Fisher, Neyman, and the Creation of Classical Statistics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Erich L. Lehmann

出品人:

页数:124

译者:

出版时间:2011-8

价格:USD 34.95

装帧:

isbn号码:9781441994998

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Statistics
统计学
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杰罗姆·费舍尔
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20世纪统计学

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具体描述

Classical statistical theory—hypothesis testing, estimation, and the design of experiments and sample surveys—is mainly the creation of two men: Ronald A. Fisher (1890-1962) and Jerzy Neyman (1894-1981). Their contributions sometimes complemented each other, sometimes occurred in parallel, and, particularly at later stages, often were in strong opposition. The two men would not be pleased to see their names linked in this way, since throughout most of their working lives they detested each other. Nevertheless, they worked on the same problems, and through their combined efforts created a new discipline.

This new book by E.L. Lehmann, himself a student of Neyman’s, explores the relationship between Neyman and Fisher, as well as their interactions with other influential statisticians, and the statistical history they helped create together. Lehmann uses direct correspondence and original papers to recreate an historical account of the creation of the Neyman-Pearson Theory as well as Fisher’s dissent, and other important statistical theories.

Springer webpage: http://www.springer.com/statistics/statistical+theory+and+methods/book/978-1-4419-9499-8

一本关于统计学发展史的著作，聚焦于两位巨匠的思想碰撞及其对现代科学的深远影响。 19世纪末至20世纪中叶，统计学经历了一场革命性的蜕变，从最初的描述性工具演进为一套严谨的推断方法。这场革命的中心，无疑是两位在各自领域都享有盛誉的数学家和统计学家——罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）和杰日·内曼（Jerzy Neyman）。本书将深入剖析这两位科学巨匠的思想渊源、理论建树，以及他们之间既合作又竞争的复杂关系，如何共同塑造了我们今天所理解的“经典统计学”。费舍尔：直觉、革新与范式建立者罗纳德·费舍尔，这位被誉为“现代统计学之父”的人物，以其非凡的数学才能和敏锐的洞察力，为统计推断奠定了坚实的基础。他的贡献横跨理论与应用，深刻影响了生物学、农业、遗传学等多个学科。本书将首先聚焦于费舍尔早期的工作，包括他对最大似然估计法的开创性贡献。这项技术不仅简化了参数估计的过程，更提供了一种系统性的方法来从数据中提取信息。我们将详细阐述最大似然原理的数学原理，分析其在不同模型下的适用性，并探讨费舍尔如何将其应用于复杂的统计问题，例如基因频率的估计。费舍尔对方差分析（ANOVA）的开发更是统计学史上的一个里程碑。在早期，科学家们面临着如何比较多个处理组的均值差异的难题。