Annotated Readings in the History of Statistics

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出版者:
作者:David, H. A.; Edwards, A. W. F.;
出品人:
页数:267
译者:
出版时间:2001-1
价格:$ 111.87
装帧:
isbn号码:9780387988443
丛书系列:
图书标签:
  • 统计史
  • 统计学
  • 历史
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  • 注释
  • 文献
  • 数据分析
  • 科学史
  • 概率论
  • 数学史
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具体描述

This book provides a selection of pioneering papers or extracts ranging from Pascal (1654) to R.A. Fisher (1930). The authors' annotations put the articles in perspective for the modern reader. A special feature of the book is the large number of translations, nearly all made by the authors. The selected articles vary considerably in difficulty, some requiring only a basic understanding of statistical concepts, whereas others surprise by their early sophistication in 'classical' statistics. There are several reasons for studying the history of statistics: intrinsic interest in how the field of statistics developed, learning from often brilliant ideas and not reinventing the wheel, and livening up general courses in statistics by reference to important contributors. Herbert A. David is Distinguished Professor Emeritus in the Department of Statistics, Iowa State University and served as Department Head from 1972 to 184. He was Editor of Biometric from 1967 to 1972 and President of Biometric Society for 1982-1983. His publications include books on "Order Statistics" (Wiley 1970, 1981) and "The Method of Paired Comparisons" (Griffin 1963, 1988). Apart from articles in these two areas he has written on statistical inference, experimental designs, competing risks, and the history of statistics. He received a Ph.D. in statistics from University College London in 1953. A.W.F. Edwards is Reader in Biometry in the University of Cambridge. He was President of the British Region of the Biometric Society in 1992-1994 and is Chairman of the Christian Huygens Committee for the History of Statistics of the International Statistical Institute. His publications include the books "Likelihood" (Cambridge University Press 1972, Johns Hopkins University Press 1992), "Foundations of Mathematical Genetics" (Cambridge University Press 1977, 2000), and "Pascal's Arithmetical Triangle" (Griffin 1987). He holds the degrees of Ph.D. and Sc.D. from Cambridge University.

