Автор книги: Том Чиверсid книги: 2465823Оценка: 0.0Голосов: 0Отзывы, комментарии: 0329 руб.(3,21$)Читать книгуКупить и скачать книгуКупить бумажную книгуЭлектронная книгаЖанр: Правообладатель и/или издательство: Individuum / Popcorn booksДата публикации, год издания: 2021Дата добавления в каталог КнигаЛит: ISBN: 978-5-6046877-9-6Скачать фрагмент в формате fb2fb2.zipВозрастное ограничение: 12+ОглавлениеОтрывок из книги
Реклама. ООО «ЛитРес», ИНН: 7719571260.
Описание книги
Чтение на ночь сокращает жизнь. Видеоигры провоцируют массовые убийства. Газировка делает людей агрессивными. Что?! Нет!
Каждый день медиа пишут о сенсационных открытиях и шокирующих результатах исследований. Но не всем им можно верить: статистические погрешности, намеренные фальсификации и неочевидные огрехи никто не отменял.
Из-за пандемии COVID-19 человечество было вынуждено пройти ускоренный курс статистики: теперь мы неплохо разбираемся в графиках, кое-что слышали о нормальном распределении и знакомы с ошибкой выжившего. Но нам еще многое предстоит узнать: как работают математические модели? Чем отличаются абсолютные и относительные риски? О чем говорят рейтинги? Что такое ошибка техасского стрелка? Научный журналист Том Чиверс и преподаватель экономики в Даремском университете Дэвид Чиверс на примерах громких заголовков ковидного времени показывают, как не дать себя обмануть с помощью чисел.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
Оглавление
Том Чиверс. Цифры врут. Как не дать статистике обмануть себя
Введение
Глава 1. Как числа могут вводить в заблуждение
Глава 2. Отдельные наблюдения
Глава 3. Размеры выборки
Глава 4. Смещенные выборки
Глава 5. Статистическая значимость
Глава 6. Размер эффекта
Глава 7. Искажающие факторы
Глава 8. Причинно-следственная связь
Глава 9. Это большое число?
Глава 10. Теорема Байеса
Глава 11. Риски абсолютные и относительные
Глава 12. Не изменилось ли то, что мы измеряем?
Глава 13. Рейтинги
Глава 14. Как результаты нового исследования соотносятся с другими публикациями?
Глава 15. В погоне за новизной
Глава 16. Выборочное представление фактов
Глава 17. Прогнозирование
Глава 18. Допущения в моделях
Глава 19. Ошибка техасского стрелка
Глава 20. Ошибка выжившего
Глава 21. Ошибка коллайдера
Глава 22. Закон Гудхарта
Заключение и руководство по статистике
Благодарности
Отрывок из книги
Цифры холодны и бесчувственны. Поэтому зачастую они вызывают неприязнь, и это вполне объяснимо. Во время написания этой книги газеты ежедневно сообщали о количестве умерших от COVID-19, пандемия которого в первой половине 2020 года завладела миром. Когда в Великобритании число погибших упало с тысяч всего до сотен, показалось, что виден свет в конце туннеля.
Но ведь каждый из скончавшихся от коронавируса был индивидуальностью, каждый был уникален. Можно говорить об их числе – к августу это 41 369 человек в Великобритании или 28 646 в Испании – или о том, сколько всего людей умрет к тому моменту, когда (если) пандемия закончится. Только сухие цифры ничего не сообщают нам об этих людях. А ведь у каждого из них своя история: кем они были, что делали, кого любили и кем были любимы. Их будут оплакивать.[2]
.....
К счастью, пути искажения чисел бывают вполне предсказуемыми. Например, эффектный результат можно получить, выбрав какую-то экстремальную точку или удачное начало отсчета, а также многократно перебирая данные, пока не найдется что-то интересное. Результат можно преувеличить, если говорить не о реальном изменении, а о процентном. С помощью чисел создается видимость причинно-следственной связи там, где есть простая корреляция. Существует и масса других способов. Эта книга научит вас замечать некоторые из них.
Мы вовсе не утверждаем, что никаким цифрам из СМИ нельзя верить. Мы просто хотим научить вас разбираться, каким и когда верить можно.