赤裸裸的統計學 中信齣版社

赤裸裸的統計學 中信齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

[美] 查爾斯·惠倫 著
圖書標籤:
  • 統計學
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店鋪: 中信齣版社官方旗艦店
齣版社: 中信齣版社
ISBN:9787508642154
版次:1
商品編碼:1045339983
品牌:中信齣版(Citic Press)
開本:16
齣版時間:2013-10-01
用紙:膠版紙
頁數:308

具體描述

編輯推薦 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?
我們應該依據什麼來評估教學質量,從而幫助孩子選對學校?
商場是如何在你的傢人之前就知道你懷孕的消息的?
基尼係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?
“缺乏控製力和話語權”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,並對“黑天鵝”事件和未來做齣預測。
這本書沒有讓你避之不及的數學公式,沒有滿是數字的圖錶,沒有空洞乏味的教科書式說教;這本書有生動詼諧的案例,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“遊戲規則”和“生存法則”。
本書將是你遇到過的最好的“數學老師”,它裝滿瞭具有現實意義的“課程”,比如為什麼一流大學畢業生的收入會高於普通大學畢業生,還有為什麼不要買彩票。

內容推薦 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。特彆是進入大數據時代以後,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,並對“黑天鵝”事件和未來做齣預測。
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,以至於讓人覺得高深莫測、很難親近。 
《赤裸裸的統計學》一書的作者查爾斯?惠倫“扒光”瞭統計學“沉悶的外衣”,用生活中有趣的案例、直觀的圖錶、生動詼諧的語言風格,徹底揭開瞭統計學、大數據和數字的“神秘麵紗”,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,輕鬆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,告訴我們為什麼不要買彩票,為什麼你傢附近的商場會知道你懷孕的消息並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,全部都在這本書中。從今天開始,好好使用統計學和數據吧!

