数理统计学简史

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出版者:湖南教育出版社
作者:陈希孺
出品人:
页数:279
译者:
出版时间:2002
价格:17.30元
装帧:精装
isbn号码:9787535537409
丛书系列:数学学科专题史丛书
图书标签:
  • 统计学
  • 数学
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具体描述

本书论述了自17世纪迄今数理统计学发展的简要历史。内容包括:概率基本概念的起源和发展,伯努利大数定律和狄莫旨二项概率正态逼近,贝叶斯关于统计推断的思想,最小二乘法与误差分布--高其正态分布的发现过程,社会统计学家对数理统计方法的主要贡献等。

《数理统计学简史》 内容概述 《数理统计学简史》一书,旨在勾勒出数理统计学从其萌芽到发展壮大的波澜壮阔的历史画卷。本书并非一本枯燥的定理推演或公式堆砌的教科书,而是通过梳理那些引领学科走向的关键人物、划时代的思想以及催生重要理论的社会文化背景,来展现数理统计学这门学科是如何一步步奠定其在现代科学研究中不可或缺的地位的。 本书将从数理统计学的早期孕育期说起。在早期,统计学的概念尚未完全独立,它常常与概率论、保险业、天文学观测以及早期社会经济调查纠缠在一起。我们会追溯到那些为后世数理统计学奠定基础的先驱们,比如那些在处理不确定性、分析离散数据以及理解随机现象方面做出初步探索的数学家和思想家。这个时期,统计学的运用更多是经验性的,但其背后隐藏的对规律性的探索和对偶然性的量化尝试,已经悄然孕育着未来的发展方向。 接着,本书将重点呈现数理统计学作为一个独立学科逐渐形成的黄金时代。这期间,一批杰出的数学家和统计学家,如卡尔·皮尔逊、罗纳德·费希尔、耶日·内曼、埃贡·皮尔逊父子等,他们以其非凡的洞察力和严谨的数学工具,为数理统计学注入了全新的活力。我们将详细介绍他们提出的革命性概念,例如: 概率分布的理论框架: 如何从描述性的数据统计转向基于概率模型的理论分析,理解误差的来源和分布特性。 统计推断的基石: 引入参数估计、假设检验等核心概念,使得我们能够从样本数据中推断总体特征,并对命题进行科学的判断。 实验设计的原理: 费希尔在农业实验中的开创性工作,如何通过科学的实验设计来最大化信息获取的效率,并有效控制误差,这不仅在农业领域,也深刻影响了工业、医学和社会科学的研究方法。 最大似然估计与最小二乘法: 这些强大的估计方法的提出,为解决实际问题提供了有效的数学工具。 贝叶斯统计的早期探索与复兴: 尽管贝叶斯方法在历史上起伏不定,但其以先验知识和数据结合来更新信念的思想,始终是统计学中一股重要的力量。本书将追溯其早期思想,并探讨其在现代计算能力支持下的重新崛起。 本书将不仅仅停留于对理论本身的介绍,更会着力于挖掘这些理论诞生的时代背景。例如,工业革命对数据采集和分析的需求,第一次世界大战和第二次世界大战期间在军事、情报和密码破译领域对统计方法的迫切需求,以及社会学、经济学等学科发展对量化分析方法的渴求,这些都极大地推动了数理统计学的发展。我们将探讨当时的研究机构、学术交流以及不同学派之间的辩论,这些都构成了数理统计学发展不可或缺的一部分。 此外,本书还将关注数理统计学在各个领域的实际应用。从早期的天文学和物理学测量,到保险精算的精确计算,再到现代生物医学的临床试验评估、社会科学的民意调查分析、经济学的宏观预测,以及工程学的质量控制,数理统计学早已渗透到我们生活的方方面面。本书将通过一些经典的案例,来生动地展现统计学思想如何在解决实际问题中发挥作用,并从中汲取灵感,进一步发展其理论。 随着计算能力的飞跃,20世纪下半叶至今,数理统计学迎来了新的发展高潮。本书也将探讨大数据时代对数理统计学带来的挑战与机遇。诸如: 计算统计学的兴起: 蒙特卡洛方法、自举法等计算密集型方法的普及,使得过去难以处理的问题变得可行。 机器学习与统计学的融合: 许多机器学习算法本质上是统计模型,两者的交叉与融合极大地拓展了数据分析的边界。 高维数据分析的挑战: 如何在维度远超样本数量的情况下进行有效的推断,这是一个持续活跃的研究领域。 非参数统计的广泛应用: 在对数据分布不做强假设的情况下进行推断,提供了更灵活的分析手段。 《数理统计学简史》将力求以一种引人入胜的方式,将抽象的数学概念与鲜活的历史人物和事件联系起来。本书的叙事风格将避免过于学术化的生硬,而是力图将科学发现的曲折、智慧的闪光以及由此带来的巨大影响,以一种易于理解且富有启发性的方式呈现给读者。它适合对科学史、数学史以及统计学本身感兴趣的广大读者,也为统计学专业学生提供了一个深入理解学科来龙去脉的视角,帮助他们更好地把握统计学的本质和发展方向。本书将带领读者穿越时空,亲历数理统计学从朴素的直觉到严谨的科学,从简单的工具到强大的理论体系的非凡演进过程。

