Книги, публикации и исследования

Что изучает теория вероятностей? Услышав этот вопрос, многие в первую очередь вспомнят карточные игры, подкидывание монетки или шестигранного кубика - популярные сюжеты из задачек. На самом деле теория вероятностей и тесно связанная с ней математическая статистика помогают исследователям и аналитикам в самых разных областях, ведь случайность - это неотъемлемое свойства любых явлений и процессов, происходящих в нашем мире. Проводя исследование, очень важно уметь мыслить в терминах вероятности: этот навык пригодится при постановке исследовательского вопроса и гипотезы, использовании математических моделей и интерпретации результатов.

Для знакомства с теорией вероятностей мы рекомендуем именно эту книгу, поскольку она написана доступно, но увлекательно. Прочитав её, ты изучишь основные термины, прорешаешь интересные задачи и, конечно, подготовишься к этапам олимпиады.

Книга познакомит с фундаментальными концепциями статистики, объяснит в чём различия математической и демографической статистики, а ещё расскажет о том, как СМИ манипулируют данными.

«Статистика в комиксах» подойдет тем, кто только знакомится с предметом и хочет сформировать представление о статистике в целом.

Приятный бонус: в книге вы узнаете о распространенных заблуждениях и уловках при подаче статистической информации и научитесь находить качественные новостные источники.

Автор освещает концепции статистических тестов и критериев, алгоритмы кластеризации и факторный анализ, что позволяет составить обширное представление о современных методах анализа данных

В книге все просто: одна тема — одна манга. Главная героиня, школьница Руи, влюбляется в молодого исследователя из маркетингового агентства и начинает увлекаться математической статистикой.
Изучение «Занимательной статистики» начинается с азов – определения типа данных и построения элементарных графиков, но уже к середине книги вы узнаете, как методы статистики могут помочь при выборе стратегии подготовки к экзаменам и познакомитесь с моделью линейной регрессии.

Почему исследователи отвергают гипотезы, а не подтверждают? В чём разница между аргументом и объяснением? Зачем нужно всем доверять, чтобы мыслить критически? Зачем “брить” аргументы? Как читать стратегически? Что ещё помимо аргументов убеждает людей? Что такое индуктивная сила (и это не физика)? Какие упрощённые схемы мышления экономят нам силы, но иногда обманывают нас?

Ответы на эти и другие вопросы есть в книге Тома Чатфилда “Критическое мышление. Анализируй, сомневайся, формируй своё мнение”!

Социологические опросы часто вызывают скепсис: большинство с трудом сможет назвать живому интервьюеру свой реальный доход или признать неодобрительное отношение к действующей власти. Кажется, что ошибок и искажения данных не избежать. 

Тем не менее, автор книги, нашёл способ исследовать истинное отношение общества к чему-либо – он решил заглянуть… в их историю поисковых запросов.

На данный момент сервисы по типу Google Trends действительно являются мощным инструментом для аналитики. К примеру, ещё до пандемии резко возросла популярность запросов, содержащих описание симптомов пневмонии. Сегодня растут запросы о симптомах депрессии, и исследователи бьют тревогу – это косвенный признак приближающегося кризиса. 

В интернете пользователи оставляют огромное количество следов о собственном состоянии, отношении к происходящим в обществе событиям и другой информации. Книга «Все лгут» рассказывает о том, как собрать и интерпретировать эти следы и почему большинство опросов нерепрезентативны.

Если ты уже знаком с базовыми инструментами статистики и хочешь перейти на следующий уровень при помощи линейной регрессии (или просто последить за дальнейшими похождениями Руи из книги «Занимательная статистика»), эта манга для тебя. 

В комиксе рассматриваются математический аспект модели, различные вариации регрессии, особенности работы с этим методом и интерпретацией его результатов.

В конце книги есть приложение – руководство по реализации регрессионного анализа в Excel, что позволит тебе получить необходимую базу для собственного исследования.

Отличная книга для знакомства с методами анализа данных, которая сохраняет баланс между строгостью и ясностью.

Авторы рассматривают различные этапы исследования от первичной обработки данных до выбора алгоритма и его реализации. Книга поможет осознанно подойти к исследованию, продумать его дизайн и структуру и выбрать нужные инструменты. Ты познакомишься с метриками качества аналитических моделей, алгоритмами кластеризации, классификации и прогнозирования и многим другим.

Регрессия – это базовый и универсальный, но, разумеется, не идеальный метод. Если объясняющих переменных достаточно много, то интерпретация и графическое представление результатов значительно усложняются.

В подобных случаях часто используются методы главных компонент и факторного анализа.

Грубо говоря, такие приёмы помогают перейти от большого количества переменных к маленькому, заменяя группу факторов одним обобщающим показателем. Книга поможет тебе погрузиться в этот метод.

Книга поможет лучше понять реальное развитие мира, наглядно покажет, как применять некоторые принципы здравого смысла при восприятии информации, а также на примерах простых графиков покажет, как могут быть связаны на первый взгляд не имеющие ничего общего между собой вещи. С помощью проверенной статистики и наглядных визуализаций автор описывает ловушки, в которые попадает наш разум, и рассказывает, как в действительности сегодня обстоят дела с бедностью и болезнями, рождаемостью и смертностью, сохранением редких видов животных и глобальными климатическими изменениями. Приглашаем погрузиться в мир статистики и понять, как работать в реальными данными и не паниковать.

Эта книга для всех, кому интересна статистика и он хочет прочитать о ней нескучным языком и с яркими примерами. Автор научит, как упорядочивать данные и структурировать информацию. Расскажет о том, как статистика помогает находить ответы на эти и другие вопросы, и сделает это с юмором. Даже если в школе математика вам не нравилась, вы найдете много полезного в этой книге, научитесь видеть скрытые взаимосвязи между явлениями и грамотно пользоваться статистическими данными. Многие главы дополнены приложениями с основными формулами и графиками, а в конце книги — полезный обзор основных инструментов и программ для работы с данными.