《女士品茶》读后感
《女士品茶》是当代国际著名的统计学家大卫? 萨尔斯伯格的一部通俗的关于统计学原理的普及论著。下面是CN人才网给大家整理的《女士品茶》读后感，欢迎参考~
篇一：《女士品茶》读后感
《女士品茶》 是美国统计学家萨尔斯伯格以“女士品茶问题”为切入点所著的一部关于统计学历史与变革的书，以一种全新的视角带领读者进入统计学的世界，体会统计学带给哲学观、宇宙观的变革。
《女士品茶》名字新颖，内容亦有趣。正如作者所说：“我所选择贯穿20世纪统计学复杂理论的主线是与别人不同的。我希望读了这本书后能有所启发，去进一步了解统计革命的内涵。”作为一本讲统计学的书，假设分析，置信区间，钟形曲线这些统计学知识包含在内不足为怪，难能可贵的是这些名词背后却有一个个心意盎然的故事，引人入胜，让人欲罢不能。对于我来说，作者的期望达到了，生动的故事让我愿意去深究那些枯燥的名词。
通过研读该书，结合自己学习和掌握与统计相关的知识，至少让我在以下几个方面有了更深刻的认识：
一、关于统计分析科学 在“政治算术”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。 十九世纪末，欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失，代之而起的是“统计分析科学”课程。当时的“统计分析科学”(Science of statistical analysis)课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。
“统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端. 1908年，“学生”氏(William Sleey Gosset的笔名Student)发表了关于t分布的论文，这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。它创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。
现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱(Adolphe Quelet)，他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域，因为他深信统计学是可以用于研究任何科学的一般研究方法.
现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题，大约开始于1477年。数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究，逐渐形成了概率论理论框架。在概率论进一步发展的基础上，到十九世纪初，数学家们逐渐建立了观察误差理论，正态分布理论和最小平方法则。于是，现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。
二、关于显著性检验
《女士品茶》第11章“假设检验”中提到：“K·皮尔逊常常利用他的卡方拟合优度检验来‘证明’某些数据符合某些特定的分布。在费歇尔把更精确的方法引入到数理统计之
后，K·皮尔逊的方法就不再为人接受了。但问题仍然存在。为了知道应该估计哪些参数，为了确定这些参数与所研究的科学问题之间有何关系，我们必须假设该数据符合某一特定的分布。统计学家们常常会利用显著性检验来证明数据符合何种分布。”
显著性检验(significance test)就是事先对总体(随机变量)的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设(备则假设)是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。
抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果(平均数或率)的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。
显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率(P)水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著(即实验处理无效)。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的(即实验处理有效)。
检验“无效假设”成立的机率水平一般定为5%，其含义是将同一实验重复100次，两者结果间的差异有5次以上是由抽样误差造成的，则“无效假设”成立，可认为两组间的差异为不显著，常记为p>0.05。若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的，则“无效假设”不成立，可认为两组间的差异为显著，常记为p≤0.05。如果p≤0.01，则认为两组间的差异为非常显著。
三、关于统计学研究领域
统计学被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从来为后面的决策提供一些依据。统计学不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。应用的范围十分广泛。
统计学主要包括一般统计和经济统计两类方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和
经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。
总之，研读《女士品茶》一书，让我了解了很多统计学方面的专业知识，而且让我体会到了统计学的魅力所在，让我对统计的感觉不再那样僵化，使我充分认识到：数据能最真实反应事物的本质，而统计就是我们发现本质的最有效方式!
