Рецензии на книгу «Статистика и котики» Владимир Савельев
«И все это - на простых и понятных примерах из жизни милых и пушистых котиков, которые дарят нам множество приятных эмоций»
Нет, нет и ещё раз нет. Вся книга, будто вырванные из вузовского учебника отрывки текста; в которую, по непонятной причине впихнули ещё образы котиков, собачек и слоников (жутковатых слоников, скажу я вам).
Автор выдаёт термин и далее совершенно не заботится о том, запомнил ли его читатель. Сыплет формулами, где вместо букв животные и полагает свою разъяснительную работу выполненной. От страницы к странице ком информации прирастает, принимая сложные для понимания неподготовленного читателя формулировки.
Например: «Кроме того, модели делятся на линейные и нелинейные. Линейные модели включают в себя только линейные взаимосвязи, о которых мы подробно говорили в главах про корреляционный и регрессионный анализы. Нелинейные модели могут включать в себя нелинейные взаимосвязи. Примером здесь может служить полиномиальная регрессия».
ОК, теперь всё стало понятно.
Читатель! Если ты ничего не понимаешь в статистике, её терминологии и думаешь постичь сие знание за полчаса — проходи мимо. Яснее не станет. Разумеется, если читатель согласен заучивать термины, как в вузовском учебнике, тогда dobro pozhalovat'!
Котики, пёсики, слоники и статистика
Многообещающе и куча картинок с разной живностью. К сожалению, не всё так впечатляюще, как ожидалось.
Для начала небольшое лирическое отступление о том, почему вообще я взялась за эту книгу. Вовсе не из-за хвастливых надписей про "тот самый бестселлер" и лист какой-то премии.
Дело в том, что в вузе у нас был семестр биб.статистики. За все года обучения не было другого курса, вызвавшего у меня столько же негатива, слёз и желания всё бросить к чертям сейчас же. Как часто бывает, виноват преподаватель, но от этого не легче. Препод мелко чертила на доске какие-то формулы, что-то быстро бубнила, потом дала практическое задание по куцей методичке и отправила нас восвояси самостоятельно сражаться с лабораторной.
Я победила лабораторную за себя и за ту девчонку, но психологическая травма осталась. Думаю, что если бы в тот период в дополнение к методичке у меня была книга Савельева (или хотя бы его блог уже существовал), моя жизнь была бы значительно приятней.
Стоит ли читать книгу просто так, если читатель к статистике не имеет никакого отношения? Не уверена. Во-первых, объяснения материала не такие уж простые и понятные, как обещает аннотация. Во-вторых, а где вы будете применять методы, о которых узнаете из книги?
Что мне не понравилось. Книга заявлена как учебник, но нет обязательной составляющей - контроля усвоения материала. Простые вопросы на понимание в конце главы значительно улучшили бы дело.
С другой стороны, если это не учебник, то для полноценного научпопа объяснения местами слишком куцые и полного понимания не наступает. Да, автор поясняет, что данная книга - лишь введение, что можно почитать подробнее там-то и там-то. Но мне как читателю хочется чуть больше узнать здесь и сейчас, а не бежать за новой книгой в библиотеку.
И всё-таки хорошо, что автор решился и написал эту книгу. Хорошо, что такие книги выходят. Авторы решаются, собирают денег через краудфандинг и что-нибудь издают, а не сидят молча или печатаются только в журналах для специалистов.
P.S. Я только не поняла, почему вдруг книга 16+?
Я тут уже говорил, что люблю простые и веселые вещи о сложных и местами скучных вещах. Эта книга – она именно из этого разряда. И вдобавок, выросла из блога, где автор решил с помощью всеми любимых котиков объяснить такую науку как статистика. Нет, на самом деле, это довольно интересная штука, но обилие формул, математический аппарат делает из нее довольно пугающую вещь. И многие люди вполне закономерно пугаются всего этого. Именно на эту аудиторию и настроился автор. Получилось ли у него?
Ну, если честно, то не очень. На первый взгляд, если листать эту книгу и не вдаваться в текст, то все выглядит очень неплохо. Забавные картинки, какие-то не слишком сложные формулы, не так много текста. Но стоит только вчитаться, как тут же возникает масса вопросов. Например, почему автор решил так сосредоточиться именно на методах? То есть автор показывает нам какую-то задачу и объясняет, как её решить. Типа – если вам надо узнать, сколько котиков пятнисты из выборки в несколько групп, используйте метод А, но если этих групп больше десятка, тогда метод Б. И это в общем-то вся книга целиком.
Да, по сути, это такая настольная книга, или скорее простой справочник, из которого можно узнать различные алгоритмы действий в том или ином случае. Но вот, до такой вещи, как понимание этой науки здесь далеко. Читатель просто обучится простым алгоритмам, и если вдруг возникнет какая-то задача, выходящая за рамки предложенных в этой книги, то… ой. Ну да, большинству людей, которые хотят быстренько что-то там узнать из кучи данных, всего предложенного вполне хватит. Правда, там автор обещал еще что-то вроде демонстрации того, насколько эта наука не страшная. С этим тут тоже проблемы.
