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Statistics Done Wrong

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Alex Reinhart
No Starch Press
2015-3-16
176
USD 24.95
Paperback
9781593276201

图书标签: 统计学  统计  数学  statistics  概率  数据处理  应用统计  经济学   


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发表于2024-11-04

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图书描述

Scientific progress depends on good research, and good research needs good statistics. But statistical analysis is tricky to get right, even for the best and brightest of us. You'd be surprised how many scientists are doing it wrong.

Statistics Done Wrong is a pithy, essential guide to statistical blunders in modern science that will show you how to keep your research blunder-free. You'll examine embarrassing errors and omissions in recent research, learn about the misconceptions and scientific politics that allow these mistakes to happen, and begin your quest to reform the way you and your peers do statistics.

You'll find advice on:

Asking the right question, designing the right experiment, choosing the right statistical analysis, and sticking to the plan

How to think about p values, significance, insignificance, confidence intervals, and regression

Choosing the right sample size and avoiding false positives

Reporting your analysis and publishing your data and source code

Procedures to follow, precautions to take, and analytical software that can help

Scientists: Read this concise, powerful guide to help you produce statistically sound research.

Statisticians: Give this book to everyone you know.

The first step toward statistics done right is Statistics Done Wrong.

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著者简介

Alex Reinhart is a statistics instructor and PhD student at Carnegie Mellon University. He received his BS in physics at the University of Texas at Austin and does research on locating radioactive devices using statistics and physics.


图书目录


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用户评价

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坏了,以后谁也不敢相信了

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作为统计系的PhD学生读这本书还是很有收获。以后consulting更要好好工作啦~

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看名字就知道哪些书是我痛下决心买了实体的。(字体设计真的太烂了。/开始特别恐慌,因为都是phd student 他在写书 我在看他写的书。但是看完觉得还好,只是一个side project 的规模和水准,基本也没有作者太多一线经验。 不过人家对统计学的理解确实很不错。

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心理学关于replication的crisis一定程度上揭露了一部分学者统计上“耍小聪明”(p-hacking),但是学界各大期刊接收的标准,又被publication bias左右,publication又被视为学术职称的评价标准,这就是个无解的局了。简而言之,单个研究的结果,基本上都是要打折的,要能survive replication以及meta-analysis才能算结论比较可信。对我而言这书的观点不算新了,之前的naked statistics,7 pillars of statistics,how to lie 系列都有一样的观点。

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作为统计系的PhD学生读这本书还是很有收获。以后consulting更要好好工作啦~

读后感

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1、统计作为一门关于推测的学问,原本就不负责给出确凿的答案。 2、破除统计迷信之后,可以具体到具体统计方法的犯错软肋。 3、比较遗憾的是,对于具体统计方法,阐述得不够具体、生动、科普,甚而言,没有说明方法,而只是说明方法有软肋——这属于车轱辘话来回说。 4、翻译在...  

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1、统计作为一门关于推测的学问,原本就不负责给出确凿的答案。 2、破除统计迷信之后,可以具体到具体统计方法的犯错软肋。 3、比较遗憾的是,对于具体统计方法,阐述得不够具体、生动、科普,甚而言,没有说明方法,而只是说明方法有软肋——这属于车轱辘话来回说。 4、翻译在...  

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翻譯極為差近,遍布統計理解錯誤和基本英文文句理解錯誤,而且又喜歡自作主張增添文句或減少文句,名詞翻譯前後也不統一,光是 power 就有功效和勢(忘了有無檢定力)這樣不一致的翻譯,多人翻譯是ok的,但是掛譯者名的那位教授請統整好翻譯文句,也必須對全書譯文負責。 諷刺...

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