达莱尔·哈夫,美国统计专家。1913年出生在美国爱荷华州,毕业于爱荷华州立大学(the State University of lowa),获得学士学位和硕士学位,在此期间他由于成绩优异加入了美国大学优等生的荣誉学会(Phi Beta Kappa),同时还参加了社会心理学、统计学以及智力测验等研究项目。达莱尔·哈夫的文章多见于《哈泼斯》、《星期六邮报》、《时尚先生》以及《纽约时报》等美国顶尖媒体。1963年,由于他的贡献被授予国家学院钟奖(National School Bell )
"There is terror in numbers," writes Darrell Huff in How to Lie with Statistics. And nowhere does this terror translate to blind acceptance of authority more than in the slippery world of averages, correlations, graphs, and trends. Huff sought to break through "the daze that follows the collision of statistics with the human mind" with this slim volume, first published in 1954. The book remains relevant as a wake-up call for people unaccustomed to examining the endless flow of numbers pouring from Wall Street, Madison Avenue, and everywhere else someone has an axe to grind, a point to prove, or a product to sell. "The secret language of statistics, so appealing in a fact-minded culture, is employed to sensationalize, inflate, confuse, and oversimplify," warns Huff.
Although many of the examples used in the book are charmingly dated, the cautions are timeless. Statistics are rife with opportunities for misuse, from "gee-whiz graphs" that add nonexistent drama to trends, to "results" detached from their method and meaning, to statistics' ultimate bugaboo--faulty cause-and-effect reasoning. Huff's tone is tolerant and amused, but no-nonsense. Like a lecturing father, he expects you to learn something useful from the book, and start applying it every day. Never be a sucker again, he cries!
Even if you can't find a source of demonstrable bias, allow yourself some degree of skepticism about the results as long as there is a possibility of bias somewhere. There always is.
Read How to Lie with Statistics. Whether you encounter statistics at work, at school, or in advertising, you'll remember its simple lessons. Don't be terrorized by numbers, Huff implores. "The fact is that, despite its mathematical base, statistics is as much an art as it is a science." --Therese Littleton
这本书的英文名直译就是“如何利用统计来撒谎”,除了帮助我们了解社会上很多统计真相外,其实里面的很多内容都是可以利用的。尤其在中国这块神奇的土地上,50年前的书还是有利用价值的,毕竟zf和研究所也乐此不疲。这本书是本很好的入门书,字数也不多,而且可读性非常好。 ...
评分问:你只有10平米的房屋,邻居从90平米换到190平米,你的居住面积有没有增加? 答:没有。 错,你在平均住房面积里增加了50平米。 这虽然是有关平均数的一则讽刺笑话,但却很能够说明我们常常会被各种各样的统计数字所欺骗和愚弄,但我们却并非能够敏锐的洞察一切,原因就是...
评分作者对“行骗”方式的归纳是: 1.谁说的? 2.他们是如何知道的? 3.遗漏了什么? 4.是否有人偷换了概念? 5.这个资料有意义吗? 我向从另一个角度来重新归纳一下这个问题: 1. 样本本身 2. 选择的数据 3. 表达形式 首先,从样本来看 第一,样本总量必须足够大时,得出的数据...
评分十个小朋友分苹果,分别拿到1、2、3、4、5、5、10、10、10、100,那么平均每个小朋友分到几个苹果?可能大家都会说是15个,十组数据加起来除以10就能算出15;我说是5个,因为5是这组数据的中位数,即一半数据比5大一般数据比5小;我还可以说是10个,因为10是这组数据的众数,它...
评分我想,像我这样对数字不敏感的人一定很多。尤其在这个资讯如此泛滥的时代,我们太轻信于书面的数字。可这些都一定是真实的吗?你有没有想过,自己的头脑常常是别人的跑马场? 这本书之所以少有关注,可以就是因为“统计”这样一个不太讨人喜欢的词语。不过我还是希望读过此书人...
一本小书,科普统计思维,了解统计方法用的不对时会带来的误导性结论。常识性防骗手册。不过有点啰嗦。
评分虽然是很老的书了,但很有意思
评分作为一本老书,可读性颇高,内容也颇实用,真是十分难得,只不过我们今天还被同样的问题所困扰这一点实在是太悲哀了。
评分实际操作中,要在短时间内发现一个数据的无用或者欺骗性可能是件很复杂的事,虽然基本原理就那么些。
评分其实某些手段我自己都曾不知不觉用过
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