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[美] 加里·史密斯（GarySmith）著刘清山译 著

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出版社： 江西人民出版社

ISBN：9787210098416

商品编码：21729256802

出版时间：2018-01-01

作  者:(美)加里·史密斯(Gary Smith) 著；刘清山 译 定  价:58 出 版 社:江西人民出版社 出版日期:2018年01月01日 页  数:365 装  帧:平装 ISBN:9787210098416 ●序言
●第1章 模式、模式、模式
●混杂效应
●选择性报告与谎报
●易受欺骗的本性
●无论文，不生存
●统计显著性膜拜
●第2章 不再神奇的超级畅销书
●去的学校
●投票人数越多越好？
●一醉方休
●放下遥控器
●请原谅我的直白
●只有弱者留下来
●被损坏的飞机
●畅销书的秘密
●第3章 被误传的谋杀之都
●马萨诸塞州谋杀之都
●请在我家后院开一座采石场
●第4章 新的经济学上帝
●部分目录

内容简介

允许堕胎可以降低犯罪率；很好公司有共同的特质；早晨喝一整壶咖啡可以延年益寿，每天喝两杯咖啡会增加患癌的风险……
上述结论都是专业人士甚至是有名学者精心研究所得。如果你相信它们，你也应该信任章鱼保罗对世界杯的预测。现代人被数据所包围，无论是学习、工作，还是日常生活，都习惯了用数据说话，可怕的是，骗子也学会了用数据说话。若要清醒思考，你需要学点统计学。《简单统计学》脱胎于耶鲁大学热门统计学课程，加里·史密斯教授在书中巧妙地揭示了生活中的各种数据骗局，并用简单的统计学原理揭穿了其中的把戏，行文轻松幽默而又逻辑缜密，堪称一堂别开生面的统计课。
翻开加里·史密斯著的这本《简单统计学》，轻松掌握统计学背后的科学机制，掌握从数据中获取真知的技巧，全面升级你的认知。
(美)加里·史密斯(Gary Smith) 著；刘清山 译 加里·史密斯（Gary Smith），耶鲁大学博士，曾在耶鲁大学任教7年，其间两度获得教学奖，他的课程因结合日常生活中的常见实例、深入浅出地分析数据而火暴异常。
刘清山，清华大学毕业，译有《横向领导力》《女士品茶》《那些你以为地球人都知道的事情：科技篇》等作品。 我们生活在大数据时代。高性能计算机和全球网络的强大组合正在得到人们的赞美甚至推崇。专家不断告诉我们，他们发现了一种新的能力，可以对海量数据进行筛查并发现真相，这将为政府、商业、金融、医疗、法律以及我们的日常生活带来一场革命。我们可以做出更明智的决策，因为强大的计算机可以对数据进行分析，发现重要的结论。也许事实的确如此，也许未必。有时，这些无所不在的数据和伟大光明正确的计算机会得出一些非常怪异的结论。例如，有人一本正经地宣称：？ 凌乱的房间会强化人们的种族主义倾向

