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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。

為了解決四分位數的問題，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

四分位數進入發燒排行的影片

探討高齡者心血管功能與認知表現之相關性研究

為了解決四分位數的問題，作者許秋敏 這樣論述：

目的：本研究旨在探討以高齡者簡易光體積掃描記圖(photoplethysmography, PPG) 之心血管功能檢測對認知表現之預測性。進一步找出預測認知功能之關鍵預測因子，以作為未來預防高齡者失智症之可行策略。方法：以整群採樣招募台中地區長照據點148名高齡者（男性 47人，女性 101人，平均年齡 80.04±8.41歲），參與者進行簡易心智量表（Mini-Mental State Examination, MMSE）及三分鐘光體積掃描記圖（Photoplethysmography, PPG）檢測。結果：以四分位數進行MMSE分組，研究發現 MMSE越高血氧飽和度（Arterial o

xyhemoglobin saturation, SPO2）顯著較高。MMSE分數與血容量（Blood Volume, BV）與及射血時間（Ejection time compensated, ETc）具有顯著正相關。二波脈彈性指數（Dicrotic Elasticity Index, DEI）、全身血管阻力（Systemic vascular resistance, SVR）及射血時間（Ejection time compensated, ETc）三項因子對認知異常風險有72.12%的預測準確性。類神經網路分析顯示心血管參數預測認知異常風險有66.37%之預測準確性，前三項關鍵因子為：心臟射

血彈性指數(Ejection elasticity index, EEI)、SPO2及平均動脈壓力（Mean arterial pressure, MAP）。結論：本研究證實以簡易三分鐘PPG測量之心血管參數，具高齡者認知功能具有鑑別及相關性，亦對認知異常風險具預測性。因此以PPG為基礎之心血管參數檢測，可作為未來評估高齡者認知表現之可行工具之一。

統計學關鍵字典

為了解決四分位數的問題，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。※

大腦前額葉血液動力學多項式模型預測高齡者嚴肅遊戲表現之前導研究

為了解決四分位數的問題，作者陳威廷 這樣論述：

目的：探討以遊戲式智能檢測結合大腦前額葉血液動力學參數預測嚴肅遊戲表現之可行性。方法：以整群抽樣招募台中市111名高齡者，進行遊戲式智能檢測時（Game-based Intelligent Test, GBIT）以近紅外線光譜儀（Near-infrared spectroscopy , NIRS）測量大腦前額葉血液動力學參數。GBIT項目包含：反應力、注意力、協調力及記憶力。前額葉血液動力學參數包含：含氧血紅素（oxygenated hemoglobin, O2Hb）、去氧血紅素（de oxygenated hemoglobin, HHb）、氧差及（oxygen difference, O2

diff）、總血流（total hemoglobin, THb）及組織氧飽和指數（tissue saturation index, TSI）。本研究最終有效檢測為105名高齡者（男性26人、女性79人，平均年齡79.70歲），有效樣本率為94.59%。結果：大腦前額葉血液動力學參數在遊戲式智能檢測時，O2Hb、O2diff、THb及TSI顯著上升，HHb顯著下降。嚴肅遊戲表現佳組與差組在大腦前額葉血液動力學多項式模型參數有顯著差異，其中以HHb多項式模型的1次項及R2最有顯著差異。大腦前額葉血液動力學多項式模型可以預測嚴肅遊戲表現分組，羅吉斯回歸預測成功率為79.25%，預測因子分別有HHb多

項式模型2次項、1次項、R2及O2 Hb多項式模型的常數。神經網路預測成功率為98.11%，最關鍵因子為TSI多項式模型的2次項。結論：本研究證實大腦前額葉血液動力學多項式模型具有嚴肅遊戲表現之鑑別與預測性，其中以HHb為最關鍵因子。建議未來研究能持續探討HHb多項式模型在認知功能測驗之反應，並驗證以多項式模型預測高齡者認知功能。關鍵詞：失智症、近紅外光譜儀、遊戲式智能檢測、預測模型、長照據點