赤裸裸的統計學 除去大數據的枯燥外衣,呈現真實的數字之美pdf

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2017年9月6日10:26:29 41 4.6K
摘要

統計學是大數據時代最炙手可熱的學問,它可以幫我們解決很多重要的社會問題,并對“黑天鵝”事件和未來做出預測。除去大數據的沉悶外衣,呈現生活的真實之美。

赤裸裸的統計學 除去大數據的枯燥外衣,呈現真實的數字之美 作者:[美]查爾斯·惠倫

赤裸裸的統計學 除去大數據的枯燥外衣,呈現真實的數字之美 出版社:中信出版社

視頻網站是如何知道你喜歡的電影類型的?

哪些人最有可能成為恐怖分子?

我們應該依據什么來評估教學質量,從而幫助孩子選對學校?

商場是如何在你的家人之前就知道你懷孕的消息的?

基尼系數是衡量社會分配公平程度最完美的指標嗎?

買福利彩票,去賭場豪賭,投資股票或期貨,哪種方式讓你躋身富豪排行榜的可能性更大?

“缺乏控制力和話語權”的工作,還是“權力大,責任也大”的工作,更容易讓職場人士猝死?

不止這些,生活中你遇到的各種問題都離不開數據和統計學。

統計學已經成為大數據時代最炙手可熱的學問。它可以幫我們解決很多瑣碎的生活問題和重要的社會問題,并對“黑天鵝”事件和未來做出預測。

《赤裸裸的統計學》沒有讓你避之不及的數學公式,沒有滿是數字的圖表,沒有空洞乏味的教科書式說教;《赤裸裸的統計學》有生動詼諧的案例,有你熟悉的生活話題和社會問題,有你一定用得到的統計學知識,有大數據時代的“游戲規則”和“生存法則”。

本書將是你遇到過的最好的“數學老師”,它裝滿了具有現實意義的“課程”,比如為什么一流大學畢業生的收入會高于普通大學畢業生,還有為什么不要買彩票。

赤裸裸的統計學 除去大數據的枯燥外衣,呈現真實的數字之美 內容簡介

眾所周知,在生活中統計學無處不在,每件事、每個人似乎都可以用統計數字來加以說明。特別是進入大數據時代以后,統計學更是成為炙手可熱的學問,它可以幫我們解決很多重要的社會問題,并對“黑天鵝”事件和未來做出預測。

但不可否認的是,統計學本身因為囊括大量的數學內容及專業術語,以至于讓人覺得高深莫測、很難親近。

《赤裸裸的統計學》的作者查爾斯·惠倫“扒光”了統計學“沉悶的外衣”,用生活中有趣的案例、直觀的圖表、生動詼諧的語言風格,徹底揭開了統計學、大數據和數字的“神秘面紗”,讓我們知道權威期刊、媒體新聞、民意調研中公布的數字從何而來,輕松掌握判斷這些統計數字“是否在撒謊”的秘籍。同時,作者還將統計學的工具帶入日常生活中,告訴我們為什么不要買彩票,為什么你家附近的商場會知道你懷孕的消息并給你寄來紙尿褲的優惠券,等等。

大數據時代你必須掌握的統計學知識,全部都在《赤裸裸的統計學》中。從今天開始,好好使用統計學和數據吧!

赤裸裸的統計學 除去大數據的枯燥外衣,呈現真實的數字之美 目錄

赤裸裸的統計學

引言 我為什么憎惡微積分卻偏愛統計學?

第1章 統計學是大數據時代最炙手可熱的學問

第2章 描述統計學

第3章 統計數字會撒謊

第4章 相關性與相關系數

第5章 概率與期望值

第6章 蒙提·霍爾悖論

第7章 黑天鵝事件

第8章 數據與偏見

第9章 中心極限定理

第10章 統計推斷與假設檢驗

第11章 民意測驗與誤差幅度

第12章 回歸分析與線性關系

第13章 致命的回歸錯誤

第14章 項目評估與“反現實”

結束語 統計學能夠幫忙解決的5個問題

致謝

赤裸裸的統計學 除去大數據的枯燥外衣,呈現真實的數字之美 精彩文摘

基尼系數是否是衡量社會分配公平程度最完美的指標?視頻網站是如何知道你喜歡的電影類型的?祈禱真的能讓病人的術后康復狀況改善嗎?是什么導致自閉癥發病率一直走高?哪些人最有可能成為恐怖分子?

