統(tǒng)計(jì)學(xué)原來如此有趣

第1章　大數(shù)據(jù)時(shí)代，要懂點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué) 1
1.1　真實(shí)的數(shù)據(jù)也會(huì)說謊 2
1.2　那些不會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的倒霉蛋 4
◎ 1.2.1　重新解讀“小馬過河” 4
◎ 1.2.2　名校畢業(yè)生的收入有這么高嗎 5
◎ 1.2.3　男女比例會(huì)有不同嗎 7
1.3　數(shù)據(jù)雖好，但分析更重要 9
◎ 1.3.1　不可忽視的數(shù)據(jù)清理工作 9
◎ 1.3.2　分析數(shù)據(jù)也要考慮具體情境 10
◎ 1.3.3　合適的圖表——數(shù)據(jù)的可視化 11
1.4　統(tǒng)計(jì)學(xué)，就是在玩數(shù)據(jù) 14
1.5　大數(shù)據(jù)時(shí)代下，統(tǒng)計(jì)學(xué)該怎么玩 15

第2章　不講道理的統(tǒng)計(jì)陷阱 19
2.1　用來忽悠人的平均數(shù) 20
◎2.1.1　老板給的“平均工資”靠譜嗎 20
◎2.1.2　廣告營銷中的平均數(shù) 22
◎2.1.3　這些比平均數(shù)更值得看 24
2.2　讓你產(chǎn)生錯(cuò)覺的百分比 27
◎2.2.1　商品的折扣等于實(shí)惠嗎 27
◎2.2.2　測測你的概率思維 29
◎2.2.3　相對數(shù)和百分比 31
2.3　有失偏頗的樣本 33
◎2.3.1　出人意料的總統(tǒng)特朗普 33
◎2.3.2　不愛運(yùn)動(dòng)者的借口 35
◎2.3.3　什么樣本才合理 36
2.4　分不清的相關(guān)和因果 38
◎2.4.1　冰激凌和犯罪有關(guān)系嗎 39
◎2.4.2　汽車竟然對香草味過敏 40
◎2.4.3　相關(guān)和因果有何不同 42
2.5　不公平的比較 43
◎2.5.1　飛機(jī)變成了危險(xiǎn)的交通工具 43
◎2.5.2　參軍竟然更加安全 44
◎2.5.3　如何客觀公正地比較 45

第3章　參差不齊的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 49
3.1　數(shù)據(jù)與二手?jǐn)?shù)據(jù) 50
◎3.1.1　數(shù)據(jù)到底是什么 50
◎3.1.2　我們周圍有哪些二手?jǐn)?shù)據(jù) 52
3.2　你是教練，會(huì)選擇誰參賽 53
◎3.2.1　教練的煩惱，選擇誰更合適 54
◎3.2.2　運(yùn)動(dòng)水平，應(yīng)該怎么來衡量 54
◎3.2.3　成績穩(wěn)定性，又該如何來衡量 56
3.3　智商測驗(yàn)真的靠譜嗎 60
◎3.3.1　智商測驗(yàn)里的偏差 60
◎3.3.2　誤差，在所難免 62
3.4　更加公平的評分機(jī)制 63
◎3.4.1　“掐頭去尾”的評分機(jī)制 63
◎3.4.2　加權(quán)的評分機(jī)制 66

第4章　充滿隨機(jī)的概率世界 69
4.1　哪種賭博贏的概率更大 70
◎4.1.1　哪種規(guī)則對莊家更有利 70
◎4.1.2　簡單的概率計(jì)算 71
◎4.1.3　用概率來解決這個(gè)問題 73
4.2　傻傻分不清的加法和乘法 75
◎4.2.1　拋硬幣中的概率學(xué)問 75
◎4.2.2　抽獎(jiǎng)10次就一定能夠中獎(jiǎng)嗎 77
◎4.2.3　概率不能夠簡單相加 78
4.3　用概率幫你相親 80
◎4.3.1　如何選到最滿意的TA 80
◎4.3.2　用概率做出選擇 81
4.4　玩游戲也能玩出概率 86
◎4.4.1　“拋階磚”的游戲 86
◎4.4.2　為什么“拋階磚”難中獎(jiǎng) 87
◎4.4.3　把問題轉(zhuǎn)化為幾何概率 89
4.5　黑天鵝事件與小概率 91
◎4.5.1　什么是黑天鵝事件 91
◎4.5.2　“黑天鵝”給我們的啟示 93

