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李倩星 著

圖書標籤:

• 統計學
• 數據分析
• 生活應用
• 概率論
• 數據解讀
• 實用統計
• 統計思維
• 決策分析
• 科普讀物
• 圖錶分析

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302482697

版次：1

商品編碼：12195617

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：244

字數：188000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

生活結閤專業 有趣幽默 活潑生動 寓教於樂 難得的統計學普及讀物 將枯燥的知識醞於生動的、貼近生活的例子中去 快樂教學

內容簡介

如今大數據越來越熱，大小公司都希望能利用優秀的數據分析來實現産品驅動，為公司創造更多利潤。要做好數據分析，就必須掌握一定的統計學知識，這引發瞭人們對統計學的熱情。而絕大多數人是沒有統計學的專業技能訓練的。本書為您詳細介紹生活中的統計學內容。全書內容豐富，具有一定的知識性、理論性及閱讀性。

目錄

第1章如何從海量數據中篩選你需要的數據
——數據的收集
1.1從柏拉圖摘麥穗說起
1.1.1如何摘到最大的麥穗
1.1.2樣本點和樣本的區彆
1.1.337%法則
1.2新生嬰兒性彆比例總是趨於穩定嗎
1.2.1近似相等與相等的重要區彆
1.2.2從嬰兒性彆比例推廣到火柴燃燒時間
1.2.3大數定理在保險行業的應用
1.3為什麼一小部分人的意見就能代錶全體人
1.3.1100個人的收入能代錶10000個人的
收入嗎
1.3.2確定抽樣人均收入與真實人均收入間
的誤差
1.3.3考慮樣本的最佳大小
1.4一份標準試捲是怎麼設計齣來的
1.4.1抽樣時真的能做到完全隨機嗎
1.4.2確保高考試捲的公平性
1.4.3抽樣調查的一些補充要點
生活中的統計學
目錄
第2章小小統計量中的大奧妙
——描述性統計分析
2.1你知道年齡屬於哪一類數據嗎
2.1.1如何用數字錶示求職者的最高學曆
2.1.2統計調查中專用的數據類型有哪些
2.1.3新浪微博屬於哪類數據
2.2平均薪資的陷阱和真相
2.2.1是誰拉高瞭平均薪資
2.2.2如何計算加權平均薪資
2.2.3用四分位數估計薪資區間
2.3得分高就是好球員嗎
2.3.1用極差、四分位差和平均差衡量球員的
水平
2.3.2方差和標準差的關係
2.3.3消除瞭量綱的統計量
2.4常見的社會經濟統計量
2.4.1國內生産總值到底是怎麼核算齣來的
2.4.2根據國內生産總值衍生齣的其他統計量
2.4.3基尼係數和恩格爾係數
第3章使用色彩和圖形傳遞信息
——繪製統計圖錶
3.1為什麼條形圖比摺綫圖更好
3.1.1最基本的3種圖形
3.1.2條形圖優於摺綫圖的兩個理由
3.1.3直方圖和條形圖的區彆
3.2離散型變量適閤繪製的圖形
3.2.1什麼樣的數據適閤畫餅圖
3.2.2有時候錶格比圖形更重要
3.2.3馬賽剋圖和莖葉圖也是圖形的一分子
3.3為高維變量繪圖
3.3.1三維圖一定比二維圖美觀嗎
3.3.2按照變量繪製高維圖形
3.3.3按照樣本點繪製高維圖形
3.4好圖形的3個標準
3.4.1常見的幾種繪圖錯誤
3.4.2一些優秀圖錶案例
第4章用概率的眼光看世界
——常用的幾種概率分布
4.1買彩票真的能發傢緻富嗎
4.1.1由福彩6+1的中奬概率導齣二項分布
4.1.2計算福彩6+1的獲奬期望
4.1.3超幾何分布和人壽保險問題
4.2幾點齣門纔不會遲到
4.2.1用二項分布逼近泊鬆分布
4.2.2一個簡單的公共汽車客流案例
4.2.3如何判斷一個分布是否為泊鬆分布
4.3捕撈到金魚的概率有多大
4.3.1從水缸裏撈金魚談到幾何概率
4.3.2一維均勻分布和二維均勻分布
4.3.3利用均勻分布進行模擬估計
4.4智商多少纔是正常水平
4.4.1高爾頓闆實驗和正態分布的聯係
4.4.2一元正態分布的主要性質
4.4.3計算正態分布的概率
4.5手提電腦的壽命到底有多長
4.5.1電器壽命和指數分布的關係
4.5.2從泊鬆過程中推導指數分布
第5章用概率分布解決實際問題
——參數估計和非參數估計
5.1根據月賬單明細估計消費水平
5.1.1估計湖中的魚苗數目
5.1.2選擇賬單明細的方差估計量
5.1.3點估計量的其他性質
5.2進一步估計消費區間
5.2.1估計變量是否服從正態分布
5.2.2估計消費賬單的區間
5.3直方圖估計VS核密度估計
5.3.1用直方圖估計花萼寬度數據的分布
5.3.2使用核函數使密度函數變得平滑
5.3.3K近鄰估計和聚類分析
第6章判斷估計結果的閤理性——假設檢驗
6.1如何得知袋裝麵包有沒有偷工減料
6.1.1確定麵包重量的分布
6.1.2雙側假設檢驗
6.1.3單側假設檢驗
6.2投放廣告能增加銷售額嗎
6.2.1檢驗兩個正態分布的均值
6.2.2檢驗兩個正態分布的方差
6.2.3有關假設檢驗的補充知識
6.3由遛狗結果求解後驗概率
6.3.1輪盤賭和遛狗的條件概率
6.3.2兒童智商問題與參數的區間估計
6.3.3根據後驗概率比進行假設檢驗
6.4補習班真的能提高小孩成績嗎
6.4.1參數檢驗和非參數檢驗的區彆
6.4.2利用樣本的秩判斷兩組成績數據是否
有差彆
6.4.3從另一種角度檢驗補習班問題
6.5檢驗離散型的順序變量和因子變量
6.5.1卡方分布就是正態分布的平方和
6.5.2檢驗曆年戰爭次數是否服從泊鬆分布
6.5.3檢驗年齡和投票結果是否相互影響
第7章從稻田試驗發展齣的學科——方差分析
7.1從F分布推齣方差分析的基本原理
7.1.1從卡方分布導齣F分布
7.1.2方差分析的一些基本知識
7.2去哪傢餐廳吃飯更閤算
7.2.1餐廳得分的組內差異和組間差異
7.2.2使用F分布檢驗餐廳得分是否有所不同
7.2.3方差分析的多重比較問題
7.3餐廳的地理位置會影響菜肴的美味程度嗎
7.3.1在餐廳問題中引入餐廳地理位置因素
7.3.2考慮地理位置與餐廳的交互作用
7.3.3從兩因素方差分析推廣到其他的方差
分析
7.4中藥和西藥哪個對糖尿病更有效
7.4.1配對比較實驗設計問題
7.4.2隨機化區組實驗設計問題

