具体描述
本书从贝叶斯的角度介绍了广义线性分层模型，通过贝叶斯概率和最大熵的基础逻辑解释模型，内容涵盖从基本的回归分析到多层模型。此外，作者还讨论了测量误差、缺失数据以及处理空间和网络自相关的高斯过程模型。
本书以R和Stan为基础，以R代码为例，提供了一个实际的统计推断的基础。适合统计、数学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及数据挖掘的从业人士阅读。
作者简介
[美]理查德·麦克尔里思(Richard McElreath) 著：理查德·麦克尔里思(Richard McElreath )是马克斯·普朗克进化人类学研究所人类行为、生态和文化系主任。他还是加州大学戴维斯分校的人类学教授。他的研究兴趣着眼于进化和文化人类学的交叉领域，研究人类社会学习能力的进化是如何导致人类不寻常的适应力以及庞大且多样的人类社群的。
目录信息
前言
第1章 布拉格的泥人1
1.1 统计机器人1
1.2 统计反思4
1.2.1 假设检验不是模型5
1.2.2 测量很关键8
1.2.3 证伪是一种共识10
1.3 机器人工程的3种工具10
1.3.1 贝叶斯数据分析11
1.3.2 分层模型14
1.3.3 模型比较和信息法则15
1.4 总结16
第2章 小世界和大世界18
2.1 路径花园19
2.1.1 计算可能性20
2.1.2 使用先验信息23
2.1.3 从计数到概率24
2.2 建立模型26
2.2.1 数据背景26
2.2.2 贝叶斯更新27
2.2.3 评估28
2.3 模型组成30
2.3.1 似然函数30
2.3.2 参数31
2.3.3 先验32
2.3.4 后验33
2.4 开始建模35
2.4.1 网格逼近36
2.4.2 二项逼近37
2.4.3 马尔可夫链蒙特卡罗40
2.5 总结41
2.6 练习41
第3章 模拟后验样本43
3.1 后验分布的网格逼近抽样46
3.2 样本总结47
3.2.1 取值区间对应的置信度48
3.2.2 某个置信度下的取值区间49
3.2.3 点估计52
3.3 抽样预测55
3.3.1 虚拟数据55
3.3.2 模型检查57
3.4 总结61
3.5 练习61第4章 线性模型64
4.1 为什么人们认为正态分布是常态65
4.1.1 相加得到正态分布65
4.1.2 通过相乘得到正态分布67
4.1.3 通过相乘取对数得到正态分布67
4.1.4 使用高斯分布68
4.2 用来描述模型的语言70
4.3 身高的高斯模型71
4.3.1 数据72
4.3.2 模型73
4.3.3 网格逼近后验分布76
4.3.4 从后验分布中抽取样本77
4.3.5 用map拟合模型79
4.3.6 从map拟合结果中抽样82
4.4 添加预测变量84
4.4.1 线性模型策略85
4.4.2 拟合模型88
4.4.3 解释模型拟合结果89
4.5 多项式回归101
4.6 总结105
4.7 练习105
第5章 多元线性回归108
5.1 虚假相关110
5.1.1 多元回归模型的数学表达112
5.1.2 拟合模型113
5.1.3 多元后验分布图114
5.2 隐藏的关系122
5.3 添加变量起反作用128
5.3.1 共线性129
5.3.2 母乳数据中的共线性132
5.3.3 后处理偏差136
5.4 分类变量138
5.4.1 二项分类139
5.4.2 多类别141
5.4.3 加入一般预测变量144
5.4.4 另一种方法：独一无二的截距144
5.5 一般最小二乘和lm145
5.5.1 设计公式145
5.5.2 使用lm146
5.5.3 从lm公式构建map公式147
5.6 总结148
5.7 练习148
第6章 过度拟合、正则化和信息法则150
6.1 参数的问题152
6.1.1 更多的参数总是提高拟合度153
6.1.2 参数太少也成问题156
6.2 信息理论和模型表现158
6.2.1 开除天气预报员158
6.2.2 信息和不确定性161
6.2.3 从熵到准确度163
6.2.4 从散度到偏差165
6.2.5 从偏差到袋外样本167
6.3 正则化169
6.4 信息法则171
6.4.1 DIC173
6.4.2 WAIC173
6.4.3 用DIC和WAIC估计偏差176
6.5 使用信息法则178
6.5.1 模型比较178
6.5.2 比较WAIC值180
6.5.3 模型平均185
6.6 总结187
6.7 练习188第7章 交互效应190
7.1 创建交互效应192
7.1.1 添加虚拟变量无效195
7.1.2 加入线性交互效应是有效的197
7.1.3 交互效应可视化199
7.1.4 解释交互效应估计200
7.2 线性交互的对称性203
7.2.1 布里丹的交互效应203
