简介

精彩点评

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  yuheng

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  科学进入19世纪，形成了一种坚定的哲学观念，这种观念被人们称为“按时钟前进的宇宙”。科学家相信，他们可以用少量数学公式（如牛顿运动定律和波义耳气体定律）描述现实，预测未来事件。这种预测只需要一组完整的公式和一组精度足够高的相关测量数据。普通民众花了40年时间才理解了这种科学观念。 通过这种方法，高尔顿发现了一个现象，他称之为“均值回归”。实际上，如果父亲非常高，孩子往往比父亲矮；如果父亲非常矮，孩子往往比父亲高。似乎存在某种神秘力量让人类身高远离极端，朝着所有人的平均值靠拢。均值回归现象不仅仅适用于人类身高，几乎所有科学观测都面临着均值回归问题的困扰。 根据皮尔逊的革命性思想，我们无须将实验结果看作仔细测量的精确数字。相反，它们只是一堆数字，更常用的说法叫做数字的分布。这种数字的分布可以写成数学公式，用于描述某个观测值等于某个给定值的概率。这个数在某个具体实验中取什么值是无法预测的。我们只能谈论数值的概率，而不是确定的数值。每个实验的结果是随机的，因为它们是无法预测的。不过，我们可以用分布的统计模型描述这种随机性的数学本质。 1963年，混沌理论学家爱德华·洛伦茨（Edward Lorenz）发表了一篇演讲，题为《扇动翅膀的巴西蝴蝶会引起得克萨斯的龙卷风吗？》。这篇演讲后来被很多人引用。洛伦茨的主要观点是：混沌的数学函数对初始条件非常敏感，初始条件的微小差异在经过多次迭代后可能导致完全不同的结果。洛伦茨认为，这种初始条件对微小差异的敏感性让我们无法对他的问题给出明确的回答。洛伦茨的演讲以决定论为基本假设，他认为每个初始条件在理论上都能得到一个最终结果。这种“蝴蝶效应”思想已经被混沌理论的推广者当成了深邃而明智的真理。 ……

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  斯堪的纳尔维亚半岛岛主

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  【优点】        ①较为简单        不涉及一句数学公式的《女士品茶》，以最友好的简史方式，为人人都能入门统计思维的普及 提供了巨大帮助。        所谓数学模型，其实也就是一组等式；显著性有着常因望文生义而被用错的故事；玄乎其玄的大数定律其实也就是某事件发生的比例将越来越接近于该固定的概率……        ②有逻辑有情怀        尽管花差不多的时间，但高中老师尚不能在短短几节课中讲清楚模型的所以然，而我们却可以通过阅读这本书，达到理解基础概念的渊源和了解使用方法的前提。思维更连贯，学起来也更荡气回肠，毕竟，我们不再是只顾掌握应试的公式，而是得以借机窥见那段神秘伟大的历史进程。 【启发】        ①开始重视概率论        我也曾一直以为，未来一定存在着这样的一天：靠完整的公式和越来越精准的统计数据，结果一定可以被精准预测。这是决定论。        但事实上，“统计思想几乎在所有学科中完全击败了决定论”。常识告诉我们，统计方法得到了极其广泛的使用，统计学是能帮助我们利用样本的信息来推测总体情况、从局部到整体、从已知到未知的工具。        就这样，这本书在物理量子层面之外，又给我的概率观开了扇窗。我尚未不能说宇宙是决定论还是概率论，但我至目前觉得，宇宙可以是“决定论”，也可以是“概率论”。        ②追随优秀者       优秀科学家和平庸科学家分别对于研究的工作意义的角度，其实很不一样。相当于间接无形告诉我，如果我走上这条路，我应该用怎么样的心态和行为去对待实验。       我喜欢热情、友好、幽默的柯尔莫哥洛夫，想象着他在众人当中表现出来的热情洋溢的活力就令我心动不已；我喜欢热爱冒险又极其聪慧的女性戴维，她始终能谦卑地说，“我只是以一个小人物的视角，看到了所有这些主角”这就令我我心生卑微；我喜欢格特鲁德·考克斯，她用实际行动证明了自己是一位优秀科学家、优秀教师、出色管理者，其极度辉煌的事业和专业能力令我为之倾倒……我不知道自己最终会成为怎样的人，但我会记得，领略这些前辈先贤的风采后，我希望我能成为怎样的人。        ③关乎未来        在最后，书说“如何把数据的效用最大化成为当务之急，统计学的思想大有用武之地。在信息大爆炸的当下，乱花渐欲迷人眼，了解一些统计学的知识，你就是这个时代的明白人。”        不得不说，“成为这个时代的明白人”莫名戳中我内心的虚荣心，我喜欢学习一切有用东西，但也知道，有时候“自由而无用”的灵魂也是种洒脱的灵魂，这两者又让我得以平衡。 【重读】         对于专业性强且高于我水平的文章，我从来都不敢说读一次就吸收到位了。        阅读这本书仍需费脑子，去理顺思路。但好在主旨句清晰，只要抓住主旨句，看完整本书都没有大问题。能懂的就努力学懂，不懂的就留着到真正上概率课的时候再看嘛。        第一遍阅读，我的要求就只是：培养概率思维、领略先贤风采。