作者簡介 查爾斯·惠倫(Charles Wheelan),於1997~2002年間擔任《經濟學人》雜誌駐美國中西部地區的記者,還為《芝加哥部報》、《紐約時報》和《華爾街日報》撰稿,現任芝加哥公共電颱WBEZ節目財經記者。其所著《赤裸裸的經濟學》已由中信齣版社於2010年齣版。 目錄 引言 我為什麼憎惡微積分卻偏愛統計學?/V
第1章 統計學是大數據時代最炙手可熱的學問/1
基尼係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後康復狀況改善嗎?是什麼導緻自閉癥發病率一直走高?哪些人最有可能成為恐怖分子?
第2章 描述統計學/19
你一直想買的一條連衣裙,商場售價為4 999元,先降價25%後再提價25%,你能算齣這條連衣裙的最終售價是多少嗎?
第3章 統計數字會撒謊/43
1950年人們的平均時薪是1美元,2012年人們的平均時薪是5美元,你覺得我們的工資水平漲瞭嗎?
第4章 相關性與相關係數/69
視頻網站根本不知道我是誰,但它又是怎麼知道我喜歡看人物紀錄片而不是電視連續劇、動作片或科幻片的?
第5章 概率與期望值/81
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《福布斯》富豪排行榜的可能性更大?
第6章 濛提?霍爾悖論/105
在《讓我們做個交易》節目中,主持人打開的3號門後麵是一頭羊,在剩下的1號門和2號門中必定有一扇門後麵是汽車,你應該如何選擇纔能中大奬?
第7章 黑天鵝事件/113
1%的小概率風險如何在2008年成為擊垮美國華爾街的“黑天鵝”,並毀瞭全球金融體係。
第8章 數據與偏見/131
2012年,《科學》雜誌刊登瞭一項驚人的發現:在求偶期多次遭受雌性果蠅冷落的雄性果蠅會“藉酒消愁”。那麼,這些果蠅是如何一醉方休的?
第9章 中心極限定理/151
一輛坐滿肥胖乘客的拋錨客車停在你傢附近的路上,你推斷一下,它的目的地是馬拉鬆比賽場地,還是國際香腸節展廳?
第10章 統計推斷與假設檢驗/169
垃圾郵件過濾、癌癥篩查、恐怖分子追捕,我們最不能容忍哪件事情齣錯,又有哪件事情是可以“睜一隻眼閉一隻眼”的?
第11章 民意測驗與誤差幅度/197
民調結果顯示,有89%的美國人不相信政府會做正確的事,有46%的美國人認可奧巴馬的工作錶現。這個結果可以代錶美國人的真實想法嗎?
第12章 迴歸分析與綫性關係/215
你認為什麼樣的工作壓力更容易使職場人士猝死,是“缺乏控製力和話語權”的工作,還是“權力大,責任也大”的工作?
第13章 緻命的迴歸錯誤/243
世界上3本最有聲望的醫學期刊上刊登的49篇學術研究論文中有1/3 後來都被推翻瞭,所以,“盡量不要用你的迴歸分析研究殺人”。
第14章 項目評估與“反現實”/259
哈佛大學等世界頂尖大學的畢業生進入社會後,其收入往往高於一般大學的畢業生,讓他們獲得高收入的究竟是常春藤大學的教育優勢,還是他們本身就很齣色?
結束語 統計學能夠幫忙解決的5個問題/277
緻謝/293 媒體評論 這本書充滿瞭魅力,一是因為作者擁有喜劇演員般天生的幽默感,使得這本書極具可讀性;二是因為作者列舉瞭現實世界中形形色色的案例,旨在告訴讀者為什麼我們的生活離不開統計學,以及我們為什麼一定要掌握一些統計學知識。——《紐約時報》本書將是你遇到過的最好的“數學老師”。本書裝滿瞭具有現實意義的“課程”,比如如何判斷民意測驗的可靠性,還有為什麼你不應該買彩票。——《舊金山紀事報》 文摘 假設你所生活的城市正在舉辦一場馬拉鬆比賽。來自世界各國的運動員們齊聚一堂,準備一決高下,但他們中的許多人都不會說英語。按照比賽組委會的安排,每位運動員在比賽當天的早上簽到之後,會被隨機分配到一輛駛往起點的長途客車。不湊巧的是,其中的一輛長途客車沒有按規定到達比賽現場,為瞭省去大量額外的運算,我們假設這輛客車上沒有一個人有手機,而且車裏也沒有裝載全球定位係統(GPS)設備。作為市民中的一員,你加入瞭搜尋長途客車的隊伍。
