ISBN: 9786267261989
出版日期: 2023-10-02
作者: 蓋瑞.史密斯
譯者: 劉清山
裝訂: 平裝.單色印刷.400頁.23.
★2013年諾貝爾經濟學獎得主、《釣愚:操縱與欺騙的經濟學》作者羅伯.席勒(Robert J. Shiller)重磅推薦
★全美各大名校經濟學教授一致讚譽
為什麼我們用毫無意義的統計資料來引領思考與行動?
為什麼我們相信電腦從不犯錯,不管丟什麼垃圾進去,吐出的數據都是真理?
為什麼專家欺騙我們,而我們也常欺騙自己?
把統計當工具前,先搞懂統計常識!
運用數據做決定前,先學會不被數據欺騙!
每天喝兩杯咖啡會增加罹癌風險?
在農曆五行中的火年出生的人更容易死於心臟病?
卓越的公司有共同的成功特質與模式?
自殺傾向和出生月份有關?
數據可以幫助我們評估局勢,做出良好選擇;
數據也可能誤導我們,做出錯誤決策。
大數據時代,
問題不再是沒有足夠資訊做判斷,而是如何不被眼前的資料誤導。
到底該不該喝咖啡?每天該喝幾杯咖啡?
該選擇哪家航空公司?
如何投資?運彩怎麼買?
當數據會影響你的日常決策,
當騙子也習慣用數據說話,
你更需要學會辨識隱藏在數字背後的陷阱與詭計。
耶魯大學教授運用基本統計學原理,
只要會加減乘除,就能揭穿日常生活中的各種數據騙局,
並傳授避免落入數字陷阱的簡單準則:
◎為什麼我們容易被數據欺騙?
人們容易被模式、解釋模式的理論吸引,有意或無意地忽略與之矛盾的數據。
◎數據如何欺騙我們?
.忽略干擾因素:章魚保羅預測世界盃賽事結果成功率高達九成,但該結論忽略了章魚偏好橫向條紋圖案的因素,它只是選擇自己喜歡的國旗樣式。
.倖存者偏差:對於敵軍最常攻擊飛機哪些部位的觀察,不會包含那些已經被擊落無法返航的飛機。對航空公司滿意度的調查,不會包含那些只搭過一次就不再來的乘客。
.變形的圖像:圖像可以幫助我們解讀數據,但也可能扭曲或破壞數據。一旦省略數據、顛倒數軸或使用不一致的數軸間隔,將形成截然不同的圖表,產生誤導。
◎如何區分真確與胡謅?
.常識判斷:對於看似嚴謹,但不太合常理的說法,應尋求壓倒性的證據支持。
.新數據檢驗:採集新的資料,對既有的解釋進行檢驗。
好評推薦
這是本非常有趣的書,卻揭示了非常嚴重的問題。我們經常會被數據愚弄,是時候拆穿這些詭計了!──諾貝爾獎經濟學得主、《釣愚:操縱與欺騙的經濟學》作者 羅伯.席勒(Robert J. Shiller)
很有趣,很八卦,卻很有見地,本書注定會成為經典。蓋瑞.史密斯分析無數因相信數據而吃虧的案例,來告訴讀者該如何避免,這比單純講大道理有用的多了。──加州大學洛杉磯分校(UCLA)統計學系教授 愛德華.E.利默(Edward E. Leamer)
蓋瑞.史密斯的《統計的假象》非常有趣,利用各種例子使讀者真正理解統計學,同時發現自己過去很多知識都是錯誤的。──哈佛大學政治經濟學教授 班傑明.M.傅利曼(Benjamin M. Friedman)
本書幫助我們在統計學氾濫的時代,學會認清真正有效的數據。──貝萊德(BlackRock)投資管理公司總經理 布萊恩.懷特(Brian White)
作者簡介
蓋瑞.史密斯
作者簡介
蓋瑞.史密斯(Gary Smith)
耶魯大學經濟學博士,並在耶魯大學任教七年,期間兩度獲得教學獎。其研究成果獲得彭博廣播(Bloomberg Radio Network)、CNBC、《富比士》(Forbes)、《紐約時報》、《華爾街日報》、《新聞週刊》(Newsweek)、美國《商業週刊》(BusinessWeek)、理財網站the Motley Fool 報導。
譯者簡介
劉清山
清華大學畢業,譯有《物種起源》(On the Origin of Species)、《橫向領導》(Getting it Done)。

Zone | Order Total (RM) | Delivery Fee (RM) |
---|---|---|
West Malaysia | Flat Rate | 6.00 |
Zone | Items/Weight | Delivery Fee (RM) |
---|---|---|
East Malaysia | First 1.00 kg | 13.00 |
Extra 1.00 kg | 5.00 | |
Singapore | First 1.00 kg | 25.00 |
Extra 1.00 kg | 5.00 | |
Australia, New Zealand | First 1.00 kg | 159.77 |
Extra 0.50 kg | 52.65 | |
Austria, Denmark, Finland, Ireland, Switzerland, Russia | First 1.00 kg | 157.78 |
Extra 0.50 kg | 34.31 | |
Brunei, Cambodia, Laos, Mongolia | First 1.00 kg | 175.10 |
Extra 0.50 kg | 87.14 | |
Belgium,France, Germany, Netherlands, Spain, U.K | First 1.00 kg | 150.94 |
Extra 0.50 kg | 30.46 | |
China | First 1.00 kg | 96.44 |
Extra 0.50 kg | 25.35 | |
Bangladesh, Brazil, Iraq, Pakistan, Qatar, S.Arabia, UAE, Sri Lanka | First 1.00 kg | 118.52 |
Extra 0.50 kg | 24.96 | |
South Africa | First 1.00 kg | 118.52 |
Extra 0.50 kg | 24.96 | |
Philippines | First 1.00 kg | 91.42 |
Extra 0.50 kg | 15.29 | |
Canada, United States, Mexico | First 1.00 kg | 162.58 |
Extra 0.50 kg | 35.90 | |
Hong Kong | First 1.00 kg | 80.63 |
Extra 0.50 kg | 29.06 | |
India | First 1.00 kg | 113.30 |
Extra 0.50 kg | 22.28 | |
Indonesia | First 1.00 kg | 107.35 |
Extra 0.50 kg | 24.87 | |
Japan | First 1.00 kg | 112.97 |
Extra 0.50 kg | 35.03 | |
Macau | First 1.00 kg | 92.93 |
Extra 0.50 kg | 13.82 | |
Singapore | First 1.00 kg | 74.75 |
Extra 0.50 kg | 21.49 | |
Taiwan | First 1.00 kg | 94.42 |
Extra 0.50 kg | 34.76 | |
Thailand | First 1.00 kg | 94.10 |
Extra 0.50 kg | 28.25 | |
Vietnam | First 1.00 kg | 98.94 |
Extra 0.50 kg | 14.34 |