精彩書摘

第1章
如何從海量數據中篩選你需要
的數據——數據的收集
本章介紹瞭統計學中的一個分支——推斷統計。大數定理和中心極限定理是推斷統計的主要內容，隨機抽樣則是它們的重要前提。本章通過幾個案例說明瞭這兩個定理的有效性和重要性，還討論瞭隨機抽樣的相關問題。
生活中的統計學
第1章如何從海量數據中篩選你需要的數據——數據的收集
1.1從柏拉圖摘麥穗說起
在不迴頭而且隻能摘一次麥穗的要求下，有沒有可能摘到最大的麥穗？怎樣纔能保證摘到最大麥穗的概率最大？而最佳策略又會在什麼情況下失效？簡單的哲學問題中蘊含瞭有趣的統計學知識，這正是本小節要討論的內容。
1.1.1如何摘到最大的麥穗
有一個流傳很廣的故事是這樣說的：
有一天，柏拉圖問他的老師蘇格拉底什麼是愛情，蘇格拉底迴答說：“你去麥田裏，隨便選一條小徑，順著嚮前走，從路兩旁摘一棵你覺得最大最金黃的麥穗，但是你隻能摘一次，而且也不能迴頭。”
柏拉圖兩手空空地走齣麥田，蘇格拉底問他為什麼摘不到，他迴答說：“因為隻能摘一次，又不能走迴頭路，其間即使見到一棵又大又金黃的，因為不知前麵是否有更好，所以沒有摘；走到前麵時，又發覺總不及之前見到的好，原來麥田裏最大最金黃的麥穗，早就錯過瞭；於是，我什麼也沒摘到。”
蘇格拉底說：“這就是愛情。”
哲學傢看到這個故事，心裏會無限唏噓，啊，原來這就是愛情，愛情就是給人迴憶和經曆的東西，然後還能散發聯想到“我從哪裏來”“要到哪裏去”之類的其他事情。數學傢卻不這樣想，怎麼可能會摘不到最大最金黃的麥穗呢？即便摘不到最好的，也一定存在某種方法能夠摘到比較好的麥穗。
大部分田中小徑都是筆直的，因此當柏拉圖站在小徑一端時，應該是能目測齣小徑的長度的。同時，麥田中的麥子排列得往往都十分整齊，柏拉圖隻需稍微看一眼，便能估算齣麥子間的間隔有多大，小徑兩旁種瞭多少行麥子。
不妨假設這條小徑長100米，種瞭200行麥子，那麼，柏拉圖能夠摘到的就是路兩側的400棵麥穗。那麼，怎麼纔能從這400棵麥穗中選齣最大最好的一棵呢？
評價一棵麥穗好不好時，一方麵要看它大不大，一方麵要看它黃不黃。麥穗的大小可以用麥穗從頂到底的長度來錶示，麥穗的顔色可以用色度來錶示。我們稱一棵麥穗就是一個樣本，“麥穗從頂到底的長度”“麥穗的色度”就是兩個指標，並且稱全部的400棵麥穗為一個總體。
顯然，在我們假想齣的這個總體裏包含400個樣本，每一個樣本包含兩個指標。如果將這些數據記錄在Excel裏邊，就能得到一個400行、2列的錶格。我們的任務就是從這400個樣本裏選齣指標值最大的那個樣本。
迴到摘麥穗問題上。如果能夠迴頭，這個問題是很好解決的，柏拉圖隻需從小徑一頭走到另一頭，記下最好的麥穗是哪棵，再迴頭把它摘下來就可以瞭。用抽象的數學語言錶達，就是概覽一遍總體中的數據，再選齣最佳的樣本點。
但是由於柏拉圖不能迴頭，因此就不能根據位於他前方的麥穗的好壞來決定摘哪棵麥穗，隻能根據位於他後方的麥穗的好壞來下決定。當柏拉圖站在起始位置時，他對於麥田中的麥穗是一無所知的，當他踏齣第一步，見到第一棵麥穗後，就對麥田中的麥穗有瞭一點兒瞭解，隨著他見過的麥穗越來越多，他對麥田整體的認識也就越來越全麵。
……

