女士品茶 2024 pdf epub mobi 电子书


女士品茶

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女士品茶 2024 pdf epub mobi 电子书 著者简介

戴维·萨尔斯伯格(David Salsburg),康涅狄格大学统计学博士,原辉瑞公司资深统计研究员,美国国家统计学会(ASA)会员,先后任教于哈佛大学公共卫生学院、康涅狄格大学、宾州大学、罗德岛学院及三一学院,著有多部统计学专著,本书是其代表作。


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发表于2024-11-21

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女士品茶 电子书 读后感

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抱着巨大的期待翻开这本书,结果阅读体验极差不说,忽略文字可读性剩下的内容也并没有多少价值。也或许是我并不是它的定位读者群。我想来想去本书何以有这么高的评分,能想到的答案只有一个:它取了一个成功的标题。 女士品茶——统计学如何变革了科学和生活,听着就酷。在英国...  

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借来这本书半年了还只读了前两章,昨天和老师碰面说小论文他提起才在睡不着的半夜起来读。 书的第一章就是女士品茶试验,Fisher的实验启示:科学是从审慎的观察、思考和实验发展而来,从潜在实验结果的数据模型开始工作,从实验数据开始,计算与所考虑科学问题相...  

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对于这本书,其实有2个方面的想法。一个是对于书本身的评价,二是对于书所讲述学科的评价。 对于书本身来说,开篇还是不错的。从女士品茶这个事例说起统计学(也包括数学、实验设计)的发展。但是越往后面读越失望。作者更多的笔墨在于程序性介绍统计学大家的生平、轶事。而不...  

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跨专业的学术吊丝必备;作者说这本书是给数学基础薄的人介绍统计学历史脉络的,没有数学符号,这会造成行文的一些限制,比如无法展现各种方法之间的联系。很想读一本带有数学符号并展现各种思想与方法之间的联系的书。  

类似图书 点击查看全场最低价
出版者:江西人民出版社
作者:[美]戴维·萨尔斯伯格
出品人:后浪
页数:348
译者:刘清山
出版时间:2016-8
价格:48.00
装帧:平装
isbn号码:9787210085256
丛书系列:

图书标签: 统计学  科普  统计  数据分析  科学史  方法论  数学  经济学   


女士品茶 2024 pdf epub mobi 电子书 图书描述

大数据时代最该懂的学科就是统计学

科学松鼠会推荐统计学领域入门必读书

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※编辑推荐※

★统计学入门首选读本,科学松鼠会强力推荐!

这是一本经典的入门级读物,每介绍一个新的概念,都会进行大量的背景介绍,再辅以相关奇闻异事。就算是对于一个门外汉来说,也能读懂一个特定概念是做什么用的。

★像小说一样的科普书,堪称统计学领域的《苏菲的世界》

在作者笔下,固执的皮尔逊、低调的戈塞特、天才的费舍尔,一如武林高手一样,在统计学的思想领域激烈交锋。他们和后续各个时代代表性的天才,共同演绎了二十世纪这场绚丽多彩又跌宕起伏的统计学革命。有读者评论,本书之于统计学,一如《苏菲的世界》之于哲学。

★了解统计学的人,运气都不会太差。大数据时代,你需要懂点统计学思想。

统计学从不猜想,而是测量未来!从买乐透到大数据,全都需要统计学,不懂统计学,你就等着被骗吧!

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※内容简介※

统计学之所以被滥用、误用,其实是因为它太有用,在某种程度上,可以说改变了世界上处理问题的方式。

这是一部统计学的史诗。一百多年来,统计学从无到有,以至于蔚为壮观。一部统计学的发展史,就是一部不断革新现有科学体系的历史。本书深入浅出地描绘了这一历程,为读者奉献了一场思想的饕餮盛宴。

这是一部关于叱咤风云的统计学学霸的传奇故事书。回望那段波澜壮阔的时代,一张张脸孔水一样掠过。在英国剑桥的某个午后,有位女士声称,把茶加到牛奶里,和把牛奶加到茶里,两种方法调出来的下午茶喝起来味道不同。在座的科学家都对她的说法嗤之以鼻,但有位来访的瘦小绅士,R. A. 费希尔,提议要用科学的方法,来检验这位女士的假设……本书以这位喝下午茶的英国女士为起点,带领读者一一回顾“统计”这门应用范围最广的科学,了解若干重要理论的发展过程与应用,亲近那些隐身幕后的统计学家,看看统计究竟为今天这个世界,带来了什么样的改变。

这是一部大数据时代不容错过的实用之书。大数据时代,一切以数据说话,如何解读数据便与每个人的日常生活息息相关。统计学的本质就在于解读数据,读懂了本书,你就是大数据时代的明白人。

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女士品茶 2024 pdf epub mobi 用户评价

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可能是学识不足,可能是选错了书,这本书介绍了统计学的发展过程,虽然作者一再保证是给非数学专业的人看的,但我依然没什么收获。

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虽然我不太喜欢统计(大概是怀疑概率的意义的那类人),但读完这本书还是充满了,想在自己感兴趣的地方,接过前人的火把传递下去的激情。

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一般般,也就开个眼界吧。

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我一度认为是自己的段位不够,所以完全读不下去,后来我认真的学习了概率与统计学,然后再来看这本书,发现,还是读不下去。

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应用统计学史,就是少了具体应用的案例和公式。#数学好,没办法

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