7.2.2 国家所属大陆的影响取决于地势204
7.3 连续交互效应205
7.3.1 数据206
7.3.2 未中心化的模型206
7.3.3 中心化且再次拟合模型209
7.3.4 绘制预测图212
7.4 交互效应的公式表达214
7.5 总结215
7.6 练习215
第8章 马尔可夫链蒙特卡罗218
8.1 英明的马尔可夫国王和他的岛屿王国219
8.2 马尔可夫链蒙特卡罗221
8.2.1 Gibbs抽样222
8.2.2 Hamiltonian
蒙特卡罗222
8.3 初识HMC：map2stan224
8.3.1 准备225
8.3.2 模型估计225
8.3.3 再次抽样226
8.3.4 可视化227
8.3.5 使用样本229
8.3.6 检查马尔可夫链230
8.4 调试马尔可夫链231
8.4.1 需要抽取多少样本232
8.4.2 需要多少条马氏链233
8.4.3 调试出错的马氏链234
8.4.4 不可估参数236
8.5 总结238
8.6 练习239
第9章 高熵和广义线性模型241
9.1 最大熵242
9.1.1 高斯分布246
9.1.2 二项分布248
9.2 广义线性模型253
9.2.1 指数家族254
9.2.2 将线性模型和分布联系起来256
9.2.3 绝对和相对差别259
9.2.4 广义线性模型和信息法则259
9.3 最大熵先验260
9.4 总结260
第10章 计数和分类261
10.1 二项回归262
10.1.1 逻辑回归：亲社会的大猩猩262
10.1.2 累加二项：同样的数据，用累加后的结果271
10.1.3 累加二项：研究生院录取272
10.1.4 用glm拟合二项回归模型278
10.2 泊松回归279
10.2.1 例子：海洋工具复杂度281
10.2.2 MCMC岛屿287
10.2.3 例子：曝光和抵消项288
10.3 其他计数回归290
10.3.1 多项分布290
10.3.2 几何分布294
10.3.3 负二项和贝塔二项分布295
10.4 总结295
10.5 练习295
第11章 怪物和混合模型297
11.1 排序分类变量297
11.1.1 案例：道德直觉298
11.1.2 通过截距描绘有序分布299
11.1.3 添加预测变量303
11.2 零膨胀结果变量307
11.3 过度离散结果310
11.3.1 贝塔二项模型311
11.3.2 负二项或者伽马泊松分布314
11.3.3 过度分散、熵和信息理论314
11.4 总结315
11.5 练习315
第12章 分层模型318
12.1 案例：蝌蚪数据分层模型320
12.2 变化效应与过度拟合/拟合不足326
12.2.1 建模327
12.2.2 对参数赋值328
12.2.3 模拟存活的蝌蚪329
12.2.4 非聚合样本估计329
12.2.5 部分聚合估计330
12.3 多重聚类332
12.3.1 针对不同黑猩猩分层333
12.3.2 两重聚类334
12.3.3 更多的聚类337
12.4 分层模型后验预测337
12.4.1 原类别后验预测338
12.4.2 新类别后验预测339
12.4.3 聚焦和分层模型342
12.5 总结345
12.6 练习345
第13章 解密协方差347
13.1 变化斜率348
13.1.1 模拟数据349
13.1.2 模拟观测351
13.1.3 变化斜率模型352
13.2 案例分析：录取率和性别357
13.2.1 变化截距357
13.2.2 性别对应的变化效应358
13.2.3 收缩效应360
13.2.4 模型比较360
13.2.5 更多斜率361
13.3 案例分析：对黑猩猩数据拟合变化斜率模型361
13.4 连续变量和高斯过程368
13.4.1 案例：岛屿社会工具使用和空间自相关368
13.4.2 其他“距离”375
13.5 总结375
13.6 练习375
第14章 缺失数据及其他378
14.1 测量误差379
14.1.1 结果变量误差381
14.1.2 结果变量和预测变量同时存在误差383
14.2 缺失数据385
14.2.1 填补新皮层数据385
14.2.2 改进填补模型389
14.2.3 非随机390
14.3 总结392
14.4 练习393
第15章 占星术与统计学394
参考文献398
· · · · · · (收起)
读后感
[http://www.tianjun.me/essays/119] [https://pan.baidu.com/s/1skZIvu9 【作者的视频】] 最近这个月断断续续读完了Statistical Rethinking一书，感觉这本书还是挺适合入门的。作者的文风很好，每一章开头都会引入一个有意思的例子方便读者对本章的内容有一个大概的理解，不过...