费舍尔巧妙地利用方差的分解，将总变异分解为不同来源的贡献，从而提供了一种强大的工具来检验分组均值之间的显著性差异。本书将详细介绍方差分析的基本原理，包括F检验的推导过程，并追溯其在农业试验中的早期应用，展示了这项技术如何帮助科学家们做出更科学的决策。此外，费舍尔对实验设计（Design of Experiments）的贡献同样不容忽视。他认识到，一个精心设计的实验是获得可靠结论的关键。他提出的随机化、重复和局部控制等原则，至今仍是科学研究的金科玉律。我们将深入探讨费舍尔如何将这些原则融入到实际的实验设计中，例如如何设计最优的农作物试验，以最大限度地减少环境因素的干扰，并提高实验的效率和准确性。书中还会分析费舍尔在小样本理论方面的卓越工作，例如他如何发展了t检验和卡方检验，这些工具在数据量有限的情况下依然能够提供有效的推断。然而，费舍尔的思想并非没有争议。他的某些统计哲学，特别是对p值和统计显著性的看法，在他生前以及身后都引发了广泛的讨论。本书将审视这些争议，探讨费舍尔对“显性”结果的偏好，以及他如何看待统计推断中的模糊性。我们将深入研究费舍尔关于“显著性水平”的早期论述，以及他如何通过“拒绝原假设”来做出统计决策。内曼：严谨、形式化与概率理论的深化与此同时，另一位杰出的统计学家——杰日·内曼，以其对统计学严谨的数学形式化和概率理论的深刻理解，引领了统计学发展的另一条重要路径。内曼的工作，尤其是在 Neyman-Pearson 引理和置信区间的理论构建方面，为统计推断提供了坚实的理论基础。本书将详细介绍内曼与 Egon Pearson 合作提出的 Neyman-Pearson 引理，这项工作为最优统计检验的设计提供了框架。我们将阐述该引理的核心思想，即如何选择一个检验，使得在维持犯第一类错误概率（α）不变的情况下，最大限度地提高犯第二类错误概率（β）的概率，也就是提高检验的功效。内曼对置信区间的概念的革新，是统计推断理论中的一项关键突破。在此之前，关于参数估计的区间描述往往不够清晰。内曼提出的置信区间，提供了一种新的解释方式：它不是指一个具体的区间包含参数的概率，而是指通过一个重复进行的数据收集过程，所形成的区间能够包含真实参数的频率。本书将详细阐述置信区间的数学定义，解释其与费舍尔的置信区间的区别，并分析置信区间在解释统计结果时的重要性。我们将深入研究内曼如何将概率论的严谨性引入到区间估计中，并展示其在实际统计分析中的应用。内曼还对统计决策理论做出了重要贡献。他认识到，统计推断不仅仅是关于估计参数或检验假设，更关乎如何根据数据做出最优的决策。他的工作为理解统计推断在实际应用中的价值提供了新的视角。本书将探讨内曼关于“犯错误”的成本和收益的早期思考，以及如何将这些因素纳入到统计决策模型中。思想的交锋：合作、竞争与现代统计学的基石费舍尔和内曼，这两位统计学巨匠，虽然在某些统计哲学和方法论上存在分歧，但他们之间的思想交锋，恰恰催生了现代统计学的许多核心概念。本书将深入挖掘他们之间的互动，既有相互借鉴和合作的时刻，也有针锋相对的学术辩论。我们将审视他们对“贝叶斯统计”和“频率统计”不同学派的态度，分析他们各自的理论优势和局限性。例如，我们将探讨费舍尔如何看待后验概率，以及内曼如何坚持其频率论的立场。这种论战不仅推动了统计学理论的深化，也促使统计学家们更加清晰地理解各种统计方法的本质和适用范围。本书将梳理他们之间关于“统计显著性”的争论，内曼的“假设检验”理论与费舍尔的“显著性检验”之间存在着微妙但重要的区别，我们将详细分析这些区别如何影响了统计实践。他们的理论共同构成了经典统计学的基石，为后续统计学的发展奠定了坚实的基础。本书将展示，正是这种既有合作又有竞争的动态关系，才使得统计学能够不断发展和完善，成为科学研究中不可或缺的强大工具。超越学科界限：统计学的影响力本书不仅仅是一部关于统计学理论发展的著作，它还将展现统计学如何渗透到科学研究的各个领域，并深刻地改变了它们的实践方式。我们将追溯费舍尔的理论在生物统计学、遗传学和农学中的应用，例如他如何利用统计方法来分析复杂的遗传数据，以及如何优化作物产量。同时，我们也将考察内曼的理论在社会科学、医学和工程学等领域的影响。例如，置信区间如何帮助研究者量化结果的不确定性，而假设检验如何为科研发现提供科学依据。本书将通过具体的历史案例，来展示这两位科学家的思想如何帮助科学家们更好地理解数据，做出更可靠的结论，并最终推动了人类知识的进步。展望：经典统计学的遗产与未来在探讨费舍尔和内曼的贡献之时，本书也将审视经典统计学所留下的遗产，以及它在当今大数据时代的挑战和机遇。尽管现代统计学在机器学习、人工智能等领域取得了显著进展，但费舍尔和内曼奠定的基本框架和思想，依然是理解和应用统计学的基石。本书将引导读者深入思考，在面对海量、复杂的数据时，我们如何继承和发展经典统计学的精神，如何将严谨的理论与创新的方法相结合，以应对未来科学研究的挑战。这本书将是一次关于统计学思想的深刻探索，一次对两位巨匠智慧的致敬，一次对科学发展脉络的清晰梳理。它将吸引所有对统计学发展史、科学思想史以及科学方法论感兴趣的读者。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

