本书更像是一个三流研究生用来应付毕业的论文

之前看过第一作者的一本书，实在是太烂了。所以。。我相信lz是正确的！！

还有这么个帖子。。。

同意楼主说的，这样研究也太容易。或许是学科范式本来如此，类似的方法论再好也只是描述性的，与挖掘“因果关系”距离着数个博士学位...

to pulupulu:
1. “摆弄那些“其他”的解释变量可以得出各种你想要的结果。”
真心不同意楼上关于这种危险的观点。请参阅各种统计模型的书籍关于遗落重要变量的问题。统计虽然可以‘骗人’，但不是任人摆弄的小姑娘，摆弄过这种小伎俩的人，结果多为统计所摆弄。

2. ”你不告诉别人你用的是哪个，然后就画一个“使用比例-年龄”的图，完全没有意义。“

写作可以有多种方式，但必须遵循最基本的原则。同意附录报告全模型。但楼上须知，写给市场用的书，但报告一堆非线性的tables of regression，别人能直观理解吗？

回复：黠之大者

用计量模型来支撑分析最起码要说明模型是什么。所谓的“控制其他变量”，学过统计和计量的人都应该知道，摆弄那些“其他”的解释变量可以得出各种你想要的结果。

举个例子，你用“某产品的使用比例”，对“年龄+收入”回归（模型I），和对“年龄+性别”（模型II）回归，画出来的”使用比例-年龄“的图肯定不一样，这样的模型有各种各样的，你不告诉别人你用的是哪个，然后就画一个“使用比例-年龄”的图，完全没有意义。从读者角度来看，信息量还真不如最简单的条件概率表示大。

lz真心没看懂啊...可以去微博搜相关演讲视频，对你的理解会有帮助

To lz: Your comment is misleading and not fair. 比如“历程扩散”在书中都是以单变量对单变量的图形表示，如“某产品的使用比例-年龄”.

To be frank and no offence, you actually don't really understand how the figures are drawn. It's drawn based on the prediction of multiple non-linear regression, rather than binary variables. Although it's demonstrated with only two variables, the other factors have been controlled.

However, it's normal to have such misunderstandings, since most of Chinese scholars and researchers avoid or neglect this method based on which we can have '个体指随年龄变化而变化的消费倾向' without panel data.
'那还不如直接用概率分布图来的简单', without controlling other factors, your suggestions will be spurious.

前几天我还打算买的呢，忍一忍还是有好处。看了你的书评感觉应该没啥看头了。

不同意，我觉得还不错能打7.5分，不足之处是作者对市场的分析不够犀利

看了你的回应不想买了。。

同感 但是没有lz说的那么严重 感觉分析的比较肤浅 之前对这本书抱有很大期望来着 互联网时间瞬息万变 书里的数据全是11年的数据 真心老旧 手机市场份额的那张表居然还是诺基亚占主导 有点露怯……