Статистика. Базовый курс в комиксах [Грейди Клейн] (pdf) читать онлайн

СТАТИСТИКА
Базовый курс
в комиксах
Грейди Клейн и Алан Дебни

Перевод с английского Ольги Терентьевой

Москва
«Манн, Иванов и Фербер»
2017

УДК 311.1
ББК 65.051
К48

Н а у ч н ы й р е д а к т о р Ирина Николаева
Издано с разрешения
Synopsis Literary Agency c/o THE SYNOPSIS NOA LLP
На русском языке публикуется впервые

Клейн, Грейди
К48 Статистика. Базовый курс в комиксах / Грейди Клейн, Алан Дебни ; пер. с англ.
О. Терентьевой ; [науч. ред. И. Николаева]. — М. : Манн, Иванов и Фербер,
2017. — 240 с.
ISBN 978-5-00100-260-4
Не только полезный, но и веселый курс базовой статистики. Автор и иллюстратор объясняют
сложные понятия на простых и забавных примерах, доказывая, что статистика — вокруг нас.
Прочитав эту книгу, вы научитесь собирать данные, делать выборки и проверять гипотезы
по любой проблеме — будь то решение о покупке новой машины или подсчет степени взаимной
ненависти жителей враждующих планет. Теперь вас не введут в заблуждение показатели средних
зарплат по галактике и предвыборные рейтинги, составленные на основе смещенного распределения. Вы узнаете, почему идеальная форма в статистике не менее важна, чем содержание. И в конце
концов, получите ответ на важный вопрос, кого огры кидают дальше — эльфов или гномов.
Если же вы захотите мыслить и говорить как статистик, в конце книги вас ждет «Математическая
пещера», богатая на формулы и детали.
Книга будет полезна всем, кто хочет познакомиться со статистикой и научиться анализировать
данные.

УДК 311.1
ББК 65.051
Все права защищены. Никакая часть данной книги
не может быть воспроизведена в какой бы то ни было
форме без письменного разрешения владельцев
авторских прав.
Правовую поддержку издательства обеспечивает
юридическая фирма «Вегас-Лекс».

ISBN 978-5-00100-260-4

© THE CARTOON INTRODUCTION TO STATISTICS
by Alan Dabney, illustrated by Grady Klein
Text Copyright © 2013 by Grady Klein and Alan Dabney
Artwork Copyright © 2013 by Grady Klein
Published by arrangement with Hill and Wang,
a division of Farrar, Straus and Giroux, LLC, New York
© Перевод на русский язык, издание на русском языке
ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2017

Посвящается Анне, Лиаму и Бенджамину.
Г. К.
Посвящается Эллиотту, Луизе и Нику.
А. Д.

Содержание
Вступление. Она повсюду …1

Часть 1.

Сбор статистических данных …15
1.
2.
3.
4.
5.
6.

Часть 2.

Числа …17
Случайные сырые данные …25
Ранжирование …39
Детективная работа …51
Страшные ошибки …67
От выборки к генеральной
совокупности …81

Поиск параметров …89
7.

Центральная предельная теорема …91

8.

Вероятности …105

9.

Статистический вывод …121

10. Достоверность …131
11. Они нас ненавидят …143
12. Проверка гипотез …161
13. Противостояние …175
14. Летающие свиньи,

плюющиеся пришельцы и петарды …191

Заключение. Мыслить как статистик …205
Приложение. Математическая пещера …213

Вступление

Она повсюду

Статистика
окружает
нас!

Большинство из нас так или иначе имеют
дело со статистикой каждый день…

Потрясающе!
Одна миска шоколадных
шариков содержит 1200%
моей суточной нормы
потребления сахара.

…даже если мы не жонглируем цифрами,
зарабатывая себе на жизнь.
Статистику «излучают»
наши телевизоры…

Это шоу смотрят
4,8 млн человек!
Должно быть,
оно того
стоит.

…она
просачивается
из телефонов…
В этом месяце
вы отправили
больше сообщений,
чем все население
республики Чад.

…льется
из радиоприемников…
Согласно опросам, сенатор
Нирдорф лидирует
с отрывом в 40 пунктов.

…и оставляет
информационный мусор
на нашем пути.

Убит или

Среднее

ранен?

льше!
даже бо
50 млн и
дение $1
знаграж

во

sc
o urad
e!

78%
стоматологов
рекомендую
т!

вокат
йк, ад х дел
е
К
н
Ито
нны

игра

800 вы

От нее не скрыться.
2

Статистика повсюду:
в торговом центре

Да, при выставлении
отметок я пользуюсь
графиком нормального
распределения!
в школе

Эта музыка играет
у нас фоном…
…потому что
исследования
показывают,
что благодаря ей
вы покупаете
на 10% вещей
больше!
на кухне

Почему я должен мыть
посуду в 75% случаев?
Потому что
я готовлю
в 99% случаев.

в спальне

На этом сайте
я смогу найти
вторую
половинку…
…стоит только
ввести мой рост и вес.

Статистика с нами
с самого рождения…
95% детей
рождается на сроке
между 38-й и 42-й
неделей…
…так что ваши роды
планируем
на это же время.

…и нравится нам это или нет,
но мы и сами пополним статистику, когда умрем.
Печально.
Но, по крайней мере,
она жила дольше,
чем среднестатистическая
собака.

К счастью, всему этому
есть хорошее объяснение.
3

Статистика повсюду,
потому что она очень полезна.
Статистика помогает
предсказывать погоду…

Существует
вероятность 95% что
завтра будет солнечно.
Но есть и шанс в 3%,
что прольется
дождь
из лягушек.

…и систематизировать
информацию в интернете…

…и развивать медицину…

Основываясь на истории
И как они
ваших покупок, я могу
узнали,
составить рекомендации только
что я хотела
для вас.
фигурку Уильяма
Шетнера*?

Наши исследования показали,
что при лечении рака
этот препарат на 2,5%
эффективнее плацебо,
но погрешность в расчетах
составляет 12%…

Прекрасно!
Как бы нам
его назвать?

При этом препарат
оказался отличным
слабительным!

…и формировать модные
тенденции…

О, да ты одет
в стиле 1987 года,
мне нравится!

Только давай
обойдемся
без клеша.

Благодаря
статистическим данным
я понял, что джинсовые
куртки, возможно,
вернутся в моду
в этом году.

И это еще не все.
4

* Уильям Шетнер — канадский актер, известный
по роли капитана звездолета Джеймса Тиберия
Кирка в сериалах и фильмах «Звездный путь».
Прим. ред.

Статистика помогает
побеждать на выборах…
Всего 23% моих
избирателей
считают меня
абсолютным
болваном!

…и возводить
электростанции…

…и зарабатывать
деньги…

Спровоцирует ли наша
ядерная установка
мутации у местных
жителей?

При сохранении
нынешнего
состояния рынка…
…уже завтра я буду
на 12–15% богаче!

…и доказывать
свое
превосходство…

Ха, на моем счету больше
хоум-ранов, чем у тебя.
Да ты использовал
стероиды, и у меня есть
статистические данные,
подтверждающие это.

5

Так что же делает
статистику такой
невероятно полезной?
Эта штука
просто класс!
Тут и вилка, и нож,
и ложка, и расческа,
и соломинка…
…и отвертка,
и кусачки для ногтей,
и карандаш,
и…

Самое простое объяснение заключается в том, что статистика
помогает контролировать огромное количество важных вещей…
94% всех людей,
когда-либо живших
на свете,
уже умерли…

…и 200 млн из них
умерли от чумы…

…а на дорогах
миллионы и миллионы
гибнут ежедневно…

…что, в свою очередь, помогает лучше
понять наш сложно устроенный мир…

…а вероятность того,
что в вас попадет
молния, еще выше, когда
вы играете в гольф!

…и управлять им.

Исследования доказали, Поэтому, если мы
что 78% людей
начнем раздавать
обожают пончики.
их бесплатно
на собраниях
адептов нашего
культа смерти…

…мы сможем
привлечь
новых членов!

Но настоящая сила статистики все же в другом.
6

Вот в чем кроется истинная
причина того, почему всем нужна
статистика.

Статистика помогает
принимать уверенные
решения…
…когда мы
располагаем неполной
информацией.
Позвольте
объяснить,
что это
значит…

7

Представьте себе, что мы
хотим узнать средний вес…

…всей рыбы в озере.
Ловись, ловись,
рыбка…

Если мы узнаем,
сколько в среднем
весит одна рыбка…
…мы сможем понять,
сколько рыбешек нам
нужно ловить каждый
день, чтобы спасти
наших питомцев
от голодной смерти!

Если бы мы осушили озеро
и взвесили каждую рыбку…
…то получили бы всю необходимую информацию
и высчитали средний вес.

Но по очевидным причинам мы не можем этого сделать.
По-моему, это была
не лучшая идея.

8

С другой стороны, если мы поймаем
100 рыбешек и взвесим их…

Следовательно,
в среднем одна рыбешка
весит 1,12 кг!

Эти 100 рыбок
весят 112 кг.

…мы получим неполную информацию о всей рыбе в озере.
Итак, теперь нам
известен средний
вес рыбы в этой
выборке.

Но вот что
интересно:

…но мы по-прежнему
не знаем средний вес
остальной рыбы
в озере.

прибегнув к инструментарию
статистики, мы можем использовать эту
неполную информацию…
Статистика
предполагает
использование
той рыбы, которую
мы поймали…

…чтобы сделать
доверительное суждение
относительно всей рыбы в этом озере.
…чтобы судить
о той, которая
осталась в озере.

Правда?
Как же это
работает?
Наша книга
как раз об этом!

9

Эта книга отвечает
на фундаментальный вопрос
статистики:

КАК НАМ ИСПОЛЬЗОВАТЬ
ВЫБОРКУ…

10

…ЧТОБЫ СДЕЛАТЬ ДОВЕРИТЕЛЬНОЕ
СУЖДЕНИЕ ОБО ВСЕЙ ПОПУЛЯЦИИ
О ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ?*

Все проблемы
статистики
проистекают
именно отсюда!

* Игра слов. Генеральная совокупность в англ. терминологии — population («популяция»), совокупность всех
объектов, относительно которых делаются выводы при изучении конкретной проблемы. Прим. ред.
11

В первой части мы научимся

делать выборку…

…и изучать ее.
Хм, как много
рыбы.

А затем, во второй части, мы научимся использовать выборку, чтобы

получить качественные результаты
для генеральной совокупности…

…используя процесс, который носит название
«статистическое заключение».
Что же могут
эти рыбешки…
…сказать нам
о тех?

12

Таким образом
мы сможем обработать
большие объемы
данных…
Черт!
У нас перекос!
Это
ненормально!

…высчитать
доверительные
интервалы…

…и проверить
гипотезы.
А я на 3% уверена,
что моя установка
по производству
ядов работает!

Я на 95% уверен,
что мы примерно
так же сильно
вас ненавидим.

И в более общем смысле мы получим
представление о том, что можно…
…и что нельзя…
Мы можем использовать
статистику, чтобы
делать доверительные
предположения…
…но их никогда
нельзя использовать
как неоспоримый
факт.

…делать с помощью
статистики.

Если мы не поймаем
всю рыбу…
…мы никогда не сможем узнать
со всей определенностью,
что же там творится внизу.

13

В этой книге мы сфокусируемся
на основных понятиях.
Таких, как стандартные
отклонения…
…и распределение
выборки…
…и вероятности…

…И ДОСТОВЕРНОСТЬ!

Если же вам интересно узнать
о деталях…
Например, что, черт возьми,
означают все эти
формулы и символы?

14

…то вы найдете их в приложении,
которое называется
«Математическая пещера».

Часть первая

Сбор
статистических
данных
Не подглядывать!

Глава 1

Числа
В этом углу ринга боксер,
который весит

50,8 триллиона
нанограммов…
…КАРЛИК!

А в этом углу боксер,
который весит

0,193 тонны…

…ГИГАНТ!

Как мы узнали из предисловия,
статистика — это не только
цифры.
Доброе утро,
это оператор 3810448,
чем я могу вам помочь?

Статистика нужна, чтобы измерить
нашу уверенность в чем-либо.

Как бы то ни было, статистика в действительности

это упорная борьба с цифрами…
С кем бы вы
хотели
сразиться?

….а это не

На моем счету
147 побед
и всего
17 поражений.

всегда легко.
Эм…
Что-то я сейчас
не очень уверен
в себе.

18

—

А я побеждаю
в 89,6%
случаев!

Некоторые числа большие…

…а некоторые маленькие.

10 14

В вашем мозгу
нервных
соединений!

Каждый атом в 10 -17 раз
меньше глазного яблока.

То есть 100 000 000 000 000
соединений!

То есть в 100 000 000 000 000 000
раз!

Но некоторые большие числа
описывают совсем маленькие вещи…
…и наоборот.
В Техасе обитает
более 500 млрд
насекомых.

В Солнечной системе
всего одна
звезда.

Некоторые числа говорят о чем-то
хорошем…

..а некоторые — о плохом.

Мы выиграли,
забив на два гола
больше,
чем соперники!

Индекс Доу-Джонса
упал на 423 пункта!
Ужас!

Но бывает и так, что какие-то
положительные числа описывают
отрицательные вещи…
Безработица
в прошлом месяце
увеличилась на 4%.

…и наоборот.
Количество
убийств в городе
снизилось.

Но и это еще не все…
19

Некоторые цифры выглядят
пугающе…
В вашем организме
живет почти
килограмм бактерий!

…другие кажутся обнадеживающими.
Если было продано
более миллиарда
гамбургеров…
…должно быть,
они действительно
вкусные!

Некоторые говорят о серьезных
достижениях…
Вирус оспы во всем
мире уничтожен
на 99,99%.

…другие не о столь серьезных…
Наши вычисления
доказали,
что конец света
наступит
29 февраля
2024 года!

…и иногда сложно заметить разницу.
Я слышал, 12,4%
любителей газировки
умирают ежедневно!

И что это
означает?

20

Все эти факты позволяют
с легкостью использовать числа…

…чтобы кого-нибудь обмануть.
Если вы
наденете
этот галстук…

А если я приведу
какие-нибудь цифры…
…все будут думать,
что вы человек
влиятельный.

К сожалению, это может
вынудить людей относиться
к цифрам с недоверием…

…все решат,
что я умный.

…и не ценить их истинную
силу.

Мне все равно, если
выброс CO2 составит
5,5 млрд тонн…

…это всего лишь
цифры.

Но без них не было бы
видеоигр…
…и нельзя было бы
ничего купить.

21

Решение
проблемы в том…

Некоторые цифры
действительно
отображают
положение дел.

Но нужно помнить,
что бывает
и неверная
информация!

Как же тогда понять,
что правда,
а что ложь?

…чтобы относиться
ко всем числам…
…независимо
от того, большие
они…

…или маленькие…

…или и вовсе
вгоняют в сон…
Хррр...

…с долей здорового скептицизма.
Это печенье органическое на 100%
и на 98,3% подходит веганам…
…а лактоово-показатель
находится в пределах
рекомендованной нормы.

Пожалуй, возьму
печеньку,
но с долей
здорового
скептицизма.

Это первый урок нашей книги.

Помогите!
Что-то
я сомневаюсь
в этих цифрах.

22

И хорошо!
Пусть это ощущение
будет в радость!

В статистике
это верный подход!

Дальше мы узнаем, как инструменты
статистического наблюдения помогают нам
делать с помощью цифр прогнозы на будущее.
Во Вселенной по меньшей
мере 100 млрд черных дыр!

Я знаю, что вы не все
из них видели своими
глазами…
…как же вы можете
быть уверены
в этом?

Скажу пока так:
у людей всегда есть причины
жонглировать цифрами…
Эти цифры
доказывают,
что я прав!

А вот эти — что ты
ошибаешься!

…и будет нелишним подумать, что это за причины.
В 98% случаев
это лекарство
эффективно для людей
…которое
с вашим заболеванием… в 14,8% случаев
заканчивается
летальным
исходом.

Зачем
они говорят мне
все это?

23

Не имеет значения,
уютно вам в мире цифр…
…или нет…
Цифра семь
приводит меня
в бешенство,
доктор!

Я
интезграа

цию!
Я за
!
интеграцию

…сталкиваясь с ними, вы должны
задать себе несколько вопросов.

Откуда они
взялись?
Кто приводит
эти данные?
И зачем?

24

Глава 2

Случайные
сырые данные
Сколько рабочих
потребуется,
чтобы построить
мой храм?

И сколько пива
нам придется
им поставить,
чтобы они принялись
за работу?

С момента сотворения мира…

…у людей есть потребность
считать все, что их окружает.
Утро доброе!
Я ваш новый
господин!

Потому что он
собственноручно
задушил
764 человека!

Но
почему?

И правда, самые ранние формы письменности были придуманы,
чтобы вести математические подсчеты.
Откуда мне
знать, хватит ли
рогатого скота
и зерна, чтобы
прокормить моих
людей?

...И достаточно ли
у меня воинов,
чтобы сражаться
с недругами?

По мере развития
цивилизации…
По моим подсчетам,
твоя империя
простирается
до самого края Земли.

26

Придумал!
Нужно вести учет
всего этого...

...с помощью
вот таких
небольших
зарисовок.

...появлялось множество вещей,
которые нужно было считать.
Отлично, тогда сколько
бычьих хвостов
нам потребуется
приготовить
для вечеринки
в честь моего
дня рождения
на следующей
неделе?

Но тут возникла новая проблема.
Назови мне точное
число врагов,
уничтоженных
каждым из моих
воинов?

Иногда невозможно подсчитать все, что мы хотим.
Ну, воинов у вас
тьма тьмущая…

Ну, это уже
твоя проблема,
не его!

...и я не могу
поговорить
с ними со всеми!

Вот поэтому когда-то давным-давно кому-то в голову пришла мысль о том, чтобы...
...исследовать выборку…
Я знаю,
что делать!
Я поговорю
с отдельными
воинами…

...и, изучив ее, сделать выводы
о генеральной совокупности.
...и использую
это знание,
чтобы сделать
предположения…

...обо всех
остальных!

27

Использование выборки
для описания генеральной
совокупности — это умно...

...но есть несколько нюансов,
о которых следует помнить,
прежде чем браться за дело.

Тот факт,
что мне известно
не все...

...не означает,
что я не знаю
ничего!

Во-первых, руководствуясь данными выборки,
невозможно судить с абсолютной точностью
обо всей совокупности.
Если вы хотите
знать всю правду
обо всех комарах…

...вам нужно
посчитать
и изучить всех
комаров.

Именно поэтому статистика нужна
для того, чтобы делать максимально
точные предположения…
Давайте-ка отсчитаем
100 комаров…
...и посмотрим,
что мы узнаем
благодаря им
об остальных.

28

...а не быть абсолютно
уверенным.
Отличный план.
Ничего нельзя
узнать наверняка,
но, по крайней мере,
вас не сожрут заживо!

Во-вторых, если мы застопорились
на единственной выборке...
Я могу сделать
выводы
обо всех кальмарах,
живущих в океане…

...изучив
только эти
35 особей!

Потому что любая ошибка,
допущенная нами при определении
выборки…

Допускается
использовать
либо дюймы,
либо сантиметры,
но не то и другое вместе.

...лучше убедиться,
что мы собрали ее аккуратно!
Э-э-э...
А ты вымыл руки,
прежде чем
трогать их?

...может кардинально
исказить наши
выводы о генеральной
совокупности.
Вы оставили
свой кофе на весах.
А это вообще
осьминог.

Чей это
тут волос?

29

В наши дни данные получают
самыми разными способами...
Пробуя
на зуб

Опрашивая

Взвешивая
и замеряя

Подсчитывая

...и это далеко не простая
работа.

Добиваться точности измерений
бывает особенно сложно, если речь
идет о крупном…
Возьмите-ка
линейку...

...или когда в процессе участвует
слишком много наблюдателей.

30

...или мелком
масштабе...
...и вот этих
стрекоз.

...чтобы
измерить тех
драконов...

Длина этой дороги
1,64 метра.

Это помогает
сфокусироваться
на деталях.

Совсем не так,
ее длина
107,9 метра!

Определение выборки также
затруднительно в тех случаях,
когда мы пытаемся понять,
о чем думают люди...

Я дальтоник.

Какой цвет более
выигрышный:
красный или
зеленый?

...или что они чувствуют…
Как сильно вы
любите своих
ближних?

Да я их
ненавижу!

...или выспросить у них то,
о чем они, возможно, даже
не хотят говорить...
Сколько
банков вы
ограбили?

Зависит
от того,
кто
интересуется.

...или когда люди преувеличивают.
Этот воин
рассказывал мне,
что своими руками
прикончил 765 человек!

И ты ему
поверил?

31

Возможно, основная сложность
в формировании выборки...

Мне предстоит
опросить
100 воинов!
Но кого именно
я должен
выбрать?

...это понимание того, что именно следует в нее
включить.
Кому отдать предпочтение?
Может, этим вежливым
парням, которые постоянно
сидят в кофейне...
...или тем
устрашающего вида
громилам
в спортзале?

Следите за тем, чтобы ваше
мнение не было предвзятым…

...это может привести
к искажению данных
о генеральной
совокупности.

Если вы опросите
слишком много
вежливых
воинов...
...вам может
показаться, что
армия — гораздо более
приятное место, чем
на самом деле!

Если же вы
опросите слишком
много вояк
грозного вида...
...вы решите, что
в армии страшнее,
чем на самом деле!

32

В идеале хотелось бы собрать такие данные,
которые бы точно отражали генеральную совокупность.
Мне бы не хотелось
выбрать 100 воинов,
которые введут меня
в заблуждение!

Это задание кажется мне просто
невыполнимым...
Но как же мне понять,
насколько точно моя выборка
отражает генеральную
совокупность…

Твоя проблема,
не его!

...если я даже не знаю,
как эта генеральная
совокупность
выглядит?

...на такой случай у статистиков припасен надежный способ.

Чтобы избежать предвзятого суждения,
мы всегда делаем случайную выборку.
Не переживайте!
Просто
закройте глаза!

И положитесь
на волю случая!

33

Делать случайную выборку —
это простая идея…

Давайте поместим
всю армию целиком
в этот шлем...
...и будем наугад
вытаскивать
по одному воину.
Это же
как игра
в «Бинго»!

...которая может на деле
оказаться сложной.

ЗАБИРАЙТЕСЬ,
ПАРНИ!

На практике нам нужно перебрать в уме все факторы,
которые могут оказать влияние на нашу выборку…
Я не хочу включать в опрос
воинов, спящих беспробудным
сном в канаве...
...или тех,
от которых
плохо пахнет...
...или живущих
в этом городе...

...и проследить за тем,
чтобы это нам не помешало.
Итак, мне нужно
закрыть глаза...
...зажать
нос…

34

...и обойти
всю империю…
...опрашивая воинов,
с которыми меня
сведет случай.

Конечно, когда мы делаем случайную выборку...

ВСЕМ
НАДЕТЬ
ПОВЯЗКИ
НА ГЛАЗА!
...то по-прежнему не гарантируем, что она даст
нам представление о генеральной совокупности
с зеркальной точностью.
На самом деле любая
случайная выборка…

...равно как
и от любой другой
случайной выборки.

...будет наверняка
отличаться от генеральной
совокупности в целом...

Я отобрал
этих блох
совершенно
произвольно.

Да эта собака
вся покрыта
блохами

А вот и еще
100 случайно
выбранных
блох.

