统计与真理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:C·R·劳

出品人:

页数:132

译者:

出版时间:2004-7-1

价格:22.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030122223

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
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统计与真理：探寻数字背后的宇宙法则 在浩瀚的知识海洋中，人类总是不懈地追寻着隐藏在现象背后的真相。从古老的星象观测到现代的基因测序，我们试图理解世界的运行规律，揭示自然的奥秘。而在这场永无止境的探索之旅中，有一门学科扮演着至关重要的角色，它以严谨的逻辑和强大的工具，赋予我们洞察数据、解读规律、并最终触碰“真理”的可能性。这本书，便是在这一宏大背景下，对“统计”这一概念及其与“真理”之间深刻联系的一次全面而深入的剖析。 我们身处一个信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度产生和积累。从个人的社交媒体动态到全球的气候变化报告，从经济市场的波动到疾病的传播模型，无处不见数据的踪迹。然而，海量的数据本身并不能直接等同于知识或真理。它们是原始的、零散的、甚至可能是充满噪声的。真正的挑战在于如何从这些杂乱无章的数据中提取有价值的信息，如何辨别其中的模式，如何做出可靠的推断，以及如何在此过程中避免误导和陷阱。这正是统计学大显身手的领域。 这本书的出发点，并非仅仅是罗列统计学的各种方法和公式，而是要追溯统计学的哲学根基，探讨它何以能够成为我们理解世界的一种强大认知工具。我们将从统计学的起源讲起，回顾那些伟大的先贤们如何开始思考概率、随机性和不确定性，以及他们如何尝试用数学的语言来描述和量化这些看似模糊的概念。我们会看到，统计学并非凭空出现，而是人类理性思维在面对复杂世界时的自然产物，是我们在有限的观测中试图推断无限的可能性的智慧结晶。 书中，我们将深入剖析统计学中最核心的概念——“概率”。概率不仅仅是一个数字，它代表着一种信念的程度，一种事件发生的可能性。从抛硬币的简单例子到天气预报的复杂模型，概率无处不在。我们将探讨不同概率的解释，如客观频率解释和主观信念解释，并讨论它们在实际应用中的意义和局限。理解概率，是理解统计学的第一步，也是理解不确定性世界的基础。 紧随其后，我们将聚焦于“统计推断”。这是统计学最为核心的任务之一：如何根据样本信息来对总体进行推论。我们将详细介绍参数估计和假设检验这两种主要的统计推断方法。在参数估计部分，我们会学习如何计算点估计和区间估计，了解置信区间的含义，以及它如何帮助我们量化估计的不确定性。例如，当我们通过一项民意调查来估计某个政治候选人的支持率时，区间估计就能告诉我们，我们对这个支持率的估计有多大的把握。 而在假设检验部分，我们将学习如何设定一个关于总体的命题（即零假设），然后利用样本数据来判断这个命题是否具有足够的统计学证据支持。我们将深入理解P值的含义，它在判断统计显著性中的作用，以及可能存在的误解。通过大量的实例，我们会看到假设检验如何在科学研究、医学诊断、产品质量控制等诸多领域发挥关键作用，帮助我们做出基于证据的决策，避免草率的结论。 数据分析中的“变异性”是统计学绕不开的另一大主题。世界的万事万物都存在差异，而统计学正是要量化和理解这种差异。我们将探讨方差、标准差等描述变异性的统计量，以及它们如何帮助我们理解数据的分散程度。更重要的是，我们将研究不同变量之间的关系。回归分析将是重点之一。我们会从简单的线性回归开始，理解自变量和因变量之间的关系，如何拟合回归线，以及如何解释回归系数的含义。例如，我们可以用回归分析来探究教育年限与收入之间的关系，从而量化教育对个人收入的潜在影响。 此外，我们还会触及多元回归，当多个因素可能同时影响一个结果时，多元回归能帮助我们剥离各个因素的独立贡献，做出更精准的预测和分析。例如，在分析房产价格时，我们不仅要考虑面积，还需要同时考虑地理位置、房龄、装修程度等多个因素，多元回归就能帮助我们理解这些因素各自对房价的影响程度。 书中还会深入探讨“抽样”。几乎所有的统计分析都离不开抽样，因为我们很少能观测到全体。如何进行科学的抽样，确保样本能够代表总体，是保证统计推断有效性的关键。我们将介绍不同类型的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析它们的优缺点。我们会警惕各种抽样偏差，理解它们如何可能导致错误的结论。例如，一个只在特定人群中进行的调查，其结果很可能无法推广到整个人群。 除了描述性统计和推断性统计，本书还将涉足一些更为高级的主题，例如“实验设计”。在科学研究中，如何设计一个有效的实验，以最大程度地减少混淆因素的影响，并清晰地揭示因果关系，是至关重要的。我们将探讨随机化、对照组、重复等实验设计的基本原则，并分析各种常见实验设计的优劣。例如，在评估一种新药物的疗效时，严谨的实验设计能够帮助我们区分药物的真实疗效与安慰剂效应。 当然，统计学并非万能的灵药。书中也会强调“统计的局限性”以及“对统计结果的审慎解读”。统计学提供的是概率性的结论，而不是绝对的真理。任何统计结果都可能存在误差，任何推断都存在不确定性。我们将讨论如何识别和避免常见的统计误用和滥用，比如过度的解读相关性为因果关系，或者对统计显著性做出错误的理解。如何保持批判性思维，不被数字的表象所迷惑，而是去理解数字背后的逻辑和假设，是每一个数据使用者都必须具备的素养。 “统计与真理”的探寻，并非仅仅是数学和方法的堆砌，更是一种思维方式的训练。它教会我们用概率的眼光看待世界，用数据的证据来支持论断，用严谨的逻辑来排除杂念。这本书旨在为读者构建一个扎实的统计学理论框架，同时通过大量的真实案例和情境，帮助读者掌握统计学的实际应用能力。它不仅适合对统计学有浓厚兴趣的学生和研究人员，也适合任何希望提升自身数据素养、更清晰地理解和分析周围世界的人。 最终，我们相信，通过深入理解统计学的原理和方法，我们能够更有效地从海量数据中挖掘出有价值的信息，更准确地把握事物的本质，更接近我们所追求的“真理”。这本书，愿成为您在这条道路上的一位可靠的向导。

