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這兩本書分別來自楓葉社文化 和楓葉社文化所出版 。
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今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!
為了解決excel公式懶人包 的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：
～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 那麼，要如何從
「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ ◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 Part 1高度相關，還是低度相關？ 統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定
幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 統計關鍵字►相關矩陣、因素分析
新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資
訊素養能力。 本書特色 ◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 ◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 ◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。
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▎相關資料
➥ 2019-2025預估發電配比（經濟部能源局 能源轉型白皮書 2020.11）
https://energywhitepaper.tw/upload/20201118/1091118_%E8%83%BD%E6%BA%90%E8%BD%89%E5%9E%8B%E7%99%BD%E7%9A%AE%E6%9B%B8%E6%A0%B8%E5%AE%9A%E6%9C%AC.pdf
➥ 2020年再生能源發電概況（經濟部能源局）
https://www.moeaboe.gov.tw/ECW/populace/content/Content.aspx?menu_id=14437
➥ RE100中文參考資料
https://www.re100.org.tw/
▎綠能減碳詳細計算方式如下：
1. 年發電量=裝置容量kW*每日發電量3.4215度/天*365天。每kW日發電量參考能源局太陽光電單一窗口之估計值。
2 .每戶家庭每月平均用電量為292度。平均用電量參考台灣電力公司107年電價與電費支出之估計。
3. 減碳量=發電量*碳排放係數0.509kg/度 。碳排放係數參考經濟部能源局108年最新之估計。
4. 相當種植樹木棵數=減碳量/樹木年吸碳量12公斤。樹木年吸碳量參考能源局太陽光電單一窗口之估計值。
▎穩健收益舉例B方案IRR詳細計算方式如下：
投入180,000元，在20年間按月回收本金利息，預估總回收270,000元，且第20年期滿後不再有任何收益。此時月利率（即內部報酬率）r 的計算方式：
180,000=第1月回收金額/(1+r)^1+第2月回收金額/(1+r)^2+第3月回收金額/(1+r)^3+…+第240月回收金額/(1+r)^240
即投入金額=加總（每月回收金額以月利率用複利方式折現）
月利率r 無法直接用公式算，但可輸入每月預估回收金額後，利用excel的函數(IRR)算出 r=0.379%
則年利率R=4.55%=月利率0.379%*12
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文組都會的簡明統計學
為了解決excel公式懶人包 的問題，作者高橋信,鄉和貴 這樣論述：
難倒大多數人的統計學，終於推出文組專用「翻譯書」！ 就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師， 不必與數學公式纏鬥，也能一點就通！ 近年來，隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢，「統計學」也開始蔚為顯學。 可是，對於大部分的文組人來說，光看到數字就想退避三舍；若再提到「統計學」三個字，可能就立刻破門竄逃了吧？ 「雖然想試著翻入門書，但只要瞄到像間諜暗號的公式後，就反射性地把書閤起來了。」 「聽說統計學很熱門，可是具體來說，究竟能實際應用在哪些地方呢？」 「學會數據分析和統計，是不是就能幫我分析股票，順利賺大錢？」 所有關於統計學的基礎提問，
就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師，與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴，透過問答的形式，帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧！ ◆第1天：歡迎來到統計學的世界 相信對大部分人來說，數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。 奠基在數學之上的統計學，豈不就是更為棘手的惡魔存在？ 課程最初，讓我們先打破心理阻礙，首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。 認識統計學的用途，建立目標，我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。 ◆第2天：千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走 在資訊爆炸的時代，五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計，哪些是有憑有據的資訊，哪些是道聽途說
，在在考驗我們的「數據素養」。 提升數據素養的第一步，就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。 學會第2天的內容，就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查！ ◆第3～4天：掌握資料的感覺 統計的第一步是收集資料，而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。 從第3天開始，我們會稍微接觸數學層面，重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值，以及它們在統計學中占有如何的重要性。 ◆第5天：使資料視覺化呈現 這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識，首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始，透過這兩種工具，深化掌握資料的直覺。 同時
我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布，究竟是什麼意思。 ◆第6～7天：課堂練習！實際挑戰分析資料 如何根據樣本資料估計母體？如何推導信賴區間？還有樣本數究竟要多少，才能得到值得任賴的統計結果呢？ 讓我們透過最後的兩天練習課，試著做資料分析的練習，為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧！ 從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人，有辦法從零學會統計學嗎？ 本書的文組人代表，藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能！ 統計學是一門深奧的學問，卻也是一座取之不盡的寶庫。 歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人，就從本書開始，解密以前都看不懂的希臘文暗號
！ 本書特色 ◎全書架構劃分為7天的課程，採老師與學生一來一往的對話形式，帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。 ◎重要的公式與計算的過程，都會用顏色框特別標註，就像課堂板書一樣一目瞭然。 ◎每堂課的最後都有內容回顧，幫助你快速掌握重點，加強記憶學習更有效率。