Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке

А забавная оказалась книга-то. Читалось легко и интересно. Я, правда, читатель подготовленный, что такое корреляция и коэффициент Джини, среднеквадратичное отклонение и регрессионный анализ, где они используются и как, знаю не понаслышке, но интересно было читать о них написанное доступным языком с примерами реальных ситуаций.

Статистика и в самом деле может показаться скучной: куча обезличенной информации, цифры, какие-то формулы, индикаторы, показатели. Но всю жизнь, по сути, можно объяснить статистически. Многие недоумевают, как возможно, например, предсказать поведение человека в той или иной ситуации, ведь человек - индивид со свободной волей, на его поведение может повлиять огромнейшее количество объяснимых и необъяснимых вещей. Можно, товарищи, можно. Другое дело, что вероятность выполнения этих предсказаний будет не стопроцентная, но в среднем человек будет вести себя в конкретной ситуации и при конкретных условиях именно так, как предсказывает статистика.

А сколько раз нам лгали или искажали информацию статистикой? Вы даже не представляете сколько. Вот говорят нам, что такой-то фильм побил все рекорды по кассовым сборам. А мы сидим и думаем, неужели это оказалось лучше, чем тот старый фильм, любимый уже много лет миллионами людей? Да про этот новый фильм уже забыли все пол года спустя, а тот старый все еще помнят и пересматривают. А киноиндустрия намеренно не упоминает, что инфляция не дремлет, да и цены на билеты значительно выросли, вот и получается, что единицы сравнения не сопоставимы. И подобных примеров множество.

Так что знание статистики и ее методов полезно далеко не только тем, кто с нею работает. Иметь представления о ней должен каждый, чтобы правильно воспринимать статистические данные, которыми его нагружают окружающие и видеть реальную картину, а не то, что хотят ему навязать. В чем плюс книги? В том, что далеко не все могут понять различные методы статистики, если они описаны формальным математическим языком, а Чарльз Уилан рассказал о них доступным языком.

Какая-то чересчур восторженная рецензия получилась. Что поделать, я просто люблю статистику :)

Мужа слушать надо.

Сразу скажу: я хотела прочесть эту книгу. Я купилась на эпатажное название и громкое заявление автора (или уж переводчика), что передо мной самая интересная книга о самой скучной науке.
И сразу же посоветую: не читайте эту книгу. Она не интересная.

Разочарование долго не заставило себя ждать. Заказывала я книгу с Лабиринта, поэтому взяла в руки только после покупки. Обложка оказалась мягкой, я почему-то думала, что будет твердая. Ну, казалось бы, не такое уж и страшное разочарование, но для щепетильного книголюба, все же неприятно.
Я не замедлила поделиться своим негодованием по поводу обложки с мужем. На что он сказал: "так можно ж было в магазине отказаться, раз ты другого ожидала". Но я все же оправдала себя и книгу тем, что давно хотела ее прочесть.

Следующее разочарование настигло почти сразу, как начала читать. Введение раз, введение два, три... По-разному вроде как называются главы, но сплошная вода, не имеющая к делу никакого отношения.
Бескрайность водного резервуара, в котором мне предстояло плавать, стала очевидна сразу же в первой главе после многочисленных "введений", после выхода "в свет" Ким Кардашьян:

Допустим, сидя на работе, вы от нечего делать бродите по интернету и наталкиваетесь на онлайн-дневник известной светской львицы Ким Кардашьян, в котором она рассказывает о своей "долгой" (целых семьдесят два дня!) супружеской жизни с профессиональным баскетболистом Крисом Хэмфри. И вот в тот самый момент, когда вы добрались до описания седьмого дня их супружеской жизни, в комнату неожиданно заходит ваш босс с двумя огромными папками данных. В одной из папок собрана информация о гарантийных претензиях по каждому из 57 334 лазерных принтеров...

В общем, дальше речь пойдет о статистике. Но! При чем тут Ким Кардашьян?!
Или это наглядная интерпретация девиза книги: "интересная книга о скучной науке"? Прибавив некоторое количество фактов из других жизненных сфер, не относящихся к статистике совсем, рассказывать о "самой скучной науке"? Что-то явно пошло не так...

Я даже не совсем поняла для кого книга написана. Для тех, кто худо-бедно разбирается в статистике, будет очевидно наличие литров воды на каждой странице и минимуме информации по делу. Для тех, кто вообще ничего не понимает в статистике, понять что-то будет крайне сложно. Потому что автор не объясняет, не-а. Он вдруг начинает говорить о корреляции или регрессии, не поясняя что это. Он вроде приводит какой-то жизненный пример, в котором отдаленно можно увидеть применение статистики, но резкий переход на термин новичку ничего не объяснит.

