式定義
第21章 根據(jù)t分布進(jìn)行區(qū)間估計(jì)
--未知總體方差時(shí)以正態(tài)母群體推算總體均值
1 最自然的區(qū)間估計(jì)--t分
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