好的，这是一本名为《复杂数据解析：深入理解高维统计模型》的图书简介。 --- 复杂数据解析：深入理解高维统计模型 导言：跨越直观的藩篱 在当今信息爆炸的时代，我们所面对的数据维度和复杂性已远超传统统计学工具的舒适区。《复杂数据解析：深入理解高维统计模型》并非一本基础统计学的入门读物，它假设读者已经掌握了概率论、线性代数以及基础的回归分析和推断统计学原理。本书的着眼点，在于那些数据点数量（$N$）与特征维度（$P$）旗鼓相当甚至后者远超前者的“高维”情景，以及如何驾驭那些形态各异、相互依赖的非结构化数据。 本书的核心目标是为研究人员、数据科学家以及高级分析师提供一套精密的理论框架和实践工具，用以在复杂环境中进行稳健的变量选择、精确的参数估计和有效的模型预测。我们致力于揭示，当 $P gg N$ 时，经典统计学面临的挑战，以及现代统计学如何利用结构性约束和正则化技术来克服这些障碍。 第一部分：高维数据的理论基石 第一章：超越欧几里得空间的度量 本章首先回顾了在有限维度下统计推断的稳健性来源——假设的明确性和数据维度的可控性。随后，我们将视角投向高维空间，探讨“维度灾难”如何系统性地瓦解距离度量、密度估计和假设检验的直观有效性。我们深入讨论了稀疏性假设（Sparsity Assumption）在高维模型中的核心地位，并引入了诸如Johnson-Lindenstrauss引理等数据降维的理论保障，为后续的正则化方法奠定数学基础。 第二章：正则化方法的精细剖析 正则化是处理高维共线性与过拟合的关键技术。本章不再仅仅停留在Lasso或Ridge的公式层面，而是将其置于变分不等式和凸优化的框架下进行分析。 Ridge回归的谱分析：探讨岭回归（Ridge）如何通过引入对系数向量的 $L_2$ 范数惩罚来实现对特征值的收缩，并分析其对最小二乘解的稳定性和偏差-方差权衡的影响。 Lasso的几何解释与非光滑优化：详细解析 $L_1$ 惩罚项如何引导解落在坐标轴上，实现特征选择。我们将使用次梯度（Subgradient）方法，而非传统的梯度下降，来求解Lasso问题，并讨论坐标下降法（Coordinate Descent）在高维稀疏模型求解中的效率优势。 弹性网络（Elastic Net）与双重约束：探讨如何有机结合 $L_1$ 和 $L_2$ 惩罚，以解决Lasso在高相关特征分组选择上的不足，并建立其与矩阵稳定性选择（Stability Selection）的联系。 第三章：高维推断的挑战与新范式 当参数维度过高时，传统的P值和置信区间构建面临挑战。本章专门讨论多重检验问题在高维数据集中的严重性。我们详细介绍了： 高维下的渐近性：讨论在 $P$ 趋于无穷大时的渐近性质，特别是“稀疏极限”下的统计功效分析。 局部和全局错误控制：对比族错误率（FWER）、错误发现率（FDR）和经验错误率（EFDR）的适用场景，重点阐述Benjamini-Hochberg过程的稳健性以及Storey's $q$ 值的计算。 高维下的有效P值：引入基于残差的稳健推断方法，以及在特定模型（如Cox比例风险模型的高维延伸）中如何维持推断的有效性。 第二部分：结构化模型的扩展与应用 第四章：稀疏主成分分析（Sparse PCA）与特征提取 传统的主成分分析（PCA）在高维环境中极易受到噪声和冗余特征的影响，其提取的成分往往难以解释。本章专注于提取具有稀疏性的潜在因子。 正则化PCA的变体：比较基于 $L_1$ 约束的PCA（如Sparse Loadings）与基于截断的PCA。 非负矩阵分解（NMF）：将其视为一种特殊的稀疏分解方法，特别适用于文本主题建模和图像处理，探讨其与稀疏PCA在解释性上的差异。 第五章：广义线性模型的突破与惩罚回归 本部分将高维惩罚方法推广到非正态响应变量。 高维逻辑回归与泊松回归：使用近似对数似然函数和迭代重加权最小二乘（IRLS）算法，结合Lasso惩罚项，实现高效的稀疏分类和计数模型。 广义加性模型（GAMs）的高维化：探讨如何将 $L_2$ 惩罚应用于平滑项的系数上，以维持模型的非参数灵活性，同时控制维度带来的不稳定估计。 第六章：高维协方差矩阵的估计与应用 在金融时间序列、基因表达数据等领域，协方差矩阵的估计至关重要，但高维下其逆矩阵（精度矩阵）的估计是病态的。 稀疏精度矩阵估计：详细介绍 Graphical Lasso（高斯图模型），它通过对精度矩阵的 $L_1$ 范数惩罚来估计条件独立性结构，从而推断潜在的依赖网络。本章将深入分析其优化算法——信息矩阵的块对角化。 矩阵收缩估计：对比基于目标矩阵的收缩方法（如Ledoit-Wolf方法在高维的推广），探讨何时使用稀疏约束，何时采用结构化收缩。 第三部分：现代统计学习的集成视角 第七章：从统计模型到机器学习的桥梁 本章旨在调和统计学（侧重推断和模型解释）与机器学习（侧重预测精度）之间的鸿沟。 Boosting与正则化：分析Gradient Boosting Machines（GBM）如何通过迭代地拟合残差来达到一种隐式的正则化效果，并将其与前向选择和稀疏回归进行对比。 随机森林与特征重要性：深入探讨随机森林（Random Forest）的无偏性特征选择机制，以及Permutation Importance在高维噪声环境下的可靠性。 第八章：模型选择与交叉验证的极限 在高维情境下，模型选择标准（如AIC/BIC）的有效性受到质疑。 信息准则的修正：介绍针对高维稀疏模型的修正信息准则（如dBIC），它们对自由度（Effective Degrees of Freedom）的估计更为精确。 稳健的交叉验证：讨论在 $P$ 很大时，标准 $k$ 折交叉验证的方差问题。重点介绍代理验证（Surrogate Validation）和稳定性选择（Stability Selection）在识别稳定特征子集中的关键作用。 结语：面向未来的复杂性挑战 《复杂数据解析》不仅提供了解决当前高维问题的工具箱，更培养读者在高维数据面前保持批判性思维的能力。未来的统计分析必然更加依赖于对底层数据生成过程的深刻理解，本书旨在为读者构建应对未来挑战的坚实基础。 --- 目标读者： 具备统计学硕士或博士水平的研究生、量化分析师、生物信息学家、计量经济学高级研究员以及需要处理大规模表格数据和高维特征集的工程师。 所需预备知识： 概率论与数理统计、线性代数、多元回归分析、基础优化理论。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对科学的严谨性非常着迷的人，一直想深入了解一下统计学在科学研究中的作用。在我看来，统计学是连接理论与实证的桥梁。《简单统计学》这本书，虽然名字听起来很“简单”，但内容却非常扎实。它没有回避统计学背后深刻的数学原理，而是以一种“揭秘”的方式，将这些原理娓娓道来。比如，在讲解中心极限定理时，作者不仅仅是给出了定理的结论，还解释了它为何重要，以及它如何支撑起我们对大量未知数据进行推断的可能性。书中对各种统计方法的介绍，都配有清晰的数学推导过程（但并不冗长），以及对这些方法适用条件的详细说明。这让我这种喜欢刨根问底的人感到非常满足。此外，书中还介绍了一些统计学在不同领域的应用案例，比如在生物医学中如何进行临床试验的统计分析，在心理学中如何衡量实验结果的显著性。这些案例让我看到了统计学在推动科学进步中的关键作用，也让我更加敬畏数据背后的逻辑。这本书让我明白了，统计学不仅仅是工具，更是一种思维方式，一种探索未知、认识世界的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

