具体描述
你也许相信“数字会说话”，小心！数字可能经过加工，目的就是巧妙地误导你的判断。
你也许只看统计结果不看过程，小心！任何统计过程中都可能有你意想不到的疏漏。
你面前的数据来自有公信力的机关，小心！你觉得完全可信的数据，也可能存在陷阱。
《看穿一切的统计学》告诉你，海量数据中，哪些数字能帮你做出准确判断，哪些会让你走入误区？
《看穿一切数字的统计学》，一点儿也不无聊的统计学入门书，不用艰深的数学式，就能理解统计学的基本概念，用故事点出主题，让你学得透彻，看得过瘾。学会统计学，看穿一切数字背后的真相！
作者简介
西内启，1981年出生，毕业于东京大学医学部生物统计学专业，历任东京大学医学系研究科医疗交流学领域助教、大学医院医疗情报网络研究中心副主任、哈佛癌症研究中心客座研究员，现在致力于通过数据给社会带来革新，对诸多项目的调查、分析、系统开发以及战略立案进行分析与指导。
目录信息
01 没有统计学思维的人将会吃大亏的时代
02 统计学是能够得出最好、最快答案的正确方法
03 所有的学问都从统计学开始
04 大数据时代，统计学火了
第二章 大幅减少信息成本的抽样调查
05 统计学家的大数据“狂想曲”
06 准确度令人震惊的抽样调查
07 为了1%的准确率值得花费几千万吗？
第三章 统计学的关键：误差与因果关系
08 抛弃传统的统计学方法吧！
09 单纯收集数据会得出“禁食米饭”的荒谬结论
10 改变投放广告单的方式就能赚取60亿日元
11真的增加了一亿销售额，还是只是误差？
12 值得分析的数据都是与利益明显相关的
13 统计学中的重大问题：“因果关系的方向”
第四章 最强的统计学武器：随机对照试验
14 先放牛奶还是先放红茶？
15 随机对照试验：商业竞争中的有力武器
16 “一次购买两台缝纫机可以打9折”真的能增加销量吗？
17 随机化面对的现实、伦理和感情之壁
第五章 无法进行随机对照试验时该怎么办？
18 低成本、快速搜集数据的流行病学方法
19 “回归平凡”的回归分析方法
20 所有领域都可以应用的回归分析法
21 快速加深对统计学的理解的一张图表
22 现代统计学的主角：多元回归分析
23 统计学家最拿手的统计方法
第六章 应对一切问题的统计学思考方法
24 统计学家们的残酷战争
25 发明“IQ”的心理统计学
26 诞生于市场调查现场的数据挖掘
27文本挖掘：莎士比亚真的存在吗？
28 “演绎”的计量经济学与“归纳”的统计学
29 贝叶斯派与频率派之间的对立
第七章 帮你站在巨人肩膀上的统计学
30 用统计学寻找“最佳答案”
31 寻找实证来结束争论
后记
· · · · · · (收起)
读后感
统计学真的是一门非常强大和实用的学科与工具，正如书中所说答案就隐藏在我们身边的数据中，但是需要我们有统计学的思维和知识去发现它。 这本书系统地介绍了统计学的诞生与发展历程，介绍了一些简单常见的统计学方法。 个人认为这本书值得一读的原因...
评分统计学门外汉的科普书。仍然是日本此类书籍的一贯写作风格，好懂。 书里有一个观点，人们一般想要知道的，其实是那些怎么想也总想不明白的问题，也就是，这类问题并非浅白的因为所以科学道理。而是那种说不清的不明就里。只有依赖于统计学来掌握其中规律（概率）。结合费希尔对...
评分统计学门外汉的科普书。仍然是日本此类书籍的一贯写作风格，好懂。 书里有一个观点，人们一般想要知道的，其实是那些怎么想也总想不明白的问题，也就是，这类问题并非浅白的因为所以科学道理。而是那种说不清的不明就里。只有依赖于统计学来掌握其中规律（概率）。结合费希尔对...
评分##我们先从书名开始吧。中文名是看穿一切数字的统计书，好像很厉害的样子，但日文名是統計学が最強の学問である，虽然你看不懂日文，光看几个中文字也能看懂，就是统计学是最强的学问，也够厉害了。 日本人喜欢用最强最什么最什么这样的表述。实际上这本书有没有这么厉害呢，肯...
评分统计学真的是一门非常强大和实用的学科与工具，正如书中所说答案就隐藏在我们身边的数据中，但是需要我们有统计学的思维和知识去发现它。 这本书系统地介绍了统计学的诞生与发展历程，介绍了一些简单常见的统计学方法。 个人认为这本书值得一读的原因...
用户评价
很一般啊。
评分看到后面感觉用不上了。。
评分作者用浅显直白的语言和实例，简单介绍了基于统计知识的数据分析在实际工作生活中的应用，算是科普扫盲吧。
评分不错的入门书
评分1，作者在本书的最后谈论了搜索相关文献的方法，他搜英文文献的方法太敷衍了，查几个关键词虽然有用，但那是不够的，阅读外文文献，能全部读懂当然最好，小聪明会导致歧义的发生；2，书里把“谈了一次恋爱并且和唯一的爱人结婚了”评价为“无法进行统计学分析”，因为只有唯一的数据，既没有误差也没有标准偏差，统计学对此毫无办法。恩，我也想谈个这样的恋爱；３，中间有几段读得有些吃力，当初好好学习《概率论与数理统计》也许就不会这样了。
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