【後浪直營】《簡單統計學》統計經濟學書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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加裏·史密斯（Gary Smith） 著，劉清山 譯

圖書標籤:

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店鋪： 後浪齣版公司官方旗艦店

齣版社： 江西人民齣版社

ISBN：9787210098416

商品編碼：20165897309

品牌：後浪

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：376

正文語種：中文

編輯推薦

耶魯大學熱門公開課，隻需懂加減乘除就能看懂的統計學
本書脫胎於耶魯大學兩度獲得教學奬的熱門公開課
跟隨一係列輕鬆又驚心動魄的案例，掌握統計學的基本原則
諾貝爾經濟學奬獲得者羅伯特?希勒贊賞推薦

◎ 所謂清醒思考，就是用統計學思考
19種統計原則，讓認知再次升級
數十個經典案例，為超過90%的生活場景提供直觀藉鑒
幽默而犀利的分析，平均每三頁提供一次醍醐灌頂的體驗

◎讓數據說實話，是現代社會的基本生存技能
《魔鬼統計學》顛覆常識的結論，到底錯在哪裏？
《追求卓越》歸納的成功經驗，為何是隱蔽的陷阱？
日常生活中，有哪些自我欺騙的套路？

內容簡介

允許墮胎可以降低犯罪率；
卓越公司有共同的特質；
早晨喝一整壺咖啡可以延年益壽，每天喝兩杯咖啡會增加患癌的風險；
…… 
上述結論都是專業人士甚至是著名學者精心研究所得。如果你相信它們，你也應該信任章魚保羅對世界杯的預測。
現代人被數據所包圍，無論是學習、工作，還是日常生活，都習慣瞭用數據說話，可怕的是，騙子也學會瞭用數據說話。若要清醒思考，你需要學點統計學。
《簡單統計學》脫胎於耶魯大學熱門統計學課程，加裏?史密斯教授在書中巧妙地揭示瞭生活中的各種數據騙局，並用簡單的統計學原理揭穿瞭其中的把戲，行文輕鬆幽默而又邏輯縝密，堪稱一堂彆開生麵的統計課。
翻開本書，輕鬆掌握統計學背後的科學機製，掌握從數據中獲取真知的技巧，全麵升級你的認知。

名人推薦

這是本非常有趣的書，卻揭示瞭非常嚴重的問題。我們經常會被數據愚弄，是時候拆穿這些詭計瞭。
——羅伯特?希勒，諾貝爾經濟學奬得主，《非理性繁榮》作者


統計學是金融領域極其常用的修辭方式。《簡單統計學》幫助我們在統計學泛濫的時代學會認清真正有效的數據。史密斯教授幫瞭我們大忙。
——布萊恩?懷特 黑石公司總經理

加裏?史密斯的《簡單統計學》非常有趣，利用多樣例子使讀者真正理解統計學。讀者也會發現很多他們曾經學過的知識是錯誤的，本書會告訴他們為什麼。
——本傑明?弗裏德曼，哈佛大學政治經濟學教授

《簡單統計學》很有趣，很八卦，卻很有見地，本書注定會成為經典。加裏?史密斯在書中分析瞭數不勝數因相信數據而吃虧的錯誤案例，幫助讀者知道如何去避免，這比單純地講大道理有用多瞭。 
——愛德華?E?雷姆，加州大學洛杉磯分校教授

作者簡介

作者：（美國）加裏?史密斯（Gary Smith） 譯者：劉清山 


加裏?史密斯，耶魯大學博士，曾在耶魯大學任教7年，其間兩度獲得教學奬，他的課程因結閤日常生活中的常見實例、深入淺齣地分析數據而火暴異常。
劉清山，清華大學畢業，譯有《橫嚮領導力》《女士品茶》《那些你以為地球人都知道的事情：科技篇》等作品。

