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Thinking Statistically pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

Thinking Statistically
☆☆☆☆☆
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Uri Bram
CreateSpace Independent Publishing Platform
2012-1-28
54
GBP 5.29
Paperback
9781469912332

圖書標籤: 統計學  心理學  美國  教育  ？  經濟  社會學  思維   

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发表于2024-11-22

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圖書描述

This book will show you how to think like a statistician, without worrying about formal statistical techniques. Along the way we’ll learn how selection bias can explain why your boss doesn’t know he sucks (even when everyone else does); how to use Bayes’ Theorem to decide if your partner is cheating on you; and why Mark Zuckerberg should never be used as an example for anything. See the world in a whole new light, and make better decisions and judgements without ever going near a t-test. Think. Think Statistically.

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著者簡介

作者：

Uri Bram，中文名吳瑞，英國科普作傢，以撰寫描述數學、科學與分析的思維方式的科普著作見長。因撰寫《妙思統計》，他受邀各主要國際機構，在諸多商業和公益活動上，報告如何在真實世界中使用數據和統計思維。他的工作廣泛應用於在大學和專科學校中嚮患有“數學恐懼癥”的學生傳授統計思維。

譯者：

彭英之，2003年考入復旦附中理科實驗班，次年前往英國讀高中，獲得英國數學、物理、化學奧林匹剋競賽金、銀奬。2006年進入普林斯頓大學數學係。2010年前往紐約Jane Street Capital任交易員，目前旅居香港。

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

兩個小時讀完瞭中途還睡瞭一覺。。總的來說我覺得是behavioral economics+gre argument~polls裏最有名的故事說來說去就那麼幾個~還是最後幾個小故事比較好，三顆半星~

評分☆☆☆☆☆

很短，故不錯

評分☆☆☆☆☆

教會一種很貼近生活的思考方式

評分☆☆☆☆☆

閱讀時長大約兩小時，就講瞭三個問題：selection bias, endogeneity和貝葉斯統計，講的很好，隨便翻翻就行瞭

評分☆☆☆☆☆

兩個小時讀完瞭中途還睡瞭一覺。。總的來說我覺得是behavioral economics+gre argument~polls裏最有名的故事說來說去就那麼幾個~還是最後幾個小故事比較好，三顆半星~

讀後感

評分☆☆☆☆☆

如果你有了真正的统计思维，你会质疑很多“显而易见”的问题答案，这不仅仅是“我知道得更多”之类的小事，而是改变认知并重新决策的关键，这些决策可能不仅仅影响到你自己，还会深刻影响到其他的人。从这本小书开始，让我们学会如何用统计思维来武装自己！ 一点花絮：译者彭...

評分☆☆☆☆☆

P127-129 选择性偏差无处不在，而且尤其喜欢在我们将一个非随机样本误认为随机时出现。有一些数据很狡猾，是自偏差的：你的样本里会不会包含这些数据取决于数据本身的值。不理解这一点会导致一个讲座的主讲误以为所有人都能听到她，也会让我们高估一个全托中心里有多少三岁的小...  

評分☆☆☆☆☆

P127-129 选择性偏差无处不在，而且尤其喜欢在我们将一个非随机样本误认为随机时出现。有一些数据很狡猾，是自偏差的：你的样本里会不会包含这些数据取决于数据本身的值。不理解这一点会导致一个讲座的主讲误以为所有人都能听到她，也会让我们高估一个全托中心里有多少三岁的小...  

評分☆☆☆☆☆

如果你有了真正的统计思维，你会质疑很多“显而易见”的问题答案，这不仅仅是“我知道得更多”之类的小事，而是改变认知并重新决策的关键，这些决策可能不仅仅影响到你自己，还会深刻影响到其他的人。从这本小书开始，让我们学会如何用统计思维来武装自己！ 一点花絮：译者彭...

評分☆☆☆☆☆

P127-129 选择性偏差无处不在，而且尤其喜欢在我们将一个非随机样本误认为随机时出现。有一些数据很狡猾，是自偏差的：你的样本里会不会包含这些数据取决于数据本身的值。不理解这一点会导致一个讲座的主讲误以为所有人都能听到她，也会让我们高估一个全托中心里有多少三岁的小...  

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