《女士品茶》讀后感

　　《女士品茶》是當代國際著名的統計學家大衛? 薩爾斯伯格的一部通俗的關于統計學原理的普及論著。下面是CN人才網給大家整理的《女士品茶》讀后感，歡迎參考~

　　篇一：《女士品茶》讀后感

　　《女士品茶》 是美國統計學家薩爾斯伯格以“女士品茶問題”為切入點所著的一部關于統計學歷史與變革的書，以一種全新的視角帶領讀者進入統計學的世界，體會統計學帶給哲學觀、宇宙觀的變革。

　　《女士品茶》名字新穎，內容亦有趣。正如作者所說：“我所選擇貫穿20世紀統計學復雜理論的主線是與別人不同的。我希望讀了這本書后能有所啟發，去進一步了解統計革命的內涵。”作為一本講統計學的書，假設分析，置信區間，鐘形曲線這些統計學知識包含在內不足為怪，難能可貴的是這些名詞背后卻有一個個心意盎然的故事，引人入勝，讓人欲罷不能。對于我來說，作者的期望達到了，生動的故事讓我愿意去深究那些枯燥的名詞。

　　通過研讀該書，結合自己學習和掌握與統計相關的知識，至少讓我在以下幾個方面有了更深刻的認識：

　　一、關于統計分析科學 在“政治算術”階段出現的統計與數學的結合趨勢逐漸發展形成了“統計分析科學”。 十九世紀末，歐洲大學開設的“國情紀要”或“政治算數”等課程名稱逐漸消失，代之而起的是“統計分析科學”課程。當時的“統計分析科學”(Science of statistical analysis)課程的內容仍然是分析研究社會經濟問題。

　　“統計分析科學”課程的出現是現代統計發展階段的開端. 1908年，“學生”氏(William Sleey Gosset的筆名Student)發表了關于t分布的論文，這是一篇在統計學發展史上劃時代的文章。它創立了小樣本代替大樣本的方法，開創了統計學的新紀元。

　　現代統計學的代表人物首推比利時統計學家奎特萊(Adolphe Quelet)，他將統計分析科學廣泛應用于社會科學，自然科學和工程技術科學領域，因為他深信統計學是可以用于研究任何科學的一般研究方法.

　　現代統計學的理論基礎概率論始于研究賭博的機遇問題，大約開始于1477年。數學家為了解釋支配機遇的一般法則進行了長期的研究，逐漸形成了概率論理論框架。在概率論進一步發展的基礎上，到十九世紀初，數學家們逐漸建立了觀察誤差理論，正態分布理論和最小平方法則。于是，現代統計方法便有了比較堅實的理論基礎。

　　二、關于顯著性檢驗

　　《女士品茶》第11章“假設檢驗”中提到：“K·皮爾遜常常利用他的卡方擬合優度檢驗來‘證明’某些數據符合某些特定的分布。在費歇爾把更精確的方法引入到數理統計之

　　后，K·皮爾遜的方法就不再為人接受了。但問題仍然存在。為了知道應該估計哪些參數，為了確定這些參數與所研究的科學問題之間有何關系，我們必須假設該數據符合某一特定的分布。統計學家們常常會利用顯著性檢驗來證明數據符合何種分布。”

　　顯著性檢驗(significance test)就是事先對總體(隨機變量)的參數或總體分布形式做出一個假設，然后利用樣本信息來判斷這個假設(備則假設)是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說，顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異，還是由我們所做的假設與總體真實情況之間不一致所引起的。 顯著性檢驗是針對我們對總體所做的假設做檢驗，其原理就是“小概率事件實際不可能性原理”來接受或否定假設。

　　抽樣實驗會產生抽樣誤差，對實驗資料進行比較分析時，不能僅憑兩個結果(平均數或率)的不同就作出結論，而是要進行統計學分析，鑒別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實驗處理引起的。

　　顯著性檢驗的基本原理是提出“無效假設”和檢驗“無效假設”成立的機率(P)水平的選擇。所謂“無效假設”，就是當比較實驗處理組與對照組的結果時，假設兩組結果間差異不顯著，即實驗處理對結果沒有影響或無效。經統計學分析后，如發現兩組間差異是抽樣引起的，則“無效假設”成立，可認為這種差異為不顯著(即實驗處理無效)。若兩組間差異不是由抽樣引起的，則“無效假設”不成立，可認為這種差異是顯著的(即實驗處理有效)。