Почему же случайная выборка так хорошо работает?
Потому что мы можем взять для рассмотрения
как эту выборку…
Вот вам 100
случайно выбранных
дикобразов.

...так и любую
другую...
А вот еще
100 случайно
выбранных
дикобразов.

…и если уж они разные…
...это ТОЛЬКО по воле случая.
У этих ребят
иголки длиннее...

...и это случайность.

35

Делать случайную выборку
довольно сложно...
Я провожу
...и мне нужно
исследование всей
рыбы, живущей наугад выбрать
экземпляры
в море…
для исследования.
Остановлюсь, пожалуй,
вот на этой рыбешке,
оказавшейся здесь
в этот момент.

...но очень важно делать
это правильно...
Иногда стоит
дойти до края
Земли...

...или нырнуть
на морское дно!

...потому что случайная выборка* — ключ
к любому статистическому наблюдению.
Если эти рыбешки
окажутся выбранными
не случайно...
...мы ничего
не сможем сказать
про остальных.

36

* См. стр. 214.

В этой главе мы узнали, как случайная выборка
способна помочь нам избежать необъективности.
У меня сложилось бы
неверное представление
об армии...
...если бы я опрашивал
только тех воинов,
которые не собирались
меня убить.

Но случайные выборки представляют собой
существенную часть статистической системы,
о которой мы узнаем позже.
Все инструменты,
о которых мы узнаем
из второй части,
предполагают работу
со случайной выборкой.

Кладете свою
случайную
выборку сюда...

Но если ваша
выборка
не случайна…

...разравниваете
все
шероховатости...

...и получаете
доверительный
интервал!

...единственное,
что вы получите
на выходе,
будет
тарабарщина
с кучей умных
слов!

37

Теперь все,
что от нас
требуется,
это
приготовить
их!

Собранные наблюдения
называются
сырыми данными.

Со времен сотворения мира количество сырых
данных все увеличивается...
Как думаете,
может, у нас есть
что-нибудь еще,
на чем можно
писать?

Извините,
но Александрийская
библиотека уже ...так давайте
переполнена...
сожжем
ее и начнем
все заново!

...и увеличивается...

...и увеличивается...
У нас есть
Google!

...и увеличивается...
Теперь
у нас есть
не просто
Google...

...у нас есть
Google
в квадрате!

...но цель, которую ставит
себе статистика, остается прежней.
Взглянув
на случайную
выборку...

38

...мы сможем выдвинуть
предположения
о генеральной совокупности,
которую
она представляет.

Глава 3

Ранжирование
Вот тут у нас
50 случайно
отобранных
носорогов…

Мы готовы потратить время и силы
на случайную выборку…

…только когда нам любопытно узнать что-нибудь
о генеральной совокупности, которую она представляет.
Итак…
Что же
вы хотите
узнать о нас?

Иногда нам интересно узнать
что-нибудь об особенностях
опрашиваемых или составить
классификацию…
Вы пользуетесь
дезодорантом?
Где вы
родились?
Что вы
любите
есть?

40

…и иногда хочется скорее
сформулировать вопросы,
на которые мы можем
ответить с помощью
полученных цифр.
Сколько
вы спите?
Какова толщина
вашей шкуры?
Как часто вы
принимаете
ванну?

Нам важно различать типы вопросов,
потому что от этого зависит…

Какую обувь
вы предпочитаете?

…получим ли мы
категорийные данные…
Я предпочитаю
сапоги.

Ох, милый, я люблю
туфли-лодочки
на каблуках,
и только их.

Обувь какого
размера
вы носите?

…или числовые данные…

А мне
по душе
шлепанцы.

А у меня 38,5!
У вас
37 размер.

40.

…и эти два вида данных нельзя смешивать.
Они как
вода и масло.

41

Мы собираем категорийные данные…
…когда изучаем то, что можно описать только словами…
Я в крапинку.

Какого
Я полосатый.
цвета ваша
кожа?

За какую Либертарианскую.
партию
вы голосовали?

Цвета охры.

Персикового.

Независимую.

Коммунистическую.
Республиканскую.

…или когда можно получить
утвердительный/отрицательный ответ.
Да.
Вы считаете себя
красивым?

Да.

Собрав категорийные данные,
мы можем сложить их стопочкой…
Большинство
опрошенных носорогов
предпочитают камням
чертополох!

Количество носорогов

Хорошо бы
добавить
кетчупа.

Вкусовые предпочтения

42

Да, я
полагаю.

Да вы что,
смеетесь
надо мной?

…или разделить
на кусочки…
Большинство
опрошенных
носорогов настроены
оптимистично!

…чтобы можно было получить представление
о соотношении в нашей выборке.

Мы собираем числовые данные…
…когда изучаем параметры, которые можно сравнить,
используя числа.
Сколько вам
лет в годах?

Какова длина
вашего рога
в сантиметрах?

Насколько
село ваше
зрение?

10,3

43,3
37,2

20/80

16,9

2,9

20/900

829,1

53,5
6,4

20/400

20/2,400

Как мы увидим во второй части книги, благодаря всем
этим показателям числовые данные оказываются
в целом гораздо более полезными.
Положите свои
случайные числа
сюда…

…осторожно
закройте этой
штучкой…

…и получите
Р-значение!

43

Главное различие между двумя
этими видами данных…
Не все
данные
создаются
одинаково.

…заключается в том,
что мы не можем подсчитать
категорийные данные…
Какой цвет
в среднем самый
популярный в твоей
выборке?

…но можем подсчитать
числовые!

Ну, я бы сказал,
серо-буромалиновый
в крапинку.

Какова
средняя длина
в твоей выборке?

0,004 метра!

Этот факт превращает в глазах статистиков числовые
данные в нечто захватывающее…
Стандартное
отклонение равно
сигме, поделенной
на квадратный
корень из n!
Обожаю, когда ты
говоришь со мной
сухим языком
чисел.

…и кажется чем-то страшным обычным людям.
Стандартное
отклонение равно
сигме, поделенной
на квадратный
корень из n!

КАРАУЛ!
44

Хорошо это или плохо,
но большинство из нас
не так уж хорошо способны
обрабатывать большое
количество сырых данных.

После того,
как вы введете
примерно семь цифр…
…обрушивается
вся система и требуется
перезагрузка.

Поэтому первое, что мы делаем, собрав большое
количество числовых данных…
312
Вот 50 случайно
отобранных
носорогов…

У меня
талия 290 см.

309

325

У меня
333.

…измерим обхват
талии каждого.

312

301

343

309

324

306

341

303

291

306
318
294

317

305
311

313

308

291

364
265

295
297

309

319
301

298

324
329

314

313

341

324

293

323

292

319

297

301

308

291

309

314

288

328

Эй, может,
хватит
налегать
на чертополох?

308

…мы рисуем картинку,
где отображаем их все.
Даже не переживайте,
если единственное, что
у вас хорошо получается,
это приклеивать рисунки.

45

Самое простое отображение
числовых данных называется

гистограмма.

Чтобы получить
гистограмму нашей
выборки…

…нарисуем числовую ось.
Это те числа,
которые расположены
на горизонтальной
оси между самыми
маленькими…
…и самыми
большими
объемами,
которые
мы замерили.

265

Обхват талии
(в см)

270

280

290

300

310

320

330

364
340

350

360

370

Сверху указываем наши данные…

Гистограмма
похожа
на огромную
башню
из ящиков.
Каждый носорог
соответствует
одному ящику.

Талия у этой
дамы-носорога 343
см…

4

5

6

7

8

9

10

…показатель
за показателем.

Количество носорогов

Значит,
ей место
вот здесь…

46

Обхват талии
(в см)

270

280

290

300

310

320

330

340

350

360

370

Другой вариант визуализации
числовых данных
представляет собой
коробчатый график/
боксплот.
Чтобы создать
боксплот для нашей
выборки…

…сначала снова рисуем числовую ось…

Я самый
миниатюрный
во всей
выборке.

У меня самые
внушительные
размеры
во всей
выборке.

364

265

Обхват талии
(в см)

270

280

290

300

310

…но на этот раз помещаем
промежуточные 50%
нашей выборки в один
большой ящик.

…средние…

340

350

280

370

…и максимальные
индивидуальные значения.
Это я!

312
270

360

Это я!

265
Обхват талии
(в см)

330

Благодаря этому ящику
мы можем понять,
где сосредоточена
основная часть
данных.

И с помощью этих
планок определяем
минимальные…
Это я!

320

290

300

310

364
320

330

340

350

360

370

47

Как правило, гистограммы составляют,
когда нужно увидеть полную картину
на основе всех наших данных…

…и выверенных
деталей.

Мы можем
использовать его,
чтобы исследовать
вершины…

Это напоминает
горный хребет.

…и
долины.

Вот, например, гистограмма, отображающая
длину рога…

Количество носорогов

У 49 из нас длина
рога колеблется
от 5 до 55 см.

…а у меня 97 см!

Длина рога
(в см)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

…показывает, что один из носорогов
намного носорожистей остальных.
48

100

С другой стороны, боксплоты могут быть
особенно полезны, если необходимо сделать
поверхностный обзор данных…
Боксплот — это
компактная версия
гистограммы.

...или если мы хотим сравнить
разные выборки или группы.

Это все равно что
смотреть на наши
данные из космоса.
Сравнивая
эту выборку…

…с той…

…мы видим,
что у нижней
в целом более
крупные величины.

Благодаря боксплотам — «ящикам с усами» — мы быстро получаем
представление о том, как данные собираются воедино…
В этой выборке
данные
группируются
гораздо плотнее…

…чем в этой

…и понимаем, к каким выводам они нас приведут.
Странно,
большая часть
этих данных
сдвинута влево…

…а этот
огромный кусок —
вправо.

49

Вас может удивить тот факт,
что статистики рисуют какие-то
картинки.

Всему, что вам
действительно
нужно знать,
вы научились
в детском саду.

По-вашему, я могу
сделать доверительное
суждение о генеральной
совокупности…

…опираясь
только
вот на эту
мазню?

Все дело в том, что первое, что мы
всегда должны делать с собранными
данными, это просматривать их.
Вы удивитесь,
как часто люди
об этом забывают.

Потому что, хотя нас могут
привлекать более изощренные
математические инструменты…
Эй, приятель, не интересует
непараметрический
иерархический алгоритм
Байеса?

…именно простые картинки будут фокусировать
наше внимание на той информации, которую
на самом деле несут собранные данные.
Прежде чем ты выдашь
на-гора солидно
звучащие цифры…

…нарисуй
картинку!

50

Одна гистограмма
стоит тысячи
Р-значений.

Глава 4

Детективная работа

Мило, конечно,
но что это
означает?

Анализировать данные все равно что
разгадывать тайну.

Это был
профессор Плам...
...с канделябром...
...в гостиной…
...где с ним
случился приступ
гнева, когда он
пытался изучить
статистику!

Наша главная цель — сбор улик
по одной случайной выборке...

...и восстановление на их основе
истории генеральной совокупности.

Дайте-ка мне
группу случайно
выбранных
суперзлодеев...

...и я смогу
со всей уверенностью
рассказать
обо всех суперзлодеях…
...всех-всех
суперзлодеях
в мире!

Но первым делом нам придется
научиться выполнять самую
простую детективную работу.

52

Когда мы только приступаем к анализу
любых данных...

Количество суперзлодеев

В этой гистограмме
представлены 64 случайно
отобранных суперзлодея,
отсортированных
по возрасту.

0
Возраст

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

...мы всегда обращаем внимание
на четыре основные характеристики…
ОБЪЕМ ВЫБОРКИ
Итак, сколько
у нас тут
данных?

ФОРМА
Как они
выглядят?

РАСПОЛОЖЕНИЕ
Где именно
это находится?

РАЗМАХ ВАРИАЦИЙ
Насколько
он велик?

...и мы посвятим эту главу их изучению.
Какие тайны скрывает
этот холмик?

Давай-ка поищем
какие-нибудь
подсказки.

53

ОБЪЕМ ВЫБОРКИ
Сколько же
здесь данных?

ОБЪЕМ ВЫБОРКИ * — первое, что нужно установить,
когда приступаешь к анализу данных...
Итак, сколько
суперзлодеев
мы отобрали
случайным
образом?

64

...и довольно просто понять, почему это так важно.
Если бы ваша
выборка состояла
из совсем небольшого
количества злодеев…

54

Вот нас,
например,
всего пять!

...вы бы не смогли
сделать никаких
выводов о генеральной
совокупности.

Извините, но эта ваша
картинка с данными
не очень-то мне
помогает.

* См. стр. 214.

Как правило, выборка большего размера
оказывается полезнее!
Имея на руках всего
несколько объектов
исследования,
мы не сможем
увидеть многое…

...но если мы
соберем больше
случайных
данных...

...наша
гистограмма
станет
гораздо более
информативной!

Как мы узнаем чуть позже, размер выборки напрямую связан
с уровнем достоверности, с которой мы можем судить
о генеральной совокупности.
Размер имеет
значение!

Если мы добавим
еще немного
случайно
отобранных
объектов...

...мы получим
бо΄льшую
достоверность!

К сожалению, на практике объем выборки всегда чем-нибудь ограничен.
И смотрите за тем,
чтобы случайно
Я был бы рад найти
отобранных злодеев еще кого-нибудь,
было не слишком много,
Холмс...
Ватсон!
...но у нас больше
не осталось
наручников.

55

ФОРМА
Форма каждой
выборки
уникальна...

...как
отпечаток
пальца!

Момент, когда кто-то понимает, какая форма
у выборки, может быть весьма захватывающим...
Извините, миссис
Джонс, но ваши данные
не совсем обычны.

Осторожно!

...потому что какой бы ни была ваша гистограмма,

она всегда имеет такую форму по какой-то причине.
Ваша гистограмма
похожа
на верблюда...

56

...должно быть,
на это есть
свои скрытые
причины.

Например, мы называем распределение равномерным,
если все исходы одинаково вероятны.
...поэтому есть
вероятность,
что его ящерки
либо не долетят...

...либо просвистят
надо мной...
...либо и правда
попадут в цель.

Количество ящериц

Пытаюсь
запустить в жену
ящерицей...
...но я неважно
целюсь...

Расстояние, которое пролетела каждая ящерица

Мы называем распределение данных нормальным,
когда есть нечто превалирующее, что заставляет факты
группироваться вокруг одного конкретного значения.
Я пытаюсь
запустить
ящерицей в мужа...

...поэтому вероятность того,
что ее ящерки попадут
в цель, гораздо выше…

...и целюсь я
гораздо лучше,
чем он...

...и только
некоторые,
возможно,
не долетят...

Количество ящериц

...или перелетят.

Расстояние, которое пролетела каждая ящерица

Мы называем распределение смещенным,
когда по какой-либо причине в одной части
находится больше данных, чем в другой.
У меня хороший глазомер,
но когда я бросаю
протухшую рыбу…

...чем перелетают.

Количество рыбешек

...она, бывает,
выскальзывает
из руки при замахе.

Из-за этого
многие
рыбешки чаще
не долетают
до цели...

Расстояние, которое пролетела каждая рыбешка

57

РАСПОЛОЖЕНИЕ
Где же находится
вся информация?

Под расположением понимают место скопления
наибольшего количества данных на оси.
Данные могут группироваться вокруг отрицательных значений...
Регулярное
употребление
моего волшебного
запатентованного
тоника...
...превратит вас
в коротышку!
Изменение роста
(в см)

-20

-10

0

...или маленьких
значений...

У каждого
пирата от нуля
до двух глаз.

К бою!

Количество глаз

Ого, а звезды-то
в нашей галактике
старые!

0 1

2

...или по-настоящему
больших значений.

Возраст в годах

2 x 10 9

4 x 10 9

6 x 10 9

8 x 10 9

На практике статистиков часто интересует сравнение расположения
разных множеств данных.
Эльфов мы, огры,
кидаем...

...дальше,
чем гномов.

гномы
эльфы

58

Расстояние
в метрах

5

10

15

20

Дать слову «расположение» словесное определение
может оказаться делом нетривиальным...
Это место,
где скапливается
вся
Что-то вроде
кляксы?
информация!

Это среднее
значение.
Все равно
как-то
размыто...

...поэтому часто для описания информации мы используем
одно значение — среднее*.

…можно
немного
подробнее?

* Оно еще называется
«среднее арифметическое».
Чтобы узнать, как оно
высчитывается, откройте
стр. 214.

Получив это значение,
остановитесь:
вы у цели!

Ах, вот оно что!

Чтобы подсчитать среднее значение,
мы просто складываем все данные...
Эй, пираты, ну-ка
сложите все заработанное
вами за год в это ведро!
Черт!

...и потом делим их на количество данных
в совокупности.
Общее количество
дублонов составляет
6000…
...а пиратов
у нас 50.

Таким образом,
средний доход
пиратов на этом
корабле составляет
120 дублонов в год!

Но даже притом, что среднее значение информативно и точно
как средство измерения расположения, оно не идеально.
Ух ты!
В среднем
каждый из нас
очень богат!

Тогда как же так
получается, что одноглазый
Джек не может позволить
себе искусственный глаз?

59

Но тот факт,
что наш средний
доход составляет
120 дублонов...

К сожалению, среднее значение
может быть обманчиво.

...не означает,
что большинство
из нас настоящие
богачи!

Например, если распределение смещено...
...то среднее значение может
сильно вводить в заблуждение.
Большинство

Среднее значение
получилось таким
большим только потому,
что у нас на борту
Зеленая Борода.

Количество пиратов

Средн.

пиратов
на корабле...
...зарабатывают
намного меньше,
чем каждый пират
в среднем.

Доход

100

0

200

300

400

500

В случае смещенного распределения наиболее показательной будет медиана…
Медиана —
это значение,
находящееся ровно
посередине!

Это хорошо
видно на примере
боксплота.

медиана = 72

То есть по обе стороны
от этого числа
расположено
одинаковое количество
показателей.

...потому что благодаря этому мы лучше понимаем
«типичное» значение.
А я представляю собой
среднее значение.

Я — медиана.

Я зарабатываю
120!

Я зарабатываю
72 дублона в год.

Доход

60

0

100

200

Я зарабатываю 500…
Йо-хо-хо!
Именно из-за меня
показатели этих
двоих так сильно
разнятся.

300

400

500

Поэтому, когда некоторые с важным видом бросаются
средними значениями...
В среднем
у пирата
1,28 глаза.

...и выпивает
82,9 литра грога
каждый год.

...пират
зарабатывает
120 дублонов...

Приму эту информацию
с долей здорового
скептицизма.

...важно помнить, что эти показатели отображают
всего лишь один факт из всего множества данных.
Сумма всех
измерений…
...поделенная
на количество
измерений.

И все!

6,000
50

Это одна из причин, по которой
никогда нельзя рассматривать
расположениемножества данных…
Поглядите-ка, Холмс,
средний злодей из нашей
выборки получил
510 баллов на экзамене
по математике!

...не принимая во внимание
еще и форму...
Но, Ватсон,
из-за того, что
эта группа злодеев
ничего не понимает
в математике...

...никто из них не оказался
на гистограмме рядом
со средним показателем.

Количество суперзлодеев

...а эта решает
задачки
с легкостью...

Сред.

Балл по математике

400

600

800

...и размах вариаций,
о чем мы поговорим дальше.
61

РАЗМАХ ВАРИАЦИЙ
Какова
ширина?

Размах вариаций — это показатель распространенности данных...
Эта выборка
соленых огурцов
шире…

Количество огурцов

...чем эта.

Длина

50 см

100 см

Длина

50 см

...но это также и мера разнообразия вариантов.
В этой выборке
больше вариантов…

62

...чем в этой.

100 см

Например, если мы возьмем выборку из 10 носов, копированных на компьютере…

...мы не увидим никакого разнообразия...
Каждый нос длиной
0,23 см.

...а значит, и размаха
вариаций.

Количество носов

Скукотища!

Длина

0 cm

1 cm

10 cm

20 cm

Но если мы рассмотрим выборку из 10 носов, нарисованных от руки...

...то увидим большое разнообразие...
Эти носы, нарисованные
от руки, представляют
собой линейку от 0,1 см…

...а следовательно, и размах вариаций.
Шире размах
вариаций — больше
вариантов!

Количество носов

...до 16,98 см.

Длина
(в см)

0

1

10

20

63

Надежный способ измерить размах вариаций — взять весь диапазон...
...который представляет собой разницу между
максимальным и минимальным показателями…

...и поделить его на четыре части.
В каждой
части будет
одинаковое
число данных.

Эти два «куска»
в середине
называются
«межквартильным
размахом».

Итоговое количество злодеев

В этом
случае
16.

0
Возраст

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Размах вариаций

Это дает нам представление о разнообразии в рамках каждой отдельной
части общей выборки…
Под медианой числа
идут довольно
плотно...

...над медианой
они имеют
больший размах.

...и это особенно важно, когда мы исследуем смещенные
данные.
Похоже, перевес
в нашей выборке
злодеев на стороне
стариков, Ватсон...

64

...вот интересно,
как будет
выглядеть общая
картина, если
Джимми Чудак
сыграет в ящик?

Я не жилец.

Наиболее распространенная мера размаха
вариаций — стандартное отклонение (СО)*.
Если мы примем
за среднее значение
центральный
показатель...
Среднее
...в основе стандартного
значение
отклонения будет лежать
среднее расстояние
от этого показателя.

СО

СО видно лучше
всего, когда
множество
данных довольно
симметрично.

«Стандартное»
означает
«типичное»…
...отклонение
означает
«разницу»!

Количество суперзлодеев

Например это,
которое описывает
наш рост.

Рост (в см)

140

160

К сожалению, высчитать
стандартное отклонение
довольно непросто.

180

200

ААААААА!

Берем квадратный корень
из всех квадратов разностей
между элементами выборки
и средним арифметическим
значением!

Пока запомните, что у большего
множества и стандартное
отклонение будет больше.

А чем больше
стандартное
отклонение...

...тем больше
вариантов!
Среднее
значение

стандартное
отклонение

* Чтобы научиться высчитывать его, загляните на стр. 215.

65

В этой главе мы узнали о четырех важных характеристиках,
которые изучаются в любой выборке...
Ну хорошо,
вот у нас есть
произвольная
выборка рыбы!

Отлично, и каковы же
ее объем...
...форма…
...расположение...
...и размах вариаций?

...вскоре мы начнем охоту за этими
самыми характеристиками
в генеральной совокупности.

У генеральной
совокупности тоже
есть объем, форма,
расположение
и размах вариаций...

...просто
вы никогда
не определите
их со всей
точностью!

Но сначала давайте применим на деле то, чему мы уже научились,
чтобы разрешить спор!
66

Глава 5

Страшные ошибки

Осторож
но
Никому !
не извест
переменн ные
ые!

Чаще всего, когда
мы отправляемся
собирать данные…

...мы хотим узнать что-нибудь важное об устройстве этого мира.
Сколько
людей было
обезглавлено
за время
правления короля
Генриха VIII?

Когда эти горы
выступили
из моря?

Я буду нравиться
девчонкам,
если начну
носить эти
штаны?

Некоторые вопросы довольно просты...

У скольких людей
в этой стране
диагностирован
диабет?

...и ответить на них можно, просто посмотрев
на один набор выборочных данных.
Давайте осмотрим
100 случайно
выбранных
жителей и сделаем
предположение.

У вампиров
плохо пахнет
изо рта?

Давайте осмотрим
100 случайно
отобранных
вампиров и сделаем
предположение.

