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7小時，統計學從天書變故事書： 平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算……統計這樣讀，輕鬆戰勝商學院大魔王。

為了解決Statistics 可 數 嗎的問題，作者本丸諒 這樣論述：

　　◎用哪個關鍵字當書名比較能賣，統計可以幫你找答案。 　　◎美國前總統歐巴馬2008年能勝選，就是將「隨機對照」搬到網路上測試。 　　◎美國沃爾瑪發現，把啤酒放在嬰兒紙尿布旁，銷量會提升，就是靠統計分析。 　　◎對全民進行PCR普篩，可以有效杜絕疫情嗎？統計學家算給你看。 　　 　　提到統計學，商學院學生馬上會告訴你，天呀，這根本是「大魔王」， 　　從各種分布、檢定開始，課本內容似乎變成天書，什麼虛無、對立假設…… 　　初級統計用到的數學不難呀，怎麼搞到二修都快過不了，幾乎要延畢。 　　 　　既然統計這麼難讀，為何還要學？因為： 　　開門做生意要靠因果分析，你才會找到賺錢與賠錢的關聯性。

　　統計就是一種邏輯，看穿怎麼用不同圖表呈現來唬人或防止被唬。 　　還有，這是一門預測的技術，還教你用機率來思考， 　　幫你八九不離十料中事情結果，就算只用在運彩也助你發財。   　　作者本丸諒，編輯超過30本以上的統計學暢銷書， 　　他透過各種案例與故事，教你用最快速度學會 　　平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算…… 　　只要花一個晚上時間，你的邏輯能力暴增、思考能力暴增， 　　初級統計學成了能幫你一輩子的最強武器。 　　 　　◎看穿數據偏差，避開統計上的地雷   　　．「倖存者偏差」──應該加厚戰鬥機哪個部位的裝甲？ 　　二戰期間，同盟國在那些平安完成任務的戰鬥機上，發現一個獨

特的模式， 　　就是機身彈孔大多集中在機體和機翼尖端， 　　因此軍方打算加厚這些部位的裝甲， 　　但有位統計學家卻認為，應該加厚未中彈部位的裝甲，為什麼？ 　　這就是倖存者偏差的故事由來。   　　◎圖表的強項在於「比較」，幫你一眼看出（穿）資料與真相   　　 1854年的野戰醫院十分髒亂，因感染疾病而死的士兵遠多於戰死人數， 　　 這時，南丁格爾就把死亡人數的統計，從直方圖換成圓餅圖， 　　 就成功說服國會議員願意提供經費，改善醫療環境， 　　 為什麼只是換個圖表呈現，說服力就大增？ 　　 南丁格爾不只是護士，更是運用統計學的行家！ 　　 　　◎這樣學統計，天書會變成故事書！   　　．問

我財產有多少？我和比爾‧蓋茲的財產平均超過450億美元！ 　　極端的離群值會讓平均失真，主計處公布勞工平均薪資數字，就是犯了這種錯， 　　這就像拿你的錢跟比爾‧蓋茲的錢一起平均，然後說你們很有錢。 　　這時要利用中位數──由大到小排列後，取最中間的數值， 　　薪資調查統計要揭露中位數，才知道自己在前段班或是後段班。   　　．尼可拉斯．凱吉每年演出的電影越多，溺死人數也越多？ 　　另一項數據顯示，冰淇淋賣得越好、當年泳池溺死人數也越多。 　　其實爛片王和冰淇淋與溺斃者並無直接因果關係。 　　隨便找1,000位演員演出的電影數量，都能找到與溺死人數變化有正相關， 　　只要蒐集夠大量資料，就能找出

相關性，但是否有「因果」就很難說。 　　這時你要怎麼找因果？統計有解。 　　　 　　統計就是一種歸納，可以用在收視率調查、民意調查、賣場銷售業績， 　　甚至傳染病大約幾月幾日達到高峰、企業該替員工準備多少快篩劑、 　　醫院該準備多少病床、「超額死亡數」與疫情發展態勢， 　　都可透過統計來分析預測。 　　描述事實、了解原因與預見未來，最快與最好的方法，就是根據統計。   本書特色   　　平均數、中位數、常態分布、迴歸分析、費米估算……統計這樣讀， 　　輕鬆戰勝商學院大魔王。   好評推薦   　　贊贊小屋／李員興 　　「資料科學家的工作日常」粉專版主／張維元 　　政大統計系教授／鄭宗記　審定

