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出版者:Penguin Books Ltd

作者:Derek Rowntree

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:1991-02-28

价格:USD 18.60

装帧:Paperback

isbn号码:9780140136326

丛书系列:

图书标签:

• 统计
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• 统计学
• 概率论
• 数据分析
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• 应用统计

深入浅出：洞察数据背后的世界 图书名称： 《量化思维：数据驱动的决策艺术》 作者： 艾伦·格林伍德 (Alan Greenwood) 页数： 580 页（包含大量图表与案例分析） --- 导言：告别直觉，拥抱精确 在这个信息爆炸的时代，我们无时无刻不被数据包围。从市场趋势的预测到医疗诊断的精确性，从工程设计的优化到日常消费的选择，数据正在重塑我们认知世界的方式。然而，数据本身是沉默的，只有通过正确的“量化思维”和统计工具，才能将其转化为驱动行动的洞察力。 《量化思维：数据驱动的决策艺术》并非一本枯燥的纯数学教科书，而是一本专为渴望理解、运用和批判性解读数据的商业人士、政策制定者、科研工作者以及所有对世界运行规律充满好奇心的读者而设计的实用指南。本书的核心目标是：消除统计学与实际应用之间的鸿沟，帮助读者建立一套坚实、直观且具备批判性的数据分析框架。 本书摒弃了大量复杂的数学推导，转而聚焦于概念的直观理解、工具的选择与应用，以及最重要的——如何从结果中提炼出可靠的商业或科学结论。 第一部分：量化思维的基石 (The Foundations of Quantitative Thinking) 本部分旨在为读者打下坚实的“量化思维”基础，培养一种看待世界时，自动识别、衡量和评估不确定性的能力。 第一章：为什么需要量化？超越常识的局限 我们将探讨人类认知偏差（如确认偏误、锚定效应）如何误导我们的决策。通过历史上的重大失误案例（如流感大流行初期的错误预测），阐释“感觉”与“证据”之间的根本差异，并介绍概率思维如何成为现代决策的必要导航仪。 第二章：数据的语言：类型、结构与陷阱 数据并非铁板一块。本章详细区分定性数据与定量数据，区分名义、顺序、区间和比率等不同测量尺度。我们将深入剖析常见的数据采集错误，例如幸存者偏差（Survivor Bias）如何扭曲投资组合的表现，以及截尾数据（Truncated Data）如何导致错误的社会学推论。 第三章：描述性统计的艺术：总结与可视化 如何用少数几个数字精准地概括庞大数据集？本章聚焦于集中趋势（均值、中位数、众数）的选择，以及离散程度（方差、标准差、四分位数间距）的解读。重点将放在可视化设计的原则上，讲解如何利用直方图、箱线图（Box Plots）和散点图（Scatter Plots）有效地传达信息，同时警惕误导性的图表设计（如不从零开始的Y轴）。 --- 第二部分：从样本到总体：推断的科学 (The Science of Inference) 这一部分是本书的核心，它引导读者掌握从有限的观察中得出可靠推论的统计学工具。 第四章：概率世界的导航图：理解随机性 我们将从最基本的概率定律入手，介绍离散与连续概率分布。着重讲解二项分布在质量控制中的应用，以及泊松分布在预测突发事件（如网站流量峰值或设备故障）中的作用。贝叶斯定理的概念将被引入，阐释如何随着新证据的出现而更新我们的信念。 第五章：抽样的力量与中心极限定理 本书将详细解析“抽样误差”的本质。我们将投入大量篇幅解释中心极限定理 (Central Limit Theorem) 的强大魔力，说明为什么它允许我们在面对任何底层分布的数据时，都能使用正态分布进行可靠的推断。抽样方法（简单随机、分层、系统抽样）的选择策略将被具体化。 第六章：信心区间：量化不确定性 “我相信这个参数是X”不如“我有95%的把握，这个参数落在A到B之间”更具信息量。本章全面讲解如何构建和解释置信区间（Confidence Intervals），强调置信水平的真正含义——它关乎我们采样过程的可靠性，而非单一结果的确定性。 第七章：假设检验的逻辑框架：是新发现还是巧合？ 假设检验是数据分析的试金石。我们将以严谨的步骤拆解“零假设”与“备择假设”的构建过程。重点解析P值（P-value）的正确解读与常见误区（例如，P值不是效应大小的指标）。如何平衡第一类错误（误报）与第二类错误（漏报）的选择，将通过实际的A/B测试案例来阐释。 --- 第三部分：关系探秘：建模与预测 (Modeling Relationships and Prediction) 数据分析的最终目标往往是理解变量间的相互作用并进行预测。本部分聚焦于回归分析及其在现实世界中的部署。 第八章：探寻联系：相关性与回归的初步 本章区分“相关性不等于因果关系”的深刻含义。我们将通过简单线性回归来建立两个变量间的预测模型，学习如何评估拟合优度（$R^2$）以及理解残差的意义。 第九章：多重回归：控制干扰变量的艺术 在现实中，事物很少由单一因素决定。多元线性回归被引入，用以同时考察多个预测因子对结果的影响。我们将详细讲解如何处理多重共线性、虚拟变量（Dummy Variables）的纳入，以及如何解读模型系数，以区分控制效应和直接效应。 第十章：超越线性：非参数方法与分类预测 并非所有数据关系都是直线的。本章介绍逻辑回归（Logistic Regression） 在处理二元结果（如客户是否流失、是否购买）预测中的强大能力，并探讨非参数检验（如卡方检验）在分析分类数据时的应用。 第十一章：实验设计与因果推断的精进 本书用一个专门章节来强调实验设计的重要性。我们将比较随机对照试验（RCTs）的优势，并探讨在无法进行完美随机分配时的替代方法，如配对分析和倾向得分匹配 (Propensity Score Matching)，帮助读者在准实验环境中更科学地评估干预措施的真实效果。 --- 结语：批判性地应用数据 《量化思维》的最终目的，是培养一个数据鉴赏家，而非仅仅是一个计算器操作员。我们不仅要学会如何运行分析，更要学会如何提问、如何质疑模型、如何评估数据质量，以及最关键的——何时应该对模型的结论保持审慎的怀疑。本书旨在让读者有信心面对任何由数据构成的陈述，将其拆解、验证，并将其转化为清晰、可执行的决策方案。通过本书，数据将不再是冰冷的数字，而是您手中强大的、能洞察未来的精确工具。

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非常好的启蒙读物。

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非常好的启蒙读物。

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讲了很久的算法，看了一个星期才看完。。。默默泪目个，略无聊

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非常好的一本统计学入门书，由浅入深，生动有趣，强烈推荐给任何一个被统计学折磨过或者正在被统计学折磨的人！

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Great intro。感觉作者把自己怎么想问题的每个细节都写出来了，写的清楚又精简；两百页的小书，看起来没负担。还有作者的心得和思考！