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用户评价
《统计反思》这本书，彻底改变了我对“真相”的看法。在此之前，我总是觉得，数据就是真相的代名词，只要数字摆在那里，就是客观、就是真实。然而，这本书却以一种非常深刻和有说服力的方式，让我认识到，数据本身并非是绝对的真相，它更是我们解读和理解世界的一种工具，而这种工具，本身就可能带有主观性和局限性。作者并没有一味地否定统计学的价值，而是以一种“审慎”的态度，引导读者去思考，我们是如何运用统计学，以及统计学是如何被运用。书中关于“指标的构建”的讨论，让我印象深刻。我们常常会看到各种各样的排名和评分，比如“最幸福的城市”、“最宜居的国家”，但这些评分背后的指标是如何确定的？它们是否真的能够反映我们所期望的“幸福”或“宜居”？作者通过一些鲜活的例子，揭示了指标构建过程中的主观性，以及不同指标选择可能带来的截然不同的结果。这让我意识到，很多我们看似“客观”的排名，其实都包含了制定者强烈的价值观和预设。另外，书中对“贝叶斯统计”的引入和讨论，也为我打开了新的视野。与传统的频率学派不同，贝叶斯统计更加强调先验信息和证据的结合，能够更好地处理不确定性。这让我意识到，我们对“确定性”的追求，有时反而会让我们忽略那些更真实、更动态的现实。读完这本书，我感觉自己不再是那个轻易相信数据的人，而是变成了一个更加“懂行”的观察者。我开始学会去审视数据的“生产过程”，去理解数据的“背后逻辑”，去思考数据的“可能偏差”。这种思维的转变，让我对周围的信息有了更强的辨别能力。我不再被那些看似“权威”的数据所迷惑，而是能够更加独立地做出自己的判断。这本书的语言风格也十分迷人，它不是那种冰冷、枯燥的学术论述，而是充满了人文关怀和哲学思辨。作者的文字时而犀利，时而温和，但始终紧扣着“反思”的主题，引导读者走出统计的迷思，去拥抱更真实、更全面的世界。我强烈推荐这本书给所有渴望理解数据背后真相、渴望拥有独立判断能力的读者。它会让你在这个充斥着数字的世界里，找到属于自己的清醒和力量。
评分《统计反思》这本书，真的让我有一种醍醐灌顶的感觉，仿佛长久以来被蒙蔽的双眼突然被擦亮。在此之前，我一直认为统计学是一门严谨、客观的科学，它用数字说话，不带感情，不掺杂质。然而，这本书却让我看到了统计背后更深层次的“人性”和“社会性”。作者并没有枯燥地罗列统计公式或理论，而是通过一系列引人入胜的案例，生动地揭示了统计数据是如何被解读、被塑造，甚至是被操纵的。我印象最深刻的是，书中对“相关性”与“因果性”之间模糊界限的探讨。我们常常看到一些文章，用统计数据来证明某个事物与另一个事物之间存在“联系”，然后顺理成章地得出“因果关系”的结论。但作者提醒我们，这种跳跃性的推理是多么危险。比如，冰淇淋销量增加与溺水人数增加同时上升，这仅仅是巧合，是因为天气炎热这个共同因素，而不是因为吃冰淇淋导致了溺水。这种显而易见的例子，在书中被放大到更复杂的社会现象中，让我们不得不警惕，有多少时候，我们被表面的“相关性”所欺骗。另外，书中关于“抽样偏差”的论述也让我受益匪浅。我们经常会接触到各种调查报告，但这些报告的结论是否可信，很大程度上取决于抽样是否具有代表性。如果一个调查只访问了特定人群，那么它的结果就很难代表整体。作者通过各种极端的例子，让我们深刻认识到，不当的抽样设计，能够轻易地得出“支持”任何结论的“数据”。读这本书，就像是给自己的大脑进行了一次“数据过滤”的升级。我开始学会用一种更加审慎、更加质疑的态度去审视我所看到的每一个统计数字。不再轻易相信那些看似“铁证如山”的数据，而是去追问：这个数据是怎么来的？它的来源是否可靠？有没有其他的解释？这种思维的转变，对我个人的学习和工作都产生了深远的影响。我不再满足于浅层的信息获取，而是开始主动去探究信息的本质，去理解数据背后的逻辑和意图。这本书的语言风格也非常独特，它不像传统的教科书那样死板，而是充满了智慧和幽默感，让你在轻松的阅读中，就能吸收那些深刻的道理。我强烈推荐这本书给每一个身处信息时代的人，它不仅仅是一本关于统计学的书，更是一本关于如何批判性思考、如何独立判断的书。它会让你在纷繁复杂的数据世界中，找到属于自己的清醒和独立。
