【電子書】關鍵字典套書(共兩冊)
內容簡介
★本套書內含
《物理、化學關鍵字典》
《統計學關鍵字典》
《物理、化學關鍵字典》
對於現代社會而言,物理和化學知識已是各個領域不可或缺之物。
近來,文科與理科不再涇渭分明,無論是工程師還是其他產業,皆會要求須具備高中理化程度的素養。
話雖如此,真要再次尋回學生時代的記憶,又會發現參考書的講解太過細微瑣碎,學習起來相當耗心費時。
對此,本書能幫助已經忘記教科書內容、但渴望有效率複習的讀者,提供最有效率的學習途徑。
書中彙整最重要的公式、科學定律與法則,以跨頁形式歸納基本內容,並透過生活實例示範該理論的應用範疇。
本書架構根據應用類型,分為以下7個大類別:
●力學和熱力學▸▸物理學最基本的架構
●波動▸▸聲音和光線都屬於波動
●電磁學▸▸由沒學過數學的法拉第架構基礎
●量子力學▸▸探索看不見的世界
●理論化學▸▸理論化學是進入化學領域的第一扇窗口
●無機化學▸▸掌握與生物無關的物質
●有機化學▸▸以碳為核心構成的物質
從國高中學習的「牛頓力學」與「化合物」,
到大學或專業科目深究的「量子力學」、「光的雙重性」與「理論化學」,
乃至於近年來蔚為話題的黑洞。
本書涵蓋物理與化學絕大部分的應用領域,並以大百科的檢索條目般一一羅列,有助於初學者掌握整體的面貌。
《統計學關鍵字典》
生活在互聯網的時代,統計學的知識在所有的領域都不可或缺。
尤其是商業領域,統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。
但是統計學的知識,有其嚴謹的定義和使用框架。
儘管我們在學生時代學過基本的統計方法,比如平均數、中位數、標準差、機率,但是實際面對市場調查或財務報表時,往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。
實際上,即使是經常在實務中應用統計方法的人,往往在接手全新的專案時,便沒辦法比照舊有方法,導致所學知識派不上用場。即使想認真學習,也常因為統計學是一門專業科目,若非花費大筆報名費用參加課程,便是得尋覓坊間參考書自行鑽研,而在學習上浪費大量的時間。
本書正是為所有想學習統計學的人,提供最有效率的學習途徑。
書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論,以跨頁形式歸納基本內容,並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。
本書架構根據應用類型,分為以下11個大類別:
●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少?這個數值能代表你的所得嗎?
●相關關係▸▸取一個數值,表現工作時數與睡眠時數的相關性
●機率▸▸能從過去的中獎結果,預測下次的中獎號碼?
●機率分布▸▸五次推銷,能夠成功簽約的機率是多少?
●估計▸▸節目收視率差1%,這樣的差距算大嗎?
●檢定▸▸想證明新藥是否有療效,證據就是檢定
●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率,是否存在性別差異?
●迴歸分析▸▸一個公式,就能預測高級葡萄酒的價格
●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表
●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織,使人才能夠適得其所
●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法
從國高中學習的「資料整理」與「機率和統計」,到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」,乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。
本書涵蓋目前統計學所有的應用領域,並以大百科的檢索條目般一一羅列,有助於初學者掌握整體的面貌。
據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克,在9歲時就讀完整部大英百科全書。
本書作為統計學的百科全書,儘管不能保證各位在創業時,業績能像火箭一飛沖天,但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。
在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來,唯有運用統計學,才能幫助我們的命運進行貝氏更新。
作者簡介
沢 信行
出生於日本長野縣。東京大學教養學系基礎科學科畢業。
任教於長野縣的國高中,負責以物理為主的理科科目教授。
石井俊全
1965年生於東京。東京大學建築系畢業,取得東京工業大學數學系碩士學位。現為「大人的數學教室 和」講師。
主要著作有《算数だけで統計学!》、《まずはこの一冊から 意味がわかる統計学》、《まずはこの一冊から 意味がわかる多変量解析》、《1冊でマスター 大学の統計学》、《1冊でマスター 大学の微分積分》、《1冊でマスター 大学の線形代数》、《線性代數不過如此!》等多部書籍。
譯者簡介
蔡婷朱
東海大學日文系畢業。譯作範疇多元,代表譯作有《小老百姓的戰場行動守則》、《蘇聯超級軍武 戰略武器篇》、《生活科學大哉問》等書。
趙鴻龍
畢業於輔仁大學統計資訊系,對日本歷史文化情有獨鍾。譯有《一生受用的統計學思維》、《經營戰略全史:確立篇&革新篇》、《商業模式全史:創世紀篇&新世紀篇》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》、《鍛鍊思考力:提升判斷、預測、邏輯的大腦革新術》等書。
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