罗辑思维 107 数字的坏话
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- Опубліковано 14 січ 2015
- 罗振宇，又被叫做“罗胖”。一个曾经每天在微信公众号上坚持发十年的 60 秒语音，从 2012 年 12 月 21 日开始推出《罗辑思维》知识脱口秀栏目，2014 年与脱不花快刀青衣一起创办得到 APP。从 2015 年开始，会在每年的 12 月 31 号举办一场长达 4 个半小时的跨年演讲。
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![Lp. Последняя Реальность #107 РОДНОЙ ДОМ [Финал] • Майнкрафт](http://i.ytimg.com/vi/IK3QKzKUlHM/mqdefault.jpg)
哈哈，罗胖最后收题简直点睛，就像高考作文表面上看一直跑题最后突然收尾点睛才发现一切都是早有安排的~
所以统计推断最重要的思想不是因为reject而去accept，大数据时代最重要的不是去找到问题的答案，而是去发现问题，毕竟生活heavy tail的情况实在太多，通过建模去解决实际问题局限性随着时间的推移会越来越大。
非常欣赏这期的节目！！！在当今世界不是数据少，是靠谱的数据少，在眼下的光景不是提供数据的文章少，是理性客观剖析数字的文章少！大赞本期罗胖的节目！！！真的能很好的避免上当不容易，需要更多的努力和思考
其實就是數據少，目前我們才剛開始要把所有的資訊數據化，所以才會有資料密度不夠的問題。
漏了這個網，就亂猜，當然數據解讀錯誤了，正確的答案是「該在不知道的時候說不知道」。
王元 不尽然是数据少，在某些领域数据质量非常高，数量很大，但是仍然缺乏容易解释的工具来分析数据。说白了，现实的复杂即使能够被测量，也很难被描述。
Hao Chai 等以後就能夠更清楚數據外的其他因素是什麼了吧！
也不尽然，数据只是了解问题的一个角度，采集的方式和分析的方式都需要根据数据来变化。
真好
很好的一期节目，声情并茂。我想做两点评论。一是真实的数据亦可以导致错误的结论，在于人们总是习惯用因果律来理解解释世界。而在我看来，因果律恐怕只是人们主观世界的产物，真实世界并不存在。因此我们要辩证地看待因果律。二是，罗胖关于多维度数据的观点非常新颖。如何处理这些反映同一事物不同方面的数据，我个人认为可以借鉴会计学和统计学中有关的理论和方法。
Wei Zhou 你对因果律的态度太勇敢了。能多说说吗？为什么说因果是人的主观认识？因果不存在吗？愿意探讨。我在逻辑学中的因果部分发现了一些问题，所以，对你的说法很敏感，看看是不是有共识。
Wei Zhou 社会科学统计学的第一课老师就说，要得出因果关系是很困难的。许多研究只能说明相关关系。
A minor correction @17:24: George Gallup had a sample of 50,000 respondents, not 1,000 as the host claims
羅胖講的挺辛苦，是下了不少的工夫。統計學是比較難的學問，也很難講清楚，讓人信服。但是中國政府發布的統計數學，千萬別認真，聽聽就好。為核心利益和維穩，它們什麼事都可以做。何止乘以2呢？鬼知道真情是什麼。
为何只是中国政府呢？
柴静的穹顶之下是很好的数字教材
肺结核数据那个太像GRE作文考试了......
