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简单统计学:如何轻松识破一本正经的胡说八道

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加里·史密斯(Gary Smith) 著,刘清山 译



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发表于2024-11-06

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出版社: 江西人民出版社
ISBN:9787210098416
版次:1
商品编码:12246729
包装:平装
开本:16
出版时间:2018-01-01
用纸:胶版纸

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具体描述

产品特色

编辑推荐

  ◎耶鲁大学热门公开课,只需懂加减乘除就能看懂的统计学
  本书脱胎于耶鲁大学两度获得教学奖的热门公开课
  跟随一系列轻松又惊心动魄的案例,掌握统计学的基本原则
  诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·希勒赞赏推荐
  ◎所谓清醒思考,就是用统计学思考
  19种统计原则,让认知再次升级
  数十个经典案例,为超过90%的生活场景提供直观借鉴
  幽默而犀利的分析,平均每三页提供一次醍醐灌顶的体验
  ◎让数据说实话,是现代社会的基本生存技能
  《魔鬼统计学》颠覆常识的结论,到底错在哪里?
  《追求卓越》归纳的成功经验,为何是隐蔽的陷阱?
  日常生活中,有哪些自我欺骗的套路?
  ……

内容简介

  允许堕胎可以降低犯罪率;
  卓越公司有共同的特质;
  早晨喝一整壶咖啡可以延年益寿,每天喝两杯咖啡会增加患癌的风险;
  ……
  上述结论都是专业人士甚至是著名学者精心研究所得。如果你相信它们,你也应该信任章鱼保罗对世界杯的预测。
  现代人被数据所包围,无论是学习、工作,还是日常生活,都习惯了用数据说话,可怕的是,骗子也学会了用数据说话。若要清醒思考,你需要学点统计学。
  《简单统计学》脱胎于耶鲁大学热门统计学课程,加里·史密斯教授在书中巧妙地揭示了生活中的各种数据骗局,并用简单的统计学原理揭穿了其中的把戏,行文轻松幽默而又逻辑缜密,堪称一堂别开生面的统计课。
  翻开本书,轻松掌握统计学背后的科学机制,掌握从数据中获取真知的技巧,全面升级你的认知。

作者简介

  著者简介
  加里·史密斯,耶鲁大学博士,曾在耶鲁大学任教7年,其间两度获得教学奖,他的课程因结合日常生活中的常见实例、深入浅出地分析数据而火暴异常。
  
  译者简介
  刘清山,清华大学毕业,译有《横向领导力》《女士品茶》《那些你以为地球人都知道的事情:科技篇》等作品。
  

内页插图

目录

序言
第1章?模式、模式、模式?
第2章?不再神奇的超级畅销书?
第3章?被误传的谋杀之都?
第4章?新的经济学上帝?
第5章?扬基队的门票真的划算吗??
第6章?美国有多少非裔职业运动员??
第7章?辛普森悖论?
第8章?状态火热的雷·阿伦?
第9章?胜者的诅咒?
第10章?如何转变运气??
第11章?德克萨斯神枪手?
第12章?终极拖延?
第13章?黑色星期一?
第14章?点球成金?
第15章?特异功能真的存在吗??
第16章?彩票是一种智商税?
第17章?超级投资者?
第18章?增长的极限?
第19章?何时相信,何时怀疑?
出版后记

精彩书摘

  《简单统计学:如何轻松识破一本正经的胡说八道》:
  正文赏读
  第一章 模式、模式、模式
  在我所生活的南加州,青少年对于足球的热情很高。这是一项经济而有趣的运动,各种身高和体型的男生和女生都可以参与其中。起初,我对足球一无所知。我只知道在每个周末,城市里的公园和操场上都会有许多身穿鲜艳队服的孩子追着足球跑来跑去,他们的家长则会站在一旁为他们欢呼。当我的儿子长到合适的年龄时,我们也成了这些家长中的一员。
  2010年世界杯时,我的儿子在南加州一家好的足球俱乐部踢球。我是这家俱乐部的经理,也是足球的狂热爱好者,因此我们共同观看了我们能够看到的每一场世界杯比赛。决赛是在荷兰和西班牙之间进行的。
  这是两支巨星云集的队伍,但是它们所在的国家常常无法取得很好的成绩,这使它们的支持者非常失望。哪个国家最终能够赢得世界杯?我喜爱荷兰队,他们赢得了这届世界杯之前的6场比赛,进了12个球,只丢了5个球,而且淘汰了强大的巴西和乌拉圭。接着,我听说了章鱼保罗(Paul)的故事。人们将装有食物、贴有国旗的塑料盒子放在保罗面前,让它进行选择。通过这种方式,保罗正确预测出了7场世界杯比赛的获胜者。在决赛前,预言家保罗选择了西班牙,因此全世界似乎都认为西班牙将会成为胜利者。
  到底发生了什么事情?一只黏糊糊的、缺乏智商的无脊椎动物怎么可能比我更加了解足球呢?我感到好笑,等待着无所不知的保罗在全世界面前丢脸。我失算了。荷兰队没有表现出应有的创造性和才华。在一场粗暴而蹩脚的比赛中,裁判亮出了14张黄牌—其中9张给了肮脏的荷兰人。凭借终场前4分钟的进球,西班牙队取得了胜利。
  生活在水箱里的章鱼怎么可能预见到这种事情呢?保罗看过足球比赛吗?它有大脑吗?
  实际上,章鱼是最聪明的无脊椎动物。不过,就像矬子里拔出来的将军一样,这并不能说明任何问题。尽管如此,保罗仍然进行了8次世界杯预测,而且无一失手。此外,保罗还在2008年欧洲足球锦标赛期间进行了6次预测,成功了4次。加上2010年世界杯,保罗一共进行了14次预测,成功了12次。在许多人看来,这足以从统计上证明保罗的超自然能力。不过,这些数据真的足够多吗?
  如果进行14次公平的抛硬币实验,得到12次或者12次以上正面的可能性只有不到1%。同样的道理,如果保罗仅仅是一个没有特殊运气的猜测者,每次正确预测的可能性为50%,那么它多次预测成功的概率只有不到1%,这个概率非常低,足以被视作具有“统计显著性”。由于保罗多次预测成功的可能性如此之低,因此我们可以合理地排除运气的成分。保罗用一次又一次的成功证明了它不仅仅是一个幸运的猜测者。它的确是“具有超能力的章鱼保罗”!
  不过,这件事似乎有些蹊跷。章鱼真的有可能预测未来吗?保罗的表现可以引出统计研究领域的一些常见问题。保罗不是超能力者(真是令人惊喜),而是一个应当引以为戒的反面教材。当你下次听到某种荒诞的说法时,你应当保持警惕。
  ……

