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統計學關鍵字典

為了解決不偏性的問題，作者石井俊全 這樣論述：

～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！   　　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。   本書特色

  　　◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 　　◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 　　◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。   　　※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※

不偏性進入發燒排行的影片

脫歐期間與遠期匯率不偏性-歐洲主要貨幣之實證研究

為了解決不偏性的問題，作者史家緁 這樣論述：

本文旨在探討英國脫歐所產生的經濟政策不確定性(EPU)對於歐洲主要貨幣之遠期匯率不偏性的影響。在計量方法上，除了以最小平方法(OLS)進行線性估計外，也將以門檻迴歸進行非線性估計。樣本資料為2006年12月至2021年5月之月資料。本研究結果歸納如下：第一、納入EPU模型，可改善英鎊兌美元、歐元兌美元、歐元兌英鎊此三匯率的短期遠匯模型之遠期匯率不偏性成立估計結果。第二、在脫歐期間，英國EPU於高區間時，英鎊兌美元、歐元兌美元、歐元兌英鎊三匯率之所有模型皆支持遠期匯率不偏性成立；但若英國EPU於低區間時，此三匯率多數情形不支持遠期匯率不偏性。第三、不論是否處於脫歐期間，英國EPU於高區間時，瑞

士法朗（兌美元）以及瑞典克朗（兌美元）二者多數模型支持遠期匯率不偏性之成立；若英國EPU於低區間時，瑞士法朗多數短期遠匯模型支持遠期匯率不偏性成立，但瑞典克朗多數情形不支持遠期匯率不偏性。

情報致富的EXCEL統計學：上班有錢途，下班賺更多，大數據時代早一步財富自由的商業武器

為了解決不偏性的問題，作者涌井良幸,涌井貞美 這樣論述：

股票該抱還是賣？業績好壞怎麼看？產品銷量如何估？ 大數據時代，海量資料就是取之不盡的金礦山！ 挖出獲利關鍵情報，你需要統計學！ 　　˙朋友告訴我，某支股票大家都說會漲。大家是誰？如何判斷此情報可不可信？ 　　˙連號彩券和隨機彩券，哪張更容易中獎？兩者的差異何在？ 　　˙如何根據新品廣告預算和銷售員人數，精準預測銷售額，讓我更快業績達標？ 　　大學沒修過統計，以為就此田無溝水無流？ 　　出社會後，才發現統計和任何事都有關係，更是未來更有錢途的關鍵！ 　　本書收錄大量圖解、EXCEL實作，加上豐富案例、測驗， 　　以最簡單、最有效率的方式教你讀懂統計學，挖出獲利關鍵情報。 　　想早一步財富

自由？統計是你絕不能缺少的商業武器！ 　　★早一步財富自由，就一定得看懂數字的騙局！ 　　生活中處處是統計，舉凡： 　　股票價格波動、經濟成長率、GDP、政府支持率、失業率、 　　網路媒體文章、產品廣告、電視、報紙、天氣預報…… 　　想賺錢，看不懂數據背後的意義怎麼行？不信？下列提問你答得出來？ 　　˙勞工的平均所得較去年成長3％，為什麼我的薪水一點都沒漲？ 　　˙去年的薪資中位數為每月4萬元，平均數為每月5萬元，兩個數字為什麼不一樣？ 　　˙內閣支持率過半？每家電視臺的調查結果都不一樣，這中間有人動了手腳嗎？ 　　有了統計學基礎，就再也不會被數字或謊言迷惑，你將具備以下能力： 　　

˙掌握獲利關鍵情報，正確預測未來發展。 　　˙正確閱讀新聞訊息，精準辨識箇中真偽。 　　˙工作不再誤判數據，看穿圖表說謊真相。 　　★掌握統計工具，上班就像挖寶，越做越有錢途！ 　　中位數、標準差、信賴水準、迴歸分析、貝氏定理、相關係數…… 　　別被一堆專有名詞嚇跑，搞懂定義與用途即可，剩下的計算都可以交給EXCEL處理！ 　　˙主管給我一堆資料，要我計算平均數和標準差。平均數我略懂，但標準差是什麼？ 　　資料的差值平方和，經處理過後便是標準差， 　　算出標準差才能知道資料的分布狀況，判斷風險所在，正確避險並買進。 　　→在EXCEL輸入=STDEV(　)，便能求出。 　　˙上頭要我透

過部門的廣告費用資料，預估商品未來銷售量，我完全沒經驗啊…… 　　沒經驗就要靠工具！迴歸分析可以幫助你建立模型，正確預估未來的數值。 　　→在EXCEL輸入=INTERCEPT(　)，就能輕鬆計算。 　　˙增加廣告預算、聘用更多銷售人員，哪個做法更能提升銷售額？還是兩個都試？ 　　公司沒這麼多資源讓你多方試錯！這時使用相關係數就好。 　　→在EXCEL輸入=CORREL(　)，數值越接近1，表示兩者的關聯性越強。 　　學會EXCEL統計學，你將正確掌握賺錢情報，搶占先機！ 　　上班工作快又有效率，下班投資無往不利！ 本書特色 　　►用最基本的統計學概念教你看懂致富情報，各式計算EXCE

L一鍵結果就出來。 　　►大量圖解、豐富案例，以最有效率、最簡單的方式快速看懂，從沒修過統計也不怕。 　　►超值收錄EXCEL實作練習，工作會用到的函數全都有，今天學，明天上班立刻能用！ 專業推薦 　　數感實驗室共同創辦人／臺師大電機系副教授 賴以威 　　《我在微軟學到的模組簡報技術》作者／為你而讀執行長 蘇書平  

混頻資料下經濟成長率預測－以台灣為例

為了解決不偏性的問題，作者羅銘德 這樣論述：

本文使用混頻(Mixed-Frequency)總體經濟資料於一單變量時間序列迴歸模型以及多變量向量自我迴歸(Vector Autoregression, VAR)模型中，來預測台灣之經濟成長率。其中，實證模型主要是以Ghysels, Santa-Clara and Valkanov (2004)所提出的混合資料抽樣(Mixed Data Sampling, MIDAS)模型以及Schorfheide and Song (2015)所提出的多變量的混頻貝氏向量自我迴歸(Mixed Frequency Bayesian Vector Autoregression, MF-BVAR)模型做為基本架

構。文中反覆地估計(單頻以及混頻)模型參數，生成往前1、4、8、12期的樣本外預測數值，並透過預測誤差平方和之均方根(Root Mean Squared Error, RMSE)、Diebold-Mariano預測誤差檢定以及預測不偏性檢定來評估模型的預測表現。與單頻資料模型相比，本文發現在預測台灣經濟成長率上，混頻資料的使用，也就是即時訊息的補捉，並沒有帶來單一頻率資料預測上的幫助，而此結果也在DM檢定中被證實。另外，在絕大多數的情況下，單頻資料的貝氏VAR模型與MIDAS模型的預測數值具有不偏性。