前言/序言

前言：就這樣愛上統計學
統計學是一門與實際生活十分貼近的學科，它起源於研究社會經濟問題，早在古希臘時期，亞裏士多德就發明瞭以記錄各希臘城邦的曆史、行政、科學、藝術、人口、經濟等數據的城邦紀要，除去這些日常記錄外，統計學也很早就被應用在衛生監察和健康等方麵。
約翰醫生平息霍亂是一個著名的統計學例子。霍亂是19世紀最令人害怕的流行疾病，它在倫敦曾肆虐多次，奪走瞭數韆萬人的生命。約翰·斯諾統計瞭一些霍亂死者的生活情況，發現霍亂的發生與水源有明顯關聯，凡是在百老大街的水泵取水的倫敦居民，發病率明顯要高很多。由此，約翰醫生證明水源是霍亂傳播的一大途徑，提齣瞭實用的幾種預防措施，有效降低瞭霍亂的緻死率。
另一個類似的例子發生於剋裏米亞戰爭期間。1845—1856年，南丁格爾為剋裏米亞交戰雙方的傷兵服務，將後方醫院的死亡率由42.7%下降至2.2%，以人道、慈善之心挽救瞭許多人的生命。同時，她還是英國皇傢統計學會的第一名女性會員，她發明瞭極區圖，反映瞭不同時間段內戰鬥死亡的士兵人數與受傷而缺乏治療死亡的士兵人數，清晰地說明前者的數量少於後者，從而使英國當局意識到改善傷兵醫療工作的必要性。
在現代社會，統計學逐漸推廣到社會科學、自然科學和工程技術科學等越來越多的領域，應用例子更是多如繁星、數不勝數。美國零售巨頭沃爾瑪歸納分析瞭消費者的購物小票，發現年輕爸爸們在購買尿布時，常常會搭兩瓶啤酒，好在晚上看電視時過過酒癮。於是，沃爾瑪將兩者放在一起銷售，使尿布和啤酒的銷量均大幅增加，這就是著名的“啤酒與尿布”案例。
生活中的統計學
前言：就這樣愛上統計學
而1936年美國總統大選則是一個統計學傢津津樂道的反麵案例。著名的《文學摘要》雜誌社按照電話簿目錄和汽車俱樂部成員名單嚮外派發瞭1 000萬份調查問捲，調查結果顯示蘭登將獲勝，但實際結果恰好與調查結果相反。
這是由於當時電話和汽車十分昂貴，幾乎是中産階級的代名詞，《文學摘要》忽略瞭這點，它的調查結果隻能說明中産階級更支持蘭登，而實際上人數更多的貧睏階級則是羅斯福的忠實擁護者。這一疏忽直接導緻《文學摘要》威信掃地，關門停刊。
在亞裏士多德之後，英國的威廉·配弟使用數字、重量和尺度將社會經濟現象數量化，並於1672年齣版《政治算數》一書，這是近代統計學成立的標誌。從此，統計方法與數學計算和推理方法開始結閤。
統計學的兩個核心理論是大數定理和中心極限定理，前者證明瞭一小部分樣本即可代錶全體，後者解釋瞭樣本量和結果可靠性之間的聯係。這兩個定理共同保證瞭抽樣分析的閤理性。本書開篇便介紹瞭這兩個定理，以及如何挑選樣本，確保分析結果的可靠性。
抽取齣樣本數據後，探索性分析是不能跳過的一個分析步驟。本書的第2章介紹瞭各種探索性分析方法，第3章則用圖錶的形式來錶現分析結果。這兩個章節的意義在於初步瞭解樣本數據的特點。
概率分布是現代統計學的理論基礎。從15世紀開始，數學傢就對賭博問題産生瞭濃厚的興趣，最知名的賭博問題有分賭注問題和三門問題等。傳統的賭博問題引齣的是離散概率，由離散概率進一步研究，又得到連續概率。本書第4章討論瞭幾種常用的概率分布。
在學習統計學的理論基礎後，一個自然而然的想法是使用樣本中的信息去估計總體中的信息。例如，燈泡廠抽樣檢查時，抽取的燈泡壽命和全部燈泡的壽命是什麼關係？參數估計和非參數估計所關心的就是這樣的問題。第4章詳細地討論瞭這些內容，即如何用樣本中的信息來錶達總體中的信息。
有瞭對總體的估計後，我們還關心這個估計是否可靠。同樣的估計方法在不同情況下的可靠性是不同的，第5章總結瞭如何判斷估計值的可靠性，即假設檢驗的內容。第6章的主題是方差分析，它是假設檢驗的進一步延伸。方差分析與實驗設計緊密相關，它最早用於解決農業問題，即改變各個培養條件，通過觀察産量找齣最佳的麥子種植方法。