统计学历史上的重要篇章:一部思想与方法的探索之旅 本书并非对统计学史进行简单的时间梳理,而是深入挖掘那些塑造了我们今日统计学理解的 seminal 著作和关键思想。它汇集了自早期概率论萌芽到现代推断统计学发展的各个重要阶段的代表性文献,旨在为读者呈现一个丰富而多层次的统计学思想演变图景。通过对这些经典文本的细致解读,我们得以窥见统计学如何从对偶然性的初步思考,发展成为一门强大的、应用于科学研究、社会分析和决策制定不可或缺的学科。 第一部分:概率的黎明——偶然性的早期探索 统计学的根基深植于对偶然性和不确定性的理解。本部分将追溯这一探索的早期足迹,从那些试图理解赌博游戏规律的早期工作开始。我们将审视杰出数学家如费马(Pierre de Fermat)和帕斯卡(Blaise Pascal)在通信中奠定的概率论基础。他们的工作,虽然最初是围绕骰子和扑克牌的概率问题,却意外地为后续的数学发展打开了闸门。这些早期论述,虽然篇幅不长,却以其深刻的洞察力,揭示了数量关系在看似随机事件中的存在,为后来的统计学理论铺平了道路。 随后,我们将目光投向雅各布·伯努利(Jacob Bernoulli)的《论概率》(Ars Conjectandi)。这本书的出版是概率论发展史上的一个里程碑。伯努利在书中系统地阐述了概率的定义、概率的加法和乘法法则,并引入了“大数定律”的概念。大数定律的提出,标志着从个体随机事件的分析转向了对大量重复试验结果的规律性把握。这本书不仅在数学上具有重要意义,更重要的是,它为人们理解并预测宏观现象提供了理论依据,为统计学的实际应用奠定了理论基础。 第二部分:数据革命的先声——早期统计方法的萌芽 随着科学研究的深入和社会的复杂化,对数据的收集、整理和分析的需求日益增长。本部分将聚焦于那些为统计学方法论奠定基础的先驱者。 我们将探讨约翰·格朗特(John Graunt)和他的《关于伦敦市生命统计的自然和政治的观察》(Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality)。格朗特通过分析伦敦的死亡记录,揭示了人口出生率、死亡率以及不同年龄段人口的分布规律。他的工作,是统计学从纯粹的理论走向实际应用的一个重要典范。他开创了使用数据来描述和理解社会现象的方法,被誉为“统计学之父”之一。 紧接着,我们将介绍威廉·配第(William Petty)。配第是格朗特的合作者,他对“政治算术”的倡导,强调了通过量化和数据分析来研究政治和经济问题的可能性。他的著作,如《政治算术》(Political Arithmetick),虽然在方法上可能不如现代统计学严谨,但其核心思想——即运用数字来认识和管理国家——却对后世产生了深远影响,孕育了现代经济统计和人口统计的雏形。 第三部分:科学的量化——统计学在科学探索中的应用 统计学不仅仅是数学的一个分支,它更是科学研究的有力工具。本部分将展示统计学如何渗透到各个科学领域,为科学发现提供支持。 我们将深入研究卡尔·弗里德里希·高斯(Carl Friedrich Gauss)和阿德里安-马里·勒让德(Adrien-Marie Legendre)在最小二乘法上的贡献。最小二乘法是现代统计学中处理测量误差和拟合模型的核心方法之一。无论是天文学的轨道计算,还是物理学中的数据分析,最小二乘法都发挥着至关重要的作用。我们将通过他们的原始论述,理解这一方法的核心原理及其在解决实际问题中的强大威力。 随后,我们将关注弗朗西斯·高尔顿(Francis Galton)的工作,特别是他在“回归”概念上的开创性研究。高尔顿通过研究父子身高、种族智力等问题,发现了“回归平均”的现象。他的工作不仅在生物学和优生学领域引起了讨论,更重要的是,他引入了相关性和回归分析的概念,为理解变量之间的关系提供了数学工具。高尔顿的工作,是统计学从描述性分析向推断性分析迈进的重要一步。 第四部分:推断的艺术——现代统计学的基石 统计学的最终目标之一,是通过有限的样本来推断未知的总体。本部分将聚焦于那些奠定了现代推断统计学基石的伟大思想。 我们将重点探讨罗纳德·费希尔(Ronald Fisher)的革命性贡献。费希尔是20世纪最伟大的统计学家之一,他的著作,如《统计学研究方法》(Statistical Methods for Research Workers)和《遗传学的遗传统计学原理》(The Genetical Theory of Natural Selection),极大地推动了统计学的理论发展和应用。他系统地发展了最大似然估计、方差分析、检验统计量等核心概念,为农业、生物学、社会科学等领域的科学研究提供了强大的分析工具。费希尔的工作,为现代科学研究中的实验设计和数据分析设定了标准。 同时,我们也将审视卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)的贡献。皮尔逊是另一位对现代统计学影响深远的学者。他发展了“卡方检验”(Chi-squared test),为检验分类变量之间的关联性提供了有效方法。此外,他还在相关系数、分布理论等方面做出了重要贡献,并将统计学方法引入到生物学、人类学等领域,拓展了统计学的应用边界。 第五部分:挑战与演进——统计学在20世纪及以后的发展 统计学的发展并未止步于20世纪初。本部分将简要回顾20世纪中叶以来统计学领域的一些重要发展和面临的挑战。 我们将提及耶日·奈曼(Jerzy Neyman)和埃贡·皮尔逊(Egon Pearson)(卡尔·皮尔逊之子)在假设检验理论上的重要工作,特别是他们提出的“第一类错误”和“第二类错误”的概念,以及“功效”(power)的概念。他们的工作,为统计推断的严谨性提供了坚实的理论基础。 此外,我们还会触及现代统计学中一些重要的发展方向,例如贝叶斯统计学的复兴,以及计算统计学、机器学习等新兴领域的发展。这些领域在不断拓展统计学的应用范围,并为解决日益复杂的现实问题提供了新的视角和工具。 本书的价值 《统计学历史上的重要篇章》旨在通过对这些 seminal 著作的精选和深入解读,让读者: 理解统计学的思想演变: 追溯统计学从概率论的早期探索,到数据分析工具的发展,再到科学推断的建立,深刻理解统计学思想的演变脉络。 掌握核心统计学概念的来源: 通过了解这些概念的起源和发展,读者能够更深刻地理解其内涵和适用范围。 感受科学探索的精神: 体验那些伟大的统计学家如何通过严谨的逻辑和创新的思维,解决科学难题,推动知识边界的拓展。 培养批判性思维: 通过对比不同时期、不同学者的观点,读者能够形成对统计学方法论的批判性认识,并能根据实际问题选择最合适的方法。 本书将为统计学专业的学生、研究人员,以及对科学史和思想史感兴趣的读者提供一次宝贵的阅读体验。它不仅仅是一部统计学史的文献集,更是一次关于理性、量化和探索人类认知边界的深度对话。通过阅读这些经典,我们能够更好地理解我们所处的世界,并以更科学、更精确的方式去认识和改造它。

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