图解统计学思维

统计学思维是用统计学原理和方法来思考和解决问题的思维方式，强调数据的收集、分析和解释，并基于概率和变异性的认识来推断和做出决策，也是培养批判性思维、科学素养和数据技能的重要一环。

统计学思维的核心特征包括：
◎数据导向——通过数据来获取信息和洞察；
◎概率和不确定性——识别并量化风险，理解可能性的范围，并在不确定性的条件下权衡选项；
◎变异性和样本——观察和测量结果之间的变异性，并通过样本来推断总体特征；
◎统计推断和推理——从有限的数据中得出一般的结论，并了解我们对问题的理解程度；
◎数据解释和可视化——将复杂的数据和统计分析转化为更容易理解和传播的形式。

本书通过对统计学中的直方图、均值、方差、标准差、正态分布、二项分布等关键概念进行图文并茂的讲解，力求为初学者指引有效学习统计学的途径，帮助读者破除学习统计学的恐惧心理，推动更多人树立逻辑推断和数据驱动决策的思维方式。

作者简介

[日]髙桥洋一
曾任日本政府负责经济和财政政策的参事，因在一线指挥日本泡沫经济破灭后的不良债权处理而闻名。现任嘉悦大学商业创造学部教授，株式会社政策工房代表董事长。他出版了多本经济学、会计学相关畅销书。

译者简介

佟凡
日语自由译者，日本文学硕士，毕业于西安交通大学，曾在同志社大学留学一年。
在朝九晚五工作三年后，选择做一名自由译者，希望在书籍中寻找一个个新奇的世界，借助自己的微薄之力，让读者领略更多元的文化。已出版数十本译作，代表译作有《金阁寺》《假面自白》《山河犹存》《爱的勇气》等。

统计学思维是用统计学原理和方法来思考和解决问题的思维方式，强调数据的收集、分析和解释，并基于概率和变异性的认识来推断和做出决策，也是培养批判性思维、科学素养和数据技能的重要一环。

统计学思维的核心特征包括：
◎数据导向——通过数据来获取信息和洞察；
◎概率和不确定性——识别并量化风险，理解可能性的范围，并在不确定性的条件下权衡选项；
◎变异性和样本——观察和测量结果之间的变异性，并通过样本来推断总体特征；
◎统计推断和推理——从有限的数据中得出一般的结论，并了解我们对问题的理解程度；
◎数据解释和可视化——将复杂的数据和统计分析转化为更容易理解和传播的形式。

本书通过对统计学中的直方图、均值、方差、标准差、正态分布、二项分布等关键概念进行图文并茂的讲解，力求为初学者指引有效学习统计学的途径，帮助读者破除学习统计学的恐惧心理，推动更多人树立逻辑推断和数据驱动决策的思维方式。

作者简介

[日]髙桥洋一
曾任日本政府负责经济和财政政策的参事，因在一线指挥日本泡沫经济破灭后的不良债权处理而闻名。现任嘉悦大学商业创造学部教授，株式会社政策工房代表董事长。他出版了多本经济学、会计学相关畅销书。

译者简介

佟凡
日语自由译者，日本文学硕士，毕业于西安交通大学，曾在同志社大学留学一年。
在朝九晚五工作三年后，选择做一名自由译者，希望在书籍中寻找一个个新奇的世界，借助自己的微薄之力，让读者领略更多元的文化。已出版数十本译作，代表译作有《金阁寺》《假面自白》《山河犹存》《爱的勇气》等。

前言

如果有年轻人问我“今后应该学些什么”，我会给出以下三项答案：语言学、会计学和数学。
近年来，人们对数学领域中的统计学越来越感兴趣。在这个互联网普及的时代，收集大量的数据变得轻而易举，但 整理、存储和分析这些数据，让人们意识到统计学是必不可 少的。
于是，书店里涌现出各种各样的统计学入门书籍。出版社里一名重度“数字过敏”的编辑联系我（希望我能写一本统计 学的入门书籍），对此我并不感到意外。
“统计学好难。”“不管看了哪本书都看不明白。”
“必须要用公式才能理解吗？”
她（出版社的编辑）是一名典型的“数字过敏者”，经常提出类似的委托，以前我也因为同样的原因写过关于经济学和会计学的入门书籍。
市面上关于这些领域的入门书籍中，确实有不少书的内容对于初学者来说过于复杂和专业。
我能理解编辑想要叹气的心情。
“经济学好难！”“会计学好难！”……我写书就是为了解除以上误解。
然而，统计学很不一样。为什么这么说？因为统计学是真的很难。