老实说，拿到《简单统计学》这本书的时候，我并没有抱太大的希望。我之前尝试过几本统计学入门书籍，结果都是看得云里雾里，最终放弃。但这本书的封面设计和排版却意外地吸引了我。翻开第一页，扑面而来的不是枯燥的定义，而是作者对统计学魅力的描绘，以及他如何从一个对统计学感到困惑的人，一步步成为它的爱好者。这种“过来人”的分享，让我倍感亲切。书中的语言非常通俗易懂，没有那些让人望而生畏的专业术语，即使是像“假设检验”、“置信区间”这样听起来很复杂的概念，作者也能用非常形象的比喻来解释，比如用抛硬币的例子来解释概率，用医生给病人开药来解释置信区间。我最欣赏的是它强调了“批判性思维”在统计学中的重要性。书中列举了很多常见的统计谬误，比如“幸存者偏差”、“相关不等于因果”等等，让我恍然大悟，原来我们在日常生活中常常会被一些似是而非的数据所误导。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学会了一些统计方法，更重要的是，我学会了如何用一种更理性和审慎的态度去面对信息，不再轻易相信那些没有根据的“统计结果”。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的信息所淹没，其中充斥着各种统计数据、图表和调查结果。然而，如何辨别这些信息的真伪，不被虚假的“数字”所迷惑，成了一个越来越重要的问题。《简单统计学》这本书，就像一本“信息辨别指南”，让我受益匪浅。它不仅教会了我如何正确理解统计学概念，更重要的是，它培养了我对数据的“审慎”态度。书中强调了“理解背景”的重要性，比如在解读一项调查数据时，要关注样本量、抽样方法、提问方式等等，这些细节往往决定了数据的可靠性。我还学到了如何识别那些“有心”的统计陷阱，比如选择性地呈现数据、夸大相关性、或者利用模糊的语言来误导读者。这本书让我明白了，看似客观的数字，背后可能隐藏着主观的意图。在生活中，我开始更有意识地去审视我所看到的各种统计信息，不再轻易接受那些缺乏依据的结论。它让我变得更加理性，也更加独立思考。这本书的价值，远不止于掌握统计学知识本身，更在于它教会了我如何在这个信息洪流中保持清醒的头脑。

