7种经典的统计学谬论

最新推荐文章于 2022-07-27 16:48:23 发布

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本文探讨了7种常见的统计学谬论，包括辛普森悖论、基本比率谬误、伯克森悖论、罗杰斯现象、幸存者偏差、赌徒谬论和生日悖论。这些谬论在数据分析中容易导致错误的结论。文章通过实例解释了每种谬论的原理，并提供了如何避免这些陷阱的建议，强调在数据分析时要考虑完整数据生成过程和基本概率，以避免误导性结论。

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文章目录
1 辛普森悖论 Simpson’s Pradox
如何避免
2 基本比率谬误 Base Rate Fallacy
如何避免
3 伯克森悖论 Berkson’s Paradox
如何避免
4 罗杰斯现象 Will Rogers Phenomenon
如何避免
5 幸存者偏差
如何避免
6 赌徒谬论 Gambler’s Fallacy
如何避免
7 生日悖论 Birthday Paradox
如何避免
本文主要围绕以下问题展开相应的数据研发相关知识的梳理与总结：

在统计学上有哪些谬论？为什么会有这些谬论？如何避免在数据分析过程中陷入这样的谬论。举例说明。