偏偏就那麼巧,在你傢附近有一輛拋錨的長途客車,車上坐著一大群麵露不快的國際乘客,他們中沒有一個人會說英語。這肯定就是那輛失蹤的車,你將會成為這座城市的英雄!但就在此時,一個疑惑齣現在你的腦中:這輛車上的乘客看上去都“不瘦”,準確地說,他們都很胖。粗略掃一眼這些人,你估計這些乘客的平均體重至少有220 磅(100 公斤)。隨機分配的馬拉鬆運動員的體重不可能這麼重,你打開對講機對搜尋總部匯報道:“不是這輛客車,請繼續搜尋。”
進一步的調查證實瞭你最初的判斷是正確的。趕到現場的翻譯人員經過一番交流後,你終於知道這輛拋錨的客車原本是要前往國際香腸節會場的,正好這一屆的香腸節也在這座城市舉辦,連日期都碰巧相同。而且從視覺角度考慮,參加香腸節的人完全有可能也穿著寬鬆的運動長褲。
祝賀你!如果你能夠體會上述的推理過程,也就是說,通過快速觀察車上乘客的體型來判斷他們並非馬拉鬆運動員,那麼你就已經領會瞭中心極限定理的基本理念,剩下的工作就是在這個基本框架下充實細節瞭。一旦你理解瞭中心極限定理,統計推斷的絕大多數形式將會變得非常直觀。
中心極限定理的核心要義就是,一個大型樣本的正確抽樣與其所代錶的群體存在相似關係。當然,每個樣本之間肯定會存在差異(比如前往馬拉鬆起點的這麼多輛客車,每輛客車乘客的組成都不可能完全相同),但是任一樣本與整體之間存在巨大差異的概率是較低的。正是因為這個邏輯,讓你對那輛載滿肥胖乘客的拋錨客車做齣瞭快速判斷。的確有胖人參加馬拉鬆比賽,每一次馬拉鬆比賽中都會有幾百名參賽者的體重在200 磅以上,但絕大多數的馬拉鬆運動員還是比較瘦的。因此,如此之多的“重量級”運動員被隨機安排到同一輛客車上的概率可以說是很低的,所以你完全有理由認為這不是那輛失蹤的馬拉鬆客車。當然,有可能你的判斷是錯的,但概率告訴我們你更有可能是對的。
這就是中心極限定理背後的基本經驗。如果我們再附加一些統計學工具,就能將正確或錯誤的可能性進行量化。例如,在一場有10 000 名選手參加的馬拉鬆比賽中,運動員的平均體重為155 磅,我們可以算齣,一個包含60 名選手(也就是一輛客車的載客量)的隨機樣本的平均體重大於或等於220 磅的概率不足1/100 。但在此刻,讓我們還是從直覺齣發進行計算。通過運用中心極限定理,我們能夠得齣如下推理,這些推理都將會在下一章裏進行深入闡述。
1. 如果我們掌握瞭某個群體的具體信息,就能推理齣從這個群體中正確抽取的隨機樣本的情況。舉個例子,假設某學校的校長手裏有本校所有學生的統考成績(平均分、標準差等),這就相當於一個相關人口數據,再過一個星期的時間,區領導將會來學校隨機抽取100 名學生進行一次類似統考的測驗,這100 名學生的成績—也就是一個樣本,將會作為考核該校教學質量的指標。
隨機抽取的這100 名學生的考試成績是否能夠準確地反映齣全校學生的平均水平呢?校長需要為此擔心嗎?根據中心極限定理,這100 名學生作為一個隨機樣本,其平均成績不會與全校學生的平均成績産生較大差異。
2. 如果我們掌握瞭某個正確抽取的樣本的具體信息(平均數和標準差),就能對其所代錶的群體做齣令人驚訝的精確推理。從定理的使用角度來看,這與上一點內容正好相反。還是以上述假設為例,如果你是區領導,想要對本區域內的各個學校進行教學質量考核,與校長不同的是,你手中並沒有(或不信任)某所學校所有學生的統考成績,因此就有必要對每所學校進行抽樣測試,也就是隨機抽取100 名學生參加一場類似統考的測驗。
作為主管教育的領導,你覺得僅參考100 名學生的成績就對整所學校的教學質量做齣判斷是可行的嗎?答案是可行的。中心極限定理告訴我們,一個正確抽取的樣本不會與其所代錶的群體産生較大差異,也就是說,樣本結果(隨機抽取的100 名學生的考試成績)能夠很好地體現整個群體的情況(某所學校全體學生的測試錶現)。 
3. 如果我們掌握瞭某個樣本的數據,以及某個群體的數據,就能推理齣該樣本是否就是該群體的樣本之一。這就是我們在本章一開始的時候所舉的那個馬拉鬆比賽失蹤客車的例子。已知馬拉鬆參賽選手的平均體重(估算),以及那輛拋錨客車上所有乘客的平均體重(目測),通過中心極限定理,我們就能計算齣某個樣本(客車上的肥胖乘客)屬於某個群體(馬拉鬆比賽選手)的概率是多少,如果概率非常低,那麼我們就能自信滿滿地說該樣本不屬於該群體(例如,客車上的乘客看上去真的不像是一群前往馬拉鬆比賽起點的運動員)。
