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[美] 史蒂芬·斯蒂格勒（Stephen M.Stigler） 著，高蓉，李茂 译

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 推论统计
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 数理统计
• 统计方法
• 数据挖掘

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115469977

版次：1

商品编码：12293551

包装：平装

丛书名： 图灵新知

开本：大32开

出版时间：2018-01-01

用纸：纯质纸

页数：129

正文语种：中文

编辑推荐

知名统计学家、哈佛大学文理研究生院院长孟晓犁教授 美国国家科学院院士、斯坦福大学教授Bradley Efron 斯坦福大学数学与统计学教授Persi Diaconis联合推荐

内容简介

本书介绍了统计学的七个基本思想——聚合、信息、似然、相互比较、回归、设计、残差，从其由来到引入，从基本概念到对“统计”这门学科的深远影响，并由此深入阐述统计学的科学本质。

作者简介

Stephen M.Stigler
知名统计学家、统计学史研究家，芝加哥大学教授。其父是诺贝尔经济学奖得主George J. Stigler。除本书外，还著有《统计探源》等统计学著作。

目录

第 1章　聚合：从表格和均值到*小二乘 1
1．1　指针的变化 3
1．2　古代的聚合 10
1．3　平均人 14
1．4　聚合与地球的形状 17
第 2章　信息：度量与变化率 23
2．1　铸币检查试验 24
2．2　亚伯拉罕 棣莫弗 26
2．3　优化、扩展、悖论 30
第3章　似然：概率尺度上的校准 35
3．1　阿布斯诺特和显著性检验 36
3．2　休谟、普莱斯和贝叶斯归纳 41
3．3　拉普拉斯检验 43
3．4　似然理论 46
第4章　相互比较：作为标准的样本内变异 51
4．1　戈塞特和费舍尔的t-检验 52
4．2　弗兰西斯 埃奇沃思和方差成分的双因素分析 58
4．3　相互比较的一些陷阱 61
第5章　回归：多元分析、贝叶斯推断和因果推断 65
5．1　发现之路：从达尔文到高尔顿 68
5．2　高尔顿的解释 79
5．3　达尔文问题的解决 80
5．4　影响 81
5．5　多元分析和贝叶斯推断 82
5．6　贝叶斯推断 85
5．7　收缩估计 87
5．8　因果推断 88
5．9　三分律：愿你安息 92
第6章　设计：实验方案和随机化的作用 95
6．1　可加模型 97
6．2　随机化 100
第7章　残差：科学逻辑、模型比较以及诊断展示 109
结论 125

