Naked Statistics

Naked Statistics pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

Former correspondent for The Economist, current columnist for Yahoo!, and professor at the Harris School of Public Policy at the University of Chicago, Charles Wheelan lives in Chicago with his family.

出版者:W. W. Norton & Company
作者:Charles Wheelan
出品人:
頁數:302
译者:
出版時間:2013-1-7
價格:USD 26.95
裝幀:Hardcover
isbn號碼:9780393071955
叢書系列:
圖書標籤:
  • 統計學 
  • 統計 
  • Statistics 
  • 科普 
  • 數據分析 
  • 數學 
  • 英文原版 
  • 經濟學 
  •  
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The field of statistics is rapidly transforming into a discipline that Hal Varian at Google has called "sexy". And with good reason - from batting averages and political polls to game shows and medical research - the real-world application of statistics is growing by leaps and bounds. In Naked Statistics, Charles Wheelan strips away the arcane and technical details to get at the underlying intuition that is key to understanding the power of statistical concepts. Tackling a wide-ranging set of problems, he demonstrates how statistics can be used to look at questions that are important and relevant to us today. With the trademark wit, accessibility and fun that made Naked Economics a bestseller, Wheelan brings another essential discipline to life with a one-in-a-million statistics book that you will read for pleasure.

具體描述

讀後感

評分

这不是关于这本书的看法,只是看书的时候隐隐约约想起来的闲言碎语。 随着移动互联网的兴起,数据变得在线,我们逐渐走进大数据时代,一个前所未有的时代。在许多地方我们可以看到大数据展现的神奇魔力,也一再担忧大数据所带来的隐私问题。 然而,有一点却被大家无意识地忽...  

評分

稍微对本书一些在意的地方做个总结。 一、数据与偏见 1.选择性偏见。 样本选择存在偏见。 2.发表性偏见。 肯定性的研究发现比否定性的研究发现更容易被发表。 3.记忆性偏见。 记忆会“由果推因”,没有记忆性偏见是纵向研究优于横向研究的原因之一。 4.幸存者偏见。 让表现差的...  

評分

这是一本很适合我的统计学入门书本。研究生的专业是数据挖掘,常常要用到一些统计的知识,但是由于当时急功近利的不求甚解,只求知道怎么用,不想深究为何用,以至于在这个崇尚大数据的时代,让我不能长时间地深入地全面地忽悠他人。哎,黑发不知勤学早,信口方悔读书迟!...  

評分

为什么要读这本书呢? 第1个原因,我们一生中会遇到各种重大决策的问题,这本书都会给你答案。比如:高考选择大学专业重要,还是大学所在的城市更重要?刚毕业去大公司,还是创业公司?首套刚需房,选择在什么地段买更好?买彩票,炒币,豪赌,投资股票,哪种方式让你赚钱的可...  

評分

有人说这书太浅了,没有讲很多艰深的手段和方法,我再想这就是这本书的特色所在。 作者做到了特别重要的一点,就是把本来要到中国高中或者大一水平才能看到的教科书,特别深入浅出的,让小学水平的孩子都能看懂。 数学上最重要的就是降纬思考,以及类比关联思考。这2点一般学霸...  

用戶評價

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流暢但顯淺

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整本書不用任何公式能解釋清抽象的統計概念,可見作者功力。

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流暢但顯淺

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聽有意思,雖然更適閤讀而不是聽。

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例子還不錯,學過理論的可以幫助理解,沒學過的,還是不能拿他當教科書呢。

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