不知道的肯定以为是影视学院的学生在拍戏呢。
新郎的衣服已经被撕开，双脚也被透明胶带捆住了。
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　　作者：陈新涛 美团外卖首任数据产品经理，如今在大数据公司 GrowingIO 任职。
　　本文由 陈新涛 投稿，未经允许，禁止转载！
　　为什么要了解统计学对于普罗大众来说，统计学应该会成为每人必备的常识，才能避免被越来越精致的数字陷阱欺骗。起码当你看到各种百分比和收益率，能多出一份警觉，多思考些他们的来源和计算途径。
　　对于互联网工作者来说，统计知识投射在互联网上，就是数据相关的方法论。举例来讲，现在盛行的 A/B Test 本质上就是控制变量法实验中的一种。不同的是，互联网获取数据更简单，进行对比实验更方便。这将是一个统计学/数据分析的大事件。想象一下 Facebook 内部几千个 A/B Gate，简直称得上一场史无前例的大规模人口社会实验。
　　这也是为什么近些年来 Growth Hacker ，Data Scientist 越来越火的原因。数据量的极易获取，计算存储成本的降低和分析效率的提升，使得统计分析的成本更低，规模更大，从而输出价值更高。
　　统计和分析的差别
　　个人理解上，统计分析应该是整个数据流程的不同部分。统计在于工具或手段，分析更偏重理念。比如回归分析为什么叫分析不叫统计，就是因为其中已经包含了部分归因的思想。再举个栗子，决定对一批数据取平均数还是中位数，这是统计，该怎么利用，是分析。
　　如《赤裸裸的统计学》中指出来的一样，统计分析是：
总结大量的数据
做出正确的决定
回答重要的社会问题
认识并改善我们日常的行为模型
　　坑一：统计指标各有利弊通过选择合适的统计指标，来精准表达数据集的内容。同时也需要防止有人利用这些指标的优缺点来误导舆论，影响你的决策。
　　平均数，中位数，四分位数：平均数对极值敏感而中位数不会。所以北京的同学们经常会感觉自己的薪资收入拖慢了集体的后腿....但如果看中位数和四分位数，可能情况就会大不相同。
　　绝对值，比率值：注册数是绝对值，注册率是比率值。比率值出现异常时，需要首先关注分子和分母的情况。比如说，某天发现网站 UV 周同比上涨了 500%，有可能是上周基数太低导致的。如果一上来就从维度进行细分，很容易跑偏。
　　百分比，百分差，百分率：百分比是个常见的数据表达形式，其中猫腻也比较多。此类数字往往需要注意分母和分子的差别。以下是两个常见例子：1，一件货品先降价15%再涨15%价格是否一样?2，对于百分差和百分率，税率从3%涨到5%，可以说上涨了2个百分点，也可以说上涨了67%，给人感觉效果大不一样。
　　指数型数据：即通过各项数据计算得出来的指数，优点在于将所有信息浓缩成一个数字，简单易懂，但容易忽略其中成分数据的影响。美团外卖当初有个很复杂的考核城市用户体验的指标，就是个很好的例子。通过多项数据的整合，我们很好地把用户体验这种比较虚的东西落到了实处。不过需要注意的是，对它的过分依赖容易带来误导性的结论。
　　坑二：统计背景不够明确首先要了解：精确和准确是有本质差别的。如在你内急的时候我告诉你公厕在你右边直走134.12m处，这很精确。不过实际上，厕所在左边。准确的要义是要能让指标贴近所描述事物。
　　这需要在衡量事物的指标上达成统一。如在之前 20011 年时有争论：美国制造业是否正在衰退?从总体产出上看，从 2000 年来看一直在增长，而制造业的就业数却在下降。因此需要统一指标来表述制造业的繁荣情况。
　　就像电商一样，需要明确自己当前关注的唯一核心指标，如订单数，交易额等。不同的关注会导致公司战略上的不同。
　　第三确定指标后，需要确定描述主体。同样是房价，政府说我们今年有60%的城市，房均价比去年低!你们买房有希望了!但实际上，40%的房子都涨价了，且都集中在核心城市。P 民们照样买不起房子..