数学与统计学密不可分

统计学确实很难：没办法抄近路，也没办法举一反三。如果你也觉得统计学很难，那绝非误解，因为事实如此。
统计学这门学科原本属于数学。学会利用公式是理解统计学的前提。数字和公式是统计学的“语言”，如果没有数字和公式，就无法理解统计学。这就相当于不懂某一门语言，自然 没办法看懂用这门语言写成的书。
对于那些一看到数字就头疼的“数字过敏者”来说，想要学习统计学就相当于要一头扎进充满过敏原的环境里。
既然统计学这么难，为什么现在讲统计学的书卖得这么好呢？或许是因为大部分人不了解吧。
我想应该也有不少人因为看不懂一些书半途而废，然后又去买另一本书吧。
这些书中有些没有用太多公式，会让读者感觉读过之后对统计学有了模糊的理解，但那不过是蒙混过关而已。
读过那些书之后，读者并没有办法利用统计学进行思考，也没办法在工作中有效利用统计学。
我想写的并不是那种蒙混过关的书。
所以，如果要认真讲述统计学，哪怕只是讲述基础知识，那之前提到的那位编辑自不必说，我想大部分读者应该无法理解。
统计学就是这样一门艰深的学问。

身边来自统计学的恩惠

另一方面，统计学很长时间以来就在我们的日常生活中得到了充分利用。
举例来说，电视节目的收视率就是其中的典型案例之一。
媒介研究公司进行的收视率调查显示，日本关东地区大约生活着1800万户家庭，但调查样本量却只有900户家庭。
大家听到这个数字之后有什么想法？
仅仅凭借两万分之一的样本，真的能够得出准确的收视 率吗？
大家之所以这样想，是因为不理解统计学。如果大家懂得统计学，就完全不会产生这样的怀疑。
就算没有进行全面调查，也能够在一定程度上掌握整体情况，这就是统计学的作用。
统计学的应用领域非常广泛，收视率调查只是我们所熟知的一种应用。另一个简单易懂的例子是选举速报。

在众议院和参议院进行选举投票的日子里，NHK电视台 和私营电视台一定会在晚上播放开票速报，在节目开始的同时，各个电视台相继发布确定当选的候选人。
也许有人不明白，这到底是怎么回事呢？
节目开始时，开票工作应该刚刚开始才对。既然如此，电视台是如何从候选者中找出谁能确定当选的呢？
这是因为各家电视台都会在投票站出口对选民的投票情况 进行现场调查。简单来说，就是大量询问离开投票站的人们“你给谁投了票”或“你给哪个政党投了票”。可是，记者没办法问到所有人，被问到的人也不见得都会 回答。
尽管如此，但只要能够收集一定数量的样本，就能在尚未开票时推断确定当选的人。
这同样是统计学的功劳。

自以为理解就够了吗
统计学的确很难，而且学得越多，越会觉得它复杂艰深。大部分人不是数学家，有耐心理解公式的人更是少之又少。
总而言之，写不出所有人都能看懂的统计学入门书的理由实在太多了！
可是，无论我说多少遍“做不到”，编辑都会一遍又一遍地催我动笔。所以，我只好试着潜心思考一下了。 我想说，统计学虽然很难，但它的确就在我们身边。
如果想要了解我刚才介绍的收视率和投票站出口调查的原理，并不需要深入理解统计学中那些艰深的部分。
我一次次地强调统计学很难，但也正因为难，所以就算是基础内容，也很少有人能扎实地掌握。
更准确地说，有太多人自以为理解了，其实没有完全理解。
既然各位难得买下了这本书，我希望各位不仅仅停留在“自以为理解”的程度。
于是，我想出了一种方法。
我要将统计学中甚至称不上基础的初级