数据决策 内容简介
《数据决策》是为普通人打造的一本“数据思维急救手册”。作者艾伦·唐尼现任奥林学院荣誉教授、PyMC实验室首席数据科学家，他非常擅长用通俗的语言解析深奥的统计学原理。
本书以“反直觉的数据”为切入点，通过数十个真实有趣的案例，带领读者逐步认清统计悖论。比如：“吸烟孕妇生出的低体重儿更健康”，这其实是混淆了“相关性”与“因果性”的典型谬误；“疫苗接种者死亡率更高”也只是统计假象，实则是统计者的年龄结构差异导致的。这些案例将颠覆我们的认知，从而引发读者对数据解读的深入思考。
更重要的是，作者没有在书中空谈理论，而是将统计学方法转化为可复用的决策工具。例如：基本比率法则能帮我们避免医学检测导致的过度恐慌或轻视；因果图模型可区分直接影响与间接干扰，避开“相关性等于因果性”的陷阱；长尾分布思维则提醒决策者需要为极端事件预留出容错空间；等等。这些工具能渗透到生活中的各种日常场景，使抽象的方法具有可实践性。此外，书中对数据伦理的探讨也提醒我们，数据不是冰冷数字，数据记录着社会进步的轨迹，并承载着重要的社会价值。
这本书像一把解码数据的“钥匙”，能重塑我们看待世界的方式，让我们在数据泛滥的时代，避开统计陷阱，保持清醒思考，做出理性决策。
数据决策 作者简介
艾伦·唐尼（Allen Downey）拥有加州大学伯克利分校（U.C. Berkeley）的博士学位，以及麻省理工学院（MIT）的硕士和学士学位。曾在奥林学院（Olin College）、科尔比学院（Colby College）和韦尔斯利学院（Wellesley College）任教，目前担任奥林学院的荣誉教授，也是PyMC实验室的首席数据科学家。
他已出版多本与编程和数据科学相关的书，包括《思考Python》（Think Python）、《思考统计》（Think Stats）和《思考贝叶斯》（Think Bayes）等系列作品。这些书背后的核心理念是：你如果懂得如何编程，就可以利用这一技能去学习其他领域的知识。
数据决策 目录
中文版序引言用证据和理性指引我们的决策
第1章人人都不正常吗？
——高斯曲线与中心极限定理
第2章犯过罪的人一定会再犯？
——检验悖论与友谊悖论
第3章如果每位女性都少生一个孩子？
——普雷斯顿悖论
第4章顶级牛人有什么特别之处？
——对数正态分布与SPC框架
第5章如何活到300岁？
——预期新比旧优与预期旧比新优
第6章你应该点菜单上那道最让人没食欲的菜？
——伯克森悖论与伯克森偏倚
第7章吸烟对胎儿更有利？
——出生体重悖论，多胞胎悖论与肥胖悖论
第8章黑天鹅事件的发生有规律性吗？
——尾端分布与对数-t模型
第9章到底要不要接种疫苗？
——基率谬误与假阴性率
第10章不敢独自走夜路的人，更害怕离婚？
——辛普森悖论与数据开放
第11章你相信世界上存在蜥蜴人吗？
——“年龄—时代—世代分析”及奥弗顿之窗
第12章老年人的观念更保守？
——奥弗顿之窗转移和追逐奥弗顿之窗
附录区分自由派和保守派的问题
结语问题、数据和方法
致谢
译后记
参考文献
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