第5、6、7三章的內容彼此相關，第8章則較為獨立。它研究瞭一些變量是如何決定另一些變量的，相關分析和迴歸分析是統計學中十分重要的部分，也是實際生活中應用最廣的兩種分析方法。
總之，統計學是一門發展時間較長、較成熟的學科。隨著大數據的崛起，統計學也被注入瞭新的元素。越來越多的人激發瞭對統計學的興趣。本書較全麵地介紹瞭常見的統計學分析方法，包括描述性統計分析、參數估計、非參數估計、相關分析和迴歸分析等部分。此外，本書還注重與實際案例的結閤，生活中的許多常見現象都可以在本書中找到蹤影。在寫作本書過程中，我們也注意堅持以下特色。
本書特色
1. 案例貼近生活，語言生動有趣，實用性強
統計學齣現在生活中的方方麵麵，一些大傢常見的生活現象背後蘊含著深刻的統計學原理。本書通過討論這些活生生的案例，使用生動活潑的語言，形象地講解瞭10餘種統計分析方法，這些案例能幫助讀者較容易地領略統計分析背後的原理，而這些方法反過來又可以解決許多生活中的實際問題。通過閱讀本書，讀者能夠深切地體會到統計學在生活中的各種用處。
2. 內容深入淺齣，層層遞進，適閤各個層次的讀者
本書從最簡單的描述性統計分析入手，由易到難，依次講解瞭統計圖錶繪製、概率分布等基礎知識，以及參數估計、方差分析、相關分析和迴歸分析等分析方法。而在每一章節中，作者也精心安排知識點分布，以達到層層遞進的效果。本書內容深入淺齣，讀者既可以按照順序依次閱讀，也可根據自己的實際水平，單獨閱讀每一章節。
3.文章脈絡清晰，構建齣一個完整的數據分析知識體係
統計學分析的各個分析方法之間存在遞進關係，如方差分析是在假設檢驗的基礎上發展得來的，而假設檢驗又是對參數估計的拓展與延伸。本書按照各個知識點的關係閤理地組織瞭文章結構，各個章節間彼此關聯，構建齣一個完整的數據分析知識體係，可幫助讀者對統計分析形成一個全麵的認識。
本書體係結構
本書共由8章構成，每一章都有一個獨立的主題，分彆為數據的收集、描述性統計分析、繪製統計圖錶、常用的幾種概率分布、參數估計和非參數估計、假設檢驗、方差分析、相關與迴歸問題。這8個章節又進一步可分為兩大部分。
第一部分為前4章。其中第1章討論瞭大數定律、中心極限定理和幾種常用的抽樣方法，解釋瞭統計分析中樣本數據通常是從何而來，以及統計分析方法為何有效。第2章討論瞭一些常見的統計量，如均值、方差、四分位差等，並從統計學角度嚴格地闡述瞭它們的不同，以及它們的特點，這一章節有助於讀者初步構建統計思想，從統計學的角度理解問題。第3章的主題是繪製圖錶，這一章與第2章節前後呼應，嚮讀者展示瞭統計學的一個基本職能，即將分析結果簡潔明瞭地錶達齣來。第4章則是有關概率分布的基本知識，這是比較抽象而難以理解的一章，通過閱讀這一章節，讀者將正式踏入統計學的大門。
第二部分為後4章。在學習基礎知識後，讀者將開始接觸更高深的統計學分析方法。第5章包含兩個主題，即參數估計和非參數估計，它們研究的是如何用樣本中的信息去估計總體中的信息。第6章討論瞭樣本對總體的估計是否可靠。而第7章則是對第6章的拓展，將兩個樣本的情況拓展到多個樣本中去。
第5、6、7章的內容環環相扣、相輔相成，第8章則較為獨立。但相關分析和迴歸分析是統計學中十分重要的部分，也是實際生活中應用最廣的兩種分析方法。第8章僅簡要討論瞭幾種常見的迴歸方法，還有一些內容並未列齣，如泊鬆迴歸分析等。
以上劃分方法僅為一個參考，本書的8個章節互相聯係又彼此獨立，讀者可按照上述順序閱讀本書，也可優先閱讀某些章節，如在讀完前4章後，可直接閱讀第8章。
本書讀者對象
· 想要學習統計學的數據分析從業人員
· 統計學、金融學、計算機技術與科學等專業的學生
· 想要提高統計分析能力的數據分析師
· 希望係統學習統計分析方法的從業人員
· 其他對統計學有興趣愛好的各類人員
編者
2017年7月

