书籍介绍

本书是由陈希孺院士创作的统计学入门科普读物。书中通过讨论“偶然性”“机遇”等生活中常见的现象，通俗地介绍了概率和统计的基础知识，讲解了收集和分析数据的基本思路。此外，作者详细阐述了数理统计分析的思维与方法，并结合实例讲解了“抽样调查”“试验设计”的原理与统计方法选择的技巧，以帮助读者加深对统计学的理解，提高统计分析的思维能力。

本书可作为一般读者的统计学入门参考书，也适合相关专业的学生、教师和科研人员阅读学习。

陈希孺，数理统计学家。1934年2月11日生于湖南望城。1956年毕业于武汉大学数学系。1997年当选为中国科学院院士。曾任中国科学技术大学、中国科学院研究生院教授，中国概率统计学会第一届理事长，中国现场统计学会理事长，《应用概率统计》主编等。主要从事数理统计学研究，在线性回归大样本理论领域获得一系列具有重要意义的成果。在参数统计和非参数统计领域都做出了具有国际影响的工作。1998年获中国科学院自然科学奖一等奖。著有《概率论与数理统计》《数理统计学教程》《数理统计学简史》《统计学漫话》等。

AI导读

核心看点

院士通俗讲解概率统计，从偶然性切入，揭示数据背后的规律。
系统阐述抽样调查与试验设计原理，如双盲原则，避免主观偏向。
不仅教方法，更引导读者建立统计思维，提升分析数据与决策能力。

适合谁读

对统计学感兴趣，希望了解概率论基础的一般大众读者。
统计学相关专业学生，需补充直观理解与思维训练的学习者。
从事科研或数据分析工作，需掌握试验设计与分析技巧的人员。

读前提醒

本书侧重思维引导而非公式推导，适合培养统计直觉与世界观。
部分章节涉及专业概念，文科背景读者可能需要耐心克服阅读障碍。
建议结合生活实例阅读，理解“从部分推整体”的归纳逻辑。

读者共识

作者功力深厚，行文严谨且通俗，平衡了专业性与可读性。
被誉为统计学入门佳作，有助于塑造看待世界与数据的理性视角。
部分读者反映排版存在瑕疵，且后半部分难度增加，需坚持阅读。

本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。

精彩摘录

"统计的思维方法，就像读和写的能力一样，将来有一天会成为效率公民的必备能力。……(英)皮尔斯"
"照这种说法，机遇或偶然性之所以存在，是由于人类的知识的局限性。上帝是洞察一切、无所不知的，在他那里没有偶然性。或如某位科学家所说：“上帝不掷骰子。”但凡人不是上帝，认知上有许多盲点，做许多事情有“碰碰运气”的成分，因而不能不受机遇的支配。这个解释，从一种“形而下”或现实生活的角度看，是说得通的，并有其启发或警策的意义。它告诉我们：要减少盲目性（即机遇或偶然性的影响），就得要多增进自己的学识，多参加社会实践，“活到老、学到老”，办事细心考虑周到，多权衡利弊得失等。这方面的努力多一分，偶然性的作用就少一分，事情按照自己期望的方式进展的机会就多一分。拿投资股市为例。大量的股民有赚有赔，其中不乏众多的"
"我们的讨论只涉及关于偶然性的这样一个方面：虽说由于偶然性的作用，世上的万事万物呈现出一种无序、不可预测甚至纷乱的形态，但在这纷乱中，仍有一定的规律性可寻。这种规律性不同于“水煮到100摄氏度就会沸腾”这类必然形式的规律性：它“基本上”正确，但容许有一定的误差或例外情况。例如，“高个子的人体重也较重”，这个说法基本上正确，但不是对每个具体的人都正确。问题在于，身高与体重的关系过于复杂，如果你要求找出一个百分之百确切的规律，那就什么也做不成。当然，问题不能停留在“基本上正确”这种笼统的、含糊的提法的水平上，而要求对问题中偶然性因素的作用做进一步的探讨，这就涉及本书的主题。这个主题就是“机遇的数量"
"抽样方法两个要点： 1。在某些（不是一切）情况下，用抽取群体中的一部分个体进行调查的方法来取代全面调查； 2。个体（即样本）的抽取应遵守机会均等的原则，即群体中每一个体有同等机会被抽出。这种将样本的选定委之于机会的抽样，叫作随机抽样。在实施这一方法时，有三件事要做： 1.给调查对象的群体中的每一个体编号； 2。准备“抽签”的工具，实施“抽签”； 3。对样本中每一个体，去量测或调查所关注的指标。"
"随机抽样方法把调查对象的选定委之于机会，目的是为了避免调查者主观上的偏向性。"
"关于样本，有两种情况，一是数量型的，一是属性型的。前者如人的身高、收入之类，可以用一个数量来表达。后者如人的健康状况分成好、中、差三个等级，产品质量分特级、一级等等。"
"问题在于通过所得的样本值去了解（统计上称推断）关于总体的情况，哪些情况是我们想了解的呢？这要看研究者的关注之所在。以下几个问题及研究处理方法是典型的。 1。总体分布说得仔细点，是“总体中的个体的指标值的分布”。拿上例来说，就是这1000名工人的工资的分布。它告诉我们，有多少工人，其工资是多少，或工资处于一定界限之内的工人有多少，所占比率如何。分布在表述上可粗可精，如就本例而言，说“工资在500元以下的和不少于500元的各占50%”，是工资分布一种很粗的表述。如果说“工资少于300元的，300~500元的，501~750元的及750元以上的，各占25%”，则表述就更精一些。如有必要，还可以表述"
"干扰一个试验结果的有：（1）混入的系统性因素；（2）随机性的误差。前者是指那种显著的、可以造成重大错误的因素，例如病人的情况不同可能对疗效的估计产生重大错误。又如要通过试验去验证，一种工业产品的新配方（或新工艺）是否真能改善产品的性能。但新旧两种配方的试验分在两个工厂做，而这两个厂的设备条件和工人素质都有差异，后者作为系统性因素混入试验结果，使我们无法得出可信的结论。避免这种情况的方法有二：一是设法消除；二是将其计入，但采取适当的试验安排，以使之能与我们关注的效应分离开。"

作者简介

陈希孺，数理统计学家。1934年2月11日生于湖南望城。1956年毕业于武汉大学数学系。1997年当选为中国科学院院士。曾任中国科学技术大学、中国科学院研究生院教授，中国概率统计学会第一届理事长，中国现场统计学会理事长，《应用概率统计》主编等。主要从事数理统计学研究，在线性回归大样本理论领域获得一系列具有重要意义的成果。在参数统计和非参数统计领域都做出了具有国际影响的工作。1998年获中国科学院自然科学奖一等奖。著有《概率论与数理统计》《数理统计学教程》《数理统计学简史》《统计学漫话》等。

第1章　概率——机会大小的度量

1.1　古典概率——比率　　6

1.2　大数定律　　21

1.3　统计概率——频率　　35

1.4　主观概率　　39

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用户评论

大众科普读物就是不一样！

入门书，知识点不复杂，但有一点非常可贵：作者把概率与统计当作一种视角去讲，而不是单纯地追求所谓的“深入浅出”。或者说作者的目标不仅仅是普及基础知识，他还在引导读者形成统计思维。入门读物内容简单，为什么要让名家来写？这本书可以提供一个答案。

一本不错的书

前半本基本還能看懂，後半本對我來說基本就是天書……對不起，我的問題！

三月疫情期间读了大部分，还是比较受用的。后悔大学时没好好学习统计，现在看来，还是比较实用的