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圖解有趣的生活統計學：零概念也能樂在其中!真正實用的統計學知識

為了解決人口平均成長率公式的問題，作者佐々木彈 這樣論述：

圖解統計學的不可思議 原來統計學與我們這麼近！   無論是文組生、初學或再學者， 零知識也能輕鬆看懂！   　　一般人哪需要統計學？其實生活中處處都有！ 　　●如何了解傳染病的流行情況？ 　　●如何計算電視的收視率？ 　　●颱風預測圖的圓圈是怎麼畫出來的？ 　　●民意調查跟街頭問卷調查有什麼不同？ 　　●買彩券要贏回多少錢才能算中獎？   　　深入淺出、豐富圖解 　　令人恍然大悟的統計學原理！ 　　讓你明天就想暢聊的88個統計學話題！ 　　本書用最淺顯易懂的圖文搭配，  　　講解對現代生活中最實用的統計知識！   　　拋開過往的成見，別再對統計學望之卻步！ 　　再給自己一次機會重新認識統計

學！

人口平均成長率公式進入發燒排行的影片

國中通論地理學習困難概念評量方式對學習成效之影響

為了解決人口平均成長率公式的問題，作者謝昀蓓 這樣論述：

本研究之主要目的在探討學習困難概念評量於國中通論地理的學習成效之影響，主要採準實驗研究法，以桃園市某國中七年級兩個班級為例，進行為期一學期又十二週的教學實驗。首先以問卷形式針對國中地理教師以及國中九年級學生對通論地理學習困難概念進行調查，若教師、學生勾選該比例達45％以上，則列為學習困難概念。其次採資訊融入地理教學，其中實驗組的形成性評量上學期在課堂上採紙筆形式的學習困難概念評量，下學期在課堂上採即時回饋系統融入學習困難概念評量；對照組則是自行在早自修安排採單元性評量。從上、下學期五次地理段考學習成就評量，和上、下學期地理學習成就總結性評量，採量化與質性分析來進行數據與資料討論。論證學習困難

概念評量與單元性測驗的評量是有差異，再者，在科技化時代，若用科技融入使用即時回饋App作為學習困難概念測驗的評量工具，與紙筆形式的學習困難概念測驗，學習成效是否更有差異。研究成果如下：一、地理學習困難概念包括：時區、比例尺、等高線地形圖、地形剖面圖、等深線、大陸島、鋒面雨、氣壓、風向、地面天氣圖、集水區、流域、自然增加率、社會增加率、人口增加率、人口金字塔類型、扶養比、集約農業、粗放農業、工業區位、工業區位條件、出超、入超、都市化程度、腹地。二、學習困難概念測驗的學習成效優於單元性概念測驗，在上學期的通論自然地理有顯著差異。三、即時回饋App融入學習困難概念測驗的學習成效相較於紙筆形式的學習困

難測驗，沒有特別顯著進步。

你的幸福不是這個指數：透視經濟成長數據的迷思

為了解決人口平均成長率公式的問題，作者DavidPilling 這樣論述：

GDP年年成長，但是你，快樂嗎？ 沒有！因為，這項經濟成長指標本來就跟你的幸福無關！ GDP成長＝國家進步＋人民幸福？ 為什麼GDP持續上升，百姓生活卻越來越喊苦？ 所以我們是拚經濟＝拚GDP？ 　　潘卡吉‧米什拉（Pankaj Mishra，《從帝國廢墟中崛起）作者）：每個想了解當代政治大變動的人必讀的一本書！ 　　兩大諾貝爾獎得主──科菲‧安南（Kofi Annan）、安格斯‧迪頓（Angus Deaton）強力推薦 　　七十多年來，GDP被視為衡量國家經濟發展最重要的數據，但是事實證明GDP反映出來的美好幻影，與一般人民的生活大相逕庭；我們正生活在所謂的「憤怒時代」中。 　　G

DP究竟代表什麼？經濟的成長與國家的發展，真的能成正比嗎？ 　　除了經濟成長，英國《金融時報》主編暨得獎記者凌大為（David Pilling）在《你的幸福不是這個指數：透視經濟成長數據的迷思》這本書更引領我們思考環境永續發展與幸福的真諦。 　　凌大為憑藉他二十五年來對於經濟發展的追蹤報導、觀察與訪問，對衡量國家經濟發展最重要的數據：GDP（國內生產毛額）提出質疑。這本書透過清晰、幽默，帶有批判性的文字，為讀者揭開經濟成長的數據與現實社會發展之間的矛盾──政府不斷地追求經濟成長的數字，但是這些美麗的數據，是否真實反映在一般民眾的現實生活之上？ 　　《你的幸福不是這個指數》帶領讀者們去了解

GDP這項主要的經濟指標究竟代表什麼，以及數據背後所表示的意義。為什麼GDP所反映出來的數據，與人們生活的實際感受，有如此大的落差？除了歐美等先進國家之外，凌大為也以非洲、印度與中國等發展中國家為例，努力追求GDP的成長，固然對擺脫貧困、促進經濟發展有相當大的助益，但是對於極度貧窮與貧富差距極大的經濟體來說，經濟的成長與國家的發展，真的能成正比嗎？而一味地追求成長，又將會帶來哪些嚴重的副作用？ 　　《你的幸福不是這個指數》是凌大為經過多方考證，並訪問數十位舉世聞名的經濟學家所完成的著作。本書並非否定GDP作為經濟衡量標準的存在價值，而是以更宏觀的角度去觀察整體經濟的走勢，同時期望能建立一項更

健全的方式，成為社會發展與人民幸福的多元衡量標準。 名人推薦 　　專文推薦導讀 　　吳惠林（中華經濟研究院特約研究員） 　　學者專家一致推薦 　　林建甫（中國信託首席經濟學家、台大經濟系教授、前台灣經濟研究院院長） 　　陳旭昇（台大經濟系教授） 　　陳添枝（前經建會主委、台大經濟系教授） 　　劉瑞華（清華大學經濟學系教授） 好評推薦 　　國際媒體專家學者一致好評 　　一本最具深刻見解且充滿機智的指南，指引我們探索一個根本問題：經濟成長的目的是什麼？如何善用它以增進窮國以及富國人民的福祉？——科菲‧安南（Kofi Annan），聯合國第七任祕書長，諾貝爾和平獎得主 　　一本風趣機智、

內容豐富且閱歷甚廣的指南，深入淺出呈現我們對成長的偏執……如果說作者有時候取笑經濟統計，他同時也讓經濟統計變得有趣。不簡單。——安格斯‧迪頓（Angus Deaton），諾貝爾經濟學獎得主 　　每個想了解當代政治大變動的人必讀的一本書。——潘卡吉‧米什拉（Pankaj Mishra），《憤怒年代》（Age of Anger）作者 　　精采且來得正是時候……本書提出一系列合理的概念，啟發我們提升對經濟學的了解，並採用更好的衡量世界的方法。——吉蓮‧邰蒂（Gillian Tett），《愚人金和穀倉效應》（Fool’s Gold and The Silo Effect）作者 　　一本最深思熟慮

的理性反思，探討我們應該如何過生活、組織我們的社會，和塑造未來的人性。對於如何讓世界變更好感興趣的人，這是一本必讀的書。——張夏準（Ha-Joon Chang），《資本主義沒告訴你的23件事》（23 Things They Don't Tell You about Capitalism）作者  

多技術模型分類長照失能險問題

為了解決人口平均成長率公式的問題，作者丁敏慧 這樣論述：

台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個

決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可

應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。