篇二：《女士品茶》读后感
《女士品茶》是当代国际著名的统计学家大卫? 萨尔斯伯格的一部通俗的关于统计学原理的普及论著。本书以“女士品茶”的故事为开始，但却并非是一本女性读物或者关于品茶的书，而是以这位喝茶的英国女士的假设说法为起点，介绍并引出了近代数理统计的开创者费歇尔，以及费歇尔为解决类似问题而发明的实验设计法，并介绍了20世纪统计学的发展是如何变革了科学。全书总共29章，以时间、空间、事迹等相互穿插来讲述发生在统计这个世界里的事件，作者在书中提到的所有科学的学科调查与决策和统计之间的关联都是由一系列实例来说明的，他细数了二十世纪参与这场科学变革的代表性人物与事迹，通过生动有趣却不失严谨的实例论述了统计学原理，并使用大量的非专业语言通俗地阐述了统计学的基本概念和方法，不仅证明了统计学是一门最严格、最合理的认识论和方法学，还深刻地揭示了现代统计学发展的过程，特别是那些很深刻的理论，都是从一些非常简单实际的问题中发展起来的。在书中他平缓而幽默的叙述，让读者饱览统计学世界的风光，体验这一奇妙的认知之旅，并值得留待慢慢消化与回味，非常适合统计学入门学生和大众读者。读完本书，我有以下感受：
一、对20世纪统计学发展的了解
最初的统计学主要是在英国，而后才蔓延到世界。在这一过程中，英国浓厚的学习氛围为统计学的发展提供了肥沃的土壤，得以孕育一批又一批优秀的统计学家，发展出多元而丰富的学说。在19世纪，科学家们相信所发生的任何事情都预先地决定于两点：(1)宇宙的初始条件;(2)描绘其运动的数学公式。而对于预测值与观测值之间的差异。通通归为误差。相信只要实验数据越来越精确，这种误差是可以消除的。然而，到了19 世纪末，误差并没有消失，反倒是增加了。当测试越来越精确，误差也越来越多。机械宇宙观处于动摇之中，而统计模型作为一种新的范式在20世纪末期被科学家在各个领域越来越广泛地运用。相关、胜率、风险等统计术语也渗入到大众词汇中。年轻的费歇尔深入研究了女士品茶问题，并得出了惊人的结论。然而，这只是他丰富的统计学说的一小部分，
他对于实验设计的研究，同样为当代及后世的统计学家提供了借鉴。从对农业的研究，他得出结论：科学家需要从潜在试验结果的数据模型开始工作，这是一系列数据公式，其中一些符号代表试验中将被收集的数据，其它则代表试验的全部结果。科学家从试验数据开始，并计算与所考虑科学问题相应的结果。与费歇尔同样活跃在统计学界的K·皮尔逊，在老师高尔顿的引导下，在非常完整的意义上第一个规范地阐明了“相关系数”这个概念，发现了“偏斜分布”，而他的革命所留下来的则是这样一个观念：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。K·皮尔逊关于分布函数和参数的思想统治了20世纪的科学，并在21世纪仍保持着优势。另外，皮尔逊最伟大的成就之一就是创造出第一个“拟合优度检验”。在这一时期，他不断地深入探索，最终发明了假使优度检验，而这也为女士品茶这事件的判定起到了很好的辅助作用。随后，《生物期刊》问世，成了统计学界的权威刊物。戈赛特所写的一系列精彩的论文，几乎都是发表在该刊物上，包括著名的“学生的t检验”。这一时期也涌现出了大量杰出的统计学家，如蒂皮特、刚贝尔、耶日??在各个学说蓬勃发展的时候，难免产生出分歧与矛盾。最显著的莫过于费歇尔学派与皮尔逊学派的矛盾，两种统计观念的激烈碰撞。萨尔斯伯格把这种分歧的原因归结为哲学上的分歧，他这样写道：“哲学上的分歧使费歇尔与K·皮尔逊在研究统计分布的方法上分道扬镳。K·皮尔逊把统计分布视为对他所分析数据集合的真实描述。而按照费歇尔的观点，真实分布只是一个抽象的数学公式，搜集的数据只能用来估计这个真实分布的参数。”既然所有估计都有误差，那么费歇尔提出来的一些分析的手段，可以把这种误差的程度降到最低，或者可以更经常地得出比其他任何手段都更接近真实分布的答案。所以，在20世纪30年代，看上去是费歇尔在这场辩论中获胜了，但到了70年代，皮尔逊学派的观点东山再起。直到作者写作本书时，这两个学派的争论仍没有停止。所以统计学，抑或说科学的世界展示给我们的是它爱憎分明的一面，即使真理，也要经过质疑与检验。奈曼的置信区间也曾被人称为“置信诡计”，贝叶斯的贝叶斯定理被称为“贝叶斯异论”，挫折与磨难才能造就真理。正是在不断地对矛盾的探究与发现中，在人们不断地辩证与统一中，飞速地向前发展。
另外，在人才济济的20世纪统计学界，即使是在二战发生，学术饱受政治