目錄

序 言
第 1 章? 模式、模式、模式? 1
混雜效應? 5
選擇性報告與謊報? 6
易受欺騙的本性? 9
無論文，不生存? 12
統計顯著性膜拜? 17
……
第 3 章? 被誤傳的謀殺之都? 49
馬薩諸塞州謀殺之都? 54
請在我傢後院開一座采石場? 56
第 4 章? 新的經濟學上帝? 65
政府債務臨界點? 69
相關性等同於因果關係？? 76
墮胎會減少犯罪嗎？? 78
是我的錯? 82
第 5 章? 揚基隊的門票真的劃算嗎？? 85
我的天哪? 87
虛驚一場? 90
讓他們吃蛋糕吧? 92
有彈性的數軸? 94
將惡作劇翻倍? 95
學生謊言? 99
揚基隊的門票很劃算? 100
圖像的製作藝術? 102
第 6 章? 美國有多少非裔職業運動員？? 109
濛提?霍爾問題? 111
一個名叫佛羅裏達的女孩兒? 114
條件概率的混淆? 118
假陽性問題? 119
罕見病問題? 121
達特茅斯三文魚研究? 123
第 7 章? 辛普森悖論? 127
某人的悖論? 136
我要再來一杯咖啡? 142
第 8 章? 狀態火熱的雷?阿倫? 149
小數定律? 153
一項籃球研究? 156
小沃爾特?雷?威廉姆斯? 159
投擲馬蹄鐵? 160
保齡球? 162
第 9 章? 勝者的詛咒? 167
均值迴歸? 173
西剋裏斯特的愚蠢? 178
古老的謬誤何曾消亡？? 181
道指落榜生? 183
冠軍窒息? 187
尋找學院院長和靈魂伴侶? 190
第 10 章? 如何轉變運氣？? 193
第 11 章? 德剋薩斯神槍手? 201
癌癥聚集恐慌? 208
第 12 章? 終*拖延? 215
死亡凹陷和尖峰? 220
經過進一步研究? 222
午夜的月餅? 224
漫長的告彆? 225
第 13 章? 黑色星期一? 229
火箭科學? 234
巴斯剋維爾獵犬? 237
五行噩運? 239
花押決定論? 242
第 14 章? 點球成金? 249
棒球迷信? 252
如果你給我一個 D，我就會死（die）? 256
糟糕的齣生月份? 258
名人堂的死亡之吻? 261
第 15 章? 特異功能真的存在嗎？? 265
超感知覺? 269
霍迪尼的挑戰? 278
一個傢庭對超自然現象的著迷? 281
第 16 章? 彩票是一種智商稅? 283
目之所及? 286
我們都將為 IBM 工作? 287
股票是一種不錯的投資? 289
跑贏大盤（或者說為什麼我喜愛包裝工隊）? 292
傻瓜四股? 294
反嚮頭肩? 296
如何（不）中彩票? 300
不會破裂的泡沫? 304
南海泡沫? 309
伯剋希爾泡沫? 311
真實股價? 314
第 17 章? 超級投資者? 319
寬客? 325
收斂交易? 326
我隻看數據? 328
在推土機麵前撿硬幣? 329
閃電崩盤? 336
第 18 章? 增長的極限? 341
窮途末路? 343
第 19 章? 何時相信，何時懷疑? 351
被模式誘惑? 354
具有誤導性的數據? 354
變形的圖像? 355
缺乏思考的計算? 356
尋找混雜因素? 357
手氣好? 357
均值迴歸? 358
平均定律? 359
德剋薩斯神槍手? 359
當心經過修剪的數據? 360
缺乏理論的數據僅僅是數據而已? 360
缺乏數據的理論僅僅是理論而已? 361
美好的齣生日? 361
齣版後記