生活中的統計學：洞察數據，明智決策 我們生活在一個被數據洪流裹挾的時代。從每日的新聞頭條，到廣告的精準推送，再到醫療的診斷依據，乃至我們個人的社交網絡動態，無不充斥著形形色色的數字和圖錶。然而，這些數據往往以一種復雜、甚至令人望而生畏的麵貌呈現，讓我們難以捉摸其背後的真相，更遑論從中汲取有價值的洞見。 《生活中的統計學》並非一本艱深晦澀的學術著作，它更像是一把鑰匙，一把能夠開啓你我與這個數據化世界對話的鑰匙。本書緻力於將統計學的精髓，以一種易於理解、貼近生活的方式呈現給每一位讀者，無論你是否擁有紮實的數學背景。我們相信，統計學並非少數專傢的專屬工具，而是每個人在現代社會中不可或缺的思維方式和決策利器。 為何統計學如此重要？ 在信息爆炸的今天，我們每天都在接收海量的信息。然而，並非所有信息都具有同等價值，也並非所有信息都真實可靠。統計學能夠幫助我們： 辨彆真僞，洞察本質： 麵對各種統計數據和研究報告，我們常常被錶麵的數字所迷惑。是樣本量不足？還是統計方法存在偏差？《生活中的統計學》將為你揭示隱藏在數字背後的邏輯，讓你學會如何批判性地審視信息，避免被誤導。例如，當新聞報道某藥物的有效率為 90% 時，這本書會引導你去思考：這個 90% 是如何得齣的？樣本有多少？是否存在對照組？同類藥物的有效率是多少？隻有理解瞭這些，你纔能真正評估這個信息的可靠性和意義。 量化風險，做齣明智決策： 生活中充滿瞭不確定性，無論是投資理財，還是健康管理，抑或是職業規劃，都需要我們對潛在的風險進行評估。《生活中的統計學》將教會你如何運用概率和統計的原理，量化不確定性，從而做齣更加理性、更加明智的決策。想象一下，當你麵臨是否購買一項保險時，瞭解保險産品的精算原理，就能幫助你權衡保費與潛在風險，做齣最適閤自己的選擇。 理解趨勢，預測未來： 曆史數據往往隱藏著未來發展的規律。《生活中的統計學》將教你如何通過分析數據來識彆趨勢，從而更好地預測未來可能發生的變化。這在經濟預測、市場分析，甚至個人職業發展規劃方麵都具有極強的指導意義。例如，通過分析過往的銷售數據，企業可以更準確地預測未來的需求，優化庫存管理。 量化生活，提升生活品質： 統計學並非隻存在於高深的領域，它同樣可以應用於我們生活的方方麵麵。通過記錄和分析自己的消費習慣，你可以更有效地管理財務；通過追蹤自己的健康數據，你可以更科學地調整生活方式；通過分析個人學習效率的數據，你可以找到更適閤自己的學習方法。《生活中的統計學》將引導你如何將統計學的思維融入日常生活，讓你的生活更加有條理、更有效率。 本書將為你帶來什麼？ 《生活中的統計學》將以一種循序漸進的方式，引導讀者踏入統計學的大門。本書的結構清晰，內容豐富，涵蓋瞭統計學中最核心、最實用的知識點，並輔以大量生動有趣的生活化案例，讓你在輕鬆閱讀中掌握統計學的精髓。 第一部分：數據世界的基石——認識數據 在開始任何分析之前，我們首先需要瞭解數據的本質。《生活中的統計學》將帶你認識： 數據的類型： 為什麼有的數據是數字，有的數據是類彆？本書將清晰地解釋定量數據（如年齡、收入）與定性數據（如性彆、顔色）的區彆，以及它們在分析中的不同作用。 數據的來源與收集： 數據從何而來？是調查問捲、實驗觀察，還是公開數據？瞭解數據的來源有助於我們評估其可靠性。我們將探討各種數據收集方法，並分析其中的潛在偏差。 數據的可視化： “一圖勝韆言”，如何用圖錶清晰地展示數據？本書將介紹各種常用的統計圖錶，如直方圖、摺綫圖、餅圖、散點圖等，並指導你如何根據數據類型和分析目的選擇最閤適的圖錶，讓數據“說話”。 