Но другие вопросы кажутся неоднозначными...
Когда они
кусают
...у них
больных
по-прежнему
диабетом... плохо пахнет
изо рта?

...и требуют более комплексного анализа.
68

Более сложные статистические проблемы зачастую
подразумевают изучение взаимосвязей...
Эти две
вещи вообще
связаны?

...между одной переменной…

...и другой.
...получится
избавиться
от
плешивости?

А если
выпить слюну
гиппопотама...

А если мазать спину
противовоспалительным
стероидным кремом
с миндалем...

...это окажет
воздействие
на умственные
способности?

А если я буду
носить на голове
магнит…

...людей будет
тянуть
ко мне?

Мы тратим много времени на то,
чтобы определить, как сильно одна
переменная влияет на другую…
Употребление
в пищу большого
количества
...придает
моркови...
коже желтый
оттенок?

...но помните, статистика не может быть
абсолютным доказательством ни одного из наших
выводов.
Чтобы это проверить,
вам придется скормить
огромное количество
моркови каждому жителю
нашей планеты…

...поэтому лучше
предложить
их 100 случайно
отобранным
школьникам.

69

В этой главе
мы собираемся
исследовать взаимосвязи
двух разных
переменных…*

...был бы я более
проворным
наездником?

Если бы я был
женщиной…

...и разрешить-таки спор.
В былые времена только викинги мужского пола
объезжали драконов.

Йууухуууу!

Но в последнее время на них стали летать
и женщины-викинги…

Йееехууууу!

…и они убеждены, что летают быстрее!
Это так и есть,
даже не спорь,
ты, шовинистская
свинья!

70

* См. стр. 215.

Чтобы понять, оказывает ли
пол...
...значительное влияние
на скорость...

Итак, наша
первая
переменная.

И наша вторая
переменная.

...судьи-викинги собрали кое-какие данные.
Они сделали выборку
из 50 случайно отобранных
наездников...

Победа
за нами!

...и 50 наездниц...

Мы выбрали их
произвольно,
чтобы
результаты
...из-за того
не сместились... что мы взяли
самых быстрых
наездников…

Да вы
проиграете!

...или самых
медленных.

...и засекли время, за которое они преодолеют километр.
Пусть победят
самые быстрые
наездники!

71

Время
в секундах.

...и 50 случайно
отобранных наездниц.

Вот результаты 50 выбранных
наугад мужчин-наездников...
6,7
7,6

7,5
4,8

6,3

8,4

7,2

5,5

2,9

6,8

4,5
7,7
6,7

7,9

6,8

4,7

6,5

6,3

6,2

7,3

3,6

6,6

5,0

1,7

4,4

6,2

4,6

8,0

3,5

4,9

5,5

5,1

7,7

8,2

7,3

5,4

8,2

6,8

5,6

7,6

6,2

7,5

4,4
7,2

6,9

6,3

5,3

4,6

6,6
3,2

8,2

3,3

6,9

7,9

7,1

5,1

3,7

7,9

3,7

7,5

5,3

6,2

4,9

5,1

7,4

7,5

4,9

4,9

2,5

7,7

8,6

4,5
4,5

3,3

5,3

4,2

5,5

5,4

4,6

5,0

4,3

6,4
9,2

7,6

6,1

6,9

4,3

8,7

4,0

6,9

6,8

4,9

6,8

4,3

6,3

9,1

5,7

5,5

4,9

6,6

Из этого набора сырых данных мы легко можем высчитать
два средних значения...
Сложите все
показатели мужчин…

Сложите все
показатели женщин...
...и разделите
на 50.

...и разделите
на 50.

В среднем
наездникам
понадобилось
6,3 секунды.

В среднем
наездницам
понадобилось
5,6 секунды.

...и сравнить их.
В среднем
наездницы
оказались
быстрее!

72

Чуть позже мы узнаем,
что эти выборочные
данные говорят
обо всей изучаемой
совокупности…

...а пока
сконцентрируемся
на самих
выборочных
данных.

Благодаря этому сравнению
конфликт, кажется, исчерпан.
Наше выборочное
среднее значение
выше вашего!

Но мы пока разобрали только одну составляющую общей картины.

Остерегайтесь
поспешно найденных
средних показателей!
Помимо этого, нужно
еще смотреть
на форму,
расположение
и размах вариаций.

Чтобы получить более точное представление
о данных, нам необходимо нарисовать картинки.
Подойдите
поближе и давайте
посмотрим, о чем нам
говорят эти цифры.

73

Это было вполне предсказуемо,
что картинки получатся разные…
Обе группы
смещены?
...если мы сравним боксплот
с показателями мужчин…
Так вышло, что
в целом мы преодолели
расстояние медленнее…

медиана

...зато у нас
больше вариаций
по скорости, которые
видны на более
быстрой
стороне!

Секунды

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

9

10

...с аналогичным исследованием
женских показателей.
Мы затратили меньше
времени на прохождение
дистанции...

медиана

...но у нас получилось
больше вариаций
на более медленной
стороне!

Секунды

1

2

3

4

5

Но почему же
гистограммы обеих
групп смещены...
...в разные стороны?

74

6

7

8

Предполагаю,
что это
проделки
злых сил!

И мистика только
усиливается...
Кажется, у обеих
групп по две высших
точки!
....если посмотреть
на гистограммы с мужскими
показателями...

15

У этой группы есть
небольшой пик вот здесь,
на «быстрой» стороне...

...и один пик здесь,
на «медленной»
стороне.

Количество 5

10

Мы называем такой
тип двугорбой, или
бимодальной, кривой.

Секунды 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

И наоборот, на этой
гистограмме просматривается
один большой пик
на «быстрой»
стороне...

...этому
должно быть
какое-то
объяснение!

...и всего один
маленький здесь,
на «медленной»…

Количество 5

10

15

...и на женские показатели.

Секунды 1

2

3

Это только доказывает,
что соотношение двух наших
переменных

может на деле оказаться
не таким простым,
как мы думали!

4

5

6

7

8

Если тот факт,
что ты женщина,
...заставляет тебя
летать быстрее...
...тогда почему
на обеих гистограммах
есть смещения
и присутствует
мистическая
двугорбость?

9

10

Помните, какими
бы ни получились
гистограммы по вашим
данным, на то всегда есть
причина.

75

Теперь основная задача в том,
чтобы понять,

почему данные
выглядят именно так...

Смещения и двойные
пики?

Сдается мне,
мы упускаем что-то
важное.

...мы можем выяснить это, поискав другие переменные, которые
могут оказывать влияние.
Что же
еще может
сказываться
на скорости
наездников?

Может, что-то,
связанное
с дистанцией?

Может, конечно,
но я сомневаюсь…
...потому что это
что-то влияет
одинаково на обе
группы наездников.

Может, конечно,
но я что-то
сомневаюсь.

Может, все дело
в том, сколько
наездники весят... ...или во что
они одеты?

Помнишь,
мы же
выбирали их
наугад.

Выясняется, что пока мы концентрируемся
на половой принадлежности участников и скорости…
...мы совершенно забываем о драконах!
Эй, мы и есть
ваша третья
переменная!

76

Дело в том, что драконы бывают двух видов…
Можно выбрать
большого, крепкого
норовистого
громилу…

...и мужчины-наездники, как правило,
предпочитают драконов покрупнее, которые
оказываются менее расторопными...

...в то время как дамы отдают
предпочтение драконам поменьше,
но пошустрее!

Мы не летаем
на таких
тщедушных
драконах!

6,7
7,6

7,5
4,8

6,3

8,4

7,2

5,5

2,9

6,8

4,5
7,7
6,7
3,5
7,7

8,2

6,8

5,6

7,6

6,2

7,5

...а можно
проворного,
ловкого,
маневренного
крошку.

Да и пожалуйста!
Зато они
быстрее.

7,9

6,8

4,7

6,5

6,3

6,2

7,3

3,6

6,6

5,0

4,4

6,2

4,6

8,0

1,7

4,9

5,5

5,1

8,2

7,3

5,4

4,4

6,3

7,2

4,6

6,6
3,2

6,9
5,3

4,0
8,2

6,9

3,3

6,9

7,9

7,1

5,1

3,7

7,9

3,7

7,5

5,3

6,2

4,9

5,1

7,4

7,5

4,9

6,8

4,9

2,5

7,6

6,8
6,1
8,6

6,9
7,7
4,5

4,9

4,3

4,5

8,7

3,3

5,3

4,2

5,5

5,4

4,6

5,0

4,3

6,4
9,2
4,3

6,3

9,1

5,7

5,5

4,9

6,6

Получается, неудивительно, что наездницы в целом оказались быстрее.
В нашей группе
80% выбрали
более медленных
драконов!

А у нас 80%
выбрали
быстрых
драконов!

77

Ну да, я люблю
драконов
побольше,
ты что-то
имеешь против?

Если мы примем во внимание
тот факт, что наездники
разного пола предпочитают
неодинаковых драконов...

...то при подсчете среднего
времени для обоих типов
наездников и драконов...

миниатюрные
драконы

крупные
драконы

наездники

3,6

6,9

наездницы

Мы изучили
сырые данные
и нашли средние
показатели этих
характеристик.

...мы получим весьма
неожиданные результаты.

5,1

7,9

Выходит, что наше
первое заключение...

...оказалось не просто обманчивым…

Мы думали, что
...а на самом деле
наездницы были мы просто выбрали
быстрее…
более быстрых
драконов!

...а в корне неверным!
В целом вы,
конечно,
можете быть
быстрее…
...но если
мы примем
во внимание, что
драконы бывают
совершенно
разными…
...окажется,
что быстрее
мужчины!
78

Мужчины-наездники
оказались быстрее
независимо
от типа дракона!

Пока мы были заняты изучением
связи двух переменных...
А пол
наездника...

...влияет
на скорость?

...мы совсем забыли
о возможной третьей
переменной, которая
все это время была
где-то поблизости...

...и которая в результате сделала несостоятельными
все наши заключения.
Мой совет:
не забывайте
про драконов.

К сожалению, скрытые переменные могут внести
неразбериху в любой статистический анализ…
Во Вселенной
полно
переменных!

О некоторых
нам известно…

...но есть и такие,
о которых мы
не догадываемся.

...и одна из обязанностей статистика
как раз и заключается в поиске таких переменных.
79

Мораль этой истории
заключается в том, что.…
Будьте
бдительны
и помните
про скрытые
переменные!

...всякий раз, когда
нам кажется, что мы
нащупали связь между
двумя переменными…
Будешь есть
только капусту…
...увеличишь
продолжительность
жизни!

Если пират будет
получать даже
на несколько
дублонов
меньше...

...его это
сильно
разозлит!

Детей...
...приносят
аисты.

...может статься, что есть и другие
факторы, оказывающие влияние
на наши заключения…
...Если только
при этом не
будешь забывать
и о регулярных
занятиях
спортом.

...Если только дело
не в никудышном
обеде, который
на самом деле
может подпортить
настроение!

...Если
только они
не приходят
в этот
мир иными
способами.

...и если мы их не найдем, мы рискуем поверить
в то, что на деле не будет правдой!
80

Глава 6

От выборки
к генеральной
совокупности
Итак,
что же
эти рыбешки...
...могут сказать
нам о тех?

Пока что мы говорили в основном
о выборках.
Вот у нас тут есть
50 рыбешек, выбранных
наугад и распределенных
по весу!

Но помните, наша
конечная цель —
использование
выборки...
...на которую
мы можем
посмотреть!

...для получения объективных
выводов о генеральной совокупности.

...на которую
мы никогда
не сможем
посмотреть!

82

И это создает проблему:
как мы можем быть
уверены в информации
о генеральной
совокупности…

...если никогда
не сможем
посмотреть
на нее?
Там, внизу,
темно и ничего
не видно.

Во второй части нашей книги
мы поставим этот вопрос ребром...

Мы узнаем
о статистическом
предположении!

...но прежде чем мы начнем, давайте проясним некоторые
ключевые термины, которые будем использовать.
83

Мы уже знаем,
что упорядоченные данные
нашей выборки в виде графика…

...называются гистограммой.

20

Да это же
про некоторых
из нас.

Количество

10

Вот 50 случайных
рыбешек,
которых
мы только что
поймали.

0,0
2,5
Вес (в фунтах)

5

7,5

10

Но если бы нам удалось собрать
вместе данные обо всей
генеральной совокупности…
...мы бы назвали получившийся результат

распределением генеральной
совокупности*.

Количество

100

200

300

400

Вот вся рыба,
которая есть
в озере!

500

600

Эта штука
про всех нас.

0,0
2,5
Вес (в фунтах)

Запомните,
в реальности вам
никогда не удастся
увидеть целиком
все совокупное
распределение...

84

5

7,5

10

...если бы это было
в ваших силах,
вы бы спокойно
обошлись
без статистики.

* См. стр. 216.

Мы уже знаем, что у выборки на гистограмме
есть определенные важные показатели...
У той кучи рыбы,
которую
мы поймали…

...есть форма…
...расположение…

...и мы знаем их!

...и размах вариаций...
Средннеиее
знач3е,7
=
СО = 1,9

...а тут вдруг оказывается, что у совокупного распределения тоже есть
эти показатели.
У всей
совокупности
рыбы в озере...

...тоже есть
своя форма,
расположение
и размах вариаций...
средняяа
вели= ч?ин

Чтобы различить
их между собой,
мы называем
показатели в выборке

Например, наше
выборочное среднее
значение представляет
собой статистическую
величину...

...но мы никогда не узнаем
всех этих параметров
с абсолютной точностью.

СО=?

...и такую же величину
представляет
стандартное
отклонение в выборке.

«статистическими
величинами»...

...а показатели в совокупности —

«параметрами»*.

* См. стр. 216.

Например, наш
общий средний
показатель
по совокупности —
это параметр…

...точно так же,
как стандартное
отклонение
в генеральной
совокупности.

85

Иными словами, единственное,
что заставляет нас отправляться
собирать статистические данные…

...это наше любопытство:
нам интересно, какими
будут параметры.

Нам известно, что
средний вес рыбы
в этой случайной
выборке составляет
1,68 кг…

Статистические данные —
это то, что мы, собственно,
подсчитываем и о чем можем
судить с всей определенностью...

...но что нам
на самом деле важно,
так это справедлива
ли эта цифра
для всей рыбы
в озере.

...а параметры — это то,
что мы бы хотели знать,
но о чем можем только строить
предположения.

Статистические
данные — те цифры,
на которые
мы смотрим.

Параметры —
цифры, которые
мы ищем.

Пусть мы и никогда не сможем
посмотреть на параметры своими
глазами…

...но, к счастью, у нас есть статистические данные,
чтобы определить параметры.
Прихвати с собой
статистические
данные…
...мы отправляемся
на ответственное
задание!

86

На самом деле статистические данные
помогают найти самые разные виды
параметров.
Стандартное
отклонение.

Медианы.
Пропорции.

Назовем их!

Мы подробно остановимся на каждом отдельно.
Мы будем учиться
использовать статистические
данные, которые находим
в случайной выборке...

...чтобы определить средние
значения в совокупности,
которую она представляет.

Объем выборки?
— Есть!
Среднее значение
выборки?
— Есть!
Стандартное
отклонение
в выборке?
— Есть!

Итак,
мы готовы,
пойдем искать
параметры!

Они должны
быть где-то
тут!

87

Как нам уже известно, мы никогда
не сможем использовать
статистические данные…
...чтобы определить параметры
с точностью.
Я могу изучить
50 случайно выбранных
пришельцев, которых
я привез из другой
галактики.

Но и в этой галактике есть еще
множество обитателей, которых
мы никогда не сможем изучить.

К счастью, статистики придумали способ,
как связать одно с другим...
Ого! Мы можем
использовать
эту форму как лупу...
...чтобы
поподробнее
рассмотреть
генеральную
совокупность!

...в следующей главе мы будем говорить как раз об этом!
88

Часть вторая

Поиск
параметров

Тс-с-с...

Глава 7

Центральная
предельная теорема
Эта глава
о великом
открытии...
...благодаря которому
все, что есть
в оставшейся части
книги, становится
возможным...
...и оно имеет отношение
к средним значениям.

Давайте представим себе,
что нам нужно узнать среднее
значение в определенной
совокупности.

Вкусно!

Класс!

Сколько газировки
американец
выпивает в день?

А теперь представьте, что мы идем и делаем множество
случайных независимых выборок из генеральной совокупности.
У нас есть
50 выбранных
наугад
американцев.

Тут еще
50 выбранных
наугад
американцев.

И еще одна
группа
из 50 выбранных
наугад
американцев.

В каждой выборке
50 выбранных
наугад
американцев.
Мы складываем
каждую выборку
в мешок, чтобы было
проще следить за ними.

Эй, чур,
не толкаться!

92

476

Оказывается, если мы высчитаем
среднее значение в каждой выборке...
Например, среднее
значение в нашей
выборке —
487 миллилитров.

А в нашей —
366
миллилитров.

186.

А тут
522 миллилитра.

452
487

366

186
522

...а потом расставим их по порядку
и разместим одна на другой...
У нас получится
гистограмма
со средними
значениями.

60

0

366

Уф-ф...

522
Средний показатель
ежедневного
потребления
газировки, в мл

300

450

600

750

...все это множество средних значений в конце концов
сгруппируется!
Но большинство
средних величин
скапливаются вокруг
этого показателя.
От 425
до 600 миллилитров
в день.

Мы готовы к тому, что могут
получиться экстремальные
средние значения, типа
такого вот.

Хм-м-м.

497

186

Средний показатель
ежедневного
потребления
газировки, в мл

300

515

586

376 452

565

366 509

522

450

654
600

600

750

И это еще не все.
93

Оказывается, что чем больше
выборочных средних значений
вы собираете вместе…

Принесите еще!
Нам нужно
еще сто тысяч
миллионов
данных!

...тем более явно выраженное
нормальное распределение
приобретает их множество.
512
470

Помните о том,
что каждый мешок —
это отдельная выборка…

500

...и мы их распределяем
в зависимости
от среднего значения
в каждом мешке.

186
Средний показатель
ежедневного потребления
газировки, в мл

Это большое
открытие!

426 447

520

417 497

523

393 515

586

360

376

452

565

654

319

381 509

544

601

300

450

Это нормальное распределение имеет
определенное математическое выражение*.

529

600

674
750

Но пока запомните, что нормальное
распределение имеет колоколообразную
симметричную форму.

На самом деле
она выглядит
именно так!

h

94

x =

1

2

exp –

2

1

2

2

x–

* См. стр. 217, там об этом написано более подробно.

И эта формула подходит
для вычисления среднего значения
выборки из любой совокупности.

А вот случайные
выборки лап
ящериц...
...отобранных
по средней
длине.

Вот пирамида, составленная
из разных видов чешуй драконов…
...отобранных
в случайном порядке
и распределенных
по среднему весу.

И неважно, какой формы сама по себе совокупность.
Она может быть
такой...

...или такой!

Равномерная форма,
смещенная, обычная,
ненормальная —
да какая разница!

В конце концов, чем больше средних значений
вы соберете, тем более нормально-распределенную
форму получите.
Куполообразная
и симметричная
форма!
Очень плавно
нисходящая
с обеих сторон.
Это самая
красивая форма
в статистике!

Частота

Формально вот такое
огромное множество
представляет собой уже вид
распределения выборки*.
Средние значения

Так статистические
данные выборки были
бы распределены…
...если бы мы собрали
сто тысяч миллионов
образцов.

* Определение см. на стр. 217.

95

Ну и небольшой
приятный бонус:
Эта форма
самая красивая
в статистике…
...и ей нравится слушать
хеви-метал?!

оказывается, что центральный показатель
в огромном множестве средних значений...
Это среднее
значение
всех средних
значений!

Принеситека нам еще
выборки!
Но это работает,
только когда
у нас огромное
множество
выборок!

...равен центральному показателю генеральной
совокупности, которую представляет выборка.
Среднее
значение
всех средних
значений…

равняется
среднему значению
генеральной
совокупности.

Генеральная
совокупность
может иметь
и такую форму…
...мы никогда
не можем знать
наверняка.

96

Например, если это множество средних
значений в выборке, составленной
по количеству газировки, выпиваемой
ежедневно, будет центрировано
по отметке 503 миллилитра в день...

Средний показатель
ежедневного
потребления
газировки

503

533

563

...то генеральная совокупность
будет центрироваться по этому же
показателю!

Средний показатель
473
ежедневного
потребления
газировки

503

533

563

Это происходит потому, что огромное множество средних значений
гарантированно будет иметь симметричную форму.
Нормальное
распределение
всегда
симметрично.

В конце концов для каждого
среднего значения выборки,
получаемого с помощью
показателя, который ниже
среднего значения генеральной
совокупности...
Конкретно эти
50 случайным
образом
отобранных
американцев пьют
немного газировки.

...мы гарантированно получим
другое среднее значение
выборки с помощью показателя,
который выше среднего
значения совокупности.
А эти 50 случайным
образом отобранных
американцев пьют
очень много газировки.

97

А вот и еще один
приятный бонус:

Я умер и попал
в рай!

оказывается,
что огромное множество
средних значений…

Не забудь, в этом
множестве
сто тысяч миллионов
выборок.

СО СО

...как правило, тоже будет у΄же, чем генеральная
совокупность, которую оно представляет.
Иными словами,
множество средних
значений имеет меньший
размах вариаций…
...что означает,
что будет меньше
самих вариаций!

СО

СО

А вот насколько у΄же, будет зависеть от размера каждой выборки.
Если мы увеличим размер выборки,
то самое большое множество будет
выглядеть скорее не так...

Короткий
и широкий
холмик.

98

...а вот так.
Длинный
и узкий
горный
пик.

Обратите
внимание,
что обе величины
имеют нормальное
распределение.
Но у того,
что поуже,
стандартное
отклонение
меньше.

Можно включить интуицию
и понять, почему больший размер
выборки дает более узкое
множество средних значений.

Если в каждой выборке
только один американец...

Запрыгивайте!

...то размах выборки столбца средних значений
будет ровно таким же, как размах выборки
генеральной совокупности.

Один мешок —
одна выборка.

Разница между
двумя мешками…
...будет равна разнице
между отдельными
особями в генеральной
совокупности!

Но если уместить в каждой выборке
всех американцев из генеральной
совокупности…
Стандартное
отклонение
в громадном
множестве…

.... ТОГДА распределение
столбца средних значений
будет равно НУЛЮ.
Между мешками
не будет вообще
никакой разницы!
Уф!

В любом случае, математическое соотношение — понятие точное.
Стандартное
отклонение
в громадном
множестве...
...равняется
стандартному
отклонению
генеральной
совокупности…

Ужа-ас!

...поделенному
на квадратный
корень объема
выборки!

99

Итак, к чему же сводится
наше великое открытие:

Количество корзин (75 случайных цветков в каждой корзине)

получается, что
огромное множество средних значений
случайной выборки стремится
к нормальному распределению!
Помните,
все выборки
одного и того же
объема.
Они все из одной
и той же генеральной
совокупности.
И их сотни тысяч
миллионов!
Ты выборочное
распределение
моих желаний.

Только
посмотрите
на эти кривые.
Как они красивы!

Цветочные корзины сортированы по среднему размеру

Все они центрированы по среднему
показателю генеральной совокупности…

...но их распределение
у΄же, чем у генеральной
совокупности.

И неважно,
как распределены
выборки...
...и какова
форма...
…или
генеральная
совокупность!