　　注意时代背景：《赤裸裸的统计学》中举了个很有趣的例子：如何评价历史上票房最高的电影。好莱坞在截止2011年时，给出的票房前 5 名是：阿凡达，泰坦尼克号，蝙蝠侠前传二，星球大战四和怪物史莱克二。但历史阶段上，通胀情况是不一样的。把通胀因素考虑进来后，这个榜单应该更新为：乱世佳人，星球大战四，音乐之声，外星人 ET 和十诫。
　　利用统计学手段可以影响人们的解读：截取有利时间段，混淆单位等。
　　坑三：统计指标也有偏见在选择样本和进行统计分析时，会存在各种各样的偏见，导致结果失之毫厘，谬以千里。
　　选择性偏见：选择了错误的样本，得到的分析结论自然是错的。如在第三季硅谷里，Richard 对自己的开发者朋友们发布了 Beta 版，好评如潮。但因为其上手难度太高，普通用户根本用不了，最后注册用户虽有百万之巨，但活跃用户却寥寥无几。同样的，在对电商用户习惯做分析时，一二线城市和三四线城市的消费水平和习惯肯定有所差异，选择单独一种都会有失偏颇。
　　发表性偏见：学术研究或新闻更乐于发表肯定性结论而非否定性。一个打游戏不会引发癌症的研究，肯定不如证明当 PM 会导致寿命更短的实验更受关注。
　　记忆性偏见：人们会因为结果修改自己的记忆，如很多成功人士会在失败后将原因归咎于某个因素，并将其放大成关键原因。但事实上可能并非如此。
　　幸存者偏见：通过挑选样本来操控数据。简而言之，对于那些下单成功的用户数来讲，他们的注册成功率是 100%。在日常分析中，需要时刻警惕这种偏见的变异版本。
　　坑四：慎重选择统计实验在研究事物的相关性时，控制变量实验是个比较科学的做法。在现实生活中，一些变量很难甚至无法控制，此时便需通过各种统计实验来逼近这种效果。
　　随机控制实验：随机抽取样本，随机分配实验组和对照组。这便是最理想的 A/B Test，核心在分桶策略。
　　自然实验：利用已有数据营造近似的随机实验，如在 O2O 城市运营中，很难长期控制城市去做实验要求的推广活动来对比哪种更有效。合适的方法是从已有的数据中，挑选情况类似活动不同的城市来进行对比分析。
　　差分类差分实验：利用时间和空间上的对比来控制变量，如美国曾经在研究受教育年龄对寿命的影响实验中，分析了田纳西州在教育改革时间前后数据的变化，以及和相邻州对比情况。
　　非连续分析实验：选择条件类似但结果不同的样本，进行对比分析。如选择一批犯罪情况类似的青少年，一组需要送去监狱而另一组刚好免除牢狱之灾，通过对这两组人的分析来研究坐牢对青少年后续犯罪率的影响。
　　《赤裸裸的统计学》中，还有部分关于概率，期望值和回归分析的部分，限于篇幅所限，在这里就不多阐述了。感兴趣的同学推荐详细阅读此书。更老的一本还有《统计数字会撒谎》。希望这篇分享能给大家带来一点收获。
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【求助】如何对变化趋势进行统计学分析？
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问题已解决悬赏丁当:2
同一组病人有2个检测指标（A、B），在采取不同的干预措施（首先进行手术治疗，过2周后进行药物治疗）进行检验，单独一个指标变化趋势是存在统计学意义，如何将两个指标的变化，A、B的变化趋势相似，都是干预后升高，具体如下！想请教各位高手，可以用什么统计学方法来验证着两个指标的变化趋势是否有相关性，最好能具体说明SPSS的操作步骤，非常感谢！[img]file:///C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\Tencent\Users\\QQ\WinTemp\RichOle\L]O3OSI)ZHI47`2FF36DOZV.jpg[/img]??
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1、单独一个指标变化趋势是存在统计学意义可采用配对T检验2、用什么统计学方法来验证着两个指标的变化趋势是否有相关性可用线性回归3、具体说明SPSS的操作步骤请提供一部分原始数据：（可用Excel制表）。如1 张三 术前 A ？？B？？术后2周A ？？B？？药物治疗后A ？？B？？2 李四 术前
A ？？B？？术后2周A ？？B？？药物治疗后A ？？B？？3 王王 术前 A ？？B？？术后2周A ？？B？？药物治疗后A ？？B？？4……5……便于用你的数据来说明SPSS如何操作。
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部分原始数据。感谢mjk345铁杆站友！
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用你的数据分析了一下了一下,由于趋势不明显,就没做线性回归了线性回归操作要点： n1、做散点图，查看两因素之间是否线性相关 n2、如果线性相关，接着做线性回归分析，揭示其数量关系 n3、对回归方程做显著性检验
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谢谢！很用心很详细！
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如果做出来的散点图没有明显的线性关系，下一步该用什么统计学方法说明二者是否有相关性？
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【知乎】想学统计学需要掌握哪些知识?
