Volume 451 page
2019 year
Искусство статистики. Как находить ответы в данных
About the book
Статистика играла ключевую роль в научном познании мира на протяжении веков, а в эпоху больших данных базовое понимание этой дисциплины и статистическая грамотность становятся критически важными. Дэвид Шпигельхалтер приглашает вас в не обремененное техническими деталями увлекательное знакомство с теорией и практикой статистики.
Эта книга предназначена как для студентов, которые хотят ознакомиться со статистикой, не углубляясь в технические детали, так и для широкого круга читателей, интересующихся статистикой, с которой они сталкиваются на работе и в повседневной жизни. Но даже опытные аналитики найдут в книге интересные примеры и новые знания для своей практики.
Книга не плохая. Почитать можно.
Однако, как мне кажется, для тех кто знаком с предметом покажется скучновато.
По большей части книга представляет собой упрощенное (что называется «популярное») изложение курса математической статистики. Тем кто все это знает покажется не очень интересно.
Еще скучнее будет тем, кто прочитал другие книги по теме. Например «Темные данные» Девида Хенда. Тут перекрытие по материалу существенное.
Также есть очень хорошая книга Петра Талантова «Доказательная медицина» в которой очень здорово разобраны статистические вопросы в приложении к медицине. Если вы ее читали то книга господина Шпигельхалтера покажется скучной вдвойне.
В целом … ну на мой субъективный взгляд… автору не хватает дерзости. Например можно было бы гораздо глубже и подробнее разобрать провалы соцопросов по Брекситу и по избранию Трампа. Написать про несработавшие статистические модели риска обрушившие рынок ипотечных облигаций в 2008 году. Однако автор это все упоминает в лучшем случае очень вскользь или вообще никак. Наверное боится написать лишнего.
В общем для тех кто не знаком с вопросом и вообще ничего по теме не читал наверное можно рекомендовать.
Книга безусловно достойна прочтения!
Если верны слухи о том, что статистика – это даже больше, чем большая ложь, то книга весьма поучительна и интересна. В ней с бухгалтерской дотошностью перечислены (почти?) все способы конструирования статистических постправд и манипуляций.
Очень полезны приведенные в конце каждой главы краткие выводы – они значительно облегчают понимание этой отличной книги.
Если бы мне в ВУЗе так преподавали статистику, как её раскрывает автор, то этот предмет не прошел бы мимо меня в свое время. Оказывается, статистика может быть интересной. И это не просто сухие цифры и не менее сухие выводы, как многим может показаться, а достаточно захватывающая наука.
Как мне кажется, книга получилась слишком сложной для новичков и недостаточно концептуальной для статистиков. Однако, примеры в книге интересные, так что почитать можно.
Книга очень полезная, многие важные проблемы рассмотрены не в узко прикладном, а в более широком смысле, начиная с получения данных до возможности интерпретации. Несмотря на сложность темы, она очень доступно написана и хорошо переведена.
Так, к ВВП Великобритании в 2014 году были отнесены торговля наркотиками и проституция;
ошибки первого рода , возникающей, когда мы отклоняем истинную нулевую гипотезу, и ошибки второго рода – когда принимаем неверную нулевую гипотезу
Цикл PPDAC (Problem, Plan, Data, Analysis, Conclusion) был предложен как модель решения проблем, которую мы будем использовать в этой книге 17
однако в США сведения о результатах операций представлены в виде показателя смертности , а в Великобритании – в виде показателя выживаемости.
чтобы превратить опыт в данные, нужно начинать со строгих определений.
Reviews, 6 reviews6