读书笔记 READING NOTES
《统计思维》西内启著，李晨译
第一章 当我们在讨论统计学时，我们在谈些什么
学会洞察因果的三步：
1.理解平均值和比例的本质含义（相同）
2.要从幅度而不是点来把握数据（区间的重要性）
3.明确以何种标准汇总何种数据（明确你要讨论的对象是什么）
寻找需要有限分析的解释变量：
1.过于显而易见的因果关系就别瞎分析了
2.这个解释变量现实中可控
3.容易被人忽视
平均值
平均值与比例本质相同，所以平均值的性质比例照用无误：对于无法用数值表示的定性变量，为每一分类赋值1或0，然后考虑“符合条件”的程度，计算这个定量变量的平均值就能得到比例。
区间比数值更重要：从最终想要控制的结果和可能的影响因素分析，数据分析有很强的结果导向，区分outcome和output，最重要的输出结果。要思考自己的数据能呈现出哪些需要最大化或最小化的目标。
最小二乘法厉害在哪里：（使得观测值和“真值”之间偏差总和最小的值，被认为是“可靠的推测值”，这就是中位数的理解，但是利用最小化绝对值推测真值的计算过于繁琐。）无论偏差的正负，偏差的平法都大于零，将使得平方和最小的值作为“真值”来推测。不计算绝对值而是计算平方这一小小思维的转变，却大大加速了统计学的步伐。
所以根据最小二乘法从存在偏差的数据中推测真值——平均值就是基于最小二乘法，考虑将观测值的偏差最小化时的优良推测值。
“虽然原始的分布不是正态分布，平均值却服从正态分布”的解释
留有所用的案例 Case demonstration
“社会学之父” L.A.（Lambert Adolphe Quételet，1796～1874）
【原书说是凯特莱，诶？不是孔德吗】
《论人类及其能力之发展：社会物理学》
记录闪现的灵感 INSPIRATIONS
理解分析方法本事或是了解众多特殊的方法，与思考在现实中如何活用这些方法、创造何种价值，本身就是不同的事。
商务活动以人的行为和社会状态的变化作为研究对象。这本书所涉及的，全都是为了洞察个人，并对其行动和状态进行部分改善的统计学。洞察人类行为的因果关系。
预测的困难，《信号与噪声》 | 纳特·西尔弗.
有许多统计学上的教科书上都写着，不要混淆相关关系和因果关系，但却很少提及，进行随机对照实验就可以判明因果关系。无论IT如何发达，现在最适合洞察因果关系的还是人脑。
数据分析的工作本来就是想找到有悖于经验和直觉的新发现，明明做着这样的工作却仅仅来验证自己的经验和直觉，这样真的很可惜。
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