赤果果的统计学.DOCVIP

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赤果果的统计学

赤果果的统计学(解读版) 1.导读 如果把“结绳计数”也算作一种统计的形态,人类有意识地使用统计工具并利用其成果的历史,几乎伴随着整个社会发展的全过程。 虽然大家公认英国人威廉·配第(1623-1687)发表的《政治算数》是现代统计学的正统,但两千多年前的中国人早就已经娴熟地运用“添兵减灶”这样的“统计学计策”迷惑敌人了。 威廉·配第运用数字、重量、尺度,分析当时英国、法国、荷兰三国的国情、国力,提出了英国社会经济发展的方向。这种方法不断丰富完善,发展成了现在的统计学。如今统计学早已不限于记录过去、分析现实,而是越来越积极地参与预测未来,大数据时代的到来更让统计学有了新的魔力。 通过它,我们可以: 总结大量数据; 做出正确决定; 回答重要的社会问题; 抓更多的罪犯; 评价政策、药品和其他创新的有效性…… 当然,还可以揪出那些运用统计学手段干坏事的败类。 由于统计学必然需要以专业知识和数学能力为基础,所以一直以来显得高冷神秘。但从饮食男女到国际竞争,从游戏博彩到治理贫困,统计学关注几乎所有话题,其实不光有用还很接地气。 也许,随着社会和技术的进步,未来我们会随时随地借助统计学工具(软件)了解信息、做出决策。毕竟,仅仅在不久之前,还没有人预测到现在几乎每个人都成了“摄影师”——虽然我们中的大部分人既没有在大学学过4年摄影,光学知识也很有限。 能不能走到这步,除了技术发展的因素外,我们了解统计学能做什么、有何原则和局限也很重要。 数学有助于做出判断,但判断比数学更重要。 2.商场比家人更早知道高中女生的隐私 统计学可以通过有哪些信誉好的足球投注网站、整理、分析、描述等手段推断所测对象的本质,甚至预测对象的未来。信息越来越丰富的大数据时代,统计学的力量空前强大。它像是一位用科学武装起来的魔法师,让人着迷,甚至让人崇拜。 《纽约时报》曾报道过一件事:一名愤怒的父亲向附近一家美国连锁商场的经理投诉,说他还在上高中的女儿最近遭到该商场母婴类商品优惠券的“轰炸”。“她还在上高中,你们整天给她寄婴儿服装和摇篮的优惠券,是鼓励她怀孕吗?” 商场经理在当场道歉几天后又电话回访。但是,这次经理收到了那位父亲的道歉:“其实不怨您,我之前被蒙在鼓里了……我女儿的预产期是8月份。” 如此富有戏剧性的结果,原因是连锁商场的统计专家设计了一套“怀孕预测得分”体系。他们依据孕妇的消费习惯精心选择25种商品进行统计分析。研究发现,与孕妇有类似消费倾向的女性也可能怀孕了。商场借此发放优惠券,吸引她们成为长期客户。所以,统计专家比父亲更早知道了女儿怀孕的消息。 再看一个身边的例子。视频网站给你推荐了一部你从没听说过的电影。看过之后你发现,它十分符合自己的口味。网站是如何做到这些的?难道有一大帮人整天有哪些信誉好的足球投注网站你的信息吗?显然不可能。他们根本不知道你是谁,但通过恰当地使用一些统计学手段,视频网站的预测准确得令人震惊。 道理其实并不复杂,你给看过的电影打分,其他人也在打分。总有一些人对同一部电影打的分数跟你十分接近。视频网站通过统计大家打分的情况完全可以将观众区分为不同类型。换句话说,包括你自己在内的那些“臭味相投”的朋友互相向网站出卖着信息——假设你的一群爱好相同的朋友都看过同样的影片并给出高分,其中一部你恰好没看过,那么把这部影片推荐给你显然是十分靠谱地投你所好。 这些预测,无论是准妈妈还是好电影,最重要的是都基于相关性。 相关性体现的是两个现象之间相互关联的程度,如气温和冷饮销量、身高和体重。如果其中一个变量的改变引发另一个变量向相同的方向变化,那么这两个变量存在正相关性;反之,就是负相关性,如运动量越大体重越轻。 相关性作为一个统计工具的魅力就在于将两个变量的关联精炼成一个描述性数据:相关系数。而相关系数能够将大量芜杂无序、单位不一的复杂数据加工成一个简洁、优雅的描述性数据。 以大名鼎鼎的美国学术能力测试(SAT推理测验)为例,为了“让每位学生在申请大学时都能得到公平的对待”,SAT对学生的推理能力进行了标准化加工,让大学在录取学生时有一个简单明了的参考标准。 事实上,将SAT与高中成绩综合起来,能得到一个相关系数为0.64(1代表完全相关)的最佳预测指数。考虑到这一结果大大高于美国成年男子身高和体重之间约为0.4的相关系数(用百分比表示,高出60%),SAT检验学生学术能力并预测他们进入大学后表现的能力,实在是让人不得不尊重。 3.电影里的情节已成为现实 汤姆·克鲁斯在电影《少数派报告》(2002)中扮演一位预防犯罪的探员。在这部电影里,他(执法者)通过“先知”和相应的科技手段,在犯罪行为发生前预知犯罪并加以制止。 2011年,电影中的设想成为了现实。不过,代替“先知”角色的,是一个基于统计分析的电脑程序。在《纽约时报》一篇名为《在犯罪发生前派遣警力》的报道中,讲述了圣克鲁斯市的一起真实案

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