魔鬼统计学

魔鬼统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

伊恩·艾瑞斯,计量经济学家,耶鲁大学法学院和管理学院教授,stickK.com网站的创始人,《纽约时报》“魔鬼经济学”博客的专栏作家之一。接受《黄金时间实况》《奥普拉脱口秀》《早安美国》等著名节目以及《时代周刊》《Vogue》等权威杂志的采访,成就卓著,风靡全美。

出版者:
作者:[美] 伊恩·艾瑞斯
出品人:后浪
页数:304
译者:刘清山
出版时间:2020-11
价格:52.00元
装帧:平装
isbn号码:9787510893698
丛书系列:
图书标签:
  •  
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你会得到大惊喜!!

你以为不能算的其实可以算

突破经验壁垒,用数据理性解决问题

连接现代社会底层逻辑的量化思维方式

《经济学人》年度商业图书

◎ 编辑推荐

☆ 《魔鬼经济学》博客专栏作者之一的超级代表作+史蒂芬·莱维特重磅推荐

作者伊恩·艾瑞斯(Ian Ayres)是《纽约时报》“魔鬼经济学”博客的专栏作者之一,以《魔鬼经济学》文风再讲统计学。《魔鬼经济学》作者合著者史蒂芬·莱维特专文推荐!

☆ 得到超火课程老师万维钢专文解读推荐

万维钢推荐:“量化思维必须被培养成一种习惯。从这个角度讲,‘吉尼斯世界纪录’的最大贡献可能是培养了人们尊重数字的习惯。没有数字就没有真相。”

☆ 《魔鬼经济学》以及《长尾理论》的延伸读物,前两本书指出了社会现象,而本书则展示了其背后丰富的实际应用,尤其是商业和公共政策方面的运用

案例精彩纷呈,无需高深数学基础即可感受统计学的不俗功用

如何计算出素未谋面的球员的价值?

哪个学校的教育给学生的人生附加值最高?

如何用数理统计方法找到最适合你的另一半?

如何用数据辅助医疗决定,降低误诊率和死亡率?

如何给自己的书起个最为“标题党”的名字,最大化点击量?

如何在赌客达到最大损失心理承受值之际,及时帮助其收手,维护顾客体验从

而留住回头客?

☆ 《经济学人》年度商业图书,讲述一个个匪夷所思的统计学脑洞

◎ 内容简介

为什么电商平台比你自己更懂你的品位?

一条数学公式如何帮你找准自己的另一半?

找工作时,你知道自己是因为统计分析而吃了闭门羹吗?

现代社会建立在大数据的基础之上,经验和直觉已经不好使,统计文盲将难以生存。

本书以大量真实生动的案例,讲述了统计学如何化腐朽为神奇,干脆利索地解决一系列传统社会科学语焉不详的问题。在抽丝剥茧探究反直觉的真相的过程中,普及了统计学的基本概念和原则。正是因为其反直觉,甚至是反常识,才给人以恍然大悟的感觉,所以冠之以“魔鬼”。

《魔鬼统计学》与《魔鬼经济学》一脉相承,以别开生面的风格讲述身边的统计学常识,不仅趣味横生,更能改变你的思维方式。

◎ 名人推荐

在过去,直觉和经验主导着我们的生活。如今,时代变迁,游戏的名字已改为大数据分析。伊恩·艾瑞斯在这部奠基之作《魔鬼统计学》中告诉我们更名换代的原因以及变化的形式。这本书不仅充满了阅读的乐趣,而且能改变你的思维方式。

——史蒂芬·莱维特 《魔鬼经济学》合著者

作者详细讲述了量化分析及其在决策上的运用,文字活泼但结构严谨……社会科学家与商界人士都能因阅读本书而收获很大的益处和乐趣。

——肯尼斯·阿罗 诺贝尔经济学奖得主、斯坦福大学荣誉教授

数据挖掘与分析俨然是当今的显学,广泛应用于市场分析、政治甚至体育领域,如此复杂又重要的议题竟然读起来这么有趣…… 对数字高手而言,这几乎是另一个版本的《魔鬼经济学》。

——《连线》

《魔鬼统计学》提出了一个有说服力却令人不安的观点,在未来的每一天,我们所做的决策都将依赖大数据自动做出,而我们人类的判断恐怕只能作为参考了。

——《经济学人》

具体描述

读后感

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五星偏高,四星偏低,还是给五星吧。 中心议题:经验性的数字分析(主要是回归和随机试验)和在此基础上制定的标准化操作规程在现代社会中具有极高的应用价值。包括但不限于:婚配交友、市场营销、厂商制定价格歧视政策、顾客规避厂商的价格歧视政策、公共政策的设计和实施、医...  

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昨晚,终于把《超级数字天才》看完,看到很晚。 大概读了一个星期的时间,读的过程中,一直觉得这是一本很枯燥,很罗嗦的,挺难懂的书。 不过昨天晚上看的时候,最后一章----讲的是超级数字天才和经验直觉之间的互补,互相弥补----充分地展示数学或者说数字在现实中的应用,...  

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看推荐词买的书,相当隆重的推荐。看完本书确实又给我当初不一样的感觉。原本以为谁介绍大数据概念的计算机类的书,看完发现这本是侧重大数据分析的书。 原本我将大数据分析挂到了计算机领域,但这里,大数据分析和统计学,经济学挂钩同时结合管理来影响社会。 这本书给书的例...  

用户评价

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这本书没有什么难懂的公式和原理,更多的是介绍统计学思想和实践,以及具体的应用成果,同时也介绍了一些应用的不足,告诉我们什么都不是万能的,启迪我们思考

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有点水

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大数据在各个领域的应用,爱上了统计学

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未来已来,算法和推荐早已日益精准,你以为不能算的其实都可以算。

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回归&随机,分析了许多直觉抵制的原因

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