赤裸裸的统计学

赤裸裸的统计学

除去大数据的枯燥外衣,呈现真实的数字之美

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作品简介

众所周知,在生活中统计学无处不在,每件事、每个人似乎都可以用统计数字来加以说明。特别是进入大数据时代以后,统计学更是成为炙手可热的学问,它可以帮我们解决很多重要的社会问题,并对“黑天鹅”事件和未来做出预测。

但不可否认的是,统计学本身因为囊括大量的数学内容及专业术语,以至于让人觉得高深莫测、很难亲近。

《赤裸裸的统计学》的作者查尔斯·惠伦“扒光”了统计学“沉闷的外衣”,用生活中有趣的案例、直观的图表、生动诙谐的语言风格,彻底揭开了统计学、大数据和数字的“神秘面纱”,让我们知道权威期刊、媒体新闻、民意调研中公布的数字从何而来,轻松掌握判断这些统计数字“是否在撒谎”的秘籍。

大数据时代你必须掌握的统计学知识,全部都在《赤裸裸的统计学》中。从今天开始,好好使用统计学和数据吧!

查尔斯·惠伦(Charles Wheelan),于1997—2002年间担任《经济学人》杂志驻美国中西部地区的记者,还为《芝加哥部报》、《纽约时报》和《华尔街日报》撰稿,现任芝加哥公共电台WBEZ节目财经记者。其所著《赤裸裸的经济学》已由中信出版社于2010年出版。

作品目录

载入中

热门划线

  1. 盖洛普民意调查和研究机构认为,一个符合统计学方法、包含1000个家庭的样本能够代表整个美国的所有家庭,两者的调查结果基本能够保持一致。3 人
  2. 任何一个风险评估模型都必须以概率作为基础3 人
  3. 发表性偏见3 人
  4. 描述性数据——击球率与大学学分2 人
  5. 统计学的一个核心功能就是使用手中已有的数据进行合理推测,以回答那些我们还未掌握所有信息的“大”问题。简言之,我们能够使用“已知世界”的数据来对“未知世界”进行推断。2 人
  6. 我们可以通过统计分析来确定两个变量之间的强烈联系,但却无法解释为什么存在着这样的联系,在某些情况下,我们也无法确定这种联系是否为因果关系,也就是说,不知道其中一个变量的变化是否真的能引起另一个变量的变化2 人
  7. 我们运用最好的数据、理论和资源来进行统计分析,但这一过程并不等同于加法或除法,正确的技术不一定能够得到“正确的”答案,电脑也不一定比人脑更加准确和无懈可击,统计分析更像是完成一个警探所要干的工作(我可没有为《犯罪现场调查:回归分析》打广告的意思)。数据总是想要告诉我们一些信息,但是面对这些信息,聪明又诚实的人经常有不同的看法。2 人
  8. 来举个例子,在西雅图的一家中档酒吧的吧台前,坐着10个人,他们每年的平均收入都是3.5万美元,也就是说,这组人的人均年收入为3.5万美元。这时候,比尔·盖茨走进了这家酒吧,肩膀上立着一只会说话的鹦鹉(其实这只鹦鹉与这个事例一点儿关系都没有,之所以要提一下鹦鹉是想给这个案例增加点儿乐趣),假设他在这个案例中的年收入为10亿美元。当比尔·盖茨在吧台前的第11把凳子上坐下后,这组人的平均年收入便迅速上升到了将近9100万美元。很显然,之前的那10个人丝毫没有变得更富有(尽管比尔·盖茨很有可能会帮他们付一两次酒账,但仅此而已)2 人
  9. 由于各个州的面积大小不同,大部分州的经济下滑和大部分美国人的收入上升是完全有可能同时存在的。关键就在于分清分析单位,描述的对象到底是谁(或什么),以及不同的人口中的谁(或什么)是不是存在差异?2 人
  10. 中位数的定义告诉我们有1/2的病人活不到8个月,但另外1/2的病人至少可以活8个月,或者比8个月的时间更长(甚至是活到老),其死亡分布是“右偏”的。因此,如果你恰好患上了这种病,这一数据的意义要比一个单纯的技术术语丰富得多。2 人

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