100

Официально мы называем
это открытие

центральной
предельной
теоремой (ЦПТ)*.

* Откройте
стр. 217–218,
чтобы узнать о ЦПТ
подробнее.

Было бы здорово,
если бы оно
имело было
более поэтичное
название.

За долгие годы статистики выработали формулы,
которые объясняют, почему ЦПТ работает.
Крекс-пекс-фекс!
Случайное среднее
выборочное
значение, появись!

Чешуя
дракона!
Глаз
тритона!
Язык
собаки!
Лапа
лягушки!

Но также они обнаружили, что есть несколько условий.
Она работает только в том случае,
если каждая выборка будет случайной...
Только по воле
случая одна выборка
отличается от любой
другой.

...а также при условии, что выборка
достаточно большая.
Размер выборки
от 30 и больше
считается
достаточным…
...но все зависит
от других сложных
математических
показателей.

101

* Откройте стр. 217,
чтобы узнать,
как все это называется
у математиков.

А вот что ЦПТ представляет собой
в математических терминах: *
Мы, конечно, можем
ожидать, что
огромные множества
средних значений
выборки окажутся
стандартными...1
...и будут центрированы
по среднему значению
генеральной
совокупности...

...со стандартным
отклонением,
равным…

...стандартному
отклонению генеральной
совокупности,
поделенному на квадратный
корень объема выборки2.
Вот это да!

1. Но только если выборки делаются случайным образом и размер каждой достаточно велик
(больше 30 или около того).
2. Для любителей математики: обратите внимание, что весь прямоугольник будет у΄же,
если размер выборки больше.

Не потеряй эту
цианотипию,
потому что мы будем
использовать ее позже.

102

Но вот способ попроще,
как все это запомнить:
средние значения
случайной выборки
стремятся к среднему
значению генеральной
совокупности...
...вот в таком
прекрасном
виде!

Из нескольких следующих глав мы узнаем,
почему это имеет такое значение.

Это знание наконец
дает нам что-то,
в чем мы можем
быть уверены!

103

Мы не знаем
всего...
...но это
не означает,
что мы не знаем
ничего!

104

Глава 8

Вероятности

А вот теперь
мы можем начать
нашу охоту!

Количество кувшинов (500 случайным образом
отобранных оливок на кувшин)

Из предыдущей главы мы узнали, что огромное
множество средних значений выборки…
…обычно стремится
к нормальному распределению.

Мы можем
заявлять об этом
с уверенностью…
…при условии, что это
были случайные
выборки…
…и объем
выборки
достаточно
большой!

Кувшины с оливками, расставленные с учетом среднего веса оливок в них

Мы собираемся узнать,
почему же это так важно…
И что такого
необычного
в этой форме?

…изучив огромное множество
средних значений выборки…
…в сарайчике Безумного Билли,
где он хранит свои снасти.

Привет!
Я Билли!
Будьте
осторожны…
…он сумасшедший!

ого

н
езум
чик Б
й
и
а
л
л
р
и
Б
Са

106

По 30 червей
в выборке.

Безумного Билли
так называют, потому что
он проводит сумасшедшее
количество времени, создавая
случайные выборки червей…

Отбирал я их
совершенно случайным
образом…
…из всех червей
в болоте.

…складывая каждую выборку
в консервную банку…
Прежде чем
запечатывать банку,
я замеряю всех червей.…
…и вычисляю
среднюю длину червя
в каждой банке.

…и составляя одну на другую сто тысяч
миллионов таких банок, где каждая
соответствует своему среднему
значению…

…в своем безразмерном
сарае, где он хранит
снасти…

Количество банок

Средняя длина червей
в этой банке 4,75 см,
значит, ее надо
ставить именно сюда.

Средняя длина червей
в банке (в см)

3,5

4

4,5

5

…во всяком случае,
так он уверяет.
Так у тебя что же,
есть настоящее
распределение
выборки?
Ну да, вон за той
дверью.

107

В этой главе мы выясним,
что можно узнать
об огромном множестве,
которым располагает
Безумный Билли.

Оно имеет нормальное
распределение!
Центрировано по
отметке в 4 см.

И что?

Стандартное
отклонение
равняется
0,25 см.

Более подробно
мы остановимся
на следующих
вопросах:

если у нас будет доступ
только к тому, что внутри
сарайчика…

…что же мы сможем
сказать о генеральной
совокупности червей
в болоте?

Что же банки
с червями,
собранными
Билли…
…говорят нам
об остальных червях,
все еще живущих
на свободе?

А вот тот же вопрос,
но научными терминами.
Если у нас есть
распределение выборки,
сделанное по средним
значениям…
…что мы
можем сказать
о генеральной
совокупности,
которую
изучаем?

108

Первый важный вывод,
который мы бы сделали, если бы
нам удалось хотя бы мельком
заглянуть в сарайчик Билли…
…касался бы среднего значения
генеральной совокупности.
Помните, что в
конце концов средние
значения выборки
стремятся к среднему
значению генеральной
совокупности.

Таким образом, среднее
значение признака
совокупности всего
болота оказывается
ровнехонько в середине
этого огромного
множества!

Как раз вот здесь,
возле отметки в 4 см.

Средняя длина червя
в банке (в см)

3,5

4

Иными словами, если бы нам нужно было
вычислить среднее значение генеральной
совокупности в болоте…
Какова
средняя длина
червей в этом
болоте?

4,5

5

…мы могли бы просто
заглянуть в сарайчик —
и нашли бы его там!

Нет нужды
пачкать одежду,
ковыряясь в этой
грязи.

Но это еще не все…
109

Другим важным
открытием, которое
мы могли бы сделать,
заглянув в сарайчик Билли…

А это уже
и правда
очень важное
открытие!

…был бы подсчет вероятностей
в отношении генеральной совокупности!
Что такое
вероятность?

Это просто красивое
слово, означающее
«возможность» или
«шанс».

И вот как это работает:
если бы мы могли подсчитать
все консервные банки
в огромном множестве,
которым располагает Билли…

…и обнаружить, что у 50% из них
среднее значение колеблется в этих
пределах…
Все банки
в закрашенной
части графика…

Помните, что
в каждой банке
30 случайно
отобранных
червей.

Средняя длина червя
в банке, см

3

…со средней длиной
3,75 и 4,25 см.

3,5

…это бы означало, что, забери
мы одну случайную банку
из совокупности…
30 случайно
отобранных
червей как раз
на подходе!

110

4

4,5

5

…с 50%-ной вероятностью ее среднее
значение находилось бы в тех же пределах!
Можно сказать, что с 50%-ной
вероятностью средняя длина
червя будет колебаться
между 3,75 и 4,25 см!

Если бы мы подсчитали
все консервные банки
и обнаружили, что в множестве,
собранном Билли:

Это бы означало, что
в генеральной совокупности:
есть 95%-ная вероятность,
что средний показатель
в следующей банке, которую
мы заполним наугад собранными
червями из болота,..

95% всех банок…
колеблются между
3,5 и 4,5 см!

…будет колебаться
между 3,5 и 4,5 см!

А если предположить,
что в этом множестве:

…то можно было бы сделать такие
выводы о совокупности:

у 5% всех банок…
средний показатель
меньше 3,5 и больше
4,5 см!

Существует 5%-ная вероятность,
что среднее значение в банке,
которую мы заполним случайно
отобранными червями из болота…

…будет меньше 3,5
и больше 4,5 см!

Иными словами,
заглянув мельком
в сарай…

…мы можем посчитать,
каков диапазон средних значений
экземпляров, собранных
со всего болота!
Мое множество
все равно
что хрустальный шар
для предсказаний!
С его помощью я могу
сказать, банку с каким
средним значением вы,
возможно, возьмете
следующей!

111

Есть несколько вещей,
о которых нужно помнить
при подсчете вероятности*.

* См. стр. 218.

Ом-м-м-м…

Во-первых, вероятности актуальны только
в долгосрочной перспективе…
…поэтому они никогда не скажут ничего достоверно
о коротком периоде.
Например, если есть
95%-ная вероятность,
что средний показатель
следующей банки, которую
мы наполним случайными
червями из болота…

…будет
равен числу,
колеблющемуся
в этих пределах…

…это не означает,
что и у следующей
банки обязательно
будет среднее
значение из этого же
интервала!

Это означает,
что вероятность
очень высока,
потому что
в долгосрочной
перспективе
у 19 банок из 20
все именно так!

Во-вторых, у каждой вероятности
есть обратная сторона…
Например, если есть
50%-ная вероятность,
что средний показатель
следующей банки,
которую мы наполним
случайными червями
из болота…

…будет равен числу,

колеблющемуся
в этих пределах…

…есть ровно
такая же 50%-ная
вероятность, что
средний показатель
следующей
банки, которую
мы наполним
случайными червями
из болота…

…будет
равен числу,
выходящему
за этот
предел!

…потому что вероятности составляют 100%.
Всегда есть
50%-ная вероятность,
что случится какая-нибудь …при этом есть
история…
и другая 50%-ная
вероятность,
что произойдет
что-то другое.

112

Если допустить,
что что-то произойдет
с вероятностью
в 95%…

…всегда будет
5%-ная вероятность,
что произойдет
и что-то другое.

И наконец, мы, по определению, можем высчитать,
с какой вероятностью произойдут события,
только если они происходят случайно…
Вероятность,
по определению, означает
степень возможности
наступления определенного
события в долгосрочной
перспективе.

…вот почему мы собираем
статистические данные только
случайным образом.
Если бы
я не насобирал своих
червей случайным
образом…
…множество
в моем сарае
не имело бы
никакого
смысла.

Говоря общо,
мы можем высчитать
вероятность
других случайных
событий, например
при подбрасывании
монетки…

Вероятность того, что,
подбрасывая монетку,
вы получите решку…

…составляет
50%…
…потому что
в долгосрочной перспективе
мы можем предположить,
что в 50% случаев будет
выпадать решка.

…или броске игральных
костей.

Вероятность того,
что, бросив кости,
вы получите шестерку…

…составляет
1/6…
…потому что
в долгосрочной
перспективе 1/6 всех
вариантов выдает
на выходе шестерку.

Но давайте-ка вернемся
к поиску червей случайным
образом…
Надеваем на глаза
повязку!

…потому что нам предстоит

узнать еще кое-что важное
о сарайчике Билли!

113

Оказывается, нам совсем
не обязательно пересчитывать
все банки в сарайчике Билли…

…чтобы высчитать
вероятность.
У 95% всех моих банок
средний показатель
колеблется между
3,5 и 4,5 см!

Сто тысяч миллионов один…
Сто тысяч миллионов два…
Сто тысяч миллионов три…

Оказывается, зная, что все
множество банок Билли имеет
нормальное распределение…

…мы можем использовать
занимательную математику,
чтобы вычислить, как банки
располагаются внутри него!

Это и есть
центральная предельная
теорема!

Я же говорил, что
это самая красивая
форма во всей
статистике!

Вау!

Средняя длина червя
в банке, см

3

3,5

Более того, именно потому
что множество распределено
нормально…

Если
распространение
нормальное…

114

4

4,5

5

…нам нужно всего лишь знать его
центральное значение и стандартное
отклонение, чтобы все высчитать*.

…вам потребуется
только его
центральное
значение
и стандартное
отклонение,
чтобы подсчитать
площадь внутри!

* Если вы любитель
математики,
см. стр. 219,
там будет больше
объяснений.

А вот настоящие подсчеты,
которые предполагает
классическая математика,
на самом деле очень сложны.

Настолько, что
статистики
их даже не делают.
Привет,
компьютер!

К счастью, есть так называемое
правило большого пальца, которое
действует в случае любого
нормального распределения:

Мое множество
центрировано
по отметке 4 см,
а стандартное
отклонение
составляет 0,25 см.

4

Мы считаем,
сколько
стандартных
отклонений имеем
относительно
центра.

0,25

68% всех
консервных банок…

В данном случае
среднее значение
находится
в диапазоне
от 3,75до 4,25 см.

…находятся в пределах
1 стандартного отклонения
от центра.

0,25

3

3,5

0,25

4,5

4

5

95% всех
консервных банок…

В этом случае
среднее значение
находится
в диапазоне
от 3,5 до 4,5 см.

…находятся в 2 стандартных
отклонениях от центра.

0,25

3

0,25

3,5

0,25

0,25

4,5

4

5

99,7% всех
консервных банок…

В этом случае
среднее значение
находится
в диапазоне
от 3,25 до 4,75 см.

…находятся в 3 стандартных
отклонениях от центра.

0,25

3

3,5

0,25

0,25

0,25

4

0,25

0,25

4,5

5

115

От цифр
я цепенею,
доктор.

Если создается
впечатление,
что все эти цифры только
сбивают с толку…

…просто сконцентрируйтесь
на затемненных областях.
Очевидно, что внутри
этой затемненной области,
представляющей собой часть
множества Билли, намного больше
банок…

3

3,5

Что тут важно
помнить, так это то,
что затемненные области
внутри распределения
выборки Билли…

4

Этот купол
больше,
чем его хвосты!

…чем
вот здесь.

4,5

5

…напрямую соотносятся
с нашими шансами собрать
средние значения из болота!

Именно поэтому
статистики
так любят
распределение
выборки!

116

Давайте-ка
резюмируем.

Первая замечательная вещь, которую мы узнали
о распределении выборки Билли…
…это то, что оно показывает нам среднее
значение генеральной совокупности!
Какова же средняя длина
всех червей в твоем
болоте, а, Билли?
Ответ
вы найдете
в моем сарайчике!

Вторая замечательная вещь, касающаяся
распределения выборки Билли…
…это то, что мы можем использовать его, чтобы
высчитывать вероятность для всей генеральной
совокупности…
Так как мы знаем,
что она
нормальная…

…все, что нам
нужно узнать,
это центральное
значение…
…и стандартное
отклонение!

Если мы пойдем
и сделаем другую
случайную выборку
из 30 червей из того
болота…
…какова вероятность,
что их среднее значение
будет колебаться между
3,75 и 4,25 см?

Позвольте мне
заглянуть
в мой сарайчик,
и я вам скажу!

117

Ясно, что, если бы мы охотились
за средним значением во всей
генеральной совокупности…

Оно должно
быть где-то
здесь.

…распределение выборки по типу того, что было
в сарайчике Безумного Билли…
Формально
мое распределение
выборки…
…представляет
собой особый вид
вероятностного
распределения!

…было бы для нас невероятно
полезным.

Мое множество средних
значений похоже
на хрустальный шар…
…ты можешь
всмотреться
в него, а увидеть
информацию
о генеральной
совокупности!

118

Все,
довольно!

Я хочу посмотреть
на это!
Это же
золотая
жила!

Что?!
К несчастью…

Там ничего нет!
Пусто!

…оно не существует.
На самом деле НЕТ такого
распределения выборки,
на которое можно было бы
взглянуть!

Как показывает
практика…

Это все
плод моего
воображения.
Я помню каждую
консервную банку,
которую когда-либо
продавал.

…все, что мы можем получить,
это одну банку.

&#@%!

119

Ну, так что,
какова средняя длина
всех червей в болоте?
Эм-м…

120

Глава 9

Статистический
вывод

Думаю, лучше бы
нам ее
открыть.

Ясно как день, что у нас
по-прежнему есть
нерешенная проблема...
Есть у кого-нибудь
консервный нож?

...и она сводится
к следующему:

мы пытаемся обнаружить нечто,
чего не можем увидеть.

Невозможно,
заглянув в одну
выборку...
...увидеть
среднее значение
в генеральной
совокупности.
Мы всего лишь
30 жалких червяков,
в то время как
в болоте можно
найти еще сотни
тысяч миллионов.

122

Как будто мы бредем
в тумане на ощупь,
пытаясь найти снежного
человека.

Я верю всем
сердцем, что он
где-то там!

Но все равно
вы никогда
не сможете его
найти.

К счастью, хотя мы и не можем увидеть то,
что ищем...
Ничего не вижу
за туманом.

...мы можем продолжать искать
подсказки...
...которые помогут нам понять, где то,
что мы ищем, может находиться.
Если бы ты был
средним значением
совокупности,
где бы ты прятался?
Под куполом
того холма!

123

Оно должно
быть где-то
здесь...

Когда мы
пытаемся угадать
местонахождение
среднего значения
генеральной
совокупности...

...мы можем опираться в своем

предположении на что-то, в чем уже уверены…
...Я готов
поставить деньги.

...и мы с вами даже уже выяснили, что это такое:

В конце концов,
случайные средние
значения выборки,
как правило,
скапливаются вокруг
среднего значения
в генеральной
совокупности...

...и обретают вот
такую красивую
форму!
Это называется
центральная
предельная
теорема!
Вау!

124

Вот что мы сейчас будем делать:
поскольку
средние значения
выборки обычно
скапливаются…
...вокруг среднего
значения генеральной
совокупности...
...вроде этого...

…мы можем нарисовать
вот такую
возвышенность...
...чтобы угадать,
где находится среднее
значение генеральной
совокупности.
Полагаю, оно
под куполом
этого холма!

Статистики называют этот процесс
статистическим выводом...
Мы не можем увидеть
его собственными
глазами...
...поэтому ищем
те значения,
которые, как нам
кажется, будут
концентрироваться
вокруг него.

Это похоже
на охоту за снежным
человеком…
...когда выходишь
на след, обнаружив
отпечатки
огромного размера.

...мы собираемся посвятить всю оставшуюся главу тому,
чтобы в общих чертах обрисовать первый шаг.
Мы хотим
использовать
одну выборку…

...чтобы представить
себе, что бы мы увидели,
если бы отобрали гораздо
больше экземпляров
для исследования.

125

Наша основная цель на данном этапе...

...создание иллюстрации.
Я же говорил тебе,
в статистике
главное —
нарисовать
картинку!

На этой картинке видны,
как нам кажется, средние
значения выборки...
И помни,
мы нарисовали
все это...
...потому что
мы охотимся
на среднее значение
в генеральной
совокупности.

...если бы мы пошли и собрали
сто тысяч миллионов
образцов.
Эй, ты где там
прячешься?

И в основе всего этого лежит информация,
которую мы получаем из одной случайной выборки.
Какой у тебя
объем выборки?
...А расположение?

126

...А размах вариаций?

Как будто мы делаем свое
самое смелое предположение
о том, как выглядит
воображаемое множество
Билли...

...имея в руках только
одну консервную
банку.

Наши действия очень похожи
на магию…
Я кладу одну
банку червей
в шляпу.
В рукавах
ничего нет.

Фокус-покус! Перепокус!
И из одной
получается
так много!

Сто тысяч
миллионов банок!

...Хотя на самом деле все
очень просто.
127

Чтобы сделать нужный рисунок,
мы используем центральную предельную
теорему в качестве плана:
мы можем предположить,
что огромное множество
средних значений выборки
будет нормальным1...
...и что оно будет
центрировано
по среднему значению
в совокупности...

...со стандартным
отклонением,
равным...
...стандартному отклонению
в генеральной совокупности,
деленному на квадратный
корень из объема выборки.
Вот так!

1. Помните, что тут возникают некоторые ограничения, см. стр. 102.

Поскольку мы не знаем
настоящих значений
в генеральной
совокупности…

И никогда
не узнаешь!

…мы просто заменяем их теми, которые получили из нашей выборки.
Давай сделаем
вид, что среднее
значение в твоей
банке такое же, как
среднее значение
во всем болоте!

128

И размах
вариаций
в твоей банке
такой же, как
в болоте!

Разве это
не мухлеж?

Нет, это всего лишь
наше самое смелое
предположение!
Мы предпочитаем
называть это
аппроксимацией.

Так, например, когда мы используем
выборочные значения из одной банки...

Размер выборки: 30 чер
вей
Средняя длина: 3,6
см
Стандартное от
клонение:
Упаков
1,44
ано вруч
н

ую Безумным
Бил

Случайность
выборки

гарантирована!

ли

...мы рисуем картинку, которая выглядит примерно так:
Наше предполагаемое
огромное множество
средних значений
нормально распределено...

3,6

...со стандартным
отклонением,
равным…

...и центрировано
по среднему значению
в одной консервной банке...

...нашему стандартному
отклонению, поделенному
на квадратный корень объема
выборки!

СО=

1,44

Вот так!

30

Мы называем эту картинку предполагаемым выборочным
распределением*.
Это предположение...
...о том, как средние
значения выборки
могли бы быть
распределены...
...если бы
мы насобирали
их целую тонну.
* См. стр. 219, чтобы
узнать, как описывать
подобные случаи, используя
математические символы.

129

Теперь, использовав
одну выборку...

...чтобы создать предварительное
распределение выборки…
Имея на руках только
30 случайным
образом отобранных
червей, мы можем
предположить…

3,6

...как бы выглядело
огромное множество,
собранное Безумным
Билли, если бы оно
существовало!
Неплохо, да?

СО= 0,26

...мы можем подвести итоги нашей охоты на среднее
значение генеральной совокупности.
Ну так что, оно
под куполом
холма?
Или все же
нет?

130

Как ни странно,
мы можем быть
уверены, что так
оно и есть.

А в следующей
главе узнаем,
насколько
мы можем быть
в этом уверены.

Глава 10

Достоверность

Учитель, я полон
сомнений…
Что мне
делать?

Тебе нужно
поучиться
статистике!

Помните, что в результате
нам нужно узнать что-нибудь
о среднем значении
в генеральной совокупности.

Мне вообще наплевать
на следы гигантского
размера...
...я хочу узнать
что-нибудь о самом
снежном человеке!

К сожалению, несмотря
на все те магические трюки,
которым мы только
что научились...

У меня нет
ничего
в рукавах...
...а в руке только
консервная банка
с червями.

...мы никогда не сможем
добиться этого.
Нет никакой возможности
заглянуть в консервную
банку и увидеть среднее
значение в генеральной
совокупности...

Никогда!

...равно как и нет никакой
возможности заглянуть
в предварительное
распределение выборки
и увидеть то, что мы ищем.
Эх!

Вот поэтому мы и учимся делать
предположения.
Я никогда
не смогу
найти то,
что ищу!

132

Не отчаивайся!
Ты всегда можешь
высказать догадки
относительно
месторасположения
этого среднего
значения!

Мы пока поговорили только
о том, как выглядит первый
шаг в процессе выстраивания
предположений…

...но нам еще предстоит
разобраться
со вторым.

Не торопясь, со всей
любовью, изобразите
...обратив особо
предварительное
пристальное
распределение
внимание
выборки…
на самые
важные детали.

Порежем это
на кусочки!

Итак, в этой главе мы научимся
детализировать наш рисунок...
...состригая
аккуратненько по краям...

…и используя то, что осталось,
чтобы вычислить степень
достоверности.
Так намного
лучше!
Теперь я могу быть
уверен в том,
что именно я вижу.

133

Раз уж мы уже знаем,
как нарисовать предварительное
распределение выборки…

Как же красива
эта форма!

...мы легко научимся высчитывать и степень достоверности.
Нужно просто хорошенько
вглядеться в то,
что мы только что нарисовали...

...и отрезать все «хвостики»!

На этот раз нам нужно отмерить
2 стандартных отклонения
от центрального значения...

Вжик-вжик!

...по обеим
сторонам.

Сидите смирно,
это совсем
не больно.

А потом мы делаем утверждение,
например такое:
мы уверены
на 95%...

...что среднее
значение генеральной
совокупности
находится где-то
в этих пределах!
Ура!

134

Мы еще
вернемся
к этим
«хвостикам»
в главе 11.

