统计学原来如此有趣PDF电子书下载

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第1章 大数据时代，要懂点统计学 1

1.1 真实的数据也会说谎 2

1.2 那些不会统计学的倒霉蛋 4

1.2.1 重新解读“小马过河” 4

1.2.2 名校毕业生的收入有这么高吗 5

1.2.3 男女比例会有不同吗 7

1.3 数据虽好，但分析更重要 9

1.3.1 不可忽视的数据清理工作 9

1.3.2 分析数据也要考虑具体情境 10

1.3.3 合适的图表——数据的可视化 11

1.4 统计学，就是在玩数据 14

1.5 大数据时代下，统计学该怎么玩 15

第2章 不讲道理的统计陷阱 19

2.1 用来忽悠人的平均数 20

2.1.1 老板给的“平均工资”靠谱吗 20

2.1.2 广告营销中的平均数 22

2.1.3 这些比平均数更值得看 24

2.2 让你产生错觉的百分比 27

2.2.1 商品的折扣等于实惠吗 27

2.2.2 测测你的概率思维 29

2.2.3 相对数和百分比 31

2.3 有失偏颇的样本 33

2.3.1 出人意料的总统特朗普 33

2.3.2 不爱运动者的借口 35

2.3.3 什么样本才合理 36

2.4 分不清的相关和因果 38

2.4.1 冰激凌和犯罪有关系吗 39

2.4.2 汽车竟然对香草味过敏 40

2.4.3 相关和因果有何不同 42

2.5 不公平的比较 43

2.5.1 飞机变成了危险的交通工具 43

2.5.2 参军竟然更加安全 44

2.5.3 如何客观公正地比较 45

第3章 参差不齐的统计数据 49

3.1 数据与二手数据 50

3.1.1 数据到底是什么 50

3.1.2 我们周围有哪些二手数据 52

3.2 你是教练，会选择谁参赛 53

3.2.1 教练的烦恼，选择谁更合适 54

3.2.2 运动水平，应该怎么来衡量 54

3.2.3 成绩稳定性，又该如何来衡量 56

3.3 智商测验真的靠谱吗 60

3.3.1 智商测验里的偏差 60

3.3.2 误差，在所难免 62

3.4 更加公平的评分机制 63

3.4.1 “掐头去尾”的评分机制 63

3.4.2 加权的评分机制 66

第4章 充满随机的概率世界 69

4.1 哪种赌博赢的概率更大 70

4.1.1 哪种规则对庄家更有利 70

4.1.2 简单的概率计算 71

4.1.3 用概率来解决这个问题 73

4.2 傻傻分不清的加法和乘法 75

4.2.1 抛硬币中的概率学问 75

4.2.2 抽奖10次就一定能够中奖吗 77

4.2.3 概率不能够简单相加 78

4.3 用概率帮你相亲 80

4.3.1 如何选到最满意的TA 80

4.3.2 用概率做出选择 81

4.4 玩游戏也能玩出概率 86

4.4.1 “抛阶砖”的游戏 86

4.4.2 为什么“抛阶砖”难中奖 87

4.4.3 把问题转化为几何概率 89

4.5 黑天鹅事件与小概率 91

4.5.1 什么是黑天鹅事件 91

4.5.2 “黑天鹅”给我们的启示 93

第5章 估计未来的数学期望 95

5.1 两个赌徒如何分赌金 96

5.1.1 赌徒给数学家下了战书 96

5.1.2 数学家用期望解决了问题 96

5.1.3 数学期望到底是什么 99

5.2 做一个精明的求职者 101

5.2.1 面试机会多了，应该怎么办 101

5.2.2 利用期望来作出最合理的安排 102

5.3 找到最佳的理财方式 106

5.3.1 哪一种理财方式收益最大 106

5.3.2 用期望来作理财决策 108

5.4 支付宝集五福，你分到了多少 110

5.4.1 支付宝的两次“集五福”活动 110

5.4.2 估算“集五福”的期望收益 113

5.5 “最强大脑”也做错的题目 114

5.5.1 有趣的美女搭讪问题 114

5.5.2 “最强大脑”玛丽莲的做法 115

5.5.3 这个游戏到底公平吗 117

第6章 令人信服的统计规律 121

6.1 彩票倍投法为何不靠谱 122

6.1.1 彩票倍投的基本策略 122

6.1.2 用期望来分析倍投是否可靠 123

6.2 赌场为什么总能赚钱 126

6.2.1 不可忽视的赌场规则 126

6.2.2 大数法则，帮助赌场赚钱 127

6.3 所谓的股票“专家” 130

6.3.1 股票“专家”的常用套路 130

6.3.2 数据够大，你也可以成为股票“专家” 131

6.4 下一次，硬币哪一面朝上呢 133

6.4.1 下一次一定是正面朝上吗 133

6.4.2 概率和频率的暧昧关系 134

6.5 做老板要懂的统计规律 136

6.5.1 工厂老板应该开几台机器 136

6.5.2 有没有更好的方案呢 138

第7章 一叶知秋样本数据 143

7.1 “捉放法”来测鱼塘的产量 144

7.1.1 “捉放法”估算鱼的总数 144

7.1.2 “捉放法”的统计学原理 145

7.2 二战中德军到底有多少坦克 147

7.2.1 如何估计德军坦克总数 147

7.2.2 这个案例的启示 149

7.3 另类计算法 150

7.3.1 一般的方法 150

7.3.2 蒙特卡洛方法 152

7.3.3 计算圆周率的大小 153

7.4 随机化应答技术 155

7.4.1 遇到尴尬的问题，你会如何调查 155

7.4.2 随机化应答技术，化解尴尬 156

第8章 分辨真假的统计实验 161

8.1 大爷卖的枣儿甜吗 162

8.1.1 你猜大爷的枣儿甜不甜 162

8.1.2 用假设检验的方法分析 163

8.2 巧用铜钱鼓舞士气 166

8.2.1 狄青用计鼓舞士气 166

8.2.2 用假设检验的方法分析 167

8.3 经典案例：女士品茶 169

8.3.1 女士真有这种鉴别能力吗 170

8.3.2 费歇尔教授的实验 171

第9章 有趣的统计悖论 175

9.1 难倒一片的蒙提霍尔悖论 176

9.1.1 何为蒙提霍尔悖论 176

9.1.2 正确的解决思路 177

9.1.3 有趣的争议 179

9.2 出乎意料的生日悖论 180

9.2.1 生日同一天的概率有多大 180

9.2.2 为何会出现生日悖论 183

9.3 违反直觉的选举悖论 184

9.3.1 什么是选举悖论 184

9.3.2 分析选举悖论 184

第10章 挖掘数据的统计分析 189

10.1 最佳搭档：啤酒和尿布 190

10.1.1 啤酒和尿布的化学反应 190

10.1.2 挖掘数据，发现不一般的关系 191

10.1.3 留给今天的启示 192

10.2 住高压电线附近有害吗 193

10.2.1 学术界的两种不同观点 194

10.2.2 数据分析要小心 195

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