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常識統計學 : 拆穿混淆的假設、揪出偏差的數據、識破扭曲的結論,耶魯大學最受歡迎的十八堂公開課
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常識統計學 : 拆穿混淆的假設、揪出偏差的數據、識破扭曲的結論,耶魯大學最受歡迎的十八堂公開課
Standard Deviations:Flawed Assumptions,Tortured Data, and Other Ways to Lie with Statistics

分類: 人文社科 > 社會人文
書號: SP0008
作者: 蓋瑞.史密斯
原文作者: Gary Smith
譯者: 劉清山
出版社: 日出
書系: Aplus
出版日期: 2019-09-23
語言:繁體中文       ISBN: 9789869785068
規格: 17 cm * 23 cm / 平裝 / 黑色
頁數: 420 頁   
定價: 520
關鍵字: 統計學 經濟學
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內容簡介

 2013年諾貝爾經濟學獎得主、《釣愚:操縱與欺騙的經濟學》作者羅伯‧席勒(Robert J. Shiller)重磅推薦

★全美各大名校經濟學教授一致讚譽

 

為什麼我們用沒完沒了又毫無意義的統計說法來思考與行動?

為什麼我們相信電腦從不犯錯,不管丟什麼垃圾進去,吐出的數據都是真理?

為什麼專家欺騙我們,而我們也常欺騙自己?

把統計當工具前,先搞懂統計常識!

運用數據做決定前,先學會不被數據欺騙!

 

每天喝兩杯咖啡會增加罹癌風險?

在農曆五行中的火年出生的人更容易死於心臟病?

卓越的公司有共同的成功特質與模式?

自殺傾向和出生月份有關?

 

數據可以幫助我們評估局勢,做出良好選擇;

數據也可能誤導我們,做出錯誤決策。

大數據時代,

問題不再是沒有足夠資訊做判斷,而是如何不被眼前的資料誤導。

 

到底該不該喝咖啡?每天該喝幾杯咖啡?

該選擇哪家航空公司?

如何投資?運彩怎麼買?

 

當數據會影響你的日常決策,

當騙子也習慣用數據說話,

你更需要學會辨識隱藏在數字背後的陷阱與詭計。

 

耶魯大學教授運用基本統計學原理,

只要會加減乘除,就能揭穿日常生活中的各種數據騙局,

並傳授避免落入數字陷阱的簡單準則:

 

◎為什麼我們容易被數據欺騙?

人們容易被模式、解釋模式的理論吸引,有意或無意地忽略與之矛盾的數據。

 

◎數據如何欺騙我們?

‧忽略干擾因素:章魚保羅預測世界盃賽事結果成功率高達九成,但該結論忽略了章魚偏好橫向條紋圖案的因素,它只是選擇自己喜歡的國旗樣式。

 

‧倖存者偏差:對於敵軍最常攻擊飛機哪些部位的觀察,不會包含那些已經被擊落無法返航的飛機。對航空公司滿意度的調查,不會包含那些只搭過一次就不再來的乘客。

 

‧變形的圖像:圖像可以幫助我們解讀數據,但也可能扭曲或破壞數據。一旦省略數據、顛倒數軸或使用不一致的數軸間隔,將形成截然不同的圖表,產生誤導。

 

◎如何區分真確與胡謅?

‧常識判斷:對於看似嚴謹,但不太合常理的說法,應尋求壓倒性的證據支持。

‧新數據檢驗:採集新的資料,對既有的解釋進行檢驗。

 

【好評推薦】

 

這是本非常有趣的書,卻揭示了非常嚴重的問題。我們經常會被數據愚弄,是時候拆穿這些詭計了!

──諾貝爾獎經濟學得主、《釣愚:操縱與欺騙的經濟學》作者 羅伯‧席勒(Robert J. Shiller

 

很有趣,很八卦,卻很有見地,本書注定會成為經典。蓋瑞‧史密斯分析無數因相信數據而吃虧的案例,來告訴讀者該如何避免,這比單純講大道理有用的多了。

──加州大學洛杉磯分校(UCLA)統計學系教授 愛德華‧E‧利默(Edward E. Leamer

 

蓋瑞.史密斯的《常識統計學》非常有趣,利用各種例子使讀者真正理解統計學,同時發現自己過去很多知識都是錯誤的。

──哈佛大學政治經濟學教授 班傑明‧M‧傅利曼(Benjamin M. Friedman

 

