作者查尔斯.惠伦，美国达特茅斯大学教授，主要从事经济学研究。作者通过一些有趣生动的事例来讲解一些统计学常识与规律，让普通人也能了解统计学一些基本原理。
本书共有五大核心内容，两个统计学原理，两个统计学方法，最后讲了统计学常犯的概率学错误。
一，大数定律：
在相同条件下，当随机试验次数足够多时，实验数据的平均值会无限接近一个数值，这个数值即为“期望值”。大数定律一般被应用在彩票、赌场、保险和一些高风险高收益的投资上。比如彩票，看似在爆出一个大奖后感觉已经掏空了奖池，但长期来看只要销售的彩票金额大于奖金期望值，彩票发行机构肯定是赚钱的。再比如高风险高收益的投资项目，如果只盯牢高收益而孤注一掷的话很有可能会血本无归。面对投资理财的高收益，我们首先要考虑的是风险倾向，如果风险承受能力越高，被允许试验次数越多，能赚到期望的风险投资回报率就越高。看懂大数定律，可以帮助我们明智的选择投资理财方式。
二，中心极限定理：
任意一个群体样本的平均值都会围绕在整体平均值周围，抽样数量越大，准确性就越高。反过来就是说掌握了某个群体的具体信息，我们就能推理出从这个群体中正确抽取随机样本的情况。而且如果已知两个样本的基本特性，也就能够推测出这两个样本是否来自同一个群体。书中例举了一个找载着马拉松运动员公交车的这么一个事例，根据对马拉松运动员的大致分析，可以得出所有运动员的体型应该不会太肥大，而且个体间体重差应该也会比较小，所以如果一车上都是胖子那肯定不是，如果车上有胖有瘦的那应该也不是。
三，随机抽样：
随机抽样是搜集数据的主要方法，这个方法看似简单，其中最重要的就是要保证每个对象被抽到的概率要完全相等。如果不能做到等概率抽样就会导致各种“偏见”，从而得出错误的结论。主要有三类“偏见”：
1，选择性偏见：选择样本时带有潜在的倾向。
2，幸存者偏见：样本有数据缺失时，导致样本组成发生改变。
3，健康用户偏见：用来比对的样本不在同一群体中。
四，回归分析：
回归分析用来解决影响因素很多的复杂问题，通过一个已知现象找到未知的原因，并且可以经过严格的数学分析，复原出每种原因对结果的贡献率。我们现在可以通过电脑设计出非常高效的数据模型来处理十分复杂的数据，但是不管电脑有多么的高效，电脑永远不能代替人脑，如果在进行分析时遗漏任何一个变量，都有可能会得出十分危险的结论。
五，最常犯的概率学错误：
1，黑天鹅事件：在发现澳大利亚的黑天鹅之前，17世纪之前的欧洲人认为天鹅都是白色的。但随着第一只黑天鹅的出现，这个不可动摇的信念崩溃了。黑天鹅的存在寓意着不可预测的重大稀有事件，它在意料之外，却又改变着一切，即影响很大但很难预测的小概率事件。
2，检方谬误：通过数据统计推断出来的结论势必会存在误差，但即使误差再小，我们也不能忽视它的存在。
统计学已经成为大数据时代炙手可热的学问，它不但可以帮助我们解决生活琐事也可以帮助我们看懂重要的社会问题，更重要的是它能帮助我们适应大数据时代的“游戏规则”和“生存法则”......
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