剑桥大学统计学教授

大卫·斯皮格豪特（David Spiegelhalter）

通过真实世界中的例子介绍数据分析的关键技巧

了解在工作和日常生活中遇到的统计问题

几个世纪以来，统计一直在我们对世界的科学理解中发挥着主导作用，但我们都熟悉统计数据被炒作的方式，尤其是在媒体上。在大数据时代，随着数据科学成为一门学科，对统计素养的基本掌握比以往任何时候都更加重要。

在《统计学的艺术》一书中，David Spiegelhalter指导读者了解我们从数据中获取知识所需要的基本原则。采用简单工具和生动例子解释技术概念，向我们展示了统计数据如何帮助我们确定泰坦尼克号上谁是更幸运的乘客，连环杀手哈罗德·希普曼(Harold Shipman)医生是否可能更早被抓获，以及卵巢癌筛查是否有益。

∞∞∞

想知道地球上有多少棵树？

越繁忙的医院病人生存率是否越高？

新生儿男孩多过女孩吗？

Spiegelhalter揭示了许多问题的答案——而这些问题只能通过统计科学来解决。

∞《统计的艺术》正文由前言和十四章组成，每一章末尾都有关键要点总结，结尾章节是简短结论，列出有效统计实践的十个简单原则。书末有术语表、注释、参考文献和每一章的推荐扩展阅读。为了鼓励读者实践，本书公布了书中讨论的所有例子的数据和R代码。

∞其中，一至五章节介绍数据的性质和类型、描述性统计指标、使用可视化表达数据、因果性和线性回归。

第六章讨论算法、分析和预测。

第七章至第十章分别介绍区间估计、概率论、假设检验，P值和置信区间的使用和误用。第十章结尾讨论过度依赖P值造成的困难，并分析美国统计协会有关P值的六个原则。

第十一章介绍贝叶斯方法：贝叶斯原理、似然率、贝叶斯假设检验和大选民调的分层模型。

第十二章统计工作的陷阱、有问题的研究实践和完全的欺诈。

第十三和第十四章提出改善统计分析和传播分析结果的方法，并给出一个评估统计结论的检验清单。

***          ***          ***          

Statistics has played a leading role in our scientific understanding of the world for centuries, yet we are all familiar with the way statistical claims can be sensationalised, particularly in the media. In the age of big data, as data science becomes established as a discipline, a basic grasp of statistical literacy is more important than ever.

In The Art of Statistics, David Spiegelhalter guides the reader through the essential principles we need in order to derive knowledge from data. Drawing on real world problems to introduce conceptual issues, he shows us how statistics can help us determine the luckiest passenger on the Titanic, whether serial killer Harold Shipman could have been caught earlier, and if screening for ovarian cancer is beneficial.

How many trees are there on the planet? Do busier hospitals have higher survival rates? Why do old men have big ears? Spiegelhalter reveals the answers to these and many other questions - questions that can only be addressed using statistical science.

大卫·斯皮格豪特（David Spiegelhalter），统计学家，风险问题专家。剑桥大学丘吉尔学院院士，公众风险认知学教授。英国皇家学会院士，现任英国皇家统计学会主席。曾主持BBC系列纪录片（反面你赢：机会的科学）。

页面参数仅供参考，具体以实物为准