评分《统计反思》这本书，让我对“真相”的定义产生了前所未有的动摇。在此之前，我一直认为，数据就是真相最忠实的仆人，它们客观、公正，能够排除一切主观的干扰，直击事物的本质。然而，这本书以一种近乎颠覆性的姿态，向我展示了数据背后隐藏的复杂性和操纵性。作者并非否定统计学本身的价值，而是以一种审慎的态度，引导读者去审视那些我们常常忽略的、甚至是我们刻意回避的统计“陷阱”。我印象最深刻的是书中关于“幸存者偏差”的深入剖析。我们常常看到成功人士的经验分享，却很少听到那些失败者的声音，但这并不意味着失败者的经验就毫无价值。作者通过生动的案例，将这种偏差赤裸裸地展现在读者面前，让我们意识到，那些被大众奉为圭臬的“成功秘诀”，很可能只是片面的、甚至是误导性的。这让我联想到很多励志类的书籍和演讲，它们往往只聚焦于“成功”，而对“失败”的轻描淡写，其实是一种统计上的不完整。读完这一部分，我开始反思自己过往的阅读习惯，是不是也在无意识中，被这种“幸存者偏差”所蒙蔽？书中对“平均值”的批判也同样令人警醒。我们常常用平均值来描述一个群体，比如平均收入、平均寿命，但作者指出，平均值往往会掩盖数据内部巨大的差异性，并可能因此产生严重的误导。一个地区平均收入很高，但背后可能是少数人拥有巨额财富，而大多数人则生活在贫困线以下。这种“平均”的背后，隐藏着巨大的不平等，而我们却常常对此视而不见。这种对统计工具的“解构”，让我感到既不安又兴奋。不安的是，我过去对很多数据的解读可能都过于简单化，甚至是被误导；兴奋的是，我开始获得了一种更具批判性的思维方式，能够更深刻地洞察数据背后的真实意图。这本书的语言风格也是一大亮点，它不像枯燥的学术论文，而是充满了人文关怀和哲学思辨。作者的文字时而辛辣，时而温和，但始终紧扣着“反思”的主题，引导读者走出统计的迷思，去拥抱更真实、更全面的世界。我强烈推荐这本书给所有对数据、对信息、对“真相”有追求的人。它不会给你现成的答案，但它会给你提问的勇气，让你在数据的海洋中，不再随波逐流，而是能够清晰地辨别方向，找到真正的航标。
评分《统计反思》这本书，给我带来了一种“拨乱反正”的感受。在此之前，我对统计学的认识，大概停留在“数字就是真相”的层面，认为它是最客观、最公正的科学。然而，这本书却以一种非常深刻和有启发性的方式，让我认识到，数据本身并非绝对的真相，它更是我们解读和理解世界的一种工具，而这种工具，本身就可能带有主观性和局限性。作者并没有否定统计学的价值，而是以一种“审慎”的态度，引导读者去思考，我们是如何运用统计学，以及统计学是如何被他人运用的。书中关于“样本偏差”的讨论，让我印象非常深刻。我们常常会接触到各种调查报告，但这些报告的结论是否可信，很大程度上取决于抽样是否具有代表性。如果一个调查只访问了特定人群，那么它的结果就很难代表整体。作者通过各种极端的例子，让我们深刻认识到，不当的抽样设计，能够轻易地得出“支持”任何结论的“数据”。这让我回想起自己过去看过的一些民意调查，那些看似“一边倒”的结果，如今看来，似乎都带上了几分“被设计”的色彩。另外，书中对“平均值”的批判也让我受益匪浅。我们常常用平均值来描述一个群体，比如平均收入、平均寿命，但作者指出，平均值往往会掩盖数据内部巨大的差异性，并可能因此产生严重的误导。