序言

我們生活在大數據時代。高性能計算機和全球網絡的強大組閤正在得到人們的贊美甚至推崇。專傢不斷告訴我們，他們發現瞭一種新的能力，可以對海量數據進行篩查並發現真相，這將為政府、商業、金融、醫療、法律以及我們的日常生活帶來一場革命。我們可以做齣更明智的決策，因為強大的計算機可以對數據進行分析，發現重要的結論。
也許事實的確如此，也許未必。有時，這些無所不在的數據和偉大光明正確的計算機會得齣一些非常怪異的結論。例如，有人一本正經地宣稱：
? 淩亂的房間會強化人們的種族主義傾嚮。
? 還未齣生的小雞胚胎會對計算機的隨機事件生成器産生影響。
? 當政府負債相對國內生産總值的比率超過 90% 時，國傢幾乎一定會陷入衰退。
? 在過去 20 年美國犯罪率下降的原因中，閤法墮胎的比例高達 50%。
? 如果每天飲用兩杯咖啡，患上胰腺癌的風險將極度放大。
? 成功的公司傾嚮於變得不那麼成功，不成功的公司傾嚮於變得
? 更加成功，因此用不瞭多久，所有公司都會淪為普通的公司。
? 齣現在《體育畫報》和《麥登橄欖球》封麵上的運動員會受到詛咒，他們可能會陷入平庸，或者受到傷病睏擾。
? 生活在輸電綫附近的兒童具有更大的患癌風險。
? 人類有能力將死亡推遲到重大儀式過後。
? 亞裔美國人更容易在每月四號突發心髒病。
? 如果一個人的姓名首字母縮寫擁有積極的含義（比如 ACE），那麼他可以多活三到五年。
? 平均來說，教名（第—個名字）以字母 D 開頭的棒球運動員的壽命比教名以字母 E 到 Z 開頭的運動員短兩年。
? 臨終病人可以被幾韆英裏以外傳送過來的積極心理能量治愈。
? 當 NFC 冠軍球隊贏得超級碗（美國超級碗總決賽在國傢聯閤會（NFC）和美國聯閤會（AFL）分彆比賽産生的冠軍之間舉行 — 譯者注）時，股市幾乎一定會上漲。
? 如果你購買股息率高、每股價格第二低的道瓊斯股票，你就可以跑贏大盤。
這些說法顯然是錯誤的。不過，許多與此類似的說法每天都會齣現在報紙和雜誌上。在如今的信息時代，我們用沒完沒瞭而又毫無意義的數據指導我們的思想和行動。不難看齣為什麼我們會反復得齣錯誤的推論，製定糟糕的決策。即使能夠得到比較充足的信息，我們也不會永遠注意到數據的偏差性和無關性，或者科學研究的缺陷和誤導性。我們傾嚮於相信計算機從不犯錯，認為不管我們把什麼樣的垃圾扔進去，計算機都會吐齣絕對真理。這種想法不僅存在於外行人的日常生活中，也存在於專業人員嚴肅認真的研究工作中。在流行刊物、電視、互聯網、競選活動、學術期刊、商業會議、法庭，政府聽證會，此類現象屢見不鮮。
幾十年前，數據非常稀少、計算機還沒有齣現時，研究人員需要努力收集優質數據並進行審慎的思考，然後花費幾個小時甚至幾天的時間從事艱苦的計算工作。現在，麵對豐富的數據，研究人員通常不會花費太多的時間對優質數據和垃圾進行區分，或者對閤理分析和垃圾科學進行區分。更糟糕的是，我們常常不假思索地認為，我們對大量數據的處理永遠不會齣錯。我們匆匆忙忙地根據這些機器發齣的夢囈製定決策 — 比如在衰退過程中增加稅收，將我們一生的積蓄交給一些說得天花亂墜的財務分析師，根據新的管理理念製定商業決策，用醫療騙術危害我們的健康 — 更糟糕的是，我們還會放棄心愛的咖啡。
羅納德?科斯（Ronald Coase）曾經嘲諷道：“如果你對數據拷打足夠長的時間，它一定會招供。”《簡單統計學》一書考察瞭幾十個扭麯的結論。隻需片刻的思考，你就會發現這些結論的問題。有時，無恥之徒故意用這些說法來誤導我們。有時，天真快樂的研究人員並沒有意識到他們所製造的惡作劇。我寫這本書的目的是幫助我們遠離錯誤 — 包括外部錯誤和自己造成的錯誤。你將學到一些簡單的指導準則，用於識彆其他人或者你自己說齣的不靠譜的觀點。其他人用數據欺騙我們，我們也經常用數據欺騙自己。

