《常識統計學》 Standard Deviations : Flawed Assumptions, Tortured Data, and Other Ways to Lie with Statistics

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本书简体译名为《简单统计学 : 如何轻松识破一本正经的胡说八道》

封面 Cover
简介 Intro

《常識統計學:拆穿混淆的假設、揪出偏差的數據、識破扭曲的結論,耶魯大學最受歡迎的十八堂公開課》<Standard Deviations : Flawed Assumptions, Tortured Data, and Other Ways to Lie with Statistics>—— 蓋瑞.史密斯(Gary Smith)


★2013年諾貝爾經濟學獎得主、《釣愚:操縱與欺騙的經濟學》作者羅伯‧席勒(Robert J. Shiller)重磅推薦
★全美各大名校經濟學教授一致讚譽

★2013年諾貝爾經濟學獎得主、《釣愚:操縱與欺騙的經濟學》作者羅伯‧席勒(Robert J. Shiller)重磅推薦
★全美各大名校經濟學教授一致讚譽

為什麼我們用沒完沒了又毫無意義的統計說法來思考與行動?
為什麼我們相信電腦從不犯錯,不管丟什麼垃圾進去,吐出的數據都是真理?
為什麼專家欺騙我們,而我們也常欺騙自己?

把統計當工具前,先搞懂統計常識!
運用數據做決定前,先學會不被數據欺騙!

每天喝兩杯咖啡會增加罹癌風險?
在農曆五行中的火年出生的人更容易死於心臟病?
卓越的公司有共同的成功特質與模式?
自殺傾向和出生月份有關?

數據可以幫助我們評估局勢,做出良好選擇;
數據也可能誤導我們,做出錯誤決策。
大數據時代,
問題不再是沒有足夠資訊做判斷,而是如何不被眼前的資料誤導。

到底該不該喝咖啡?每天該喝幾杯咖啡?
該選擇哪家航空公司?
如何投資?運彩怎麼買?

當數據會影響你的日常決策,
當騙子也習慣用數據說話,
你更需要學會辨識隱藏在數字背後的陷阱與詭計。

耶魯大學教授運用基本統計學原理,
只要會加減乘除,就能揭穿日常生活中的各種數據騙局,
並傳授避免落入數字陷阱的簡單準則:

◎為什麼我們容易被數據欺騙?
人們容易被模式、解釋模式的理論吸引,有意或無意地忽略與之矛盾的數據。

◎數據如何欺騙我們?
‧忽略干擾因素:章魚保羅預測世界盃賽事結果成功率高達九成,但該結論忽略了章魚偏好橫向條紋圖案的因素,它只是選擇自己喜歡的國旗樣式。

‧倖存者偏差:對於敵軍最常攻擊飛機哪些部位的觀察,不會包含那些已經被擊落無法返航的飛機。對航空公司滿意度的調查,不會包含那些只搭過一次就不再來的乘客。

‧變形的圖像:圖像可以幫助我們解讀數據,但也可能扭曲或破壞數據。一旦省略數據、顛倒數軸或使用不一致的數軸間隔,將形成截然不同的圖表,產生誤導。

◎如何區分真確與胡謅?
‧常識判斷:對於看似嚴謹,但不太合常理的說法,應尋求壓倒性的證據支持。
‧新數據檢驗:採集新的資料,對既有的解釋進行檢驗。

好評推薦

  • 這是本非常有趣的書,卻揭示了非常嚴重的問題。我們經常會被數據愚弄,是時候拆穿這些詭計了!──諾貝爾獎經濟學得主、《釣愚:操縱與欺騙的經濟學》作者 羅伯‧席勒(Robert J. Shiller)
  • 很有趣,很八卦,卻很有見地,本書注定會成為經典。蓋瑞‧史密斯分析無數因相信數據而吃虧的案例,來告訴讀者該如何避免,這比單純講大道理有用的多了。──加州大學洛杉磯分校(UCLA)統計學系教授 愛德華‧E‧利默(Edward E. Leamer)
  • 蓋瑞.史密斯的《常識統計學》非常有趣,利用各種例子使讀者真正理解統計學,同時發現自己過去很多知識都是錯誤的。──哈佛大學政治經濟學教授 班傑明‧M‧傅利曼(Benjamin M. Friedman)
  • 本書幫助我們在統計學氾濫的時代,學會認清真正有效的數據。──貝萊德(BlackRock)投資管理公司總經理 布萊恩‧懷特(Brian White)

耶鲁大学简单统计学课,让数据说实话是现代社会的基本生存技能

一直不喜欢励志、how to(包括某些所谓管理学图书)、技术分析、特异功能,这本书说出了其所以然。

书中提供了大量通过数据胡说八道的案例,包括最知名星学府的教授和经济学家,大量非常重要的结论经不起深入的分析。和我最近1、2年在数据分析的体会非常像,数据分析被滥用和过度解读,大量基于数据的决策是数据分析师有意或者无意的错误,常识和直觉还是很重要。希望做一些真正能经受时间考验,长期看还是有价值的事情。

作者 Author

蓋瑞.史密斯(Gary Smith)


耶魯大學經濟學博士,並在耶魯大學任教七年,期間兩度獲得教學獎。其研究成果獲得彭博廣播(Bloomberg Radio Network)、CNBC、《富比士》(Forbes)、《紐約時報》、《華爾街日報》、《新聞週刊》(Newsweek)、美國《商業週刊》(BusinessWeek)、理財網站the Motley Fool 報導。

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