Statistics 可 數 嗎進入發燒排行的影片

廢棄織物 RDF-1~5 物理型態對燃燒效率影響之研究

為了解決Statistics 可 數 嗎的問題，作者林志軒 這樣論述：

現今廢棄織物處理大多流向焚化爐進行焚化，根據行政院環保署統計，廢棄織物於2007到2020年從41,367噸增加至78,591噸。廢棄織物因其成分複雜，物理型態各異，在焚化過程中，無法有效完全燃燒，導致有害氣體排放，造成二次空污以及底渣問題，亟須尋求有效之解決辦法，以降低廢棄織物處理之問題。本研究以廢棄織物為原料，並將其分別製作成第1至第5不同物理型態之RDF，探討不同物理型態之廢棄織物RDF對燃燒效率、底渣產量及灼燒減量之影響。本研究之RDF-5添加PE塑膠廢棄物為塑型劑，以廢棄織物與PE塑膠廢棄物不同混摻比例：A(95：5)、B(90：10)、C(85：15)、D(80：20)、E(75

：25)共五組，以固定成型壓力150kg/cm2，及130℃、140℃、150℃三種不同成型溫度進行成型試驗。實驗結果顯示，成型溫度140℃之混摻比例C組成型條件較佳。為減少PE塑膠廢棄物之影響，將RDF-1~4分為未混摻PE塑膠廢棄物及混摻PE塑膠廢棄物(85：15)二組，進行比較。試燒實驗，取固定重量20克之各種不同物理型態之RDF進行試燒，每30秒記錄一次煙氣分析結果。依煙氣(O2、CO、CO2)數值將實驗過程分為四階段，第一階段-成長期：前期點火燃燒時，煙氣數值不穩定；第二階段-全盛期：煙氣數值已穩定，且無明顯波動發生；第三階段-衰退期：從全盛期末端下降至煙氣數值最低點；第四階段-回復

期：煙氣數值從最低點逐漸達環境背景值，等待數值穩定後，一分鐘後結束試燒實驗。混摻PE塑膠廢棄物之影響分析表示，混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4，燃燒效率皆優於未混摻塑膠廢棄物之RDF-1~4，混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4之底渣產生量分別為3.88g、2.20g、1.93g及1.79g，無混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4之底渣產量分別為7.15g、5.12g、3.75g及2.98g；混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4經燃燒II後之底渣灼燒減量分別為82.1%、72.6%、60.8%及54.1%，無混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4經燃燒後之底渣灼燒減量分別為98.1%、95.0%、88

.7%及77.5%。實驗結果顯示，混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4其底渣產量與經燃燒後之灼燒減量皆比無混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4少，因此，廢棄織物燃燒過程中，添加適量之PE塑膠廢棄物進行焚化處理，有助於燃燒率之提升及減少底渣產量與灼燒減量。物理型態之影響分析表示，混摻PE(85：15)之RDF-1~5全盛期平均燃燒效率與衰退期燃燒效率差以RDF-5之3.7%為最小差距，底渣產量分別為3.88g、2.20g、1.93g、1.79g及1.32克，經燃燒後之底渣灼燒減量分別為82.1%、72.6%、60.8%、54.1%及12.0%。實驗結果顯示，混摻PE之廢棄織物製成RDF-5之物理型態

，有穩定燃燒、低底渣產量及低灼燒減量之優勢，以利後續焚燒處理，進而降低操作及二次空污處理成本，達到友善環境與永續發展。

買對保險了嗎?：保險局外人幫你挖出埋在保單的地雷!把錢花在刀口上，讓你買對保險真正保障未來而 不浪費一分血汗錢!

為了解決Statistics 可 數 嗎的問題，作者何宗岳（股素人） 這樣論述：

保單中藏了多少地雷，你知道嗎？ 直揭業務員絕不會告訴你的關鍵小細節！！！   　　舉例來說： 　　投資型保單到底幫你賺錢還是賠錢？ 　　要留心！它極有可能變成「地獄保單」！ 　　真要買投資型保單的話，作者建議你不妨這樣做──純保障壽險＋投資金融股   　　投資型保單有一個內扣的費用，保險成本（簡單的說就是保險公司用來支付理賠的費用）。它是直接由你的保單帳戶價值中扣除。因此你很難察覺這筆支出。如果你的保單帳戶價值，小於保險成本，那麼你就要開始繳危險保費，否則保單就會失效。   　　保險成本幾乎是隨年齡而成等比級數增加，例如男性60歲的保險成本是30歲的10.3倍，作者初步估算，如果你的投資保

單的投報率是3%的話，保單價在87歲時失效。如果投報率是0%，會在67歲失效。許多投資人沒有弄清楚，到時白忙一場。說它是地獄保單，也許有點誇張，但不是全無道理！作者在書中公開友人的1,000萬元投資型保單，10年共繳了783萬元保費，但是，保單卻依舊失效，保費全歸零！   　　2019年台灣的人均GDP 25,539美元，全球排行第33，但是，壽險滲透度卻是連續12年全球第一，台灣人平均以五分之一的薪水買保險，不可謂不多！但是據調查自認為已有足夠保險保障的受訪者僅占53.1%。   　　由上觀之，台灣人的保險觀，明顯出了問題。作者認為以下為台灣民眾買保險的最大迷思。   　　（1）買保險，保障

