Журнал: Социологический журналРогозин Д. М.Хэнд Д.Д. Статистика: очень краткое введение / Пер с англ. М.Л. Фреера; Под науч. ред. М.И. Левина. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2017. — 192 с.

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

версия для печати

Журнал: Социологический журнал

Рогозин Д. М.

Хэнд Д.Д. Статистика: очень краткое введение / Пер с англ. М.Л. Фреера; Под науч. ред. М.И. Левина. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2017. — 192 с.

DOI: https://doi.org/10.19181/socjour.2017.23.2.5167
Рогозин Дмитрий Михайлович
РАНХиГС при Президенте РФ
кандидат социологических наук, заведующий лабораторией методологии социальных исследований Института социального анализа и прогнозирования

Полный текст

Открыть текст

Ссылка при цитировании:

Рогозин Д. М. Хэнд Д.Д. Статистика: очень краткое введение / Пер с англ. М.Л. Фреера; Под науч. ред. М.И. Левина. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2017. — 192 с. // Социологический журнал. 2017. Том. 23. № 2. С. 184-187.
DOI: https://doi.org/10.19181/socjour.2017.23.2.5167

Рубрика:

ОБЗОРЫ, РЕЦЕНЗИИ, РЕФЕРАТЫ

Аннотация:

Рецензия представляет перевод на русский язык книги британского математика и статистика, профессора Дэвида Хэнда, выпущенной в серии научно-популярных работ издательства Oxford University Press. Автор книги показывает, что статистические идеи и методы лежат в основе всех аспектов современной жизни и что статистика в ее современном виде — это динамическая дисциплина, которая использует глубокую теорию и передовые программные средства. В книге рассматривается развитие статистики в историческом контексте, обобщаются методы сбора и анализа данных, объясняется роль категорий случайности и вероятности в статистических методах, рассматриваются философские вопросы индукции. Однако главная цель книги, по мнению автора рецензии, — не научить статистике, а творчески продемонстрировать мир анализа данных, увлечь постановкой сложных и нетривиальных исследовательских задач, приобщить к «искусству открытий». И в этом плане книга Д. Хэнда может представлять интерес не только для тех, кто лишь обучается статистике, но и для профессионалов.

Ключевые слова:

анализ данных; регрессионные модели; статистика