- Книги
- Всі автори
- Девід Шпігельгальтер
Девід Шпігельгальтер
Британський статистик, почесний професор статистики Кембриджського університету та один із провідних експертів у галузі статистики. Його дослідження охоплюють теми ризику, ймовірності та прийняття рішень на основі даних. Шпігельгальтер активно популяризує науку, виступаючи з лекціями та публікаціями, спрямованими на підвищення статистичної грамотності серед широкої авдиторії.
Девід Шпігельгальтер (David Spiegelhalter) — британський статистик, професор-емерит Кембриджського університету й автор «Мистецтва статистики» та The Art of Uncertainty. Він досліджує, як люди оцінюють ризики та які помилки виникають під час переходу від чисел до висновку. У своїх книжках починає з реальної задачі й тільки потім вводить поняття, які допомагають її розв’язати.
Девід Шпігельгальтер — медична статистика й пояснення ризику
Шпігельгальтер працював у Кембриджському університеті, де обіймав професорську посаду з громадського розуміння ризику й очолював Winton Centre for Risk and Evidence Communication. Серед його тем — байєсівські методи, біостатистика та способи подавати докази так, щоб ними могли користуватися різні аудиторії. У 2017–2018 роках він був президентом Королівського статистичного товариства. Працював і в науково-популярному телебаченні, зокрема над програмою BBC про випадковість. У 2014 році отримав лицарське звання за внесок у медичну статистику.
У книжках Шпігельгальтера різниться відправне питання. «Мистецтво статистики» стежить за тим, як із даних отримують відповіді. У The Art of Uncertainty ширший предмет: як діяти, коли відомостей бракує, і як говорити про випадковість, прогноз та довіру до висновків. Його робота з поясненням ризику пов’язує ці теми: число потрібно тлумачити разом із тим, як його отримали та кому воно адресоване.
Від дослідницького питання до висновку в «Мистецтві статистики»
«Мистецтво статистики. Прийняття аргументованих рішень на основі даних» вийшло англійською 2019 року. Шпігельгальтер пояснює, як уточнити запитання, оцінити якість вимірювань, обрати спосіб аналізу й пояснити результат. Важливо, кого або що охопили дані та чи можна переносити висновок на інші обставини.
Автор використовує графіки й реальні приклади, щоб показати, чому дві правдоподібні інтерпретації одного набору даних можуть відрізнятися. Наприклад, середнє значення приховує, наскільки розкидалися окремі результати, а порівняння двох груп потребує відомостей про те, як їх сформували. Книжка підійде для початку, якщо хочеться впевненіше читати дослідження та ставити точніші запитання до чисел у новинах.