Ця книга також є у продажу українською мовою під назвою "Мистецтво статистики. Прийняття аргументованих рішень на основі даних".
Как статистика помогает нам лучше понимать мир? И как можно приходить к уверенным умозаключениям, когда у нас нет идеальных и полных данных?
На эти вопросы отвечает «Искусство статистики» — одна из самых содержательных и при этом доступных книг по теме. С блестящими примерами, интересным изложением, наглядными графиками, определениями, формулами и программным кодом в приложениях.
Статистика играла ключевую роль для научного познания мира на протяжении веков, а в эпоху больших данных базовое понимание этой дисциплины и статистическая грамотность становятся критически важными.
Специалист с огромным опытом Дэвид Шпигельхалтер познакомит вас с ключевыми принципами и показателями, которые помогают извлекать из данных знания о мире и отвечать на вопросы о нем. Он делает это на примерах из реальной жизни, показывая, как статистика способна помочь определить самого удачливого пассажира на Титанике, выяснить, можно ли было раскрыть серийного убийцу Гарольда Шипмана раньше, рассчитать количество деревьев на нашей планете, определить необходимое количество участников для достоверного медицинского исследования, вычислить количество безработных в стране и ответить на десятки других вопросов о нашем мире. Вопросов, на которые нельзя ответить без применения статистики.
Фишки книги
Увлекательное знакомство с теорией и практикой статистики, не обремененное техническими деталями.
Яркие примеры применения статистики в жизни.
Ключевые принципы, методы и показатели.
Для кого эта книга
Для широкого круга читателей, интересующихся статистикой, с которой они сталкиваются на работе и в повседневной жизни.
Для студентов, которые хотят ознакомиться со статистикой без углубления в технические детали.
Для опытных аналитиков, которые найдут в книге интересные примеры и новые знания для своей практики.
Об авторе
Сэр Дэвид Шпигельхалтер — британский статистик, председатель Винтоновского центра исследований риска и доказательных коммуникаций в Статистической лаборатории Кембриджского университета. Шпигельхалтер — один из самых цитируемых и влиятельных исследователей в своей области. В 2017-2018 годах избирался президентом Королевского статистического общества.
Цитаты из книги
Статистика
Люди считали и измеряли всегда. Однако современная статистика как наука фактически зародилась в 1650-х годах, когда понятие вероятности впервые было правильно представлено Блезом Паскалем и Пьером Ферма. С такой прочной математической основой прогресс заметно ускорился. В сочетании с данными о возрасте смерти людей теория вероятностей позволила рассчитывать пенсии и годовые платежи.
Цифры и смысл
«Цифры сами по себе не умеют говорить. Именно мы говорим за них. Мы наполняем их смыслом». Нейт Сильвер, «Сигнал и шум»
Дедукция
Многие люди имеют некоторое смутное представление о дедукции благодаря Шерлоку Холмсу, использовавшему ее при поиске преступников. В реальной жизни дедукция — это процесс применения правил логики для перехода от общего к частному. Если согласно законодательству в стране установлено правостороннее движение, то мы можем прийти к дедуктивному заключению, что в любой ситуации лучше ехать по правой стороне.
Алгоритмы
Некоторые алгоритмы способны серьезно повлиять на жизнь человека — например, присваивающие кредитный рейтинг или решающие вопросы страхования. Можно запретить использование расы в качестве одной из предикторных переменных, но применение почтовых индексов для указания местожительства может быть не менее мощным индикатором расы.
Не все так просто
Измерять счастье сложно, тогда как ответить на вопрос, жив человек или мертв, казалось бы, куда проще. Однако в США каждый штат может иметь собственное юридическое определение смерти. Так, человек, объявленный мертвым в Алабаме, может перестать быть юридически мертвым при пересечении границы с Флоридой, поскольку там факт смерти должны зарегистрировать два дипломированных врача.
Провалы
Мы уже отмечали провал алгоритмов при изменениях в финансовом мире 2007–2008 годов. Еще один яркий пример — попытка компании Google предсказать тенденции распространения вируса гриппа на основании закономерностей в поисковых запросах пользователей. Сначала все работало хорошо, но в 2013 году алгоритм начал резко завышать прогнозы для гриппа.
Отрывок из книги
Глава 1 «Расчет долей: качественные данные и проценты»
