《女士品茶》：讲述统计学历史的好书！

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<p></p><p>有网友说不能下载，实在是冤枉啊，如果直接点左键当然打不开了，因为那压根儿不是PDF文档，你需要点击右键、另存成doc文档才能打开。</p><p>那是20世纪20年代后期，在英国剑桥一个夏日的午后，一群大学的绅士和他们的夫人们，还有来访者，正围坐在户外的桌旁，享用着下午茶。在品茶过程中，一位女士坚称：把茶加进奶里，或把奶加进茶里，不同的做法，会使茶的味道品起来不同。在场的一帮科学精英们，对这位女士的“胡言乱语”嗤之以鼻。这怎么可能呢？他们不能想象，仅仅因为加茶加奶的先后顺序不同，茶就会发生不同的化学反应。然而，在座的一个身材矮小、戴着厚眼镜、下巴上蓄着的短尖髯开始变灰的先生，却不这么看，他对这个问题很感兴趣。他兴奋地说道：“让我们来检验这个命题吧！”并开始策划一个实验。在实验中，坚持茶有不同味道的那位女士被奉上一连串的已经调制好的茶，其中，有的是先加茶后加奶制成的，有的则是先加奶后加茶制成的。 这个留着短胡须的先生就是罗纳德·艾尔默·费歇尔（Ronald Aylmer Fisher），近代统计学的奠基人之一。 《女士品茶》，一本有关统计学历史的好书！对激发学习统计学的兴趣有极好的作用！   196739.pdf (700.5 KB, 需要: 2 个论坛币)

2008-3-9 11:00:00 上传

《女士品茶》：讲述统计学历史的好书！
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  <font color="#ff0000" size="5">下载时请将后缀改成doc，否则将无法打开附件</font></p>
<p align="right"><font color="#000066">[此贴子已经被作者于2008-3-10 15:38:23编辑过]</font></p>

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关键词：女士品茶 统计学 Fisher Ronald pdf文档 历史 统计学 好书 女士 品茶

