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耶鲁大学简单统计学课

让数据说实话是现代社会的基本生存技能

...................

※编辑推荐※

★耶鲁大学热门公开课，只需懂加减乘除就能看懂的统计学

- 本书脱胎于耶鲁大学两度获得教学奖的热门公开课

- 跟随一系列轻松又惊心动魄的案例，掌握统计学的基本原则

- 诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·希勒赞赏推荐

★所谓清醒思考，就是用统计学思考

- 19种统计原则，让认知再次升级

- 数十个经典案例，为超过90%的生活场景提供直观借鉴

- 幽默而犀利的分析，平均每三页提供一次醍醐灌顶的体验

★让数据说实话，是现代社会的基本生存技能

-《魔鬼统计学》颠覆常识的结论，到底错在哪里？

-《追求卓越》归纳的成功经验，为何是隐蔽的陷阱？

- 日常生活中，有哪些自我欺骗的套路？

...................

※内容简介※

允许堕胎可以降低犯罪率；

卓越公司有共同的特质；

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著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。

翻开本书，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。

...................

※名人推荐※

这是本非常有趣的书，却揭示了非常严重的问题。我们经常会被数据愚弄，是时候拆穿这些诡计了。

——罗伯特·希勒，诺贝尔经济学奖得主，《非理性繁荣》作者

统计学是金融领域极其常用的修辞方式。《简单统计学》帮助我们在统计学泛滥的时代学会认清真正有效的数据。史密斯教授帮了我们大忙。

——布莱恩·怀特 黑石公司总经理

加里·史密斯的《简单统计学》非常有趣，利用多样例子使读者真正理解统计学。读者也会发现很多他们曾经学过的知识是错误的，本书会告诉他们为什么。

——本杰明·弗里德曼，哈佛大学政治经济学教授

《简单统计学》很有趣，很八卦，却很有见地，本书注定会成为经典。加里·史密斯在书中分析了数不胜数因相信数据而吃亏的错误案例，帮助读者知道如何去避免，这比单纯地讲大道理有用多了。

——爱德华·E·雷姆，加州大学洛杉矶分校教授

序言

第1章 模式、模式、模式

第2章 不再神奇的超级畅销书

第3章 被误传的谋杀之都

第4章 新的经济学上帝

第5章 扬基队的门票真的划算吗？

第6章 美国有多少非裔职业运动员？

第7章 辛普森悖论

第8章 状态火热的雷·阿伦

第9章 胜者的诅咒

第10章 如何转变运气？

第11章 德克萨斯神枪手

第12章 终极拖延

第13章 黑色星期一

第14章 点球成金

第15章 特异功能真的存在吗？

第16章 彩票是一种智商税

第17章 超级投资者

第18章 增长的极限

第19章 何时相信，何时怀疑

出版后记

加里·史密斯，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爆异常。

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。

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寻找统计显著性的一种方法是对多种理论进行检验，然后只宣布具有统计显著性的结果。即使只考虑毫无价值的理论，也会有 1/20 的检验表现出统计显著性。在海量数据和高速计算机的帮助下，在生成“可发表结果”的巨大压力下，无数毫无价值的理论得到了检验。成千上万的研究人员对无数理论进行检验，将那些具有统计显著性的结果记录下来，并将其他结果扔到一边。对于社会公众来说，我们只能看到这些统计工作的冰山一角。我们只能看到具有统计显著性的结果，看不到不具有统计显著性的结果。如果我们知道这些得到公布的检验背后隐藏着数百项没有得到公布的检验，而且知道对毫无价值的理论进行的检验中平均有 1/20 的检验能够得到统计显著性，我们一定会抱着更加怀疑的态度看待这些得到公布的结果。

另一种获得统计显著性的方法是利用数据发现理论。统计检验的假设是，研究人员首先提出一种理论，然后收集数据，以检验这种理论，然后汇报结果——这种结果可能具有统计显著性，也可能不具有显著性。许多人颠倒了这种程序，他们仔细研究数据，以发现某种模式，然后编造出符合这种模式的理论。在数据中搜寻模式的过程令人愉快，而且激动人心，就像玩数独或者解决神秘谋杀案一样。这些人从各个角度考察数据，将数据分解成基于性别、年龄和种族的类别，丢掉妨碍模式的数据，寻找任何有趣的现象。当他们发现某种模式时，他们开始思考其中的原因。

