知名统计学家、哈佛大学文理研究生院院长孟晓犁教授 美国国家科学院院士、斯坦福大学教授Bradley Efron 斯坦福大学数学与统计学教授Persi Diaconis联合推荐
内容简介本书介绍了统计学的七个基本思想——聚合、信息、似然、相互比较、回归、设计、残差，从其由来到引入，从基本概念到对“统计”这门学科的深远影响，并由此深入阐述统计学的科学本质。
目录
版权信息
前言
第1章 聚合：从表格和均值到最小二乘
1.1 指针的变化
1.2 古代的聚合
1.3 平均人
1.4 聚合与地球的形状
第2章 信息：度量与变化率
2.1 铸币检查试验
2.2 亚伯拉罕·棣莫弗
2.3 优化、扩展、悖论
第3章 似然：概率尺度上的校准
3.1 阿布斯诺特和显著性检验
3.2 休谟、普莱斯和贝叶斯归纳
3.3 拉普拉斯检验
3.4 似然理论
第4章 相互比较：作为标准的样本内变异
4.1 戈塞特和费舍尔的t-检验
4.2 弗兰西斯·埃奇沃思和方差成分的双因素分析
4.3 相互比较的一些陷阱
第5章 回归：多元分析、贝叶斯推断和因果推断
5.1 发现之路：从达尔文到高尔顿
5.2 高尔顿的解释
5.3 达尔文问题的解决
5.4 影响
5.5 多元分析和贝叶斯推断
5.6 贝叶斯推断
5.7 收缩估计
5.8 因果推断
5.9 三分律：愿你安息
第6章 设计：实验方案和随机化的作用
6.1 可加模型
6.2 随机化
第7章 残差：科学逻辑、模型比较以及诊断展示
诊断和其他图形
结论
前言
第1章 聚合：从表格和均值到最小二乘
1.1 指针的变化
1.2 古代的聚合
1.3 平均人
1.4 聚合与地球的形状
第2章 信息：度量与变化率
2.1 铸币检查试验
2.2 亚伯拉罕·棣莫弗
2.3 优化、扩展、悖论
第3章 似然：概率尺度上的校准
3.1 阿布斯诺特和显著性检验
3.2 休谟、普莱斯和贝叶斯归纳
3.3 拉普拉斯检验
3.4 似然理论
第4章 相互比较：作为标准的样本内变异
4.1 戈塞特和费舍尔的t-检验
4.2 弗兰西斯·埃奇沃思和方差成分的双因素分析
4.3 相互比较的一些陷阱
第5章 回归：多元分析、贝叶斯推断和因果推断
5.1 发现之路：从达尔文到高尔顿
5.2 高尔顿的解释
5.3 达尔文问题的解决
5.4 影响
5.5 多元分析和贝叶斯推断
5.6 贝叶斯推断
5.7 收缩估计
5.8 因果推断
5.9 三分律：愿你安息
第6章 设计：实验方案和随机化的作用
6.1 可加模型
6.2 随机化
第7章 残差：科学逻辑、模型比较以及诊断展示
诊断和其他图形
结论
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