關於《女士品茶》一書，各位看完後有沒有比較深刻或獨特的一些想法？

01-21

比如說對於費歇爾這樣一位天才，是否有人想過或者知道他初二時的兩種永動機構想的具體實驗過程？

光讀這一本書其實不會產生太多的想法。我們上數理統計課的時候老師要求每個人寫《女士品茶》的讀後感。當時讀完沒有太多的感觸。最多的就是一樓寫的Fisher和Pearson的個人恩怨。但是當你自己開做統計，開始數據分析時，就會發現這本書里涵蓋的統計學最原始的思想是多麼的NB。統計學主要做三件事，第一是建立模型然後估計，第二是假設檢驗，第三是預測。《女士品茶》這個實驗開啟了假設檢驗的思想。它告訴我們如果對一個特定的問題作出數理的解答。這是以前任何學科都沒有做的事情。另外一個感觸就是統計學來源於實際。統計學和數學最大的區別就是它的實用性。包括我們發paper，每篇文章基本上都要求有實際數據分析。不然就發不了。統計學研究的問題肯定是時下最需要解決的實際問題。如果實際中沒有這類問題，你做出來也就沒人看了。Wilcoxon提出的那麼多方法很多就是源於他在實際中的問題。還有序貫比檢驗等等很多經典的統計方法。統計學學的越多，做的越多，越對《女士品茶》這本書感觸更深。

暫時看到Fisher 和 Pearson的恩怨。兩位大師的行為讓作為後輩晚生的我會心一笑。

我感覺Fisher和Pearson的故事真的可以拍一部大劇啊！

另外Fisher的女婿博克斯在去倫敦大學的時候（那時他還沒認識Fisher），E皮爾遜說的那番話也是可愛極了「好吧，總之你可以來我校就讀，但是我想你將來會知道，在統計界除了費歇爾外，還有其他一個或兩個人的存在」,艾瑪，這兩個人說的是E皮爾遜他自己和奈曼嗎，哈哈哈哈~

讀後感是：

前半部分感覺:果殼推薦為統計學的最佳入門書籍。書中沒有任何的數學推導，但把統計學整個發展歷程的瑰寶像珍珠一樣串聯起來，每一顆珍珠背後大師的身影是如此的鮮活。後半部分感覺:繼續閱讀，不禁疑問，統計學的盡頭是哲學？果不其然，書中的最後部分正是以哲學的探討作為結束的。有人說女士品茶是生動有趣，但我是越往後越感覺大汗淋漓，20世紀的統計學思潮當中的珍珠，它們的思想內涵遠不止教科書般的簡單，更勿論更加終極的探討，概率的本質是什麼？現實意義的概率又是一個怎樣的存在？雖說像是一本入門的書籍，但我更覺得是一本拷問本質的思考之作。

看完這本書，我的世界觀都改變了

這本書講什麼？

最近我在看《心理測量學》，被什麼顯著性檢驗、正態分布、方差分析搞得雲里霧裡的時候，看到了《女士品茶》這本書。

如果只看這個大標題很容易引起大家的誤解，還以為這是一本女性讀物，或者是專門講茶的讀物。其實，這是一本不錯的統計學發展史。

一、這本書好讀嗎？

作者想把這本書寫得通俗易懂一些，好讓我們這些外行們都了解統計學的革命意義，所以濃墨重彩地講了些統計學家的八卦。皮爾遜的固執，戈塞特的低調，費希爾的天才，在作者的筆下，這些人就像一個個武林高手，演繹了一場跌宕起伏的統計學革命。

二、外行也有讀此書的必要嗎？

對外行來說，這本書有沒有閱讀的必要呢？或者說，外行看這本書的意義在哪裡呢？

1、了解統計學是一件工具

這本書就像《蘇菲的世界》一樣，只是對統計學勾勒了一個輪廓，讓我們大概了解整個統計學是做什麼的——一門對數據進行處理的方法論和工具性質的學問。但如果我們想希望通過這本書提高統計學能力，那麼作用基本為零。

我在讀這本書的時候，有一種似曾相識的感覺。原來心理學實驗上用到的這個檢驗，那個公式，裡面都蘊含著統計學的思想。如今，大多數的科學都在使用這些統計學數學模型對自己的數據結果進行處理、分析。如果你也正在學某一門自然科學，應該也會有相同的感覺。

統計學是一個工具，我知道用這些公式的目的是什麼，功能是什麼，處於什麼地位，拿來用就可以了。甚至，實在不行，我可以去求助統計學專家來解決我要解決的問題。就像現在計算機很重要，但也不是非得知道計算機底層結構是怎樣的才行，我們知道計算機怎麼用就可以了。

這本書使我們知道統計學是做什麼的，在哪裡可以派上用場。這是我認為看此書的一方面的意義。另一方面，這本書也使我了解到自己在科學素養上是多麼的無知和欠缺。

2、衝擊我的世界觀

此書給我最大的震撼，是用概率的觀點來看待世界。這是在對科學規律的認知上給我帶來的一大衝擊。我一直以為科學都是確鑿的規律，是本質的、精準的東西。科學就應該像牛頓經典力學一樣，把一個世界用這麼幾條定理就概括了。但竟然不是。