我注意到一個有趣的現象。學生們在課堂上常常抱怨統計學課程有多么難學和無關緊要;可一離開教室,他們又會在午飯時開心地討論某位球星的擊球成功率(夏天)或寒冷指數(冬天),又或者彼此成績的平均分數(永恒的話題)。他們會指出美國職業橄欖球聯盟(NFL)采用“傳球效績指數”用以將一個四分衛的場上表現濃縮為一個數字的不當之處,認為以此作為評價球員的依據略顯武斷,但可以通過調整其中所包含數據(完成率、平均過球碼數、觸地得分率、截球率等)的權重比例重新計算,以得出一個與原來不同,但同樣可信的球員表現指數。但只要是看過橄欖球比賽的人都會覺得,沒有比用一個單一數字來衡量四分衛的表現更加方便的了。

關于四分衛表現的這個評價指數是完美的嗎?當然不是,無論是什么問題,統計學都極少提供唯一的“正確”方法。但是,這個指數是否以一種易于理解的方式提供了一些有意義的信息呢?那是肯定的,如果想快速地對某場比賽的兩名四分衛的表現做出比較,那么這個指數會是一個不錯的工具。我是芝加哥熊隊的粉絲,在2011年季后賽期間,熊隊與芝加哥包裝工隊進行了一場比賽,以后者的勝利告終。我可以通過很多種方式來描述那場比賽,包括長篇累牘的分析和令人眼花繚亂的原始數據,但這里我為大家提供了一種更加簡潔的分析方法。芝加哥熊隊的四分衛杰·卡特勒的傳球效績指數為31.8;與此同時,格林灣隊的四分衛亞倫·羅杰斯的傳球效績指數為55.4。同樣的,我們可以將杰·卡特勒與他之前跟格林灣隊比賽時的表現進行對比,在那場比賽中他的傳球效績指數高達85.6。兩者相比較,我想大家就不難理解為什么熊隊在常規賽時擊敗了包裝工隊,但在季后賽時卻輸給了包裝工隊。

這對于概括場上進行的比賽非常有用。傳球效績指數是否起到了簡化問題的作用?是的,但這同時也反映了描述統計學的優勢和劣勢。僅憑一個數字,你就可以知道杰·卡特勒在與格林灣的那場比賽中敗給了亞倫·羅杰斯;但你卻無法從這個數字中讀出運動員在比賽中的運氣是好是壞;不知道他是否傳出了一個漂亮的過人球卻被愚蠢的隊友錯過了,導致這個球最終被對方截獲;不知道他是否在比賽的某些關鍵時刻頂住壓力發揮出色(因為每一次的成功發球在統計時都被同等對待,不論是決定性的三次觸地還是比賽接近尾聲時那些毫無意義的發球);不知道那一場的防守是否糟糕透頂……讀不出來的信息還有很多。

令人好奇的是,同樣一群人,在談論體育、天氣或成績的時候提到數據時還是興高采烈的,但是當研究人員開始向他們解釋基尼系數時,他們的手心卻出汗了。基尼系數是衡量收入不均的標準經濟學工具,我在之后的內容中將對其做出解釋,但是現在我要說的最重要的事情是,基尼系數實質上與傳球效績指數沒有多大區別,都是將一系列復雜數據濃縮成一個單一數字的便捷工具。正因如此,基尼系數也擁有描述統計學的大多數優勢,如果你想比較兩個國家或某個國家不同時期的收入分配情況,該系數就為你提供了一個簡單易行的方式。

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評論:41   其中:訪客  39   博主  2
    • 石頭 石頭 1

      寫的不錯

      • 石頭 石頭 1

        為什么還是解不了鎖

        • 6666 6666 1

          感謝分享

          • 1312 1312 0

            • xxl xxl 0

              • Joy Joy 0

                一直在找這本書

                • zuo而不die zuo而不die 0

                  可以的

                  • 劉賽 劉賽 0

                    • 小男孩和先女孩 小男孩和先女孩 1

                      希望真的可以下載

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