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 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。 ……
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 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。 ……
用戶評價
評分
質量好，超齣我的預估，值得信賴，物流也是超級棒的。
評分非常好
評分質量好，超齣我的預估，值得信賴，物流也是超級棒的。
評分衝著名字買的，希望能夠名符其實。
評分開捲有益，開捲有益，書挺好的，配送也很快，給中信點贊
評分統計學入門，簡單實用~當閑書拿來讀還是挺補腦的，好評
評分很多例子，由淺入深。
評分還未看具體內容，看網上評倫介紹買的，對書中內容有期望。
評分書不錯，認真讀一下還是有很大收獲的
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