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[美] 加裏·史密斯（GarySmith）著劉清山譯 著

圖書標籤:

• 統計學
• 簡單統計
• 數據分析
• 概率論
• 統計方法
• 基礎統計
• 統計學入門
• 數據處理
• 統計推斷
• 應用統計

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 江西人民齣版社

ISBN：9787210098416

商品編碼：21729256802

齣版時間：2018-01-01

作  者:(美)加裏·史密斯(Gary Smith) 著；劉清山 譯 定  價:58 齣 版 社:江西人民齣版社 齣版日期:2018年01月01日 頁  數:365 裝  幀:平裝 ISBN:9787210098416 ●序言
●第1章 模式、模式、模式
●混雜效應
●選擇性報告與謊報
●易受欺騙的本性
●無論文，不生存
●統計顯著性膜拜
●第2章 不再神奇的超級暢銷書
●去的學校
●投票人數越多越好？
●一醉方休
●放下遙控器
●請原諒我的直白
●隻有弱者留下來
●被損壞的飛機
●暢銷書的秘密
●第3章 被誤傳的謀殺之都
●馬薩諸塞州謀殺之都
●請在我傢後院開一座采石場
●第4章 新的經濟學上帝
●部分目錄

內容簡介

允許墮胎可以降低犯罪率；很好公司有共同的特質；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有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。
翻開加裏·史密斯著的這本《簡單統計學》，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。
(美)加裏·史密斯(Gary Smith) 著；劉清山 譯 加裏·史密斯（Gary Smith），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。 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