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阅读，只需一秒。精彩，尽在掌握！这是一个很好的问题,对于新手、特别是非统计科班出身的人来说,心里总是有这样的顾虑,掌握的统计学基础只是不够,然而又应该...
这是一个很好的问题，对于新手、特别是非统计科班出身的人来说，心里总是有这样的顾虑，掌握的统计学基础只是不够，然而又应该从哪里入手呢？以下是中国统计网整理自知乎的一些答案，希望对大家会有所帮助。@肖玄：我认为首先要明确的是学统计干什么，如果有明确的作用，比如时间序列，市场调研这些，那么推荐书籍各不一样，统计终究只是一个工具，在实际运用中的偏重和变化还是蛮大的，如果不是有特别的目的，只是想要了解统计的话建议从理论基础看起，再看一些实际操作的书会比较好。基础书籍，我看前面各位大师都推荐的差不多了，就不详细写了，就简单写一下我理解的基础书籍涉及的方面第一个是《统计学基础》，建议这个先看，至少能大致了解统计是什么东西。只看过人大版的，私底下觉得逻辑还是有点问题，大神勿喷，也许是我脑子笨。不过作为入门还是不错的。接下来就是《概率论与数理统计》，这是所有数学学科中最霸气的一门，没有之一。然后是《多元统计》《时间序列》，基本上到这里统计大致的框架已经有了。其他的《非参数统计》、《贝叶斯统计》等等看自己需要。另外这里推荐一本非主流的书，高级调查分析师考试中的《预测与决策》教材，这是我最喜欢的一本统计相关的教材，没有之一。但是貌似现在要买到比较难，如果有哪位知友知道哪里有买，那么求共享，我也只有一个打印的版本。操作书籍，好吧，我知道这4个字比较糙，大家将就看。如果要涉及开源软件，建议R，知乎上面关于学习R的数据推荐太多，不重复了，自己搜一下就行了。就说一下SPSS，这里推荐第一个是中文版的SPSS操作手册，这个绝对是宝典，另外可以参考一本实际案例的书，哪本都行，关键是要跟着案例自己去操作分析。通俗书籍，最后推荐一点统计的通俗书籍，理论毕竟看起来太烦，通俗的读物可以帮助更多的理解，像《统计陷阱》，《深入浅出XXX》，这些都适合入门的看一下。另外如果有明确的目的，最好看一下统计学之前分析的方法，比如如果你做市场分析方面的话，可以去了解下消费者行为学，市场营销理论，这样才能了解统计在学科上的意义。@邹日佳：还是强烈推荐先把理论搞清楚，见过直接上软件搞统计的，解释数据一塌糊涂，连回归做的是因变量的期望都不知道。前期需要：微积分统计学知识较深，用的地方非常广，还是希望说一下您想做什么用。是在工程上用？还是在临床试验上用？还是基因组排序上用？处理金融资产实现无风险套利时用？亦或是在法律统计上用？无论怎样，数理方面一定要过关，不论是t统计量、卡方统计量、F统计量，一定要知道它的式子是个什么形式，这样才好说明意义，也才好进行筛选与对比，可以找《概率论与数理统计》这本书看一看能做统计的软件太多了，SAS、R、S-PLUS、SPSS、Eviews、Matlab，都可以以后学的统计知识得看你想拿它做什么用，软件也要根据你不同的用处来选择，等你修改好问题后，我会再来具体说明的。@王洪城:忽视对象和目标而谈方法，的确是耍流氓。统计学太宽、太杂，而且正处在蓬勃发展之中，任何一个细小的领域都能耗尽人的一生。况且统计学这东西，用的很广，越来越多的文科生都想用用统计来支持自己的结论。文科生、工科生、经管类学生、数学系学生有不同的目标，自然方法不一样。不过，如果只是想要粗略地了解统计学的大概的话，还是有一些很好读的书的。比如《女士品茶》、Rao的《统计与真理》，这些可以了解（只是了解）统计的思想、哲学和历史。国内吴喜之《从数据到结论》、Freedman的《统计学》都写的很不错，有一些很好的案例，对统计的一些概念也会有一些理解。