具体描述
了解统计学的人， 运气都不会太差
诺奖得主萨金特：人工智能不过是统计学的延伸
众多高校、科普机构强烈推荐的统计学入门必读书
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◎ 编辑推荐
◇ ChatGPT 如何靠概率“写”出一篇文章？为什么百年一遇的极端天气总是高频率出现？名校毕业的父母为何常常会养育出泯然众人的孩子？为什么说贝叶斯思维是地球上最强势的科学观？统计学不仅可以洞见现实，揭示真理，更能测量未来！统计学传奇大师拉奥曾说：“一切获取知识的方法本质上都是统计学。”人工智能时代，不懂统计学，就如同自断筋脉，自废武功。
◇本书是统计学入门*经典的读物，堪称统计学普及领域的《苏菲的世界》。在作者笔下，固执的皮尔逊、低调的戈塞特、天才的费舍尔等学界巨擘如武林高手过招，在统计学的思想领域激烈交锋。一个个统计学概念，被大大小小的故事串联成一张知识的巨网，读者在不觉间即可学会使用统计学思维解决问题。
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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,可以说它改变了我们处理问题的方式。
◇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,一张张脸孔如流水般掠过。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。
◇这是一部人工智能时代不容错过的实用之书。诺贝尔经济学奖得主托马斯 ·萨金特甚至认为，人工智能不过是统计学的延伸，能切实地在日常生活中训练统计思维的人将会更好地享受世界。
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
第一章 品茶的女士
科学合作的本质
实验设计
第二章 偏态分布
高尔顿的生物统计实验室
相关与回归
分布与参数
《生物统计》的计划
第三章 亲爱的戈塞特先生
“学生”的诞生
“学生”的 t 检验
费希尔与卡尔·皮尔逊的对立
“法西斯主义者”费希尔
《研究工作者的统计方法》
洛桑与农业实验
第五章《收成变动研究》
《收成变动研究一》
高尔顿均值回归的推广
随机对照实验
费希尔的方差分析
自由度
《收成变动研究三》
第六章“百年一遇的洪水”
极值分布
标志性作品
第七章 费希尔的胜利
费希尔和皮尔逊的统计观点
费希尔的最大似然方法
迭代算法
第八章 致死剂量
概率单位分析
布利斯的后期工作
第九章 钟形曲线
什么是中心极限定理？
“死亡万岁！”
从林德伯格—列维到 U 型统计量
霍夫丁在柏林
运筹学
第十章 拟合优度检验
混沌理论与拟合优度
皮尔逊的拟合优度检验
检验女士能否品尝出茶水的差异
费希尔对 p 值的使用
耶日·内曼的数学教育
内曼的数学风格
第十一章 假设检验
概率是什么？
概率与频数学派
第十二章 信任的骗局
内曼的解决方法
概率与置信水平
第十三章 贝叶斯的“异端邪说”
“逆概率”的问题
贝叶斯层次模型
个人概率
第十四章 数学界的莫扎特
柯尔莫哥洛夫的个人经历
柯尔莫哥洛夫在数理统计方面的工作
概率在现实生活中意味着什么？
第十五章 小人物的视角
为卡尔·皮尔逊工作
战争工作
第十六章 摆脱参数
还会进一步发展
悬而未决的问题
第十七章 部分优于整体
罗斯福新政与取样
杰罗姆·康菲尔德
经济指数
第十八章 吸烟会致癌吗？
原因和结果真的存在吗？
实质蕴涵
康菲尔德的解决方案
从吸烟与癌症到橙剂
发表性偏倚
费希尔的解决方法
第十九章 如果你想得到最佳人选……
妇女的贡献
如何选择经济指标
统计理论中的女性
第二十章 单纯的得州农家孩子
普林斯顿的统计学
统计学与战争工作
抽象统计学
第二十一章 家族中的天才
I. J. 古德
佩尔西·戴康尼斯
第二十二章 统计领域的毕加索
全面的数学家
第二十三章 污染处理
博克斯成了统计学家
博克斯在美国
博克斯和考克斯
第二十四章 工业的重新缔造者
戴明向高管传达的信息
质量控制的本质
戴明与假设检验
第二十五章 黑衣女子的建议
吉尼斯的统计学
预料之外的变化
抽象数学与应用统计学
第二十六章 鞅的发展历程
早期理论工作
鞅与充血性心力衰竭
第二十七章 意向性治疗
考克斯的观点
博克斯的方法
戴明的看法
科克伦的观察性研究
鲁宾的模型
第二十八章 将自己提起来的计算机
格里文科 - 坎泰利引理
埃弗龙的“靴襻”
重复采样及其他计算机密集型方法
统计模型的胜利
第二十九章 建立在沙土上的摩天大厦
统计革命脱离了统计学家的控制
统计革命是否已经走到尽头？
统计模型可以用于制订决策吗？
在现实生活中，概率意味着什么？
人们真的理解概率吗？
概率真的有存在的必要吗？
21 世纪将会发生什么？
后 记
大事年表
· · · · · · (收起)
读后感
事实上，感觉学生t分布是非常重要的，无论是对历史还是对理论上的进展，可为何这个分布无论何时都只是被人一带而过呢？ 皮尔逊，我觉得更多的是现在大家比较熟悉的大样本的情况；而费歇尔的思想，则是说参数是随着样本而变化的，因此基本上永远无法得到正确的值，因为总是具有...