评分☆☆☆☆☆

这本《简单统计学》简直是拯救了我这个数学渣！我一直对数字和图表感到头疼，每次看到数据分析类的文章就直接跳过。这次鼓起勇气买下这本书，没想到真的打开了新世界的大门。它不像我之前看过的那些统计学教材，上来就丢一堆公式和专业术语，把我吓得够呛。这本书从最基础的概念讲起，比如什么是平均数、中位数、众数，这些我都能理解。然后循序渐进地介绍方差、标准差，虽然一开始有点绕，但作者用了很多生活中的例子，比如分析不同班级的考试成绩，比较不同品牌牛奶的营养成分，让我觉得这些概念不再是冰冷的数字，而是真实世界问题的解决方案。最让我惊喜的是，书中还讲到了如何解读图表，什么柱状图、折线图、饼状图，什么时候用哪种图最合适，以及如何从图表中快速获取关键信息，避免被误导。之前我总觉得统计学离我生活很远，现在我发现，原来它就隐藏在我们每天接触的各种信息中，比如新闻报道里的民意调查、商品评价里的销量趋势、甚至天气预报里的降雨概率，都离不开统计学的原理。这本书让我重拾了对数字的信心，感觉自己也能读懂那些曾经让我望而却步的数据了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名市场营销人员，工作中有大量的数据需要处理和分析，但我的统计学基础非常薄弱，常常事倍功半。在朋友的推荐下，我翻开了《简单统计学》。这本书最打动我的是它的实用性。它并没有停留于理论的讲解，而是花了大量的篇幅介绍如何将统计学原理应用于实际工作场景。比如，书中详细讲解了如何进行A/B测试来评估广告效果，如何通过回归分析预测销售额，以及如何利用抽样调查来了解客户偏好。作者提供的案例都非常贴合实际，并且给出了具体的步骤和方法，甚至还提到了一些常用的统计软件（虽然书中没有具体操作演示，但指出了方向）。我尤其喜欢书中关于“数据可视化”的章节，它不仅仅是教我如何制作图表，更是强调了如何通过图表清晰、有效地传达信息，这对于向领导和团队汇报工作至关重要。以前我总是埋头于Excel表格，现在我学会了如何提炼关键指标，设计有说服力的图表，让我的报告更加直观易懂。这本书让我看到了统计学在商业决策中的巨大价值，也让我觉得自己不再是那个只能“看懂”数据的人，而是能够“运用”数据来指导行动了。