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統計的魔法(揭開統計的另一面)

  • 作者：吳喜之|責編:劉慧
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111791218
  • 出版日期：2025/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：172
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    統計學是一門實用學科，人們經常將統計結論作為決策依據，用於解決很多實際問題。但是，依據統計結論做決策是否真的合理，這就需要從統計學的基本原理出發一探究竟。本書通過一些有趣的故事、人物對話和真實案例，利用理性和邏輯推理來剖析作為傳統統計核心的「統計顯著性」以及統計學家的一些「例行做法」，讓讀者從不同於教科書的角度認識統計學這門學科；同時，本書也想通過這些案例來告誡讀者，只有持懷疑態度，基於事實不斷對現有理論進行質疑和挑戰，才能在科學探討的道路上有所作為。
作者介紹
吳喜之|責編:劉慧
    吳喜之，北京大學數學力學系本科，美國北卡羅萊納大學統計博士。中國人民大學統計學院教授，博士生導師。曾在美國加利福尼亞大學、北卡羅來納大學以及南開大學、北京大學等多所著名學府執教。
目錄
前言
第1章  引子
  1.1  汽車中的爭論
  1.2  傳統統計的核心套路
  1.3  辯論能解決所有問題嗎
  1.4  為什麼人們喜歡非黑即白的結論
  1.5  什麼是「有用」
  1.6  順其自然：水到渠成而非揠苗助長
第2章  顯著性檢驗：騙術還是誤導
  2.1  小廠經理的奇遇和查博士的推理
  2.2  拿破崙滑鐵盧戰敗原因之探討
  2.3  魏同學和查博士的邏輯對比
  2.4  惡補：顯著性檢驗
    2.4.1  統計推斷的目的：為何不直接考慮樣本均值，而考慮什麼「總體均值」
    2.4.2  從t檢驗看顯著性檢驗的邏輯錯誤
    2.4.3  科學家反對統計顯著性的劃時代意義
    2.4.4  懷疑是獲取知識的最好出發點
第3章  顯著性的工具：均值、正態性和大樣本
  3.1  數理統計專註均值的貓膩
    3.1.1  「我們被平均了」
    3.1.2  「避實就虛」：專註均值在數學上方便
    3.1.3  「總體均值」代表「總體分佈」嗎
    3.1.4  「擊中要害」：讓數據說話
  3.2  正態分佈和大樣本定理
    3.2.1  正態分佈是「最常見分佈」嗎
    3.2.2  正態假定的備胎：大樣本定理
    3.2.3  十萬都不算「大樣本」的反例
    3.2.4  「通過正態性檢驗」的說法
  3.3  「接受零假設」的邏輯
    3.3.1  任何無法驗證的謠言都可「證明」
    3.3.2  科學的證偽、法律的無罪推定原則和實踐中的有罪推定
    3.3.3  用正態性檢驗「證明」正態性
第4章  假設檢驗深層次探索
  4.1  勢的計算只涉及單點備擇假設
  4.2  與備擇假設無關的檢驗和試驗結果相抵觸
  4.3  貝葉斯統計的解決方案
第5章  得克薩斯神槍手謬誤：選擇性取捨
  5.1  疫苗的調查數據被選擇性濫用
  5.2  得克薩斯神槍手謬誤
  5.3  讓「得克薩斯神槍手」現形
  5.4  惡補：置信區間的本質
    5.4.1  經典統計的置信區間
    5.4.2  置信區間和假設檢驗的關係
    5.4.3  貝葉斯統計的最高密度區域
第6章  末位淘汰的員工和C教授的回歸課
  6.1  螞蟻搬運工和末位淘汰的員工
    6.1.1  螞蟻搬運白菜葉子
    6.1.2  「末位淘汰」員工的命運
    6.1.3  用螞蟻搬物理解多重線性回歸
    6.1.4  解救被「末位淘汰」的員工