本書幫助我們在統計學氾濫的時代,學會認清真正有效的數據。

──貝萊德(BlackRock)投資管理公司總經理 布萊恩‧懷特(Brian White

作者簡介

 【作者簡介】

 

蓋瑞.史密斯(Gary Smith

耶魯大學經濟學博士,並在耶魯大學任教七年,期間兩度獲得教學獎。其研究成果獲得彭博廣播(Bloomberg Radio Network)、CNBC、《富比士》(Forbes)、《紐約時報》、《華爾街日報》、《新聞週刊》(Newsweek)、美國《商業週刊》(BusinessWeek)、理財網站the Motley Fool 報導。

 

【譯者簡介】

 

劉清山

 

清華大學畢業,譯有《物種起源》(On the Origin of Species)、《橫向領導》Getting it Done

目錄

 序言

 

第一章 模式、模式、模式

混雜效應/選擇性報告與謊言/易受欺騙的本性/無論文,不生存/統計顯著性膜拜

 

第二章 不再神奇的超級暢銷書

去最好的學校/投票人數越多越好?/一醉方休/放下遙控器/請原諒我的直白/只有弱者留下來/受損的飛機/暢銷書的祕密

 

第三章 被誤傳的謀殺之都

麻州謀殺之都/請在我家後院開一座採石場

 

第四章新的經濟學上帝

政府債務臨界點/相關性等同於因果關係?/墮胎會減少犯罪嗎?/是我的錯

 

第五章洋基隊的門票真的划算嗎?

我的天哪/虛驚一場/讓他們吃蛋糕吧/有彈性的數線/將惡作劇翻倍/學生謊言/洋基隊的門票很划算/圖像的製作藝術

 

第六章美國有多少非裔職業運動員?

蒙提霍爾問題/一個名叫佛羅里達的女孩/條件機率的混淆/假陽性問題/罕見病問題/達特茅斯鮭魚研究

 

第七章辛普森悖論

某人的悖論/我要再來一杯咖啡

 

第八章狀態火熱的雷.艾倫

小數定律/一項籃球研究/小華特.威廉姆斯/投擲馬蹄鐵/保齡球

 

第九章勝者的詛咒

回歸平均值/西克理斯特的愚蠢/古老的謬誤何曾消亡?/道瓊指數落榜生/冠軍窒息/尋找學院院長和靈魂伴侶

 

第十章如何改運?

 

第十一章  德州神槍手

癌症聚集恐慌

 

第十二章  終極拖延

死亡凹陷和尖峰/經過進一步研究/午夜的月餅/漫長的告別

 

第十三章  黑色星期一

火箭科學/巴斯克維爾的獵犬/五行噩運/花押決定論

 

第十四章  魔球

棒球迷信/如果你給我一個D,我就會死(die)/糟糕的出生月份/名人堂的死亡之吻

 

第十五章  特異功能真的存在嗎?

超感知覺/胡迪尼的挑戰/一個家庭對超自然現象的著迷

 

第十六章  彩券是一種智商稅

目之所及/我們都將為IBM工作/股票是一種不錯的投資/跑贏大盤(或者說為什麼我喜愛包裝工隊)/傻瓜四股/反向頭肩/如何(不)中彩券/不會破裂的泡沫/南海泡沫/波克夏泡沫/真實股價

 

第十七章  超級投資者

寬客/收斂交易/我只看數據/在推土機面前撿硬幣/閃電崩盤

 

第十八章  增長的極限

窮途末路

 

第十九章  何時相信,何時懷疑

被模式誘惑/具有誤導性的資料/變形的圖像/缺乏思考的計算/尋找混雜因素/手氣好/回歸平均值/平均定律/德州神槍手/當心經過剪裁的資料/缺乏理論的資料僅僅是資料而已/缺乏資料的理論僅僅是理論而已/美好的出生日

 

參考資料

 序言

 

我們生活在大數據時代。高性能電腦和全球網路的強大組合正得到人們的讚美,甚至推崇。專家不斷告訴我們,他們發現了一種新的能力,可以篩選巨量資料並發現真相,這將為政府、商業、金融、醫療、法律以及我們的日常生活帶來革命。我們可以做出更明智的決策,因為強大的電腦可以分析資料,發現重要的結論。