好的，以下是关于《统计学七支柱》的图书简介，严格按照您的要求撰写，不包含该书内容，力求详实且自然流畅，字数大约在1500字左右。 --- 《量化思维的基石：现代数据分析的七大核心范式》 书籍简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察未来的核心动力。然而，面对海量复杂的数据，如何从中提炼出可靠的知识与洞见，是现代研究者、商业领袖和政策制定者共同面临的挑战。本书并非对传统统计学教科书的简单重述，而是致力于构建一个宏大而实用的分析框架——现代量化思维的七大核心范式。 本书旨在引导读者跨越单纯的公式记忆与软件操作，深入理解支撑现代数据科学、机器学习以及复杂系统建模的底层逻辑与哲学基础。我们相信，真正的分析能力来源于对核心思想的掌握，而非工具的堆砌。 第一范式：从描述到推断——不确定性下的决策科学 本部分将彻底革新读者对“统计”的认知。我们不再满足于简单地计算平均值和标准差，而是深入探讨如何在一个充满随机性和不确定性的世界中，通过有限的样本信息对未知总体做出合理、量化的推断。 核心主题： 概率论的直觉基础、参数估计的哲学争议（频率学派与贝叶斯学派的根本差异及其应用场景）、中心极限定理的威力与限制。 深度剖析： 我们将详尽阐述如何构建一个稳健的推断过程，从样本选择的偏差（如幸存者偏差、自选择效应）到置信区间的真实含义。重点讲解信息熵在量化不确定性中的作用，以及如何利用信息量的大小来指导数据收集和模型选择的效率。 应用视角： 分析在市场调查、质量控制和医学试验中，如何用小样本结果指导数十亿规模的决策，并量化决策的风险暴露程度。 第二范式：线性世界的统治力——模型构建的基石与边界 线性模型，尤其是多元线性回归，是所有统计分析的起点和基石。然而，其强大的解释力和广泛的应用范围往往被简化。本书将深入挖掘线性模型的内在结构和适用边界。 核心主题： 模型设定（Model Specification）的艺术、最小二乘法的几何意义、残差分析的深度诊断。 深度剖析： 本章着重于多重共线性的识别与处理，它如何扭曲系数解释，以及更高级的正则化方法（如岭回归和Lasso）背后的数学原理，它们如何通过引入偏差来换取方差的降低。此外，我们探讨了广义线性模型（GLM）如何将线性框架扩展至非正态分布数据，如泊松回归和Logit回归的本质联系。 应用视角： 详细解析在经济学和工程学中，如何通过变量变换和交互项设计，使得非线性关系能够在线性框架下得到有效拟合。 第三范式：分类与预测的艺术——判别分析与机器学习的桥梁 在处理分类变量和高维数据时，传统的回归方法开始力不从心。本范式聚焦于如何构建有效的分类器，并探讨其与现代机器学习方法的理论交汇点。 核心主题： 逻辑回归的概率解释、判别分析（DA）的几何基础、混淆矩阵的精细解读（敏感性、特异性、ROC曲线）。 深度剖析： 我们将深入比较费雪线性判别分析（LDA）与逻辑回归在假设条件和优化目标上的差异。重点分析了偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）在模型选择中的核心地位，并引入交叉验证作为评估模型泛化能力的核心工具。 应用视角： 探讨信用评分模型、疾病诊断系统如何通过精细的阈值设定和模型评估，在不同风险偏好下实现最佳的决策平衡。 第四范式：时间序列的律动——揭示序列数据的内在结构 许多现实世界的数据，如金融市场波动、气候变化和传感器读数，都具有内在的序列依赖性。本范式教授如何捕捉并利用这种依赖性。 核心主题： 平稳性的概念与检验、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读。 深度剖析： 系统梳理经典的Box-Jenkins ARIMA 模型族，从差分操作到模型识别、估计和诊断的完整流程。更进一步，引入GARCH 模型来刻画金融时间序列中波动的聚集现象（Volatility Clustering），这对于风险管理至关重要。 应用视角： 案例分析如何利用这些工具进行短期需求预测和高频交易中的市场微观结构分析。 第五范式：实验设计的科学——因果推断的黄金标准 在探究“A导致B”而非仅仅“A与B相关”时，统计学需要从描述走向更严格的因果推断。本范式是理解科学实验和政策评估的关键。 核心主题： 随机对照试验（RCT）的原理、内生性问题（Endogeneity）的根源（如遗漏变量、测量误差）。 深度剖析： 详细阐述倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和工具变量（Instrumental Variables, IV）等准实验方法的理论基础与实施陷阱。我们强调反事实（Counterfactual）思维在因果推断中的核心地位。 应用视角： 分析大型科技公司A/B测试的设计原则，以及经济政策评估中如何利用自然实验来识别真实的政策效果。 第六范式：降维与特征工程——驾驭高维空间的复杂性 当数据维度剧增时，数据的稀疏性与计算的复杂性成为主要障碍。本范式关注如何在不丢失关键信息的前提下，有效地简化数据的表示。 核心主题： 奇异值分解（SVD）的几何解释、主成分分析（PCA）与方差最大化的关系。 深度剖析： 深入探讨因子分析与PCA在数据压缩和潜在结构发现中的区别。重点讲解如何利用信息论指标（如重构误差）来客观选择降维的维度。同时，引入非线性降维方法（如t-SNE）的直觉理解，及其在数据可视化中的应用。 应用视角： 解释面部识别系统中特征提取的原理，以及如何利用降维技术处理高光谱成像数据。 第七范式：贝叶斯重构——从先验信念到后验知识的演进 超越频率学派的局限，本范式将贝叶斯方法提升到现代分析框架的组成部分，强调知识的累积性。 核心主题： 贝叶斯定理的哲学意义、共轭先验的选择、马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的直觉。 深度剖析： 详细介绍Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样的工作原理，解释为什么它们能够有效地探索复杂的后验分布空间。探讨如何将领域知识（先验信息）系统地整合到模型中，并评估这种整合带来的信息增益。 应用视角： 展示贝叶斯方法在复杂系统（如生态模型、粒子跟踪）和小型样本问题中的强大优势，以及在不确定性量化方面的自然优势。 --- 本书特色： 本书的结构设计旨在构建一个互联互通的分析体系。七大范式并非孤立的模块，而是层层递进、相互印证的。从最基础的推断（范式一）到最前沿的知识更新（范式七），读者将获得一套完整的、可应用于任何复杂数据集的分析哲学和工具箱。我们着重强调模型假设的批判性检验和结果解释的严谨性，旨在培养读者成为一个既能熟练运用现代工具，又深谙其理论根基的量化思考者。 目标读者： 数据科学家、商业分析师、金融风险管理者、社会科学研究人员、研究生及所有希望系统性掌握现代数据分析底层逻辑的专业人士。本书对读者的代数和微积分基础有一定要求，但对统计学基础知识不做预设，旨在从零开始，构建起一个坚不可摧的量化思维大厦。

