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出版者:浙江大学出版社

作者:郑聪玲编/国别：

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2004-8

价格:27.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787308038386

丛书系列:

图书标签:

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

《宇宙的低语：万物背后的秩序与混沌》 引言 我们身处一个信息爆炸的时代，海量的数据如同奔腾的河流，裹挟着无数的秘密，等待着被发掘。人类的智慧，在漫长的历史长河中，从未停止过对世界运行规律的探索。从古老的星象观测到现代的粒子对撞，我们始终试图理解那些隐藏在繁复现象背后的简单原则，那些塑造了星辰大海，也决定了我们每一次呼吸的深层脉动。 《宇宙的低语》并非一本枯燥的公式集，也不是一本冰冷的定理大全。它是一次深入人心的旅程，带领读者穿越抽象的概念，抵达对世界最本质的洞察。本书将以一种全新的视角，揭示那些渗透在自然万物、社会结构乃至我们日常决策中的深刻模式。我们将探寻隐藏在看似随机事件下的联系，理解为何有些系统会自我组织，而另一些则走向崩溃。这本书将为你打开一扇窗，让你看到那个比表面更加有序、也更加奇妙的宇宙。 第一章：无序中的秩序——模式的萌芽 在看似混乱的世界里，我们如何发现规律？本章将从最基础的概念入手，探讨“模式”的本质。我们将认识到，即便是最随机的现象，也可能蕴含着隐藏的结构。 偶然的涟漪，必然的波纹： 从抛硬币的概率到雪花六角形的精巧，我们将揭示看似偶然事件背后统计学上的倾向性。了解概率分布，如正态分布，如何成为描述大量随机事件的通用语言。你将明白，随机并不等于无序，它本身就遵循着某种深刻的内在逻辑。 涌现的奇迹： 蚂蚁如何建造宏伟的巢穴，鸟群如何形成令人惊叹的队形，细胞如何组成复杂的生命体？本章将深入探讨“涌现”这一迷人的现象——简单的个体遵循简单的规则，却能组合成具有高度复杂性和智能的宏观行为。我们将审视这些“自下而上”的组织方式，理解集体智慧的起源。 尺度之间的秘密： 从微观的原子碰撞到宏观的星系演化，宇宙以不同的尺度展现着相似的规律。我们将探讨“标度不变性”的概念，以及它如何在自然界中无处不在。你会惊叹于从河流的枝杈到肺部支气管的分布，为何如此相似。 混沌的艺术： 混沌理论并非意味着彻底的混乱，而是指那些对初始条件极其敏感的系统。我们将以“蝴蝶效应”为例，理解微小的变化如何导致巨大的、不可预测的后果。这并非否定秩序的存在，而是揭示了秩序的另一种形式——一种动态的、不可完全预言的秩序。 第二章：网络的思维——连接的力量 我们生活在一个由无数连接构成的世界。从社交关系到信息传播，从基因调控到交通系统，网络无处不在，并深刻地影响着一切。 节点的命运，边的纽带： 本章将系统地介绍网络的构成——节点与边。我们将学习如何用图论的语言来描述复杂系统，并理解不同网络结构（如随机网络、无尺度网络、小世界网络）如何影响信息的流动、疾病的传播和系统的鲁棒性。 关键的节点： 在复杂的网络中，有些节点的重要性远超其他。我们将探讨“中心性”的概念，识别出那些在网络中扮演着枢纽角色的节点，并理解它们对整个网络稳定性和功能的影响。这包括了在社交网络中寻找意见领袖，在交通网络中优化关键节点。 信息的裂变与聚合： 互联网如何传播病毒式内容？谣言如何迅速扩散？病毒如何快速蔓延？