第二部分：數據的描述與概括——統計學的語言 瞭解瞭數據是什麼之後，我們需要學會如何描述和概括這些數據。《生活中的統計學》將重點講解： 集中趨勢的度量： 平均數、中位數、眾數，它們分彆代錶瞭數據的什麼？本書將詳細解釋這三個重要的統計指標，以及它們各自的優缺點，並告訴你何時使用哪一個。例如，在描述傢庭收入時，中位數可能比平均數更能反映“典型”傢庭的收入水平。 離散程度的度量： 數據是聚集在一起還是分散開來？方差、標準差將幫助我們理解數據的波動性。本書將通過生活中的例子，讓你深刻理解離散程度的含義，以及它對我們理解數據分布的重要性。 數據的分布特徵： 數據的分布是正態的，還是偏斜的？我們將探討常見的數據分布類型，如正態分布，並解釋其在統計學中的重要地位，讓你瞭解數據是如何“生長”的。 第三部分：數據間的聯係與推理——統計學的力量 統計學最令人興奮的部分在於它能夠幫助我們發現數據之間的聯係，並在此基礎上進行推理。《生活中的統計學》將引領你探索： 相關性與因果性： 兩個事物同時發生，就一定存在因果關係嗎？本書將深入剖析相關性與因果性的區彆，教你如何避免“相關不等於因果”的誤區，從而做齣更嚴謹的判斷。我們會用一些經典的例子來說明這一點，例如，冰淇淋的銷量與溺水人數的增加呈正相關，但這並不意味著吃冰淇淋會導緻溺水。 概率與風險評估： 概率是衡量事件發生可能性的尺度。《生活中的統計學》將為你揭示概率在日常生活中的廣泛應用，從彩票的中奬率，到交通意外的發生概率，再到醫療檢測的準確性，讓你學會如何量化風險，做齣更明智的選擇。 抽樣調查的原理： 我們不可能普查所有個體，因此抽樣調查成為一種普遍的方法。本書將介紹各種抽樣方法，並講解如何通過有限的樣本來推斷整體的特徵，同時強調樣本的代錶性對於推斷結果的重要性。 假設檢驗的基本思想： 某個結論是否可靠？統計學提供瞭嚴謹的工具來檢驗這些結論。《生活中的統計學》將以通俗易懂的方式解釋假設檢驗的基本流程，讓你瞭解如何判斷一個統計結果是否具有統計學意義，從而避免被偶然的統計結果所迷惑。 第四部分：統計學在生活中的應用——實踐與洞察 理論最終要服務於實踐。《生活中的統計學》將匯集大量真實的生活案例，展示統計學如何在各個領域發揮作用： 消費行為分析： 商傢如何通過分析你的購物記錄來推薦商品？你如何通過分析自己的消費數據來優化預算？ 健康與醫療： 流行病學調查如何幫助我們瞭解疾病的傳播規律？如何解讀醫學研究中的統計數據？ 經濟與金融： 股票市場的波動如何用統計模型來解釋？如何進行個人投資的風險評估？ 社會現象解讀： 民意調查的可靠性如何衡量？如何理解社會統計數據背後的社會變遷？ 個人成長與效率： 如何通過數據分析來提升學習效率？如何量化和改進自己的生活習慣？ 誰適閤閱讀《生活中的統計學》？ 對數據感到好奇的普通大眾： 你不必是數學傢或統計學傢，隻要你對生活中的數據現象感到好奇，想瞭解它們背後的原理，本書就是為你而寫。 希望提升決策能力的職場人士： 無論是市場營銷、産品開發，還是管理谘詢，掌握統計學的基本原理，都能讓你在工作中做齣更具說服力和更高質量的決策。 關注孩子教育的傢長： 培養孩子的數據素養，是麵嚮未來教育的重要一環。本書將為你提供基礎的統計學知識，幫助你更好地引導孩子。 對科學研究感興趣的學生： 本書將為你打下堅實的統計學基礎，為進一步深入學習統計學或相關學科做好準備。 《生活中的統計學》並非提供一套固定的答案，而是提供一套觀察世界、分析問題的方法。它鼓勵你帶著批判性的眼光去審視信息，用理性的思維去評估風險，用數據的力量去指導決策。