装帧和文笔都体现出一种古典而严谨的美感。作者的语言驾驭能力极强，能够在大段的历史叙述和严谨的学术回顾之间流畅切换，毫不生涩。特别是对早期期刊文章和私人信件的引用，让整个学术辩论的场景拥有了极强的现场感。它不仅仅是知识的传递，更是一种氛围的营造。读完合上书本时，我感到自己对概率论和推断统计学的理解获得了一个全新的、更具人文关怀的维度。这本书不仅是对两位伟大科学家的致敬，也是对科学思想发展过程中那种充满冲突、合作与坚持的“人性”层面的深刻洞察。它证明了，最深刻的科学突破往往不是在寂静的实验室中完成的，而是在充满激情的思想交锋之中诞生的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理两位核心人物之间的复杂关系时，展现出一种令人信服的平衡感和细腻度。费希尔的激情洋溢、近乎偏执的完美主义与奈曼那种更为冷静、注重形式逻辑的严谨性，被刻画得栩栩如生。我特别欣赏作者没有简单地将任何一方塑造成绝对的“英雄”或“反派”，而是深入挖掘了他们各自的时代局限性、个人性格对学术决策的影响，以及他们对统计学未来愿景的根本差异。这种对历史人物多维度的展现，使得读者能够更全面地理解，为什么统计学的两大流派——基于P值的推断和基于置信区间的推断——会沿着两条看似平行却又相互纠缠的轨道发展。书中关于他们之间通信往来和公开论战的引用详实而精彩，让历史的尘埃在眼前重新飞扬起来，让人深刻体会到，即便是最基础的科学范式，也是经过血与火的辩论洗礼而最终确立的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的真正魅力在于它成功地将统计学的历史变成了一部关于知识论和人类理性局限性的哲学史诗。费希尔和奈曼所面对的，不仅仅是数学难题，更是关于“我们如何能从有限的数据中对无限的世界做出合理的推断”这一古老命题。作者没有回避统计学方法论中那些持续至今的争议，比如小样本与大样本、先验信息与后验更新的权重问题。通过追溯这些争论的源头，这本书揭示了科学共识是如何一步步艰难地积累起来的。它提醒我们，统计学从来都不是一个一成不变的、纯粹的数学分支，而是一个充满活力、需要不断自我审视和修正的实践领域。对于任何一个在科研领域工作的人来说，了解这些基础的“元争议”，比掌握任何最新的机器学习算法都来得更为重要和持久。

评分☆☆☆☆☆

从技术层面来看，作者对费希尔创立的“最大似然估计”和奈曼发展的“功效”概念的阐释，做到了既精确又不失可读性。对于那些希望深入了解这些方法论基础的读者来说，书中提供的历史背景和动机分析，无疑是理解这些方法的最佳切入点。它解释了为什么在特定历史情境下，这些工具被认为是解决当时科学问题的最有力武器。与许多专注于理论证明的教科书不同，这本书的重点在于“为什么”以及“如何”这些理论被创造出来以解决现实世界（特别是生物学和农业实验）中的实际问题。这种应用驱动的视角，极大地增强了理论的生命力。阅读过程中，我不断反思当前我们习以为常的统计实践，是否仍然恪守着两位奠基人最初的意图，还是已经被时代和学科的泛化使用所稀释和扭曲。这是一本引人深思，促使人回归本源的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事结构非常引人入胜，它不仅仅是对两位统计学巨匠——费希尔（Fisher）和奈曼（Neyman）——学术生涯的梳理，更是一部关于科学思想如何在激烈辩论与深刻分歧中塑造历史的生动编年史。作者巧妙地将复杂的统计学概念融入到人物的个人传记和他们所处的时代背景中，使得即便是对数理统计不甚熟悉的读者也能跟上其逻辑线索。阅读过程中，我仿佛置身于二十世纪初剑桥和伦敦的咖啡馆，目睹着这些思想的火花是如何碰撞，最终点燃了现代科学推断的火炬。特别值得称道的是，作者对“显著性”和“置信区间”等核心概念的起源追溯，展现了这些看似抽象的工具背后蕴含着多么深刻的哲学思辨和对不确定性的敬畏。这种将历史、人物和理论深度交织的写作手法，使得全书的阅读体验层次丰富，远远超越了传统学术传记的范畴。它展现了科学进步的非线性本质，以及天才之间的张力如何成为创新的强大驱动力。

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