    6.1.5  被「淘汰」年輕碩士的后話
  6.2  C教授課堂的麻煩
  6.3  惡補：多重共線性等概念
  6.4  mathematistry、數據驅動還是模型驅動
    6.4.1  線性回歸係數可解釋神話破滅的後果
    6.4.2  數據驅動和模型驅動的區別
第7章  數據異常還是模型異常
  7.1  被剝奪獎金的優秀學生
    7.1.1  「異常值」
    7.1.2  P教授的「回歸診斷」結果
    7.1.3  沒有異常的點，只有異常的模型
  7.2  惡補：回歸診斷的一些術語
第8章  從形成菜譜談交叉驗證
  8.1  王氏菜譜
  8.2  從「王氏菜譜」到統計的預測精度
  8.3  惡補：交叉驗證的概念
第9章  坐井觀天的「霸王」
  9.1  董同學課題被當成反例
  9.2  尋找真正的「霸王」
  9.3  「猴子」和「老虎」的較量
  9.4  惡補：邏輯回歸
第10章  垃圾文章的產生過程
  10.1  每周吃6個及以上雞蛋死亡率增加30%嗎
  10.2  答辯
  10.3  惡補：模擬研究的誤導機制
第11章  永遠看不透的因果關係
  11.1  相關關係還是因果關係
    11.1.1  著名學術爭論：晚上嬰兒室開燈造成嬰兒近視嗎
    11.1.2  遊戲：列舉偽因果的例子
  11.2  因果關係爭奪戰
    11.2.1  楊博士的數據分析
    11.2.2  哪個變數是長壽的原因
    11.2.3  壽命、創造性工作和BMI之間是什麼關係
    11.2.4  因果關係的複雜性
  11.3  惡補：因果關係漫遊
    11.3.1  最簡單的因果關係圖解
    11.3.2  哲學家對因果關係的不同理解
  11.4  惡補：生存分析的幾個概念
第12章  「成也蕭何，敗也蕭何」
  12.1  只看百分比或標準化數據的貓膩
  12.2  藥物B根據治愈比例及顯著性檢驗打敗了藥物A
  12.3  藥物A根據治愈比例及顯著性檢驗打敗了藥物B
第13章  能假裝什麼都不知道嗎
  13.1  客觀性是不是假裝沒有先驗知識
    13.1.1  猜測的基礎
    13.1.2  傳統統計的偽客觀性
  13.2  從無感染的手術數據計算出感染率？
    13.2.1  無感染的手術數據：傳統統計方法
    13.2.2  無感染的手術數據：貝葉斯統計方法
第14章  概率和決策問題謎團

  14.1  Monty Hall Problem
    14.1.1  哪個門後有汽車
    14.1.2  根據貝葉斯定理的結論
  14.2  男孩或女孩悖論
  14.3  兩信封問題
  14.4  睡美人問題
    14.4.1  問題
    14.4.2  若干解決方案
  14.5  秘書問題
  14.6  聖彼得堡問題
    14.6.1  來自伯努利的問題
    14.6.2  為什麼是悖論
    14.6.3  帕薩迪納遊戲
    14.6.4  諾貝爾經濟學獎獲得者的實話
第15章  一石二鳥左右通吃的騙術
  15.1  文章產業
  15.2  使任博士毅然回國的兩篇薈萃分析論文
    15.2.1  兩篇論文
    15.2.2  只選擇顯著的結果
    15.2.3  脫離統計論文產業鏈
  15.3  惡補：薈萃分析
    15.3.1  薈萃分析概要
    15.3.2  薈萃分析的基本數學模型
    15.3.3  固定效應薈萃分析模型
    15.3.4  隨機效應薈萃分析模型
    15.3.5  薈萃分析存在的問題
第16章  評價科研成果的科學：元科學
  16.1  為什麼很多已發表的研究結果是錯誤的
  16.2  元科學基礎：基於貝葉斯定理的模型
    16.2.1  不考慮論文作者偏見的模型
    16.2.2  考慮了論文作者偏見的模型
  16.3  伊奧尼迪斯的推論
  16.4  高假陽性率的驅動因素和事實
    16.4.1  高假陽性率的驅動因素
    16.4.2  高假陽性率的一些事實
  16.5  我們該怎麼辦
    16.5.1  文章出版產業鏈
    16.5.2  降低假陽性率必須對自己誠實
    16.5.3  如何識別虛假的結果呢
第17章  本書使用的代碼
  17.1  第2章代碼
  17.2  第3章代碼
    17.2.1  3.1.3節代碼
  17.3  第5章代碼
    17.3.1  5.1節代碼
    17.3.2  5.3節代碼
    17.3.3  5.4.1節代碼
    17.3.4  5.4.3節代碼
  17.4  第6章代碼
    17.4.1  6.1.2節代碼

    17.4.2  6.1.4節代碼
    17.4.3  6.2節代碼
    17.4.4  6.3節代碼
  17.5  第7章代碼
    17.5.1  7.1.2節代碼
    17.5.2  7.1.3節代碼
  17.6  第8章代碼
  17.7  第9章代碼
    17.7.1  9.1節代碼
    17.7.2  9.2節代碼
    17.7.3  9.3節代碼
  17.8  第11章代碼
    17.8.1  11.1.2節代碼
    17.8.2  11.2節代碼
  17.9  第12章代碼
    17.9.1  12.2節代碼
    17.9.2  12.3節代碼
  17.10  第13章代碼
  17.11  第15章代碼

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