干扰与破坏的这样艰苦的环境下，仍有许多统计学家和数学家为统计学发展孜孜不倦的辛勤付出，他们仍然坚持着自己的研究，决不向困难妥协。布利斯即使是在人心惶惶的列宁格勒也醉心于他的研究，斯堪的纳维亚地区、德国、法国和苏联的一批数学家则倾心于中心极限定理的研究，霍夫丁在白林创办了《德国数学》，随后威尔克斯、古达克、古德、加德纳、图基等一大批杰出的人物活跃在统计这一广阔的世界。他们高度的学术牺牲精神，令人肃然起敬。在第14章中，萨尔斯伯格称柯尔莫哥洛夫为“数学界的莫扎特”。柯尔莫哥洛夫凭借其惊人的数学才华，在数理统计与概率论方面留下了不朽的成就。他在思考了概率计算的本质之后，最后终于发现，求一个事件的概率完全就像求一个不规则形状的面积。他把新产生的数学测试理论应用到概率的计算上。有了这些工具，他就能定出一套公理，再用这些公理构建出整个概率理论。这就是柯尔莫哥洛夫的“概率论的公理化”，至今仍是学校中讲授概率论时采用的唯一方法。这种方法永久性地解决了有关概率计算有效性的所有问题。虽然柯尔莫哥洛夫和他的学生在概率和统计的数学理论上有重大的贡献，但随着20世纪30年代斯大林肃反运动的到来，苏联从这场统计革命中获益甚少，官方的观点制约了统计学的发展。 作为入门的著作，作者在每一次引入一个新的概念的时候都会有一定篇幅的背景介绍和相关奇闻异事，比如把女士品茶这个看似很简单并且从某些角度看起来仅仅是一个很无关重要的消遣的实验作为一个引子，并将这个例子作为一条线索贯穿了整本书，从第一章的纯粹的验证这位女士的结论是否正确开始，如何在这位女士没有区分能力的情况下设计实验让她无法仅凭猜测正确，如何在这位女士有区分能力的时候容忍区分出错的概率，比如十次重复实验之后区分对了九次的'情况下是否值得我们相信这个女士是有区别能力。这些对于这个很简单的实验设计形象化了数理课中很多的概念化的东西，最大似然估计，假设检验，中心极限，大数定律。作者以非数学的语言描述出统计革命带来的基本哲学观念层面上的重大转变，并超越一般的观念介绍的层面而具体地展示给读者某些精彩的统计研究工作是如何进行的，就这个目的而言本书是确实达到了要求，它并未说清楚很多具体工作的基本思想，也就影响了读者对统计观念的全部力量所能理解的深度。作为一个没有系统学习过统计学的学生来说，虽然在很多的时候我不明白这些公式是怎么推出来的，也不知道这些变量是怎么求，怎么算，但能基本上明白
这些公式，这些变量的设置是要做什么用的。而书中对于真实世界的描述，我们所见的都是一个概率内发生的事情，“充满随即性的大自然里，真实性只存在分布函数之中”费歇尔大师把观测的现象认为是随即的映像，真正我们想把握的只是分布的四个参数。所以统计学具有广泛的研究领域，不论是农、工、理、文，艺，包括精算、农学、动物学、人类学、考古学、审计学、晶体学、人口统计学、牙医学、生态学、经济计量学、教育学、选举预测和策划、工程、流行病学等，几乎无所不包，甚至日常生活，几乎没有不用统计学的地方，自K·皮尔逊发现偏斜分布的100多年里，统计革命不仅扩展到大多数的科学领域中，而且其许多思想已经传播到一般的文化当中，统计是一种认知世界的方法。所以统计学是任何学科进行科学研究的工作母机，没有统计学就没有科学研究、没有创新 。现实是复杂的，是绝对不可能由一个有组织的科学模型来完全描述出来的。他认为科学就是试图模拟建立一个描述现实的模型，符合可用的数据，并且可以用来预测新实验的结果。因为没有任何一个模型是完全真实的，所以，数据越来越多，要求不断地配合新的发现去修正模型以修正对现实的认知。这样，模型因为带有特例的直觉上难以置信的延伸，变得越来越来复杂，最终，这个模型不再适用了。这时，有创新精神的人将会考虑建立一个全新的模型，一场新的革命在科学领域即将展开。统计革命就是模型变换的例子。用19世纪决定论的科学观，牛顿物理学已经成功地描述了行星、月球、小行星和彗星等天体的运动，运动都是遵守几个明确的运动和引力定律;在寻找化学规律方面也取得了一些成功;并且达尔文的自然选择学说为理解进化提供了有利的依据;甚至有些人试图将这种寻找科学规律的模型研究引入社会学、政治科学以及心理学等领域。 另外统计学不仅是科学的研究方法，还是管理工作的工具。任何科学都是研究客观规律的，规律可以在反复试验中重复，而没有重复的事物不是科学研究的对象。我们周围的事物每天都在重复，太阳每天东升西落，春夏秋冬四季更替，宏观经济每天运行，只有运行、重复，才有规律。但人不能两次踏入同一条河，事物的每一次重复决不是前一次的克隆。统计学就是变化中研究规律的科学。而统计学政治家无法脱离统计而施政，军事家无法脱离信息而指挥，企业家无法脱离统计而决策，任何管理工作都要做到心中有数。学好统计，是搞好任何工作的前提。日常生活中也充满着统计的科学与艺术，所以需要学习统计。