Я знаю, что эта наука не такая и страшная. А вполне даже интересная и помогающая установить кучу взаимосвязей и разобраться в массе данных. Но после прочтения книги, я не ощутил какого-то подтверждения мыслям. Да, котики – хорошо, слоники – неплохо. Различная методика – пойдет. Но вот может надо было отойти от простых примеров, а как-то разбавить это какой-нибудь философией, теорией. Чем-то, что объясняло, что можно с этой помощью делать. И сделать это более абстрактно. Где и зачем это можно применить – понятно, но «зачем это делать» - тут нам не объяснят. Подразумевается, что читатель уже должен сам понимать, что и как с этим обращаться.
Ну, и да, если честно, через некоторое время котики начинают несколько утомлять. Мне кажется, что вначале эти котики были хороши в том плане, что они завлекали читателей. Но с течением книги, их концентрацию можно было и снижать, но похоже, что она наоборот нарастала. Количество их упоминаний встречалось довольно часто. Впрочем, это мое личное мнение и его смело можно игнорировать. Так же, как и некоторые придирки к иллюстрациям. Так, я не всегда понимал, почему различные «разности» и «остатки» изображены именно так? Да, да, ответа на вопрос «а что бы хотели, чтобы мы тут нарисовали?» я тоже не знаю. Но эти странные фигуры и не менее странные котики психоделических расцветок не очень способствовали в понимании рисунков.
Короче. Я читал книги, которые лучше помогали понять статистику, но я встречал книги и куда менее интересные. Сильная сторона этой книги – понимание того, как можно действовать в возникшей ситуации. Слабая сторона – а вдруг, ты оказался в ситуации, которая в этой книге не указана. Ну и да, котики. Ведь все должно становиться интереснее, если там есть котики. Статистика врать не может.
У этой книги два применения: первый - подарить на День рождения от коллектива статисту/бухгалтеру/научному сотруднику, второй вариант - отдать это ребенку "для введения в понимание профессии" (ребенок сдастся на 10-й странице и возненавидит статистику в принципе).
Котиками отсутствие смысла и цели не заполнишь! В книге много деталей, упомянуты сложные математические функции, но при этом она пуста и бессмысленна. Есть и аналогии, и сравнения, но топорно и скучно все в целом. Плюс она маленькая, безумно короткая брошюрка. Около трети книги составляет словарик статистических терминов и дополнительные примеры дисперсий, регрессий и т.п.
Сложно быть объективной, потому что начала дружить со статистикой еще в 2004 году, и она меня изменила навсегда. С тех пор без нее в работе никуда, и много лет это в основном бизнес-статистика. Книгу Владимира Савельева приметила сразу и терпеливо ждала, когда выйдет следующий тираж, так как в первый не успела. Если бы эти "котики" попались мне в те давние времена, они здорово сэкономили время на освоение дисперсионного анализа, корреляции, регрессии и т. п. А тогда реально помогли не российские учебники, а западные, которые читала в оригинале.
Так вот о статистике и котиках. Прекрасная подача материала, хотя и не для новичков. Скорее, как отличное дополнение к существующим курсам и книгам по теме. Пригодится практикам, тем, кто решил освежить знания, или тем, кто взялся за книгу из любопытства: как еще можно рассказать о статистике (последний случай мой). Читается легко, все понятно и доступно изложено. Если кому-то не хватает глубины, то книга как раз побуждает залезть в дополнительные источники. Кому нужны формулы – это тоже не сюда, а в стандартные учебники. Аналитикам будет легко перенести анализ котиков на исследуемые модели и успешно применять в проектной работе. Удивилась, что автор не упомянул в статистических пакетах Minitab, но вероятно потому, что он главный конкурент SPSS на западном, а не на отечественном рынке.
PS: добавила"котиков" в подборку пособий по статистике, они стоят того.
Обзорно может быть и неплохо, но практических навыков после этой книги не получить. Короткий обзор всех статистических методов, примеров, как по мне, маловато. Коты не всегда помогают понять концепт, иногда даже наоборот, было бы полезнее объяснить без картинок.
Я никогда не дружила со статистикой, а она умеренно требуется на нынешней работе и очень нужна на работе мечты. Что-то есть в статистике такое, что не дает уложить ее у меня в голове, и потому за эту книгу я схватилась обеими руками.
Ну как, котики же все делают лучше, ведь так?
В принципе, я бы не удивилась, если бы дело было конкретно в моих мозгах, но эта книга мне совсем не помогла. Я не жалуюсь на память, внимательность и исполнительность: честно говоря, если мне дать инструкции, не вижу проблемы им следовать (именно таким способом я получила зачет в вузе сама и помогала одногруппникам), моя проблема в том, чтобы понять.