　　檢驗“無效假設”成立的機率水平一般定為5%，其含義是將同一實驗重復100次，兩者結果間的差異有5次以上是由抽樣誤差造成的，則“無效假設”成立，可認為兩組間的差異為不顯著，常記為p>0.05。若兩者結果間的差異5次以下是由抽樣誤差造成的，則“無效假設”不成立，可認為兩組間的差異為顯著，常記為p≤0.05。如果p≤0.01，則認為兩組間的差異為非常顯著。

　　三、關于統計學研究領域

　　統計學被廣泛的應用在各門學科之上，從物理和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。隨著數字化的進程不斷加快，人們越來越多地希望能夠從大量的數據中總結出一些經驗規律從來為后面的決策提供一些依據。統計學不是僅僅像其表面的文字表示，只是統計數字，而是包含了調查、收集、分析、預測等。應用的范圍十分廣泛。

　　統計學主要包括一般統計和經濟統計兩類方向，培養具有良好的數學或數學與經濟學素養，掌握統計學的基本理論和方法，能熟練地運用計算機分析數據，能在企業、事業單位和

　　經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作的高級專門人才。

　　總之，研讀《女士品茶》一書，讓我了解了很多統計學方面的專業知識，而且讓我體會到了統計學的魅力所在，讓我對統計的感覺不再那樣僵化，使我充分認識到：數據能最真實反應事物的本質，而統計就是我們發現本質的最有效方式!

　　篇二：《女士品茶》讀后感

　　《女士品茶》是當代國際著名的統計學家大衛? 薩爾斯伯格的一部通俗的關于統計學原理的普及論著。本書以“女士品茶”的故事為開始，但卻并非是一本女性讀物或者關于品茶的書，而是以這位喝茶的英國女士的假設說法為起點，介紹并引出了近代數理統計的開創者費歇爾，以及費歇爾為解決類似問題而發明的實驗設計法，并介紹了20世紀統計學的發展是如何變革了科學。全書總共29章，以時間、空間、事跡等相互穿插來講述發生在統計這個世界里的事件，作者在書中提到的所有科學的學科調查與決策和統計之間的關聯都是由一系列實例來說明的，他細數了二十世紀參與這場科學變革的代表性人物與事跡，通過生動有趣卻不失嚴謹的實例論述了統計學原理，并使用大量的非專業語言通俗地闡述了統計學的基本概念和方法，不僅證明了統計學是一門最嚴格、最合理的認識論和方法學，還深刻地揭示了現代統計學發展的過程，特別是那些很深刻的理論，都是從一些非常簡單實際的問題中發展起來的。在書中他平緩而幽默的敘述，讓讀者飽覽統計學世界的風光，體驗這一奇妙的認知之旅，并值得留待慢慢消化與回味，非常適合統計學入門學生和大眾讀者。讀完本書，我有以下感受：

　　一、對20世紀統計學發展的了解

　　最初的統計學主要是在英國，而后才蔓延到世界。在這一過程中，英國濃厚的學習氛圍為統計學的發展提供了肥沃的土壤，得以孕育一批又一批優秀的統計學家，發展出多元而豐富的學說。在19世紀，科學家們相信所發生的任何事情都預先地決定于兩點：(1)宇宙的初始條件;(2)描繪其運動的數學公式。而對于預測值與觀測值之間的差異。通通歸為誤差。相信只要實驗數據越來越精確，這種誤差是可以消除的。然而，到了19 世紀末，誤差并沒有消失，反倒是增加了。當測試越來越精確，誤差也越來越多。機械宇宙觀處于動搖之中，而統計模型作為一種新的范式在20世紀末期被科學家在各個領域越來越廣泛地運用。相關、勝率、風險等統計術語也滲入到大眾詞匯中。年輕的費歇爾深入研究了女士品茶問題，并得出了驚人的結論。然而，這只是他豐富的統計學說的一小部分，