《洞悉數據：現代商業分析的基石》 內容簡介： 在當今這個被數據洪流席捲的時代，理解和駕馭信息已不再是少數專傢的特權，而是每一位決策者、管理者乃至普通勞動者必備的核心競爭力。《洞悉數據：現代商業分析的基石》並非一本枯燥的理論教科書，而是一本專為渴望將原始數據轉化為清晰洞察的實乾傢量身定製的實用指南。本書旨在係統性地梳理從數據采集、清洗、描述性統計到推斷性分析的全流程，為讀者構建一套堅實而靈活的現代商業分析思維框架。 本書的結構設計遵循瞭從宏觀到微觀，從基礎到進階的邏輯路徑。我們深知，再精妙的模型也需要可靠的數據作為支撐，因此，第一部分 聚焦於數據管理的基石。我們將深入探討數據源的可靠性校驗、數據清洗的常用技術（如缺失值處理、異常值識彆與平滑），以及如何構建高效、可解釋的數據結構。讀者將學習到如何區分結構化、半結構化和非結構化數據，並掌握基礎的數據可視化工具，理解“好數據”的定義——它不僅是準確的，更是與業務問題高度相關的。我們不隻是簡單介紹工具，更強調數據治理的理念，確保分析過程的透明性和結果的可復現性。 進入第二部分，我們將構建描述性統計的堅實基礎。這是理解任何數據集“全貌”的必經之路。本書將詳細剖析集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數及其適用場景）、離散程度的評估（方差、標準差、四分位數範圍），以及數據分布形態的刻畫（偏度與峰度）。通過大量貼閤實際業務場景的案例，例如市場份額的集中度分析、客戶滿意度評分的分布形態研究，讀者將學會如何挑選最能反映業務真相的統計指標，避免陷入單一指標的誤區。更重要的是，我們將探討如何利用箱綫圖、直方圖和散點圖矩陣等高級可視化手段，直觀地揭示數據背後的潛在模式與異常點。 第三部分 是本書的核心所在——推斷性統計與模型構建的入門。商業決策往往基於對未知總體而非已知樣本的判斷。本部分將係統介紹概率論在統計推斷中的作用，特彆是中心極限定理和各種抽樣分布的直觀解釋。我們將詳細闡述假設檢驗的邏輯框架：如何設立原假設與備擇假設、選擇閤適的檢驗方法（如t檢驗、方差分析ANOVA、卡方檢驗），以及如何正確地解讀P值和置信區間。本書的特色在於，我們強調統計顯著性與業務重要性之間的區彆，避免“為瞭拒絕而拒絕”的無效推論。 隨後，我們將平穩過渡到迴歸分析的世界。迴歸分析是現代商業分析的“瑞士軍刀”。我們不僅會講解最基礎的簡單綫性迴歸，更會深入探討多元綫性迴歸的復雜性——多重共綫性、異方差性、變量選擇的策略（如逐步迴歸法與Lasso/Ridge迴歸的初探）。對於非綫性關係，本書會介紹如何通過變量轉換或引入多項式項來有效建模。每一步驟，我們都將強調模型診斷的重要性，教會讀者如何通過殘差分析來驗證模型的假設，確保預測結果的穩健性。 第四部分 將視角拓展到更前沿的商業應用領域。麵對時間序列數據，本書會介紹如何處理時間依賴性，包括平穩性檢驗、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的解讀，以及基礎的時間序列模型（如ARIMA模型的概念介紹）。在客戶細分和市場定位方麵，我們詳細闡述瞭聚類分析（K-Means、層次聚類）的原理與實踐，指導讀者如何基於數據特徵將異構的客戶群體劃分為具有可操作性的細分市場。此外，針對A/B測試這一互聯網和産品迭代的核心環節，本書構建瞭一套完整的實驗設計與效果評估流程，從樣本量計算到多重比較問題的處理，確保實驗結論的科學性。 本書的獨特價值在於其“去數學化”的實踐導嚮。 我們旨在讓讀者掌握“如何用”而不是“如何推導”。理論推導被簡化為直觀的解釋，公式的運用被置於解決具體業務問題的背景之下。書中穿插瞭大量使用主流統計軟件（如R語言或Python庫的思維邏輯演示，但不局限於特定工具）進行實際操作的案例，這些案例覆蓋瞭市場營銷、運營效率、財務風險評估、供應鏈優化等多個維度。 閱讀完《洞悉數據：現代商業分析的基石》，您將不再滿足於接收報告中的結論，而是能夠主動質疑數據背後的假設、獨立構建分析模型，並以嚴謹的統計語言嚮管理層闡述您的發現。這是一本幫助您從數據使用者，蛻變為數據驅動決策者的必備手冊，是通往更高層次商業智慧的堅實階梯。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀的過程中，我最 the 欣賞的是它在講解“概率”和“統計推斷”時所采用的“場景化”教學方式。我一直覺得，在現實世界裏，很多事情都不是絕對確定的，而是存在著各種可能性。而統計學恰恰為我們提供瞭一種量化這種可能性的方法。書裏用瞭很多有趣的例子，比如預測股票市場的波動，分析某種新藥的療效，甚至是評估彩票中奬的概率。作者通過這些貼近生活的場景，讓我們真切地感受到概率論的實用價值，以及它如何在不確定性中幫助我們做齣判斷。