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  Janice@f

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  对于我来说，这是一本指引我扣开统计理性之门的最好的书籍，虽然书中不涉及一个数学符号，统计公式，主题是一部统计史，但书中珊珊道来的不论是为统计革命做出贡献的天才统计学家，数学家还是对统计充满了最最纯粹的兴趣与热爱的非天才的统计学者，他们严谨且勤奋努力的精神深深地启发我。 我想在顺应潮流的时代，我或许也可以因为最最纯粹的兴趣与求知欲迎着激流向上。

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  知参商

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  大学学习心理学，学到心里统计学时，看着满书的皮尔逊、费希尔，听着老师说的参数估计、假设检验，总是没有深究为什么，就像小时候学习数学，老师教一次函数就是一个X，二次函数就是两个X也从未深究奥秘，如今毕业快四年了，突然想去自主发现原来专业所学的统计，虽然没有抠字眼，做笔记，刻意记忆的看这本书，但是总归让我脱离开学科考试和笔记压力来看待统计学，不能说获益匪浅，只能说我开始意识到课本上简简单单的数学符号和寥寥几笔公式的含义和由来，以及如何凸显在如今的日常生活中。         不过掉书袋总是难免，想做个整理，以下摘自他人笔记，做个纪念： 一、统计学的底层逻辑是什么？ 20世纪以前，人们是按照“决定论”的想法来理解世界的，也就是说，一切自然现象的出现和存在，都是有原因的，并且遵循着一定的法则，人们坚信在理论上，我们可以掌握一切知识和规律，并且未来的一切事物都是可以准确预测的。统计和记录的数据越准确，预测就越精确。皮尔逊首先提出了实验数据的随机性和概率分布的概率，这一思想颠覆了当时人们认知世界的方式和实验研究的对象。人们开始认识到，万事万物不见得一定是因果关系，而是相互作用相互影响的相关关系，也逐渐接受了实验结果的随机性。后来费希尔又搭建了统计的整个理论框架和研究方法体系，后人也是在这个基础上不断完善发展这么学科的。 统计学就是基于问题，收集数据、分析数据、解读数据的学科，人们对统计学的接纳，同时也伴随着对“决定论”的抛弃。 二、统计学如何帮助我们处理复杂的数据？ 统计学就是帮助我们利用样本的信息来推测总体情况的工具，也就是从局部到整体，从已知到未知的过程。根据不同的目的，可以划分为两大部分： 1.描述统计：为了分析现有的样本数据，处理样本数据的过程，通过对杂乱无章的原始数据进行整理，让这些数据能够直观简练的呈现出来，并作为我们认识事物的客观依据。针对的是已知的样本，是当下。比如：分析企业薪酬水平、某国的GDP数据。 “用户画像”概念本质上就是一种描述统计：首先根据需要选取关键的指标或者维度，然后收集各个维度的数据或相关信息，然后将这些信息整理，抽象出一个用户的信息全貌，贴标签。 2.推论统计：估计未知的总体情况，从样本到总体的过程，通过整理出来的样本数据信息来估计总体、预测未来。针对的是未知的总体，是未来。推论统计有两种思路： （1）参数估计：直接从样本出发，利用样本计算出的数据来估计总体情况，分为点估计和区间估计两种。 （2）假设检验：从总体出发，先对总体情况提出一个假设，称之为“零假设”。然后通过实验收集数据，将收集到的数据跟这个零假设进行比较，看其差异大小。其思路和目标管理类似，限定目标，执行完后再看目标是否达成。科学研究就是一步一步地、小心翼翼地在试图推翻零假设的过程。 描述统计是基础，推论统计是目的，客观准确的描述为准确的推论提供了依据。 三、统计学在20世纪如何发展壮大，并快速席卷整个科学和我们的日常生活？ 从人类文明出现以来，统计就已经存在了，statistic源于城邦state，可见统计学跟国家政治的渊源很深。但是统计学长期不受重视，发展很缓慢。统计学的高度发展从20世纪30年代开始，直接原因是战争。30年代，大批优秀的数学家逃亡美国，抑制了欧洲统计学的发展，而美国正在经历大萧条，迫切需要了解国家经济状况有多糟，推动了抽样调查的产生和发展，还逐步应用到政治民意测验领域。二战期间，大量统计学家开始参与到作战研究，发挥了重要作用，让统计学得到真正重视，其研究还影响了最终的战争决策，最终让美国向日本投放原子弹，直接影响了整个二战和人类发展的进程。在此后许多实验和统计分析方法，也得到了系统地梳理和完善。统计学成为各学科数据的研究基础，在经济学、社会学、心理学、流行病学、生物学领域都有重要应用。 到20世纪末，这场统计革命开始受到诸多挑战： 1.统计方法的过度应用：概率分布的观念已经深深渗透到现代科学教育中，很多科研工作者严格按照假设检验的思想去求证，只关心显著性，却很少去思考这种方法背后的思想内涵。标准的统计方法本身并不足以解决问题，需要关注问题本身，而非只是盯着数据。 2.新的学科和技术的出现，削弱了统计学的影响力。随着互联网的发展，总体数据可以轻易获得，是否还需要推论统计？经过反复论证的数学公式还有存在的意义吗？ 3.现实是非常复杂的，人类构造的科学模型永远也无法完整的描述现实。某一阶段某一模型符合现有数据，但随着数据的积累，就需要对模型进行修改，以满足新的发现。 概率这种看不见摸不着的东西真的存在吗？我们认知世界的方式真的正确吗？如果无法确认，这场统计革命的基础就不牢靠，也许有一天，我们会发现这场统计革命不过只是人类认知历程中的又一次错误尝试。我们认知世界的方式，未来也许会再次因为某次革命而改变。