Только
и всего!
Отмеряйте
и отрезайте!
Тут даже
ребенок
справится!

Если мы хотим большей
достоверности, нам нужно
просто отрезать чуть дальше.
Если мы хотим
быть уверены
на 99,7%...
...то мы отрезаем
в трех стандартных
отклонениях
от центра…
...с каждой
стороны.

А если нам нужно меньше
достоверности, то нужно
отрезать чуть ближе.
Если мы хотим
быть уверены
на 68%…
...то мы отмеряем
и отрезаем в одном
стандартном
отклонении
от центра...
...с обеих
сторон.

В основе всех этих подсчетов лежит то,
что мы уже изучили на стр. 115!

Но где бы мы ни отрезали, мы всегда декларируем
нашу степень уверенности с помощью двухчастного
утверждения...

Мы уверены
на 95%...

...в котором объединены
и степень достоверности...
Мы твердо
уверены
в своей
правоте!

...что среднее
значение
в совокупности
находится где-то
в этом пределе!

...и доверительный интервал*.
Мы, конечно,
никогда этого
не докажем...

...но мы бьемся
об заклад, что
это где-то
здесь!

* Доверительный интервал представляет собой интервальную
оценку. См. стр. 220, если хотите узнать больше.

135

Например, если мы возьмем
предварительное выборочное
распределение, сделанное с помощью
нашей консервной банки...
3,6
Мы проделали
это на стр. 129.

0,26
3,08

0,26

0,26

0,26

3,6

4,12

...и отрежем «хвостики»...
...на расстоянии
в 2 стандартных
отклонения
от центрального
значения...

3,08

4,12

...мы сможем сказать
следующее:

Мы уверены
на 95%...

...что среднее
значение
в совокупности
находится между
3,08 и 4,12 см!

Но что конкретно это означает?
136

Мы создали всего лишь одно
предварительное выборочное
распределение с помощью
одной случайной выборки…
Мы построили
это с помощью
одной банки,..

3,6

...и использовали его, чтобы подсчитать
один доверительный интервал.

Мы уверены
на 95%...
...наполненной
30 червями.

...что среднее значение
в совокупности
колеблется между
3,08 и 4,12 см.

0,26

Но если бы мы взяли другую
случайную выборку
и использовали ее,
чтобы создать другое
предположительное
распределение выборки...
Мы построили
это с помощью
другой банки,
наполненной
30 червями.

У нее
совершенно
другой
центральный
показатель...

...мы бы, скорее всего,
получили другой интервал!
Мы уверены
на 95%...

...что среднее значение
в совокупности
колеблется между
3,64 и 4,56 см!

4,1

...и размах
вариаций.
0,23

И если бы мы продолжали собирать новые и новые случайные
выборки и выстраивать новые и новые предполагаемые
выборочные распределения…
Собери
и подсчитай.

Собери
и подсчитай.

Собери
и подсчитай.

Собери
и подсчитай.

Собери
и подсчитай.

Собери
и подсчитай.

Собери
и подсчитай.

...мы бы продолжали
получать разные
интервалы.
Собери
и подсчитай.

Собери
и подсчитай.

137

Это важно, потому
что единственный вывод,
который мы можем сделать
из этого...

Мы на 95%
уверены...

...что среднее
значение совокупности
находится где-то
в этом пределе!

...это что, если бы мы установили таким образом сто тысяч
миллионов разных пределов...
Собери в произвольном
порядке.
Нарисуй картинку.
Отрежь
«хвостики» в 2 СО
от центра.

...среднее значение генеральной совокупности
содержалось бы примерно в 19 банках из 20...
В 19 банках из 20.
Получается 95%!

А примерно в 1 банке
из 20 было бы по-другому.
В одной банке из 20
все совершенно
неправильно!
Будем надеяться,
что мы не взяли
именно ту банку.

138

Другими словами,
когда мы говорим
так:

мы уверены
на 95%...

...что среднее
значение генеральной
совокупности
находится где-то
в этом пределе!

...это означает, что есть
5%-ная вероятность,
что мы заблуждаемся
на сей счет.
В таком случае среднее
значение генеральной
совокупности на самом
деле где-то в другом
месте...
...и тогда
получается,
что все наши
усилия тщетны!

139

...30 червяков!

Печальная правда заключается в том, что любая
выборка, которую мы отобрали случайным образом
из генеральной совокупности…
...28 червяков!
...29 червяков!

...может оказаться обманчивой
и ввести в заблуждение.
Мы можем совершенно
случайно насобирать...
...30 очень коротких
червяков.

А если одна наша выборка дает
настолько неоднозначные результаты…
...то и предварительное выборочное распределение,
которое мы рисуем на ее основе, тоже окажется неверным.
Если наше распределение будет
основано на информации
о 30 очень коротких червяках...

А что если среднее
значение и правда
находится где-то
здесь?

...оно сильно
сместится влево.

Это серьезная
проблема...
Эта консервная
банка могла
оказаться
пустышкой,
введшей нас
в заблуждение!

140

...но мы можем избежать подобных
трудностей, если всегда будем помнить
о более масштабной картинке.
Может, да,
но, вероятнее всего,
нет.

Подумайте
о долгосрочной
перспективе!

Даже если одна выборка
оказалась обманчивой…
Мы, конечно, можем
насобирать 30 очень
коротких червей...

...совершенно
случайно!

...в долгосрочной перспективе станет
ясно, что, скорее всего, это не так...

...потому что большинство средних значений
в случайных выборках имеют тенденцию группироваться
вокруг среднего значения генеральной совокупности!
Кажется, знакомо?
Да ведь это же
центральная
предельная
теорема!

Иными словами,
средний
показатель
одной банки
может случайно
оказаться
здесь...

Вау!

...или здесь...
Какие
длинные
червяки.
Это
странно!

Какие
короткие
червячки.
Это
странно!

...а такое маловероятно...
Довольно обычные
червяки.

В конце концов
оказывается,
что у большинства
консервных банок
среднее значение
находится под
куполом холма.

...и мы можем быть в этом уверены.
141

Подводя итог, скажем, что понимание
статистической достоверности...

Мы уверены
на 95%...

...что среднее
значение
в совокупности
находится где-то
в этом пределе!

...предполагает, что
мы должны держать в уме
как продолжительный период,
так и короткий промежуток
одновременно.

В долгосрочной перспективе
наша приблизительная оценка
и отсечение «хвостиков» дают
прекрасные результаты.
И точка.
Если вы возьмете случайную
выборку хорошего размера
и с ее помощью изобразите
предварительное
выборочное распределение…

Это было
доказано
математически!

А также
опытным
путем!

...затем отмерите 2 СО
от центра и отрежете
«хвостики»...
...в 95% случаев у вас получится
предел, в котором будет
находиться настоящее среднее
значение в совокупности!

...Но вот в краткосрочной перспективе
всегда есть вероятность, что мы схватили не ту банку!
Мы уверены на 95%,
что среднее значение
в совокупности
находится где-то
в этом пределе…

...но так ли это
на самом деле?

142

Может, да,
а может, нет.
Мы никогда
не будем знать
это наверняка!

Глава 11

Они нас ненавидят
Гр-р-р!

Они хотят
убить нас!
Насколько вы
в этом уверены?

Когда мы используем
только одну выборку…
Если взять
за основу
50 случайно
отобранных
русалок…

…чтобы подсчитать степень
статистической достоверности
всей генеральной совокупности…
…я могу
с 95%-ной
уверенностью
сказать…
…что рост всех
русалок в этой
лагуне…
в среднем
варьируется
от 7 до 10 см!

…мы делаем что-то удивительное!

Мы делаем предположение…
Кто бы мог подумать,
что русалки такие
крошечные?
Одна случайная
выборка может
сильно запутать…

…заслуживающее
доверия предположение…

…но в долгосрочной
перспективе
это утверждение
покажется весьма
сомнительным.

144

…о чем-то, что мы не можем увидеть,
а способны только представить себе.

Йу-ху-ху!
Эй, есть ли там,
внизу, еще русалки?

Он никогда
не узнает этого
наверняка.

145

Все начинается
с трех цифр.
Достаточно
большой объем
выборки…
…среднее значение
выборки…
…и стандартное
отклонение
выборки.

Но помните,
что все получится только
в том случае, если все
ваши русалки будут
отобраны произвольным
образом.

146

Имея на руках лишь три эти цифры, можно наметить
предварительное распределение выборки…
Это все равно что представлять
себе, как будут выглядеть
сто тысяч миллионов выборок…

8,5

…если бы мы
сгруппировали
их по среднему
значению.

5,5

6,5

6

7

7,5

Мы знаем, что наше
множество будет
распределено нормально,
если выборка окажется
достаточно большого
размера.
Кроме того, мы можем
подсчитать
центральный
показатель
и стандартное
отклонение,
используя
выборочные
значения.

1,25

8

8,5

9

9,5

10

10,5

11

11,5

…и отрезать «хвостики»…
…чтобы выйти
за пределы этого
массива, чье значение
вероятности мы знаем
наверняка.

Мы считаем от центра,
учитывая стандартные
отклонения…

…чтобы получить
единственное заслуживающее
доверия утверждение…

7

10

В долгосрочной
перспективе это отлично
работает!

…в котором будут
и степень уверенности…

…и доверительный интервал.

Я на 95%
уверен…
…что средний рост
в совокупности
всех русалок
этой лагуны —
где-то от 7 до 10 см!

147

Как мы уже знаем, из-за того что этот метод
требует изрядного количества подсчетов…

Ну во-о-от!
…он хорош только для тех характеристик,
которые можно измерить.
А сколько
русалки
весят?

Сколько
у них
А какой они зубов?
длины?

Тебе нужны
числовые
данные.
Об этом
мы рассказывали
в главе 4.

Поэтому может показаться, что он неприменим
к характеристикам, которые не поддаются
явному численному измерению…
Они
счастливы?
Все ли они поют
красиво?
Если я ткну
в них палочкой,
насколько
им будет больно?

…однако это не всегда так.
148

Правда заключается в том, что мы можем высчитать степень
достоверности относительно любой характеристики…
А русалки
по жизни
оптимистки?

Интересно, они
сообразительны?

А они любят
есть суши?

…если найдем способ измерить ее…
Вот тебе
тест.

Если ваш балл
за тест находится
где-то здесь,
вы… дурочки!

Набранные баллы

60

…и сможем отметить показатели
на числовой оси.

80

100

Если вы набрали
столько баллов,
вы гении!

120

140

В этой главе мы будем заниматься как раз этим…
…чтобы исследовать вопрос,
касающийся ненависти.
Как сильно я тебя
ненавижу?
Погоди, я подсчитаю
все варианты…

149

Всем известно, что негодники,
живущие на планете Бип…
…ненавидят хороших людей,
живущих на соседней планете Пип.
Фу-у! Фу-у!

Они нас
ненавидят!

Вы, @*$&
пипиане!

Да эта
ненависть
измеряется
триллионами
поколений!

И вот вопрос,
который нас мучает:

…правда ли это?
Так как мы не можем
опросить лично
все 785 000 000 000 бипиан,
живущих на планете, о том,
что они чувствуют…
Бипиан
слишком
много.

150

…нам ничего не остается, кроме как
основываться в своих суждениях на случайной
выборке.
Иными словами,
нам придется
воспользоваться
статистическими
приемчиками.

Помните, никто
не использует
статистические
техники,
если только
в этом нет
нужды!

Но прежде чем мы отправимся
делать случайную выборку…
…нам нужно придумать, каким
образом нам перевести чувства
каждого бипианина по отношению
к пипианам…
Я бы оторвал
этим пипианам
голову!

…на язык цифр.
Давай превратим
все эти голые
эмоции в цифры!

Никому не говори…
…но я думаю, они
милые ребята!

Нам нужен
цифровой
эквивалент
для этого.

В этом случае мы можем придумать
свою систему исчисления…
…до истинной
любви.

…которая будет варьироваться от чистой ненависти…
Мне хочется убить
каждого пипианина,
которого я вижу!

–10

Лично мне
они не очень
нравятся.

–5

Честно говоря,
мне как-то
все равно.

А по-моему,
они
классные.

0

А моя мечта —
жениться
на какой-нибудь
симпатичной
пипианочке.

5

10

Давай переведем слова каждого бипианина, с которым поговорим…
…в числовой эквивалент по шкале от –10 до 10.

Я готов переломать
им кости и буду
только рад этому!

Понятно:
ваш балл
–10.

151

Как бы вы оценили
свою ненависть
к пипианам по шкале
от –10 до 10?

Как бы вы оценили
свою ненависть
к пипианам по шкале
от –10 до 10?

Как бы вы оценили
свою ненависть
к пипианам по шкале
от –10 до 10?

Затем мы аккуратно
соберем все данные,
которые…

Вообще, между
выборкой
бипиан, которых
мы опрашиваем…
…или любой
другой
выборкой…

…получили произвольным
образом…

…может
и не быть никакой
систематической
разницы…

…поэтому давайте-ка
поищем по всей планете
и отберем бипиан
совершенно случайным
образом…

…немного
отсюда…

…нескольких
отсюда…

…немного
отсюда…
…чуть-чуть
отсюда…
…немного
отсюда…
…и здесь
поищем…

…памятуя о том, что собрать
нам нужно достаточное
количество…

…и т. д.

…и т. д.

…чтобы быть уверенными,
что все подсчеты верны.
…и не остановимся,
пока не отберем
100 бипиан.

152

В целом наши данные
немного сдвинуты влево
относительно отметки
«ноль»…

И уже имея на руках
выборочные данные…

20

…и смещены
вправо.

Один из бипиан
заявил
о своей любви
к пипианам.

Количество бипиан

10

15

Вот эти
трое бипиан
по-настоящему
ненавидят
пипиан.

0
Чувства
по отношению
к пипианам

–10

–5

0

5

10

…мы их немного осмыслим…
…но разве
это означает,
что вся планета
охвачена
ненавистью?

Ясно, что многие
из произвольно
отобранных
бипиан настроены
очень негативно
к пипианам…

…и выделим три параметра, которые нам понадобятся, чтобы сделать
статистический вывод.
Объем
выборки
равен 100.

Выборка
достаточного
размера, чтобы
можно было
высчитать
уровень
достоверности.

Выборочное
среднее
значение
равно –1.

Негативно,
но не сильно.

Стандартное
отклонение
выборки
равно 4.

Похоже, вариантов
слишком много,
учитывая тот
факт, что
шкала имеет
всего 20 делений
в ширину.

Мда-а…

Какие же выводы мы
можем сделать насчет
785 000 000 000 с лишним
бипиан в генеральной
совокупности?

153

Итак, еще раз, для начала
нас интересуют три показателя.
Объем выборки,
которую мы сочли
достаточно большой,
равен 100…
Если мы не можем
сделать выборку
достаточного объема…
…нам придется
воспользоваться
специальными
инструментами,
о которых мы узнаем
в главе 14.

154

…выборочное
среднее значение
равно –1…
…а стандартное
отклонение
выборки равно 4.

С помощью этих трех показателей
мы намечаем предполагаемое
распределение выборки…

Стандартное
отклонение
…стандартному
равно…
отклонению нашей
выборки…
…поделенному на
квадратный корень
объема выборки.
4

–1

Оно нормальное…
…и центрировано
по среднему
значению выборки.

100

Ура-а-а!

–2,0

–1,0

0,0

…и отрезаем «хвостики»…
Мы отсчитаем
от центра
2 стандартных
отклонения… …и получим
95% площади
внутри нашего
пика.

А потом посмотрим
на весь диапазон
значений.

0,4

…чтобы получить
единственное заслуживающее
доверия утверждение…

–1,8

0,4

0,4

0,4

–1

–0,2

…хотя
в краткосрочной
перспективе мы можем
заблуждаться.

…в котором будут
учтены и уровень
доверия…
Мы уверены
на 95%…

…и доверительный интервал.
…что среднее
значение
в генеральной
совокупности всех
бипиан на планете
находится где-то
в диапазоне между
–1,8 и –0,2!

155

Итак, что же?
Ненавидят ли
бипиане пипиан?
Руки чешутся
выдавить им глаза
пальцами…

Видел?
Просто какая-то
кучка озлобленных
извергов!

…отрезать бы
им их хвостики
тупым ножом…
…ну-ка, выплесните
всю свою злобу…
…и подожгите
пары своей
ненависти!

Раз уж мы не можем опросить
всю генеральную совокупность,
мы никогда не получим точный
ответ на свой вопрос.
Но вот наши выборочные
данные…

Мы уверены
на 95%…

…весьма однозначно говорят о том,
что не ненавидят!
…а где-то
здесь!

…что настоящее
среднее значение
в генеральной
совокупности
находится
не где-то там,
в зоне ненависти…

–1,8

–10
156

–5

А тут мы,

…но

–0,2 в лучшем случае,

…граничащее не ненависть!
наблюдаем мягкое
с безразличием…
неприятие…

0

5

10

Помните о том, что максимум,
который мы можем
предложить с помощью
статистики, это портрет
с некоторыми нюансами…

Держите в уме
и долгосрочную
перспективу…
…и краткосрочную!

…потому что любое заключение,
сделанное на основании данных выборки…
Это касается
всех заключений,
сделанных с помощью
статистики.

…может быть в корне неверным.
Когда мы на 95%
уверены, что это
здесь…

Где угодно,
когда угодно,
неважно!

И даже если мы расширим
наш уровень
достоверности…

…мы одновременно
на 5% уверены,
что это не так!

…чтобы охватить больший интервал…

Если мы отсчитаем
от центра
3 стандартных
отклонения,
мы сможем сказать:

0,4

Мы уверены –2,2
на 99,7%…

0,4

0,4

0,4

0,4

0,4

–1

0,2

…что среднее значение
генеральной совокупности бипов
планеты находится
где-то в пределах
–2,2 и 0,2!

…все равно есть вероятность,
что мы ошибаемся.
Наша выборка
может оказаться
обманчивой…
…но это
маловероятно.

Тут, правда,
нужно сказать
еще об одном…

157

Мы только что высчитали
доверительные интервалы,
равные 95% и 97,7%…

…основываясь всего на одной
произвольной выборке в 100 бипиан.

Мы очень даже
уверены…
…в том,
что вы нам
не очень-то
по душе!

Но есть еще кое-что,
что мы могли бы сделать,
чтобы быть еще более
уверенными.

Никогда
нельзя быть
достаточно
уверенным.

Больше
всегда
лучше!
Если бы мы изначально опросили больше случайно отобранных бипиан…
Как бы
вы оценили
свои чувства
к пипианам
по шкале
от –10 до 10?

Давайте
опросим
больше
100 бипиан!

И не будем
останавливаться,
пока не наберем
225!

…наше предварительное выборочное распределение могло
оказаться более узким…
Посмотри,
что происходит,
когда мы увеличиваем
объем выборки
со 100 до 225
участников.

Все множество
становится
более узким!

Мы предсказывали,
что так оно
и будет,
на стр. 98.

–1

-1
–1
4
225
4
100

0,26
0,4

…а это, в свою очередь, сузило бы
наши доверительные интервалы, а значит,
и сделало их более точными!
158

Маловероятно, что объем
нашей выборки, а также
стандартное отклонение
останутся такими же
и в большей выборке…
…но давайте
Стандартное
возьмем то же
выборочное
число и посмотрим,
что будет, если
отклонение
мы поменяем только
равно 4.
объем выборки.

Чтобы посмотреть, как это работает, вспомните,
что мы начали с этих трех показателей.
Выборочное
среднее
значение
равно –1.

Объем выборки
равен 225.
Бипиан стало
больше в два
с лишним
раза.

Так же, как и раньше, с помощью
этих трех цифр мы можем наметить
предполагаемое распределение
выборки…

–1

…и отрезать «хвостики»…

Это нормально…

…но в целом
на этот раз все
у΄же, потому что
объем нашей
выборки был
больше.

…и центрировано
по нашему
выборочному
среднему
значению…

Давайте
отсчитаем
3 СО от центра
и получим
доверительный
интервал
в 99,7%.

4
225

0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26

–2,5

–2,0

–1,5

–1,0

–0,5

0,0

0,5

И на этот раз, какой бы конкретно доверительный уровень мы ни выбрали…
…у него будет намного более точный интервал.
На этот раз
мы уверены
на 99,7%…

…что среднее значение
в совокупности
находится
где-то между
–1,78 и –0,22.

Это почти
то же самое,
что и 95%-ный
доверительный
интервал,
который
мы получили
при опросе
100 бипиан!

Вот, собственно,
почему больший объем
выборки всегда лучше!
Если вы можете
увеличить объем
выборки…
…сделайте это.
Это только
усилит вашу
уверенность!

159

В этой главе мы создали числовую шкалу, благодаря
которой можно определить, как одна группа людей
относится к другой.
Мой ответ был
оценен в 10 баллов
по предложенной шкале!
Ты выйдешь
за меня
замуж?

Эту хитрость можно использовать,
чтобы получить ответы на самые
разнообразные вопросы…
По шкале
от 1 до 10…

…скажи
мне, как
сильно
болит.

По шкале
от 0 до –100… …оцени,
насколько
ворчлива
ты бываешь
по утрам?

По шкале
от 1 до 100 000 000 000…
…оцени, как сильно
ты меня любишь?

…потому что, если мы соберем достаточно числовых выборочных данных…
…мы сможем высчитать
степень достоверности
в отношении любой
совокупности…

Ты считаешь
меня
симпатичным?

…находящейся вне пределов досягаемости.
160

Глава 12

Проверка гипотез

Моя гипотеза в том,
что ты жульничаешь!
Сначала предъяви
доказательства!

В нескольких последних
главах мы учились
высчитывать
достоверность…

Отмерь
и отрежь!
В долгосрочной
перспективе
это отлично
работает!

…намечая предполагаемое распределение выборки…
Все это
мы сделали
с помощью
всего одной
выборки…

Так мы себе представляем
множество из ста тысяч
миллионов экземпляров,
если бы мы столько
собрали…
…и рассортировали
их по средним
значениям!

…и вырезая большой массив в самом
центре этого распределения.

Мы уверены
на 95%…

162

…что среднее
значение
генеральной
совокупности
находится где-то
в этом множестве!

В этой главе мы познакомимся
с новой техникой.
Мы возьмем нашу
предварительную
оценку…

…и посмотрим, что она может сказать,
если мы сдвинем ее на новое центральное
место.

Все это часть процесса,
который носит
название «проверка
гипотезы»…*

Это такой
тест…

…который показывает,
правда ли мы думаем,
что среднее значение
генеральной совокупности
может быть…

…ПРЯМО
ЗДЕСЬ!

…и является еще одной важной стратегией
для формирования статистических выводов.
* См. стр. 221, если вас интересует более
подробное описание того,
о чем мы говорим в этой главе.

163

«Проверка гипотезы»
звучит забавно…

Они называют
меня Реджинальдом
Предполагателем
Джонсом Третьим…
…и да, мои носки
стоят дороже
твоей куртки.

…но на деле это просто еще
один способ поохотиться
на неуловимое среднее значение
генеральной совокупности.

Тс-с!

Как мы уже знаем, нам никогда
не удастся увидеть среднее
значение в генеральной
совокупности своими глазами…

Надеть
повязки!

…но оказывается, мы можем немного продвинуться
в нашем квесте, попытавшись определить
его точное местонахождение.
Эй, народ, а что,
если оно было
именно тут!

164

Прямо у нас
под носом!

