具体描述
From the medicine we take, the treatments we receive, the aptitude and psychometric tests given by employers, the cars we drive, the clothes we wear to even the beer we drink, statistics have given shape to the world we inhabit. For the media, statistics are routinely 'damning', 'horrifying', or, occasionally, 'encouraging'. Yet, for all their ubiquity, most of us really don't know what to make of statistics. Exploring the history, mathematics, philosophy and practical use of statistics, Eileen Magnello - accompanied by Bill Mayblin's intelligent graphic illustration - traces the rise of statistics from the ancient Babylonians, Egyptians and Chinese, to the censuses of Romans and the Greeks, and the modern emergence of the term itself in Europe. She explores the 'vital statistics' of, in particular, William Farr, and the mathematical statistics of Karl Pearson and R.A. Fisher.She even tells how knowledge of statistics can prolong one's life, as it did for evolutionary biologist Stephen Jay Gould, given eight months to live after a cancer diagnoses in 1982 - and he lived until 2002. This title offers an enjoyable, surprise-filled tour through a subject that is both fascinating and crucial to understanding our world.
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读后感
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用户评价
《Introducing Statistics》这本书，我真的要给它打个满分。我之前一直认为统计学是那些专业人士的领域，跟我们普通人没什么关系，但这本书彻底推翻了我的这个想法。它用一种极其友好的方式，把我从统计学的“门外汉”变成了“入门者”。书中对于“随机抽样”的讲解，作者竟然用了“盲选彩票号码”来打比方，让我立刻就理解了为什么随机性如此重要，以及为什么我们要避免“选择偏差”。这个例子真是太形象了，瞬间就打通了我理解这部分概念的任督二脉。而且，这本书对于“变量”的分类，从定性变量到定量变量，再到离散和连续，都通过大量的例子进行了清晰的区分，让我能够轻松分辨出不同类型的数据，并知道如何去处理它们。我特别欣赏的是，书中在介绍“相关性”和“因果性”的区别时，花了整整一个章节来详细阐述，并且用了很多真实的案例来说明，告诫读者不要轻易混淆两者。这让我对数据分析中的潜在误区有了更深刻的认识。这本书的结构设计非常合理，从基础概念到进阶应用，层层递进，而且每讲完一个概念，都会给出一些思考题，鼓励读者去运用所学知识。这本书给我最大的感受是，统计学不再是枯燥的理论，而是我们认识世界、解决问题的一种思维方式，而且，它比我想象的要有趣得多。