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  邓若兰

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  《女士品茶》这本书真的太有趣了！！作者确实做到了用不那么复杂和高深的语言带领读者领略统计学史的目的。 从女士品茶的小游戏开始，一路吊足了读者的胃口，让人停不下去，余闲时阅读很轻松【顺便还能复习概率论的知识哈哈哈哈】 作为一个工科生，我是曾经学习过概率论的，但是里面很多内容其实在本科学习的时候并不那么的被吸引【也没有那么的明白】，读完这本书很多事儿都有种恍然大悟的感觉。 非常推荐刚上大学的有概率论学习需求的同学阅读，这本书能够给我们在比较枯燥的学习过程中增添一些乐趣。就像是拉开历史的一个小角，去窥探熟悉又陌生的人的八卦【喜欢八卦是刻在人的基因好里的，私以为八卦有助于人类的发展也有助于人类对于新知识进行学习的哈哈哈哈】因为实在是太有趣了，所以把原版英文原版下载下来，准备把这本看完之后看英文的原版再次感受一些魅力。 里面除了讲在统计学中光彩夺目的男性，也讲了很多在统计学发展过程中熠熠生辉的女性，让我知道“哦原来有那么多的优秀的女性科学家在这个领域内做出了自己的贡献！”好喜欢！推荐！

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  _xy_

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  介绍统计学发展史的一本科普书，以统计学发展中的人物为中心展开，适合碎片阅读。统计学在日常生活和科研中的重要性在本科教育时不够强调。我觉得高中就该学习微积分、概率论和统计学基础知识。里面关于假设检验，特别是显著性检验，的部分看的一知半解，想再学习一下

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  志波

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  柯尔莫哥洛夫确定了概率的数学含义：概率是抽象事件空间中的一种集合测度。 数学与应用的结合常常基于对抽象事件的分析和表达，而面对大数据和离散态，在统计学成为一门学问以前，总是受误差困扰。正是在解开这个症结的探索中，才形成了统计学这门系统学科，人们陆续发现了均值回归、正态分布、泊松分布、方差分析、协方差矩阵等现象，从而达到对抽象事件的准确描述，以及正确预测。 本书采用面向普通读者的通俗语言介绍统计学的发展史，沿着发现者的轨迹勾画统计学改变科学与生活的宏大场面，于故事性和科学性集一体，朗朗上口，营养丰富。

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  船长

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  书挺好，整体阐述了统计学的发展以及对科学和现实生活的改变，不足之处在于本书的翻译，建议有条件的直接阅读原著，好多东西没有翻译出来，读着太拗口了，根本体会不到作者想表达的思想。

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  laraine

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  拖了一段时间才读完。这样的题目，以数学家八卦小传入手，的确比较生动有趣，但对整个理论体系的把握就有些零散。前半部分比较激动人心，就像构建整座大厦的根基，后半部分则是零散修补。科学是对尽可能接近真相的模型构建，统计学必不可少

