Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке

Оглавление

Чарльз Уилан. Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке

Введение. Почему я ненавидел вычисления, но обожал статистику

1. В чем суть?

Описание и сравнение

Умозаключения

Оценивание риска и событий, имеющих вероятностный характер

Выявление важных зависимостей (работа статистика-детектива)

Ложь, наглая ложь и статистика

2. Описательная статистика. Кто же все-таки лучший бейсболист всех времен и народов?

Приложение к главе 2

Данные для графического отображения дефектов принтера

Формула для дисперсии и среднеквадратического отклонения

3. Дезориентирующее описание «Он – выдающаяся личность!» и другие истинные, но вводящие в заблуждение утверждения

4. Корреляция. Откуда Netflix известно, какие фильмы мне нравятся?

Приложение к главе 4

5. Основы теории вероятностей. Не покупайте расширенную гарантию для своего 99-долларового принтера

5½. Загадка Монти Холла

6. Проблемы с вероятностью. Как самоуверенные знатоки математики едва не разрушили глобальную финансовую систему

7. Почему так важны данные. «Мусор на входе – мусор на выходе»

8. Центральная предельная теорема. Леброн Джеймс статистики

9. Статистические выводы. Почему моему преподавателю статистики казалось, что я пытаюсь его обмануть

Приложение к главе 9. Вычисление стандартной ошибки для разности средних значений

10. Опрос общественного мнения. Откуда нам известно, что 64 % американцев поддерживают смертную казнь (ошибка выборки ±3 %)

Приложение к главе 10. Почему стандартная ошибка оказывается больше, когда p и (1 − p) близки к 50 %

11. Регрессионный анализ. Волшебный эликсир

Приложение к главе 11. t-распределение

12. Типичные регрессионные ошибки. Важное предупреждение

13. Программы статистического оценивания. Изменит ли вашу жизнь поступление в Гарвардский университет

Заключение. Пять вопросов, на которые поможет ответить статистика

Какое будущее ждет американский футбол?

Что вызывает резкий рост заболеваемости аутизмом в наши дни (если такая причина вообще существует)?

Как выявить и наградить хороших преподавателей и хорошие школы?

С помощью каких инструментов лучше всего бороться с глобальной бедностью?

Кто и что знает о вас?

Приложение. Статистическое программное обеспечение

От автора

Отрывок из книги

Я всегда недолюбливал математику. Мне вообще не нравятся числа как таковые. На меня не производят впечатления заумные формулы, не имеющие реального практического применения. Но особенно, учась в средней школе, я не любил алгебру, по той простой причине, что никто так и не смог мне толком объяснить, почему я должен изучать ее. Как вычислить площадь под параболой? Кому это нужно?

Кстати, один из самых значимых моментов в моей жизни пришелся на время учебы в выпускном классе. Это было в конце первого семестра; я готовился к сдаче последнего экзамена, однако чувствовал, что шансов на высокий результат мало. (Должен сказать, что к тому времени меня уже приняли в колледж, в который я давно мечтал поступить, поэтому какая-либо мотивация особо усердствовать при подготовке к школьным экзаменам у меня отсутствовала.) Вытянув экзаменационный билет и взглянув на вопросы, я понял, что быть беде. Причем даже не потому, что я не знал правильных ответов, а потому, что я вообще не понимал, о чем идет речь. Я не впервые приходил на экзамены плохо подготовленным, но по крайней мере, как правило, знал, в каких вопросах «мелко плаваю». Однако на сей раз я, похоже, не знал почти ничего. Поломав какое-то время над вопросами экзаменационного билета голову и поняв, что катастрофа неизбежна, я подошел к столу, за которым сидела наша преподавательница (помню, ее звали Кэрол Смит). «Миссис Смит, – произнес я, – я вообще не понимаю, о чем говорится в моем экзаменационном билете».

.....

Книга, которую вы держите в руках, – не учебник, и это обеспечило мне достаточно высокую степень свободы в выборе тем и способов изложения материала. Цель этой книги – ознакомить читателей со статистическими концепциями в их непосредственной связи с повседневной жизнью. Как ученые приходят к выводу о том, что некий фактор служит причиной раковых заболеваний? Каков механизм опросов общественного мнения (и что может исказить их результаты)? Кто «лжет, манипулируя статистическими данными», и как им это удается? Как компания, выпустившая вашу кредитную карточку, использует информацию о совершаемых вами покупках, чтобы прогнозировать вероятность пропуска вами платежа? (Да-да, они и такое умеют!)

Если вы хотите правильно интерпретировать числа, озвученные в новостях, и использовать необычайную (и все более возрастающую) силу данных, то материал этой книги – именно то, что вам нужно. В конечном счете я надеюсь убедить вас в справедливости мысли, высказанной шведским математиком и писателем Андрейсом Дункельсом: «Опираясь на статистику, легко лгать, но без статистики очень трудно выяснить истину».

.....