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《统计与真理:怎样运用偶然性》是当代国际最著名的统计学家之一C.R.劳的一部统计学哲理论著，也是他毕生统计学术思想的总结，同时还是一本通俗的关于统计学原理的普及教科书。书中，作者从哲学的角度论述了统计学原理，通过实例，不仅证明了统计学是一门最严格、最合理的认识论...  

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在终极的分析中，一切知识都是历史。 在抽象的意义下，一切知识都是数学。 在理性的基础上，所有的判断都是统计学。 ——《统计与真理》。  

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这本书的行文节奏感极强，但这种节奏不是来自故事的跌宕起伏，而是源于作者在不同分析层级之间娴熟的切换。当你以为自己即将被纯粹的概率论淹没时，作者会突然拉高视角，引入一个宏大的社会学或认识论的案例来做印证；而当你沉浸于对某个历史性统计误用的感叹时，笔锋又会迅速收紧，回到对某个具体统计指标的数学定义进行严苛的审视。这种交替拉扯，使得整本书读起来有种错落有致的韵律感，仿佛是两位顶尖的辩手在进行一场长达数百回合的交锋，一方是严谨的数学家，另一方则是充满批判精神的哲学家。尤其值得一提的是，书中对于“模型选择”的论述部分，简直是教科书级别的范本。作者没有给出任何“最优解”，而是清晰地展示了每一种选择背后的代价——是牺牲了偏差（Bias）换取了方差（Variance）的降低，还是反之？这种对权衡艺术的描绘，远比任何一本教人如何“拟合”模型的书要深刻得多。它教会我的不是如何计算，而是如何“选择不计算什么”，如何在不完美的工具箱中，选出最符合当前“真理”探寻需求的那个工具，并清楚地知道它的局限性。

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这本书的装帧设计，说实话，初看之下有些朴实得过分了，仿佛回到了上世纪八九十年代那种带着点厚重感的教科书风格。封面选用的是一种偏冷的灰蓝色，字体排版中规中矩，没有太多花哨的点缀，这倒是与书名透露出的那种严肃性——“统计”与“真理”——形成了某种奇妙的呼应。我原本以为这会是一本枯燥的理论堆砌，翻开内页后，那种预感似乎得到了证实。纸张的质感偏向于哑光，印刷清晰，但墨色的深浅处理上缺乏变化，长时间阅读确实对眼睛是一个不小的考验。尤其是在章节的过渡和图表的呈现上，设计者似乎完全放弃了任何试图吸引读者的视觉手段，一切都是为了信息的最大化传递而服务。不过，随着阅读的深入，这种“反设计”的风格反而开始展现出一种独特的魅力。它迫使我完全聚焦于文字本身，不去依赖那些花哨的图示或醒目的标题来理解内容。这就像是走进一家老派的图书馆，没有背景音乐，没有柔和的灯光，只有知识本身以最原始、最不加修饰的面貌摆在你面前，要求你付出百分之百的专注。这种对形式的克制，反而衬托出内容本身应有的重量感，让人不得不承认，作者在内容的打磨上，显然比在封面设计上花费了更多的心思，或者说，他们认为内容本身就是最好的“设计”。