4. 最後,如果我們已知兩個樣本的基本特性,就能推理齣這兩個樣本是否取自同一個群體。讓我們迴到那個(越來越荒謬的)客車的例子上。我們現在得知這座城市即將同時舉辦馬拉鬆比賽和國際香腸節,假設這兩個盛會都將會迎來數以韆計的參與者,而且他們都乘坐主辦方安排的客車前往會場,因此客車上要麼是隨機安排的馬拉鬆運動員,要麼是隨機安排的香腸愛好者。進一步假設有兩輛客車在路上撞在一起瞭(我已經承認這是一個荒謬的例子,所以還請諸位讀者勉強讀下去吧),作為這座城市的管理者,你被派往現場瞭解事故情況,看看這兩輛客車是不是都前往同一個地點(馬拉鬆比賽或香腸節)。讓人不可思議的是,兩輛客車上的乘客都不會說英語,但到場的醫護人員給你提供瞭一份關於這兩輛車上的乘客體重的詳細信息。
僅從這一點信息,你就能推理齣這兩輛客車前往的是相同的會場還是不同的會場。請再次用你的直覺進行判斷,假設其中一輛客車上乘客的平均體重為157 磅,標準差為11 磅(也就是說絕大部分乘客的體重為146~168 磅)。而另一輛客車上乘客的平均體重為211 磅,標準差為21 磅(即絕大部分乘客的體重為190~232 磅)。此刻請忘掉所有的統計學公式,僅憑邏輯做齣判斷:這兩輛客車上的乘客是從同一個群體中隨機抽取的樣本嗎?
不是。一個更有可能的情形是:其中一輛客車上是馬拉鬆運動員,而另一輛客車上則是香腸愛好者。除瞭平均體重的不同以外,想必你還注意到瞭兩輛客車乘客之間的體重差異要遠大於各客車內部乘客的體重差異,總重量較輕的客車裏高於平均值一個標準差的乘客體重(168 磅),但還是輕於另一輛客車上低於平均值一個標準差的乘客體重(190 磅),這一點錶明(無論從統計學的角度還是從邏輯的角度)這兩個樣本有可能來自不同的群體。
如果憑藉直覺能理解到這一步的話,就說明你已經理解瞭93.2% 的中心極限定理瞭。我們需要更進一步,在直覺背後加上一些技術支撐。顯而易見,當你登上一輛拋錨的客車,發現裏麵坐滿瞭身穿寬鬆運動褲的“肥胖”乘客時,你的直覺會告訴你他們不會是馬拉鬆運動員。而中心極限定理能夠讓你在直覺的基礎上更上一層樓,為你的判斷提供數據支持。
……  
深入數據之海:理解與應用統計思維的指南 本書聚焦於如何運用統計學的核心思想,洞察我們周圍世界的復雜性,將數據轉化為可信賴的決策依據。它並非一本枯燥的數學公式匯編,而是一部麵嚮所有希望提升分析能力、避免常見思維陷阱的實踐手冊。 第一部分:統計思維的基石——從直覺到量化 我們每天都在做決策,但很多時候,我們的直覺會誤導我們。統計學提供瞭一套嚴謹的框架,幫助我們量化不確定性。本書首先構建瞭這種思維方式的基石。 1. 區分隨機性與係統性 世界的運行充滿瞭隨機波動,但隱藏在波動之下的,往往是可被識彆的規律。我們將探討如何識彆一個現象是源於純粹的運氣(隨機過程),還是背後存在著某種驅動力(係統性影響)。 隨機抽樣的藝術: 學習如何從龐大的總體中抽取一個有代錶性的樣本。錯誤的抽樣方法,如“便利抽樣”或“自願參與偏差”,如何讓研究結果失真。我們將深入分析“抽樣誤差”的本質,以及如何通過增大樣本量或采用更精密的抽樣技術來控製這種誤差。 描述性統計的陷阱: 均值、中位數、眾數——這些看似簡單的集中趨勢度量,在數據分布不對稱時,會給齣截然不同的誤導性結論。本書將詳細解析四分位數、方差和標準差在刻畫數據分散程度上的精確作用,強調“平均數不代錶一切”的原則。 2. 理解分布的形態與意義 數據點並非孤立存在,它們形成分布的形態,這些形態揭示瞭自然界和社會現象的內在結構。 正態分布的統治地位(及局限性): 為什麼高斯分布如此常見?它在金融、生物學和質量控製中的應用。同時,我們將審視當數據嚴重偏斜(如收入分布)時,過度依賴正態假設帶來的風險。 長尾現象與冪律分布: 探討那些少數巨頭占據絕大多數影響力的現象(如城市規模、網頁鏈接)。理解長尾分布的特徵,對於風險管理和市場分析至關重要。 第二部分:從樣本到總體——推斷的藝術與科學 統計學的真正力量在於“推斷”——根據有限的信息,對未知的大群體做齣閤理的判斷。這一部分將深入講解推斷統計的核心工具。 3. 概率論:量化不確定性的語言 概率不是玄學,而是衡量事件發生可能性的數學工具。 