第5章　估計(jì)未來的數(shù)學(xué)期望 95
5.1　兩個(gè)賭徒如何分賭金 96
◎5.1.1　賭徒給數(shù)學(xué)家下了戰(zhàn)書 96
◎5.1.2　數(shù)學(xué)家用期望解決了問題 96
◎5.1.3　數(shù)學(xué)期望到底是什么 99
5.2　做一個(gè)精明的求職者 101
◎5.2.1　面試機(jī)會(huì)多了，應(yīng)該怎么辦 101
◎5.2.2　利用期望來作出最合理的安排 102
5.3　找到最佳的理財(cái)方式 106
◎5.3.1　哪一種理財(cái)方式收益最大 106
◎5.3.2　用期望來作理財(cái)決策 108
5.4　支付寶集五福，你分到了多少 110
◎5.4.1　支付寶的兩次“集五?！被顒?dòng) 110
◎5.4.2　估算“集五福”的期望收益 113
5.5　“最強(qiáng)大腦”也做錯(cuò)的題目 114
◎5.5.1　有趣的美女搭訕問題 114
◎5.5.2　“最強(qiáng)大腦”瑪麗蓮的做法 115
◎5.5.3　這個(gè)游戲到底公平嗎 117

第6章　令人信服的統(tǒng)計(jì)規(guī)律 121
6.1　彩票倍投法為何不靠譜 122
◎6.1.1　彩票倍投的基本策略 122
◎6.1.2　用期望來分析倍投是否可靠 123
6.2　賭場為什么總能賺錢 126
◎6.2.1　不可忽視的賭場規(guī)則 126
◎6.2.2　大數(shù)法則，幫助賭場賺錢 127
6.3　所謂的股票“專家” 130
◎6.3.1　股票“專家”的常用套路 130
◎6.3.2　 數(shù)據(jù)夠大，你也可以成為股票“專家” 131
6.4　下一次，硬幣哪一面朝上呢 133
◎6.4.1　下一次一定是正面朝上嗎 133
◎6.4.2　概率和頻率的曖昧關(guān)系 134
6.5　做老板要懂的統(tǒng)計(jì)規(guī)律 136
◎6.5.1　工廠老板應(yīng)該開幾臺機(jī)器 136
◎6.5.2　有沒有更好的方案呢 138

第7章　一葉知秋樣本數(shù)據(jù) 143
7.1　“捉放法”來測魚塘的產(chǎn)量 144
◎7.1.1　“捉放法”估算魚的總數(shù) 144
◎7.1.2　“捉放法”的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理 145
7.2　二戰(zhàn)中德軍到底有多少坦克 147
◎7.2.1　如何估計(jì)德軍坦克總數(shù) 147
◎7.2.2　這個(gè)案例的啟示 149
7.3　另類計(jì)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　計(jì)算圓周率的大小 153
7.4　隨機(jī)化應(yīng)答技術(shù) 155
◎7.4.1　遇到尷尬的問題，你會(huì)如何調(diào)查 155
◎7.4.2　隨機(jī)化應(yīng)答技術(shù)，化解尷尬 156

第8章　分辨真假的統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn) 161
8.1　大爺賣的棗兒甜嗎 162
◎8.1.1　你猜大爺?shù)臈梼禾鸩惶?162
◎8.1.2　用假設(shè)檢驗(yàn)的方法分析 163
8.2　巧用銅錢鼓舞士氣 166
◎8.2.1　狄青用計(jì)鼓舞士氣 166
◎8.2.2　用假設(shè)檢驗(yàn)的方法分析 167
8.3　經(jīng)典案例:女士品茶 169
◎8.3.1　女士真有這種鑒別能力嗎 170
◎8.3.2　費(fèi)歇爾教授的實(shí)驗(yàn) 171

第9章　有趣的統(tǒng)計(jì)悖論 175
9.1　難倒一片的蒙提霍爾悖論 176
◎9.1.1　何為蒙提霍爾悖論 176
◎9.1.2　正確的解決思路 177
◎9.1.3　有趣的爭議 179
9.2　出乎意料的生日悖論 180
◎9.2.1　生日同一天的概率有多大 180
◎9.2.2　為何會(huì)出現(xiàn)生日悖論 183
9.3　違反直覺的選舉悖論 184
◎9.3.1　什么是選舉悖論 184
◎9.3.2　分析選舉悖論 184

第10章　挖掘數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析 189
10.1　最佳搭檔：啤酒和尿布 190
◎10.1.1　啤酒和尿布的化學(xué)反應(yīng) 190
◎10.1.2　挖掘數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)不一般的關(guān)系 191
◎10.1.3　留給今天的啟示 192
10.2　住高壓電線附近有害嗎 193
◎10.2.1　學(xué)術(shù)界的兩種不同觀點(diǎn) 194
◎10.2.2　數(shù)據(jù)分析要小心 195