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这本书在某些章节的处理上，那种近乎于固执的坚持，让人感到既钦佩又略微感到一丝挑战。例如，作者在讨论贝叶斯方法与频率学派观点冲突时，并没有采取居中调和的态度，而是极其深入地站在了某个立场上，毫不留情地指出了另一种方法的内在逻辑困境。这种鲜明的立场，使得阅读过程充满了思想的碰撞。我记得有一个章节专门讨论了“小样本问题”对社会科学研究的深远影响，作者引用了大量跨学科的案例，从气候变暖数据的早期推测到市场行为的初步建模，都说明了当数据量不足以支撑复杂模型的复杂度时，我们是多么容易陷入“过度拟合”的幻觉。书中用了一种近乎文学化的比喻来形容这种情况：这就像试图用一把小小的尺子去测量整座山的轮廓，你得到的数据点可能非常精确，但你对山体的整体认知却可能完全扭曲。这种深刻的洞察力，让这本书不仅仅停留在统计学的范畴，更像是一部关于人类认知局限性的深刻探讨。它没有许诺给你一个可以触摸到的“真理终点站”，而是告诉你，通往真理的道路上充满了自我欺骗的陷阱，而这本书，就是你最好的探路指南，尽管它本身也是一本充满人类智慧和局限性的产物。

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我在阅读这本书时，发现了一个有趣的现象：我开始不自觉地对日常生活中听到的各种“数据新闻”产生强烈的警惕心。无论是关于经济增长率的报道，还是关于某个健康干预措施的有效性的宣传，总会有一股声音在脑海中响起，那是书中作者对“样本代表性”、“因果推断的陷阱”以及“p值滥用”的反复警告。这种“后遗症”是这本书最宝贵的馈赠。它成功地在我心中建立起了一道坚固的认知防火墙，使我不再轻易被那些经过精心包装的、貌似铁证如山的数据所裹挟。书中对“相关性不等于因果性”的阐述，与其说是知识点，不如说是一种近乎于武术中“听劲”的训练——学会分辨力量的真伪和方向。很多统计学的书籍会专注于如何建构一个完美的模型来“证明”一个观点，而这本书似乎更专注于如何“证伪”那些看似无懈可击的论断。它没有提供直接的、即时的“真理公式”，但它提供了一套强大的批判性思维的“解构工具集”，让读者能够自己去拆解那些试图用数字来统治认知的尝试。这种由内而外的改变，远比记住几个复杂的统计术语来得更有价值。

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我花了整整一周的时间才啃完这本书的前半部分，期间数次停下来，不是因为内容晦涩难懂，而是因为其中探讨的某些哲学思辨层面，着实让人陷入了长久的沉思。它不像许多流行的统计学入门读物那样，上来就抛出一堆公式让你去背诵和套用，而是采取了一种更接近于溯源和辩论的叙事方式。作者似乎对“什么是有效证据”这个问题有着近乎偏执的执着，他们会花费大量的篇幅去解构历史上那些被奉为圭臬的经典实验和数据分析结论，然后层层剥开，审视其背后的假设基础是否站得住脚。这种拆解的过程是极其细致且毫不留情的，以至于我读到某个关于经典回归模型的批判章节时，不由自主地感到一阵寒意——原来我们习以为常的“确定性”，在更深层次上是多么脆弱和依赖于特定语境的构建物。书中的语言风格是极其严谨的，几乎每一句话都经过了反复的推敲，避免使用任何可能产生歧义的口语化表达。这要求读者必须保持极高的心智活跃度，稍有走神，可能就会错过作者在论证链条上精心设置的一个关键的转折点。老实说，这种阅读体验是辛苦的，但也是酣畅淋漓的，它提供了一种超越工具层面的视角，让人开始真正思考数据背后的权力结构与认知边界。

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更不喜欢统计学了。所以统计学从词源上就等同于吏治国家，一种从众多而丰富的数据中榨去那一点点宝石的炼金术

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更不喜欢统计学了。所以统计学从词源上就等同于吏治国家，一种从众多而丰富的数据中榨去那一点点宝石的炼金术

评分☆☆☆☆☆

书确实好，对统计学根基的讨论是我思考颇久的，劳先生的答案很好。当然，理论部分也很不错。另：翻译小问题不断——语句很多不通；涉及人文方面的译名乱七八糟，甚至一些通译也不遵守；几个译者注也很奇葩。

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: C8/4442

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著名的“Rao”先生