女士品茶

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• 第1章 女士品茶 实验的设计 科学家需要从潜在实验结果的数据模型开始工作。 实验设计的第一步是建立一组数学公式，用以描述待搜集数据与欲估计结果之间的关系。 第2章 偏斜分布 弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton） 在人口统计中发现了“向平均回归”（regression to the mean）的现象。 高尔顿发现了这种关系的一种数学测度，他称之为“相关系数”（coefficient of correlation） K·皮尔逊（Karl Pearson） 单个实验的结果是随机的，分布的统计模型却使我们能够描述这种随机的数学性质。 测量值本身，而不是测量的误差，就具有一种正态分布。 “偏斜分布”（skew distribution）：四个参数分别被称为： 1. 平均数（the mean）——测量值散布状态的中间值； 2. 标准差（the standard deviation）——测量值的散布与平均值偏离有多远； 3. 对称性（symmetry）——测量值在平均值一侧规程的程度； 4. 峰度（kurtosis）——个别的观测值偏离平均值有多远。 K·皮尔逊的偏斜分布体系并没有包含所有可能存在的分布，许多重要问题不能用K·皮尔逊的体系解决。 “拟合优度检验“（goodness of fit test）的基本统计工具 K·皮尔逊的革命所留下来的是这样一个观念：科学的对象并不是不可观测事物本身，而是数学分布函数，以描述与所观测事物相联系的概率。 第3章 可爱的戈塞特先生 威廉·西利·戈塞特（William Sealy Gosset） t检验 第4章 在“垃圾堆”中寻觅 第5章 收成变动研究 “方差分析”（ananlysis of variance） 第6章 “百年不遇的洪水” L·H·C·蒂皮特（Leonard Henry Caleb Tippett） 极值分布... (查看原文)

  [已注销] 7 回复 10赞 2012-11-26 15:29:44

• 有一种推理除外. 人们似乎没有办法建立一套表示 "A 引起 B" 的符号. 逻辑学家竭力想要将原因和结果的概念纳入符号逻辑规则中, 但他们一直没有成功 ... 20世纪30年代早期, 罗素有力证明了常见的 "原因与结果" 观念是一种不自洽的思想. 我们无法根据同一种推理过程将原因与结果的不同例子协调在一起. 实际上, 这个世界上并不存在什么原因与结果. 原因与结果是大众的幻想, 它是一种模糊的观念, 经不起严格的理论推敲. 它包含一些相互矛盾的, 不一致的思想, 在科学上几乎没有任何意义. (查看原文)

  masterplan 2赞 2018-09-05 06:23:37

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