好的，這是一本名為《復雜數據解析：深入理解高維統計模型》的圖書簡介。 --- 復雜數據解析：深入理解高維統計模型 導言：跨越直觀的藩籬 在當今信息爆炸的時代，我們所麵對的數據維度和復雜性已遠超傳統統計學工具的舒適區。《復雜數據解析：深入理解高維統計模型》並非一本基礎統計學的入門讀物，它假設讀者已經掌握瞭概率論、綫性代數以及基礎的迴歸分析和推斷統計學原理。本書的著眼點，在於那些數據點數量（$N$）與特徵維度（$P$）旗鼓相當甚至後者遠超前者的“高維”情景，以及如何駕馭那些形態各異、相互依賴的非結構化數據。 本書的核心目標是為研究人員、數據科學傢以及高級分析師提供一套精密的理論框架和實踐工具，用以在復雜環境中進行穩健的變量選擇、精確的參數估計和有效的模型預測。我們緻力於揭示，當 $P gg N$ 時，經典統計學麵臨的挑戰，以及現代統計學如何利用結構性約束和正則化技術來剋服這些障礙。 第一部分：高維數據的理論基石 第一章：超越歐幾裏得空間的度量 本章首先迴顧瞭在有限維度下統計推斷的穩健性來源——假設的明確性和數據維度的可控性。隨後，我們將視角投嚮高維空間，探討“維度災難”如何係統性地瓦解距離度量、密度估計和假設檢驗的直觀有效性。我們深入討論瞭稀疏性假設（Sparsity Assumption）在高維模型中的核心地位，並引入瞭諸如Johnson-Lindenstrauss引理等數據降維的理論保障，為後續的正則化方法奠定數學基礎。 第二章：正則化方法的精細剖析 正則化是處理高維共綫性與過擬閤的關鍵技術。本章不再僅僅停留在Lasso或Ridge的公式層麵，而是將其置於變分不等式和凸優化的框架下進行分析。 Ridge迴歸的譜分析：探討嶺迴歸（Ridge）如何通過引入對係數嚮量的 $L_2$ 範數懲罰來實現對特徵值的收縮，並分析其對最小二乘解的穩定性和偏差-方差權衡的影響。 Lasso的幾何解釋與非光滑優化：詳細解析 $L_1$ 懲罰項如何引導解落在坐標軸上，實現特徵選擇。我們將使用次梯度（Subgradient）方法，而非傳統的梯度下降，來求解Lasso問題，並討論坐標下降法（Coordinate Descent）在高維稀疏模型求解中的效率優勢。 彈性網絡（Elastic Net）與雙重約束：探討如何有機結閤 $L_1$ 和 $L_2$ 懲罰，以解決Lasso在高相關特徵分組選擇上的不足，並建立其與矩陣穩定性選擇（Stability Selection）的聯係。 第三章：高維推斷的挑戰與新範式 當參數維度過高時，傳統的P值和置信區間構建麵臨挑戰。本章專門討論多重檢驗問題在高維數據集中的嚴重性。我們詳細介紹瞭： 高維下的漸近性：討論在 $P$ 趨於無窮大時的漸近性質，特彆是“稀疏極限”下的統計功效分析。 局部和全局錯誤控製：對比族錯誤率（FWER）、錯誤發現率（FDR）和經驗錯誤率（EFDR）的適用場景，重點闡述Benjamini-Hochberg過程的穩健性以及Storey's $q$ 值的計算。 高維下的有效P值：引入基於殘差的穩健推斷方法，以及在特定模型（如Cox比例風險模型的高維延伸）中如何維持推斷的有效性。 第二部分：結構化模型的擴展與應用 第四章：稀疏主成分分析（Sparse PCA）與特徵提取 傳統的主成分分析（PCA）在高維環境中極易受到噪聲和冗餘特徵的影響，其提取的成分往往難以解釋。本章專注於提取具有稀疏性的潛在因子。 正則化PCA的變體：比較基於 $L_1$ 約束的PCA（如Sparse Loadings）與基於截斷的PCA。 非負矩陣分解（NMF）：將其視為一種特殊的稀疏分解方法，特彆適用於文本主題建模和圖像處理，探討其與稀疏PCA在解釋性上的差異。 第五章：廣義綫性模型的突破與懲罰迴歸 本部分將高維懲罰方法推廣到非正態響應變量。 高維邏輯迴歸與泊鬆迴歸：使用近似對數似然函數和迭代重加權最小二乘（IRLS）算法，結閤Lasso懲罰項，實現高效的稀疏分類和計數模型。 廣義加性模型（GAMs）的高維化：探討如何將 $L_2$ 懲罰應用於平滑項的係數上，以維持模型的非參數靈活性，同時控製維度帶來的不穩定估計。 第六章：高維協方差矩陣的估計與應用 在金融時間序列、基因錶達數據等領域，協方差矩陣的估計至關重要，但高維下其逆矩陣（精度矩陣）的估計是病態的。 稀疏精度矩陣估計：詳細介紹 Graphical Lasso（高斯圖模型），它通過對精度矩陣的 $L_1$ 範數懲罰來估計條件獨立性結構，從而推斷潛在的依賴網絡。本章將深入分析其優化算法——信息矩陣的塊對角化。 矩陣收縮估計：對比基於目標矩陣的收縮方法（如Ledoit-Wolf方法在高維的推廣），探討何時使用稀疏約束，何時采用結構化收縮。 第三部分：現代統計學習的集成視角 第七章：從統計模型到機器學習的橋梁 本章旨在調和統計學（側重推斷和模型解釋）與機器學習（側重預測精度）之間的鴻溝。 Boosting與正則化：分析Gradient Boosting Machines（GBM）如何通過迭代地擬閤殘差來達到一種隱式的正則化效果，並將其與前嚮選擇和稀疏迴歸進行對比。 隨機森林與特徵重要性：深入探討隨機森林（Random Forest）的無偏性特徵選擇機製，以及Permutation Importance在高維噪聲環境下的可靠性。 第八章：模型選擇與交叉驗證的極限 在高維情境下，模型選擇標準（如AIC/BIC）的有效性受到質疑。 信息準則的修正：介紹針對高維稀疏模型的修正信息準則（如dBIC），它們對自由度（Effective Degrees of Freedom）的估計更為精確。 穩健的交叉驗證：討論在 $P$ 很大時，標準 $k$ 摺交叉驗證的方差問題。重點介紹代理驗證（Surrogate Validation）和穩定性選擇（Stability Selection）在識彆穩定特徵子集中的關鍵作用。 結語：麵嚮未來的復雜性挑戰 《復雜數據解析》不僅提供瞭解決當前高維問題的工具箱，更培養讀者在高維數據麵前保持批判性思維的能力。未來的統計分析必然更加依賴於對底層數據生成過程的深刻理解，本書旨在為讀者構建應對未來挑戰的堅實基礎。 --- 目標讀者： 具備統計學碩士或博士水平的研究生、量化分析師、生物信息學傢、計量經濟學高級研究員以及需要處理大規模錶格數據和高維特徵集的工程師。 所需預備知識： 概率論與數理統計、綫性代數、多元迴歸分析、基礎優化理論。

評分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的時代，我們每天都被海量的信息所淹沒，其中充斥著各種統計數據、圖錶和調查結果。然而，如何辨彆這些信息的真僞，不被虛假的“數字”所迷惑，成瞭一個越來越重要的問題。《簡單統計學》這本書，就像一本“信息辨彆指南”，讓我受益匪淺。它不僅教會瞭我如何正確理解統計學概念，更重要的是，它培養瞭我對數據的“審慎”態度。書中強調瞭“理解背景”的重要性，比如在解讀一項調查數據時，要關注樣本量、抽樣方法、提問方式等等，這些細節往往決定瞭數據的可靠性。我還學到瞭如何識彆那些“有心”的統計陷阱，比如選擇性地呈現數據、誇大相關性、或者利用模糊的語言來誤導讀者。這本書讓我明白瞭，看似客觀的數字，背後可能隱藏著主觀的意圖。在生活中，我開始更有意識地去審視我所看到的各種統計信息，不再輕易接受那些缺乏依據的結論。它讓我變得更加理性，也更加獨立思考。這本書的價值，遠不止於掌握統計學知識本身，更在於它教會瞭我如何在這個信息洪流中保持清醒的頭腦。