感觉统计就跟医学差不多，对付小感冒这种病，只要自己买药，按照说明书服用，就ok了；如果只是像做个回归，看看相关系数这种，现在已经有很成熟的方法和软件，像exel和spss。遇到复杂一点的问题还是请教专业人士吧，即使你能够用一些方法得出结果，对结果的解释也是很大的一个问题，大病还是得到医院治。当然我并不是说统计很难，无法自学成功。统计并不难，只是无法速成，只是统计自身的特殊情况（对于特定情况下的模型选择、结果解释，即使在专业人士之间也会有争议）使得统计有很大的灵活性，只有对统计了解地够多，才能够应付多变的情况，得到最符合预期且合理的结果。一句话，想得多，读得少。想了解直接就去看，缺啥补啥呗。@郑来轶:给你推荐几本统计学的经典图书，《深入浅出统计学》、《漫画统计学》、《女士品茶》、《爱上统计学》、《统计陷阱》，都很不错的。然后就是上中国统计网@李超群，电商界的小数据分析猿专注潜水二十年，头一次被邀请，照这趋势看，不用多久，我就会升职加薪，当上总经理，出任CEO，迎娶白富美，走上人生巅峰。想想还有点小激动呢~………………………………呃，万万没想到，醒来后还是那个王大锤。OK，回到正题，题主的这个问题啊，就像是在一个项目中一样，真正的用户（通常情况下我们可以称为“优秀”的用户，原因在下面解释）对自身的需求从来是不明确的，而优秀的产品经理呢，就是尽可能地明确用户的需要，然后与项目经理沟通，再交给项目成员（干活的苦力）实施完成。说到这儿，有过喜当爹或者喜当妈经验的同学们就会有经验了。没错，想想吧，突然你家小宝贝儿哭了，哭得声嘶力竭，惊天动地。。。怎么了？不舒服了？饿了？渴了？痛了？冷了？热了？害怕了？对了，这里我们要补充一个背景设定，小宝贝儿不到1岁，还不能通过语言沟通。这个时候怎么办呢？年轻的爸爸妈妈们开始讨论了，这是怎么回事儿，怎么突然哭了呢？爸爸：是不是不舒服？（提出原假设H0）妈妈：废话！你要是舒服了会哭吗？（根据长期的观测值与经验判断，舒服并哭的出现概率极低，近似为0，接受原假设，==&孩子不舒服）爸爸：那怎么就哭了呢？上午刚哭了一次，好不容易才哄好。（判断事件发生频率是否符合常态，判断是否是异常值，检查基础数据的准确性，是否存在观察误差）妈妈：你不耐烦了是不是？天天给你做饭，昨天吃了今天就别吃！（在绝对值上下波动，符合正态分布，基础数据的准确性没有问题）爸爸：说到吃饭，宝宝是不是饿了啊？（由经验判别，宝宝饿了==&哭泣，提出假设：宝宝饿了）妈妈：不可能，才喂了奶不到半个小时（在这里我们假设正常情况下宝宝每3个小时喝一次奶，左右波动0.5小时，那么可以知道：设X为宝宝喝奶的时间，假设服从正态分布，有X~N(μ，0.5^2），样本容量n=1，样本均值X1=0.5，提出的假设为：HO:μ=3；H1:μ≠3设显著性水平α为0.05，所以临界值 1.96，原假设H0的否定域为V1=｛|Z|≥1.96｝检验统计量Z=（0.5-3）/（0.5/根号下1）=-5因为|-5|=5》1.96，落在否定域内，所以要否定原假设，表明宝宝这次的表现不符合标准的3个小时会饿的情况，所以宝宝不是因为饿了才哭的……）爸爸：那，是被蚊子咬了吗？妈妈：大冬天的，哪来的蚊子？（p(冬天|蚊子）=0，不可能事件）…………………………………………经过无数轮讨论，呃~这时我们的宝宝声音已经哭哑了……妈妈得到了最终结论：宝宝尿床了！于是爸爸吩咐保姆，快给孩子换尿布，洗床单保姆：顺利完成任务爸爸检查保姆的任务完成情况，并制作工作周报上交给妈妈妈妈观察宝宝的状态，觉得还可以，给了爸爸一笔钱爸爸给保姆发工资——————整个事件得到了完美的解决————————幸好跑题还不是太远，还是可以扯回来的其实在以上事件中，套用了一个比较简单的项目流程模型：宝宝扮演了用户的角色，提出了需求；妈妈则是产品经理，把控了整个项目的方面，并负责了用户与项目经理及项目成员的沟通协调；爸爸是项目经理，提出解决方案，交由组员实施；保姆就是实施的组员。