顶
最后的表情
罗斯福那个例子 以前讲过
大數據內提到的多維交叉
知道的多了事實也浮現了
听到最后一部分收到美国某城市肺结核发病率的事，主持人是不是应该说现行率而不是发病率呢？因为发病率是关于某段时间新发疾病的率，而现行率才是一个地方某个时间节点某种疾病在人群中的比例。本人是流行病学硕士。
罗胖是在哪两集里讲的大数据？
这期都是统计嘛！
这个大选的故事以前讲过啊，知识储备跟不上了么
我想到柯文哲和連勝文
罗胖瘦了，别太累了，多吃点~
真实的数据是现代人类和现代社会发展的必然依据。例如PM2.5是空气污染的数据，2005年前中国人是不知道的。罗先生介绍美国各种数据的产生会启发现代中国人的对数据的现代思维和尊重。
其实罗胖自己也经常用数据的特殊处理来支持其所讲的观点。这其实是做媒体都必须的一种技巧
这个文学文摘的例子以前某期出现过
YH Ding 哈哈 反正清楚记得是高中数学 一个例子
現在AI智能系統比人為統計更為準確與效能。
美国人的春晚---橄榄球决赛超级碗，美国人的世界杯--大选。
讲了一节gre写作课
Apple苹果
护肤品目测旁氏
来个沙发
這篇從美國總統民調談起, 數字統計可能藏有的問題
后面的部分好像GMAT的逻辑题
完全同意
没讲nate silver啊，讲的还是太老的东西了。
大数据的核心是在于精准而不是纬度多吧？举个例子，定位一个嫌疑犯是否有罪，最有效的方法是DNA鉴定，但没有这个技术之前，只能通过多纬度的分析，如，证人对嫌疑人的声音辨识，外观/长相识别等来判断，但这么多纬度的数据最后可能没有DNA鉴定一个纬度的数据来的有效直接。大数据核心是纬度多，这个讲法值得推敲啊啊啊。
婴儿猝死发生在萨丽身上的概率是1/8543，萨丽的两个孩子都猝死的概率是七千三百万分之一，可是英国某人的两个孩子都猝死的概率应该是七千三百万分之一再乘以8543，也就是1/8543才对啊
大数据的思想和传统的统计学思想不一样，统计学思想是或许足够的尽量少的数据，而大数据是获取尽量多的数据。传统的抽样统计思想一般都是人为地先对事物进行分类，然后在高度复杂的问题中，数据的聚合性往往并不显而易见，传统的抽样思想来分析很容易出错。
这句话300来年就有了
數字殺人很多，你們覺得誰會看那些數呀！
文学杂志 这是高中课本学样本时候的 著名例子
大家好好学统计吧，尤其是社会统计学 ：D
一线品牌，白的全是浮肿
data is there, people say
西方民主選舉結果現在越來越難以預測，而且絕大多數人只關心眼前利益，對國家整體的長遠利益考慮不多。所以才出現某些族裔或工會組織的90%只支持一個黨的候選人，這些都是不正常的。很認真的參加了幾次選舉投票，發現支持的政黨總是失敗，都懷疑自己的判斷能力是不是有問題了。
我第二
可怜的蒋公……
lei leon 我也不喜欢老蒋。可是我更不喜欢他的对手，于是就希望他能获胜。
Hangyu Zhang 两个都烂。如果毛在1950年去见了他的偶像马克思，现在对他的评价会完全不同。
我觉得真的就只是个段子。美国政治家都是很理智的，不可能因为蒋介石曾经不支持杜鲁门，杜鲁门就小心眼。肯定是经过各种考量，最后抛弃了蒋介石
0:31 按照這個標準，台灣屬於前現代化社會…
31:57 幾年前新聞報導台灣第兩千萬個新生兒出生的時候我也想了同一個問題
講到統計數字的可靠性，柯文哲選台北市長時的民調宣稱柯文哲將以超過80萬勝選，基本上不相信民調（特別是媒體宣稱的民調）的我一開始是很懷疑的。可當開票的時候卻準確無比，當下我就根據這個結果斷定2016蔡英文也會當選總統，而且深信不疑。沒多久總統大選民調又開始吹蔡英文的支持率，我相信她會當選，但不相信宣稱的支持率。最後開出來的票數我算一算，果不其然，離馬英九在2008年的總統大選中獲得的絕對支持率還是有一大段差距，沒能複製柯文哲現象。
台湾不是中国的吗？ 🇨🇳
Ansel Croft
台灣是中華民國的
SAY 历史没学好，不怪你 = =
學歷史沒屁用，不學
读史可以明智， 任何国家都是以自己的利益为主来做任何事情。 读了历史你可以明白很多道理。 好吧，每个人的人生不一样，不学算了。
黑人如果行，非洲就不是现在这样子。
黑人执政后的南非。。。就是笑话
中国现在也是经济大萧条，怎么办？怎么才能取得廉价原料和市场？希特勒的做法是否值得效仿？
不是還有7%以上嗎?
中国內陸還有空間發展基建，有緩衝空間，真正恐怖的是歐盟，我呆5年財富縮水3分之一
mika tan 歐洲真的衰退這麼厲害？以前社會福利太好了，現在打回原形
Hartmann Wang 現在有兩種說法，一個說福利太好加上老齡化開支太大。另一種是說歐盟國家生產力參差不齊，德國這些工業強的衝擊垮了希臘這些經濟弱的，然後這些弱的欠款又拖累強的，加上財政節約讓消費能力大降，有錢人不願在歐洲投資。
mika tan 德国还不是靠中国拉动。你看看大众车在中国的销量就懂了。大众车在美国根本没人买，就是中国人把它当宝。如果不是靠这十几年中国市场的拉动，大众车早就破产了。