<p>看看啊</p>

骗人，根本就不能下载！

<p></p><p>相信很多人会喜欢这本书的。</p>

第1章 女士品茶 <br/><br/>在20世纪40年代，费歇尔（R·A·Fisher）检验了孟德尔（Gregor Mendel）用来说明结论的数据，发现这些数据过分完美，以至于失真，它们并没有表现出所应具有的随即程度。 <br/><br/>第2章 偏斜分布 <br/><br/>K·皮尔逊的革命所留下来的是这样一个观念：科学的对象并不是可观测事物本身，而是数学分布函数，以描述与所观测事物相联系的概率。。。有的科学家宣称，概率分布的使用只是一时的权益之计，最终我们会找到一种途径回到19世纪科学的决定论。爱因斯坦有句名言，他不相信上帝在和宇宙玩骰子，就是这种观点的例子。其他人则相信，大自然基本上是随机的，真实性只存在于分布函数侄之中。不管一个人的基本哲学是什么，事实仍然是：K·皮尔逊关于分布函数和参数的思想统治了20世纪的科学，并在21世纪初仍保持着优势。 <br/><br/>第10章 拟和优度检验 <br/><br/>实际上混沌理论（chaos theory）是尝试着在一个更高端的层次上，通过复兴决定论（determinism）来动摇统计革命。 <br/><br/>第11章 假设检验 <br/><br/>直到费歇尔于1962年去世，奈曼一直受到这位天才的尖刻批评。奈曼每做一件事都会遭到费歇尔的批评。如果奈曼成功的证明出了费歇尔某项非常难解的叙述，费歇尔就说奈曼误解了他写的东西；要是奈曼扩充了费歇尔的某个观点，费歇尔就批评奈曼说他把好端端的理论用错了地方。相反，无论是付诸笔端，还是私人场合，奈曼从不回应（如果我们相信奈曼同事的说法）。 <br/><br/>在奈曼去世前的一次访谈中，奈曼说了一件发生在20世纪50年代的往事。当时他准备在一次国际研讨会上公开发表一篇用法语写的论文。当他步上讲台时，意识到费歇尔也坐在听众席上。在演讲论文时，他知道一场激辩难免，于是开始武装自己。他预计费歇尔会抓住论文里某个无关紧要的小地方，将论文和他本人攻击得体无完肤。奈曼讲完后，等待听众提问。费歇尔相当平和，一言未发。后来奈曼才知道，费歇尔不会法语。 <br/><br/>第18章 吸烟会致癌吗？ <br/><br/>这场论战，一方是脾气火爆的天才费歇尔，他将统计分布的整个理论构建在了一个坚实的数学基础之上，正在作最后的一场战斗。而论战的另外一方是J·科尔菲尔德（J.Cornfield）他所受的正规教育只不过是一个历史学的学士，有关统计学的知识完全靠自学而来，忙于建立新的重要统计理论而没顾得上区拿更高的学位。费歇尔指出，不通过随机化实验，根本无法证明任何东西。科恩菲尔德却认为，有些现象本身就无法设计那种随机化的实验，但是随着相关证据的积累也能说明一些问题。现在，两个人都已经去世了，但他们学术思想的继承者尚在。在法庭上，当原告们举证自己受到不公平的待遇时，这种争论便会时时现出；在分辨人类活动对生物圈的不利影响时，这种争论同样会扮演重要的角色；无论什么时候，一旦碰到医学中事关生死的重大问题，这种争论也必定会浮现出来。因果关系不是那么简单就能够证明出来的！ <br/><br/>第29章 泥菩萨 <br/><br/>可以用统计模型来做决策吗 <br/><br/>假定我们接受假设或者显著性检验的观点 ，我们赞同如果现实中该假设的相应概率非常小，就可以拒绝这个假设。为了更进一步说明，假设0.0001就是一个非常小的概率，让我们组织一次公正的10000张彩票的抽彩活动。按这个假设，1号彩票中奖的概率就是0.0001,我们拒绝这种假设；考虑2号彩票中奖的概率，我们也可以拒绝这种假设，依次类推，我们可以拒绝类似的任何针对某号彩票的假设。按照这一逻辑规则，如果A不为真，B和C都不为真，那么A、B、C的集合也不为真。也就是说，按照这一逻辑规则，如果每一张彩票都中不了奖，那么就没有彩票可中奖（而事实却是总会有中奖的彩票）。 <br/><br/>在科恩较早写的《可能与可证》（the Probable and the provable）一书中，基于普遍的法律实践，他提出了这个悖论的一个变形。在习惯法（common law）中，一个涉及民事诉讼的原告提供了“有利”证据，其陈述看起来是真的，那么他就会胜诉，法庭接受原告诉求的概率高于50％。科恩还提出了一个关于“无票入场者”（gate crashers）的悖论：假设在1000个席位的音乐厅里举办一场摇滚音乐会，主办单位只出售499张票，但是当音乐会开始的时候，1000个席位都作满了，根据英国的习惯法，主办单位有权在音乐会上向每个现场的人收票钱，因为他们每个人无票入场的概率都是50.1%，这样，虽然音乐厅只有1000个席位，但是主办单位却将会有1499张门票的收入。 <br/><br/>这两个悖论都说明了，以概率为依据所得到的决策是不合逻辑的，逻辑和概率是矛盾的。费歇尔在设计良好的实验基础 上，利用显著性检验来证明科学研究中的归纳推理是可取的，但是科恩的悖论则表明，这样的归纳推理是不合逻辑的。杰里·科恩菲尔德（Cornfield）根据积累 的大量证据来判断吸烟会导致肺癌这个说法，但连续的研究表明，除非你假设吸烟是导致肺癌的原因，否则这个结论是极不可能的。相信吸烟致癌是不合逻辑的吗？ <br/><br/>人们真的懂得什么是概率吗？ <br/><br/>20世纪70和80年代间，卡内曼和特维尔斯基研究了个体理解概率的方式。他们为大学生、大学教员和一般的市民提出了许多概率场景，他们发现大多数人对不同概率数值的含义甚至没有一个一致的观点。他们所发现最好的一点就是人们对50：50和“几乎肯定”的含义有着一致的认识。由此可见：天气预报员尽力想区分降雨概率90％和75％间的不同，但实际上他们根本不可能说清楚，而那些预报的收听者也不可能者的说清楚两者间的区别。 <br/><br/>斯坦福大学的帕特里克·苏佩斯（Patrick Suppes）指出，个人概率只有五个概率值： <br/>必然为真 <br/>为真的可能性大 <br/>为真的概率为一半 <br/>为真的概率小 <br/>必然为假 <br/>如果苏佩斯的模型是唯一适合个人概率的模型的话，许多标准统 <br/>计分析方法就毫无用处了，因为他们算出的差异水平低于人类感觉的水平。 <br/><br/>目录 <br/><br/>第一章 女士品茶 <br/>第二章 偏斜分布 <br/>第三章 可爱的戈塞特先生 <br/>第四章 在“垃圾堆”中寻觅 <br/>第五章 收成变动研究 <br/>第六章 “百年不遇的洪水” <br/>第七章 费歇尔获胜 <br/>第八章 致命的剂量 <br/>第九章 钟型曲线 <br/>第十章 拟和优度检验 <br/>第十一章 假设检验 <br/>第十二章 置信诡计 <br/>第十三章 贝叶斯异论 <br/>第十四章 数学界的莫扎特 <br/>第十五章 “小人物”之见解 <br/>第十六章 非参数方法 <br/>第十七章 当部分优于总体时 <br/>第十八章 吸烟会致癌吗？ <br/>第十九章 如果您需要最佳人选 <br/>第二十章 朴实的得克萨斯农场小伙 <br/>第二十一章 家庭中的天才 <br/>第二十二章 统计界的毕加索 <br/>第二十三章 处理有瑕疵的数据 <br/>第二十四章 重塑产业的人 <br/>第二十五章 来自黑衣女士的忠告 <br/>第二十六章 鞅的发展 <br/>第二十七章 意向性治疗法 <br/>第二十八章 电脑随心所欲 <br/>第二十九章 “泥菩萨”

呵呵看看

好书，谢谢，可以看的！

<p>楼主 请换一下你的文件&nbsp; 我下载了 但是解压的时候提示说 文件已损坏</p><p>或直接发到我的邮箱<a href="mailto:zhuanghanghang@126.com">zhuanghanghang@126.com</a>&nbsp;&nbsp;谢谢&nbsp;</p><p></p>

不错，物超所值！

<p>虽然我学的是统计学 可是我发现这个专业真是无聊啊&nbsp; 希望楼主能帮个大忙啊&nbsp; 先谢谢了~~~</p>