聰明學統計的13又½堂課

前言：
無言...

隨記：
P.162 樣本平均數的頻率分配→原來95%信賴區間是指二個標準差…，大學所學全還給統計教授了…

P.168 統計無法百分之百確定任何事。相反的，統計推論的力量來自觀察到某一個模式或結果，然後運用機率來決定那結果最可能的原因。
P.170 統計推論最普遍的工具之一「假設檢定」。→我好像有用過這概念在做統計，假設一個邏輯概念，然後找資料作測試，看結果是符合預期還是否定。應該是這樣吧，對不起統計學教授我忘的差不多了…。話說大學都是原文書，我好像在練英文更勝學統計!@#$^&
P.243 做研究運用到迴歸分析時，最重要的一件事是：試著不要殺人。(不要拿你的研究殺人)。→我很常用統計，但也常提醒自己別過度優化，尤其是策略優化再優化，因股市走勢本身是隨機漫步，但你統計優化再優化後，變成一種可預測性。而這是種災難的開始，讓你從計量學變成神學，最後死在超精準操盤系統，如同2008年之前的VaR系統，在2008年金融風暴時變成超完美破產公式。這系統的概念就是用最少的錢做最大的投資。以大台為例，如果你系統99%最大週期虧損是10萬，那操作一口理論只要10萬+維持保證金6萬4千=16萬4千。這已是神技了，年報酬100%輕鬆不是夢。泰勞敢，我不敢…。
P.245 當你分析的變數間沒有線性關連時，請勿使用(迴歸分析)。
P.247 相關性並不等於因果關係。
P.289 統計軟體：①Microsoft Excel②Stata:是全世界專業研究人員使用的統計套裝軟體。③SAS:因為具備廣泛的分析能力，不只對專業研究員，對商業分析師和工程師也都很有吸引力。④R:是一個廣為使用的免費或「開放源碼」統計套裝軟體。⑤IBM SPSS。→開放源碼?這翻的真怪，有點程式背景的應該會說開放原始碼。看來這本書問題真的是翻譯專業度不足。

心得感想：
本書比較特別的是作者對統計的詮釋，統計數字是一種精準，但不一定正確的表述。以廣告詞實例來說，這裡離捷運站只要三分鐘路程，但實際上走人能走的路線，而非航空直線，可能要半小時，而且時速要60公里，這就是數字的精準，但不一定正確的案例。我遍半天找不到原文處。(註一)
對於本書能得亞馬遜讀者5顆星好評，我實在無法理解，就以P.216內容解說迴歸分析：讓我們可以在「控制其他因素」的情況下，將一個特殊變數與我們關注的結果之間的關係量化。換句話說，我們可以分離出一個變數作用。→這段話對我來說，有說跟沒說一樣，到底是作者這樣寫還是翻譯沒抓到意涵?

註一：
這次恍神的意外讓我發現單吃牛磺酸是無效的，因為我頭腦茫然了一早上。導致上午品書都不知在讀什麼。以前都是自泡茶加牛磺酸，但剛好當天圖書館沒提供熱水，所以沒泡茶喝，才因此發現這個問題。另外要提醒的是別搭配咖啡，會心悸。啊~我把「給你一對翅膀」的密祕說出來了，但我相信沒什麼人會想嘗試這未知，如同我家人我都說服不了這嘗試，他們反而覺得能大腦變清晰一定是毒品什麼的。凡人總是不願嘗試未知。



書籍資料：
書名：聰明學統計的13又½堂課：每個數據背後都有戲，搞懂才能做出正確判斷
Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data
作者： 查爾斯．惠倫
出版社：先覺
出版日期：2013/11/28
閱讀價值：低，讀起來不順暢感很重。
ISBN：9789861342221
目錄：
第1章     為什麼要學統計？
第2章     誰是史上最佳球員？—描述性統計
第3章    「他的個性還不錯」及其他非謊言但嚴重誤導的敘述—誤導式統計
第4章　   線上租片公司怎麼會知道我喜歡什麼電影？—相關性
第5章     不要為99美元的印表機加買延長保固—機率入門
第5又½章　門後會是一隻羊，還是你企盼的獎品？—蒙提霍爾問題
第6章     看看過度自信的數學怪咖如何差點摧毀全球金融系統—機率的問題
第7章    「垃圾進，垃圾出」—數據的重要性
第8章     統計學的詹姆斯大帝—中央極限定理
第9章     為什麼統計學教授懷疑我作弊？—推論
第10章    我們如何得知64％的美國人支持死刑（樣本誤差為正負3％）—民調
第11章    奇蹟仙丹—迴歸分析
第12章    強制警告標示—常見的迴歸錯誤
第13章    就讀哈佛會改變你的一生嗎？—方案評估