评分《Introducing Statistics》这本书，我得说，它真的是刷新了我对统计学教科书的认知。以往我接触的统计学书籍，要么就是充斥着晦涩难懂的数学符号，要么就是枯燥乏味的理论堆砌，读起来让人昏昏欲睡。然而，这本书完全不一样。它以一种非常“人性化”的视角来解读统计学，从根本上消除了我对这个学科的畏难情绪。书中对于“样本”与“总体”的区分，是通过一个非常生动的“品尝一锅汤”的比喻来解释的，这让我瞬间就明白了为什么我们需要通过样本来推断总体，以及样本的代表性有多么重要。而且，书中在讲解假设检验的时候，并没有直接给出P值的计算公式，而是先讲述了“无罪推断”的法庭判例，让我从一个全新的角度理解了“零假设”和“备择假设”的意义，以及“犯第一类错误”和“犯第二类错误”所带来的后果。这种类比和联想，将抽象的统计概念与现实世界紧密联系起来，让我在轻松愉快的阅读过程中，就掌握了核心的统计思想。书中的图表设计也非常精巧，不是那种为了炫技而存在的华丽图表，而是真正起到辅助理解作用的工具，能够清晰地展现数据的分布和趋势。这本书给我最大的感受是，统计学并非高不可攀，而是我们理解世界、做出决策的有力武器。
评分读完《Introducing Statistics》，我感觉自己像是闯入了一个全新的世界，一个用数据说话、用逻辑分析的精彩世界。这本书最让我惊艳的地方在于它对统计学核心思想的深入浅出地阐释。它不仅仅是罗列公式和定义，而是从统计学的“为什么”出发，层层递进地引导读者去理解“怎么做”以及“这样做有什么意义”。我特别喜欢书中关于概率部分的讲解，作者并没有上来就抛出抽象的概率论公理，而是从抛硬币、掷骰子这样的简单游戏入手，一步步引出独立事件、条件概率等概念。通过这些贴近生活的小例子，我不再觉得概率是玄之又玄的东西，而是可以用来预测和评估风险的强大工具。更让我佩服的是，书中在解释回归分析时，没有一开始就陷入多重线性回归的复杂模型，而是从简单的散点图和一条直线开始，清晰地展示了变量之间的关系是如何被量化和建模的。那个关于“学习时间与考试成绩”的例子，就像一副动态的图景，让我看到了数据如何被用来建立预测模型，以及模型预测的局限性。这本书的逻辑性非常强，每一章的内容都像是为下一章打基础，让我能够清晰地看到统计学知识体系的构建过程。读这本书的过程，就像是在玩一个大型的解谜游戏，每解开一个谜题，就离真相更近一步，让我充满了成就感。
评分哇，终于有时间来好好写写这本书的读后感了。《Introducing Statistics》这本书，对我这个数学“小白”来说，简直是救星！我之前对统计学总是敬而远之，总觉得它充满了各种复杂的公式和难以理解的概念，每次翻开教材，看到那些密密麻麻的符号，就头疼。但这本书完全颠覆了我的认知。作者在开篇就用非常生动形象的比喻，将统计学的基本概念，比如平均数、中位数、众数，这些听起来很学术的词汇，变得像生活中的日常现象一样直观。我印象特别深刻的是，书中用一个关于“大家平均每天睡多久”的例子，解释了为什么我们需要区分平均数和中位数，以及什么时候使用哪个更合适。那个例子就像在我脑海里勾勒出一幅画面，我能立刻理解不同取样可能带来的偏差，以及中位数在处理极端值时的稳健性。而且，这本书的语言风格非常亲切，就像一个经验丰富的老师在娓娓道来，没有丝毫的卖弄学问，而是真正地在引导读者去思考。当我读到关于方差和标准差的部分时，我不再是死记硬背公式，而是通过一些简单的图示和生活化的场景，理解了它们衡量数据离散程度的意义。作者还鼓励读者动手实践，提供了很多可以自己动手计算的例子，让我感觉统计学不再是纸上谈兵，而是可以实际应用在生活中的工具。总而言之，这本书让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也让我觉得，原来统计学并没有想象中那么难。
评分坦白说，在拿起《Introducing Statistics》之前，我对统计学的情感是复杂的，既好奇又带着点隐隐的抗拒，总觉得那是一个与我遥不可及的、由数字和公式构成的冰冷世界。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。它不是那种硬邦邦的教科书，更像是一位循循善诱的朋友，用通俗易懂的语言，一点点揭示统计学的奥秘。我印象最深刻的是关于“置信区间”的讲解。作者并没有一开始就抛出一个复杂的公式，而是通过一个“猜身高”的游戏，让读者体会到我们对一个未知数值的“估计”总会存在一个范围，以及这个范围的“可信度”是如何衡量的。这个游戏让我一下子就理解了置信区间的概念，以及它在实际应用中的价值——它不是告诉我们一个精确的数值，而是给我们一个关于数值可能范围的可靠度。书中还花了大量的篇幅讲解如何“描述”数据，从各种图表的绘制到关键指标的计算，都写得非常细致，并且强调了在不同情境下应该选择哪种描述方式。读完这部分，我感觉自己像是获得了一双“数据之眼”，能够更敏锐地捕捉到数据背后隐藏的信息。这本书的整体风格非常流畅，没有生硬的转折，让人越读越想继续往下看，仿佛在经历一次思维的冒险。
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