我們希望，在閱讀本書之後，你能夠更加自信地麵對這個充滿數據的世界，從中發掘齣屬於自己的價值和洞見，讓生活更加清晰，更加明智。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字功力實在令人驚嘆，它成功地將一個常被視為艱澀難懂的學科，打磨成瞭一篇篇流暢、富有哲理的文章。我尤其欣賞它在結構上的安排，並非傳統的“理論先行”模式，而是采用瞭“問題驅動”的方式。每一章節都以一個我們生活中經常遇到的睏惑或看似無解的現象開篇，然後循序漸進地引入統計學的工具來剖析。這種閱讀體驗非常流暢，仿佛在跟隨一位高明的偵探破案，每一步推理都建立在紮實的證據之上，但展示過程卻充滿懸念和吸引力。作者在運用類比和比喻方麵達到瞭爐火純青的地步，比如他將“大數定律”比作“時間的公平裁判”，將“迴歸均值”形容為“潮汐的必然迴歸”，這些精妙的比喻極大地降低瞭理解門檻。更重要的是，它並非止步於教會你如何計算，而是教會你如何思考。它鼓勵讀者去質疑那些未經檢驗的斷言，去追問樣本的代錶性，去警惕數據背後的操控意圖。這種批判性思維的培養，遠比記住幾個術語要有價值得多，讓我感覺自己看待這個信息爆炸的時代，有瞭一副更清晰的“濾鏡”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏把握得非常好，它不像某些科普讀物那樣大起大落，而是保持著一種沉穩而又引人入勝的語調。它更像是一係列精緻的小品文集閤，每一篇都聚焦於統計學的一個側麵，但所有側麵共同勾勒齣瞭一個完整且具有生命力的知識體係。我非常喜歡其中關於“抽樣誤差”的那幾段描述，作者將“隨機性”描繪成一種既不可預測又充滿規律的自然力量，這種雙重性令人著迷。閱讀過程中，我時常會停下來，思考書中提及的那些看似遙遠但實則緊密相關的例子，比如醫學實驗的倫理邊界，或者民意調查的政治影響。這本書的價值在於，它提供瞭一套普適性的“思維工具箱”，而不是一套針對特定考試的應試技巧。它教會我的，是如何在麵對不確定性時，保持一種清醒的、基於證據的樂觀。它讓我明白瞭，統計學不是為瞭消除不確定性，而是為瞭更好地理解和量化它。這本書的語言風格典雅而不失活力，清晰明瞭，避免瞭冗長和重復，每一次翻頁都像是開啓瞭一個新的、充滿洞見的房間。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭極大的啓發，它並非一本枯燥的教科書，而是像一位經驗豐富的嚮導，帶著我們走入瞭一個充滿邏輯與趣味的世界。我原本對“統計學”這個詞匯總是抱有一種敬而遠之的態度，總覺得那是數據分析師和研究人員的專屬領域，與我這樣的普通人生活相去甚遠。然而，這本書巧妙地將那些復雜的概念與我們日常生活中再平常不過的場景聯係起來，比如超市裏的促銷活動、社交媒體上的熱門話題，甚至是天氣預報的準確性。作者的敘述方式非常親切自然，沒有生硬的數學公式堆砌，更多的是通過一個個引人入勝的小故事來闡述核心思想。讀完後，我開始留意身邊那些看似隨機的事件，試著用一種更審慎、更具批判性的眼光去審視那些被包裝成“事實”的信息。它讓我明白瞭，生活中的許多決定，從選擇購買哪種産品到判斷一個新聞的可信度，都潛藏著統計學的邏輯基礎。這不僅僅是知識的增加，更像是一種思維模式的升級，讓我不再輕易被錶麵的現象所迷惑，而是能更深入地探究事物的本質和背後的概率規律。我特彆欣賞作者在解釋“幸存者偏差”時所使用的那個關於二戰飛機的例子，生動形象，讓人過目不忘，徹底改變瞭我對曆史數據解讀的傳統認知。

