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出版者:Pelican

作者:David Spiegelhalter

出品人:

頁數:448

译者:

出版時間:2019-3

價格:USD 21.48

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780241398630

叢書系列:

圖書標籤:

統計學
科普
統計
Statistics
數據科學
數學
數據
STATISTICS
統計學
數據分析
概率論
機器學習
數據科學
統計方法
可視化
推論統計
應用統計
統計思維

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具體描述

Statistics has played a leading role in our scientific understanding of the world for centuries, yet we are all familiar with the way statistical claims can be sensationalised, particularly in the media. In the age of big data, as data science becomes established as a discipline, a basic grasp of statistical literacy is more important than ever.

In The Art of Statistics, David Spiegelhalter guides the reader through the essential principles we need in order to derive knowledge from data. Drawing on real world problems to introduce conceptual issues, he shows us how statistics can help us determine the luckiest passenger on the Titanic, whether serial killer Harold Shipman could have been caught earlier, and if screening for ovarian cancer is beneficial.

How many trees are there on the planet? Do busier hospitals have higher survival rates? Why do old men have big ears? Spiegelhalter reveals the answers to these and many other questions - questions that can only be addressed using statistical science.

深入探索數據驅動的決策藝術：一本關於現代統計學在實際應用中力量的指南本書並非聚焦於統計學的抽象理論或復雜的數學推導，而是深入探討統計思維如何在當代世界的各個領域中，成為驅動有效決策和深刻洞察的核心力量。我們緻力於揭示，如何將原始數據轉化為可操作的知識，並建立起堅實、可信賴的論證基礎。第一部分：重塑理解——從數據到洞察的基石本捲首先將讀者帶迴到對統計學本質的重新審視。我們不再將統計學視為冰冷的數字遊戲，而是將其視為一種嚴謹的、係統化的質疑與驗證方法。第一章：統計思維的生態位：為什麼我們需要它？在本章中，我們將考察信息爆炸時代對決策製定提齣的挑戰。在充斥著噪音、偏見和虛假關聯的環境中，統計思維提供瞭一套清晰的過濾器。我們將探討：概率與不確定性的和解：接受世界的不完美性，並利用概率框架量化風險。因果推斷的陷阱：如何區分“相關性”與“因果性”，並構建有效的實驗設計來探尋真正的驅動因素。統計報告的批判性閱讀：識彆常見的數據誤導技巧，包括選擇性報告、基數效應的濫用以及P值被濫用的現象。第二章：描述性統計：數據的肖像畫傢描述性統計是理解數據集的第一步，但其重要性遠超平均數和標準差的計算。本章強調如何通過恰當的視覺化和摘要指標，清晰、公正地描繪數據的“麵貌”。分布形狀的意義：深入理解偏態、峰度和異常值的含義，以及它們對後續推斷結論的潛在影響。多維數據的可視化：探索熱力圖、箱綫圖矩陣（Pair Plots）和降維可視化技術（如t-SNE的原理介紹），以揭示隱藏在多變量關係中的結構。穩健性指標的選擇：在麵對極端值時，何時應優先使用中位數和四分位數範圍（IQR）而非均值和標準差。第三章：抽樣的藝術與科學：麵嚮群體的窗口有效的推斷依賴於一個好的樣本。本章詳細剖析瞭從簡單隨機抽樣到更復雜的集群和分層抽樣方法的選擇，以及如何在資源受限的情況下最大化樣本的代錶性。偏差的來源與緩解：從選擇性偏差到無應答偏差，係統地識彆和量化抽樣過程中可能引入的係統性誤差。樣本量決策的權衡：不僅僅是計算，而是理解樣本量與功效（Power）之間的經濟學和實踐可行性平衡。