Про статистику, котиков и здравый смысл Сегодня хочу поделиться отзывом на книгу Владимира Савельева «Статистика и котики» - редкий случай, когда слово «статистика» не хочется закрыть уже на обложке. Книгу прочитал года 3 назад, но воспоминания свежие :) Если коротко, это книга про: дисперсию, стандартное отклонение, t-критерий Стьюдента, U-критерий Манна–Уитни, регрессионный и факторный анализ, корреляцию, p-value и прочие радости взрослой жизни аналитика. Но рассказано всё это через котиков, пёсиков и иногда слоников. И, что удивительно, это реально работает. Формально так и написано в описании: сложные статистические методы - на простых и понятных примерах из жизни милых животных. От себя добавлю: если вам казалось, что статистика - это скучно, то вы просто не видели t-критерий для связанных выборок на примере котиков до и после приёма лекарства. Вот типичный фрагмент из книги (пересказ): "мы берём каждого котика, смотрим состояние до и после лечения, считаем разности, усредняем и делаем вывод - стало ли котикам лучше. Если половине стало лучше, а половине ровно настолько же хуже - статистика честно скажет: ничего не произошло" Очень жизненно, кстати. И для медицины, и для BI. Почему это хорошая книга Как человек, который давно работает с данными, метриками и статистикой не на уровне «среднее посчитали - отлично», скажу так: книга не пытается сделать из читателя математика, но даёт корректное понимание того, что происходит под капотом метрик. Тут: ▫️ аккуратно объясняются меры центральной тенденции (среднее, медиана, мода) ▫️ разбросы и вариативность (дисперсия, стандартное отклонение, квартильный размах) ▫️ сравнение выборок ▫️ регрессия и корреляция (с важным напоминанием, что коэффициент = 1 не гарантирует смысла) ▫️ работа с гипотезами, p-value, Хи-квадрат, F-критерий Фишера и прочие вещи, которые многие используют, не очень понимая, зачем При этом: ▪️ без перегруза формулами ▪️ без академического занудства ▪️ без «давайте докажем теорему» Всего около 170 страниц в новом издании, и это тот редкий случай, когда компактность - плюс, а не компромисс. Особенно понравилось: Очень хорошо показана тема выбросов. Про «котика размером со слона», который ломает среднее значение - это вообще универсальная метафора для всех, кто хоть раз смотрел на бизнес-метрики и думал: что здесь происходит. Отдельно порадовала подача корреляционного анализа. История про Барсиков и Мурзиков, которые по-разному реагируют на увеличение порций, наглядно объясняет, почему знак корреляции - это не магия, а следствие математики. И почему «близко к нулю» - это не «почти связь», а «её отсутствие». Иногда полезно напоминать это себе и коллегам. Для кого эта книга Я бы сказал так: ▫️ отлично подойдёт тем, кто хочет освежить базу по статистике; ▫️ полезна аналитикам, продуктовым, BI и всем, кто работает с метриками и экспериментами ▫️ хороша как «привести голову в порядок», а не как учебник для сдачи экзамена. Это не книга «как считать», а книга «как понимать, что ты считаешь». Итог «Статистика и котики» - достойный кандидат на полку любителей статистического чтива. Не потому, что там котики (хотя и поэтому тоже), а потому что она учит думать статистически, а не механически применять критерии. В мире, где среднее всё ещё считают без оглядки на выбросы, а корреляцию путают с причинностью, такие книги особенно полезны. Буду заканчивать. Статистика - реально интересная область, если с ней правильно познакомиться. Всем котиков, адекватных выборок и p-value по делу 🐱