　　他對于實驗設計的研究，同樣為當代及后世的統計學家提供了借鑒。從對農業的研究，他得出結論：科學家需要從潛在試驗結果的數據模型開始工作，這是一系列數據公式，其中一些符號代表試驗中將被收集的數據，其它則代表試驗的全部結果。科學家從試驗數據開始，并計算與所考慮科學問題相應的結果。與費歇爾同樣活躍在統計學界的K·皮爾遜，在老師高爾頓的引導下，在非常完整的意義上第一個規范地闡明了“相關系數”這個概念，發現了“偏斜分布”，而他的革命所留下來的則是這樣一個觀念：科學的對象并不是不可觀測事物本身，而是數學分布函數，以描述與所觀測事物相聯系的概率。K·皮爾遜關于分布函數和參數的思想統治了20世紀的科學，并在21世紀仍保持著優勢。另外，皮爾遜最偉大的成就之一就是創造出第一個“擬合優度檢驗”。在這一時期，他不斷地深入探索，最終發明了假使優度檢驗，而這也為女士品茶這事件的判定起到了很好的輔助作用。隨后，《生物期刊》問世，成了統計學界的權威刊物。戈賽特所寫的一系列精彩的論文，幾乎都是發表在該刊物上，包括著名的“學生的t檢驗”。這一時期也涌現出了大量杰出的統計學家，如蒂皮特、剛貝爾、耶日??在各個學說蓬勃發展的時候，難免產生出分歧與矛盾。最顯著的莫過于費歇爾學派與皮爾遜學派的矛盾，兩種統計觀念的激烈碰撞。薩爾斯伯格把這種分歧的原因歸結為哲學上的分歧，他這樣寫道：“哲學上的分歧使費歇爾與K·皮爾遜在研究統計分布的方法上分道揚鑣。K·皮爾遜把統計分布視為對他所分析數據集合的真實描述。而按照費歇爾的觀點，真實分布只是一個抽象的數學公式，搜集的數據只能用來估計這個真實分布的參數。”既然所有估計都有誤差，那么費歇爾提出來的一些分析的手段，可以把這種誤差的程度降到最低，或者可以更經常地得出比其他任何手段都更接近真實分布的答案。所以，在20世紀30年代，看上去是費歇爾在這場辯論中獲勝了，但到了70年代，皮爾遜學派的觀點東山再起。直到作者寫作本書時，這兩個學派的爭論仍沒有停止。所以統計學，抑或說科學的世界展示給我們的是它愛憎分明的一面，即使真理，也要經過質疑與檢驗。奈曼的置信區間也曾被人稱為“置信詭計”，貝葉斯的貝葉斯定理被稱為“貝葉斯異論”，挫折與磨難才能造就真理。正是在不斷地對矛盾的探究與發現中，在人們不斷地辯證與統一中，飛速地向前發展。

