原创《学点统计学，别被数据骗了》：这篇统计学论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
因为人的认知错误,数据往往也会被利用来愚弄人们,诱使人们做出错误选择.
2010年,两位哈佛教授卡门·莱因哈特和罗·罗戈夫发表论文说,当政府债务相当于GDP总值的比例超过90%时,国家的经济增长会受到拖累.
这听上去很符合常识和逻辑.两位教授的结论在全球范围内广泛传播,并被普遍应用于反对2008年金融危机及欧债危机以后,各国政府举债救助金融机构的行动.
尽管如此,也有质疑者看到了问题.政府债务即便很高,如果不是短期内必须清偿,就不必过于担忧.一个很简单的道理,我们购房贷款的总额,会大大超出我们的目前及未来预期的每年年收入,但我们不会因此感到担忧,因为,只要我们付得起每月月供,就能确保不违反房贷合同.
莱因哈特和罗戈夫为回应批评,公布了他们的结论,即20个发达国家1946-2009年每年债务和GDP的比率,还有扣除通胀因素后的GDP增长率.从数据来看,的确呈现出他们所说的债务超过90%这样一个临界点,GDP增速下降的关系.
但美国在上述时间内,出现债务和GDP比例超过90%的时间只有4年：1946-1949年.那4年中,美国经济转向民用,而政府需要处理大量的二战债务.而在1949年之后的20多年时间内,美国经济持续快速增长,很显然无法排除政府投资基础建设、补贴人才引进和尖端科技研發所起到的作用.
质疑者继续紧追,还发现莱因哈特和罗戈夫还有意遗漏了5个发达国家的案例,这几个国家拥有债务和GDP之比大于90%的时间段里,增长率都是正值.不仅如此,在被莱因哈特和罗戈夫列入计算范围的20个国家的数据样本中,有一部分不利于佐证其结论的数据被从样本中清除了出去.
耶鲁大学博士、畅销书作家加里·史密斯在其所著的《简单统计学》一书中分析指出,莱因哈特和罗戈夫选择性地采用数据,遗漏不利于证明其预设结论的其他数据,所以使其得出了至少非常不全面的结论.《简单统计学》这本书出版后,获得了诺贝尔经济学奖得主罗伯特·希勒、哈佛大学政治经济学教授本杰明·弗里德曼等经济学大家的高度赞赏,指出通过这本书,可以让读者更好的认识统计学和数据分析,更为清楚地洞察生活中滥用、错误使用数据的方式,更加轻松地识破以科学分析、统计分析、数据分析为名的奇谈怪论.
书作者开篇就指出,人们渴望寻求各种确定性,来对冲不确定性给自己内心带来的担忧,所以会出现比赛前穿上没有洗过的“幸运袜子”、掷*时如果不断摇出某一点数则坚信自己手气很顺并将延续下去、看中的房产一定会大幅增值、购买虚假宣传的高价保健品等怪诞现象,人们甚至会对“章鱼保罗”敬畏有加,听从其预测竞猜 大赛的赛果.实际上,这无非是以后见之明来寻找和某次、某几次随机结果关联的结果,然后将之推定为规律的显现,希望借此规避风险.但这样的努力,在绝大多数时候都是徒劳的.
消费者经常会通过媒体看到,酒店企业、电商企业宣称经过消费者调查,愿意再次选择这些企业的比例超过九成甚至更高的比例.这种调查极具迷惑性,也是完全错误的（即便相关企业装模作样真的进行了数据采集和汇总）,因为面向已有客户进行没有约束力的意向调查,这就叫做“幸存者偏差”.事实上,我们在商业图书市场上,可以看到很多陷入了“幸存者偏差”分析方式的图书,也就是根据过去一段时期内的成功企业的案例,找出符合先验结论的故事,然后梳理在一起.这样的经验总结,相当不靠谱.最为著名的《从优秀到卓越》和《追求卓越》两本书里的成功企业范例,在书出版之后的几年内,已经有相当多数陷入了困境甚至走向了破产.
我们知道,随机投掷硬币,只要次数够多,硬币朝上和朝下的概率会趋于相等.但这并不是说,当选择次数有限的情况下,一定会出现正面或背面平均分布的结果.一些实验中,投掷硬币可以获得一连串的正面,或是多次连续的背面,而这些连续出现的相同选择,其实都是随机性的结果.这样的道理并不难以理解.但在生活中,我们往往会低估巧合,漠视随机性,而是将一些连续出现的巧合结果,解读为规律的存在.比如,观看体育比赛中,连续罚中多个球的球员,会被认为该场比赛的球感极佳,人们预料其将继续高质量的完成罚球——这样的判断显然并不成立,除非极个别能够完全克服失误的顶尖运动员,一般选手（无论是 、篮球还是其他运动类别的运动员）能否罚中,说到底还是随机性在起作用.
统计学中有个著名的名词“均值回归”,也跟概率有关.比如,股票市场上做出了最佳选择的咨询师,会在来年变得相对平庸.但这一名词也被广泛的错误理解和应用.均值回归并不意味着每个投资者都会从股票投资、风险投资中获得相同回报,更不可能在某个投资者投资失败后,肯定带来盈利回报的对冲.“回归是双方向的,因为它仅仅反映了随机波动.”
数据聚集,有时会造成假象并诱使人得出错误结论.书中叙述说,20世纪70年代,流行病学家南希·韦特海默注意到了一个现象,即许多癌症受害者的家庭靠近大型输电线,并因此得出结论,大型输电设施会造成癌症.韦特海默的报告迄今让很多人对于电力设施谈而色变,造成很多国家和地区改善电力等基础设施面临民意抵制.书中指出,韦特海默的研究形同“德克萨斯神谬误”（向许多目标射出,然后找到自己击中的一个目标,用油灰盖住其他弹孔,刷掉痕迹,宣称自己是神）.实际上,在那之后的几十年里,各国科学家反复实验和观察,发现比输电线生成的电磁场大得多的电磁场,对于死亡率、癌症发病率、免疫系统、繁殖力、出生异常等没有影响.
总的来说,数据的应用有助于深化我们对于事物、现象的认知,购买到更加合算的商品,进行投资管理,通过锻炼改善健康,但因为人的认知错误,数据往往也会被利用来愚弄我们,打着统计学的旗号,诱使我们做出错误选择.就像前面所提到的那样,管理学家会根据已有的成功企业案例,得出并不全面和准确的管理秘诀,然后推动形成管理风潮,对于中小企业形成误导.而投资者会追逐热门股票、超高估值的投资项目,对于风险不管不顾.消费者会追随最新的减肥热潮,还会因为房价一直上涨而追加投资.《简单统计学》书中概括了常见的数据应用谬误：被模式诱惑、具有误导性的数据、变形的图像、均值回归（谬误）、平均定律、德克萨斯神、数据经过过滤（修剪）、数据和理论分离.
统计学论文参考资料：
结论：学点统计学，别被数据骗了为大学硕士与本科统计学毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写统计学就业方面论文范文。