Что мы в итоге будем делать
с проверкой гипотез?
Проверять наши догадки…
Думаю,
это оно!

…сравнивая их со средним
значением в выборке, которое
мы на самом деле нашли.

А что, если это
и правда оно?

Если это
действительно так,
что ты будешь с ним
делать, а?

Вообще, вся эта проверка подразумевает, что нужно будет
еще не раз покрутить и повертеть найденные значения…

Отмеряй!

Оцени
ситуацию!

Толкай!

Переверни
и посмотри
сюда!

Прими
решение!

Подсчитай!

…поэтому спешить не будем.

Тихо-тихо.

165

Процесс начинается
с того, что мы намечаем
одно предполагаемое
распределение
с помощью одной
выборки…

Это своего рода
отображение того,
как бы выглядели
другие средние значения
выборки…

…если бы они
были собраны
вместе
и центрированы
над средним
значением
в нашей
выборке.

…и передвигаем его в другое
место, про которое как раз
и хотим все узнать.
Обычно мы держим
в уме какое-то
конкретное место…
…но об этом
поговорим
в следующей
главе.

Благодаря этому
мы можем увидеть,
как выглядели бы
другие выборочные
средние значения…

166

…если бы они были
собраны воедино
и центрированы
в этом месте.

Затем мы смотрим
на среднее значение,
которое нашли
в нашей выборке,
и решаем:

Хм…

если бы среднее значение
генеральной совокупности
действительно находилось
где-то здесь…
…какова вероятность того,
что мы бы в произвольном
порядке нашли такую
выборку, как наша?
Чтобы узнать ответ, мы можем
воспользоваться теми знаниями,
которые получили о статистической
достоверности!

167

Если наше предположение верно
и настоящее среднее значение генеральной
совокупности находится здесь…
…тогда в долгосрочной
перспективе мы можем
предполагать,
что в любой выборке…

…среднее значение будет
находиться под куполом
холма.
В этом
и заключается
наше великое
открытие!
Вау!

Но если среднее значение
в нашей выборке будет
отличаться в одну сторону…
Много
коротких.

…или в другую…
Много
длинных.

…мы сможем резонно предположить,
что наши гипотезы оказались ложными.
Полагаю, что это
именно то, что
мы ищем!

168

Да? Тогда почему
исследуемое нами
среднее значение
находится здесь, а?

Но давайте все же
поконкретнее об этом.
В долгосрочной перспективе мы предполагаем, что 95% всех средних
значений в выборке будут находиться в пределах двух стандартных
отклонений от среднего значения генеральной совокупности…

…поэтому вероятность
того, что мы наугад возьмем
среднее значение в выборке
где-то тут…
…или тут…

…составляет примерно 5%.
Ты можешь наугад
обнаружить среднее значение
в выборке где-нибудь здесь…
…но это очень
маловероятно.

На практике мы сравниваем
наши выборку и предположение,
подсчитывая то, что
называется вероятностью*
(или P-значением)…
Если это и есть
среднее значение
генеральной
совокупности…

…то вероятность
того, что
мы сделаем выборку
где-то здесь,
составляет 4%.

* См. стр. 221-222, где вы найдете
словарное определение.

…и если оно меньше 5%,
мы подозреваем, что
наше предположение,
возможно, неверно.
Извини, конечно,
но, как по мне,
это слишком
маловероятно.

169

Мы всегда заканчиваем
проверку гипотез,
принимая формальное
решение.

Если выборка и приблизительная оценка
оказались довольно близко друг от друга…
Мы получили значение
вероятности, равное
5% или больше, когда
сравнили их…
…что означает,

что наше среднее
выборочное значение
находится точно
внутри 95% площади
под куполом холма.

…мы сделаем вывод, что
наша приблизительная
оценка, вероятно, была
сделана правильно.
Есть большая вероятность, что мы бы
произвольным образом сделали выборку,
похожую на нашу…
…из генеральной совокупности,
центрированной прямо там.

170

Как бы то ни было, если выборка
и предварительная оценка далеки друг
от друга…
…при сравнении
мы получили Р-значение
меньше 5%…
…что значит,
среднее значение
в нашей выборке
находится
в «хвостиках»!

…мы можем
и отказаться от них.
Очень маловероятно,
что мы бы произвольно
собрали выборку,
подобную этой…
…из генеральной
совокупности,
центрированной
прямо тут.

Поэтому я думаю,
что настоящая
генеральная
совокупность
не центрирована
здесь.

Возможны лишь эти два варианта.
171

К сожалению,
ни одна из версий
не подходит
на 100%.

Эх, жизнь-жестянка!

Потому что неважно, каково будет наше формальное
заключение…

Это
оно?

А может,
это оно?

Может
быть!
Наши данные
прекрасно
подходят под это
значение!

Если это так, мы бы,
вероятно, не увидели
данных, похожих
на наши.
Поэтому,
думаю,
это не оно.

…есть вероятность, что мы заблуждаемся*!

Че-е-ерт!
Почему ты
не можешь
просто дать
мне ответ?

172

Извини, но наша
случайная выборка
могла оказаться
пустышкой!

* Это может показаться
довольно нудным, но все
это невероятно важные
вещи. Подробности
на стр. 222.

Помните, проверка гипотез
основывается на оценке, построенной
с помощью одной выборки…
Мы немного погоняем
эту штучку
туда-сюда.

…и если вдруг окажется,
что наша выборка
неправильна…

…выводы тоже будут
неверны.
Если бы мы
случайно собрали
отклоняющуюся
от нормы выборку…

…наше
Р-значение
не имело бы
никакого
смысла!

К счастью, даже несмотря на то,
что мы никогда не можем добиться
абсолютной точности…

Никакое количество
тренировок
не может вам
гарантировать
100%-ного успеха.

…проверка гипотез может порой
оказаться очень полезной.
173

Как мы увидим в следующей главе, все эти тонкости,
возникающие при проверке гипотезы…

Переверни
Оцени Отмерь!
и толкай!
Высчитай
ситуацию!
Толкай! P-значение!

Прими
решение!

…становятся особенно актуальны, когда мы
пытаемся ответить на один конкретный вопрос:

будет ли
доказательство
достаточно сильным…

174

…чтобы
заставить нас
усомниться
вэтой
гипотезе?

Глава 13

Противостояние
Я лучше!

А может, тебе
просто
повезло?!

Теперь, изучив с формальной точки зрения, какие
шаги предпринимают для проверки гипотезы…

Оцени
ситуацию!

Толкай!

…давайте посмотрим,
как это происходит в жизни.

Просчитай!

Прими
решение!
Отлично, а теперь
отправляйся туда и покажи,
где раки зимуют!

На практике мы используем все эти шаги…

…чтобы столкнуть
одну идею……

Я теперь совсем
другой!
…с другой.
Меня зовут Нолик…
…и я зануда.

176

Все это похоже
на реслинг…

…но чтобы победить, здесь
все нужно делать наоборот.
Побеждает
всегда самая
неоригинальная
идея…

…если только наше
доказательство
не окажется
достаточно
сильным, чтобы
перевесить!

Чтобы своими глазами увидеть, как это работает,
давайте разберем несколько историй.
177

Представьте себе,
что Минерва Хайтауэр
(назовем ее Доктор Счастье)…
Привет!
Я самый главный
в мире специалист
по козням!

…переживает из-за своей
установки, в которой
готовится яд.
Она должна разливать в среднем
по 0,25 г чистого зла…
Бульк!
Бульк!

…в каждую из этих склянок
с запатентованным бальзамом,
вызывающим медленную смерть…
Доктор Счастье
лично гарантирует
качество
продукции.

…но, кажется, установке пришел конец…
Хозяйка, клиенты
жалуются…
…некоторые
уверяют, что
в бальзаме
недостаточно
зла…

Но, дорогой мой,
у меня репутация!
И я должна за ней
следить!

…а другие
говорят,
наоборот, его
слишком много.

Какое
расточительство!

…поэтому
Минерва
начинает
проверку.
178

Надень-ка повязку, чтобы
не подсматривать, дорогая..

Итак, Доктор Счастье
делает случайную
выборку…

…сортирует…

…и выбери
наугад
80 склянок.

…и, сделав подсчеты, узнает среднее значение:

Объем
выборки — 80.

Оказывается,
в каждой склянке
недостаточно
чистейшего зла.

Среднее значение
в выборке — 0,14 г.
Стандартное
отклонение
в выборке —
0,46.

Количество 20

40

60

80

0,14 г.

0,0
0,5
1,0
Грамм на литр

1,5

2,0

2,5

3,0

Должно быть,
сломалась моя
старушка!

3,5

Но вот ведь проблема:
Доктор Счастье
вознамерилась купить
новую установку!
Давай просто
выкинем эту
рухлядь!

Как же мне
хочется
купить
новенькую
XT-4300!

Но ее бухгалтер не дает это сделать,
пока они оба не убедятся,
что установку уже действительно
не спасти.
Может быть, и правда
наша старая установка
работает хорошо…
…а наша выборка
показывает такие
результаты
действительно
случайно!

!
w
e

N

Чтобы оценить достоверность,
Доктор Счастье может
воспользоваться проверкой гипотез.
179

И во время проверки Доктор Счастье
сталкивает между собой эти две идеи:

либо эта старая,
повидавшая
виды установка
отжила свое…

…либо
нет.

Одна идея интересная…

Я должна
купить новую
установку!

…другая неоригинальная.
Только давайте
не будем спешить
и принимать
необдуманные
решения, Минерва.

Каждую идею можно объяснить по-своему
и увидеть, почему мы получили данные,
которые получили…
Среднее
значение
в выборке
показывает,
что жидкость
в склянке
какая-то
светлая…

…потому что
Каждая отдельно взятая
установка просто
больше неспособна выборка, вероятно, покажет
либо недобор, либо перебор —
разливать
чисто случайно.
достаточное
количество чистого
Что, если жидкость
зла!
в этой выборке
бледновата из-за
случайной вариации?

…и теперь Доктору Счастье нужно посмотреть
на неоригинальное объяснение и подумать,

сможет ли она отклонить эту версию!
180

Я строю ее
на основе
80 случайно
отобранных
флаконов.

Поэтому она берет свои
данные и намечает
предполагаемое
распределение выборки.

Затем она сдвигает
распределение туда, куда
велит неоригинальная идея…

Я перемещу его туда,
где оно было бы
центрировано, если бы
установка не была
сломана.

…и высчитывает Р-значение…
Если бы
совокупность
была по-прежнему
центрирована
по отметке 0,25…

…была бы
всего 3%-ная
вероятность…
…что я произвольно
получила бы такое же
среднее значение, как то,
что вышло самом деле.

…затем берет время на обдумывание того, что же
на самом деле означает полученное Р-значение.
Р-значение,
которое
меньше 5%…

…означает,
что в долгосрочной
перспективе мы бы
случайно получили…

…меньше чем 1
из 20 средних значений
в выборке, похожих на то,
что я и получила…

В итоге она со всей уверенностью
отвергает неоригинальную идею…
Ох, милый, эта
вероятность
так мала…

…если бы машина
по-прежнему
выдавала
в среднем 0,25 г
зла.

…в угоду интересной.

…что вряд ли мы получили
такой низкий средний
показатель случайно.

Все же мне
необходимо
купить
новую
установку!
181

В этой истории Р-значение Доктора Счастье
помогло ей принять уверенное решение.
Р-значение,
равное 0,03,
означает, что…

…я могу
быть на 97%
уверена
в этом!
Но помните, в статистике у уверенности
всегда есть и обратная сторона.
Р-значение,
равное 0,03,
также означает, …в долгосрочной перспективе
мы в 3% случаев будем
что…
получать такие же
неоднозначные выборки,
как и эта…

…а может, и сейчас
как раз так
и вышло.
Поэтому, даже если, кажется, есть
доказательства в поддержку решения
Доктора Счастье…
Я покупаю новую
установку, и ты меня
не остановишь!

…она может ошибаться.
Я просто говорю,
что она все еще
может работать,
не все так плохо.

А песенка этой
старой ржавой
развалины должна
быть спета!

Мы никогда
не можем быть
уверенными
в случайных
выборках.

К лучшему это или к худшему, но проверка гипотезы всегда
заканчивается именно этим.
Мое решение
может быть
неверным!

К счастью,
в долгосрочной
перспективе это,
возможно, не так.
суетитесь
Ну-ка, дай мне мою Да не
вы так!
кредитку, дорогой,
я заказываю себе
новую установку!

182

Как бы то ни было,
в конце концов Доктор Счастье
получила то, что хотела,
проверив свою гипотезу…

Сомневаюсь я
в обыкновенных,
неоригинальных
гипотезах!
Все, побежала
покупать себе
XT-4300!
У меня лучшая
работа
в мире!

…но так бывает не всегда.
А чтобы знать,
как оно бывает,
давайте рассмотрим
еще один случай.

billy here

183

Представьте себе,
что Безумный Билли
подкармливает червяков
в своем болоте стероидами…
Это вещество
гарантирует улучшение
роста ваших червяков!
Но стоит
не очень-то
дешево!

ar

an

tee

d 100%

m
Wor

Gu

‘Roids
…и хочет узнать,
эффективны ли они.

И вот он делает случайную выборку…
…28
…30
…29

…сортирует…
Объем
выборки — 30.

8

Среднее значение
равняется
4,19 см.

Количество

4

6

Стандартное
отклонение
в выборке
равно 0,34.

0
1
Длина (в см)

184

2

3

4

5

6

7

8

…и, сделав подсчеты,
получает среднее
значение, равное

4,19 см.

Хм-м, а результат
обнадеживает!

Конечно, он знает,
что среднее значение
в генеральной совокупности червей
раньше было 4 см…

Я помню каждую
банку, которую
когда-либо
продавал…
…а продал я
сто тысяч
миллионов!

…и надеется доказать,

что оно и правда стало больше.
Если это так…
…стероиды
делают свое
дело!

Если оно
не стало
больше…
…то меня надули!

Но вот ведь загвоздка:
у него на руках среднее значение,
которое больше прежнего…
…но это, возможно,

Благодаря этой
выборке я думаю,
что стероиды
работают!

только благодаря
случаю!
Может, я просто случайно
насобирал 30 аномально
длинных червей…
…из генеральной
совокупности,
которая вовсе
не изменилась!

Чтобы решить, прав он или нет, Билли
решил проверить свою гипотезу.
185

И он сталкивает между собой эти две идеи:

Либо моя затея
со стероидами
для червей
работает…
…либо нет.

Одна идея новая и интересная…
Среднее значение
в генеральной
совокупности
на самом деле
поменялось!

…а другая скучная,
неоригинальная.
Совокупность
как была,
так и осталась.

Каждая идея сопровождается своими
объяснениями, почему мы получили те данные,
которые получили…
Среднее значение в моей
выборке стало больше,
потому что среднее
значение в болоте стало
больше!

Среднее значение в моей
новой выборке стало больше,
потому что я совершенно
случайно насобирал более
длинных червей.

…и теперь Билли нужно посмотреть
на неоригинальное объяснение и подумать,

сможет ли он его отклонить!

186

И вот Безумный Билли
берет свои данные
и намечает
предполагаемое
распределение выборки.

Я сделал это,
измерив
30 червей.

Затем он сдвигает
распределение туда,
куда велит неоригинальная
гипотеза…

Я его передвину
на место того,
что, как мне
известно, было
старым средним
значением
в генеральной
совокупности.

…и высчитывает Р-значение.
Если бы генеральная
совокупность
была по-прежнему
центрирована
…была бы всего
по отметке 4…
лишь 28%-ная
уверенность…

В этом случае
мы смотрим
только на один
затененный конец,
потому что мы
сфокусированы
только на том,
стало ли среднее
значение
в генеральной
совокупности
больше.

…что я случайно
получил бы такое же
среднее значение,
как то, что вышло
в действительности.

Но когда он понимает, что же на самом деле означает его Р-значение…
Р-значение,
равное 28%…
…означает, что
в долгосрочной
перспективе мы бы
видели данные,
подобные моим,
около 3 раз из 10…

…если бы
настоящее
среднее значение
в генеральной
совокупности
было равно 4.

&%@#$!
…он делает неутешительный вывод, что не может
быть уверен в эффекте стероидов!
То, что в среднем
червяки получились
более длинными
совершенно
случайно, кажется
абсолютно
возможным.

187

Конечно, заключение, которое
сделал Билли…

…не означает, что его
стероиды не работают.

О черт!
Я не могу
быть уверен
в том, что
мои стероиды
работают!

Терпение,
возможно,
они все-таки
эффективны!

Ведь в среднем
твои червяки
оказались длиннее,
чем показало
предыдущее среднее
значение.

Это всего лишь означает, что это доказательство
недостаточно веское, чтобы подтвердить
устраивающее его предположение.
Ты мог получить
эти результаты
и наугад!

Заключение не то чтобы
удовлетворительное…
Ничего
интересного
тут
не происходит.

Мы вернулись
к тому, с чего
начали.

…тем не менее оно очень важное.
188

Мы рассмотрели два разных
примера проверки гипотезы…

…и увидели два разных
результата.

Я жаждала увидеть
Я жаждал
доказательство, доказательств
что моя установка
того, что
сломалась.
черви стали
длиннее.

Я могу быть
уверена в своем
доказательстве.
Оно верно.
А я нет.

В обеих историях красивая новая идея…
…столкнулась со старой, скучной,
самой обыкновенной.

Я такой
сексуальный
в этом
эластичном
костюме!

Ну, не знаю…

В обеих историях нам хотелось, чтобы новая идея
оказалась правильной…
Вы же сами знаете,
что желаете мне
победы!

…при этом мы наделили неоригинальную идею
преимуществом вызывать сомнения.
Но пока у вас
не будет
достаточно
доказательств,
чтобы меня
опровергнуть…

…победителем
буду я.

Существует веская причина, чтобы проводить
проверки, подобные этой.
189

Весь смысл проверки гипотез в том,

чтобы убедиться,
что мы не делаем
преждевременных выводов.

Я именно то,
что тебе
нужно, детка!

Ей-богу,
он такой
неотразимый,
интересный,
просто
потрясающий!

Погоди!
Тебе нужно
убедиться,
что я не такой…
…прежде чем ты
отдашься своим
чувствам!

190

Глава 14

Летающие свиньи,
плюющиеся пришельцы
и петарды

Похоже,
будет буря!

На протяжении нескольких
предыдущих глав мы учились
высчитывать доверительные
интервалы…

…и проверять
гипотезы.
Я на 97% уверена…

Я на 95% уверен,
что ты меня
не ненавидишь!

…что моей установке
по производству зла
на самом деле пришел
конец!

Как мы уже видели, обе стратегии
предполагают одни и те же основные шаги.
Сначала мы берем
случайную
выборку…
…и используем, чтобы
представить себе
ее распределение.

192

Затем мы «отрезаем»
кусочки, находящиеся
на некотором отдалении
от середины, чтобы
высчитать вероятность…

…хотя иногда
получается
информативнее
сначала просто
передвинуть
выборку на новое
место.

Теперь, когда мы наконец разобрались
с самым основным…

Поздравляем!
Если вы понимаете,
как все это
работает…
…вы поняли
суть
статистики!

Остались
мелочи.

…мы собираемся посвятить эту главу разбору отдельных случаев…
…чтобы дать вам представление о том,
что вас ждет,
если вы захотите углубиться в тему.
Согласно прогнозу, ожидаются
летающие свиньи,
плюющиеся пришельцы
и петарды!

Нам, очевидно,
понадобится
это!

193

Пока что нас в основном интересовало,
каковы будут ваши действия в случае, если

условия идеальны:

мы научились охотиться
на среднее значение в одной
генеральной совокупности…
…используя одну
большую выборку…
Водичка
чистая…
Солнышко
светит…

…и по-настоящему
случайные замеры,
полученные
при ее изучении.

…Статистика —
это легко!

На практике же условия бывают гораздо
более неоднозначными…
А что, если не удастся
собрать выборку
достаточно большого
объема?
Что, если вы не сможете
сделать замеры,
которые будут
действительно
случайными?
А что если вас
интересует что-то
другое, а не среднее
значение?

…а продвинутая статистика во многом
предполагает умение решать сложные задачи.
194

Хорошая новость заключается в том,
что неважно, насколько сильно
задача усложнится со временем…
…(а так оно и будет)…

Отдам свое
королевство
за Р-значение!
Что-то я
не очень
уверен!

…мы все равно можем полагаться
на основные шаги, о которых говорили
на страницах этой книги…
…нам лишь нужно научиться
их модифицировать.
Меняются
детали…

…но базовые
шаги остаются
прежними.

195

ЛЕТАЮЩИЕ СВИНЬИ!
Вот наша первая история: давайте представим себе,
что летающие свиньи в пятнышко быстрее, чем
летающие свиньи в полосочку…

Подавись моей
пылью, кекс!

…а еще они намного дороже…
…и выглядят
омерзительно!

И поэтому Сэм Нидлхаус хочет узнать,

насколько они быстрее?

Я запускаю свой
свинобизнес.
И мне интересно,
инвестировать ли
сбережения
в пятнистых
свинок…

…или лучше прикупить
полосатых,
а оставшиеся
от покупки
деньги пустить
на симпатичные
костюмчики
для них?

Ты хочешь
вложить деньги
в скорость или
тебе важнее
стиль?

Если говорить языком статистики,
вопрос звучит так:
как мы наметим такой
доверительный
интервал…

…который нам расскажет
о разнице между двумя
средними значениями
в генеральной
совокупности?

196

Чтобы принять
это решение,
тебе нужно
понимание
того, насколько
именно
пятнистые
свиньи
быстрее.

Давайте соберем
два комплекта
среднестатистических
выборочных данных
и выясним это.

…и 40 произвольно отобранных
полосатых свинках…
Среднее значение
в нашей выборке
равняется 44,2 км/ч.
Наше СО
составляет
4,7
км/ч.

10

15

Среднее значение
в нашей выборке
равно 59,7 км/ч.
СО в нашей
выборке
равно
4,6 км/ч.

Количество

Количество

10

15

Тогда нам подойдут данные о 40 произвольно
отобранных пятнистых свинках…

30

40
50
60
Максимальная скорость (км/ч)

70

…чтобы наметить
предполагаемое
распределение выборки…
Мы центрируем
его по разнице
средних значений
наших выборок…

1

13,5

15,5

1

15,5

30

70

…которое немного отличается
от привычного нам.

…и высчитываем
стандартное
отклонение
немного
по-другому…

1

40
50
60
Максимальная скорость (км/ч)

…но оно
по-прежнему
нормально
распределено.

Это их лучшее предположение
о разнице между средними
значениями в выборках,
если бы они произвольным
образом насобирали сто тысяч
миллионов выборок из каждой
совокупности.

1

17,5

Да, теперь распределение выглядит немного иначе,
но мы все равно можем его разделить на зоны…*
Так как
распределение
нормальное,
мы можем отрезать
«хвостики» в 2 СО
от центра
и сказать:

мы уверены
на 95%…

* На стр. 223 вы найдете формулу.

…что в среднем
пятнистые свинки
на 13,5–17,5 км/ч
быстрее полосатых.

…и использовать этот метод,
чтобы принять уверенное решение.
Куплю,
пожалуй,
пятнистых!

Если они
настолько
быстрее…
…в долгосрочной
перспективе
это окупит
все дополнительные
вложения!

