Коллектив Авторов - Наглядная статистика. Используем R!

. . . . . . . . 284
Приложение Е. Краткий словарь терминов . . . . . . . . . 287
Литература . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293
Об авторах . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295

Предисловие
Эта книга написана для тех, кто хочет научиться обрабатывать данные. Такая задача возникает очень часто, особенно тогда, когда нужно
выяснить ранее неизвестный факт. Например: есть ли эффект от нового лекарства? Или: различаются ли рейтинги двух политиков? Или:
как будет меняться курс доллара на следующей неделе?
Многие люди думают, что этот неизвестный факт можно выяснить,
если просто немного подумать над данными. К сожалению, часто это
совершенно не так. Например, по опросу 262 человек, выходящих с избирательных участков, выяснилось, что 52% проголосовало за кандидата А, а 48% — за кандидата Б (естественно, мы упрощаем ситуацию).
Значит ли это, что кандидат А победил? Подумав, многие сначала скажут «Да», а через некоторое время, возможно, «Кто его знает». Но
есть простой (с точки зрения современных компьютерных программ)
«тест пропорций», который позволяет не только ответить на вопрос (в
данном случае «Нет»), но и вычислить, сколько надо было опросить
человек, чтобы можно было бы ответить на такой вопрос. В описанном
случае это примерно 5000 человек (см. объяснение в конце главы про
одномерные данные)!
В общем, если бы люди знали, что можно сделать методами анализа данных, ошибок и неясностей в нашей жизни стало бы гораздо
меньше. К сожалению, ситуация в этой области далека от благополучия. Тем из нас, кто заканчивал институты, часто читали курс «Теория вероятностей и математическая статистика», однако кроме ужаса
и/или тоски от длинных математических формул, набитых греческими буквами, большинство ничего из этих курсов не помнит. А ведь на
теории вероятностей основаны большинство методов анализа данных!
С другой стороны, ведь совсем не обязательно знать радиофизику для
того, чтобы слушать любимую радиостанцию по радиоприемнику. Значит, для того чтобы анализировать данные в практических целях, не
обязательно свободно владеть математической статистикой и теорией
вероятностей. Эту проблему давно уже почувствовали многие английские и американские авторы — названиями типа «Статистика без слез»
пестрят книжные полки магазинов, посвященные книгам по анализу
данных.
Тут, правда, следует быть осторожным как авторам, так и читателям таких книг: многие методы анализа данных имеют, если можно так

8

Предисловие

выразиться, двойное дно. Их (эти методы) можно применять, глубоко
не вникая в сущность используемой там математики, получать результаты и обсуждать эти результаты в отчетах. Однако в один далеко
не прекрасный день может выясниться, что данный метод совершенно не подходил для ваших данных, и поэтому полученные результаты
и результатами-то назвать нельзя... В общем, будьте бдительны, внимательно читайте про все ограничения методов анализа, а при чтении
примеров досконально сравнивайте их со своими данными.
Про примеры: мы постарались привести как можно больше примеров, как простых, так и сложных, и по возможности из разных областей жизни, поскольку читателями этой книги могут быть люди самых
разных профессий. Еще мы попробовали снизить объем теоретического материала, потому что мы знаем — очень многие учатся только
на примерах. Поскольку книга посвящена такой компьютерной программе, которая «работает на текстовом коде», логично было поместить эти самые коды в текстовый файл, а сам файл сделать общедоступным. Так мы и поступили — приведенные в книге примеры можно найти на веб-странице по адресу http://ashipunov.info/shipunov/
software/r/. Там же находятся разные полезные ссылки и те файлы
данных, которые не поставляются вместе с программой.
О структуре книги: первая глава, по сути, целиком теоретическая.
Если лень читать общие рассуждения, можно сразу переходить ко второй главе. Однако в первой главе есть много такой информации, которая позволит в будущем не «наступать на грабли». В общем, решайте
сами. Во второй главе самые важные — разделы, начиная с «Как скачать и установить R», в которых объясняется, как работать с программой R. Если не усвоить этих разделов, все остальное чтение будет почти
бесполезным. Советуем внимательно прочитать и обязательно проработать все примеры из этого раздела. Последующие главы составляют
ядро книги, там рассказывается про --">