统计会犯错 pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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[美] Alex Reinhart

人民邮电出版社

刘乐平

2016-9-1

187

39.00元

平装

9787115433749

图书标签: 统计学数据分析统计统计方法科普科学方法论美国

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发表于2024-12-22

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图书描述

本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的错误统计方法，帮助你理解这些统计错误产生的原因，并且告诉你如何检查研究中隐藏的错误，如何避免这些统计错误，从而掌握正确使用统计的方法。

本书可以为你提供如下帮助：

·提出正确的问题，设计合理的试验，选择合适的统计分析方法，并一以贯之；

·如何理解p值、显著性、无显著性、置信区间和回归；

·选取恰当的样本容量，避免犯这一类错误；

·报告分析结果，发布数据和源代码；

·需要遵循的程序、采取的步骤和有用的分析软件。

对科学家来说，阅读这本简明、有说服力的指南，可以帮助你做出正确的统计研究！

对统计学家来说，请将这本书推荐给你认识的每一个人！

阅读本书、了解统计中常见的错误，是迈向正确统计的首步！

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著者简介

作者:[美]Alex Reinhart（亚历克斯·莱因哈特）译者:刘乐平

作者简介：

亚历克斯·莱因哈特（Alex Reinhart），卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）统计学教师和博士生。他从德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）获得物理系学士学位，并应用物理学和统计学研发定位放射性设备。

译者简介：

刘乐平，中国人民大学统计学系博士毕业，现为天津财经大学统计学、金融学教授，博士生导师，大数据统计研究中心主任。

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

看了之后毛骨悚然，之前的一些疑惑在这里找到了系统的回答。5%的标准下，阴性实验重复几次就很可能得到阳性结果了，就可以发表了；哪怕是一个研究也很可能得到阳性结果（而其他95%人没有）；哪怕自己的研究，进行了100项分析，也可能得到5项阳性结果，然后只报告这些。研究注册制和数据公开刻不容缓。翻译有点乱。

评分☆☆☆☆☆

值得重复看……学到了很多新东西，统计真是难！

评分☆☆☆☆☆

文章竭力讲明p value的实际含义：在原假设前提下，出现当前结果或者更为极端结果的概率，实际研究中p value通常被奉为假设检验的silver bullet，只要有三颗星就是结果很显著（这是不对的！）；置信区间要远比p value好，因其包含更多信息；一个假设检验的说服力更取决于其功效power而不是p value；基本概率谬误和辛普森悖论；伪重复的数据。

评分☆☆☆☆☆

实际上我没有看懂。。。

评分☆☆☆☆☆

2020年从北医图书馆借阅；从错误中学习到的经验更多更重要！