項目要愈多愈好。 　　沒有錯！但是每月保費可能太高而影響基本的生活品質。 　　（2）買保險，要保障兼投資，一舉兩得。 　　保障兼投資？絕對是保障成份減少（理賠時方恨少），投資也未必賺錢，有虧本金的風險。  　　（3）買保險，到期未理賠時，要領回保費。 　　如果是儲蓄壽險，到期尚可領回比總繳保費稍多的錢（不考慮通膨率），但是，如果附加一大堆的附約，或終身醫療險，則必然領不回總繳保費。 　　（4）繳費20年、保障終身最划算。 　　羊毛出在羊身上，保險公司只不過將保障至110歲的保費，要你在20年內付清而已。   　　此四項觀念並非完全錯誤，而是有時候正確；但就因為這四項多數人的買保險觀，保險公司才

會投大眾所好，設計許多高保費、低保障的①終身型、②還本型、③投資型、④類全委型及⑤附保證型等保險商品來賺客戶的錢。   　　其中終身型保單比較貴的可能原因之一是：「目前台灣人平均壽命是80.9歲（男77.7歲、女84.2歲），壽險業的第六回「經驗生命表」，是男81.11歲、女86.64歲（2021／7／1），但是，各保險公司的終身型保單卻依99歲、105歲或110歲年齡來計算保費」。所以，對相同保障而言，終身型壽險的保費，可能是10年期壽險的20倍以上。   　　作者是保險局外人，寫此書不是和保險公司有什麼過節，一開始純粹是因為小孫女出生後，媳婦要為她買一張0歲保單。「主約是20年繳的終身壽險

，加上7種附約，年繳保費23,932元」，引發他對保險的興趣。   　　『直覺上，覺得替「0歲嬰兒」買保險好像怪怪的，通膨效應無止境，等她到35、50歲時的保單價值剩多少？因涉及家人的權益，乃決定進一步研究保險商品，希望能了解「要保人究竟能由保單獲得怎樣的保障」』。   　　作者重視思考的邏輯。1985年在他35歲，因自感「學然後而知不足」，乃決定放棄11年的工作經驗，前往美國攻讀機械碩士。當時的系主任認為「工程師必須懂統計分析」，規定研究生須到數學系修統計學課程，他選了一門統計分析學（Statistical Analysis），上課第一天，教授列了一些參考書籍，其中一本迄今仍記憶猶新、受益無

窮的書是：《How to Lie with Statistics》（如何用統計學說謊）；這是一本出版於1954年的小冊書，全書僅約150頁，共有10個小單元，書中文圖並茂，列舉了許多玩弄統計數據的案例和利用統計學騙人的技巧。   　　作者2年的碩士學習生涯中，並未覺得該書有何用途，然而，回國重新就業後，卻逐漸啟發他的「常識邏輯思考」潛能，對於日後工作上的空調節能評估分析，有很大的幫助。因此，邏輯思考→比較分析→檢討改善，成為作者研究資訊／數據的三步曲，作者曾以此三步曲，寫過《拒當下流老人的退休理財計劃》等4本理財暢銷書，本書即是以常識邏輯思考，進行比較分析，探討（人身）保險商品之必要性與適用性

。   　　邏輯思考及常識貫穿全書的內容。作者一位40幾歲友人想買的保單如下，並問作者的看法。   　　這是○○人壽的「20年繳／終身意外險」，在16歲至50歲買此份「20年繳／終身意外險」的保費，同樣是17,390元／年。保費並無年齡上的差異，20年的總繳保費共347,800元；此份保單給付項目多，還有101歲祝壽金10萬元，看起來很吸引人。   　　作者告訴他，此是終身意外險，疾病死亡或疾病住院醫療非本保單之保障範圍，而且還得挑假日搭大眾運輸工具而意外身故，家人才能領得到800萬元的保險金，否則只好忍耐活到101歲領10萬元祝壽金，加減算一算，他就改買其他保單了。 姑且以常識邏輯來分析此份

保單：「住院2,000元／日，每次最高6萬元（※即住院30天×2,000元／日），需要住院174天（＝總繳保費347,800元÷2,000元／日），才能花完總繳保費，可能嗎？看看自己父母及周遭親朋長輩，有多少人因意外住院超過174天？    　　本書作者在分析台灣保險市場的怪現象之後，也提出了他的保險觀念。   　　保險三訣：救急不救窮、錢花刀口上、保大不保小！ 　　更具體而言： 　　以小於年薪5%金額，買500萬元保障險（10倍年薪）＋日額5,000元住院醫療險。 　　任何想要買保險，或是已經擁有保險的人們，都應當看這本書，以把錢花在刀口上。   本書特色   　　★保險業務員不會告訴你的