一个地区平均收入很高，但背后可能是少数人拥有巨额财富，而大多数人则生活在贫困线以下。这种“平均”的背后，隐藏着巨大的不平等，而我们却常常对此视而不见。这种对统计工具的“解构”，让我感到既不安又兴奋。不安的是，我过去对很多数据的解读可能都过于简单化，甚至是被误导；兴奋的是，我开始获得了一种更具批判性的思维方式，能够更深刻地洞察数据背后的真实意图。读完这本书，我感觉自己的大脑被“升级”了。我不再是那个轻易相信数据的人，而是变成了一个更加“懂行”的观察者。我开始学会去审视数据的“生产过程”，去理解数据的“背后逻辑”，去思考数据的“可能偏差”。这种批判性思维的养成，对我个人的学习和工作都产生了积极的影响。我开始更加审慎地对待信息，更加深入地探究问题的本质。这本书的语言风格也十分迷人，它不是那种冰冷、枯燥的学术论述，而是充满了人文关怀和哲学思辨。作者的文字时而犀利，时而温和，但始终紧扣着“反思”的主题，引导读者走出统计的迷思，去拥抱更真实、更全面的世界。我强烈推荐这本书给所有渴望理解数据背后真相、渴望拥有独立判断能力的读者。它会让你在这个充斥着数字的世界里，找到属于自己的清醒和力量。
评分一本名叫《统计反思》的书，读完后，我脑子里就像被一团迷雾笼罩，挥之不去。不是说书写得不好，而是它提出的那些观点，那些对我们习以为常的统计方法、数据解读的质疑，让我感到一种前所未有的“动摇”。我一直以为，统计数据就是客观事实的映照，是冰冷而精确的数字，能够揭示事物的本质。但《统计反思》却像一把锋利的解剖刀，层层剖开了统计的“外衣”，露出了其背后错综复杂的人类意图、认知偏差和社会建构。书中反复强调的“统计不是中立的”，这句话像一颗炸弹在我平静的数字世界里炸开。我开始回想起自己过去阅读的各种报告、新闻，那些看似无可辩驳的图表和数字，如今看来，却多了几分狡黠和不确定。作者并没有直接告诉你“应该怎么做”，而是引导你去思考“为什么这样呈现”、“这样做可能意味着什么”。这是一种非常高级的“反向教学”，它不给你答案，而是给你问题，而且是那些你从未意识到的问题。比如，书中关于“相关性不等于因果性”的讨论，虽然是老生常谈，但作者用大量鲜活的案例，揭示了有多少“聪明人”会在这里掉入陷阱，甚至是被有意地引导。还有关于“ P值”的探讨，它颠覆了我过去对统计显著性的理解，让我意识到，我们对“统计显著”的过度迷信，可能反而让我们错失了真正有价值的信息，或者夸大了微小的、无实际意义的差异。读这本书，就像经历了一次“认知重塑”，那些坚固的“统计信念”开始松动，我需要重新审视自己获取和解读信息的习惯。我甚至开始怀疑，自己过去的一些工作决策，是否也受到了统计误导的影响。这种感觉很复杂，既有被欺骗的恼怒，也有窥探到真相的激动。这本书的写作风格也很有意思，它不像传统的教科书那样枯燥乏味，而是充满了思辨的火花，时而犀利，时而幽默，让你在阅读的过程中，不自觉地被带入作者的思考过程。它更像是一次与智者的深度对话，在思想的碰撞中，激发你对这个充斥着数据的世界的更深层次的理解。我迫不及待地想与我的同事们分享这本书，虽然我知道，有些人可能会觉得它“过于偏激”或“不切实际”，但我相信，对于那些真正渴望理解数据本质的人来说，它绝对是一本不可多得的启迪之作。它让我明白，即使是再精确的数字，背后也可能隐藏着模糊不清的“故事”，而学会“倾听”这些故事，才是真正掌握信息时代的智慧。