條件概率與貝葉斯定理: 理解“如果A發生,B發生的概率是多少?”。貝葉斯方法如何幫助我們不斷更新信念,整閤新證據來修正原有判斷,這在醫學診斷、機器故障預測中是核心思維。 大數定律與中心極限定理的威力: 為什麼即使對一個完全隨機的過程進行足夠多次觀察,其平均結果也會趨於穩定?中心極限定理是如何保證即使原始數據分布怪異,樣本均值的分布也會趨於正態,這是所有假設檢驗和置信區間構建的理論支柱。 4. 置信區間與假設檢驗:設定可接受的錯誤範圍 我們永遠無法百分之百確定,所以我們需要設定一個“可接受的風險邊界”。 構建可信賴的區間: 什麼是95%的置信區間?它真正意味著什麼?我們將澄清常見的誤解(例如,它並不意味著“總體參數有95%的概率落在這個區間內”)。學習如何根據樣本量和變異性來調整區間的寬度,以適應決策的嚴格程度。 零假設檢驗(Null Hypothesis Testing): 這是一個嚴謹的“反證法”過程。我們假設一個效應不存在(零假設),然後收集數據,計算如果零假設為真,我們觀察到當前結果的罕見程度(P值)。本書將詳細解析P值在實踐中的解讀與濫用,特彆是如何避免“統計顯著性”等同於“實際重要性”。 第三部分:探究關係——迴歸分析與因果推斷的邊界 大多數商業和科學問題都圍繞著“X如何影響Y?”展開。迴歸分析是迴答這個問題的核心工具。 5. 綫性迴歸的深入解讀 迴歸不僅僅是畫一條綫,而是建立預測模型和量化影響力的過程。 模型擬閤與診斷: 如何判斷一個綫性模型是否“好”?我們將深入探討殘差分析(Residual Analysis),識彆模型中存在的係統性偏差,比如異方差性(Heteroscedasticity)和自相關性,這些問題會讓你的預測失效。 多重共綫性: 當你的自變量之間存在高度相關性時,單個變量對因變量的貢獻就會變得難以區分。我們將展示如何通過檢查方差膨脹因子(VIF)來診斷並處理這種“信息重疊”問題。 相關性不等於因果性: 這是統計學中最常被忽視的一課。本書會通過生動的案例,區分“混淆變量”(Confounders)、“中介變量”(Mediators)和“調節變量”(Moderators)在建立因果鏈條中的作用。 6. 走齣相關性的誤區:邁嚮因果推斷 真正的價值在於確定“乾預”的真實效果。 隨機對照試驗(RCTs)的黃金標準: 為什麼隨機化是隔離因果效應的唯一可靠途徑。 準實驗設計在現實中的應用: 當我們不能進行完美的隨機試驗時(例如,政策實施、曆史事件),如何運用“斷點迴歸設計”(Regression Discontinuity)、“雙重差分法”(Difference-in-Differences)等準實驗方法,來模擬因果關係,以更接近真實世界的問題。 第四部分:統計學在現代實踐中的挑戰與展望 本部分關注當代數據環境中統計方法麵臨的新挑戰,以及如何保持分析的批判性。 7. 統計學與“大數據”的矛盾 大數據時代,我們擁有瞭前所未有的觀測數量,但這是否意味著我們可以拋棄嚴格的統計推斷? “大N”與P值膨脹: 當樣本量(N)變得極其龐大時,即使是微小、毫無意義的效應也會産生極低的P值。我們將探討如何從“P值依賴”轉嚮“效應量(Effect Size)”和“置信區間”在評估實踐意義上的重要性。 探索性分析(EDA)的重要性: 在復雜的模型構建之前,可視化和探索性數據分析是發現數據異常、檢驗模型假設的必要步驟,防止“垃圾進,垃圾齣”。 8. 避免常見的統計誤區與倫理考量 統計的力量越大,濫用的風險也越高。 幸存者偏差與時間序列的陷阱: 如何識彆那些隻關注瞭“成功”案例而忽略瞭“失敗”案例的研究。在時間序列分析中,如何正確處理趨勢和季節性,避免虛假迴歸(Spurious Regression)。 數據挖掘的倫理邊界: 當模型過於復雜(如高維度的機器學習模型)時,我們如何確保其決策過程是公平、可解釋的,而不是基於隱藏的歧視性關聯。 總結: 本書旨在培養一種批判性的統計素養,使讀者不僅能夠運行統計程序,更重要的是,能夠像一位嚴謹的科學傢一樣,質疑數據、設計實驗、準確解讀結果,並在麵對不確定性時,做齣更加明智和負責任的決策。掌握這些工具,就是掌握瞭在信息爆炸時代保持清醒和洞察力的關鍵能力。

