Umfang 471 seite
2013 Jahr
Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке
Über das Buch
Первая книга по статистике, которую интересно (и полезно) читать.
Большинство людей (особенно это касается студентов, хотя после пары по статистике они могут страстно обсуждать свои средние баллы и статистические показатели любимых бейсболистов) считают статистику унылой и бесполезной наукой. Так почему же главный экономист Google называет её «сексуальной»?
На самом деле, статистика очень интересна, если рассказывать о ней как Чарли Уилан, и практична, так как отвечает на очень много важных вопросов:
• Как Netflix определяет, какие фильмы вам понравятся?
• Какое поведение является правильным при решении «Парадокса Монти Холла»?
• Как определить, какие привычки и поведение вызывают рак, не ставя эксперименты на людях?
• Помогает ли пациентам то, что кто-то молится за них?
• Есть ли экономические выгоды от получения ученой степени?
• Как определить, какие школы мошенничают с результатами тестов?
• Как сравнить двух игроков в бейсбол (баскетбол, футбол, другой игровой вид спорта)?
• Как сделать точные выводы обо всем населении страны, опросив несколько тысяч человек?
• Как супермаркет может определить беременность лишь по списку покупок (ни одна из которых напрямую на беременность не указывает)?
Статистика помогает принимать важные социальные решения, находить скрытые взаимосвязи между явлениями, лучше понимать ситуацию в бизнесе и на рынке.
Чарльз Уилан рассказывает о том, как статистика помогает находить ответы на эти и другие вопросы, и делает это с юмором и блестящими наглядными примерами.
Для студентов и тех, кто захочет применить полученные знания в работе, в каждой главе есть приложение с основными формулами и графиками, которые можно пропустить, если вы просто хотите узнать больше о статистике и понять её ключевые показатели и идеи.
В конце книги есть обзор основных приложений для работы со статистическими данными, который пригодится всем практикам.
Для кого эта книга
Для студентов, которые не любят и не понимают статистику, но хотят в ней разобраться.
Для маркетеров, менеджеров и аналитиков, которые хотят понимать статистические показатели и анализировать данные.
Для всех, кому интересно, как устроена статистика.
Genres und Tags
Книга написана для совсем чайников (то есть тех, кто статистику никогда не учил, или учил, но очень-очень плохо), но в этом её ценность. Именно люди, которые не учили статистику, наиболее подвержены манипулированию со стороны государств и корпораций, а так же чаще совершают неразумные поступки на основании неверной интерпретации данных. Для них книга очень полезна. Просветления, пожалуй, не даст, но чуть-чуть изменить взгляд на мир может.
В книге на очень простых примерах разъясняются основные понятия математической статистики и показывается, как они применяются в повседневной жизни: как и почему работают (а так же почему не работают) соцопросы, как определяется взаимосвязь и зависимость между случайными величинами и т.п.
Кроме того, все это сдобрено любопытными историями: например, я был удивлен узнав о том, как было установлено, что курение увеличивает риск сердечно-сосудистых заболеваний (ещё в 50х это не считалось очевидным).
Книга написана скучновато и суховато. Есть подозрение, что много взято из других книг. Очень часто при чтении – хотелось закинуть её в дальний угол. Кричащее название книги – себя не оправдало! Очень много терминов, от которых в голове каша. Достаточно было изложить суть книги на 2-ух страницах, а не размазывать и издавать книгу, в попытке прослыть умным автором.
Взамен очень рекомендую книгу – которая скажет вам о статистике все, что надо знать! При этом будет интересно и захватывающе! Прочитайте автора Герд Гигеренцер «Понимать риски. Как выбирать правильный курс.»
Как заметил сам автор, это «литературная интерпретация» статистических задач, проблем, исследований. Это не учебник, поэтому книгу можно просто читать, не засыпая через две страницы на третьей. Использование в примерах американских мер, жизнеописаний и проблематики, создаёт некоторые проблемы. Очень рад за выпускников Чикагского университета с последующей степенью МВА в отношении их среднегодовой заработной платы.
19 августа 1991 года я пересдавал экзамен по Теории Вероятностей. Думаю, что если бы я прочёл эту книгу тогда, то пересдавать бы не пришлось. Не потому, что там есть какие-то откровения, которых нет у Елены Сергеевны Вентцель. А просто потому, что материал преподносится интересно. У автора получилось увлечь читателя, по крайней мере меня.
За кричащими заголовками редко следует ошеломляющий контент.
Книга в принципе не плоха, если Вы совершенно не знакомы с основными понятиями теории вероятности и статистики, и хотите в них разобраться на простых примерах из жизни (не про красные и зеленые шарики в коробках).
Мат. ожидание и медиана, среднеквадратическое отклонение, корреляция, нормальное распределение, плотность вероятностей, дисперсия.
Подмена данных понятий в рекламных целях и для предвыборных гонок.
Драматические последствия статистических обобщений.
Согласно результатам исследования, человека убивает не стресс, связанный с повышенной ответственностью, а стресс, вызванный необходимостью делать работу, не имея возможности решать, как и когда
«Опираясь на статистику, легко лгать, но без статистики очень трудно выяснить истину»
«Я подсчитал ожидаемый доход для моего билета мгновенной лотереи, сложив все возможные варианты выигрыша денежного приза с весовыми коэффициентами, равными вероятности выигрыша каждого из этих денежных призов. Оказалось, что ожидаемый доход для моего однодолларового лотерейного билета — примерно 0,56 доллара. Таким образом, покупка такого билета — абсолютно бездарный способ потратить 1 доллар. Как назло, я выиграл 2 доллара.»
Согласитесь, если итог жизни человека можно выразить одним-единственным числом, это несколько разочаровывает и настраивает на мыслио бренности человеческого бытия.)
За каждым важным экспериментом кроются полезные данные, без которых он был бы невозможен. А за каждым неудачным… Одним словом, вам и так все понятно. Люди зачастую говорят о «лжи с помощью статистики». Я готов утверждать, что некоторые из самых вопиющих статистических ошибок обусловлены ложью с помощью данных; статистический анализ выполнен правильно, но данные, на основе которых он делался, неправильны или неуместны. Ниже приведено несколько типичных примеров из категории «мусор на входе – мусор на выходе».
Bewertungen, 29 Bewertungen29