评分《统计反思》这本书，彻底颠覆了我过去对“客观事实”的理解。在此之前，我深信不疑的是，数据是客观的，是中立的，它们能够清晰、准确地反映世界的真实面貌。然而，这本书以一种前所未有的视角，让我看到了数据背后隐藏的复杂性、主观性和潜在的操纵性。作者并非否定统计学的科学性，而是以一种“解构”的方式，引导读者去审视那些我们习以为常的统计概念和方法。书中对“选择性呈现”的剖析，让我印象深刻。我们常常会看到一些报告，只选择对自己有利的数据进行展示，而刻意忽略那些不利的信息。比如，一家公司在宣传其产品时，可能会强调其用户满意度高达90%，但如果这个调查只针对购买了高端产品的用户，那么这个90%的满意度就不能代表整体用户的真实感受。作者通过大量生动的例子，揭示了这种“选择性呈现”是如何轻易地误导大众，甚至是如何被用来制造虚假的繁荣。另外，书中对“因果推断”的探讨也让我受益匪浅。我们常常会发现，两个事物之间似乎存在着某种关联，然后就想当然地认为它们之间存在因果关系。但作者提醒我们，很多时候，这种关联可能只是巧合，或者是受到了第三方因素的影响。比如，鲨鱼攻击事件的增加与冰淇淋销售量的增加同时发生，这并不意味着鲨鱼攻击是因为人们吃了冰淇淋，而是因为夏季的高温同时导致了这两件事的发生。这种对因果关系的审慎思考，让我开始警惕自己过去在解读信息时可能存在的逻辑漏洞。读这本书，就像是在进行一场“认知升级”。我开始学会用一种更加批判性的眼光去看待我所接触到的各种数据和信息，不再轻易相信那些看似“无可辩驳”的结论，而是会去追问：这个数据是怎么来的？它的统计方法是否严谨？是否存在其他的解释？这种思维方式的转变，让我感到自己在信息辨别的能力上得到了极大的提升。这本书的语言风格也非常独特，它不是那种枯燥乏味的学术著作，而是充满了人文关怀和哲学思辨。作者的笔触时而犀利，时而幽默，引导读者在轻松愉快的阅读体验中，获得深刻的启示。我强烈推荐这本书给每一个在信息爆炸时代需要独立思考、需要洞察真相的读者。它会让你重新审视你所看到的一切，并让你在这个复杂的世界里，变得更加清醒和理智。
评分《统计反思》这本书，给我带来了一种“拨云见日”的体验。在此之前，我一直认为统计学是一门绝对客观、绝对公正的科学，它用冰冷的数据说话，不带任何主观色彩。然而，这本书却以一种非常深刻和有说服力的方式，让我认识到，数据本身并非是绝对的真相，它更是我们解读和理解世界的一种工具，而这种工具，本身就可能带有主观性和局限性。作者并没有否定统计学的科学性，而是以一种“解构”的方式，引导读者去审视那些我们习以为常的统计概念和方法。书中关于“幸存者偏差”的剖析，让我印象深刻。我们常常会看到一些成功人士的经验分享，但作者指出，这些经验往往忽略了那些未能成功的人。比如，很多航空公司在分析飞机被击落的弹孔分布时，会发现集中在机身，但最终留下的结论是应该加强机身装甲。然而，一个更聪明的统计学家会指出，那些没有被击中的地方，才是真正需要加强的，因为一旦被击中，飞机就无法返航了。这种对“幸存者偏差”的深刻洞察，让我意识到，我们所看到的很多“成功秘诀”，可能都是片面的、甚至是误导性的。另外，书中对“相关性”与“因果性”之间模糊界限的探讨也让我受益匪浅。我们常常会发现，两个事物之间似乎存在着某种关联，然后就想当然地认为它们之间存在因果关系。但作者提醒我们，很多时候，这种关联可能只是巧合，或者是受到了第三方因素的影响。比如，冰淇淋销量增加与溺水人数增加同时上升，这仅仅是巧合，是因为天气炎热这个共同因素，而不是因为吃冰淇淋导致了溺水。这种对因果关系的审慎思考，让我开始警惕自己过去在解读信息时可能存在的逻辑漏洞。读完这本书，我感觉自己的大脑被“重塑”了。我不再是那个轻易相信数据的人，而是变成了一个更加“挑剔”的读者。我开始学会去审视数据的来源，去理解数据的生成过程，去质疑数据的解读方式。这种批判性思维的养成，让我对周围的信息有了更强的辨别能力，也让我能够更加独立地做出自己的判断。这本书的语言风格也十分迷人，它不是那种冰冷、枯燥的学术论述，而是充满了智慧和幽默。作者用生动有趣的语言，将那些复杂的统计概念娓娓道来，让读者在轻松愉快的阅读中，获得深刻的启示。我强烈推荐这本书给每一个在这个信息爆炸的时代需要保持清醒头脑、需要洞察真相的读者。它会让你在数据的海洋中，找到属于自己的航向。