所以为什么说不明确自身需求的用户是“优秀”的用户呢？通常意义下，更有利于产品经理的发挥，也就是方便忽悠钱。。。去年在电力集团做SAP实施，最直观的感觉就是，只要能忽悠住了用户，实施顾问们肆无忌惮圈钱的感觉真棒！那么在整个项目的决策与实施中，我们套用了一些统计学上的概念来解释日常的概念，是因为统计学最初是基于生活中的基本现象而产生的，比如山顶洞人一天可以采集多少浆果？赌场里连续出老千不被打断两条腿可能吗？晴川打败所有竞争者晋升为老佛爷而不被干掉的概率是多少？……所以平常在和别人交流时，偶尔会有这种的感觉，就是通过有过系统学习统计学的背景的人，他们的思维方式会与其他背景的人存在差异，通常前者会试图通过逻辑性与概率来证明观点或思考。也就是说，其实统计学的思维，在自觉不自觉之间就融入到了个人的生活中，刚毕业后去找工作，面试官一听说是统计学毕业，总会问一句你的专业对这份职业的优势是什么？曾经统计过我们这一级同学对这类问题的回答，大多数都回答“统计是工具，是一种思维方式，需要和其他的知识或领域结合……巴啦巴啦”（当然这也是由于我们这一级的家伙，80多个人，有50多人选修了第二专业，为了侧面烘托自己的优势也会这么去说).所以扯了这些，其实只是想告诉题主，统计学的学习，需要先把这门知识，化为日常生活中的一点一滴，不要把统计学只落在纸面或试卷上的冰冷文字，它是有命的，在生活中习以为常的事情，背后都有各种有趣的统计知识。虽然不清楚题主希望从事的方向（应用统计/理论统计……）不过对于入门来讲，需要事前掌握的知识不需要多么的特殊，有一定的数理知识基础，学习了高等数学，就基本上相当于解决了前置技能，所需要的不过是找到合适的教材与合适的老师，加上认真学习，并尝试在生活中应用就可以。推荐阅读的几本书：和楼上的几位会有重合的部分。《女士品茶——20世纪统计学怎样变革了科学》，很有趣的统计学发展史；《统计陷阱》数字是怎样欺骗了你《深入浅出统计学》《深入浅出数据分析》深入浅出系列出品，必属精品《统计与真理----怎样运用偶然性》《统计学的世界》《爱上统计学》有些概念性的知识，可以强化掌握《漫画统计学》系列《社会心理学》戴维·迈尔斯 第8版--这本书作为心理学的教材，超经典。毕业前曾认真读了一遍，可以看到心理学与统计学的结合以上书籍为课外阅读，至于正式学习的教材么~本科时基本上全使用的是人大版的教材，黄皮封面的那些，说实话，即枯燥又无味，印象最深的是人大版的《抽样技术》，有很多印刷错误，以致上课时亲爱的teacher会先花十分钟，在黑板中把本章节中错漏的地方通知大家修改过来~（PS：teacher是本校数理统计方向数一数二的大牛）后来偶然间接触了一些国外的教材，惊为天人。学习教材参见肖玄与李少洋，尚可的推荐即可以上，为熬夜敲出，纯属个人毕业后混迹软件实施行业与电商数据分析行业的小小感悟，看看就好，不必太当真。来自：/question/ ---割---数据哥：专注大数据、互联网、电子商务、移动互联网行业的观察与研究，欢迎数据爱好者订阅！！回复关键词查阅相关精彩专题，如：目录、数据分析入门、数据分析求职、数据科学家……回复数字001、002、003……，查阅历史文章
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单项选择题统计学的基本涵义是（）。
A.统计资料
B.统计数字
C.统计活动
D.是一门处理数据的方法和技术的科学，也可以说统计学是一门研究&数据&的科学，任务是如何有效地收集、整理和分析这些数据，探索数据内在的数量规律性，对所观察的现象做出推断或预测，直到为采取决策提供依据
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