作者简介

陈希孺,1934年出生于湖南长沙县(今望城县),1956年毕业于武汉大学数学系,同年到中科院数学所工作,1961年调中国科技大学,2005年8月8日于北京逝世。

陈希孺从事数理统计学的基础理论研究工作,在参数估计、非参数统计、线性回归和统计大样本理论方面有一些成果,在国内外有一定的影响,其成果曾获国家和中科院的自然科学奖。

目录信息

读后感

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近来意图进行分形分布,数据包络分析,统计学习,大数据挖掘的历史—科学的综合研究,如果有友邻对其中某一领域感兴趣的可以联系我,一起学习探讨,目的就是写出比这本书更为现代的《数据分析简史》。 读完此书,还是略有所获,按章节记录于下 2.1 频率X/N估计概率p的精度,...

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陈先生在本书《序》中说:“统计学不止是一种方法或技术,还含有世界观的成分--它是看待世界上万事万物的一种方法,我们常讲某事从统计观点看如何如何,指的就是这个意思,但统计思想也有一个发展过程。因此,统计思想(或观点)的养成,不单需要学习一些具体的知识,还要能够...  

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近来意图进行分形分布,数据包络分析,统计学习,大数据挖掘的历史—科学的综合研究,如果有友邻对其中某一领域感兴趣的可以联系我,一起学习探讨,目的就是写出比这本书更为现代的《数据分析简史》。 读完此书,还是略有所获,按章节记录于下 2.1 频率X/N估计概率p的精度,...

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舒以一口气读完了陈希孺教授的数理统计学简史。数理统计学发展400余年,在数学史上很短的篇章,在人类历史长河短短的分支。我作为一个用数学这内功招式点缀自己的工程师,深知数学,乃至数理统计对工程应用、工程分析颇为重要,也暗自感到作为一名工程师的渺小,巨人如伯努利(B...  

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陈先生在本书《序》中说:“统计学不止是一种方法或技术,还含有世界观的成分--它是看待世界上万事万物的一种方法,我们常讲某事从统计观点看如何如何,指的就是这个意思,但统计思想也有一个发展过程。因此,统计思想(或观点)的养成,不单需要学习一些具体的知识,还要能够...  

