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

данные — всего лишь исходный материал знаний

Можно ли считать коэффициент Джини идеальным показателем неравенства? Отнюдь нет — точно так же как рейтинг распасовщика нельзя считать идеальным показателем эффективности действий куортербека. Но несомненно одно: он позволяет нам получить весьма ценную информацию о социально значимом явлении — неравенстве в распределении богатства — в достаточно удобном формате.

У коэффициента Джини, подобно рейтингу распасовщика, нет какого-либо собственного, внутренне присущего ему смысла — это всего лишь инструмент для сравнения. У страны, в которой все семьи имеют одинаковый уровень благосостояния, был бы нулевой коэффициент Джини. А в той стране, где все богатство сосредоточено в руках одной семьи, он равнялся бы единице.

Базовый принцип, лежащий в основе центральной предельной теоремы, заключается в том, что большая, надлежащим образом сформированная выборка будет похожа на совокупность, из которой она извлечена.

Мы обычно выстраиваем некую версию, основанную на косвенных доказательствах, базирующихся на несовершенных данных.

Какой бы соблазнительной ни была элегантность и точность вероятностных моделей, они не заменят нам здравого размышления о сути и цели выполняемых вычислений.

стандартный метод наименьших квадратов, МНК

стандартная ошибка является среднеквадратическим отклонением средних значений выборок

Среднеквадратическое отклонение для совокупности наблюдений представляет собой корень квадратный из дисперсии:

В конечном счете я надеюсь убедить вас в справедливости мысли, высказанной шведским математиком и писателем Андрейсом Дункельсом: «Опираясь на статистику, легко лгать, но без статистики очень трудно выяснить истину».