Рецензии на книгу «Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке» Чарльз Уилан
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.
Просто замечательная книга! Особенно для тех, кто ничего не смыслит в статистике. Учебником по статистике ее при всем желании ее не назовешь, да и цель у автора, похоже, совершенно другая. Это научно-популярная книга о достаточно сложной и сухой науке. Даже при всем желании автора избежать сухих формул, сделать это весьма непросто, но Уилан старается. Зато обилие примеров, на которых он разъясняет основные понятия, радует. Именно благодаря такой образности подачи материала даже мне многое становилось понятно. Правда надолго полученные знания в моей голове не задержатся, но это никак не связано ни с автором, ни с книгой.
Книга, на мой взгляд, замечательно структурирована. Материал постепенно усложняется, но автор увязывает уже полученные читателями знания с новыми, что существенно облегчает чтение. Примерно до регрессионного анализа мне было все более или менее понятно, но вот то, что было дальше я воспринимал с трудом. И это, снова повторюсь, ни в коем разе не упрек в адрес Уилана.
А теперь немного о недостатках. Уилан пытается шутить. Зря. Объяснять сложные вещи простым языком ему удается намного лучше. Некоторые недостатком считают обилие примеров из бейсбола и американского футбола, да и американских реалий в целом. Люди, задумайтесь хоть на минуту о том, что книга написана в первую очередь для соотечественников автора, а уж потом для иностранцев. На примерах из американского спорта Уилан основывается вовсе не из великой любви к оным (тем, кто разбирается в данных видах спорта довольно быстро становится понятно, что он и сам не такой уж специалист в этих вопросах), а для того, чтобы лучше донести понимание статистики до основной своей целевой аудитории - простых американцев. Для вас же, русскоязычные читатели, эта сторона книги еще и усугубляется практически полной некомпетентностью переводчика в отношении американского футбола и бейсбола. Даже обладая достаточными знаниями, не всегда очевидно, какой статистический спортивный показатель имел в виду автор.
Так или иначе, но книга эта замечательно подойдет тем, кто является полным профаном в самой скучной науке, как это подается в заглавии. Эту книгу скучной точно не назовешь.
Рецензия на самую интересную книгу о статистике
Даже не знаю, что сказать о книге Чарльза Уилана «Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке». Наверно, начать следует с того, что описание книги НАМНОГО более интригующее, чем сама книга. Лично для меня из более чем 300 страниц мелкого шрифта познавательными оказались всего несколько вещей. Во-первых, я вспомнила давно похороненные где-то на задворках памяти знания из институтского курса теории вероятностей и математической статистики. Теперь такие термины как «среднее квадратическое отклонение», «дисперсия», «центральная предельная теорема» и т.д. снова не являются пустыми звуками. И это не может не радовать. Во-вторых, я узнала много новой для себя информации, касающейся регрессионного анализа. Конечно, я и раньше слышала о данном статистическом методе исследования, но в суть его не вникала. А зря – очень любопытно! В-третьих, заслуживают внимания некоторые из исследований и феноменов, описанных Чарльзом Уиланом. Например, о парадоксе Монти Холла, о действенности молитв (на самом деле, взаимосвязь между молитвами и снижением количества и тяжести постхирургических осложнений не выявлена), о статических изысканиях специалистов по так называемому упреждающему анализу магазина «Target». Вот это действительно очень интересная и заслуживающая внимания тема! Дело в том, что «Target» выяснила, что беременность является благодатным временем для построения новых моделей покупательского поведения. Естественно, компания заинтересована в том, чтобы привлечь к себе как можно больше женщин в интересном положении. Так вот, проанализировав покупки беременных, уже зарегистрированных в их реестре, специалисты магазина составили список характерных для них приобретений, среди которых фигурировали неароматизированные лосьоны, витаминные добавки и огромные(!) упаковки ватных тампонов. Далее они предположили, что другие женщины, демонстрирующие подобное покупательское поведение, также, вероятно, беременны. И вот уже в их почтовый ящик полетели скидочные купоны на детские коляски и прочие нужные вещи. В этом ключе забавна история возмущённого до глубины души мужчины, пришедшего в магазин с жалобами на то, что его дочку-школьницу-почти ребёнка закидали подобными флаерами… А через несколько дней извинявшегося, так как дочка на самом деле находилась в ожидании прибавления семейства. Таким образом, специалисты по статистике компании «Target» узнали о беременности раньше родных людей! Невероятно!
В общем, на досуге книгу почитать можно, но, вообще говоря, лучше потратить это время на что-то более стоящее. Хотя опять же смотря с чем сравнивать. Если с другими пособиями по статистике, то Уилан написал несомненный бестселлер!
Статистика - весьма востребованная в наше время наука. Ведь спрос, как известно, рождает предложение. С появлением огромного объема информации и, что важнее, технологий, позволяющих обрабатывать такие массивы данных, статистические данные становятся все более востребованными. Однако, на предмет таких исследований влияют многие внешние и внутренние факторы, не обращая внимание на которые можно существенно исказить результат. Это и объясняет автор в своей книге приводя множество примеров из американских реалий. Задавая один вопрос он разносторонне подходит к его изучению, анализируя и как бы "очищая" данные, необходимые для получения необходимых статистических данных.
Увлеченным наукой книга будет интересна, если же взять мое мнение на данный момент - это у них в Америке статистика это наука, а у нас в России - кхммм... вранье...
Прочитано в рамках игры Собери их всех
Довольно простое, с подробными примерами на каждый случай, описание статистики для людей, совсем с ней не знакомых. Что такое теория вероятности, выборки, ошибки репрезентативности, медиана, среднее значение, риски, и прочее - автор объяснит с огромным количеством примеров и сравнений, так, что не понять что-либо будет сложно.
Мне показалось даже чересчур простым - объяснение того, как работает принцип рекомендаций; лотереи, которые вы вряд ли выиграете; множество спортивных показателей; то есть примеры того как и где мы пользуемся статистикой, максимально понятные и даже широко известные, я бы сказала, даже очевидные.
Возможно, прочитай я книгу раньше, примерно в школе, впечатление было бы другим, но после университета с несколькими семестрами статистики, основ математического моделирования социально-экономических процессов, теории игр и прочих радостей ничего нового и интересного эта книга в мою жизнь не принесла.
Неплохая книга, но надо быть готовым к множеству примеров из американского футбола (или бейсбола? упоминается вроде и то, и другое, я запуталась)), например, или стандартов американского образования)
Я оказалась не целевой аудиторией автора - многократно повторяющиеся уже известные мне вещи заставили скучать. Книга, видимо, рассчитана на читателей с почти отсутствующим представлением о статистики (или наоборот, очень больших ее любителей), мне же хотелось чего-то похожего, но с перламутровыми пуговицами.
Впрочем, повторюсь, вообще книга весьма неплохая, автор очень увлечен и приводит множество жизненных примеров, где неплохо было бы быть подкованным хотя бы в самых основных статистических мелочах. И если тема интересна - читать стоит.
Мне вот только любопытно - уж сколько раз автор привел кривую стандартного распределения - и ни разу не озвучил в связи с этим фамилию Гаусса. Это принципиальная американская позиция, или я что-то пропустила? ;)