大衛 史匹格哈特

＃英國Amazon網站1,700多位讀者，四顆半星強力推薦！＃英國劍橋大學統計學權威，帶給你最有趣、最有價值的統計思維 統計學如何幫助我們了解世界？當資料不完美，我們能做出可靠的結論嗎？在資料科學的時代，統計學如何與時俱進？當疫情來襲，我們如何自己做好觀念上的準備？ 在許多領域中，統計學都是必備的技能；在人工智慧的時代，統計在商務上的運用也越來越重要。但是一般的統計學內容，即使

＃英國Amazon網站1,700多位讀者，四顆半星強力推薦！ ＃英國劍橋大學統計學權威，帶給你最有趣、最有價值的統計思維 統計學如何幫助我們了解世界？ 當資料不完美，我們能做出可靠的結論嗎？ 在資料科學的時代，統計學如何與時俱進？ 當疫情來襲，我們如何自己做好觀念上的準備？ 在許多領域中，統計學都是必備的技能；在人工智慧的時代，統計在商務上的運用也越來越重要。 但是一般的統計學內容，即使有嚴謹的定義和推論，卻總是感覺和現實世界隔了一層，不知如何運用，也很難理解它。 許多人在學校或許讀過一點統計學，大概知道隨機變數、標準差、平均數、中位數的意義，但到底該怎麼用？如何應用到現實世界的問題呢？ 然而，這本書不同，它帶你用一種全新的方式來了解統計學。它從一些現實世界的問題開始，例如： 地球上有多少棵樹？ 培根三明治的致癌風險有多高？ 我們能夠相信群眾智慧嗎？ 如何衡量藥物的有效性？ 英國人的一生中有多少個性伴侶？ 病人多的醫院，存活率比較高嗎？ 半個世紀以來，全球人口成長的型態如何？ 為什麼老男人的耳朵都很大？ 配上生動有趣的圖表，讓讀者更容易進入，也展示了將資料化為圖表的強大力量與陷阱，以及溝通、道德問題在統計上的重要性。 本書的作者，英國劍橋大學的統計學權威大衛．史匹格哈特（David Spiegelhalter），十分擅長利用統計學說故事，而且概念清晰，盡量不談技術性的細節，他將統計學當中極易混淆的觀念，例如平均數和中位數、標準差、隨機試驗、母體、迴歸模型、隨機變數、預測區間和信賴區間、假說檢定（偽陽性、偽陰性問題）、P值、貝氏方法等等，以生動的實例和圖表，一步步清楚說明。 這本書也強調，統計學應該要教「PPDAC的問題解決循環」，即「問題─計畫─資料─分析─結論及溝通」。先從定義問題開始，再制定計畫，包括要測量什麼、如何測量，然後要收集資料，根據計畫展開統計分析，最後決定適當的結論，並清晰準確地溝通給外界知道。 正如一句名言所說的：「所有的模型都是錯的，但有些模型有用。」雖然統計的模型並不完美，但是如果我們想要得出一些結論，在數據的洪流當中增進對這個世界的理解，這些模型還是有幫助的。 作者強調，統計學對於已知的事實作匯總，對於未知的不確定性作出估計，最後應該以謙遜的態度，說明我們能從資料中得到什麼，不能得到什麼。要抱持小心審慎的態度，包括對於各種

當食用香腸有百分之二十的致癌機率，你是否還會食用？當病患到院前已經呈現死亡跡象，應該救還是不救？當搭乘捷運時發現有人遺落了包包，它會是炸彈的可能性又是多高？ 如果你所有的行為都加上了面臨風險的機率，你會怎麼做出你的選擇？ 這不是一般統計學的書，而是統計學背後有關風險、機會和選擇的真實故事。 首先，我們先來看一個問題： 某天你進到了一個捷運車廂，剛坐下來就看到對面位子上有個不知是誰留下來的手