评分☆☆☆☆☆

最近翻阅了一本名为《统计学七支柱》的书，它彻底颠覆了我之前对统计学的认知。在我看来，统计学一直是一门门槛极高的学科，充满了各种复杂的数学公式和抽象概念，离我的日常生活甚远。然而，这本书却以一种极其平易近人的方式，将统计学的精髓展现在我面前。作者没有一开始就抛出那些令人头晕目眩的符号，而是从我们日常生活中随处可见的现象切入，比如我们如何看待民意调查的结果，或者为什么有些广告宣传会显得如此“有说服力”。通过这些生动形象的例子，我才意识到，原来统计学早已渗透到我们生活的方方面面，并且正在默默地影响着我们的判断。 书中“七支柱”的划分，堪称点睛之笔。它将统计学庞大而复杂的知识体系，提炼成了七个核心的、易于理解的组成部分，就像为统计学这栋大厦，找到了七个稳固的基石。我尤其被关于“数据探索”的那一部分所吸引。书中强调了在进行深入分析之前，充分了解和描述数据的必要性。这让我意识到，很多时候，我们之所以会得出错误的结论，并非分析方法有问题，而是因为我们对数据的基本特征，比如分布、离散程度，缺乏足够的认识。这一点，对于我在日常工作中处理各种数据报表时，都非常有启发。 这本书在解释“置信区间”的概念时，也做得非常出色。我过去一直对“抽样调查”和“总体估计”感到困惑，总觉得从一部分推断到整体，似乎总有不确定性。但书中通过一系列生动且易于理解的例子，让我明白了置信区间的意义——它提供了一个范围，让我们能够更科学地估计总体参数的可能取值，并且量化了这种估计的不确定性。这种认识上的突破，让我对很多社会调查和市场研究的结果，有了更清晰的解读，也明白了为什么新闻报道中总会提到“误差范围”。 《统计学七支柱》最让我称赞的一点是，它并没有将理论与实践割裂开来。书中穿插了大量的真实案例，这些案例不仅来自学术研究，更涵盖了商业、社会科学、甚至个人生活。作者通过这些鲜活的场景，展示了统计学是如何帮助人们解决实际问题，提升效率，做出更明智的决策。我读到关于产品推荐算法的案例时，不禁联想到自己每天使用的各种APP，也终于明白了背后所运用的统计学原理。 总而言之，《统计学七支柱》是一本极具启发性的读物。它不仅让我对统计学有了全新的认识，更重要的是，它教会了我如何用更科学、更理性的方式去观察和分析世界。这本书的语言通俗易懂，逻辑清晰，即使是没有统计学基础的读者，也能轻松阅读并从中受益。它让我看到了统计学在生活中的无限可能，也激发了我进一步探索这门学科的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