Стандартная ошибка является среднеквадратическим отклонением средних значений выборок! Замечательно, не правда ли?

Ага, и очень интересно.

И статистика гораздо больше чем то, о чем написал автор. Он проскакал по верхам, больше затронув те разделы науки, которые применяются в статистических исследованиях, но совсем не затронул темы динамических, интервальных рядов, разве что основательно потоптался на термине "медиана" и только! А как же пресловутая мода и прочая? Миллион примеров и примерно 1/5 книги о медиане. В остальном, по верхам.

Отдельное слово стоит замолвить о примерах, которые как раз отвечали за "интересность" подачи не самой легкой на восприятие науки. В каждой главе во основе всех примеров - бейсбол. Соответственно, все эти примеры для русского читателя идут мимо ворот. Они совершенно не воспринимаются, даже если я хоть какое-то представление имею о статистике. Книга написана американцем для американцев. Возможно, им она и покажется интересной, ведь автор и не выбирал целевой аудиторией своей книги - Россию (хоть и мечтал о многомиллионных тиражах и переводах). И тут уже вопрос к издательству. Зачем они ее перевели и выпустили? Ответ очевиден: статистика должна приносить деньги. Неужели "МИФ" настолько хотят сделать книгоиздание бизнесом? Похоже им наплевать на содержание. В данном случае, главное - красивая, яркая обложка, манящее название, а вот то, что внутри оставляет желать лучшего.

Все же интересный пример в книге я нашла в главе "Загадка Монти Холла". Она вышла у автора самой маленькой, но при этой самой содержательной и интересной, действительно показывающей статистику в "нескучном" свете.
Поскольку книгу я советую не читать, то считаю необходимым поделиться этим примером в рецензии.

Монти Холл - телеведущий, который вел телешоу на одном из каналов США. Игрок, доходивший до финала его шоу, должен был открыть одну из трех дверей. За одной из них скрывался автомобиль, за двумя другими - козлы. Игрок выбирал дверь, допустим, дверь №1. После этого Монти Холл открывал одну из двух оставшихся дверей, за которой непременно оказывался козел. Затем он спрашивал игрока: не желает ли он изменить свое решение, то есть отказаться от первой двери и выбрать другую? Вы бы стали менять решение или нет?)

По совету автора, и я с ним согласна, поменять дверь необходимо. Ведь в таком случае увеличится вероятность того, что вы угадали. Потому как, когда игрок выбирает дверь №1, вероятность того, что он угадал - 1/3. Монти Холл упрощает ему задачу, он открывает одну из оставшихся дверей, за которой спрятан козел. Теперь осталось всего две двери, а, значит, вероятность =1/2. Конечно, это не приведет к 100% победе, но знание теории вероятностей в данном случае позволит повысить свой шанс на победу. И ведь, чаще выигрывали в этом телешоу именно те игроки, которые меняли свое решение.

Жизненная суматоха не всегда позволяет выделить время для написания рецензии. В итоге, эта книга провалялась у меня на диванной полочке, что всегда под рукой, чуть больше недели. И сегодня муж не выдержал: "ты уж или выброси ее или на книжную полку поставь!" Он-то знал уже мое мнение о книге, но я ее не убирала, потому что хотела написать рецензию. Рецензию я написала, осталось решить, что делать с книгой дальше. Выкидывать жалко.

Я долго читала эту книгу, мне хотелось вникнуть в неё и понять все тонкости и "подводные камни" статистики, о которых говорил автор. Удалось ли мне это? Кажется, с переменным успехом. Учитывая то, что информация в книге подавалась по принципу от простого к сложному, от описательных статистик до регрессионного анализа, мне было довольно легко воспринимать её вначале, а дальше становилось всё труднее. В итоге, признаюсь честно, к концу книги я даже обрадовалась, что наконец-то она закончилась! Я поняла, что немного утомилась от статистики.

Книга не является учебником, а потому наполнена авторским юмором и разжевыванием статистических терминов на понятных жизненных примерах, что несомненно облегчало чтение. Ведь гораздо проще понять фразу "любое упрощение порождает манипулирование" на примере анкет с сайтов знакомств. С другой стороны, в книге присутствуют графики, таблички и математические выкладки, вникнуть в которые, как мне кажется, не будет легко всем читателям. А вникнуть хочется, без их понимания довольно сложно понять, что же имел в виду автор. Вот я и пыталась, и сидела корпела, и, честно сказать, не всегда получалось. Особенно тяжело было с выкладками по регрессионному анализу. До такой степени, что хотелось швырнуть книгой в стену. Кстати, сам автор сознался, что однажды изорвал книгу по статистике. Что вселило в меня надежду, что всё же это не я полный идиот, а наука статистика, действительно, сложная и требует усидчивости.