　　另外，在人才濟濟的20世紀統計學界，即使是在二戰發生，學術飽受政治

　　干擾與破壞的這樣艱苦的環境下，仍有許多統計學家和數學家為統計學發展孜孜不倦的辛勤付出，他們仍然堅持著自己的研究，決不向困難妥協。布利斯即使是在人心惶惶的列寧格勒也醉心于他的研究，斯堪的納維亞地區、德國、法國和蘇聯的一批數學家則傾心于中心極限定理的研究，霍夫丁在白林創辦了《德國數學》，隨后威爾克斯、古達克、古德、加德納、圖基等一大批杰出的人物活躍在統計這一廣闊的世界。他們高度的學術犧牲精神，令人肅然起敬。在第14章中，薩爾斯伯格稱柯爾莫哥洛夫為“數學界的莫扎特”。柯爾莫哥洛夫憑借其驚人的數學才華，在數理統計與概率論方面留下了不朽的成就。他在思考了概率計算的本質之后，最后終于發現，求一個事件的概率完全就像求一個不規則形狀的面積。他把新產生的數學測試理論應用到概率的計算上。有了這些工具，他就能定出一套公理，再用這些公理構建出整個概率理論。這就是柯爾莫哥洛夫的“概率論的公理化”，至今仍是學校中講授概率論時采用的唯一方法。這種方法永久性地解決了有關概率計算有效性的所有問題。雖然柯爾莫哥洛夫和他的學生在概率和統計的數學理論上有重大的貢獻，但隨著20世紀30年代斯大林肅反運動的到來，蘇聯從這場統計革命中獲益甚少，官方的觀點制約了統計學的發展。 作為入門的著作，作者在每一次引入一個新的概念的時候都會有一定篇幅的背景介紹和相關奇聞異事，比如把女士品茶這個看似很簡單并且從某些角度看起來僅僅是一個很無關重要的消遣的實驗作為一個引子，并將這個例子作為一條線索貫穿了整本書，從第一章的純粹的驗證這位女士的結論是否正確開始，如何在這位女士沒有區分能力的情況下設計實驗讓她無法僅憑猜測正確，如何在這位女士有區分能力的時候容忍區分出錯的概率，比如十次重復實驗之后區分對了九次的'情況下是否值得我們相信這個女士是有區別能力。這些對于這個很簡單的實驗設計形象化了數理課中很多的概念化的東西，最大似然估計，假設檢驗，中心極限，大數定律。作者以非數學的語言描述出統計革命帶來的基本哲學觀念層面上的重大轉變，并超越一般的觀念介紹的層面而具體地展示給讀者某些精彩的統計研究工作是如何進行的，就這個目的而言本書是確實達到了要求，它并未說清楚很多具體工作的基本思想，也就影響了讀者對統計觀念的全部力量所能理解的深度。作為一個沒有系統學習過統計學的學生來說，雖然在很多的時候我不明白這些公式是怎么推出來的，也不知道這些變量是怎么求，怎么算，但能基本上明白

　　這些公式，這些變量的設置是要做什么用的。而書中對于真實世界的描述，我們所見的都是一個概率內發生的事情，“充滿隨即性的大自然里，真實性只存在分布函數之中”費歇爾大師把觀測的現象認為是隨即的映像，真正我們想把握的只是分布的四個參數。所以統計學具有廣泛的研究領域，不論是農、工、理、文，藝，包括精算、農學、動物學、人類學、考古學、審計學、晶體學、人口統計學、牙醫學、生態學、經濟計量學、教育學、選舉預測和策劃、工程、流行病學等，幾乎無所不包，甚至日常生活，幾乎沒有不用統計學的地方，自K·皮爾遜發現偏斜分布的100多年里，統計革命不僅擴展到大多數的科學領域中，而且其許多思想已經傳播到一般的文化當中，統計是一種認知世界的方法。所以統計學是任何學科進行科學研究的工作母機，沒有統計學就沒有科學研究、沒有創新 。現實是復雜的，是絕對不可能由一個有組織的科學模型來完全描述出來的。他認為科學就是試圖模擬建立一個描述現實的模型，符合可用的數據，并且可以用來預測新實驗的結果。因為沒有任何一個模型是完全真實的，所以，數據越來越多，要求不斷地配合新的發現去修正模型以修正對現實的認知。這樣，模型因為帶有特例的直覺上難以置信的延伸，變得越來越來復雜，最終，這個模型不再適用了。這時，有創新精神的人將會考慮建立一個全新的模型，一場新的革命在科學領域即將展開。統計革命就是模型變換的例子。用19世紀決定論的科學觀，牛頓物理學已經成功地描述了行星、月球、小行星和彗星等天體的運動，運動都是遵守幾個明確的運動和引力定律;在尋找化學規律方面也取得了一些成功;并且達爾文的自然選擇學說為理解進化提供了有利的依據;甚至有些人試圖將這種尋找科學規律的模型研究引入社會學、政治科學以及心理學等領域。 另外統計學不僅是科學的研究方法，還是管理工作的工具。任何科學都是研究客觀規律的，規律可以在反復試驗中重復，而沒有重復的事物不是科學研究的對象。我們周圍的事物每天都在重復，太陽每天東升西落，春夏秋冬四季更替，宏觀經濟每天運行，只有運行、重復，才有規律。但人不能兩次踏入同一條河，事物的每一次重復決不是前一次的克隆。統計學就是變化中研究規律的科學。而統計學政治家無法脫離統計而施政，軍事家無法脫離信息而指揮，企業家無法脫離統計而決策，任何管理工作都要做到心中有數。學好統計，是搞好任何工作的前提。日常生活中也充滿著統計的科學與藝術，所以需要學習統計。