数理统计学简史

陈希孺

出版时间

2002-01-01

ISBN

9787535537409

评分

★★★★★
书籍介绍
本书论述了自17世纪迄今数理统计学发展的简要历史。内容包括:概率基本概念的起源和发展,伯努利大数定律和狄莫旨二项概率正态逼近,贝叶斯关于统计推断的思想,最小二乘法与误差分布--高其正态分布的发现过程,社会统计学家对数理统计方法的主要贡献等。
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
适合谁读
  • 数理统计专业学生,助建立宏观理论格局
  • 对数学史、统计学发展脉络感兴趣的读者
  • 希望理解统计思想演变及背后哲学含义者
读前提醒
  • 非严格教科书,侧重思想史而非公式推导
  • 部分数学内容较深,可重思路轻计算细节
  • 建议结合历史背景理解学派争论的深层原因
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

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
  • "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。"
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。
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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