# 統計學、經濟學與數據分析
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## 預測與解釋：統計學的本質
如果說**統計學(statistics)** 的目的是為了幫助研究者、政策制定者進行決策，那麼學習統計學便是**提升決策的品質**。我們常常會面臨許多數據，卻苦無理論能夠解釋、描述，但是藉由簡單的敘述統計，便可以透過簡單的圖表讓閱聽人了解複雜且龐大的數據與資料；另一方面，統計學亦可以透過「檢定」的方式，提供決策者一項數學上的嚴謹依據。
統計學的延伸——**計量經濟學(econometrics)** 則是提供理論一項實證(positive)上的基礎。若理論與現實生活不符合，這個理論雖有其存在之必要性，但因其無法貼近生活，因此在解釋力方面仍稍顯不足。我們可以在面對不同的情境底下，建立迴歸模型、時間序列分析、橫斷面分析...等等，幫助研究者與政策制定者進行預測與解釋。
## 選擇的科學：經濟學背後的運作邏輯
Lionel Robbins 在 "*An Essay on the Nature and Significance of Economic Science*" 一書中提到：
> *Here, then, is the unity of subject of Economic Science, the forms assumed by human behaviour in disposing of scarce means.*
作為一個在有限資源底下進行慾望無窮的選擇，固然是人類的本質，而經濟學便是針對人類的選擇進行研究，從**個體經濟學(microeconomics)** 的供需模型、無異曲線分析、廠商理論，到總體經濟學的經濟成長理論、景氣波動、國際金融、貨幣銀行學，都是我們人類各種選擇下的結果。
## 探索世界的各種數字：數據與資料分析
數據分析與資料分析可以說是統計學與經濟學的應用。在電腦尚未發明以前，人們對於大量的數字運算必定抱有一定程度的敬畏(~~能不碰就不碰~~)，儘管研究者手邊有數據，但由於運算量實在太大，因此無法有效地進行剖析。
然而隨著科技的進步，電腦與大數據的出現確確實實地幫助研究者解決運算複雜的問題，同時也能夠透過程式語言的協助，建立模型預測研究者有興趣的變數。
## 筆記傳送門
<h3><a href='https://hackmd.io/@yueswater/StatAndEconometrics' target="_self">統計學與計量經濟學</a></h3>
<h3><a href='https://hackmd.io/@yueswater/numerical_method' target="_self">經濟計量與數值分析方法</a></h3>
<h3><a href='https://hackmd.io/@yueswater/stats_and_deep_learning' target="_self">統計學習與深度學習</a></h3>
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