本章将运用网络模型来解释信息和影响力在网络中的传播机制，以及如何控制或加速这种传播。 系统的韧性与脆弱： 网络在面对攻击或故障时表现出不同的反应。我们将分析不同网络结构如何影响系统的“鲁棒性”（resilience），理解为何有些网络在部分节点失效后仍能正常运行，而有些则可能迅速崩溃。 第三章：演化的脉搏——适应与变迁 生命、文明，乃至思想，都在不断地演化。本章将从演化的视角，理解事物如何适应环境、不断变迁，并从中发现普遍适用的规律。 选择的筛选器： 自然选择是生命演化的核心驱动力。我们将探讨“适应度”的概念，理解哪些特征更容易在环境中生存和繁殖，以及这种选择压力如何塑造了生物的多样性。 合作的博弈： 并非只有竞争。本章将引入“演化博弈论”，解释为何在许多情况下，合作能够比纯粹的自私行为带来更好的整体结果。从细菌的协同作用到人类社会的互助，合作的策略在演化中扮演着至关重要的角色。 信息的传承与变异： 基因的遗传与变异是生命演化的基础。我们将延伸这个概念，探讨在更广阔的领域，例如文化、技术、甚至算法，信息是如何被传承、复制、以及发生变异的。 不可逆的进程： 演化是一个不可逆的过程。我们将反思，是什么使得演化只能向前，而不能倒退？这其中隐藏着怎样的信息压缩和优化过程？ 第四章：决策的艺术——选择与风险 我们每天都在做出无数的决策，从简单的日常琐事到重大的生涯规划。本章将聚焦于决策过程，理解人类行为背后的理性与非理性，以及如何在这种不确定性中做出更好的选择。 理性的光谱： 从经济学中的理性人假设，到心理学中的认知偏差，我们将探讨人类决策的复杂性。了解“效用”的概念，以及我们在面对收益和损失时不同的心理反应。 风险的感知与量化： 风险无处不在。本章将探讨我们如何感知和评估风险，以及为什么我们有时会对风险产生错误的判断。我们将接触一些基本的风险量化工具，帮助我们更清晰地认识潜在的风险。 群体的智慧与愚蠢： 在群体决策中，我们会变得更聪明还是更愚蠢？本章将分析“群体极化”、“羊群效应”等现象，探讨群体决策的优势与劣势，以及如何利用群体智慧的优势。 直觉的力量与陷阱： 直觉在决策中扮演着重要角色，有时能帮助我们快速做出判断，有时却会误导我们。我们将探究直觉的机制，以及如何平衡直觉与理性分析。 第五章：预测的边界——模式的延伸 理解了模式，我们就试图去预测未来。本章将探讨预测的本质，以及它所面临的挑战与可能性。 过去的影子，未来的轮廓： 我们如何从过去的事件中推断未来的趋势？本章将介绍一些基本的预测方法，并强调预测的局限性。 不确定性下的优雅： 并非所有事物都可以精确预测。我们将探讨如何在一个充满不确定性的世界中进行“概率性预测”，以及如何利用概率来指导我们的行动。 系统的反馈与自我修正： 许多系统都具有反馈机制。我们将分析这些反馈如何影响预测的准确性，以及系统如何通过反馈来进行自我修正。 “黑天鹅”与“灰犀牛”： 那些难以预测、但一旦发生就会产生巨大影响的事件，是预测的最大挑战。本章将讨论如何识别和应对这些“黑天鹅”和“灰犀牛”事件，提高我们对极端风险的应对能力。 结语 《宇宙的低语》是一次探索之旅，它没有提供终极的答案，而是给予了理解世界的全新视角和工具。通过本书，你将能够以一种更敏锐的眼光观察周围的世界，发现隐藏在日常生活中的深刻模式，理解那些驱动着自然、社会和人类行为的底层逻辑。 无论你是对自然科学充满好奇，还是对社会现象感到困惑，亦或是希望在个人决策上更加明智，本书都将为你提供一套强大的思维框架。它鼓励你去质疑，去探索，去连接，去理解这个既有序又混沌，既可预测又充满惊喜的宇宙。愿你在这场智识的冒险中，收获洞见，拓展视野，发现属于自己的“宇宙低语”。

