看到“统计学”，你首先想到什么?是让人眼花缭乱的表格，还是各种晦涩难懂的术语?其实，统计学并不遥远，从日常生活到科学研究，到处都有它的踪影;统计学也并不枯燥，在BBC纪录片《统计的乐趣/乐在其中统计学 The Joy of Stats》中，明星教授Hans Rosling将用新奇的方式、先进的技术和幽默的语言，带我们走进妙趣横生的统计学世界。
他用统计学结合电脑科技展现了一幅我们从未见过的画面，也是我们从来无法想象到的画面。
比如，平均数是统计中一个很重要的概念，但是光看它，却会得出一个荒谬结论：把马云和6个穷人放在一起，平均每个人都坐拥好几个亿的财富。
再比如，把来自不同地方的香蕉放在猩猩和大学生面前，猩猩能选出来，大学生却只能瞎猜。如果猩猩选择的正确率更高，能说明动物比人类聪明吗?
这些例子让我们看到，统计学并非简单地处理数字，而是用相关性揭示一些人们忽略的原理。掌握分析数据的能力，能让我们跳出直觉理性严谨思考问题。
1.致敬大师——Hans Rosling Professor。
真是一个有激情、热爱所讲内容的优秀讲者。
倘若大学教师们能有其部分之精神，那么学生的“入门”将大大改善（当然责任不仅在于教师）。
另外，能从片中的许多采访者身上，看到他们的“乐在其中”，热爱其工作。
2.片中涉及的统计学相关概念：
分布曲线、南丁格尔、可视化、相关性分析、数据存储单位、应用（机器翻译、天文学、人类网络情感等）
3.想法：
人类的统计学动力之一，是否源自人性中的“收藏欲”？
例如，对于不少初级学习者而言，常常在着手学习某项技能时，容易掉进一个陷阱——“花费大量时间收集资源且动力十足，而收集完毕后，却常常花费少量时间利用资源且动力不足”。
此例中，这类人的“收藏欲”大，但实际效果不佳。
4.摘录一语：What a good scientist does, if he comes with a correlation, is try as hard as she or he possibly can to disprove it, to break it down, to get rid of it, to try and refute it.
And if it withstands all those efforts at demolishing it, and it is still standing up, then, cautiously, you say, "We really might have something here".
合格的科学家在进行相关性分析时，会尽其所能去否定所证命题，要尽力反驳它，证明它是错误的。而到最后，如果反驳这个命题的所有努力全都失败，而这个命题依旧成立时，我们才可以谨慎地说，这可能是正确的答案。
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