細節 　　保險公司開保險公司目的是賺錢，因此設計了許多巧門，來保障自己的利益。只是保險業務員在拉保險時不會告訴你這些。例如：   　　1.買（還本）終身壽險、投資型保單或類全委保單存在一項風險，就是提前解約的損失：銀行定期存款解約時，頂多是利息打7折、8折，不會損失本金，但是，保險若提前解約，多會損失本金。所以，保險商品的DM中，多有一句小字注意事項：「投保後提早解約，將可能不利於消費者」。有些人在需要買房、創業時，可能需要解約一些保險來應急，偏偏保險業務員會說服您不要解約，改以保單借款方式來處理，於是您的保費／利息會愈繳愈多。   　　2.「終身壽險」是相當高明的保單，壽險公司以100歲、1

10歲來規劃訂定保費。而多數人難免在壯年時，因資金需求而提前解約；此外，國人的平均壽命是81.3歲，壽險公司擺明吃定大多數的要保人撐不了那麼久，由此可知，（投資型）終身壽險是壽險公司的金雞母，保證獲利不吃虧。   　　3.別以為「繳費20年、保障終身」的保費永遠不變。保險公司不做虧本生意，照樣會調高保費；某繳費20年的「○○終身醫療險附約」，其合約條文中有「續期保費調整」條款：「本保險採平準保費，可調整費率。本附約依實際經驗損失率達到調整保費之標準時，經本公司簽證精算人員評估並於年終精算簽證報告意見書揭露後調整本附約之保險費率，每次調整後之新費率以不超過原費率的20%為限⋯⋯」。   　　保險

費分為平準型費率和自然型費率。理論上，自然型費率是隨年齡增長而增加，平準型費率是保險公司依年齡、通膨率等風險因素而精算出的費率，將20年的保險費平均分攤到每一年，所以，每一年的保費應維持不變。但是，仍會視狀況調整。   　　★保險相關知識一次說明 　　保險有許多專有名詞，如果沒有相當的了解，很難看懂保險契約的真義。如宣告利率及預定利率。   　　宣告利率及預定利率多會揭露在保單DM中，只不過宣告利率字體大，而預定利率字體小，可能要在注意事項或備註中仔細找找看。通常，當實際的宣告利率高於預定利率時，保戶可獲得增值回饋金／分紅金等；若實際的宣告利率低於預定利率時，就沒有增值／分紅回饋金，對保險公司

是利差損，此時，保單價值準備金只能以預定利率計息增值，所以，預定利率又被視為保單的保證最低利率。   　　★不只挖出問題，也提出明確的建議 　　作者並不否定保險商品的效用。只是要正確的運用。本書在最後兩章，提出明確的具體的建議。讓你把錢花在刀口上。

臺灣七年級生家庭價值觀與生育行為的性別差異—一個基於 2016年家庭動態調查的分析

為了解決Statistics 可 數 嗎的問題，作者楊雅鈞 這樣論述：

本研究旨在了解七年級生家庭價值觀與生育行為之間的關聯性，比較不同性別對於家庭價值觀與生育行為之差異性，性別對家庭價值觀和生育行為間可能產生的調節效果。臺灣近來面臨少子化之危機，生育率逐年降低，根據2021年CIA發布全球生育率報告，臺灣在全球227個國家中生育率最後一名，少子化會對社會產生負面影響。基於上述，本研究認為去探討生育行為的因素很多，但家庭價值觀強調的影響卻很少被討論，故本研究以家庭價值觀的討論為核心，因此本研究將運用次級資料來分析兩者之間的關係。本研究採用次級資料分析，使用家庭動態調查2016年的資料，其受訪者出生年份為1984至1991年，相近於七年級生世代，故以七年級生為主軸

。針對已婚者為對象，篩選出451份可用樣本，其中男性受訪者有187位，占樣本數的41.5%；女性受訪者有264位，占總樣本的58.5%。研究資料以描述性統計、信度分析、因素分析、獨立樣本T檢定、相關分析與迴歸分析進行分析。本研究主要發現如下：一、家庭價值觀對於生育行為並未產生正向顯著影響二、不同性別會在家庭價值觀有顯著差異三、不同性別會在生育行為產生顯著差異四、性別不會對家庭價值觀與生育行為間的關係產生調節效果本研究希望能透過分析結果來解釋臺灣少子化之原因，並對於相關單位以及未來研究方向提供建議。關鍵字：七年級生、家庭價值觀、生育行為