197

ПЛЮЮЩИЕСЯ ПРИШЕЛЬЦЫ!
У гигантских человекоядных жуков-пришельцев с планеты Е8М-286
кислотная слюна…
Я бы не стал
…и
это использовать
для увлажнения кожи
лица!
Каков средний
PH-фактор
их слюны?

К сожалению, мы можем поймать и взять
пробы только у нескольких особей…

нам интересно, какова степень
ее кислотности?
А она может
прожечь
бронежилет?

…а этого недостаточно, чтобы
сделать предположения, как нас
учили в предыдущих главах.

Мы смогли получить интересующую
нас информацию только
о 10 случайно отобранных
пришельцах…
…до того,
как они проглотили
нашего последнего
специалиста по сбору
данных.

Но если объем выборки …нам придется
прибегнуть
меньше 30, этого
к другим
недостаточно…
техникам
подсчета.

К счастью, есть одна замечательная стратегия,
которой мы можем воспользоваться, если проблема
лишь в небольшом объеме выборки.
Нас всего 10.

5

Наше среднее значение
равняется 2,38.
Стандартное
отклонение
у нас 0,48.

Количество

3

4

Мы были бы
только рады
собрать
больше данных,
но не можем!

1,0
1,5
Больше кислотность

2,0
рН слюны

2,5
3,0
Меньше кислотность

Но для начала нам нужно сделать одно
вопиющее в своей дерзости предположение.
198

Если мы предположим, что генеральная
совокупность нормально распределена…
Кажется, много
природных явлений
распределены
нормально, может быть,
тут будет так же.

…мы сможем использовать
выборочные данные, чтобы
построить предполагаемое
распределение выборки…
Мы центрируем
распределение
по среднему значению 2,38
в нашей выборке…

…(что может быть весьма сомнительно)…
В таком случае
сложно судить
по 10 пришельцам.

…у которого будет немного более
растянутая форма, нежели та,
к которой мы привыкли.

…и высчитываем
стандартное
отклонение все тем же
старым способом…

…и оно
оказывается
распределенным
не нормально!

0,15
2,04

0,15

0,15

2,38

Распределение выглядит
очень похожим на нормальное,
но в «хвостиках» у него больше
вероятности…

Называется оно
t-распределением
Стьюдента.

0,15
2,72

Оно, конечно, более растянуто, но мы все равно
можем высчитать степень достоверности…*
Для 95%-ного
доверительного
интервала в такого
рода t-распределении
мы отсчитываем
от центра 2,26 СО
вместо всего лишь 2.

Что означает,
что мы
в среднем
уверены …что
PH-фактор
на 95%…
их слюны
колеблется между
2,04 и 2,72.
А это что-то
среднее между
уксусом
и лимонным соком!

* На стр. 223 вы найдете
соответствующую формулу.

…просто делать выводы
нам нужно особенно
осторожно.
Если наше предположение
о нормально распределенной
генеральной совокупности
окажется неверным…
…нас может
прожечь кислота.

199

ПЕТАРДЫ!
Это ужасно, но маленькая Сьюзи Бикер хочет
поиздеваться над соседской кошкой…
…подложив ей под хвост
петарду!

Эй, кис-кис-кис.

Пш-ш-ш…

Она предпочитает
петарды марки
Dingalings…

…потому что, согласно надписи
на упаковке, у них задержка
срабатывания пять секунд…

!
х
а
б
а
Б

МЯу-у-у!
Идеальное
время
ожидания!

Но Сьюзи немного переживает, насколько они надежны.
Мне не нравится,
когда они
взрываются
у меня в руке…

Возможно,
среднее значение
и равно пяти
секундам…
…но некоторые
петарды
взрываются
быстрее,
а некоторые —
наоборот.

…или когда
приходится ждать
так долго, что кошка
успевает убежать!

Пш-ш-ш…

…с этим можно разобраться,
проанализировав одну выборку…

200

5
4
3
Количество

Меня волнует
вопрос: когда
я поджигаю
петарду марки
Dingaling,
могу ли я
рассчитывать,
что она
взорвется
в течение
пяти секунд,
как сказано
на упаковке,
или хотя бы
близко к этому?

6

7

Говоря языком
статистики, вопрос
Сьюзи сводится
к вариативности…

Объем выборки
равен 15.
Среднее значение
в выборке —
2,14 секунды.
Стандартное
отклонение
в выборке равно
0,21.

Задержка срабатывания, с 1,6

1,8

2,0

2,2

2,4

…чтобы сделать предположение
о размахе вариаций генеральной
совокупности.

В этом случае нам лучше сделать
предположение, основываясь
на стандартном отклонении вместо
среднего значения…

…и весь процесс потребует
от нас совершенно других
техник подсчета.

Осторожно! Огонь!

Шаг назад!
Мы же специально
обученные
профессионалы!

Пш-ш-ш…

Не пытайтесь
повторить это
дома!

Как бы то ни было, мы по-прежнему выполняем
самые простые действия:
намечаем немного видоизмененное
предполагаемое распределение выборки…*
Это самое смелое
предположение
о стандартном отклонении
в выборке Dingaling, если бы
мы в произвольном порядке
собрали сто тысяч миллионов
экземпляров!

0,10

0,16

Оно
не нормальное,
оно смещено!

0,28

0,34

…и отрезаем «хвостики»
вероятности…
Так как же мы тогда узнаем,
где именно отметить
95%-ный доверительный
интервал?
Или как
высчитать
Р-значение?

Придется
высчитывать
на компьютере.

0,40

…чтобы сделать понятное всем заключение.
Основываясь
на данных нашей
выборки, мы
уверены на 95%…

…что стандартное
отклонение в генеральной
совокупности Dingaling
колеблется между
0,16 и 0,34 секундами…

…а если это правда,
то вы можете рассчитывать,
что большинство петард Dingalings
будут взрываться в интервале
между 1,5 и 2,4 секундами.

Ха-ха!
Пш-ш-ш…

* Все детали на стр. 224.

201

Как следует из этих историй, нам нужно учитывать
огромное количество нюансов…
…когда мы пытаемся ответить на вопросы
продвинутой статистики.
А что, если сравнить
плюющихся пришельцев
и петарды?

Секундочку!

И, по правде говоря,
нюансам нет числа.
Так, если придется иметь дело
с данными, которые как-то друг с другом
коррелируют…*

Мы хотим
знать среднюю
температуру всех
гекконов в этом
тропическом лесу.

Но мы не можем
сделать
совершенно
случайную
выборку, потому
что те гекконы,
которые сидят …чем те, что
на солнышке,
отдыхают
теплее…
в теньке.

* См. стр. 224, если вас интересуют
подробности.

Что означает,
что наши температуры
взаимосвязаны…
…так же,
как и наши
температуры.

…есть несколько хитростей, которые помогут нам в работе.
Если мы объединим
всех гекконов
коррелирующей
структурой…

202

…мы сможем их
использовать,
чтобы
прикинуть
распределение
выборки!

Если нас интересует характеристика, значение
которой, кажется, соответствует значению
другой…
Как сильно зависит
скорость твоего
уменьшения в размерах…
…от того, сколько
уменьшающей
в размерах
жидкости ты
пьешь?

…в нашем распоряжении есть
совершенно другие хитрости.

12

14

…что включает в себя
проведение линии между
двумя характеристиками
на одной диаграмме…

Уменьшение (в см)

8

10

Мы можем
провести
регрессионный
анализ…

…и оценку
распределения выборки
с помощью вычисления
угла наклона линии.
Доза
(в граммах)

1

2

3

4

5

Несмотря на тот факт, что продвинутая
статистика переполнена разными приемами
и хитростями…*
Не забудь
о дисперсионном
анализе…

…и как делать
статистические
выводы
о пропорциях…

…и как
предсказывать
будущее!

…основные шаги формирования статистических
выводов остаются теми же!
* На стр. 224–225 вы найдете
более подробную информацию.

203

Всегда помните об этом, если захотите углубить
свои знания в области статистики.

От нюансов поначалу может
голова пойти кругом…
Если вы хотите
научиться
предсказывать
погоду…
…вот тут целый
мешок, полный
информации
об этом!

…но, по сути, все проблемы в статистике
имеют схожую природу.
И выглядят они
вот так:

как мы можем
судить
о генеральной
совокупности…

…когда у нас
есть доступ
только
к выборке?

Разбираться с ними мы будем
следующим образом:
мы используем
имеющиеся у нас
данные, чтобы
наметить
распределение
выборки…

204

…а затем
«отрежем»
хвостики
вероятности…

…хотя иногда можно
попробовать сначала
передвинуть его
на другое место.

Заключение

Мыслить
как статистик
Ом-м-м-м…

Хотел бы
я переловить
всех пираний…

На страницах этой
книги, так уж вышло,
мы рыбачили…

…но поймать
мы можем только
нескольких
из них.

…занимались собирательством…
Вот тебе
защитный
шлем.
Он поможет
тебе избежать
субъективности.

…и охотились.
Мы никогда
не сможем
поймать его…
…но мы можем сделать
предположение
относительно
того, сколько их
группируется
вокруг.

Проделывая все это, мы учились

думать как статистики!
Мы не знаем
всего…

206

…но это
не значит,
что мы не знаем
ничего!

В первой части мы рассмотрели
множества выборочных данных…

Вот засада!
Все смещено!

Ну-ка, расскажи нам
об объеме, расположении
и размахе вариаций.

Вот класс!

…и исследовали их.
Осторожнее
с неизвестными
переменными!

Затем, во второй части, мы изучали
статистический вывод — …
Что эти
червячки…
…могут
сказать нам
о тех?

Все это было
необходимо,
чтобы
высчитать
вероятность!

…метод использования выборки для поиска
характеристик в генеральной совокупности.
207

Мы научились намечать
предполагаемое
распределение
выборки…

А вот и план, как
Да это же
сто тысяч миллионов
центральная
банок будут
предельная
группироваться
теорема, класс!
в долгосрочной
перспективе.
Да вы все
как с ума
посходили!

Вот одна
банка.

…пристально вглядываться в него…

Э-эй, ты там?

…и, отрезав «лишнее», высчитывать доверительные
интервалы…
Основываясь
на данных
нашей случайной
выборки…
…мы уверены
на 95%…
…что они
вас совсем
не ненавидят!

…или проверять гипотезы.
Хм, я практически уверен,
что среднее значение
в генеральной совокупности
находится прямо тут.
А что ты
тогда скажешь
на это?

208

Наконец, мы научились
модифицировать эти основные
шаги…

!
м
Бу

…когда вопросы становятся
более сложными.

Когда меняются
обстоятельства…
…мы используем
распределение
выборки, имеющее
другую форму!

209

С тех пор как ученые
определились с основными
шагами по формированию
статистических выводов…

Вот это да!
Какая красивая
форма!

…эти шаги использовали самые разные люди…
Ученыепланетологи!

Преступники
международного
уровня!

Генералы!

Пивовары!

…при самых разных обстоятельствах…
Я уверен на 68%,
что понимаю
этот секретный
шифр!

Я уверен на 95%,
что возраст
Вселенной колеблется
от 12 до 15
миллиардов лет.

Я уверен на 3%,
что вкус пива
из этого бочонка
изумителен…
…и оно
не так уж
сильно
дурманит.

Я на 99,7% уверен,
что война — дело
неблагодарное…
Но все равно
давайте
повоюем!

И хотя вышеизложенное и есть суть статистики,
обладающей невероятной силой…
Мы можем использовать
статистические
методы всегда, когда
нам не хватает
информации…

…и принимать
уверенные
решения.

…она породила
немало загадок.

210

За долгие годы терминология,
используемая в статистике,
расцвела пышным цветом…
Нормальное
распределение…

…и лексикон
статистиков
серьезно пополнился…

…также
называется
распределением
Гаусса…

…а еще
z-распределением.

Хм…

…поэтому научиться говорить
как статистики…
…может оказаться
непростым делом…
Ой, полагаю, эти
явления не связаны
между собой!

Сколько
степеней
свободы
у остаточной
дисперсии?

Чего я ищу:
значимости или
значения?
А эта ошибка
считается
стандартной?

…особенно, если вы
откроете самый конец
книги, где описаны
продвинутые методы.
Повторяйте
за мной:

Р-значение
E-значение
Z- или T-оценка
Критерий
хи-квадрат

Я уже ни в чем
особо не уверен.

А ты уже думал
о непараметрическом
регрессионном
модулировании?

И это ведь
еще не все!

211

На протяжении многих страниц мы
наблюдали за тем,

как мыслят статистики.

Помните
о долгосрочной
перспективе…
…и не забывайте
про краткосрочную…
И все это
одновременно.
Да с этим
кто угодно
справится!

Но если вы хотите научиться

говорить как они…

…начните обучение…

Вам
понадобятся
перчатки…
…и каска.

212

Приложение

Математическая
пещера
Оставь надежду
всяк сюда
входящий…

…если только
вы не хотите
научиться
говорить
и писать…
…как
настоящий
статистик!

Когда при изучении выборки
мы пишем формулы,
то записываем все свои
наблюдения таким образом:

См. стр. 36–37

x 1, x 2, x 3 … x n

Случайная выборка

Формирование выборки произвольным образом — принципиальный
вопрос для статистики. Тут важно, чтобы она не отличалась
систематически от генеральной совокупности, которую
представляет.
Выборка, строго говоря, это собрание отдельных наблюдений
за конкретными переменными (см. ниже). Выборка называется
случайной, когда состоит из отобранных произвольным образом
наблюдений, каждое из которых независимо от остальных.
Говоря о случайном отборе данных на страницах этой книги, мы,
в частности, имеем в виду простую случайную выборку (ПСВ).
Формально простая случайная выборка (ПСВ) размера n — это
собрание n-ного количества наблюдений, полученных таким образом,
что все возможные выборки n-наблюдений из генеральной
совокупности имеют одинаковую вероятность быть
отобранными.
Иногда срабатывают и другие неслучайные техники отбора,
например систематический отбор или отбор по стратам
(однородным частям в генеральной совокупности — прим. ред.),
но, какую бы стратегию мы в итоге ни выбрали, мы должны быть
уверены, что окончательная выборка будет представлять
всю генеральную совокупность. Если этого не происходит,
наши последующие действия оказываются бессмысленны.

См. стр. 54

где x 1 —
это первое
наблюдение…

…x 2 — это второе
наблюдение…
…а x n — наше
последнее
наблюдение
в списке, которое
заключает в себе
n-ное количество
наблюдений.

Объем выборки (n)
Это общее количество экспериментов, собранных в одной выборке. В целом,
чем больше выборка n, тем больше степень достоверности наших выводов.
Но нужно следить за тем, чтобы выборка была сделана произвольным образом!

См. стр. 59

Среднее значение в выборке (x–)
Чтобы высчитать среднее значение в выборке, нужно сложить
все показатели в ней и разделить их на ее объем. Вот по этой формуле:
Так-с…

…среднее
значение
в выборке
называется
«xbar»

x

=

x 1 + x 2 + … +x n

n

Среднее значение еще называется «средним арифметическим» или
просто «средним». На страницах нашей книги мы избегали этого термина,
отдавая предпочтение «среднему значению»: нам показалось, что,
используя этот более привычный и понятный всем термин, мы облегчим
понимание процесса формирования статистических выводов. А еще мы
уверены, что большинство наших читателей, услышав слово «среднее
арифметическое», все равно тут же подумают о «среднем значении».
Как бы вы его ни называли, среднее значение — самый важный
показатель среднего значения распределения. Существуют и другие
методы, которые могут помочь нам прояснить вопрос формирования
определенной совокупности данных, — их выбор всегда зависит
от ситуации.
Например, медиана — это «центральное значение» в выборке, и в случае
смещения оно может быть предпочтительнее. Подобным образом,
усеченное среднее значение высчитывается путем исключения
небольшого процента самых маленьких и самых больших показателей; ему
отдают предпочтение, когда в выборке есть экстремальные значения.

214

См. стр. 65

Стандартное отклонение (s)
При подсчете стандартного отклонения нам нужно понять, каково
среднее расстояние от среднего показателя. Вот как это сделать.
Объясняем (буквально) на пальцах:
1) высчитайте расстояние между каждым замером x и средним
значением в выборке x. Это и называется отклонение;
2) возведите в квадрат каждое отклонение;
3) сложите все возведенные в квадрат отклонения;
4) разделите сумму на n–1 (остановившись здесь,
мы получаем дисперсию);
5) извлеките квадратный корень из полученного значения.
Вот вам формула:

1) высчитайте
отклонение;

2

s

x1 x

=

3) сложите
все квадраты
отклонений…

2) возведите
в квадрат;

2

+ x2 x

2

+

n–1
5) Извлеките
квадратный
корень
из полученного
значения.

…пока
не доберетесь
до последнего.

…

xn x

4) Разделите
на n–1.

Обратите внимание,
что мы делим на n–1,
а не просто на n.
И тому есть четкое
математическое объяснение.

Технически, вариативность представляет квадратный корень из среднего
арифметического всех квадратов разностей. А стандартное отклонение —
это квадратный корень из дисперсии. Обратите внимание, что мы используем
просто букву s, когда говорим о СО в нашей выборке.

См. стр. 70

Переменная (x)
Переменная — то, что нас особенно интересует.
Но так как в статистике мы всегда собираем данные
произвольным образом, то называем те переменные,
которые ищем, случайными. По определению, случайная
переменная — это переменная, значение которой
совершенно случайно.
В краткосрочном периоде мы не имеем никакой
возможности предсказать значение случайной
переменной, пока не получим ее саму (как, например,
в случае подбрасывания монеты). В долгосрочном
периоде мы предсказываем значение случайной
переменной, используя вероятность (см. ниже).

Длина червей
очень разнится.
И доход пиратов
тоже.
Да и скорость
драконов.

215

См. стр. 84

Распределение
Говоря математическим языком, распределение описывает расположение всех
возможных показателей случайной переменной. Если, например, вы создали
гистограмму со всеми показателями переменной генеральной совокупности,
у вас получится распределение генеральной совокупности для этой переменной.
Если говорить более общо, распределения позволяют нам высчитать
вероятности случайных показателей из конкретного интервала. Делая
статистические выводы, мы высчитываем вероятности, используя
распределение выборки (см. ниже). Но если бы мы имели на руках распределение
генеральной совокупности, мы могли бы использовать и его для подсчета
вероятности. Вот как это делается.
Отсюда следует,
что, если бы мы нырнули
в озеро и случайным
образом выбрали одну
рыбешку…

Если бы мы знали,
каково распределение
всей генеральной
совокупности рыбы в озере,
отсортированной по длине…

…вероятность того,
что ее длина колебалась бы
в пределах между 8 и 12 см,
была бы такой же
(в процентном соотношении),
как и область распределения
внутри затемненной части.

…мы могли бы подсчитать
процентное соотношение
рыбы в любой области этого
распределения…
…например,
эта область
охватывает интервал
длиной 8–12 см.

Если половина всех
рыб имеет длину,
колеблющуюся
в пределах между
8 и 12 см…
…то вероятность
того, что я случайно
поймаю рыбку такой
длины, равняется
50%, или 0,5.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

Конечно, на деле мы никогда не можем посмотреть на распределение всей генеральной
совокупности. Если бы мы могли, нам бы не была нужна статистика.

См. стр. 85

Статистические данные выборки против
параметров генеральной совокупности
Раз уж в статистике для суждения о генеральной
совокупности используются выборки, для каждой из них
есть свои термины и технические примечания.
Характеристики выборки
называются
статистическими данными.
Когда мы выводим
формулы, xbar
подразумевает только
среднее значение
в выборке.
S относится
исключительно
к стандартному
отклонению
в выборке.

x
s

Статистические данные —
это то, что мы, собственно,
изучаем, и потому судить о них
можем со всей точностью.

216

Характеристики
генеральной совокупности
называются параметрами.
Греческая буква нижнего
регистра мю относится
исключительно к среднему
значению в генеральной
совокупности.
Греческая буква
нижнего регистра сигма
относится исключительно
к стандартному отклонению
в генеральной совокупности.

Параметры — это то, что
нас интересует в итоге,
но о чем мы можем только
строить предположения.

См. стр. 94

Нормальное распределение
В математике и в теории вероятностей существует огромное количество
распределений, которые бывают самых разных форм. Наиболее известно
нормальное. В статистике оно особенно важно, потому что показывает,
как группируются средние значения (см. «ЦПТ» ниже)
Как и в случае с любым другим распределением, мы всегда можем поделить нормальное
распределение на области, которые будут отображать вероятности внутри него.
Мы говорили о том, как это сделать, на стр. 115. Но вот еще пример.

0,3

В этом примере, известном математикам как
стандартное нормальное распределение,
(поскольку оно центрировано по 0, а СО = 1),
вероятность случайно увидеть значение между
1 и 2 равна 0,136…

0,0

0,1

0,2

…потому что эта
область занимает
около 13,6% всей
области внутри
распределения.

–3

См. стр. 95

–2

–1

0

1

2

3

Распределение выборки
Говоря технически, это распределение статистической выборки. И хотя мы
можем наметить распределение выборки для любого вида статистики (СО,
медианы и т. д.), мы здесь фокусируемся на распределении выборки, сделанном
на базе средних значений. Так, например, если бы мы отобрали из генеральной
совокупности много-много выборок размера n, высчитали бы x– для каждой из них,
затем нарисовали гистограмму всех x– значений, то получили бы распределение
выборки x–. Примером может послужить сарайчик Безумного Билли, где он хранит
снасти (см. стр. 107). Распределение выборки послужит ключом к статистическим
выводам.

См. стр. 101–102

Центральная предельная теорема (ЦПТ)
Многие статистические выводы зависят от ЦПТ, которая утверждает,
что распределение выборки x– становится приближенно нормальным,
по мере того как увеличивается объем выборки n.
Если говорить более детально, то для случайных выборок большого объема n,
отобранных из одной генеральной совокупности со средним значением и СО ,
распределение x– будет приближенно нормальным со средним значением и СО,
равным , деленной на корень квадратный из n.
Вне зависимости
от формы, если
генеральная
совокупность
содержит эти
показатели…

Это
распределение
выборки x–

…распределение всех
возможных средних значений
в выборке большого объема n,
случайно отобранной из той
генеральной совокупности,
будет содержать эти
показатели и будет вот такой
нормальной формы:

n

распределение в генеральной
совокупности

распределение всех возможных
показателей х–

n
также известна
как стандартная ошибка.

217

Центральная предельная теорема (продолжение)
ЦПТ — это очень общий результат, который почти всегда будет
применяться так, как описано в этой книге. Однако есть несколько важных
условий, лежащих в основе ЦПТ.
Во-первых, ЦПТ работает только в том случае, если все показатели x, x1, x2,
x3 … xn в нашей выборке взяты из того же самого распределения генеральной
совокупности. Это обычно касается выборок, полученных на практике,
но может быть важно, если мы разбираемся и с более сложными вопросами.
Во-вторых, каждый замер xi должен быть случайным. Строго говоря, это
означает, что все показатели xi должны быть независимы друг от друга.
Например, замеры температуры, сделанные в каком-то географическом
регионе, не будут независимы, поскольку результаты измерений из одного
конкретного места будут очень похожи на замеры температуры в другом
месте поблизости. Статистики скажут, что они «коррелируют друг
с другом», потому что существует некий общий принцип,оказывающий
влияние на значение каждого из xi (см. «Корреляция» ниже).
Наконец, ЦПТ применима, когда n стремится к бесконечности, однако
на практике мы используем приближенную версию ЦПТ, которая работает,
когда n 30. Мы называем такие значения n «большими». Это звучит довольно
условно, но, если вдаваться в подробности, мы погрязнем в математике.