《女士品茶》:人類對模式規律很敏感,他們常常會在數據中看到某種模式規律,但實際上這些數據只是隨機噪音而已……皮爾遜掀起的這場革命為我們留下了一份寶貴的遺產,那就是科學研究的對象不是觀察到的事物,而是描述觀測值概率的數學分布函數,今天,醫學研究用精妙的數學分布模型確定各種治療方法可能對患者產生的長期影響;社會學家和經濟學家用數學分布來描述人類社會的行為表現;物理學家在量子力學中用數學分布描述亞原子粒子,有哪個科學領域能夠躲過這場革命。

2.1我的知識都過時了

讀了這本書後，我才知道原來我對科學的這種認識可以叫還原論或者決定論，存在200年了，早已經過時了。

現在科學研究早已發現，研究對象不是一種精確的真值或者事實，而是一種概率分布，真值是並不確定的。只要掌握了牛頓運動定律，就能預測一切的那種思維方式已經被稱為機械式的世界觀。

《女士品茶》：人們發現,牛頓和拉普拉斯使用過的定律只是一種粗略的估計,科學逐漸開始使用一種新的模式,即現實的統計模型。到了20世紀末, 幾乎所有學科都已經轉移到了使用統計模型的陣營。大眾文化沒有跟上這種科學革命的腳步。

現在回想起來，我在上學的時候做物理實驗，確實總也測不準像g這樣的常數的值。現在通過這本書，我明白了，g值就是測不準的。看來，像我這樣只接受過大學以前理科教育的文科生，知識早就陳舊了，完全跟不上現在科學的發展了。

《女士品茶》：老師常常教導我們,科學就是我們通過仔細的測量發現了描述自然的數學公式。在高中物理課上,老師告訴我們,物體自由落體的距離與時間的關係可以用一個公式表示,公式中包含一個符號g,表示重力加速度常量。老師告訴我們這是一個確定的值。不過當高中學生為確定g的值而進行一系列實驗——讓小型重物滾下斜坡、測量它們抵達不同位置所需時間時,發生了什麼現象呢?他們很少能測出正確的結果。學生的實驗次數越多,他們就越困惑,因為不同的實驗測出了不同的g值。這時，老師從高高的講台上探下身來, 安慰學生們說，他們之所以沒有得到正確的結果,並不是因為他們馬虎粗心或者抄錯了數字。老師並沒有告訴學生們,所有的實驗都是不準確的,即使是最仔細的科學家,也很少能測出準確的數字。每個實驗都會出現無法預測、難以觀測到的干擾。室內的空氣可能過於溫暖; 下滑的重物可能在滑動之前停頓了―微秒,一隻蝴蝶經過時產生的― 絲微風可能也會產生影響。我們真正從實驗中得到的只是一堆數字, 其中沒有一個數字是正確的。

2.2 用概率的觀點看世界

心理學的很多實驗，大多是基於一種統計上的相關性。這是一種概率分布，而不是大家期望的那種確鑿的因果關係。比如說吸煙和肺癌的關係，我們能明顯地看到它們之間的統計相關性，但我們不能說它們是因果關係。人們能很容易地找到身邊的反例進行反駁，那個誰一輩子吸煙還活到了90歲。這就是沒有用概率的觀點來思考的表現。

人們對概率的天生感知能力是很弱的，我們都喜歡用因果關係來判斷兩個事物之間的聯繫，卻不習慣用概率的觀點來處理事物之間的聯繫。

《女士品茶》：凱恩斯在《論概率》中提出……人很難分辨72%的概率與60％的概率之間的區別。在制定決策時,我們很少需要知道某—事件的精確概率，能夠為事件的概率排序通常就已經足夠了。

2.3統計相關性和因果相關性

傳統的理解認為，在得到統計相關之後還需要進一步分析因果性。如果持有這個觀點，很難說真正理解了統計革命，因為講因果性還是還原論、決定論的思維。本書給我一個想法是，有沒有可能，本來就不存在什麼因果性，本質上就只有一種統計相關性呢？

《女士品茶》：20世紀30年代早期,羅素有力證明了常見的「原因與結果觀念是一種不自洽的思想。我們無法根據同—種推理過程將原因與結果協調在一起。實際上,這個世界上並不存在什麼原因與結果。原因與結果是大眾的幻想,它是一種模糊的觀念,經不起嚴格的理論推敲, 它包含一些相互矛盾的、不一致的思想,在科學上幾乎沒有任何意義。

2.4無序和有序的關係

最近我也在讀薛定諤的《生命是什麼？》，裡面講到，原子級別的微觀世界的運動是隨機的布朗運動，是沒有傾向性的。只有當天文數級別的原子組合在一起，才能產生一種規律性，產生某種確定性。

有一點感覺自己要陷入不可知論了，但其實不是。這種概率的思維也許更符合實際一點，因為如果我們認為這個世界，什麼東西都存在一個因的話，那麼我們很可能像牛頓一樣非要為了找出那個終極的原因而只好搬出一個上帝來了。

對自己的要求

最後按照慣例，我要思考一下如何運用這本書的讀書所得。

我的感想是，我們要適應這種用概率的觀點看世界的思維方式，這樣就不會輕易給科學研究結論下因果判斷，也不會輕易用因果關係去解讀科學研究成果。

文／逆水行舟

看了高爾頓的人類身高統計，解決了長期困擾我的一個問題，即機器學習、統計學為什麼會有回歸（regression）這個奇怪的字眼。其結論如下：高於平均身高的父母的子女身高一般低於其父母，而低於平均身高的父母的子女一般高於其父母，總體來講，人類身高趨於平均，而不會出現高的越高、低的越低的情況，簡稱為回歸平均值。

千秋大業一杯茶，萬丈紅塵一壺酒