最近读了一本名为《统计学七支柱》的书，我必须说，它彻底改变了我对统计学的看法。在此之前，我总觉得统计学是一门枯燥乏味、充满公式和抽象概念的学科，只适合那些在实验室里埋头苦算的研究人员。但这本书，它用一种极其生动、贴近生活的方式，将统计学的精髓娓娓道来。作者没有一开始就抛出一堆复杂的数学符号，而是从我们日常生活中随处可见的现象入手，比如天气预报的准确性，产品抽检的逻辑，甚至是如何在众多的餐厅中做出最佳选择。通过这些例子，我才意识到，原来统计学无处不在，它帮助我们理解世界的不确定性，做出更明智的决策。 书中的“七支柱”这个概念，更是点睛之笔。它将原本庞大而复杂的统计学体系，提炼成七个核心的、易于理解的组成部分。每一支柱都像一扇窗户，让我得以窥见统计学背后那严谨而又充满智慧的逻辑。比如，关于“数据收集”的那一部分，我才了解到，如何收集可靠的数据，其重要性甚至超越了数据分析本身。书中举了许多令人警醒的案例，说明了偏差的存在是如何轻易地误导我们，让我们得出错误的结论。这一点，对于我们现在身处信息爆炸的时代，辨别真伪、避免被误导，尤其具有现实意义。 我特别喜欢书中关于“因果推断”的章节。过去，我总是混淆相关性和因果性，认为只要两个事物同时发生，它们之间就一定存在某种因果联系。这本书则深入浅出地解释了为什么这种想法是错误的，并介绍了几种常用的方法来区分这两者。这种认识上的突破，让我对很多社会现象和科学研究的解读，都有了全新的视角。我开始审视那些看似“显而易见”的结论，思考其背后是否存在更深层次的原因，或者仅仅是一种巧合。这种批判性思维的培养，是这本书给我带来的最宝贵的财富。 《统计学七支柱》最让我印象深刻的是，它并没有止步于理论的阐述，而是将统计学与实际应用紧密结合。书中穿插了大量的实际案例，从医疗健康到市场营销，从社会科学到金融投资，几乎涵盖了我们生活和工作中可能遇到的方方面面。作者用这些真实的例子，向我们展示了统计学是如何帮助人们解决实际问题，做出创新和改进的。这让我深刻体会到，统计学并非象牙塔里的学科，而是解决现实世界挑战的有力工具。 总而言之，《统计学七支柱》是一本极具启发性的读物。它不仅让我对统计学有了全新的认识，更教会了我如何用更科学、更理性的方式去观察和分析世界。这本书的语言通俗易懂，逻辑清晰，即使是没有统计学基础的读者，也能轻松阅读并从中受益。它让我看到了统计学在生活中的无限可能，也激发了我进一步探索这门学科的兴趣。我相信，这本书会成为我未来学习和工作中的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

