具体描述
大数据时代最该懂的学科就是统计学
科学松鼠会推荐统计学领域入门必读书
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※编辑推荐※
★统计学入门首选读本，科学松鼠会强力推荐！
这是一本经典的入门级读物，每介绍一个新的概念，都会进行大量的背景介绍，再辅以相关奇闻异事。就算是对于一个门外汉来说，也能读懂一个特定概念是做什么用的。
★像小说一样的科普书，堪称统计学领域的《苏菲的世界》
在作者笔下，固执的皮尔逊、低调的戈塞特、天才的费舍尔，一如武林高手一样，在统计学的思想领域激烈交锋。他们和后续各个时代代表性的天才，共同演绎了二十世纪这场绚丽多彩又跌宕起伏的统计学革命。有读者评论，本书之于统计学，一如《苏菲的世界》之于哲学。
★了解统计学的人，运气都不会太差。大数据时代，你需要懂点统计学思想。
统计学从不猜想，而是测量未来！从买乐透到大数据，全都需要统计学，不懂统计学，你就等着被骗吧！
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※内容简介※
统计学之所以被滥用、误用，其实是因为它太有用，在某种程度上,可以说改变了世界上处理问题的方式。
这是一部统计学的史诗。一百多年来，统计学从无到有，以至于蔚为壮观。一部统计学的发展史，就是一部不断革新现有科学体系的历史。本书深入浅出地描绘了这一历程，为读者奉献了一场思想的饕餮盛宴。
这是一部关于叱咤风云的统计学学霸的传奇故事书。回望那段波澜壮阔的时代,一张张脸孔水一样掠过。在英国剑桥的某个午后，有位女士声称，把茶加到牛奶里，和把牛奶加到茶里，两种方法调出来的下午茶喝起来味道不同。在座的科学家都对她的说法嗤之以鼻，但有位来访的瘦小绅士，R. A. 费希尔，提议要用科学的方法，来检验这位女士的假设……本书以这位喝下午茶的英国女士为起点，带领读者一一回顾“统计”这门应用范围最广的科学，了解若干重要理论的发展过程与应用，亲近那些隐身幕后的统计学家，看看统计究竟为今天这个世界，带来了什么样的改变。
这是一部大数据时代不容错过的实用之书。大数据时代，一切以数据说话，如何解读数据便与每个人的日常生活息息相关。统计学的本质就在于解读数据，读懂了本书，你就是大数据时代的明白人。
作者简介
戴维·萨尔斯伯格（David Salsburg），康涅狄格大学统计学博士，原辉瑞公司资深统计研究员，美国国家统计学会（ASA）会员，先后任教于哈佛大学公共卫生学院、康涅狄格大学、宾州大学、罗德岛学院及三一学院，著有多部统计学专著，本书是其代表作。
目录信息
第1章 品茶的女士
第2章 偏斜分布
第3章 亲爱的戈塞特先生
第4章 堆积如山的记事本
第5章 《收成变动研究》
第6章 “百年一遇的洪水”
第7章 费希尔的胜利
第8章 致死剂量
第9章 钟形曲线
第10章 拟合优度检验
第11章 假设检验
第12章 信任的骗局
第13章 贝叶斯的“异端邪说”
第14章 数学界的莫扎特
第15章 小人物的视角
第16章 摆脱参数
第17章 部分优于整体
第18章 吸烟会致癌吗？
第19章 如果你想得到最佳人选……
第20章 单纯的得州农家孩子
第21章 家族中的天才
第22章 统计领域的毕加索
第23章 污染处理
第24章 工业的重新缔造者
第25章 黑衣女子的建议
第26章 鞅的发展历程
第27章 意向性治疗
第28章 将自己提起来的计算机
第29章 建立在沙土上的摩天大厦
后记
大事年表
出版后记
· · · · · · (收起)
读后感
借来这本书半年了还只读了前两章，昨天和老师碰面说小论文他提起才在睡不着的半夜起来读。 书的第一章就是女士品茶试验，Fisher的实验启示：科学是从审慎的观察、思考和实验发展而来，从潜在实验结果的数据模型开始工作，从实验数据开始，计算与所考虑科学问题相...
评分在australia读master期间读了《女士品茶》这本科普读物，里面对现代统计学的一切有关理论介绍的东西全然没看懂，尽管我仍要把部分原因再次归结为翻译的质量，但我清楚地知道这是我此生不适合进行尖端学术研究的又一佐证——无法理解微积分、线性代数以外的数学物理工具。总...
评分 评分 评分作者意图以非数学的语言描述出统计革命带来的基本哲学观念层面上的重大转变并超越一般的观念介绍的层面而具体地展示给读者某些精彩的统计研究工作是如何进行的，就这个目的而言本书是没有达到要求的，它并未说清楚很多具体工作的基本思想，也就影响了读者对统计观念的全部力量...
用户评价
作为入门教材，写得一点都不好，案例少，实质性内容也少，就是某一年某某大神多牛，提出了什么理论的堆叠，要么泛泛而谈，要么就讲些大家都知道的东西。没啥受益。大标题、小标题都很有意思，可惜是标题党
评分一般般，也就开个眼界吧。
评分非常好，梳理了一遍统计学发展的脉络，最后一章的哲学角度的剖析尤为出色。比较合适对统计学有一定知识的读者。
评分很有意思的书，但不是一般意义上的“入门书”，私以为一个从来没了解过统计的人很难通过这本书建立兴趣，反而会更觉无聊。这本书适合那种了解过一些统计学名词，会用统计学工具，但是不了解工具本身的人看。这样才了解为什么构建这个工具，有一种“很高兴相遇”的意思。
评分它不会教你怎么统计，但是它会让统计看起来更有意思。
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