当研究人员钻研数据、寻找模式时，他们会进行数百次显性或隐性检验。你可以站在他们的立场上进行考虑。首先，你将数据作为一个整体进行考察。然后，你分别查看男性和女性的数据。接着，你将儿童和成年人的数据区分开；然后将儿童、青少年和成年人的数据区分开；然后将儿童、青少年、成年人和老年人的数据区分开。接着，你尝试不同的年龄界限。你将老年人的范围设置为 65 岁以上。当这种做法失败时，你将这个数字调整为 55 岁、60 岁、70 岁或者 75 岁。最终，你总会发现某种模式。即使研究人员不对数据的每一种排列进行正式的统计检验，他们也可以进行非正式检验，即寻找看上去具有统计显著性的数据排列。如果我们知道研究人员在公布结果之前以一百种不同的方式对数据进行了考察，我们一定会抱着怀疑的态度看待这些结果。

这些做法——选择性报告和数据搜刮——被称为数据挖掘。通过数据挖掘发现的统计显著性只能体现出研究人员的耐心。在独立检验证实或拒绝结论之前，我们无法判断某种数据挖掘马拉松到底证明了某种实用理论的有效性还是研究人员坚定的毅力。不过，通常情况下，这类检验并不会被人验证。毕竟，你无法通过证实他人的研究而成为明星；所以，为什么不把时间用于发现新理论呢？因此，通过数据挖掘得出的理论看上去很安全，既不会受到检验，也...

我们既需要理论，也需要数据。不要仅仅被器重的一种事物说服。

实验用一般线性模型（GLM）的普通最小二乘估计对三文鱼立体像素数据进行了处理

我们解释眼前事物的内在愿望导致了两种认知错误。首先，我们很容易被模式以及解释模式的理论所诱导。其次，我们紧盯着支持这种理论的数据，忽视与之相矛盾的证据。......我们内心深处希望理解这个世界，因此我们形成了这种声名狼藉、很难摆脱的弱点。

我们应当对缺乏思考的计算保持警惕。计算是一项相对容易的工作，更有难度的问题是这种计算是否有道理。

书籍介绍

耶鲁大学简单统计学课

让数据说实话是现代社会的基本生存技能

...................

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★耶鲁大学热门公开课，只需懂加减乘除就能看懂的统计学

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★所谓清醒思考，就是用统计学思考

- 19种统计原则，让认知再次升级

- 数十个经典案例，为超过90%的生活场景提供直观借鉴

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★让数据说实话，是现代社会的基本生存技能

-《魔鬼统计学》颠覆常识的结论，到底错在哪里？

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※内容简介※

允许堕胎可以降低犯罪率；

卓越公司有共同的特质；

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著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。

翻开本书，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。

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※名人推荐※

这是本非常有趣的书，却揭示了非常严重的问题。我们经常会被数据愚弄，是时候拆穿这些诡计了。

——罗伯特·希勒，诺贝尔经济学奖得主，《非理性繁荣》作者

统计学是金融领域极其常用的修辞方式。《简单统计学》帮助我们在统计学泛滥的时代学会认清真正有效的数据。史密斯教授帮了我们大忙。

——布莱恩·怀特 黑石公司总经理

加里·史密斯的《简单统计学》非常有趣，利用多样例子使读者真正理解统计学。读者也会发现很多他们曾经学过的知识是错误的，本书会告诉他们为什么。

——本杰明·弗里德曼，哈佛大学政治经济学教授

《简单统计学》很有趣，很八卦，却很有见地，本书注定会成为经典。加里·史密斯在书中分析了数不胜数因相信数据而吃亏的错误案例，帮助读者知道如何去避免，这比单纯地讲大道理有用多了。

——爱德华·E·雷姆，加州大学洛杉矶分校教授

• 作者：柑橘和柠檬啊 发布时间：2021-01-30 17:45:30

  国外一些畅销书的通病：前一半挺有启发，后半部分一直在重复前一半的观点…

• 作者：young 发布时间：2017-12-19 11:41:56

  这本书看完后感觉对自己的认知以及对世界的认知又真实了一步。首先意识到自己总是被骗的原因是，原始大脑带给我们的、内心对世界探知的渴望导致的对模式的迷恋。以后再遇到某种模式及其支持理论的时候，会记得反问自己，这种模式是真实存在还是一种解释世界的拙劣障眼法。同时看完书后，“数据和理论，缺一不可”这句话深深印在我的心里。

• 作者：后浪 发布时间：2018-01-16 10:50:09

  耶鲁大学简单统计学课，让数据说实话是现代社会的基本生存技能

• 作者：江户川柯镇恶 发布时间：2018-03-21 22:11:30

  讲的是人在统计学思维中产生的各种谬误。在看到股市k线图和彩票选号的案例时，我就想到这条信息要屏蔽起来不给老爸看见。有时候人能在自己的信念中度过，真的不容易，千万不要狠心去拆穿什么。书中的案例都是笑里藏刀的，时不时拿出来虐虐心，有利于身体健康。