最近翻阅的一本名为《统计学七支柱》的书，着实让我眼前一亮。我一直觉得统计学距离我的日常生活很远，更多的是与学术研究、数据分析师打交道。然而，这本书却用一种非常亲切的方式，将统计学的魅力展现得淋漓尽致。它没有上来就堆砌复杂的公式，而是从一些我们日常生活中经常遇到的问题切入，比如为什么有些产品广告会让人感觉“效果神奇”，又比如如何在网上购物时做出更明智的选择。通过这些生动有趣的例子，我开始意识到，原来统计学并不是一门高高在上的学科，而是渗透在我们生活方方面面的强大思维工具。 书中“七支柱”的设定，堪称匠心独运。它将庞杂的统计学知识体系，巧妙地归纳为七个核心的概念，就像搭建一座宏伟的建筑，每一根“支柱”都承载着不可或缺的功能。我尤其被关于“模型构建”的那一部分所吸引。过去，我总以为模型就是对现实的简单模仿，但书中让我明白，一个好的统计模型，不仅仅是数据的复现，更是对事物内在规律的深刻洞察和概括。它能够帮助我们预测未来，理解变量之间的关系，并且在不确定性中找到确定性。这一点，对于我在工作中评估项目风险，优化流程，都提供了非常有价值的思路。 这本书在解释“数据可视化”时，也做得十分出色。它不仅仅是教我们如何制作漂亮的图表，更重要的是强调了“可视化”的意义——如何通过图形化的方式，让复杂的数据变得直观易懂，从而更有效地传达信息，引导思考。看到书中那些精美的图表，以及作者如何利用它们揭示数据中的故事，我才意识到，原来好的可视化，本身就是一种强大的沟通语言。这一点，对我在工作汇报、项目展示时，都有着极大的启发。 《统计学七支柱》最让我赞赏的一点是，它并没有将理论与实践割裂开来。书中充斥着各种各样鲜活的案例，这些案例不仅来自学术研究，更多地来自于商业、社会科学、甚至个人生活。作者通过这些真实的场景，展示了统计学如何在实际应用中发挥作用，帮助人们解决问题，做出更优化的决策。我读到关于市场营销的案例时，不禁联想到自己曾经参与过的产品推广活动，如果当时能运用书中介绍的统计方法，也许结果会大不相同。 总而言之，《统计学七支柱》是一本让人耳目一新的著作。它让我摆脱了对统计学的刻板印象，看到了这门学科的趣味性、实用性和深刻性。它不仅传授了知识，更重要的是培养了我的批判性思维和数据素养。我强烈推荐这本书给所有对统计学感兴趣，或者希望提升自己决策能力的朋友们。这本书一定会给你带来意想不到的收获。