 

也許事實的確如此,也許未必。有時,這些無所不在的資料和偉大、光明正確的電腦會得出一些非常怪異的結論。例如,有人一本正經地宣稱:

 

‧凌亂的房間會強化人們的種族主義傾向。

‧還未出生的小雞胚胎會影響電腦的隨機事件生成器。

‧當政府負債相對國內生產總值的比率超過百分之九十時,國家幾乎一定會陷入衰退。

‧在過去二十年美國犯罪率下降的原因中,合法墮胎的比例高達百分之五十。

‧如果每天飲用兩杯咖啡,將大為提高罹患胰腺癌的風險。

‧最成功的公司傾向於變得不那麼成功,最不成功的公司傾向於變得更加成功,因此過不久,所有公司都會淪為普通的公司。

‧出現在雜誌《運動畫刊》(Sports Illustrated)和電玩《勁爆美式足球》(Madden NFL)封面上的運動員會受到詛咒,他們可能會陷入平庸,或者受到運動傷害。

‧生活在高壓電線桿附近的兒童具有更大的罹癌風險。

‧人類有能力將死亡推遲到重大儀式過後。

‧亞裔美國人更容易在每月四號突發心臟病。

‧如果一個人的姓名首字母縮寫擁有積極的含義(比如ACE),那麼他可以多活三到五年。

‧平均來說,教名(第一個名字)以字母D開頭的棒球運動員的壽命比教名以字母EZ開頭的運動員短兩年。

‧臨終病人可以被幾千英里以外傳送過來的積極心理能量治癒。

‧當NFC冠軍球隊贏得超級盃(美國超級盃總決賽在國家聯合會〔National Football Conference〕和美國聯合會〔American Football ConferenceAFL〕分別比賽產生的冠軍之間舉行)時,股市幾乎一定會上漲。如果你購買股息率最高、每股價格第二低的道瓊工業平均指數,你就可以跑贏大盤。

 

這些說法顯然是錯誤的。不過,許多與此類似的說法每天都會出現在報紙和雜誌上。在如今的資訊時代,我們用沒完沒了而又毫無意義的資料指導我們的思想和行動。不難看出為什麼我們會反覆得出錯誤的推論,制定糟糕的決策。即使能夠得到比較充足的資訊,我們也不會永遠注意到數據的偏差性和無關性,或者科學研究的缺陷和誤導性。我們傾向於相信電腦從不犯錯,認為不管我們把什麼樣的垃圾扔進去,電腦都會吐出絕對真理。這種想法不僅存在於外行人的日常生活中,也存在於專業人員嚴肅認真的研究工作中。舉凡在流行刊物、電視、網路、競選活動、學術期刊、商業會議、法庭,政府聽證會,此類現象屢見不鮮。

 

幾十年前,資料非常稀少、電腦還沒有出現時,研究人員需要努力蒐集優質資料並進行審慎的思考,然後花費幾個小時甚至幾天的時間,從事艱苦的計算工作。現在,面對豐富的資料,研究人員通常不會花費太多的時間區分優質資料和垃圾,或者區分合理分析和垃圾科學。更糟糕的是,我們常常不假思索地認為,我們對大量資料的處理永遠不會出錯。我們匆匆忙忙地根據這些機器發出的夢囈制定決策——比如在經濟衰退期間提高稅賦,將我們一生的積蓄交給一些說得天花亂墜的財務分析師,根據最新的管理理念制定商業決策,用醫療騙術危害我們的健康——更糟糕的是,我們還會放棄心愛的咖啡。

 

英國經濟學家羅納德.寇斯(Ronald Coase)曾經嘲諷道:「如果你拷打資料足夠長的時間,它一定會招供。」《常識統計學》考察了幾十個扭曲的結論。只需片刻的思考,你就會發現這些結論的問題。有時,無恥之徒故意用這些說法來誤導我們。有時,天真快樂的研究人員並沒有意識到他們所製造的惡作劇。

 

我寫這本書的目的是幫助我們遠離錯誤──包括外部錯誤和自己造成的錯誤。你將學到一些簡單的指導準則,用於測試其他人或者你自己說出的不可靠的觀點。人們用數據欺騙我們,我們也經常用數據欺騙自己。

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方式:經濟學
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