Lügende Zahlen: Wie Mathe und Statistik verdreht und missbraucht werden

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Lügende Zahlen: Wie Mathe und Statistik verdreht und missbraucht werden (Hugh Barker)

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Originaltitel:

Lying Numbers: How Maths and Statistics Are Twisted and Abused

Inhalt des Buches:

Eine leicht verständliche Untersuchung darüber, wie Zahlen schlecht berichtet oder absichtlich falsch dargestellt werden - von politischen Argumenten und Briefings bis hin zu Geschäftspräsentationen und Einkaufsangeboten.

Lob für Hugh Barker's Million Dollar Maths :

'Großer Spaß. Ein klarer, origineller und sehr lesenswerter Bericht über die seltsame Beziehung zwischen Mathematik und Geld. Professor Ian Stewart - Autor von Significant Figures

Ein lebendiger Crashkurs in der Mathematik des Glücksspiels, des Investierens und des Verwaltens. Hugh Barker macht tiefgründige Ideen unterhaltsam und profitabel.' William Poundstone - Autor von How to Predict the Unpredictable

Politiker, Wirtschaftswissenschaftler, Wissenschaftler, Journalisten ... sie alle sind dafür bekannt, dass sie von Zeit zu Zeit die Wahrheit verdrehen und die Fakten verdrehen. Aber die Zahlen und Statistiken, auf die sie sich stützen, sind doch kalte, harte, objektive Fakten, die die wahre Geschichte erzählen?

Natürlich ist die Wahrheit viel undurchsichtiger als das. Zahlen können auf Hunderte von verschiedenen Arten falsch interpretiert, missverstanden, missdeutet und missbraucht werden. Dieses Buch befasst sich mit den vielen Möglichkeiten, wie statistische Informationen in allen Lebensbereichen falsch dargestellt oder absichtlich missbraucht werden können, von politischen Argumenten über Geschäftspräsentationen bis hin zu eher lokalen Angelegenheiten wie Einkaufsangeboten und Stromrechnungen.

Ein polemischer Leitfaden zur Irreführung durch Zahlen, der dem Leser helfen soll, sich im Minenfeld zweifelhafter Statistiken und lügender Zahlen zurechtzufinden.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781472143617
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch
Erscheinungsjahr:2020
Seitenzahl:256

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)