當我讀到“假設檢驗”的部分時，我更是茅塞頓開。原來，那些看似神秘的統計檢驗，其核心邏輯就是通過收集證據，來判斷一個“假設”是否成立。書裏用瞭一個非常巧妙的例子，比如我們要判斷一個硬幣是不是公平的，我們怎麼通過拋擲硬幣的次數和正反麵齣現的頻率來得齣結論。這種嚴謹而又易懂的論證過程，讓我深刻體會到瞭統計推斷的力量，它不僅僅是理論上的推演，更是解決實際問題、做齣科學決策的有力武器。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本《簡單統計學》，我內心其實是帶著一絲忐忑的。畢竟“統計學”這三個字，在我過去的認知裏，總是和密密麻麻的公式、枯燥的圖錶以及一堆讓人頭疼的計算聯係在一起。我一直以為，像我這樣對數學不太敏感，又在非經濟學專業摸爬滾打多年的普通讀者，大概率會在這類書籍麵前望而卻步。然而，這本書的開篇就給瞭我一個大大的驚喜。它並沒有直接丟齣冷冰冰的概念和公式，而是從我們日常生活中觸手可及的例子切入，比如“為什麼超市裏的特價商品總是吸引人”、“如何判斷一個新聞報道裏的數據是否可信”、“我們怎麼知道某個廣告宣傳的效果如何”。作者用非常生動、易於理解的語言，將統計學這門看似高深的學科，描繪成瞭一套解決實際問題、看透事物本質的強大工具。我驚喜地發現，原來統計學並非遙不可及，而是滲透在我們生活的方方麵麵，幫助我們更理性地分析信息，做齣更明智的判斷。這種“潤物細無聲”的引入方式，極大地緩解瞭我的學習壓力，也激發瞭我進一步探索的興趣。書中的每一個小故事、每一個小案例，都像一把鑰匙，輕輕地打開瞭我對統計世界的一扇窗，讓我看到瞭它並非隻有冰冷的數字，更有其背後蘊含的邏輯和智慧。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我耳目一新的一點，在於它對“迴歸分析”的講解。我之前總覺得，這種涉及到“變量之間關係”的概念，會非常晦澀難懂，充斥著各種復雜的方程。但作者卻用一種非常有趣的方式，將它拆解開來。他舉例說，我們想要瞭解“學習時間”和“考試成績”之間的關係，是學習時間越長，成績就一定越高嗎？或者說，還有沒有其他因素會影響成績？通過對“綫性迴歸”的介紹，作者很清晰地解釋瞭如何找到一個“最佳擬閤綫”，來描述這兩個變量之間的趨勢。讓我眼前一亮的是，他並沒有僅僅停留在數學模型上，而是強調瞭“相關不等於因果”這一重要的統計學原則。他會提醒讀者，即使我們發現學習時間和成績之間存在很強的正相關，也不能直接斷定學習時間“導緻”瞭成績提高，因為可能還有其他潛在的因素在起作用。這種嚴謹的邏輯和辯證的思維，讓我覺得這本書不僅僅是在教我統計方法，更是在培養我一種科學的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的，莫過於它在解釋那些核心概念時，所展現齣的那種“化繁為簡”的功力。我記得在學習“均值、中位數、眾數”的時候，我曾一度感到睏惑，不明白它們之間有什麼根本區彆，又各自適用於什麼場景。但作者通過一係列形象的比喻，比如描述一群學生的考試成績，不同區域的房價分布，甚至是一批商品的閤格率，清晰地勾勒齣瞭這三個統計指標的側重點和應用邊界。他並沒有強行灌輸定義，而是引導讀者去思考“在什麼情況下，用哪個數字來代錶‘平均水平’最能反映真實情況”。這種“授人以漁”的教學方法，讓我不再是被動地記憶，而是主動地去理解和掌握。更讓我驚喜的是，當進入到“標準差”和“方差”這類稍顯復雜的概念時，作者依然保持著剋製和耐心，通過大量的圖示和直觀的類比，將原本抽象的“離散程度”變得清晰可見。我不再覺得它們是難以理解的數學公式，而是理解數據變異性的重要工具。這種循序漸進、由淺入深的設計，極大地降低瞭學習門檻，也讓我對統計學産生瞭前所未有的親近感。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這本《簡單統計學》給我帶來的最大價值，是它徹底顛覆瞭我之前對統計學的刻闆印象，讓我看到瞭統計學在現代社會中的強大生命力和實用性。它並非隻是一本冰冷的教科書，而更像是一位耐心而又博學的導師，用清晰的語言、生動的案例，引導我一步步走進統計學的世界。我驚喜地發現，原來那些原本令人生畏的統計概念，在作者的筆下變得如此平易近人。這本書讓我學會瞭如何更理性地分析數據，如何更深刻地理解信息，如何在不確定性中做齣更明智的決策。即使我不是統計學專業齣身，也能從中受益匪淺。它不僅僅是一本關於“統計學”的書，更是一本關於“如何用數據說話”、“如何更科學地認識世界”的書。我真心推薦給所有對數據分析感興趣，或者希望提升自己邏輯思維能力的朋友們。這本書一定會給你帶來意想不到的收獲。