前言/序言

  我们生活在大数据时代。高性能计算机和全球网络的强大组合正在得到人们的赞美甚至推崇。专家不断告诉我们,他们发现了一种新的能力,可以对海量数据进行筛查并发现真相,这将为政府、商业、金融、医疗、法律以及我们的日常生活带来一场革命。我们可以做出更明智的决策,因为强大的计算机可以对数据进行分析,发现重要的结论。
  也许事实的确如此,也许未必。有时,这些无所不在的数据和伟大光明正确的计算机会得出一些非常怪异的结论。例如,有人一本正经地宣称:
  ?凌乱的房间会强化人们的种族主义倾向。
  ?还未出生的小鸡胚胎会对计算机的随机事件生成器产生影响。
  ?当政府负债相对国内生产总值的比率超过90%时,国家几乎一定会陷入衰退。
  ?在过去20年美国犯罪率下降的原因中,合法堕胎的比例高达50%。
  ?如果每天饮用两杯咖啡,患上胰腺癌的风险将极度放大。
  ?最成功的公司倾向于变得不那么成功,最不成功的公司倾向于变得
  ?更加成功,因此用不了多久,所有公司都会沦为普通的公司。
  ?出现在《体育画报》和《麦登橄榄球》封面上的运动员会受到诅咒,他们可能会陷入平庸,或者受到伤病困扰。
  ?生活在输电线附近的儿童具有更大的患癌风险。
  ?人类有能力将死亡推迟到重大仪式过后。
  ?亚裔美国人更容易在每月四号突发心脏病。
  ?如果一个人的姓名首字母缩写拥有积极的含义(比如ACE),那么他可以多活三到五年。
  ?平均来说,教名(第一个名字)以字母D开头的棒球运动员的寿命比教名以字母E到Z开头的运动员短两年。
  ?临终病人可以被几千英里以外传送过来的积极心理能量治愈。
  ?当NFC冠军球队赢得超级碗(美国超级碗总决赛在国家联合会(NFC)和美国联合会(AFL)分别比赛产生的冠军之间举行—译者注)时,股市几乎一定会上涨。
  ?如果你购买股息率最高、每股价格第二低的道琼斯股票,你就可以跑赢大盘。
  这些说法显然是错误的。不过,许多与此类似的说法每天都会出现在报纸和杂志上。在如今的信息时代,我们用没完没了而又毫无意义的数据指导我们的思想和行动。不难看出为什么我们会反复得出错误的推论,制定糟糕的决策。即使能够得到比较充足的信息,我们也不会永远注意到数据的偏差性和无关性,或者科学研究的缺陷和误导性。我们倾向于相信计算机从不犯错,认为不管我们把什么样的垃圾扔进去,计算机都会吐出绝对真理。这种想法不仅存在于外行人的日常生活中,也存在于专业人员严肃认真的研究工作中。在流行刊物、电视、互联网、竞选活动、学术期刊、商业会议、法庭,政府听证会,此类现象屡见不鲜。
  几十年前,数据非常稀少、计算机还没有出现时,研究人员需要努力收集优质数据并进行审慎的思考,然后花费几个小时甚至几天的时间从事艰苦的计算工作。现在,面对丰富的数据,研究人员通常不会花费太多的时间对优质数据和垃圾进行区分,或者对合理分析和垃圾科学进行区分。更糟糕的是,我们常常不假思索地认为,我们对大量数据的处理永远不会出错。我们匆匆忙忙地根据这些机器发出的梦呓制定决策—比如在衰退过程中增加税收,将我们一生的积蓄交给一些说得天花乱坠的财务分析师,根据最新的管理理念制定商业决策,用医疗骗术危害我们的健康—更糟糕的是,我们还会放弃心爱的咖啡。
  罗纳德·科斯(RonaldCoase)曾经嘲讽道:“如果你对数据拷打足够长的时间,它一定会招供。”《简单统计学》一书考察了几十个扭曲的结论。只需片刻的思考,你就会发现这些结论的问题。有时,无耻之徒故意用这些说法来误导我们。有时,天真快乐的研究人员并没有意识到他们所制造的恶作剧。我写这本书的目的是帮助我们远离错误—包括外部错误和自己造成的错误。你将学到一些简单的指导准则,用于识别其他人或者你自己说出的不靠谱的观点。其他人用数据欺骗我们,我们也经常用数据欺骗自己。













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