• 作者：Karl 发布时间：2020-10-22 10:04:01

  借的一位妈妈的，她说她娃看不懂，她自己读了，还写了批注。当时我是极力推荐买人民文学社的，甚至还发了初版的电子稿，最后她还是选了这本。感慨本是鲜活打开的文本，多年的语文教育，感受表达都被驯化了。。。

• 作者：鱼鳞 发布时间：2018-06-12 21:05:14

  我觉得我是撒比才会买这本书

• 被体检结果吓得半死，只因为不懂统计学

  作者：xierdear 发布时间：2017-12-16 22:31:55

  前段时间单位组织体检，体检报告出来之后把我吓得不轻：居然有一项癌症筛查指标偏高！一阵恐慌之后，发现居然好几个同事这项指标偏高。难道一个公司这么多人得癌症？是不是医院搞错了呢？果然，我们去复查之后，指标又正常了，医生表示没有任何问题。确定自己没得癌症，悬着的心放了下来，但还是有点郁闷：医院的检测也太不靠谱了吧？

  不过，最近我在读《简单统计学：如何轻松识破一本正经的胡说八道》一书的时候发现：不是医院不靠谱，是我不懂统计学。

  这话怎么说呢？先让我们一起来玩个小测试：假设某病的发病率为0.1%，而针对这个病的检测手段准确率是99%。现在小王去医院体检，检查结果为阳性，也就是“有病”。问题来了，小王真“有病”的几率有多大？

  在往下看之前，建议你先在心里估算一个数字。

  正确答案是：9.0146%。是不是很吃惊？别急，我们一起来分析一下：

  现在假设有10万人去医院做检测，其中100人是病人（发病率0.1%），检测结果是这样的：

  

  第一行：有100个是病人，其中99个检测出阳性，准确率99%，这个没问题。

  第二行：有99900个是健康人，其中有999个被检测出呈阳性（假阳性），准确率99%（或者说错误率1%），这个也没问题。

  关键点在第一列里面：在所有1098个检测呈阳性的人中，有999个是健康人，99个是病人，也就是说，如果小王被检测出阳性，他真的是病人的几率是99÷1098*100%≈9.0164%。

  如果把这个问题改一下：小王的检测结果是阴性，他是健康人的几率是多大呢？答案是99.999%（98901÷98902≈99.999%）。

  你看，如果检查结果显示小王没病，小王极有可能是真的没病；如果检查结果显示小王有病，小王极有可能还是没病。

  上面这个分析方法是我在《简单统计学：如何轻松识破一本正经的胡说八道》一书中学到的，其中第6章关于大麻检测的案例就是用的这个方法。你也可以试着自己玩一下这个游戏，改变一下发病率和检测的准确率，你会得到很多有趣的结果。

  不夸张地说，《简单统计学：如何轻松识破一本正经的胡说八道》这本书彻底改变了我对统计学“高深莫测”的印象。书中通过丰富的案例，深入浅出地解析了大量由于不懂统计学造成的认知错误，小到买彩票，大到国家政策的制定，每一个都让人拍案叫绝。

  这本书的作者加里·史密斯曾在耶鲁大学任教7年，他的统计学课程非常接地气，跟日常生活紧密相关，在耶鲁大学特别受欢迎。他的书也延续了课堂的风格：没有让人望而生畏的数学和图表，只有有趣的案例和深入浅出的解析，即便是从没接触过统计学的读者，也可以轻松愉快的读完这本书，并从中收获真知灼见。

  本书的英文版已经引起了广泛关注，连诺贝尔经济学奖得主罗伯特·希勒都大加赞赏：“这是本非常有趣的书，却揭示了非常严重的问题。”

  为什么罗伯特希勒说这本书“揭示了非常严重的问题”呢？

  实际上，统计学已经席卷了几乎所有的科学领域，从医学到物理，从经济学到心理学，没有哪个学科能在不使用统计学方法的情况下开展科学研究。问题在于，统计学是一门关于数据处理的科学，而人类的大脑生来并不擅长处理数据。即便那些最聪明的人，也会因为不懂统计学或错用统计学而闹笑话，甚至引起灾难性的后果。

  1、超级畅销书错在哪里？

  在一本超级畅销书《从优秀到卓越》中，吉姆·柯林斯及其团队花了5年时间，考察了1435家公司40年的历史，发现了股价表现优于平均水平的11家公司，并对这些公司进行了详细研究。他们发现了这些公司的一些共同特点。柯林斯认为，“只要认真使用我们发现的思想框架，几乎任何组织都可以极大提高自身的境界和表现，甚至成为一家卓越的组织”。

