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#英國Amazon網站1,700多位讀者,四顆半星強力推薦!
#英國劍橋大學統計學權威,帶給你最有趣、最有價值的統計思維
 
統計學如何幫助我們了解世界?
當資料不完美,我們能做出可靠的結論嗎?

在資料科學的時代,統計學如何與時俱進?
當疫情來襲,我們如何自己做好觀念上的準備?
 
在許多領域中,統計學都是必備的技能;在人工智慧的時代,統計在商務上的運用也越來越重要。
但是一般的統計學內容,即使有嚴謹的定義和推論,卻總是感覺和現實世界隔了一層,不知如何運用,也很難理解它。
許多人在學校或許讀過一點統計學,大概知道隨機變數、標準差、平均數、中位數的意義,但到底該怎麼用?如何應用到現實世界的問題呢?
然而,這本書不同,它帶你用一種全新的方式來了解統計學。它從一些現實世界的問題開始,例如:
地球上有多少棵樹?
培根三明治的致癌風險有多高?
我們能夠相信群眾智慧嗎?
如何衡量藥物的有效性?
英國人的一生中有多少個性伴侶?
病人多的醫院,存活率比較高嗎?
半個世紀以來,全球人口成長的型態如何?
為什麼老男人的耳朵都很大?
 
配上生動有趣的圖表,讓讀者更容易進入,也展示了將資料化為圖表的強大力量與陷阱,以及溝通、道德問題在統計上的重要性。
本書的作者,英國劍橋大學的統計學權威大衛.史匹格哈特(David Spiegelhalter),十分擅長利用統計學說故事,而且概念清晰,盡量不談技術性的細節,他將統計學當中極易混淆的觀念,例如平均數和中位數、標準差、隨機試驗、母體、迴歸模型、隨機變數、預測區間和信賴區間、假說檢定(偽陽性、偽陰性問題)、P值、貝氏方法等等,以生動的實例和圖表,一步步清楚說明。
這本書也強調,統計學應該要教「PPDAC的問題解決循環」,即「問題─計畫─資料─分析─結論及溝通」。先從定義問題開始,再制定計畫,包括要測量什麼、如何測量,然後要收集資料,根據計畫展開統計分析,最後決定適當的結論,並清晰準確地溝通給外界知道。
正如一句名言所說的:「所有的模型都是錯的,但有些模型有用。」雖然統計的模型並不完美,但是如果我們想要得出一些結論,在數據的洪流當中增進對這個世界的理解,這些模型還是有幫助的。
作者強調,統計學對於已知的事實作匯總,對於未知的不確定性作出估計,最後應該以謙遜的態度,說明我們能從資料中得到什麼,不能得到什麼。要抱持小心審慎的態度,包括對於各種媒體報導的數據和說法,進行審慎的判斷。
本書對於統計學及其廣泛的應用作了深入解讀,讀這本書,你會對統計學產生興趣,知道統計學在做什麼,以及如何應用到實際問題上,還有統計學這門學問的美妙精髓與限制,這些將是讀者珍貴的收穫。

作者簡介

大衛.史匹格哈特David Spiegelhalter
大衛.史匹格哈特爵士是英國的統計學家,劍橋大學統計實驗室(Statistical Laboratory)的溫頓風險與證據溝通中心(Winton Centre for Risk and Evidence Communication)主任。他是他所鑽研領域中最常被引用、且最具影響力的研究工作者之一,並獲選為2017-18年皇家統計學會(Royal Statistical Society)總裁。

譯者簡介

羅耀宗
台灣清華大學工業工程系、政治大學企業管理研究所碩士班畢業。曾任《經濟日報》國外新聞組主任、寰宇出版公司總編輯。所著《Google:Google成功的七堂課》(The Seven Success Lessons from Google)獲中華民國經濟部中小企業處九十四年度金書獎。另著有《第二波網路創業家:Google, eBay, Yahoo劃時代的繁榮盛世》(Netpreneurs 2.0)。譯作無數,包括《一課經濟學》、《選擇的自由》等。現為財金、商業、科技專業自由文字工作者、《哈佛商業評論》全球中文版特約譯者。
  • 〈出版緣起〉我們在商業性、全球化的世界中生活
  • 致謝
  • 導論
  • 第1章 用百分比了解情況:類別資料和百分率
  • 第2章 滙總和溝通數字
  • 第3章 為什麼我們還是要查看資料?母體與測量值
  • 第4章 什麼因造成什麼果?隨機試驗
  • 第5章 利用迴歸將關係建模
  • 第6章 演算法、分析和預測
  • 第7章 對於正在發生的事,我們能有多確定?估計和區間
  • 第8章 機率:不確定性和變異性的語言
  • 第9章 結合機率與統計
  • 第10章 回答問題和宣稱發現:假說檢定
  • 第11章 用貝氏方法,從經驗中找答案
  • 第12章 事情怎麼會出錯?
  • 第13章 如何把統計做得更好
  • 第14章 結論
  • 詞彙解釋
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