评分《统计反思》这本书，给我带来了一种“重塑”的震撼。在此之前，我对统计学的认识，大概停留在“数字就是真相”的层面，认为它是最客观、最公正的科学。然而，这本书以一种非常深刻和有启发性的方式，让我认识到，数据本身并非绝对的真相，它更是我们解读和理解世界的一种工具，而这种工具，本身就可能带有主观性和局限性。作者并没有否定统计学的价值，而是以一种“解构”的姿态，引导读者去审视我们是如何运用统计学，以及统计学是如何被他人运用的。书中关于“数据可视化”的讨论，让我印象非常深刻。我们常常会被精美的图表所吸引，认为它们能够直观地展示信息。但作者指出，即使是“可视化”，也可能存在着误导。例如，坐标轴的起点设置、数据点的选择、图表的颜色搭配，都可能 subtly 地影响观者的判断。一个看似微小的差异，通过精心设计的图表，可以被放大成天壤之别。这让我回想起自己过去看过的一些新闻报道，那些惊人的数据图表，如今看来，似乎都带上了几分“表演”的色彩。另外，书中对“统计检验”的探讨也让我受益匪浅。我们常常会听到“统计显著”这个词，认为它代表着科学的结论。但作者指出，我们对“P值”的过度依赖，可能会让我们忽略那些虽然“不显著”但仍然具有重要意义的结果，或者对一些微小、无实际意义的差异过度解读。这种对传统统计方法的“反思”，让我意识到，所谓的“科学结论”，也并非总是那么“可靠”。读完这本书，我感觉自己的大脑被“升级”了。我不再是那个轻易相信数据的人，而是变成了一个更加“审慎”的观察者。我开始学会去审视数据的“生产过程”，去理解数据的“背后逻辑”，去思考数据的“可能偏差”。这种批判性思维的养成，对我个人的学习和工作都产生了积极的影响。我开始更加审慎地对待信息，更加深入地探究问题的本质。这本书的语言风格也十分迷人，它不是那种冰冷、枯燥的学术论述，而是充满了人文关怀和哲学思辨。作者的文字时而犀利，时而温和，但始终紧扣着“反思”的主题，引导读者走出统计的迷思，去拥抱更真实、更全面的世界。我强烈推荐这本书给所有渴望理解数据背后真相、渴望拥有独立判断能力的读者。它会让你在这个充斥着数字的世界里，找到属于自己的清醒和力量。
评分《统计反思》这本书，让我有一种被“打醒”的感觉。一直以来，我习惯性地认为，统计数据就是铁板钉钉的真相，是最客观、最公正的描述。然而，这本书却像一面镜子，照出了统计背后潜藏的“人性”和“局限”。作者并没有否定统计学的科学价值，而是以一种非常巧妙的方式，引导读者去审视我们对统计数据的解读方式，以及数据本身可能存在的“偏见”。书中关于“数据可视化”的讨论，让我印象尤其深刻。我们常常被精美的图表所吸引，认为它们能够直观地展示信息。但作者指出，即使是“可视化”，也可能存在着误导。例如，坐标轴的起点设置、数据点的选择、图表的颜色搭配，都可能 subtly 地影响观者的判断。一个看似微小的差异，通过精心设计的图表，可以被放大成天壤之别。这让我回想起自己过去看过的一些新闻报道，那些惊人的数据图表，如今看来，似乎都带上了几分“表演”的色彩。另外，书中对“零假设检验”的批判也让我耳目一新。过去，我一直认为“统计显著性”是衡量一个研究结果是否可信的重要标准。但作者指出，我们对“P值”的过度依赖，可能会让我们忽略那些虽然“不显著”但仍然具有重要意义的结果，或者对一些微小、无实际意义的差异过度解读。这种对传统统计方法的“反思”，让我意识到，所谓的“科学结论”，也并非总是那么“可靠”。