См. стр. 112

Вероятности
В книге мы обозначаем вероятности процентами (например, 95%),
но в математике для тех же целей используют числа от 0 до 1 (например,
95% = 0,95). Так, формально вероятность — это число между 0 и 1, которое
отображает степень возможности наступления какого-то события.
Однако вся сложность заключается в том, что ее высчитывают только
в долгосрочной перспективе.
Если, например, среди избирателей одинаковое количество мужчин и женщин,
вероятность того, что случайно отобранный избиратель окажется
женщиной, будет равна 0,5. Но первые несколько избирателей, отобранных
произвольным образом, вполне могут оказаться мужчинами чисто случайно.
То есть показатель 0,5 относится к долгосрочной перспективе: если мы
произвольным образом отберем достаточно избирателей, в конечном счете
получим равное количество мужчин и женщин.
В другом примере, когда мы подбрасываем монетку, с вероятностью 0,5
выпадет либо орел, либо решка. Но если мы подбросили монетку только
один раз и выпал орел, вероятность того, что в следующий раз будет то же,
равна по-прежнему 0,5. В этом случае каждый бросок монетки независим
от другого.
Подводя итог, скажем, что всякий раз, когда мы высчитываем вероятность,
она может быть выражена числом между 0 и 1 (или 0 и 100%), и это число
всегда соотносится с областью внутри вероятностного распределения.
По определению, вся область внутри него равна 1.

218

См. стр. 114

Вычисление вероятности
Мы можем высчитать области внутри любого распределения (например,
нормального, как мы видели на картинке на стр. 114), используя интегрирование,
которое представляет собой вычислительный метод. На практике все
необходимые вычисления делаются на компьютере.
В примере с сарайчиком Билли распределение выборки имеет нормальную форму
из-за ЦПТ. Однако в огромном количестве других сфер применения статистики
какое-то конкретное распределение выборки может и не иметь нормальной
формы, но мы по-прежнему сможем сделать все необходимые вычисления.
Если хотите подробностей, вернитесь к главе 14.
Все распределения можно изобразить в качестве кривых, но также они могут
быть представлены функциями. Их принцип похож на принцип работы
компьютера, где есть исходные данные (в нашем случае случайные переменные)
и результат (в нашем случае вероятность).
Среди условных знаков есть обозначение, принятое для функции вероятности f
со средним значением и СО :

x

представляет собой дискретную случайную переменную
Если
с распределением , зависящим от и …

f

f

(х), равно вероятности того, что
…то , зависящее от и
примет значение x.
К сожалению, дальше все только еще больше усложняется
и запутывается. Вот, например, функция вероятности для нормального
распределения:

x

h

x =

1

2

exp –

2

1

2

2

x–

Хотя на первый взгляд она выглядит устрашающе, в целом функции
вероятности, подобные этой, оказываются необычайно полезными,
потому что они связывают определенные виды случайных
событий (например, попытки поймать рыбу определенного
размера) с предсказуемыми долгосрочными выводами (как часто
вы сможете рассчитывать на это в долгосрочной перспективе).

См. стр. 129

Оценка распределения выборки
На практике, когда мы используем ЦПТ, мы никак не можем узнать настоящие
значения параметров и , поэтому используем статистику x– и S, чтобы
приблизить их друг к другу. Аппроксимация работает потому, что мы
собираем данные произвольным образом. В результате мы ожидаем, что x–
будет отличаться от , а S — от , но только из-за случайной вариации.
После того как мы заменили приближенные значения, мы можем называть
получившийся результат предполагаемым распределением выборки.
На стр. 217
изображено
настоящее
распределение
выборки…

Это называется
предполагаемое
распределение
выборки.

…и намечаем
мы его
с помощью
вот этого.

x

s
n

Предполагаемое распределение всех возможных
значений x–
Обратите внимание, что мы можем построить предполагаемое распределение выборки
и для других статистических данных, например S (см. стр. 201, история про петарды).
Однако мы можем ждать, что распределение выборки будет нормальной формы, только
если применим ЦПТ или похожие результаты.

219

См. стр. 135

Доверительные интервалы
Строго говоря, это такой тип интервальной оценки, который отражает
определенную степень достоверности. Доверительный интервал можно
высчитать для любого параметра, хотя какие-то специфические технические
детали могут меняться. Вот формула, по которой можно высчитать
девяностопятипроцентный доверительный интервал для среднего значения
в генеральной совокупности :

x + 2

Про эту формулу
мы говорим:
«среднее значение
плюс-минус
два стандартных
отклонения».

s
n

Мы используем x–,
чтобы высчитать
среднее значение
в генеральной
совокупности.

Вот как
высчитывается СО
из x–

Мы называем это
«отсечкой». Она говорит
о том, насколько
далеко в «хвостики»
можно отойти
А плюс и минус
в распространении,
означают, что мы
чтобы получить
отходим от середины
вероятность той
в обоих направлениях.
степени, которую
мы хотим.
Вот какое заключение
мы можем сделать
Мы на 95%
из этой формулы.
уверены…
…что
находится
где-то в этом
пределе.

x

s
n

Предполагаемое распределение выборки для x–

Мы можем изменить степень достоверности, передвинув отсечку. Например,
если бы нам был нужен доверительный интервал в 80% для среднего значения
в генеральной совокупности, наша отсечка была бы на отметке 1,3, потому что
приблизительно 80% нормального распределения имеет 1,3 СО относительно
центра (см. пример на стр. 157).
В идеале нам нужен максимально узкий интервал для любой степени
достоверности, поскольку он точнее. Одним из безошибочных способов сузить
интервал будет увеличение n (для этого нужно собрать больше материала
для наблюдений). Вот почему чем больше выборка, тем лучше! (см. пример
на стр. 159).
Помните, что степень достоверности зависит от значения вероятности.
Поэтому все это имеет смысл, только когда мы думаем о долгосрочной перспективе.
В результате, высчитывая интервал с помощью формулы, приведенной выше,
мы даже не знаем, учитывает ли она или нет! Все, что мы можем сказать,
это то, что интервалы, намеченные таким образом, будут точными
в долгосрочной перспективе. В случае с 95%-ным доверительным интервалом
мы понимаем, что наши заблуждения составят 5% случаев… в долгосрочной
перспективе.

220

См. стр. 163

Проверка гипотезы
При проверке гипотез используются те же самые статистические методы,
что и при вычислении доверительных интервалов. Начинаем мы с построения
предполагаемого распределения выборки. Но на этот раз оно нам нужно,
чтобы ответить на вопрос: истинно или нет какое-то конкретное значение
для параметра генеральной совокупности. И делаем мы это, проверяя, насколько
совместимы исследуемые нами данные с тем конкретным значением.
Формально проверка начинается с рассмотрения двух гипотез: нашей
исследуемой (иногда ее называют альтернативной) и нулевой (в книге
мы использовали слова «скучная», «неоригинальная», «обыкновенная»).
Проверка гипотезы заканчивается тем, что мы высчитываем Р-значение
и используем его, чтобы вынести формальное решение, находятся ли наши
данные достаточно далеко от параметра, предсказанного нулевой гипотезой,
чтобы оправдать выбор, сделанный в пользу иного объяснения.
Вот краткий комментарий к описанному выше.
Поэтому, если x–, который мы
на самом деле нашли, находится
в «хвостиках», а Р-значение
меньше 0,05, то нулевая
гипотеза может быть
ошибочной.

Наша нулевая
гипотеза сильно
сократилась.
Если на самом
деле находится
прямо здесь…

…то в долгосрочной
перспективе
мы вряд ли…

Хм-м-м…

…сможем в
произвольном порядке
найти значения для x– в
этих «хвостиках».

Предполагаемое распределение выборки для x–, при условии, что нулевая гипотеза верна
В этой книге мы проверяем гипотезы, касающиеся средних значений. На практике эти же
общие принципы применимы к любому параметру и соответствующей статистике —
отличаться будут только математические данные.
См. стр. 169

Р-значение
Формально Р-значение — это вероятность ошибки при отклонении нулевой
гипотезы. В книге мы обозначали Р-значение процентами, хотя часто бывает
и так, что его обозначают числами 0–1. Р-значение, равное 5%, часто
выражается числом 0,5.
Иногда мы вычисляем Р-значение для обоих «хвостиков» нашего
предполагаемого распределения выборки (см. стр. 157, это называется
«двусторонний тест»), а иногда мы вычисляем Р-значение только
для одного из них (см. стр. 159, это называется «односторонний тест»).
Какой из них выбрать, зависит от того, какого рода исследуемая гипотеза
нас интересует.
На практике для вычисления Р-значения пользуются
компьютерами. Важно отметить, что (когда мы проводим
двусторонний тест) вероятность 0,5 — это именно
та область, которая не помещается внутри 95%-ного
доверительного интервала. Можно прибегнуть к сравнительно
простому способу проверки гипотезы: наметить
95%-ный доверительный интервал для , как описано выше.
Если значение , предсказанное нулевой гипотезой, не находится
в этом интервале, значит, Р-значение меньше 0,05.
В подобных случаях увеличение n приводит к уменьшению
Р-значения. Поэтому, по мнению статистиков, сбор большего
количества материала для исследования — это безошибочный
способ с полным на то правом отклонить нулевую гипотезу.
Это еще раз доказывает, что чем больше объем выборки,
тем лучше!

221

Р-значения (продолжение)
Помните, что Р-значение измеряет вероятность, поэтому оно актуально,
только когда мы думаем о долгосрочной перспективе.
На практике мы отклоняем нулевую гипотезу, если наше Р-значение
«достаточно мало», что (согласно общепризнанному правилу) означает
меньше 0,05. Но в этом числе нет ничего магического. Вероятность
«меньше чем 0,05» означает то же, что и «меньше 1 из каждого 20 случая
в долгосрочной перспективе».
Так, например, если мы проверяем гипотезу и у нас получается Р-значение,
равное 0,049, это означает, что «если нулевая гипотеза была бы истинной,
мы бы чисто случайно видели данные, подобные нашим, примерно 49 раз
из каждой 1000 в долгосрочной перспективе». Так как 49/1000 меньше, чем
1/20, мы бы решили, что наши данные не очень хорошо соответствуют
нулевой гипотезе.

См. стр. 172

Мы можем ошибаться
В основе всех статистических исследований лежит случайная
выборка, а в основе всех статистических выводов лежит вычисление
вероятности. В результате всякий раз, когда мы используем
статистические данные малых выборок, чтобы сделать предположение
о каком-нибудь параметре в генеральной совокупности, мы можем
ошибаться!
Из-за этого нам нужно очень внимательно следить за языком,
ведь нас так и подмывает порой сделать громкое заявление, опираясь
на статистические выводы. Нам нужно быть особенно осторожными,
когда мы делаем формальные выводы, основываясь на Р-значениях.
Потому что мы используем Р-значения только тогда, когда исследуем
теории, которые нам особенно по душе.
Если мы проверяем теорию и используем маленькое Р-значение, чтобы
подтвердить ее, есть вероятность, что мы заблуждаемся. Наша
теория может оказаться ошибочной, и тогда наши результаты лучше
объяснить случайной вариацией. В статистике это называется ошибкой
первого рода.
Если же мы проверяем теорию с использованием больших
Р-значений с целью отклонить ее, мы можем ошибаться,
а наша теория — быть верной, и мы получим результаты,
близкие по значению к нашей нулевой гипотезе. В статистике
это называется ошибкой второго рода.
Резюмируя, скажем, что проверка гипотезы
сводится к поиску ответа на вопрос «Какова
вероятность того, что мы получили результаты
совершенно случайно?» Их ведь нельзя
использовать ни для убедительного опровержения,
ни для убедительного доказательства теории.
Они нужны только для того, чтобы помочь нам
дискредитировать нулевую гипотезу.
В статистике, так уже повелось, мы в любую
секунду можем оказаться неправы. И так оно
всегда и бывает. А все потому, что мы привязаны
к долгосрочности, когда оцениваем краткосрочные
наблюдения.

222

См. стр. 197

Статистические выводы о разнице
Чтобы высчитать доверительный интервал, касающийся разницы
между двумя средними значениями в генеральной совокупности, мы можем
использовать формулу, которая совсем немного отличается от той,
что мы описали выше.
В этом случае нас интересует разница между
двумя средними значениями генеральной
совокупности, и мы высчитываем ее с помощью
двух средних значений в выборке.

x

1

Вот так мы объединяем
вариации двух
генеральных
совокупностей.

s12 + s22

x + 2
2

n

Мы используем отсечку,
Плюс и минус означают, представленную цифрой 2, если
Все это — СО нашего
что мы сдвинулись
хотим 95%-ный доверительный
предполагаемого
в сторону от середины интервал. Но, конечно, допустимы
распределения
выборки.
в обоих направлениях.
любые изменения.
В этом случае оно равно 1.
–
–
В нашем случае x = 59,7, S = 4,6, x = 44,2, а S = 4,7.
1

1

2

2

Необходимо отметить, что эта формула может иметь другой вид. Например, она изменится,
если мы используем разные объемы выборки или если они слишком маленькие, чтобы
получилось нормальное распределение.

См. стр. 199

Статистический вывод
о выборке небольшого объема
Когда бы мы ни формировали статистические выводы о среднем значении
генеральной совокупности при наличии выборки маленького объема (например,
когда n меньше 30), мы не можем положиться на ЦПТ. В таком случае нам понадобится
то, что известно как t-распределение. Оно работает, только когда сама
генеральная совокупность нормальная.
По каким-то не вполне понятным историческим причинам, связанным с тем фактом,
что этот вид распределения был открыт и впервые описан парнем, работавшим
на пивоварне Guinness, t-распределение еще называют распределением Стьюдента.
Оно шире нормального распределения и на практике видоизменяется в зависимости
от n (чем меньше n, тем шире t). В результате, когда мы используем t-распределение
вместо нормального, наши доверительные пределы становятся шире, а наше
Р-значение — больше. В обоих случаях нам требуются дополнительные
статистические данные, чтобы добиться той же степени достоверности.
Как будто нас наказывают за небольшой объем выборки.
В нашем случае специфическое распределение, которое мы использовали,
и представляет собой пример t9, которое называют «t с 9 [как в случае с n – 1]
степенями свободы».
А вот и замеры уровня PH, которые мы делали у 10 произвольным образом
отобранных пришельцев: 2,09; 2,39; 1,32; 2,99; 2,62; 2,60; 2,45; 2,13; 2,27 и 2,95.
Имея эти данные, мы можем высчитать, что x– = 2,38, S = 0,48, а n = 10.
Затем мы вставляем все эти значения в следующую формулу
и получаем 95%-ный доверительный интервал.
t-распределения
выглядят почти
нормально.
Единственное,
они немного шире
вот в этих частях:

x + 2,26

Мы используем другую отсечку
в зависимости от того, какого рода
у нас t-распределение, и от того,
насколько хотим быть уверены.

s
n

223

См. стр. 201

Статистические выводы
о стандартном отклонении
В истории с маленькой хулиганкой Сьюзи мы не можем рассчитывать на ЦПТ. Распределение
выборки со стандартным отклонением не обязательно будет нормальным,
и при вычислении доверительного интервала мы не можем пользоваться ничем, похожим
на формулу, приведенную на стр. 220. Но основные шаги по-прежнему те же: мы создаем
определенный вид распределения выборки (при помощи каких-нибудь эффектных
математических вычислений), намечаем 95%-ный доверительный интервал и высчитываем
все вероятности в этом пределе (опять же, пустившись в сложные подсчеты).
Вся эта эффектная математика слишком запутанна, чтобы объяснять ее здесь, но в основе
всех вычислений все равно лежат показатели задержки срабатывания 15 случайным образом
отобранных петард Dingalings: 2,05; 2,25; 2,33; 2,40; 1,66; 2,39; 1,89; 2,18; 2,06; 1,89; 2,14;
2,38; 2,07. Проанализировав эти данные, получаем x– = 2,14, S = 0,21 и n = 15.
Обратите внимание: чтобы сформулировать статистические выводы, нам нужно
предположить, что генеральная совокупность нормальна. В этом случае предположение
может быть справедливым, но если мы имеем дело с каким-то дефектом производства,
который смещает всю генеральную совокупность (например, неожиданно большая
задержка срабатывания у петард с одной фабрики может быть сбоем, а при анализе этого
не учтут), тогда наши выводы могут оказаться ошибочными.
Так же, как и t-распределение, распределение выборки со стандартным отклонением
меняется в зависимости от объема выборки. И, как и во всех случаях, чем больше n,
тем более мы уверены в наших выводах.

См. стр. 202

Корреляция
Корреляция искажает огромное количество статистических анализов.
Если замеры нашей выборки х1, х2, х3 … хn «коррелируют» друг с другом,
они не будут независимыми и мы не можем применить к ним ни одну из наших методик.
Поэтому в случае, когда данные коррелируют друг с другом, при формировании
статистических выводов нам необходимо принимать этот факт во внимание.
Например, при исследовании состояния здоровья двух биологических близнецов следует
учитывать тот факт, что все данные об одном из них непременно коррелируют
с данными брата или сестры, но больше ни с чьими. Эту корреляцию можно уменьшить,
применив «парный тест». Другие исследования предполагают замеры, коррелирующие
друг с другом по географическому принципу (как было в примере с гекконами на
стр. 202) или во времени (представьте себе случай, когда PH-уровень слюны одного
пришельца варьируется в зависимости от времени суток
и за отчетный период мы получаем огромное количество
замеров у одного и того же инопланетянина). Иногда мы можем
внедрить этот тип корреляции, предвосхищая его в более
крупных математических моделях. Хотя, строго говоря, каждый
вид корреляции предполагает применение своих трюков.

См. стр. 203

Регрессионный анализ
Он необходим, когда нужно исследовать природу взаимоотношений
зависимой переменной и одной или нескольких независимых переменных.
В примере на стр. 203 лекарство, заставляющее выпившего
уменьшиться в размерах, будет независимой переменной, а то, насколько
он уменьшается, — переменной зависимой.
В этом примере
мы на 95% уверены,
что увеличение дозы
на 1 грамм…
…влечет за собой
уменьшение роста
на 2,3–2,5
дополнительных
сантиметров.

Уменьшение (в см)

8

10

12

После того как мы найдем
идеально вписывающуюся
в наш график линию…
…мы используем ее,
чтобы построить
распределение выборки,
которое даст нам
представление обо
всей генеральной
совокупности.

224

Доза (в г)

1

2

3

4

5

На практике нам нужно быть предельно внимательными, когда мы проявляем
любопытство относительно того, могут ли независимые переменные на самом деле
привести к изменениям в переменных зависимых. Причинно-следственная связь — вещь
очень тонкая.
Мы также можем использовать этот тип анализа, чтобы сравнивать характеристики,
например вес или рост, в генеральной совокупности. В таком случае наклон прямой
скажет нам об изменениях в весе, происходящих по мере увеличения роста на каждый
сантиметр.

См. стр. 203

Дисперсионный анализ
Дисперсионный анализ представляет собой технику проверки гипотез, но она
сильно отличается от того способа, который мы рассматривали на страницах
этой книги. Эта техника построена на сравнении вариантов между группами,
а также внутри них. Существует множество способов применения этого
метода, например:
Я хочу знать, взяты ли вот
эти пять конкретных петард
из генеральной совокупности
с одним и тем же средним
значением…
…может, они
произведены
на одном
заводе?

Время взрыва
(секунды)

См. стр. 203

Для этого
метода самое
главное — ответ
вот на какой
вопрос:

Боксплоты не сильно
перекрывают друг
друга, поэтому
думаю, что нет.
Но с помощью
дисперсионного
анализа мы можем
узнать точный
ответ.

2

будет ли
вариативность
этих 5 образцов
по отношению друг
к другу…
…больше, чем
вариативность
внутри самих
образцов?

4

6

8

10

Статистические выводы о пропорциях
Если нам интересно, какова пропорция футбольных фанатов,
предпочитающих сырные шарики свиным ребрышкам, и каков процент
избирателей, которые с большой долей вероятности отдадут голоса
за переизбрание сенатора Сэма Ворма на предстоящих выборах, мы можем
использовать методы формирования статистических выводов, о которых
говорили в этой книге, но нам нужно уточнить детали.
Например, таким образом мы можем высчитать 95%-ный доверительный
интервал для пропорции совокупности p.
Мы берем нашу пропорцию выборки p,
чтобы оценить пропорцию генеральной
совокупности.

Имея выборку большого
объема, мы можем
использовать
стандартное нормальное
распределение.
Итак, чтобы получить
вероятность, равную
95%, мы используем
2 отсечки.

См. стр. 203

p

+2

Предсказание будущего

Это стандартное
отклонение пропорции
выборки.

p

1–

n

p

Еще раз, нам нужна
выборка большого объема,
чтобы все получилось,
и чем больше будет
объем, тем уже будет наш
интервал!
В опросах
это называется
предел
погрешности.

В нашей книге мы фокусировались на использовании данных выборки для того, чтобы
проанализировать генеральную совокупность, ее среднее значение или стандартное
отклонение. Но мы также можем использовать статистические выводы, чтобы
сделать предсказания о каких-то отдельных наблюдениях. Например, мы можем
задавать себе вопросы типа этого: «Основываясь на имеющихся у меня замерах,
можно предположить, каким, вероятнее всего, будет следующий замер (xn + 1)?»
Опять-таки, мы можем продвинуться немного вперед, предприняв основные
шаги, необходимые при формировании статистических выводов. Например,
если предположить, что генеральная совокупность нормальная (всегда опасное
предположение), мы можем создать «интервал прогноза», который будет похож
на стандартный доверительный интервал, но окажется немного шире.
На практике это используется, чтобы предсказать погоду или цены на финансовых
рынках, хотя там применяют более сложные техники.

225

Об авторах
Грейди Клейн — художник-мультипликатор, карикатурист
и иллюстратор, соавтор книг «Микроэкономика. Краткий
курс в комиксах» и «Макроэкономика. Краткий курс в комиксах»,
а также создатель серии графических новелл «Затерянная
колония». Живет в Принстоне (США) с женой и двумя детьми.
Алан Дебни — доктор философии, отмеченный многочисленными
наградами адъюнкт-профессор статистики в Техасском
Университете A&M. Живет в Колледж-Стейшен (США) с женой
и тремя детьми.

Максимально полезные
книги от издательства
«Манн, Иванов и Фербер»
Заходите в гости:
http://www.mann-ivanov-ferber.ru/
Наш блог:
http://blog.mann-ivanov-ferber.ru/
Мы в Facebook:
http://www.facebook.com/mifbooks
Мы ВКонтакте:
http://vk.com/mifbooks
Предложите нам книгу:
http://www.mann-ivanov-ferber.ru/about/predlojite-nam-knigu/
Ищем правильных коллег:
http://www.mann-ivanov-ferber.ru/about/job/

Научно-популярное издание
The Cartoon Introduction to Statistics
By Grady Klein and Alan Dabney, Ph. D.

Грейди Клейн
Алан Дебни

Статистика
Базовый курс в комиксах
Главный редактор Артем Степанов
Ответственный редактор Ольга Киселева
Научный редактор Ирина Николаева
Литературный редактор Анна Санникова
Арт-директор Алексей Богомолов
Дизайн обложки Сергей Хозин
Верстка Людмила Гроздова
Корректоры Мария Кантурова, Надежда Болотина