女士品茶

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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。

出版者:江西人民出版社
作者:[美]戴维·萨尔斯伯格
出品人:后浪
页数:348
译者:刘清山
出版时间:2016-8
价格:48.00
装帧:平装
isbn号码:9787210085256
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学 
  • 科普 
  • 统计 
  • 数据分析 
  • 科学史 
  • 方法论 
  • 数学 
  • 经济学 
  •  
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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。

具体描述

读后感

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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...  

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20世纪20年代末,夏日午后,一群剑桥大学教员和他们的妻子围坐在一起。 他们谈天说地,品下午茶。一位女士,突发灵感,认为将茶倒进牛奶与将牛奶倒进茶中所产生的味道不一样。 在座的每一位科学家都轰然大笑,两种液体的混合物在化学成分上没有任何改变。味道能有什么区别呢...  

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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...  

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看开头的时候对这本书抱了很大的期望,希望能够通过这本书理解整个统计学科的发展历史、知识体系和科学哲学。总体而言,作者学识渊博旁征博引,讲到了几乎所有统计学的重要人物,甚至相关科学史上其他领域的人物。不过遗憾的是,这本书也就更多地停留在人物轶事的层面,而没有...

用户评价

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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。

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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。

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#作为纯粹的外行来讲,收获了一堆名词和大神八卦,但没有得到解答。

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比较糟糕的科普书(效果可能还不如维基百科),罗列了一大堆「XX 年 XXX 做了 XXXX」的故事,对统计学一窍不通的我看完之后还是一窍不通。

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我一度认为是自己的段位不够,所以完全读不下去,后来我认真的学习了概率与统计学,然后再来看这本书,发现,还是读不下去。

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