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

Использование регресии для анализа нелинейной связи

Корреляция и причинно-следственные зависимости — не одно и то же

Не пользоваться, когда между анализируемыми переменными существуют нелинейные зависимости

семь самых типичных злоупотреблений этим замечательным инструментом

Когда t-статистика достаточно велика, то есть наблюдаемый коэффициент далек от того, что предсказывает нулевая гипотеза, мы можем отвергнуть нулевую гипотезу на некотором уровне статистической значимости. Опять-таки это тот же самый базовый процесс статистического вывода, с которым мы неоднократно сталкивались в этой книге

t-распределение сходится к нормальному распределению. Именно поэтому при работе с большими совокупностями данных вы можете использовать для соответствующих вычислений нормальное распределение

t-распределение представляет собой некую совокупность, или «семейство», функций плотности вероятности, которые варьируются в зависимости от величины выборки. В частности, чем больше данных содержится в выборке, тем больше «степеней свободы»[64] у нас имеется при определении подходящего распределения, которое служит нам эталоном для оценки результатов

три непосредственные причины существования большого увеличивающегося разрыва в уровнях зарплаты мужчин и женщин

регрессионный анализ позволяет распутывать сложные взаимосвязи, в которых многие факторы оказывают влияние на интересующий нас исход

регрессионный анализ дает еще одну статистику, заслуживающую внимания, R2, которая предсталяет собой показатель суммарной величины разброса, объясняемого уравнением регрессии