用戶評價

評分

《赤裸裸的統計學》這本書,真的顛覆瞭我對統計學的刻闆印象。我一直以為統計學是一門高冷的、隻屬於數學傢和學者的學科,充斥著各種我看不懂的公式和圖錶。但這本書完全不同,它就像一本小說,講述瞭數據背後的故事。作者的文字非常有感染力,他能夠把非常抽象的統計學原理,通過生動的故事和類比,變得非常容易理解。我印象最深刻的是關於“迴歸”的講解,過去我隻知道“迴歸”是個數學名詞,但在這本書裏,我學會瞭怎麼通過“迴歸”來預測未來的趨勢,怎麼理解股票市場的波動,甚至怎麼分析自己的消費習慣。這本書沒有讓我背誦任何公式,而是讓我理解瞭這些概念背後的邏輯和應用場景。我尤其喜歡它對“概率”的解讀,不再是冷冰冰的數字,而是關於生活中各種可能性和不確定性的有趣探討。每次讀到書中那些巧妙的例子,我都會忍不住驚呼“原來是這樣!”這本書真的讓我覺得,統計學不再是遙不可及的科學,而是我們每個人都可以掌握的、用來更好地理解世界和做齣明智選擇的強大工具。

評分

我很少會對一本書産生如此強烈的共鳴,但《赤裸裸的統計學》做到瞭。它不是那種看完就忘的書,而是會深刻影響你思維方式的書。我以前對統計學最大的誤解就是它太“理性”,太“冷酷”,但這本書讓我看到瞭統計學背後的人性化一麵。作者通過大量的案例,展現瞭統計學是如何幫助我們理解人類行為的復雜性,如何揭示社會現象的深層原因。我特彆喜歡書中對“置信區間”的講解,它不再是一個模糊的概念,而是一種對不確定性的科學衡量,讓我明白,任何結論都帶有一定的風險,但我們可以通過統計學來控製這個風險。這本書也讓我意識到,數據本身並沒有好壞之分,關鍵在於我們如何去解讀它,如何去運用它。它像是一麵鏡子,讓我們看到隱藏在數字背後的真相,也讓我們警惕那些可能存在的偏見和誤導。總而言之,這本書是一次令人耳目一新的學習體驗,它讓我不僅掌握瞭統計學的基本原理,更重要的是,它提升瞭我對信息辨彆的能力,讓我在這個信息爆炸的時代,能夠更加從容和自信。

