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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。

為了解決運彩讓分的問題，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

運彩讓分進入發燒排行的影片

逆轉勝機率之計算及其在台灣運動彩券投注策略上的應用

為了解決運彩讓分的問題，作者楊顗錞 這樣論述：

本研究旨在探討逆轉勝問題及其擴展應用，依據美國職業籃球(NBA)比賽歷史資料顯示，於比賽前三節結束時落後之球隊，最終仍有機會贏得勝利。Gill(2000)假定了主、客隊的前三節得分和它們在第四節的分數皆具有常態分配，而且假設主、客隊在前三節落後之情況下，第四節得以逆轉勝的分數之條件分布為常態時，推導出逆轉勝機率之計算公式。然而依常理，前三節得分分差的大小對逆轉勝機率應有不同程度的影響，為更貼近真實賽情，本研究擴展了Gill(2000)模型，引入二元常態模型探討逆轉勝機率之計算公式。同時利用NBA歷年賽事資料對二元常態模型與Gill(2000)模型進行預測逆轉勝機率之比較，我們發覺二元常態模型

在預測逆轉勝機率較Gill(2000)模型更精準。最後本研究將上述結果進一步應用至台灣運動彩券分析上，利用二元常態模型計算出投注主隊或客隊獲利金額之期望值，以作為台灣運動彩券讓分盤是否投注之決策依據。然因資料可能不是非常符合二元常態模型，以致實際平均獲利在精準度上未達理想，為保守起見，因此下注1元時的獲利金額之期望值至少0.5元時，始建議下注。在前述決策方式下，我們發現下注客隊時，可獲得平均0.1079元的利潤。

彩券、博彩與公益：運動彩券篇

為了解決運彩讓分的問題，作者劉代洋 這樣論述：

　　本書是「彩券、博彩與公益」一系列叢書之一，出版本書主要目的是希望把作者多年來鑽研和參與台灣運動彩券的規劃和研究成果做一完成的綜整，畢竟在台灣從事此項彩券專業領域研究的人員非常稀少，作者算是最早也是最長時間研究運動彩券的台灣學者，舉凡所有關於政府部門在運動彩券發行的政策規劃和建議、國外運動彩券的參訪與交流、各類型國內外運動彩券研討會的發表、國內外媒體的採訪、多次運動彩券發行機構的遴選、運動彩券文章的發表，作者幾乎無役不與，也因此實有必要把人生畢生研究運動彩券的成果和心得保存下來，為台灣社會留下一些難得的運動彩券的資料，以供後續有興趣於運動彩券研究的人士參考，因此為現在和未

來的研究運動彩券的人員，提供台灣運動彩券發行的過去和現在所有重要史料，非常具有意義。

以機器學習預測美國職籃NBA比賽

為了解決運彩讓分的問題，作者周席廷 這樣論述：

透過蒐集美國職籃NBA 2016-2017賽季例行賽的資料，來分析NBA勝負在運動彩券讓分盤中能達到多少的準確率，希望找出一個有利於玩家的模型來預測運動彩券讓分盤的勝負，並提高玩家或球迷們購買運動彩券的收益，運用機器學習的支持向量機、隨機森林、人工神經網路、羅吉斯迴歸、線性機率模型等方法來做預測比較，並打破傳統對強隊的迷思以及主場優勢的比較，經機器學習演算後發現支持向量機模型有最佳的預測能力，準確率為59.9%，還比較了傳統只預測單純勝負的賭局與運彩讓分盤的差異，並從結果中發現熱門程度可以在美國職籃NBA比賽中進行運用且有不錯的效果，最後說明近幾年三分球的熱潮。