统计学七支柱 - (EPUB全文下载)

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前言
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第 1 章　聚合：从表格和均值到最小二乘
1.1　指针的变化
1.2　古代的聚合
1.3　平均人
1.4　聚合与地球的形状
第 2 章　信息：度量与变化率
2.1　铸币检查试验
2.2　亚伯拉罕·棣莫弗
2.3　优化、扩展、悖论
第 3 章　似然：概率尺度上的校准
3.1　阿布斯诺特和显著性检验
3.2　休谟、普莱斯和贝叶斯归纳
3.3　拉普拉斯检验
3.4　似然理论
第 4 章　相互比较：作为标准的样本内变异
4.1　戈塞特和费舍尔的t-检验
4.2　弗兰西斯·埃奇沃思和方差成分的双因素分析
4.3　相互比较的一些陷阱
第 5 章　回归：多元分析、贝叶斯推断和因果推断
5.1　发现之路：从达尔文到高尔顿
5.2　高尔顿的解释
5.3　达尔文问题的解决
5.4　影响
5.5　多元分析和贝叶斯推断
5.6　贝叶斯推断
5.7　收缩估计
5.8　因果推断
5.9　三分律：愿你安息
第 6 章　设计：实验方案和随机化的作用
6.1　可加模型
6.2　随机化
第 7 章　残差：科学逻辑、模型比较以及诊断展示
诊断和其他图形
结论
看完了
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书名：统计学七支柱
作者：[美] Stephen M. Stigler
译者：高蓉　李茂
ISBN：978-7-115-46997-7
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The Seven Pillars of Statistical Wisdom
by Stephen M. Stigler
Copyright © 2016 by the President and Fellows of Havard College.
Published by arrangement with Harvard University Press
through Bardon-Chinese Media Agency
Simplified Chinese translation copyright © 2018
by Posts & Telecom Press.
All rights reserved.
　
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送给我亲爱的孙女、孙子——Ava和Ethan。
 
前言
“统计学是什么？”早在1838年就有人提出过这个问题（与英国皇家统计学会有关），此后这个问题又被反复提起。多年来，铁打的问题和流水的答案已成为该讨论的特点。综合问题和答案可以看出，持续的疑问源于，统计学并不是一个单一学科。自诞生至今，统计学的工作内容经历了翻天覆地的变化：从极端强调“统计学家仅收集数据而不分析”，转变为从计划到分析的所有研究阶段皆积极寻求与科学家的合作。并且，统计学工作者面对不同的科学领域时，需要相应调整自身角色：在某些应用中，我们接受基于数学理论推导的科学模型；而某些应用中，我们构建如牛顿力学体系一样稳定的模型。在一些应用中，我们既是积极的计划者，又是消极的分析师；而在另一些应用中，我们的角色则恰恰相反。统计学工作者除了角色众多，还需要为了避免失误、保持角色平衡而面对种种挑战。这就难怪“统计学是什么”的老问题，无论面对哪个时代的新挑战，总会被重复提起。“统计学的挑战”在19世纪30年代指经济统计，在20世纪30年代指生物问题，而目前指定义模糊的“大数据”问题。
统计学有各种各样的问题、方法和解释，那到底有没有自己的核心科学呢？如果统计学工作者总是致力于在诸多科学领域工作——从公共政策到验证希格斯玻色子的发现——甚至有时候只被视为服务人员，那统计学还能真正合理地被大家视为统一的学科吗？它能被视为我们统计学工作者自己的科学吗？这个问题就是我想在本书中解决的。我不打算告诉你统计学是什么或不是什么，而是尝试制定七个原则，即支撑统计学领域的七根支柱。它们在过去曾以不同方式支撑统计学，我保证，它们一定还会在无限的未来继续起到这样的作用。我会尽力使你相信，每根支柱的引入都是革命性的，并对统计学的发展产生了深远影响。
本书书名借鉴了托马斯·劳伦斯（即阿拉伯的劳伦斯）完成于1926年的回忆录《智慧七柱》。这部回忆录的名称源于《旧约·箴言》，《箴言》9:1写道：“智慧建造了房舍，雕琢了七根支柱。”根据《箴言》，建造智慧的房屋是为了欢迎寻求知识的人。此外，本书还有一个目的：阐释统计推理的核心思想。
将这七个原则称作“统计学的七大支柱”之前，我先强调，它们是七根“支撑”的柱子，是统计学的学科基础，而不是完整的体系。一方面，这七根支柱都有古老的起源；另一方面，现代学科通过自身结构的伟大独创性，以及华丽承诺不断产生的精彩的新思想，将统计学构建为多元化的科学。在不脱离现代工作的前提下，我希望在统计学核心中建立跨时代和跨应用领域的连接和统一。
第一根支柱称为聚合（Aggregation）。我们也可以使用它在19世纪的名称“观测的组合”，甚至使用最简化的名称：均值。名字太简单可能误导读者，其实，虽然它现在看来已不新鲜，但在早年却真正地具有革命性，并且时至今日依然如此——无论它在何时进入新的应用领域。那么，它如何体现革命性？按照规定，给定一些观测值，你可以通过丢弃信息而真正获得信息！我们对观测值取简单的算术平均值，丢弃观测值的个别特征，而将其都纳入汇总值进行考虑。目前，这在重复测量中很常见，比如观测恒星在太空中的位置。然而在17世纪，可能需要忽略这样一些信息，比如法国是个酒鬼观测员做出的观测，俄罗斯人是用旧仪器做出的观测，英国是个很靠谱的朋友做的观测。事 ............

书籍插图：

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