Цитаты из книги «Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке»

Для любой совокупности из n наблюдений x1, x2, x3 … xn со средним значением μ Дисперсия = σ2 = [(x1 –μ)2 + (x2 – μ)2 + (x3 – μ)2 + … (xn – μ)2] / n

Опираясь на статистику, легко лгать, но без статистики очень трудно выяснить истину

Корреляция измеряет степень связи между двумя явлениями.

Любой индекс очень чувствителен к описательным статистикам, которые включены в его состав, а также к весу, присваиваемому каждой из составляющих.

Красота нормального распределения — его мощь, изящество и элегантность — обусловлена тем, что нам по определению известно, какая именно доля наблюдений в нормальном распределении находится в пределах одного среднеквадратического отклонения от среднего значения (68,2%), двух среднеквадратических отклонений от среднего значения (95,4%), трех среднеквадратических отклонений от среднего значения (99,7%) и т. д.

Проиллюстрируем это на простом примере. Средний рост взрослого мужчины-американца равняется 5 футам 10 дюймам. Среднеквадратическое отклонение составляет примерно 3 дюйма. Рост значительной доли взрослых мужчин находится между 5 футами 7 дюймами и 6 футами 1 дюймом.

среднеквадратическое (или, как его еще называют, стандартное) отклонение — показатель разброса данных по отношению к их среднему значению.

Далее в этой книге мы обсудим концепцию «статистически значимого» вывода, то есть когда в результате анализа выявляется связь между двумя переменными, которая не является случайной.

самая фундаментальная задача при работе с данными — обобщить их огромные массивы

Коэффициент Джини помогает оценить по шкале от 0 до 1, насколько равномерно распределяется в стране совокупный доход.