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看到與用到數學p.1 看到與用到數學悅讀會 探究研究方法中；如何預 書名：世界第一簡單統計學：迴歸分析篇 日期： 100 年10月 25日 地點：P312 測數值或機率。 出席人：陳永寬 、張軒瑄 、方彥博、宋永坤、胡欣慧 、 (第一次讀書活動) 林庭煒 【讀書心得/ 討論內容】 在世界第一簡單統計學－迴歸分析篇當中，本書在教大家回歸分析是什麼？有何用處？而迴歸分析與預測 為何息息相關？本書運用漫畫方式，在教學的部分較輕鬆且易懂。 藉由第一章的基本知識，先了解符號規定的規定（例如 ）。已函數 為例，反函數則為 ，化簡後為 ，即是 將「主」與「從」的關係對調。而指數函數的反函數稱為「對數函數」， 是 的反函數，稱為「自然對數函數」， 指數函數和對數函數有許多的特徵（例如 和 相等）。微分在本書中，以年齡及身高為例，將主角從幼稚園至 19 歲的身高以微分方式來運算，6 歲到6 歲之後，每一年增加的身高算式如下： cm/年。最後還有「矩陣」，矩 陣說明了符號規定、加法、乘法及反矩陣。 第二章的迴歸分析，本書以最高氣溫及冰紅茶銷售量為例，在兩個變數關係越密切，單相關係數值就越靠 近 ，最高氣溫和冰紅茶銷售量的單相關係數值等於0.9069 ，所以最高氣溫和冰紅茶銷售量之關係密切。而迴 歸式的算式為 ，y 稱為「因變數」或「從屬變數」，而x 則為「自變數」或「獨立變數」， 稱為「迴歸係數」， 在求迴歸式的過程中，還得確認算式的準確度、推測母群體的情況等…，最後進行預測。在數據迴歸式的圖例 中，點和迴歸式越吻合代表「迴歸式的準確度越高」，判定系數 介於0-1 之間，迴歸式的準確度越高，判定係 數越接近 1 ，否則就越接近0 ，而0.5 以上是個簡單的標準。推測母群體迴歸Ax+B 一定是介於「多少以上、多 少以下」。稱為「區間估計」，推測所得的趨堅稱為「信賴區間」。通常設定信賴水準為95%或99% 。最後在預測 的部分，則可從自變數預測依變數的關係。 第三章的複迴歸分析，是在說明一項依變數與多項自變數間的關係。其算式為 。其步驟與迴歸分析類似， 先畫好各自變數和因變數的點座標圖，看看求複迴歸式有無意義，在求複迴歸式，確認複迴歸式的準確度，進 行「偏迴歸係數檢定」，推測母群體迴歸，最後在預測。 最後在第四章，Logistic 迴歸分析部分，是預測「機率」的分析方法，例如，學生考試的進度進某大學的 機率，或某位患者罹患癌症的機率。而機率是特殊的數值，一定介於0 到1 之間。為了讓預測值介於0 到 1 ， 必須利用Logistic 迴歸分析。而不管Z 值多大，y 一定介於0 到 1 ，而Logistic 迴歸分析需要具備「最大概似 估計法」的知識，代表「最可能的方法」。而Logistic 迴歸分析自變數可以是：只有可以測量的數據、不可測 量的數據。而Logistic 迴歸分析的步驟則是先把每個字變數和因變數的點畫到座標上，看看求Logistic 迴歸 式有沒有意義，再來求Logistic 迴歸式，確認Logistic 迴歸式的準確度，進行「迴歸係數檢定」，最後在進行 預測。 本書運用了詳細計算的過程，不一定要很懂的計算的方式，但要掌握住大致上的過程，雖然不懂意思，計 算過程也很複雜，但只要經過這些步驟就能求出解答。在統計的運用上雖然需要花點工夫去理解它，但不要去 害怕那些複雜的計算公式，只要理解步驟及訣竅，很快的就能上手。 看到與用到數學p.2 看到與用到數學悅讀會 瞭解問卷調查中之因素分 書名：世界第一簡單統計學：因素分析篇 日期： 100 年11月 29日 地點：P 312 析 出席人：陳永寬 、張軒瑄 、方彥博、宋永坤、胡欣慧 、 (第二次讀書活動) 林庭煒 【讀書心得/ 討論內容】 在世界第一簡單統計學-因素分析篇中，作者高橋 信主要是要告訴我們因素分析的解說內容，在第一章中 提到問卷的基礎知識，因素分析通常以問卷蒐集的數據為