评分常读常新。 以后也要读读R. A. Fisher的书。 书中除了用大白话讲述统计学知识外，还穿插介绍了很多背景知识和小故事。生动有趣、不失严谨。 书中讲Fisher在Rothamsted农业实验站研究作物产量历史数据那段故事太逗了。老少Pearson的不同结局至少也能说明做人和做学问同样重要...
评分事实上，感觉学生t分布是非常重要的，无论是对历史还是对理论上的进展，可为何这个分布无论何时都只是被人一带而过呢？ 皮尔逊，我觉得更多的是现在大家比较熟悉的大样本的情况；而费歇尔的思想，则是说参数是随着样本而变化的，因此基本上永远无法得到正确的值，因为总是具有...
评分 评分这本书是我完整意义上读完的第一本英文著作。出国快一年了，之前也尝试过阅读一些英文小说，可是都很难完整的读完。因为都还是所谓的名著，于是我自然的将没有读完的原因归结为自己没有耐心，或者是英文还不够好。直到我那天在一个订阅的博客上看到这本书的书评，那段时间正好...
用户评价
该书以精炼的语言深刻剖析了统计学的核心原理，通过生动有趣的典故如“女士品茶”，自然引出假设检验等关键概念，我在阅读中明白了什么是概率。全书展现了统计学的独特魅力及其与日常生活的紧密联系，读来令人耳目一新，感觉收获颇丰。当然，不建议小白速度。
评分你知道吗？我们制作奶茶时，先煮茶再加奶，或者先煮牛奶再加茶，两种方法做出来的奶茶味道竟然会不一样！科学家由此设计出不同组合的实验设计，以验证究竟是先加奶好喝还是先加茶好喝，而由这个实验诞生了统计学！原来统计学离我们的生活并不遥远！
评分AI生成内容时，背后其实在计算“哪种结果概率最大”（类似贝叶斯推断）。这本书是帮你无痛了解AI最最基本原理——统计学的最优选择。读完这本书，你不但可以理解统计学原理，而且在书中学到的“用数据验证猜想”“警惕过度依赖模型”等原则，能帮你未来评估AI的可靠性。
评分了解统计学就仿佛拥有了一把智慧钥匙。在这个充满数据的时代，不管是工作还是生活，它都能助力我们做出更好的决策。很多现象，像名校毕业的父母养育孩子结果难以预测、极端天气高频出现等，都能从统计学的角度去思考。统计学就像一张大网，把各种看似毫无关联的事件联系起来，既能让我们洞察现实、揭示真理，还能对未来进行一定的测量。
评分这不是一本关于茶艺或女性主义的著作，而是一部以“奶茶实验”为引子以1920年代剑桥午后茶会为起点的著作，可以说这本书构建了一部充满人文温度的统计学发展史。全书巧妙编织了三条叙事线：统计学大厦的建构历程、科学共同体的精神图谱、学科演进与社会变革的共生关系。这本书的终极价值，在于它让读者意识到：统计学不仅是工具，更是一种世界观。当我们用“显著性检验”审视社会现象，用“随机对照”设计人生实验，用“置信区间”包容不确定性时，我们已在无形中践行统计学的哲学。这本书或许无法让人成为统计专家，但它会赋予人一双“数据的眼睛”——在混沌中看见模式，在噪声中捕捉信号，在不确定中拥抱可能。正如萨尔斯伯格所期许的：“统计学的真正遗产，不是公式与定理，而是人类对理性与谦卑的永恒追求。”
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