Эта книга мне понимания не добавила вообще, а тогда возникает вопрос, зачем она нужна вообще.
Вот, к примеру, мне надо разобраться, как считать результаты A/B тестирования в определенной сфере. По запросу в гугле мне вылетит целая куча статей, а то и готовых файлов или онлайн-калькуляторов. Мне очевидно проще воспользоваться готовыми конкретными рецептами, чем лезть в книгу. В кардинально противоположной ситуации (мне не надо ничего считать здесь и сейчас, я хочу разобраться, как и что работает) эта книга тоже бесполезна. Итого остается срединный вариант, и вроде как ради него писалась книга: разобраться в теории достаточно, запомнить алгоритмы достаточно, чтобы сдать экзамен по статистике (и то с шансами только для конкретной программы курса). Так что вроде как я сама себе злобный буратино, раз не нашла в ней того, чего в ней быть и не предполагалось.
Но все равно почему-то обидно.
Весьма
Мне книга показалась скучноватой, я в статистике разбираюсь, читала чтобы освежить знания. По ожиданиям, мне она казалась более увлекательной. Может быть книга более полезна тем, у кого со статистикой не все так хорошо, как у меня, для начального понимания, может быть... Гуманитариям понравится, котиков там много. Но я бы добавила описаний больше и почему здесь используется именно этот критерий, например, откуда он берет свои корни, почему именно так считаем, это же не постулат какой-то. Для написания диплома годится, для глубокого понимания нет. Но как я думаю, книга на глубокое понимание и не была рассчитана.
Как полюбить коэффициент Стьюдента
МИНИ-РЕЗЮМЕ
Книга подойдет тем, мимо кого университетский, либо любой другой, выбранный не по собственной воле, курс статистики промчался на сверхзвуковой, оставив очертание жирного вопроса «что за «студент» и зачем он придумал весь этот математический ужас?». Книга лаконична до неприличия, а картинок в ней больше, чем текста и будто бы нет ни одного лишнего слова. После ее прочтения все эти Манны-Уитни, Стьюденты, Краскеллы-Уоллесы и прочие обладатели заковыристых фамилий резко становятся очень приятными людьми, такими добрячками-соседями, подходят, берут тебя за руку и рассказывают, как дурачку, «вот выборка у тебя какая-то нестандартная, не используй средние значения, возьми непараметрический метод». Вот такие пироги. И котики
КРАТКОЕ «О ЧЕМ»
Использовать средние значения или ранги? Как сравнить связанные и несвязанные выборки? А если выборок не две, а больше? Чем усложняют жизнь множественные сравнения? Какой метод позволяет не сферические исследования в безвоздушном пространстве проводить, но еще и помнить о предыдущем опыте? Как перестать бояться дисперсионного, корреляционного и регрессионных анализов и начать жить? Какие существуют математические модели? При чем тут Манхеттен и его кварталы? Что делать, если переменные из исследования коррелируют между собой?
ТРИ ЦИТАТЫ
«Большие котики лучше реализуются в жизни и от того более счастливы»
«Нельзя просто так брать и отбрасывать предыдущий опыт!»
«К сожалению, реальные взаимосвязи мало похожи на прямую линию. Чаще они напоминают собой огурец, а в запущенных случаях – авокадо»
Книгочей Мария
Похоже, что автор под влиянием цитаты "Любая формула, включенная в книгу, уменьшает число ее покупателей вдвое" просто заменил все формулы на рисунки с котиками =))
Эту книгу мне посоветовали, и она неожиданно оказалась очень в тему жизненных обстоятельств, так что я решила, что это знак и надо брать!
Впечатление неоднозначное. Мне вроде бы и понравилось, весело-задорно, иллюстрации забавные, отклонения в квадрате при описании дисперсии меня очень повеселили! Но в то же время, чего-то не хватило. Похоже, что автор под влиянием цитаты "Любая формула, включенная в книгу, уменьшает число ее покупателей вдвое." просто заменил все формулы на рисунки с котиками.
Возможно, читателю, у которого нет никакого представления о статистике, эта книга позволит представление составить. Но представление это будет все еще далековато от реального. Вроде как автор хотел осветить разнообразные задачи статистики и методы их решения, не вдаваясь в подробности, но вот лично мне кое-где этих самых подробностей и не хватило. Возможно, имело смысл рассмотреть чуть меньше методов, но более подробно. Или, наоборот, говорить не о конкретных методах, а о более общих вещах.
А так, вроде и метод обозначили, а как он работает, непонятно, знакомую формулу по картинке лично я в состоянии идентифицировать, а незнакомую придется искать в других местах. Для тех, кто совсем не в курсе, информации много и она все равно кажется сложной, для тех, кто в курсе, наоборот, информации не хватает.