01 赤裸裸的统计学-描述性数据

1.数据分类

原始数据：数据越多，事实越模糊。
描述性数据（统计量）：易于理解，简单，但传达的信息却十分有限。

2.问题

（1）哪些是评价棒球天才较重要的数据
（2）美国中产阶级的经济健康状况

3.描述性数据

例如：第二个问题的人均收入
缺点：没有考虑通货膨胀因素。美国人的收入 和 范范的人均收入有本质区别
更想知道各个阶级的

4.为何需要描述性数据

对大量数据进行归纳是处理数据时最基本的任务。描述性数据为我们提供了针对某一现象的可操作、有意义的概括。任何一种简化都会面临着被滥用的危险。（具有误导性）。

5. 描述任务：

• 某套数据的“中间位置”，集中趋势（平均数、中位数、二四百分位数、正态分布）。
• 百分差（绝对变化）和百分率（相对变化）的区别

6. 描述性数据特征

• 所有指数均取决于其构成的描述性数据以及它们的权重，任何一点儿微小的变化都有可能引起结果的改变，因此，即使是最终得到的那个指数，可能是一种情况不完美但有现实意义的，也可能是完全不合理的。

7.问题解答：

• 评价任何一个非投手运动员的3个最有价值的数据（除了年龄）
  1、上垒率 2、长打率 3、打数

• 评价美国中产阶级的经济健康状况
  需要了解（通货膨胀调整后的）工资中位数在过去几十年中的变化，建议留意一下第二和第四百分位数人群的工资变化，这群人被认定为中产阶级的高收入和低收入人群。（区分一下：工资和收入是两个不同的概念）