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。
发表于2024-11-02
统计会犯错 2024 pdf epub mobi 电子书
1、统计作为一门关于推测的学问,原本就不负责给出确凿的答案。 2、破除统计迷信之后,可以具体到具体统计方法的犯错软肋。 3、比较遗憾的是,对于具体统计方法,阐述得不够具体、生动、科普,甚而言,没有说明方法,而只是说明方法有软肋——这属于车轱辘话来回说。 4、翻译在...
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评分翻譯極為差近,遍布統計理解錯誤和基本英文文句理解錯誤,而且又喜歡自作主張增添文句或減少文句,名詞翻譯前後也不統一,光是 power 就有功效和勢(忘了有無檢定力)這樣不一致的翻譯,多人翻譯是ok的,但是掛譯者名的那位教授請統整好翻譯文句,也必須對全書譯文負責。 諷刺...
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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
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;
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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!
有时也会怀疑,不说每年发表的数以万计的研究,仅论自己看过的这些文献,到底有多少是真的有价值的。如果想让自己的研究【真正】具有除发表以外的意义的话,这本书很有帮助。这也说明科学研究不是完全关于“自然”的,它不可能排除人的因素——或者说,人的因素本身也是自然研究的一部分。
评分这本书强烈推荐所有临床医学和运用实证研究的人读几遍,虽然作者大部分例子来源于临床医学,但即使做a/b test的人都能借鉴很多思想。每章的论文索引很多都是很好的可重复研究方向的内容。唯一有点可惜的是所有内容都是一带而过,还需要自己再去读论文。
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。
评分可以当作一本统计学文章阅读踩雷指南,至少看完了对一些得出千奇百怪的结论的文章抱有怀疑,即使是权威期刊刊登的文章。最后指出的因为保密造成的数据不公开问题也是值得深思的。
评分今年读完的第11本书:卡内基梅隆大学Alex Reinhart的《统计会犯错 : 如何避免数据分析中的统计陷阱》。篇幅不大,但细致清晰,严谨深刻。尤其书中大量医学实验的例子,值得反思。…… 原文简版可以在线免费阅读: https://www.statisticsdonewrong.com/
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