书籍介绍
这不是一本教你怎么算的书，而是一部关于“人如何在不确定中寻求确定性”的思想史。陈希孺从算术平均这一朴素概念出发，揭示出大数定律、中心极限定理、最小二乘法、误差理论竟都是同一种直觉的纵深展开；又借频率学派与贝叶斯学派的百年对峙，呈现统计推断本质上是一场关于“未知参数究竟固定还是随机”的哲学争论。书中穿插着 Gosset 的笔名、Pearson 算错自由度后被 Fisher 当众指正的旧怨，让冷冰冰的公式有了体温。它适合那些学完统计却仍感迷茫、渴望“站在高处理解问题从何而来”的读者，也适合想看清数据背后思想演进的思考者。
作者简介
陈希孺，1934年出生于湖南长沙县（今望城县），1956年毕业于武汉大学数学系，同年到中科院数学所工作，1961年调中国科技大学，2005年8月8日于北京逝世。
陈希孺从事数理统计学的基础理论研究工作，在参数估计、非参数统计、线性回归和统计大样本理论方面有一些成果，在国内外有一定的影响，其成果曾获国家和中科院的自然科学奖。
AI导读
核心看点
- 厘清概率由因推果与统计由果推因的本质区别
- 梳理频率学派与贝叶斯学派的思想分歧与融合
- 回顾伯努利、高斯等巨匠对算术平均的深入研究
读者共识
- 陈希孺著，思路清晰叙事流畅，经典之作
- 胜读教材，能站在高格局理解统计问题本质
- 兼具学术严谨与趣味性，重现群星闪耀时刻
精彩摘录
- "概率是由原因推结果，而数理统计呢，则是由结果推原因。"
- "极端地说，一部数理统计学的历史，就是从纵横两个方向对算术平均进行不断深入的研究历史。总的方面是指平均值本身。伯努利及其后众多的大数定律、中 心极限定理、高斯的正态误差理论，这些在很大程度上可视为对算术平均的研究成果，如今成了支撑数理统计学这座大厦的支柱。20世纪以来，数理统计学理论化 的程度加深， 不断提出有关算术平均的深刻问题，有的至今尚未完全解决。 除算数平均外，在统计方法中出于次一位重要位置的是方差，但方差不具备平均值所有的独立品格，它在很大程度上是因平均值精度研究的需要而引进。 从衡的方向看，是指有许多统计方法，，看似与算术平均很不同，但从某种意义上看，是算术平均思想的发展。其中最重要"
- "按如今统计学的状况，人们关于统计推断该如何做这个问题的主张和想法，大都可以纳入两个体系之内，其一叫频率学派，其特点是需要把推断的参数\theta视为固定的未知常数而样本X为随机的，其着眼点在样本空间，有关的概率计算都是针对X的分布。另一叫做贝叶斯学派，其特点正好与上述相反：参数\theta视为随机变量而样本X视为固定的，其着眼点在参数空间，重视的是参数\theta的分布。"
- "开维伯格和科洛特关注的方向相反。二者结合起来，揭示了将统计方法用于社会问题的困难所在，及如何决定研究的总体的细分程度，以便可以通过数据资料对问题进行有意义的分析。"
- "到1910年，参数估计的局面可比拟为一张有4条腿的桌子，这4条腿分别是矩法、极大似然法、最小二乘法和贝叶斯法。"
- "在日常生活中，当大家对某件事的情况了解不全面时，就会出现一批人提出的看法都是有些道理的，而一旦完全了解情况，意见就会归于一致。这个不太贴切的比喻多少显示了统计推断的为难之处，以及人们在此问题上可以有分歧的主张和想法。"
- "现在贝叶斯给出的结果是，此时参数在$X_0/(N_0+1)$这个值附近的取值比较大，离这个值较远处的那些值是真实值的可能性则较小。 此时，可以看到频率派和贝叶斯派的统一， 可以计算出在每个参数$\theta$取值下出现这个结果的概率. 后续的推断全是依据后验分布，比如说找一个单一的值估计$\theta$可以取后验分布的期望；要判断“$\theta<1/2$”的假设是否正确可以根据后验分布算其概率。"
- "如斯蒂格勒指出，伯努利证明了数学家不仅可以后验地认识世界，还可以用数学去估量他们的知识的限度。伯努利在结束《推测术》时就其结果的意义作了如下的表述：如果我们能把一切事件永恒地观察下去，则我们终现，世间的一切事物都受到因果律的支配，而我们也注定会在种种极其纷纭杂乱的事象中认识到某种必然。"
用户评论
挺有意思的一本书，介绍了数理统计学发展史上很多有意思的故事和重要的争论。不过，我估计我最终记得的只有Student分布是以Gosset的笔名命名的；Karl pearson算错了F分布的自由度，被Ronald Fisher指出后与其大吵一场并终身不和；以及当年搞贝叶斯统计的学者是多么受人歧视。另外赞一下陈希孺老先生，虽只是一本科普小品读物，但他都写得非常认真，资料翔实，可见老一辈学人治学之严谨。
统计的群星闪耀时。
这还是不错的，可作为统计学研究生入门构建基础知识框架的辅助用书。
pretty interesting
很经典
读史知今 统计学思想宏大观之如“隙中窥月”
获得一份历史的厚重感。
八卦确实好看
思想的历史与其背后的漫长同艰难
科学真就是少数人的游戏。
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