本期开始，楼主主打统计学及相关学科的书籍阅读推荐，推荐的未必是教材，未必是人人惊叹的经典著作，可能只是时下的流行书籍，但一定和我们的专业有关。话说，有多少人真心愿意捧着个教材（还是不知道哪国文字的教材）啃呢？如果能将理论用通俗的话表达出来也学更能帮助理解。
       好了，这一期，也是开篇之作便是——赤裸裸的统计学（不要问我为什么第一部不是女士品茶~~因为楼主手边正好是这本书而已……）

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书名：赤裸裸的统计学：除去大数据的沉闷外衣，呈现数字的真实之美
图书分类：通俗经济学读物
作者中文名：[美]查尔斯·惠伦
作者英文名：Charles Wheelan
出版日期：2013-10-01
出版社：        中信出版社
关键词：        生活中的统计学 数据分析 大数据
内容简介：
    众所周知，在生活中统计学无处不在，每件事、每个人似乎都可以用统计数字来加以说明。特别是进入大数据时代以后，统计学更是成为炙手可热的学问，它可以帮我们解决很多重要的社会问题，并对“黑天鹅”事件和未来做出预测。
但不可否认的是，统计学本身因为囊括大量的数学内容及专业术语，以至于让人觉得高深莫测、很难亲近。  
    《赤裸裸的统计学》一书的作者查尔斯•惠伦“扒光”了统计学“沉闷的外衣”，用生活中有趣的案例、直观的图表、生动诙谐的语言风格，彻底揭开了统计学、大数据和数字的“神秘面纱”，让我们知道权威期刊、媒体新闻、民意调研中公布的数字从何而来，轻松掌握判断这些统计数字“是否在撒谎”的秘籍。同时，作者还将统计学的工具带入日常生活中，告诉我们为什么不要买彩票，为什么你家附近的商场会知道你怀孕的消息并给你寄来纸尿裤的优惠券，等等。
大数据时代你必须掌握的统计学知识，全部都在这本书中。从今天开始，好好使用统计学和数据吧！
作者简介：
查尔斯·惠伦（Charles Wheelan），于1997～2002年间担任《经济学人》杂志驻美国中西部地区的记者，还为《芝加哥部报》、《纽约时报》和《华尔街日报》撰稿，现任芝加哥公共电台WBEZ节目财经记者。其所著《赤裸裸的经济学》已由中信出版社于2010年出版。
书籍目录：
引言 我为什么憎恶微积分却偏爱统计学？
第1章 统计学是大数据时代最炙手可热的学问
基尼系数是否是衡量社会分配公平程度最完美的指标？视频网站是如何知道你喜欢的电影类型的？祈祷真的能让病人的术后康复状况改善吗？是什么导致自闭症发病率一直走高？哪些人最有可能成为恐怖分子？
第2章 描述统计学
你一直想买的一条连衣裙，商场售价为4 999元，先降价25%后再提价25%，你能算出这条连衣裙的最终售价是多少吗？
第3章 统计数字会撒谎
1950年人们的平均时薪是1美元，2012年人们的平均时薪是5美元，你觉得我们的工资水平涨了吗？
第4章 相关性与相关系数
视频网站根本不知道我是谁，但它又是怎么知道我喜欢看人物纪录片而不是电视连续剧、动作片或科幻片的？
第5章 概率与期望值
买福利彩票，去赌场豪赌、投资股票或期货，哪种方式让你跻身《福布斯》富豪排行榜的可能性更大？
第6章 蒙提·霍尔悖论
在《让我们做个交易》节目中，主持人打开的3号门后面是一头羊，在剩下的1号门和2号门中必定有一扇门后面是汽车，你应该如何选择才能中大奖？
第7章 黑天鹅事件
1%的小概率风险如何在2008年成为击垮美国华尔街的“黑天鹅”，并毁了全球金融体系。
第8章 数据与偏见
2012年，《科学》杂志刊登了一项惊人的发现：在求偶期多次遭受雌性果蝇冷落的雄性果蝇会“借酒消愁”。那么，这些果蝇是如何一醉方休的？
第9章 中心极限定理
一辆坐满肥胖乘客的抛锚客车停在你家附近的路上，你推断一下，它的目的地是马拉松比赛场地，还是国际香肠节展厅？
第10章 统计推断与假设检验
垃圾邮件过滤、癌症筛查、恐怖分子追捕，我们最不能容忍哪件事情出错，又有哪件事情是可以“睁一只眼闭一只眼”的？
第11章 民意测验与误差幅度
民调结果显示，有89%的美国人不相信政府会做正确的事，有46%的美国人认可奥巴马的工作表现。这个结果可以代表美国人的真实想法吗？
第12章 回归分析与线性关系
你认为什么样的工作压力更容易使职场人士猝死，是“缺乏控制力和话语权”的工作，还是“权力大，责任也大”的工作？
第13章 致命的回归错误
世界上3本最有声望的医学期刊上刊登的49篇学术研究论文中有1/3 后来都被推翻了，所以，“尽量不要用你的回归分析研究杀人”。
第14章 项目评估与“反现实”
哈佛大学等世界顶尖大学的毕业生进入社会后，其收入往往高于一般大学的毕业生，让他们获得高收入的究竟是常春藤大学的教育优势，还是他们本身就很出色？
结束语 统计学能够帮忙解决的5个问题
致谢

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    楼主简单说说这本书给我的感觉吧。相比较而已这是一本浅显易懂（当然书中有些例子也需要实践和思考）的普及类统计学书，这也就意味着不会有晦涩的公式推导，恶心的证明……你可以当它是将知识运用的生活中的例子来看，方便初学者对一些概念的理解。
    话要说回来，并不是说这本书就一定非常好，如果看过诸如《统计数字会撒谎》之类的书，你会觉得很像。的确，对于此类级别的书，基本内容也就差不多了。所以如果是专业统计学，或你打算专研这门学科的，这本书还是绕过吧（或者电子版看看行了）。
    楼主找到一篇读书笔记，引来给大家看看：http://www.cnblogs.com/speeding/p/3534408.html（写这篇读书笔记的作者还是很用心的！）
    对了，说到看书，怎么能少了豆瓣，给大家一个豆瓣评论的帖子地址，以作参考：http://book.douban.com/subject/25717380/
最后附上电子版PDF的下载地址（扫描版的）https://bbs.pinggu.org/thread-3143866-1-1.html

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