貝葉斯與頻率學派的視角差異：簡要介紹兩種主流思想在樣本信息利用上的根本區彆。第二部分：從樣本到總體——推斷的嚴謹構建本部分是本書的核心，它教授讀者如何利用有限的信息，以可量化的置信度對外推斷總體特徵和檢驗特定的假設。第四章：構建可信的區間：量化我們的確定性置信區間是比單一的點估計更具信息量的工具。本章旨在幫助讀者理解和正確解讀置信區間，將其視為對參數可能取值範圍的“誠實估計”。關鍵假設的檢驗：檢驗正態性、獨立性和方差齊性的實用方法，以及當這些假設不成立時應采用的替代方案（如非參數檢驗）。引導（Bootstrapping）方法入門：介紹如何在沒有明確數學模型或小樣本情況下，通過重采樣來構建經驗性置信區間，這在現代應用中尤為關鍵。第五章：假設檢驗的哲學與實踐：排除不可能的區域假設檢驗是科學研究和商業決策流程中的關鍵步驟。我們側重於如何科學地“駁倒”一個零假設，而不是“證明”一個替代假設。 P值：一個被誤解的度量：深入解析P值的真正含義——在零假設為真的前提下，觀察到當前或更極端結果的概率。強調P值與效應大小（Effect Size）必須並重。 I型與II型錯誤的戰略性管理：理解在不同情境（如醫療診斷與市場測試）下，哪種錯誤帶來的代價更高，並據此調整顯著性水平（Alpha）。功效分析的實際應用：如何在研究設計階段就確定所需的最小樣本量，以確保能夠檢測到有實際意義的效應。第六章：綫性模型的支柱：理解關係與預測迴歸分析是統計推斷中應用最廣泛的工具之一。本章聚焦於如何正確構建、診斷和解釋綫性模型，使其成為可靠的預測和解釋工具。多重共綫性與模型選擇：識彆自變量之間相互影響的問題，以及使用逐步迴歸、Lasso/Ridge迴歸等正則化方法進行特徵選擇的原理。殘差分析的藝術：深入挖掘模型未解釋的部分（殘差），因為模型假設的違反往往隱藏在殘差圖中。交互作用項的深入解讀：解釋一個變量對另一個變量影響的條件性，這對於理解復雜係統至關重要。第三部分：超越經典——復雜數據與現代挑戰本部分將讀者從標準的迴歸框架中引申齣來，探索在麵對非結構化、高維度或時間依賴性數據時，統計工具如何演進。第七章：時間序列的節奏：捕捉動態世界的脈搏處理隨時間變化的數據需要特定的視角。本章關注如何分離數據的趨勢、季節性和隨機性，並對未來做齣閤理的短期預測。平穩性檢驗的重要性：為什麼我們需要讓時間序列“穩定”下來纔能進行可靠的預測。 ARIMA模型的直觀理解：介紹自迴歸（AR）、差分（I）和移動平均（MA）組件如何共同描述數據的動態結構。動態預測的區間：強調預測區間隨時間推移而增大的原因，體現瞭長期預測中不確定性的自然增長。第八章：非參數方法的迴歸：當數據拒絕正態性時並非所有數據都服從理想的數學分布。本章介紹瞭一係列無需嚴格分布假設的統計工具，它們在現實世界的髒數據中錶現得尤為齣色。秩檢驗的威力：替代T檢驗和方差分析（ANOVA）的曼-惠特尼U檢驗、剋魯斯卡爾-沃利斯檢驗等，以及它們背後的邏輯。相關性的替代方案：介紹Spearman等級相關係數和Kendall's Tau，用於衡量非綫性或單調關係。第九章：貝葉斯思維的迴歸：將先驗知識融入決策在現代數據科學中，貝葉斯方法正變得越來越主流。本章以直觀而非純數學的方式，介紹如何係統地更新信念。先驗分布的選擇與影響：探討如何根據領域知識選擇閤適的先驗，以及它在小數據集中的關鍵作用。馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）的原理概述：瞭解如何使用計算方法來探索復雜的後驗分布，從而獲得比傳統方法更豐富的推斷結果。結語：統計的倫理與未來本書最後將目光投嚮統計實踐的社會責任。數據驅動的決策影響深遠，我們必須意識到模型簡化帶來的偏見放大效應，以及統計結果在公共政策、商業策略和社會公平中的倫理責任。統計學傢和數據使用者必須是嚴謹的懷疑論者和負責任的解釋者。本書旨在培養的不是“統計計算者”，而是“批判性的數據解釋者”，使讀者能夠在任何領域內，自信而負責任地運用數據來闡明真相，驅動創新。

作者簡介

David Spiegelhalter is a British statistician and Chair of the Winton Centre for Risk and Evidence Communication in the Statistical Laboratory at the University of Cambridge. He was also elected as President of the Royal Statistical Society for 2017-18. In addition to presenting documentaries on BBC4, he has appeared on Infinite Monkey Cage, BBC Horizon, and the Life Scientific, and he has been a guest columnist in the Times, Guardian, and New Scientist. Spiegelhalter was knighted for his services to statistics in 2014. He lives in Cambridge, UK.