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統計學不能做為大數據分析的工具

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統計學不能做為大數據分析的工具-原因與補正+附錄(共二冊)
$ 1760 ~ 1800
統計學不能做為大數據分析的工具-原因與補正+附錄(共二冊)
作者:王冠先 
出版社:機統
出版日期:2020-01-07
規格:29.7cm*21cm*2.8cm (高/寬/厚) / 平裝 / 534頁
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統計
統計統計學是在資料分析的基礎上,研究測定、收集、整理、歸納和分析反映資料資料,以便給出正確訊息的科學。這一門學科自17世紀中葉產生並逐步發展起來,它廣泛地應用在各門學科,從自然科學、社會科學到人文學科,甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著巨量資料時代來臨,統計的面貌也逐漸改變,與資訊、計算等領域密切結合,是資料科學中的重要主軸之一。

譬如自一組資料中,可以摘要並且描述這份資料的集中和離散情形,這個用法稱作為描述統計學。另外,觀察者以資料的形態,建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型,以之來推論研究中的步驟及母體,這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學則是討論背後的理論基礎的學科。
  維基百科

圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:統計學不能做為大數據分析的工具

使用問答方式解釋統計學不能為大數據分析工具的原因,改用數學模式和機率模式為解析工具。
問題1,「統計學假設」是否適用於大數據分析
問題2,「機率分配模擬器」是否屬於高科技的技術
問題3,「機率分配模擬器」可否做變數變換
問題4,中位數、平均絕對離差(以中位數為集中趨勢)與四分位距的統計量,為何其機率分配未知
問題5,為何統計學的母體必須假設適合常態分配
問題6,中距、幾何平均數與調和平均數的抽樣分配
…等總共28個問題及詳細答案。


本書特色

利用機率分配模擬器,可以從45種機率分配中選擇最適合解釋資料之母體分配,數學估算方程式,迴歸分析的Curvi-linear分析模式、異質性分析等世界最先進技術解析資料並建立其機率模式與數學模式。
完成「資料礦挖掘、大數據分析與人工智能」最先進解析技術,適合工作、研究、論文、報告與留學,文理工商醫農必備的高科技知識。以書的價格獲得未來20年後的軟體,擁有世界最強的工具處理資料解析和建構資料的數學模式,提供未公開高科技的54個電腦程式,(含執行檔與原始碼),處理資料解析與模擬。

1.大數據分析、建立資料的機率模式和數學模式、機率分配模擬器和新增統計分析技術等高科技知識,這些都是台灣沒有的知識卻是人工智能必備,對坐資料科學與資料分析工作必備的學識。
2.最先進的解析資料工具,將資料礦挖掘、大數據分析與人工智能結合,以軟體程式串聯,此為資訊工程與資訊管理必備的程式技術與觀念。
3.從事分析工具必備軟體,提供簡易的操作和最精準的分析結果。
4.使用資料的分析結果建立機率分配和機率模式和數學模式,能夠使用資料建立系統模式的方法,進而進行系統分析與系統比對。
5.了解如何設計新的檢定統計量的方法,提供超越歐美先進國家的技術。

作者簡介:

王冠先

美國猶他州立大學應用統計研究所碩士

李玫郁

國立台灣大學經濟研究所博士

元培大學,溫州大學,中華大學 執教

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