評分

這本書的名字叫做《赤裸裸的統計學》,齣版社是中信齣版社。 這本書真是太棒瞭,我完全沉浸在裏麵,簡直停不下來!剛開始拿到的時候,我對統計學一直有一種莫名的恐懼,總覺得它像是一堆復雜的公式和枯燥的數字,離我的生活很遙遠。但這本書從一開始就顛覆瞭我的認知,它用一種非常生動、形象、甚至有點兒“好玩”的方式,一點點揭開瞭統計學的神秘麵紗。作者並沒有上來就拋齣那些讓人頭疼的數學符號,而是從日常生活中的例子齣發,比如我們怎麼通過觀察周圍的人群來判斷某個觀點是否普遍,怎麼理解新聞報道中的“平均數”和“中位數”的區彆,以及為什麼一項看似權威的調查結果有時候也會誤導我們。我尤其喜歡它講解“相關性”和“因果性”的部分,以前我總是傻傻地把兩者混為一談,看瞭這本書我纔恍然大悟,原來僅僅因為兩件事同時發生,並不代錶其中一件導緻瞭另一件,這背後隱藏著多少有趣的陷阱和邏輯漏洞!它就像一個經驗豐富的導遊,帶著我穿越一片迷霧,讓我看到瞭統計學在理解世界、做齣決策時是多麼強大的工具,而且這個過程一點都不痛苦,反而充滿瞭發現的樂趣。我身邊很多對數據不感興趣的朋友,在我推薦瞭這本書之後,都驚呼“原來統計學是這樣的!”

評分

這本書,我隻能說,給我打開瞭新世界的大門!我一直覺得自己在數學方麵是個“小白”,對任何跟數字沾邊的事情都敬而遠之。但《赤裸裸的統計學》這本書,簡直是為我這樣的“統計學小白”量身定做的。它沒有那些嚇人的數學符號,也沒有枯燥乏味的理論堆砌,而是用一種極其幽默、充滿智慧的方式,一點點地引導我走進統計學的奇妙世界。作者的筆觸非常輕鬆,但內容卻非常深刻。我最喜歡的是它關於“假設檢驗”的講解,以前我總覺得這是一個非常高深的概念,但在這本書裏,我學會瞭怎麼用一種更直觀的方式去理解它,比如在麵對一個新産品是否有效時,我們應該如何科學地去驗證。這本書還教會瞭我很多在日常生活中識彆“僞科學”和“誤導性信息”的方法,讓我不再輕易被那些看似“有數據支持”的說法所濛蔽。讀完這本書,我感覺自己像是擁有瞭一副“數據眼鏡”,看世界的角度都變得更加清晰和理性瞭。

評分

讀完《赤裸裸的統計學》,我感覺自己像是完成瞭一次智力上的“大掃除”,那些曾經讓我望而卻步的統計學概念,現在在我腦海裏變得清晰而有序。這本書的敘述方式非常獨特,它沒有采用那種教科書式的、按部就班的講解,而是更像是一場深入淺齣的對話。作者仿佛是一個經驗豐富的朋友,一邊在旁邊給你倒上一杯茶,一邊用最接地氣的語言,跟你聊聊那些隱藏在數據背後的奧秘。我最欣賞的是它對“偏差”這個概念的深入剖析,從樣本偏差到認知偏差,再到如何識彆那些彆有用心的統計操縱,簡直是一本“防忽悠”指南。書中舉的很多例子都非常貼近生活,比如商傢如何利用“限時摺扣”來製造緊迫感,或者媒體如何通過選擇性地呈現數據來引導公眾輿論。這些看似細微之處,其實都蘊含著強大的統計學原理。更重要的是,這本書不僅僅是教會你“看懂”數據,它還在潛移默化地塑造你的思維方式,讓你在麵對信息爆炸的時代,能夠更加理性、審慎地去分析和判斷。我發現自己現在看新聞、看廣告,都會不由自主地去思考其中是否存在統計上的邏輯問題,這種變化讓我覺得非常有成就感。

評分

挺好的一本書,看瞭再評論

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有趣的書,一點不難懂

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發貨速度快,價格公道實惠,謝謝。

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不錯,可以加深一下統計學概念

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還未看具體內容,看網上評倫介紹買的,對書中內容有期望。

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好看。

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讀書讀書 多讀書 少看手機 保護眼睛

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衝著名字買的,希望能夠名符其實。

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