原标题：论统计常识
论统计常识
今天看到一则新闻——
这则新闻似乎让大家开心——中国又有进步嘛，但实际上有很大的嫌疑是通过瞎扯给增加中国在联合国会费的阴谋造势的。
为啥呢？看完这篇文章就明白了。
首先我们有一个共识：统计很重要；
次我们痛苦地意识到，统计真它娘的不是人学的！很多人回想起当年学校学统计之类的课程，还会不寒而栗！
还记得这个被三乘五折磨的小妹妹吗？
总之，统计真是一个不好学的东西！
不过我有一个好消息告诉你——实际应用级别的统计其实很简单，因为我们不需要了解原理、只需要知道结论就可以了。
比如我上课时经常使用一个案例——教室有四十位同学，请问有两位同学生日（同月同日）一样的概率是多大？
一般大家会认为很低，比如不到3％之类，但实际上正确答案是接近90％，具体概率曲线如下图——
这就是着名的生日攻击，计算和证明非常复杂，但你不需要搞清证明过程或原理。只要知道结论就可以了：当人数达到22.4时，有两人生日一样的概率刚好是50％。
总之，记结论、别管原理，除非你是搞研究的。
卸下思想包袱后，我们可以愉快地看一些和统计的实际应用有关的常识了，比如最基本的指标种类和指标维度。
一、指标种类
指标是来描述数据的——单纯的数据没有意义，处理过的数据才可能有用，因为数据是对过去的描述，而数据处理的核心功能是预测（该问题在大数据尤其被强调），也就是通过对数据的处理找到规律、以便对将来有所预判。
指标种类很多，最常见的是均值和偏差。
均值不需要解释，大家用得太多了；
偏差则往往被忽视，其实在均值稳定后、偏差就是关键的决策依据了——
比如去年和今年我们向客户的交货平均周期都是8天，请问我们的交货能力有上升吗？
显然从均值的角度看没有变化，但偏差则未必，假如去年的分布范围是2～14、今年是7～9，显然今年有重大进步，因为偏差变小了；
再比如我们选某个零件的供应商，A和B两家的不同是平均交货周期分别是8天和9天，如果只选一家，选谁？
也许你会选A，因为平均交货快嘛！但未必，比如A和B的周期分布分别是2～14和8～10，显然我们会选择B，因为B的偏差小、更加可靠。
结论：指标种类主要是均值和偏差，业务稳定后、偏差在决策中地位会上升甚至成为主要依据。
二、指标维度
指标维度的模型很多，一种简练而经典是Le－T－C－I。
Le（水平）
对当前的具体描述，这个是大家普遍使用的；
T（趋势）
数据变化的脉络，显示数据走向，通常至少需要三个数据才可以下结论；
需要强调的是，用作描述的指标应口径（计算方法）相同、并在相同的测量体系下得出，目的是为了保证可比性；不能板凳宽、扁担长或关公战秦琼；
C（对标）
仅仅看数据本身是无法下结论的，要结合参照系才可下结论；
I（集成）
描述数据对整体的影响：往往局部数据变好了会导致整体变糟。比如中国陆军规模的扩大其实不利于国家在目前形势下军事力量的建设，因为我们的方向是国土之外的海空；
结论：常用的指标维度是Le－T－C－I。
来几个栗子：
1、污糟的美军
美国国防部发布军中性侵分析报告，2014年或有逾两万人遭军中性侵。其中，其中男性10400人，女性8500人，男性遭性侵情况反而更严重！
其实这个结论是错的，因为指标应该是百分比而非绝对值：美军女兵20万、男兵65万——还是女兵受害的比例更高：4.3％对1.6％。
2、糊涂的计生
中国应该搞一胎化的计划生育，因为中国人口是世界上最多的。
这也是错的，正确指标应该是人口密度，中国是每平方公里135人，在全球220个国家和地区中排到60左右而已，一胎化根本没道理！
3、委屈的兔子
很多人喜欢拿中国和外国作比较，具体而言就是和美国比军力、和北欧比福利、和加拿大比环境、和沙特比油价、和肯尼亚比国家公园、和新西兰比绵羊、和澳洲比袋鼠、和德国比难民数量、和日本比毛片……然后结论是中或输乃至必完蛋。
其实完蛋的是你的智商：你以为世界上就两国家，一个中国、一个外国，中国当然不可能所有方面同时在世界居于第一，然后你的结论是中国不行——你说你的智商何在？
4、中国的中产
就是本文开始的案例——
显然问题发生在指标设计上——这个值应该是相对值而不是绝对值，应该观察中产在中国人口中的比例、算人均，这样才有可比性。
外媒怎幺会犯这种弱智的错误呢？无非搅浑水混淆视听捧杀你而已，让你出出血，比如多交联合国会费啥的。
我们要旗帜鲜明地宣称我们还是一个发展中国家，人均差得很！我们要努力提高人均指标，比如温室气体排放达到西方的平均，这才是平等、这才是人权、这才是负责任的大国！
微博名：秦师名粤
公众号：现代质量
2015－10－14
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