评分☆☆☆☆☆

最近读到一本名为《统计学七支柱》的书，它的确让我受益匪浅。我一直以为统计学是那种只存在于实验室和学术报告中的学科，充斥着枯燥的公式和抽象的概念，与普通人的生活相去甚远。然而，这本书却用一种极其生动、贴近生活的方式，将统计学的核心价值展现在我面前。作者没有一开始就抛出那些令人望而生畏的数学符号，而是从我们日常生活中随处可见的现象入手，比如我们如何看待民意调查的结果，或者为什么有些广告宣传会显得如此“有说服力”。通过这些生活化的例子，我才意识到，原来统计学并非遥不可及，它早就渗透到了我们生活的方方面面，并且正在默默地影响着我们的判断。 书中“七支柱”的设定，可以说是一个绝妙的框架。它将统计学庞大而复杂的知识体系，提炼成了七个核心的、易于理解的组成部分，就像为统计学这栋大厦，找到了七个稳固的基石。我尤其被关于“数据质量”的那一部分所吸引。书中强调了“垃圾进，垃圾出”的道理，以及如何通过各种方法来识别和处理数据中的错误、异常值和缺失值。这让我深刻意识到，再精密的分析工具，如果处理的是不准确的数据，最终也会得出错误的结论。这一点，对于我在工作中处理各种数据报表时，都非常有启发，也让我对数据的“纯净度”有了更高的要求。 这本书在解释“偏差与误差”时，也做得非常出色。我过去总是将偏差和误差混为一谈，认为它们只是数据中的“小毛病”。但书中通过清晰的阐述和生动的案例，让我明白了这其中的巨大区别，以及偏差是如何系统性地影响我们的研究结果，甚至误导我们的决策。这让我今后在解读各种研究报告，甚至是一些“专家观点”时，都能多一份审慎和批判。例如，我读到关于产品功效的宣传时，便会开始思考其数据来源是否存在潜在的偏差。 《统计学七支柱》最令人称道的一点是，它始终将统计学与实际应用紧密相连。书中穿插了大量的真实案例，这些案例不仅来自学术研究，更涵盖了商业、社会科学、甚至个人生活。作者通过这些鲜活的场景，展示了统计学是如何帮助人们解决实际问题，提升效率，做出更明智的决策。我读到关于传染病传播模型的研究时，不禁联想到近年来的公共卫生事件，也更深刻地理解了统计学在预测和防控疾病方面的重要作用。 总而言之，《统计学七支柱》是一本极具价值的书籍。它不仅让我对统计学有了更深刻的理解，更重要的是，它教会了我如何用更科学、更理性的方式去认识和分析世界。这本书的语言生动有趣，逻辑严谨，即使是没有统计学背景的读者，也能轻松读懂并从中受益。它让我看到了统计学在生活中的无限可能，也激发了我进一步探索这门学科的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸拜读了《统计学七支柱》这本书，可以说是一次非常愉快的阅读体验。我向来对那些充斥着数学公式和晦涩术语的书籍感到头疼，但这本书却以一种非常平易近人的方式，将统计学的核心理念娓娓道来。作者没有一开始就抛出那些令人望而生畏的公式，而是从我们生活中最常见的一些现象入手，比如我们如何判断一个推荐算法是否靠谱，或者如何解读社交媒体上的各种“民意调查”。通过这些贴近生活的例子，我才意识到，原来统计学并非遥不可及，它早就融入了我们的生活，影响着我们的选择。 “七支柱”这个概念，真的非常巧妙。它就像给统计学这棵大树，找到了最坚实的七个根基。每一根“支柱”都代表着统计学中一个至关重要的方面，并且相互关联，共同支撑起整个知识体系。我特别喜欢书中关于“假设检验”的章节。过去，我总是对各种“研究发现”半信半疑，不知道该如何判断其可靠性。这本书则通过清晰的解释和生动的例子，让我明白了假设检验的基本逻辑，以及如何评估一个研究结果是否具有统计学意义。这让我今后在阅读科学文献，甚至是一些新闻报道时，都能多一份审慎和判断。 书中关于“概率分布”的阐述，也给我留下了深刻的印象。作者并没有仅仅停留在概念的介绍，而是通过各种形象的比喻，帮助我理解不同概率分布的特点和应用场景。我以前总觉得概率分布是一个非常抽象的概念，但在书中，我看到了它如何在现实世界中得到应用，比如预测股票市场的波动，或者评估自然灾害发生的可能性。这种从抽象到具体的转化，让我对概率分布有了全新的认识，也理解了它在风险管理中的重要作用。 《统计学七支柱》最令人称道的一点，在于它始终将统计学与实际应用紧密相连。书中穿插了大量的真实案例，这些案例涵盖了从医学研究到市场分析，从经济预测到社会现象的方方面面。作者通过这些生动的案例，向我们展示了统计学是如何帮助人们解决实际问题，提升效率，做出更明智的决策。我读到关于产品质量控制的案例时，不禁联想到自己曾经工作的工厂，如果当时能够更好地运用统计学原理，也许可以避免很多不必要的损失。 总而言之，《统计学七支柱》是一本极具价值的书籍。它不仅让我对统计学有了更深刻的理解，更重要的是，它教会了我如何用更科学、更理性的方式去认识和分析世界。这本书的语言生动有趣，逻辑严谨，即使是没有统计学背景的读者，也能轻松读懂并从中受益。我相信，这本书会成为我未来在学习和生活中，处理信息、做出决策的重要指导。

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到货很快，下次还会光顾的。。。

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Wireshark网络分析的艺术Wireshark网络分析的艺术

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贵是该书的最大特征

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统计学还是很有用的，应该好好吃透！

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统计学史

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