  柯林斯说的对吗？我以前读这本书的时候，真的没发现有什么不妥。但是加里·史密斯在《简单统计学：如何轻松识破一本正经的胡说八道》一书中指出了其中的严重错误：这是一项存在幸存者偏差的回溯性研究。

  如果你不知道什么是幸存者偏差和回溯性研究，没关系，你只要思考以下这个简单的问题：“所有妈妈都是女人”，是否意味着“所有女人都是妈妈”？

  显然，不是。

  那么，“全部11家伟大公司都具有某些特点”，是否意味着“具有这些特点的都是伟大公司”？

  显然，也不是。

  现在，你已经知道问题出在哪里了。

  根据事后的结果去做“预测”是不对的，因为你研究的是“幸存者”，还有很多符合标准却已经倒闭的“非幸存者”，都被遗漏了。从所有公司中选出表现最优的11家，再去制定符合这11家公司的标准，无异于一个毫无射击技能的人对着墙狂射一气，然后在弹孔最密集的地方画上靶心。使用这种方法，人人都能成为神枪手。

  其实研究企业的成功和研究个人的成功，本质上是一样的。网络上流传的“成功人士都具有这些特点”的文章，总是能让人趋之若鹜，其隐含的意思无非就是“只要你也具备这样的特点，就能成功”。但是是学了统计学，你可以淡定地反问一句，有这些特点的都是成功人士吗？

  很可能，这些成功人士都只是“幸存者”而已。

  2、造成数百万人失业的经济学研究

  错信了畅销书的后果还不算最严重的，错误的研究导致错误的政府决策，才是真正的灾难。

  2010年，两位哈佛教授卡门·莱茵哈特和肯·罗戈夫发表了一篇论文，认为当联邦政府债务相对于国内生产总值的比例超过90%时，国家的经济增长就会受到拖累。

  过高的债务率会拖累经济，这听上去似乎很合理。确实，人们接受了这两位哈佛教授的观点。虽然许多经济学家不同意这个观点，但是他们都没有找出严重的错误。一些欧洲政府也接受了这样的观点，试图通过削减开支和提高税收来减少财政赤字。

  欧洲的紧缩政策带来的后果是灾难性的：欧洲平均失业率从2011年的10%，上升到2012年的11%，再上升到2013年的12%。失业率每年增加1%意味着什么呢？考虑到欧洲超过7亿的人口基数，1%的失业率意味着每年有超过700万人失业！可见，这一政策造成的经济损失是无法估量的。

  那两位哈佛教授关于“90%债务临界点”的研究到底出了什么问题呢？2012年，马萨诸塞大学安姆斯特分校的一名研究生托马斯·赫恩登和他的两名指导教授对原始数据进行了研究，发现了问题所在：两位哈佛教授对数据进行了人为的筛选，使之符合他们的理论！

  他们有时排除了某些国家的数据，有时排除了某些年份的数据，有时使用了不同寻常、前后矛盾的计算方法，但是这些“调整”没有任何合理的原因。唯一的解释是：这些“调整”使得计算出来的增长率为负数，以符合他们的理论。

  根据赫恩登和他的指导教授的重新计算，如果不做任何“调整”，计算出来的增长率是正的，也就是说，结论跟两位哈佛教授完全相反。

  可惜，发现得太晚了。

  3、普通人能从统计学里学到什么

  如果你觉得前面的案例都太“高大上”，不如看看下面这个小例子。

  你买双色球彩票时，会不会买“1,2,3,4,5+6”这样的组合？相信几乎没人会这样买，因为人人都知道，这个概率太低了！不过你别忘了，任何一个组合出现的概率，其实是一样的。

  下次产生买彩票的冲动时，不如提醒一下自己，你想买的那注彩票，中奖概率跟“1,2,3,4,5+6”一样大。或者说，一样小。

  读这本《简单统计学：如何轻松识破一本正经的胡说八道》，我有两个感想。

  第一个感想是：每个人都该学点简单统计学，因为统计学实在太有用了。

  第二个感想是：人类实在太容易犯错了，哪怕是那些最聪明的人也在劫难逃。还是苏格拉底说得对啊，世界上最有智慧的人，恰恰是知道自己无知的那个人。

• 《简单统计学》思维导图

  作者：吴滚滚 发布时间：2018-04-30 20:31:24

  

  简单统计学

  7.5

  [美] 加里·史密斯 / 2018 / 江西人民出版社

  短评里不能贴图，思维导图只好放书评里了。

  书评一定要求超过140字，短评不让贴图