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  高齐（🍩版）

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  一个很受启发的点是，统计革命关注分布及其参数，心理学实验中的假设检验只是现实生活中九牛一毛的统计现象，推广至现实仍道阻且长，算力提升带来的新的统计革命亟待席卷心理学界hhh 至于本书内容，太过基础，大幅介绍统计学家的轶事，却没有再深入一点讲各个概念，故中评。

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  余奎

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  我们能观测到的只能是数据分布，而无法得到一个固定的值。那到底是我们的观测存在缺陷无法完全精确还是世界本来就是不确定的（测不准原理）？这也许是统计学的最根本的哲学基础。 我们相信科学描述和预测事物只能依靠观测，但观测本身和观测结果处理都需要严格的论证，否则统计得来的结论是不可靠的。 对人类来说，正确认识事物和事物的关系只能依靠抽样与基于抽样的观察，基于世界本身的复杂性，我们似乎很难获得准确的本质和关系，人类的方法也许是贝叶斯条件概率式的，观察、试错、修正，再观察……再加上人类巨大的网络和模仿从众，人类整体是一个巨大的试错网络，个体未必能够适应，但整体适应能力超强。 多吸收人类成果多试错多修正也许才是符合人类的认识之路，前提是不要出局。正确且精确的统计也许需要上帝视角。

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  郭相谅

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  一、统计学的底层逻辑是什么？ 20世纪以前，人们是按照“决定论”的想法来理解世界的，也就是说，一切自然现象的出现和存在，都是有原因的，并且遵循着一定的法则，人们坚信在理论上，我们可以掌握一切知识和规律，并且未来的一切事物都是可以准确预测的。统计和记录的数据越准确，预测就越精确。皮尔逊首先提出了实验数据的随机性和概率分布的概率，这一思想颠覆了当时人们认知世界的方式和实验研究的对象。人们开始认识到，万事万物不见得一定是因果关系，而是相互作用相互影响的相关关系，也逐渐接受了实验结果的随机性。后来费希尔又搭建了统计的整个理论框架和研究方法体系，后人也是在这个基础上不断完善发展这么学科的。 统计学就是基于问题，收集数据、分析数据、解读数据的学科，人们对统计学的接纳，同时也伴随着对“决定论”的抛弃。 二、统计学如何帮助我们处理复杂的数据？ 统计学就是帮助我们利用样本的信息来推测总体情况的工具，也就是从局部到整体，从已知到未知的过程。根据不同的目的，可以划分为两大部分： 1.描述统计：为了分析现有的样本数据，处理样本数据的过程，通过对杂乱无章的原始数据进行整理，让这些数据能够直观简练的呈现出来，并作为我们认识事物的客观依据。针对的是已知的样本，是当下。比如：分析企业薪酬水平、某国的GDP数据。 “用户画像”概念本质上就是一种描述统计：首先根据需要选取关键的指标或者维度，然后收集各个维度的数据或相关信息，然后将这些信息整理，抽象出一个用户的信息全貌，贴标签。 2.推论统计：估计未知的总体情况，从样本到总体的过程，通过整理出来的样本数据信息来估计总体、预测未来。针对的是未知的总体，是未来。推论统计有两种思路： （1）参数估计：直接从样本出发，利用样本计算出的数据来估计总体情况，分为点估计和区间估计两种。 （2）假设检验：从总体出发，先对总体情况提出一个假设，称之为“零假设”。然后通过实验收集数据，将收集到的数据跟这个零假设进行比较，看其差异大小。其思路和目标管理类似，限定目标，执行完后再看目标是否达成。科学研究就是一步一步地、小心翼翼地在试图推翻零假设的过程。 描述统计是基础，推论统计是目的，客观准确的描述为准确的推论提供了依据。 三、统计学在20世纪如何发展壮大，并快速席卷整个科学和我们的日常生活？ 从人类文明出现以来，统计就已经存在了，statistic源于城邦state，可见统计学跟国家政治的渊源很深。但是统计学长期不受重视，发展很缓慢。统计学的高度发展从20世纪30年代开始，直接原因是战争。30年代，大批优秀的数学家逃亡美国，抑制了欧洲统计学的发展，而美国正在经历大萧条，迫切需要了解国家经济状况有多糟，推动了抽样调查的产生和发展，还逐步应用到政治民意测验领域。二战期间，大量统计学家开始参与到作战研究，发挥了重要作用，让统计学得到真正重视，其研究还影响了最终的战争决策，最终让美国向日本投放原子弹，直接影响了整个二战和人类发展的进程。在此后许多实验和统计分析方法，也得到了系统地梳理和完善。统计学成为各学科数据的研究基础，在经济学、社会学、心理学、流行病学、生物学领域都有重要应用。 到20世纪末，这场统计革命开始受到诸多挑战： 1.统计方法的过度应用：概率分布的观念已经深深渗透到现代科学教育中，很多科研工作者严格按照假设检验的思想去求证，只关心显著性，却很少去思考这种方法背后的思想内涵。标准的统计方法本身并不足以解决问题，需要关注问题本身，而非只是盯着数据。 2.新的学科和技术的出现，削弱了统计学的影响力。随着互联网的发展，总体数据可以轻易获得，是否还需要推论统计？经过反复论证的数学公式还有存在的意义吗？ 3.现实是非常复杂的，人类构造的科学模型永远也无法完整的描述现实。某一阶段某一模型符合现有数据，但随着数据的积累，就需要对模型进行修改，以满足新的发现。 概率这种看不见摸不着的东西真的存在吗？我们认知世界的方式真的正确吗？如果无法确认，这场统计革命的基础就不牢靠，也许有一天，我们会发现这场统计革命不过只是人类认知历程中的又一次错误尝试。我们认知世界的方式，未来也许会再次因为某次革命而改变。

