前言

凯文·凯利在《失控》中曾提道，当高度互联的低级群体的数量大到一定程度时，群体特征便会涌现出来，这特征是群体中的任何个体都不具备的。比如，大量水滴汇集成河水、海水，便会产生让水滴“感到陌生”的新特征——漩涡和波浪。

2013年8月，谷歌公司提出了一个票房预测模型，该模型仅以单词搜索量为依据，便可以提前一个月预测电影的首周票房，准确度高达94%。更令人惊讶的是，这是一个简单的线性回归模型。谷歌是如何做到的呢？

人类对数据的处理已经进入大数据时代。可是，绝大多数的人，对数据统计等基本常识还在算术常识时代。这是一个科技的时代，相对于十年前和二十年前，全球市值最大最受人尊敬的公司Top 10，全部变成了苹果、微软、Google……这些高科技公司，任何普通人都用智能手机，任何人都在享受高科技技术带来的便利。为了更好地工作和生活，我们要了解一下这些高科技技术的常识。笔者在这方面有一些经验，所以特地编写了本书，希望以比较科普和有趣的笔调，让你了解一门新的科学，甚至进入一个新的领域。

大学本科时，我曾上过“概率论”和“数理统计”两门课，虽然完整地学习了概率统计，却只是一知半解。攻读硕士时，我在科研工作中需要用到概率统计，方才无奈地发现，当年所学已完完全全地还给了老师。我只能匆忙地自学了概率统计，勉强能应付科研工作，但心中对概率统计的很多概念仍旧一头雾水。后来，我有幸与我的妻子走到了一起，她大学本科和硕士期间都主修“应用数学”专业，在她的帮助下，我这个概率统计的门外汉终于入门了。

硕士毕业前，我和妻子共同翻译了一部英文科普读物《让你爱上数学的50个游戏》，这本书帮助我进一步巩固了概率统计知识，也让我萌生了写书的念头。毕业后我仍从事科研工作，参与了几个与数据分析有关的项目，发现自己对概率统计的理解仍然不够深刻。于是我一口气阅读了几本概率统计的科普书，比如《深入浅出数据分析》《深入浅出统计学》和《生活中的概率趣事》，终于搞懂了“贝叶斯定理”“假设检验”等概念。看书之余，我在“简书”上写了几篇读书心得。出版社的编辑看到我写的文章，问我是否愿意写一本概率统计的科普书，说实话，能写作一本属于自己的书是我的小小理想，既然机会来了，我怎么会拒绝呢？！

开始写作前，我为自己设定了三个原则。

一是理解而非定义。概率统计的教科书里充满了数学公式，虽然数学公式能对抽象的概念做出精确的定义，但这样的定义太晦涩，难以理解。这是一本写给初学者的书，我想帮助读者理解概念的含义，而非怎么求解某个具体问题。所以，我会用解释性的语言来描述概念，而不是给出标准的定义。这么做风险很大，但我愿意尝试，希望本书可以帮助读者更快速、更深刻地理解概念。

二是引导而非灌输。从小到大，我们都承受了太多的灌输式教育，我很庆幸，自己在灌输式教育下活了下来，但我不希望“灌输”给读者任何东西。所以，我总是以案例作先导，先引起读者的兴趣和思考，然后在解答问题的过程中讲述知识。希望这么做可以为读者减负，让读者更流畅的阅读，在轻松愉快中学到知识。

三是有趣而非无趣。很多人说，“有趣”是对一个人最高的评价。我觉得，对一本书同样如此。图书销售排行榜上，小说永远是主角，因为它们“有趣”。读者喜欢故事，不喜欢说教，这是事实，更是真理。我要努力避开说教式的言辞，把知识融入故事中，在讲解知识的同时，带给读者阅读的乐趣。

写作时，我尽量坚持这三个原则，虽然期间有过挣扎和迷茫，但最终还是完成了这本书。

本书共有9章，第1章和第2章介绍概率和随机变量的基础知识；第3章和第4章介绍统计和分布的基础知识；第5章是专门介绍赌博中的概率统计的一章，前4章的知识在这里得到了应用；第6、7、8章分别介绍了概率统计的三个重要方法——假设检验、贝叶斯定理和线性回归；第9章是漫谈概率统计。

我的阅读建议是：第1、2章合并阅读，第3、4章合并阅读，在前4章阅读完成后，再阅读第5、6、7、8、9章，后5章各自独立，不需要按顺序阅读。

本书由李帅主笔编写，同时参与编写的还有黄维、金宝花、李阳、程斌、胡亚丽、焦帅伟、马新原、能永霞、王雅琼、于健、周洋、谢国瑞、朱珊珊、李亚杰、王小龙、张彦梅、李楠、黄丹华、夏军芳、武浩然、武晓兰、张宇微、毛春艳、张敏敏、吕梦琪等作者。在此一并感谢。

这是我的第一本书，其中难免出现错误，希望读者理解包涵，也欢迎读者批评指正。

如果你读过本书，想与我沟通，欢迎通过E-mail联系我：lishuaibeijing@163.com。

最后，我要感谢我的家人和朋友。感谢我的父母，陪伴我成长，帮助我养成了读书和写作的习惯。感谢我的妻子，一直理解我、陪伴我，并给我讲解了一些晦涩的数学概念。感谢刘子冲、王充山、秦培根、刘翼、孙淼、赵玮琪等老朋友，你们的支持和鼓励是我坚持写作的动力！

编者