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  • 统计会犯错 如何避免数据分析中的统计陷阱 [美]Alex Reinhart(亚历克斯·莱因哈特) 著 刘乐平 译
  • 新华书店正版
    • 作者: [美]Alex Reinhart(亚历克斯·莱因哈特)著 | | 刘乐平译
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2022-05-01 00:00:00
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    • 作者: [美]Alex Reinhart(亚历克斯·莱因哈特)著| 刘乐平译
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2022-05-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:15
    • 印刷时间:2022-05-01
    • 页数:187
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787115433749
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    统计会犯错 如何避免数据分析中的统计陷阱

    作  者:[美]Alex Reinhart(亚历克斯·莱因哈特) 著 刘乐平 译
    定  价:49.9
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2022年05月01日
    页  数:187
    装  帧:平装
    ISBN:9787115433749
    主编推荐

    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,迈向正确统计!

    内容简介

    面对充满不确定性的未知世界,人们在科学研究中需要大量使用统计分析方法。但是,如何正确使用统计分析方法充满玄机,即使对那些杰出和聪明的人也是如此。读完此书你会惊讶地发现,许多科学家使用的统计方法中其实隐藏着许多谬误和陷阱。 《统计会犯错》这本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的统计谬误,诸如 p 值与基础概率谬误、统计显著性和模型误用等。从这本书中,你将理解什么是统计谬误及其产生的原因,了解如何检查科学研究中隐藏的统计谬误,你还将学会如何正确地使用统计方法,如何在科学研究中避免这些统计谬误。

    作者简介

    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。

    精彩内容

    目录
    第 1章  统计显著性简介  1 p值的力量  2   统计的心理暗示  5   奈曼-皮尔逊检验  6 构建置信区间  8 第 2章  统计功效与低功效统计  11 功效曲线  12 低功效困境  15   低功效的原因  17   遇红灯时错误转弯  19 置信区间的优势  21 膨胀的真理  22 第3章  伪重复:理智地选择数据  31 什么是伪重复  32 如何应对伪重复  34 生物学批量数据  35 同步现象造成的伪重复  36 第4章  p值与基础概率谬误  41 基础概率谬误  43   一个小测试  44   药检中的基础概率谬误  45   如何用吸烟数据说谎  46   如何应对基础概率谬误  48 样本越多就越好吗  51 大西洋鲑鱼的脑功能成像试验  56 如何控制FDR  57 第5章  统计显著性的误判  61 显著性水平的微小差异  62 关注显著性  67 第6章  双重数据  71 圆形统计分析  72 向平均数回归  76 停止准则  79 第7章  连续性错误  83 二分法?多此一举  84 统计疲劳  86 复杂的混杂因素  87 第8章  模型误用  91 西瓜数据的拟合  93 相关与因果  98 辛普森悖论  99 第9章  自由研究还是无意识偏向  105 危险的随意探索  107 避免认知偏向  110 第 10章  统计显著性简介  115 无法复制的基因学  116 使再现变得容易  119 试验,清洗,重复  122 第 11章  数据背后的真相  125 被囚禁的数据  126   数据分享的绊脚石  127   数据衰变  129 细节遗漏  131   已知的未知  131   偏倚的结果报告  132 档案柜中的科学  135   未公布的临床试验  136   找出报告偏倚  138   强制披露  139 第 12章  我们能做些什么  143 统计教育  146 科学出版  149 你能做到的事  153 参考文献  157

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