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。
##让枯燥的统计变得有趣味
评分##尤其是在这个人工智能兴起和AI大数据快速发展的时代,统计学的性价比和重要性不言则明。很难想象AI和统计学并驾齐驱会碰撞出怎样惊人的效果!
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##让我们通过这样一本书来了解统计学,来了解统计学对于科学、对于认知所带来的改变吧,了解统计学的重要作用,提升我们相关的认知,并且用这样的一种认知来经营我们的生活吧。
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##作为普通读者的我们,在阅读本书后,会对科学统计思想体现出的哲学基础的深刻转变,有一些深入的了解。 通过学习,我们可以树立理性的思维方式,认清社会学的某种教训,清晰定义概念,从而改变我们的行为和情绪。
评分##作者说:客观世界极其复杂,充满了各种意外、混乱和轰动性事件。或许我们应该更宽心地注视着一切,并通过运动、饮食调节自己的激素,让整体指标保持稳定。就像16世纪的欧洲人,每一个具有基本良善的公民,都为人类的堕落和随之而来的世界的不断衰落感到痛心——道德、知识、工业,一切都在衰落。眼下,我生活的波谲云诡也来不及细想,在每一个细碎的时间、空间发生着。那突如其来的悸动,扫堂腿般的失落,以及跑步时甸甸的希望,无不预示着一些伟大的到来。可我知道,无论是午后品茗一样的恬静生活——还是过山车的上下颠簸,最终都会向均值回归,流向增长的曲线。(负增长也算增长罢)
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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