读完这本书，我感觉自己的大脑被“重塑”了。我不再是那个轻易相信数据的人，而是变成了一个“数据侦探”，总是会忍不住去追问：这个数据是怎么来的？它的背后隐藏着什么？有没有可能存在其他的解释？这种批判性思维的养成，对我个人的学习和工作都产生了积极的影响。我开始更加审慎地对待信息，更加深入地探究问题的本质。这本书的语言风格也非常独特，它不像传统的学术著作那样枯燥乏味，而是充满了睿智和幽默。作者用生动的语言和精彩的案例，将那些复杂的统计概念娓娓道来，让读者在轻松愉快的阅读中，获得深刻的启示。我强烈推荐这本书给每一个希望在这个信息爆炸的时代保持清醒头脑、不被数据所蒙蔽的读者。它不仅仅是一本关于统计的书，更是一本关于如何独立思考、如何审慎判断的书。
评分《统计反思》这本书，给我带来了前所未有的“解构”体验。在此之前，我一直将统计学视为一个神圣不可侵犯的领域，它代表着科学、客观和严谨。然而，这本书却以一种非常“接地气”的方式，将统计学的“面纱”层层揭开，让我看到了它背后的人性、局限和潜在的操纵。作者并没有直接攻击统计学，而是通过引导读者进行“反思”，来认识到统计学在实际应用中可能出现的各种问题。书中关于“相关性”与“因果性”的讨论，让我印象非常深刻。我们常常会发现，两个事件之间似乎存在着联系，然后就想当然地认为它们之间存在因果关系。但作者通过一系列生动的案例，揭示了这种推理的危险性。比如，人们购买的雨伞越多，下雨的几率似乎就越高，但这并不意味着雨伞会导致下雨，而是因为雨水本身促使人们购买雨伞。这种对因果关系的审慎思考，让我开始警惕自己过去在解读信息时可能存在的逻辑陷阱。另外，书中对“统计模型”的探讨也让我受益匪浅。作者指出，任何统计模型都是对现实的简化，而不同的模型选择，可能会得出不同的结论。这让我意识到，所谓的“科学模型”，并非总是能够完美地反映现实，它们本身也可能带有一定的“假设”和“偏见”。读完这本书，我感觉自己的大脑被“升级”了。我不再是那个轻易相信数据的人，而是变成了一个更加“挑剔”的读者。我开始学会去审视数据的来源，去理解数据的生成过程，去质疑数据的解读方式。这种批判性思维的养成，让我对周围的信息有了更强的辨别能力，也让我能够更加独立地做出自己的判断。这本书的语言风格也十分吸引人，它不像传统的学术著作那样晦涩难懂，而是充满了智慧和幽默。作者用生动有趣的语言，将那些复杂的统计概念娓娓道来，让读者在轻松愉快的阅读中，获得深刻的启示。我强烈推荐这本书给每一个在这个信息爆炸的时代需要保持清醒头脑、需要洞察真相的读者。它会让你在数据的海洋中，不再随波逐流，而是能够找到属于自己的航向。
评分原书五星，但是译本的误译真的不少，给个四星罢（译者后面翻译还可以）：recombination“重组”译成再连接，neutral“中性（进化）”译成“中立”，“H0:80%的天鹅是白色的”只剩下“H0::80”,population在统计学上是“总体”译成（遗传学/社会学的）“群体”，axiom“公理”译成“定理”，“你体内的尼安德特人”（指的是现代欧亚人的尼安德特祖源）译成“内心的尼安德特人”，peer review“同行评议”译成“业内人士交流”……
评分符号颠倒、漏译和曲解导致意思变化的情形不少。可惜，统计这种类数学的学科对语义清晰要求极高。能不能尊重原作者？为什么要篡改原文意思。
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评分符号颠倒、漏译和曲解导致意思变化的情形不少。可惜，统计这种类数学的学科对语义清晰要求极高。能不能尊重原作者？为什么要篡改原文意思。
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