評分☆☆☆☆☆

最讓我感到驚喜的是這本書對於“概率思維”的潛移默化影響。在閱讀過程中，我發覺自己看待風險和機會的方式發生瞭微妙的變化。過去，我傾嚮於將事件的結果視為非黑即白，但這本書引導我進入瞭一個連續的概率區間。作者在討論“期望值”時，通過對賭博遊戲和商業投資的對比分析，揭示瞭長期來看，理性選擇如何戰勝短期的運氣。這種對長期趨勢的洞察，對於個人決策製定有著深遠的指導意義。書中對“小概率事件”的討論尤其發人深省，它既提醒我們要警惕那些看似不可能發生但後果嚴重的風險（“黑天鵝”理論的通俗演繹），也教導我們不要過度高估那些極其罕見的好運。整體而言，這本書的閱讀體驗是高密度的信息輸入與輕鬆愉快的理解過程的完美結閤。它沒有使用任何“乾貨滿滿”之類的套話，而是真正做到瞭將復雜性“去魅化”，讓統計學的力量以一種優雅、直觀、且與生活息息相關的方式展現齣來，強烈推薦給所有希望提升自己決策質量的讀者。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對這類主題的書籍通常抱有較高的期望，因為很多作品要麼過於學術化，讓人望而卻步；要麼就是過於通俗化，為瞭追求趣味性而犧牲瞭內容的嚴謹性。然而，這本書找到瞭一個絕佳的平衡點。它既保持瞭統計學核心概念的準確性，確保瞭知識的深度，又通過極具生活氣息的案例，保證瞭閱讀過程中的愉悅感。我特彆關注瞭關於“因果關係與相關性”的探討，這一點在當今社會至關重要，充斥著大量似是而非的宣傳和觀點。書中對“安慰劑效應”的剖析尤其精彩，它不僅僅是簡單地告訴你兩者不同，而是深入挖掘瞭人類心理如何影響我們對現實的感知，從而誤判瞭數據的真實指嚮。作者在闡述這些復雜關係時，沒有使用任何令人生畏的數學符號，而是通過對話、案例分析和曆史事件的重述來完成教學任務。這種“潤物細無聲”的教育方式，讓知識點自然地融入讀者的認知結構中，而非強行灌輸。讀完後，我發現自己不再輕易相信那些“A導緻B”的簡單結論，而是習慣性地去尋找是否存在C、D、E等其他混雜因素在起作用。

評分☆☆☆☆☆

好書，簡單明瞭，對初學很有作用，可以幫助理解統計學的基本概念

評分☆☆☆☆☆

好簡陋，一般般吧，不夠精彩

評分☆☆☆☆☆

不錯，。 經典書目文獻。

評分☆☆☆☆☆

好書，簡單明瞭，對初學很有作用，可以幫助理解統計學的基本概念

評分☆☆☆☆☆

挺好的，在京東上買放心

評分☆☆☆☆☆

不錯，。 經典書目文獻。

評分☆☆☆☆☆

好書，簡單明瞭，對初學很有作用，可以幫助理解統計學的基本概念

評分☆☆☆☆☆

挺好的，在京東上買放心

評分☆☆☆☆☆

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