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  刘青青

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  看到评论里有人打了差评，心想这本书写的真的好，为啥还有人差评，原因是他认为这是统计学科普，里面全是八卦，适合有一定基础的人看。（忍住三秒钟） 这本书写的非常好，我自己是做生物医学实验的，需要运用一些统计学皮毛去写论文，想去学，查资料，但是对于很多基础概念总是不理解，什么是p，什么是概率分布，t检验等检验方法为什么在使用前有那么多的使用条件，在这本书里都非常多的历史解释。学科的发展，是连续的，从学科史中了解探究，有助于我们了解现在使用方法的渊源，下次用的时候很有底气，减少出错的可能性。 如果皮尔森和费舍尔那个算八卦的话，好吧，就认为是八卦吧，这样的八卦我是真的喜欢看也喜欢听。 20世纪我以为只有物理世界里除了无比多璀璨科学巨匠，数理统计学领域的也是大师云集的时代，这本书里的出现的每一个名字，都配得上大师称号。不仅学了知识，还听了段子，简直double happiness！ 这本好书一定要推荐给刚入学医学小学弟小学妹们，不要被你们大学的统计老师给带偏了，他们教的什么t检验，卡方检验，都是从别人哪里听来的。不妨从皮尔逊和费舍尔本人去学习这些个理论，省去了中间人，你对知识理解会更加深刻。信我一次，你们真的不会吃亏。

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  美刀

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  科学松鼠会强力推荐，像小说一样的科普书，堪称统计学领域的《苏菲的世界》！ 统计学经典入门必读本，大数据时代，你需要懂点统计学思想，看统计学如何改变每个人的生活，看统计学学霸的传奇故事。

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  阅读游走

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  一本关于统计学，被封面耽误了的好书！当下的世界是不确定的，但我们总是习惯于用石器时代的脑袋按照机械社会的逻辑来给出“按时钟前进的宇宙”的确定性结论。等我们的知识和工具越来越精准时，才发现随机性和概率是更接近客观的表达。新冠复杂疫情，学者为何可以给出准确度很高的预测？统计学！ 作者戴维·萨尔斯伯格，统计学博士，辉瑞的资深生物统计学家，对于美国生物统计学做出了重大贡献。本书可以视作一部统计学的发展史，一部统计如何革新现有科学体系及人类生活的历史。切入点很有趣，关于奶茶是牛奶与热茶谁倒入谁更好喝的楔子。（分子料理角度，一定是热茶入温奶更好喝MIF。） 马克思的迷弟皮尔逊是统计革命的初始推动者。他受指纹发现者高尔顿的“均值回归”影响，发现的“偏斜分布”颠覆了科学的处理对象，非实物而是数学函数。拟合优度检验、泊松分布、方差分析、极值分布、一致性、无偏性、有效性、最大似然估计值、迭代算法、EM算法、钟形曲线、混沌理论、拟合优度。 1921年，凯恩斯发表的博士论文《论概率》是统计学的重要里程碑。“概率”一词是为了描述人类对不确定的感知。贝叶斯定理、部分优于整体、经济指数、发表性偏倚、帕斯卡方法等。本书对于投资者的意义在于再次明晰K线预测短期涨跌是碰大运。但切换为长期线时，波动则有中轴依附，企业价值。