В целом книга хоть и сложноватая для читателя, мало связанного с точными науками, но полезная и никак не могу назвать её скучной. Непросто, да, заставляет мозг напрягаться, но вовсе не скучно. Не то чтобы я стала использовать в жизни все сведения, которые узнала из книги. Но после прочтения точно начала немножко по-другому смотреть на результаты статистических исследований в широкой прессе, особенно когда показывают пару цифр и всё. Ведь как сказал автор, и я с ним полностью согласилась:

Глубокое знание статистики не мешает нечистым на руку людям манипулировать данными точно так же, как хорошее знание уголовного кодекса не мешает преступникам заниматься своими темными делишками. И в том и в другом случаях "плохие парни" зачастую очень хорошо понимают, что они делают!

Интересно, но сложно

Я наконец-то дожевала этот кактус, и, скажу я вам - у него съедобная начинка! Просто полезная, а полезное не всегда такое вкусное как те же сладости или фаст-фуд. Вообще эта книга скорее сэндвич - в начале все "вкусно", то есть ясно и понятно, но потом я напоролась на первую колючку уже на примере о принтерах (а это первые главы). Что такое корреляция и зачем она нужна - осталось загадкой. Ну и еще целая уйма понятий. Да, автор старался объяснять максимально доступно, постоянно приводил примеры (с юмором, автобус полный любителей сосисок я заценила). Однако когда шли формулы, графики и непонятные пояснения к ним - хотелось захлопнуть книгу и закинуть куда подальше. Автор, кстати, тоже это понимал и предсказывал фразами "я понимаю, что вам сейчас захочется оставить чтение, но потерпите еще немного...". Понимая, что дальше будет вкусная начинка, я продолжала грызть кактус.
В целом книга мне очень понравилась. Я ожидала что чтение превратится в занудную лекцию пожилого ученого в очках и с седой бородой, который гнусавым голосом будет мне рассказать что "статистика-это-самая-важная-полезная-нужная-наука..." и т.д.
Но нет! Автор сразу объясняет что с помощью статистики можно лгать (ссылаясь на одноименную книгу "как лгать с помощью статистики") и приводит несколько примеров. Я от них в восторге! Еще бы, какой ученый признает что с помощью его любимого предмета можно творить зло мирового масштаба.
Эта книга помогла понять многие вещи и воспринимать их критически. А ведь я раньше верила в полезность какого-то овоща после фразы "употребляя его ежедневно, шанс заболеть раком снижается на 15%". Или более актуальный пример с влиянием вакцинаций на развитие у детей аутизма. Интуитивно я понимала что зависимости нет, и автор подтвердил мои догадки, за что ему спасибо.
Подведем итоги. Книга интересная, но все-таки написана сложно. Не везде, но в большей части. Будьте к этому готовы. Автор дал мне понятие о том как делаются статистические данные, и, пускай, я не поняла всех формул и графиков - обмануть меня теперь будет не так просто.

Не очень скучная книга о науке, которая может быть интересной

Вообще моя работа связана с анализом данных, в университете корпела над высшей математикой, теорией вероятностей, теорией игр, математическим моделированием и наверняка над чем-то ещё подобным, что мой мозг вынес за пределы памяти. То есть к статистике лояльна и даже немного подготовлена. И что же? При всех своих достоинствах книга оставляет впечатление обманутого ожидания.

Итак, о чем она? Об основных 4 направлениях статистики и смежных наук, которые призваны помочь нам найти причины, суть или связи явлений, вероятность их появления. «Описательная стастистика», «корреляция», «вероятность», «регрессия» - заглавные герои сего труда. Конечно, принципы, формулы и цифры будут сухими (как ваш обычный учебник по статистике), если их не иллюстрировать на практических примерах, что Уилан с большим усердием и делает. Получается иногда удачно, а иногда не очень. Мозг отбраковывает все примеры, связанные с рейтингом американского футбола (квотербеки и кто там еще?), со всеми измерениями в футах, дюймах, фунтах и иже с ними. Некоторые шутки выглядят искусственно приплетенными, какое-то заигрывание с читателем в желании быть остроумным. При всем при этом, если вы действительно намереваетесь разобраться в сути изучаемого предмета, то эта книга – ваш верный помощник. Пускай она будет немного забавным приложением к вашему традиционному учебнику статистики. А кому-то  поможет экстренно вникнуть в тему перед сессией, вдохнет жизнь в бездушные формулы. Складываейте, умножайте, делите, возводите в квадрат и берите корни, но не забудьте, что необходимость применения мозгов никто не отменял. Это, пожалуй, основой посыл книги.