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这本《统计》的书，我算是下了大力气去啃了，说实话，初看的时候，那些密密麻麻的公式和符号简直像是天书一样，每一个章节都像是一座需要攀登的高峰。我记得最清楚的是关于概率分布那一块，从二项分布到正态分布，再到泊松分布，感觉自己像是在迷宫里绕圈子。作者的叙述方式，虽然力求严谨，但对于初学者来说，就像是直接把我们扔到了深水区，要求我们自己学会游泳。我花了大量的时间去配合课后习题，很多时候，一道题卡住好几天都是常有的事。尤其是涉及到假设检验的部分，P值、置信区间这些概念，每次理解了又忘记，忘记了又得重来。这本书的优势在于它的全面性，几乎涵盖了统计学的所有基础领域，但代价就是，它对读者的背景知识要求比较高。读完之后，我感觉自己的逻辑思维能力确实得到了极大的锻炼，那种面对复杂数据能够冷静分析的信心也增强了不少，但这过程中的挣扎，真是一言难尽，更像是和自己进行的一场艰苦卓绝的智力搏斗，而不是一次轻松愉快的阅读体验。这本书更适合那些已经有一定数学基础，并且目标明确的学习者去使用，否则，很容易在半途就产生强烈的挫败感，选择放弃。

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拿到《统计》这本书的时候，我本以为能找到一本能真正“讲人话”的统计学入门指南，结果发现，这完全是一本学术重镇，每一页都散发着浓郁的理论气息。我印象最深的是关于回归分析那一章，作者对最小二乘法的推导简直是事无巨细，每一个步骤都遵循着教科书式的标准流程，没有丝毫的妥协或简化。对于我这种更偏向于应用和结果解读的读者来说，这种极致的理论深度反而成了一种负担。我常常在想，难道理解“为什么是这样”就一定要穿过这么长的数学推导的丛林吗？书中的图表制作也偏向于传统的学术风格，清晰但不一定直观，很多时候需要我自己动手在Excel或者R语言里跑一遍代码，把理论和实际案例结合起来，才能真正明白那些参数的意义。它更像是一本工具书，一本需要随时查阅和印证的“圣经”，而不是一本可以捧着咖啡，轻松翻阅的闲书。如果你想知道统计学的底层逻辑是如何构建起来的，这本书绝对能给你一个坚实的理论基石，但如果你只是想知道如何快速用SPSS跑出漂亮的图表，可能需要搭配一些更侧重实践操作的辅助材料才行，它本身并不会主动去“迎合”应用者的需求。

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坦白说，我对《统计》这本书的评价是两极分化的。一方面，它提供的知识体系的完整性和深度是毋庸置疑的，作为一本系统性的教材，它的覆盖面非常广，从描述性统计到推断性统计的各个分支都有涉猎，结构安排也遵循了逻辑递进的原则。然而，另一方面，这本书的“阅读体验”实在不敢恭维。它似乎完全不考虑读者的疲劳感，章节之间的过渡略显生硬，就像是把一个个独立的知识模块堆砌在一起，缺乏一个流畅的叙事线索来串联。举个例子，当你学完方差分析后，紧接着的协方差分析，虽然理论上相关联，但书本在内容衔接上显得有些机械。我感觉作者更像是一位知识的“搬运工”，把所有重要的理论都搬到了这里，却很少花笔墨去引导读者理解这些知识在实际数据科学领域中的“情感”和“应用价值”。对于那些已经工作多年，希望快速捡起统计学知识来解决实际问题的人来说，这本书可能显得过于“书生气”，让你在需要快速定位解决方案时，陷入冗长的理论回忆中，效率低下。

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这本书给我的感觉，就像是在走一座非常古老而宏伟的大教堂，结构复杂，细节繁多，每一根梁柱都有其特定的受力点和意义。我最受不了的是它对“大数定律”和“中心极限定理”的处理方式，虽然措辞严谨，但描述得过于抽象，仿佛在谈论宇宙运行的法则，而不是我们日常遇到的数据现象。我尝试着去联系生活中的例子，比如连续抛硬币的结果，但书本本身提供的例子都非常刻板和学术化，缺乏那种能够让人瞬间“茅塞顿开”的生活化场景。我特别喜欢其中关于贝叶斯统计的部分，感觉那是全书相对比较“活泼”的地方，虽然也依然是理论驱动，但引入了先验概率和后验概率的概念后，思维的碰撞感明显增强了。总的来说，这本书的语言风格是极其内敛和克制的，每一个词的选择都经过了深思熟虑，使得全书的阅读节奏非常慢，需要极大的耐心去消化。我常常需要反复阅读同一个段落，直到我能用自己的话把作者的意思复述出来，才能放心地进行下一页的阅读。这是一本需要“磨”的书，而不是一本可以“读”完的书。

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这本书《统计》就像是一座设计精密的迷宫，入口清晰，但一旦深入其中，路线就开始变得复杂多变，考验着读者的定向能力和毅力。我对其中关于时间序列分析那几章印象尤其深刻，那些自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及它们的组合（ARMA），在文字描述上几乎没有任何图形辅助，完全依赖于读者对数学符号的直观理解力。我不得不借助大量的外部网络资源来寻找那些动态的、可视化的解释，才能勉强跟上作者的思路。这本书的行文风格非常古典、学院派，很少使用现代统计学中流行的那种“即时反馈”或者“互动式”的学习方法。它假设读者已经具备了强大的抽象思维能力，可以直接从文字描述中构建出复杂的数学模型。对于那些习惯了通过案例学习，注重“做什么”而不是“为什么这么做”的读者来说，这本书无疑会显得有些高高在上和难以亲近。它更像是一份需要虔诚对待的学术文献，而不是一本可以让你轻松掌握技能的实用指南，读完之后，更多的是对知识广度的敬畏，而不是对技能掌握的喜悦。

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