简单统计学
[美] 加里·史密斯
评分 7.6分
允许堕胎可以降低犯罪率； 卓越公司有共同的特质； 早晨喝一整壶咖啡可以延年益寿，每天喝两杯咖啡会增加患癌的风险； 上述结论都是专业人士甚至是著名学者精心研究所得。如果你相信它们，你也应该信任章鱼保罗对世界杯的预测。 现代人被数据所包围，无论是学习、工作，还是日常生活，都习惯了用数据说话，可怕的是，骗子也学会了用数据说话。若要清醒思考，你需要学点统计学。 本书脱胎于耶鲁大学热门统计学课程，
统计学关我什么事：生活中的极简统计学
[日] 小岛宽之
日本人气畅销10万册，统计思维基础读物！画画“面积图”就能学，会加减乘除就能学。用统计学的思维看懂数据背后的真相，进而做出好决策。 本书抛开让人难以理解的“贝叶斯公式”，用“面积图”做直观形象的解读。只要会做四则运算，就能快速入门，进而在一个个生活场景中，领会贝叶斯统计学的精髓。贝叶斯统计学的优势在于“在数据少的情况下也可以进行推测”，贝叶斯统计学的统计过程和人脑的决策过程是很相似的，在人工智能
SAS技术内幕
巫银良
评分 暂无
本书共27章，分为上下两卷：上卷介绍SAS编程基础与使用方法，是广大程序员快速掌握SAS编程技术的简明开发教程；下卷阐述数据分析的关键基础知识并提供相应SAS代码实现，目的是激发读者兴趣，助其跨越传统编程与数据分析的鸿沟，从程序员华丽转身为数据科学家。书中演示代码力图简洁清晰地解释相关概念，追求大道至简。本书兼顾编程技术与数据分析，期待程序员、信息处理与统计分析人员以及对数据分析科学感兴趣的读者都
SPSS实战与统计思维
武松
评分 8.8分
为什么
[美]朱迪亚·珀尔(Judea Pearl)
评分 8.7分
在本书中，人工智能领域的权威专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾，厘清了知识的本质，确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。 而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是：如何让智能机器像人一样思考？换言之，“强人工智能”可以实现吗？借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质，并据此构建出相应的
别说你懂统计学
[英] 安东尼·鲁本
这是一本简单易懂的统计学指南，可以指导我们正确地对待每天被轰炸的许多统计数据。不管你怎么努力，都无法摆脱统计学。打开报纸，看看你要花多长时间才能根据数字找到一项。这可能是一项关于人们对美国总统的看法的民意调查，也可能是显示工资状况的新数据。也许这个国家正在经历创纪录的高温，或者NHS的负责人认为该组织需要更多的资金。我们每天都使用它们。这不仅出现在新闻中。你所在的公司可能正在披露性别薪酬差距，或者
魔鬼统计学
[美] 伊恩·艾瑞斯
为什么电商平台比你自己更懂你的品位？一条数学公式如何帮你找准自己的另一半？找工作时，你知道自己是因为统计分析而吃了闭门羹吗？现代社会建立在大数据的基础之上，经验和直觉已经不好使，统计文盲将难以生存。 本书以大量真实生动的案例，讲述了统计学如何化腐朽为神奇，干脆利索地解决一系列传统社会科学语焉不详的问题。在抽丝剥茧探究反直觉的真相的过程中，普及了统计学的基本概念和原则。正是因为其反直觉，甚至是反常
图解统计学
[日] 小宫山博仁
人们很容易因为统计学中陌生复杂的公式和符号，从而对统计学敬而远之。但是回顾我们的日常生活，你就会明白统计和概率起到了多么重要的作用。 我们收集许多资料（数据），研究倾向到底是什么？此时用到的就是统计学。考试的时候很多人关心的“偏差值”，就是一种统计数值，它帮助大家了解在所有考生中自己可以排在哪个位置。在研究癌症预防和发病原因时，统计学也起到非常大的作用。在教育、体育，还有近年来兴起的人工智能领域
贝叶斯的博弈：数学、思维与人工智能
黄黎原（Lê Nguyên Hoang）
法国数学类科普书 大学数学参考及教材类图书畅销书目 ◎ 编辑推荐 ☆ 有人生前波澜不惊，死后却名声大振，贝叶斯就是其中之一。 ☆ 以他命名的“贝叶斯定理”堪称一座知识宝库，从神经科学到人工智能，无所不及。 ☆ 一个充满启示，实现革新，改变人类认知和预测方式，颠覆固有思维的奇妙定理。<
数据如何误导了我们
[荷] 桑内·布劳
大数据杀熟，是真的吗？人人都该看的大数据时代防坑指南，揭秘吃喝玩乐、生老病死中的统计学陷阱。数据是客观理性的，但它们背后人的不一定是！ 有人说，“数据决定生活”。在大数据时代，这句话已成为不辩自明的真理。几乎无处不在的数据，小能反映成绩、体重、天气，大能左右投票结果、影响经济增速、抹杀气候变化。然而，许多数据其实并不像表面上标榜的那样客观、公正，反而常常被人操纵，来误导我们。因此，是时候为数据正
大侦探经济学
李井奎
评分 7.5分
自20世纪90年代以来，现代经济学正在悄悄地发生着一场革命，这就是因果推断革命。借助于统计学中对因果关系研究的前沿成果，经济学家开始越来越多地使用因果推断的基本框架，在经济学经验研究领域掀起了一场研究高潮。这种研究范式的改变，必将对人们的思考方式形成空前的冲击。 本书是作者在哈佛大学访学期间潜心学习和阅读因果推断经济学文献的一个成果。它形象地借用了经济学大侦探这
刘嘉概率论通识讲义
刘嘉
评分 8.2分
概率论是数学学科里很基础、很年轻、应用很广泛的一门学科，它不仅和我们日常生活息息相关，更是当今大火的大数据和人工智能技术的基础。不学概率论，就没法看懂前沿科技，没法理解现实世界，更没法预知和抓住未来。 作者通过生活中的案例，从通识的视角，带读者学习正态分布、幂律分布、大数定律、贝叶斯计算、方差和期望，让这些内容不再是高深莫测的数学概念，而是你能运用于自己决策的数
暗数据
[英] 戴维·汉德
在大数据时代，我们常常以为自己拥有做出正确决策所需的所有信息。但事实上，我们拥有的信息从来都不完整，可能只是冰山一角。正如宇宙大部分是由暗物质组成的，尽管我们看不见，但它们仍然存在。在信息世界，如果我们忽视暗数据，则可能面临各种风险。 汉德教授以一个引人入胜、充满启迪和智慧的统计学视角总结了15种暗数据类型，并逐一阐释它们的发生机制和可能带来的风险。书中引用大量翔实的案例，这些案例来源于社会生活