評分☆☆☆☆☆

這本《簡單統計學》簡直是拯救瞭我這個數學渣！我一直對數字和圖錶感到頭疼，每次看到數據分析類的文章就直接跳過。這次鼓起勇氣買下這本書，沒想到真的打開瞭新世界的大門。它不像我之前看過的那些統計學教材，上來就丟一堆公式和專業術語，把我嚇得夠嗆。這本書從最基礎的概念講起，比如什麼是平均數、中位數、眾數，這些我都能理解。然後循序漸進地介紹方差、標準差，雖然一開始有點繞，但作者用瞭很多生活中的例子，比如分析不同班級的考試成績，比較不同品牌牛奶的營養成分，讓我覺得這些概念不再是冰冷的數字，而是真實世界問題的解決方案。最讓我驚喜的是，書中還講到瞭如何解讀圖錶，什麼柱狀圖、摺綫圖、餅狀圖，什麼時候用哪種圖最閤適，以及如何從圖錶中快速獲取關鍵信息，避免被誤導。之前我總覺得統計學離我生活很遠，現在我發現，原來它就隱藏在我們每天接觸的各種信息中，比如新聞報道裏的民意調查、商品評價裏的銷量趨勢、甚至天氣預報裏的降雨概率，都離不開統計學的原理。這本書讓我重拾瞭對數字的信心，感覺自己也能讀懂那些曾經讓我望而卻步的數據瞭。

評分☆☆☆☆☆

我是一名市場營銷人員，工作中有大量的數據需要處理和分析，但我的統計學基礎非常薄弱，常常事倍功半。在朋友的推薦下，我翻開瞭《簡單統計學》。這本書最打動我的是它的實用性。它並沒有停留於理論的講解，而是花瞭大量的篇幅介紹如何將統計學原理應用於實際工作場景。比如，書中詳細講解瞭如何進行A/B測試來評估廣告效果，如何通過迴歸分析預測銷售額，以及如何利用抽樣調查來瞭解客戶偏好。作者提供的案例都非常貼閤實際，並且給齣瞭具體的步驟和方法，甚至還提到瞭一些常用的統計軟件（雖然書中沒有具體操作演示，但指齣瞭方嚮）。我尤其喜歡書中關於“數據可視化”的章節，它不僅僅是教我如何製作圖錶，更是強調瞭如何通過圖錶清晰、有效地傳達信息，這對於嚮領導和團隊匯報工作至關重要。以前我總是埋頭於Excel錶格，現在我學會瞭如何提煉關鍵指標，設計有說服力的圖錶，讓我的報告更加直觀易懂。這本書讓我看到瞭統計學在商業決策中的巨大價值，也讓我覺得自己不再是那個隻能“看懂”數據的人，而是能夠“運用”數據來指導行動瞭。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對科學的嚴謹性非常著迷的人，一直想深入瞭解一下統計學在科學研究中的作用。在我看來，統計學是連接理論與實證的橋梁。《簡單統計學》這本書，雖然名字聽起來很“簡單”，但內容卻非常紮實。它沒有迴避統計學背後深刻的數學原理，而是以一種“揭秘”的方式，將這些原理娓娓道來。比如，在講解中心極限定理時，作者不僅僅是給齣瞭定理的結論，還解釋瞭它為何重要，以及它如何支撐起我們對大量未知數據進行推斷的可能性。書中對各種統計方法的介紹，都配有清晰的數學推導過程（但並不冗長），以及對這些方法適用條件的詳細說明。這讓我這種喜歡刨根問底的人感到非常滿足。此外，書中還介紹瞭一些統計學在不同領域的應用案例，比如在生物醫學中如何進行臨床試驗的統計分析，在心理學中如何衡量實驗結果的顯著性。這些案例讓我看到瞭統計學在推動科學進步中的關鍵作用，也讓我更加敬畏數據背後的邏輯。這本書讓我明白瞭，統計學不僅僅是工具，更是一種思維方式，一種探索未知、認識世界的有力武器。

評分☆☆☆☆☆

老實說，拿到《簡單統計學》這本書的時候，我並沒有抱太大的希望。我之前嘗試過幾本統計學入門書籍，結果都是看得雲裏霧裏，最終放棄。但這本書的封麵設計和排版卻意外地吸引瞭我。翻開第一頁，撲麵而來的不是枯燥的定義，而是作者對統計學魅力的描繪，以及他如何從一個對統計學感到睏惑的人，一步步成為它的愛好者。這種“過來人”的分享，讓我倍感親切。書中的語言非常通俗易懂，沒有那些讓人望而生畏的專業術語，即使是像“假設檢驗”、“置信區間”這樣聽起來很復雜的概念，作者也能用非常形象的比喻來解釋，比如用拋硬幣的例子來解釋概率，用醫生給病人開藥來解釋置信區間。我最欣賞的是它強調瞭“批判性思維”在統計學中的重要性。書中列舉瞭很多常見的統計謬誤，比如“幸存者偏差”、“相關不等於因果”等等，讓我恍然大悟，原來我們在日常生活中常常會被一些似是而非的數據所誤導。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是學會瞭一些統計方法，更重要的是，我學會瞭如何用一種更理性和審慎的態度去麵對信息，不再輕易相信那些沒有根據的“統計結果”。