用户评价

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这本书的语言风格简直是妙不可言,它在保持学术的准确性与普及的可读性之间找到了一个近乎完美的平衡点。作者的文笔极其老练,时而如同一位睿智的长者娓娓道来,充满了历史的厚重感;时而又像一位激情澎湃的辩手,将那些思想交锋的场面描绘得扣人心弦。我尤其欣赏它那种幽默而克制的语调,在严肃的学术讨论中穿插着恰到好处的讽刺或自嘲,让紧绷的神经得以放松,却又不会冲淡主题的严肃性。这种高超的文字驾驭能力,使得这本书即便是面对一个对统计学背景知识不多的普通读者,也能保持极高的阅读兴趣,绝非那种故作高深的“天书”,而是真正意义上的知识普及与思想熏陶的典范之作。

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我必须承认,这本书在细节的打磨上达到了一个令人咋舌的程度。它不仅仅停留在对主要人物和重大事件的罗列,更深入挖掘了那些被历史长河冲刷掉的“小人物”和那些被忽视的学术侧面。作者似乎对每一个历史瞬间都进行了地毯式的搜寻和考证,很多我原以为是定论的观点,在这本书里都被赋予了更丰富的背景和多维度的解读。例如,对于某个早期概率思想的起源地的探讨,那种严谨到令人发指的文献引用和交叉验证,体现了作者极高的学术良知和研究深度。读完之后,我感觉自己对统计学知识的理解不再是孤立的点,而是形成了一个扎实、有血有肉的知识网络,这种“知其然亦知其所以然”的满足感,是其他任何泛泛而谈的普及读物都无法给予的。

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这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴,那种厚重的质感和细腻的纸张触感,让人爱不释手。封面的设计更是别具匠心,那种古典与现代交织的艺术风格,仿佛在诉说着文字背后那些深邃的数学思想是如何一步步演变至今的。我特别喜欢它在排版上的考究,字里行间透露出的那种严谨又不失优雅的气质,让阅读本身成了一种享受。每次翻开它,都像是进行一次与知识的亲密接触,那种沉浸式的阅读体验,是现在很多电子阅读器无法比拟的。我甚至会花时间去欣赏那些精心制作的插图和图表,它们不仅仅是内容的辅助,更是艺术品般的存在,让人在理解复杂概念的同时,也能感受到一种美学上的愉悦。这本书的实体版本,绝对值得每一个热爱书籍的人收藏,它不仅仅是一本书,更像是一件值得珍视的工艺品,体现了出版者对知识和阅读体验的极致追求。

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这本书的行文逻辑简直是教科书级别的流畅,作者仿佛是一位技艺精湛的导游,带着我们穿梭在浩瀚的统计学历史长河中。他巧妙地将那些看似枯燥的数学定理和概念,用生动的故事和具体的历史背景串联起来,使得整个叙述过程充满张力。我发现自己根本不需要费力去“啃”那些理论,而是自然而然地被作者的叙事节奏所吸引,不知不觉中,那些复杂的统计学思想就如同泉水般涌入了脑海。尤其是一些关键转折点的描述,作者的处理方式极其细腻,将不同学派之间的争论和思想碰撞描绘得栩栩如生,让我对统计学的诞生和发展有了全新的、立体化的认识。这种讲述方式,极大地降低了阅读的门槛,让原本高不可攀的学术领域变得平易近人。

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这本书给我最深刻的感受是它那种近乎哲学的思辨深度。它讨论的远超出了单纯的数学推导,而是深入探讨了人类认识世界、量化不确定性的基本方法论的演进。作者总能在关键时刻提出一些发人深省的问题,引导读者去思考:我们为什么要相信这些统计模型?它们在多大程度上反映了真实世界?这种对统计学本质的追问,让这本书从一本学术史著作,升华为一本关于“认识论”的佳作。阅读过程中,我经常需要停下来,合上书本,对着窗外沉思良久,思考那些早期的统计学家们在面对未知时所抱持的那种混合着希望与恐惧的复杂心境。它教会我的不仅仅是“如何计算”,更是“如何思考”以及“如何面对不确定性”。

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Maestro piece, not much to say

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还挺有趣,比《女士品茶》一类的八卦科普文实在很多,基本重现了早期统计学家对一些关键问题的想法与证明。其中威廉·佩蒂、魁特奈特、埃奇沃思部分与经济学思想史也相有关联

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:O212-09

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脚注里的各种证明。。。

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卷后语里有陈院士对数据分析前景的看法,那是在1998年

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