女士品茶

• 子夜

  2019-08-07
  「P22」我们所测量的，实际上是随机散布的一部分，它们的概率通过数学函数——分布函数被描述出来。K·皮尔逊发现了被他称为“偏斜分布”（Skew Distribution）的一组分布函数，他宣称，这组函数可以描述科学家在数据中可能遇到的任何散布类型，这组函数中的每一个分布由四个数字所确定。「P22」用来确定分布函数的这些数字与测量中的数字不属于同一类型，这些数字决不会被观察到的，但可以从观测值散布的方式中推导出来。这些数字后来被称为参数（Parameters）。「P22」平均数（The mean）：测量值散布状态的中间值；「P23」标准差（The Standard Deviation）：测量值的散布与平均值偏离有多远；「P23」对称性（Symmetry）：测量值在平均值一侧规程的程度；「P23」峰度（Kurtosis）：个别的测量值偏离平均值有多远。
• 子夜

  2019-08-07
  「P21-1」数据的分布可以写成数学公式，它告诉我的数值是不可预测的，我们只能谈论概率值而不是确定值，单个实验的结果是随机的，在这个意义上看它们是不可预测的，然而，分布的统计模型却使我们能够描述这种随机的数学性质。
• 子夜

  2019-08-07
  「P19」几乎所有的科学观察都着了魔似的向平均值回归。在第5章到第7章，我们将看到，费歇尔如何能够将高尔顿向平均值回归的思想纳入统计模型，而这种模型现在支配着经济学、医学研究和工程学的很多内容。「P20」向平均值回归是一种保持稳定性的现象，它使得某给定物种代际之间大致相同。「P20」（计算相关系数的公式）这是一个非常详细而明确的公式，它只计算了向平均值回归的一个方面，但没有告诉我们任何有关这种现象原因的信息。「P20」与高尔顿特定的相关系数相比，“相关”经常被用来表示更为模糊的东西……它描述来两种事物如何相联系。
• 子夜

  2019-08-07
  「P18」他是指纹现象的“发现者”。高尔顿的贡献是认识到指纹对每一个人都是独特的，此外，还有通常用于识别和分类的指纹的方法。指纹的唯一性存在于手指类型中出现的不规则表识和切面，这被称为“高尔顿表识”（Galton Marks）。「P18」作为一个只是将生物学算作其业余爱好的科学家，通过数字模型的研究，他寻求将数学的严密引入生物学。「P19」在这个实验室，他搜集身高、体重数据，测量特殊的骨骼和家庭成员的其他特性。他和他的助手将这些数据列成表格，并一再检验，他是在寻找利用父母测度数据来推断子女的某些办法。
• 子夜

  2019-08-07
  「P18」K·皮尔逊的主要兴趣还是在科学哲学和数学模型的性质上。19世纪80年代，他发表了《科学的法则》（The Grammar of Science）……它被视为关于科学和数学性质最伟大的著作之一，其中充满了闪光的、原创性的、最具洞察力的见解，这使该书成为科学哲学的一本重要著作。同时，它又是以流畅、简单的风格写成，任何人都可以接受，你不必懂得数学就可以理解《科学的法则》。
• 子夜

  2019-08-05
  「P15」这样的估计结果会更好，多少分是孩子知识量的实验结果，而每一个单独考试的分数则是数据。「P15」费歇尔表明，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预估计结果之间的关系，因此，任何有用的实验必须是能够提供估计结果的。「P16」科学家不可能不假思索地动手实验，这通常需要长时间的审慎思考，而且，其中通常会有大量的、高难的数学。
• 子夜

  2019-08-05
  「P14」90年的实验结果不过是一堆未经发表、了无用处的混乱数据……就这些人工肥料，充其量可以说，其中有些在有的时候，可能或大概有效。「P14」当简化为基本的代数式时，这些指数不过是同一公式的不同表现形式，换句话说，看似激烈斗争的两个指数，其实起着同样的修正作用。「P14」费歇尔接着检查了过去90年来的雨量和收成数据，指出年度间不同气候的影响远远大于不同肥力的影响。「P14-15」90年的实验和20年的科学论战几乎是无谓的浪费。这使得费歇尔专注于实验和实验设计的思考。他的结论是：科学家需要从潜在实验结果的数据模型开始工作，这是一系列数据公式，其中一些符号代表实验中将被搜集的数据，其他则代表实验的全部结果。科学家从实验数据开始，并计算与所考虑科学问题相应的结果。
• 子夜

  2019-08-05
  「P13」实验是增长知识的方法。费歇尔之前，实验对每个科学家而言都是有其特性的。优秀的科学家可以做出产生新知识的实验，而二流的科学家常常从事的是积累数据的实验，但对知识增长没有什么用处。「P13」在19世纪，科学家很少发表实验结果。他们所做的是论述自己的结论，并发表能证明结论真实性的数据。「P13」在20世纪40年代，费歇尔检验了门德尔用来说明结论的数据，发现这些数据过分完美，以至于失真，它们并没有表现出应该具有的随机程度。「P13」尽管科学从审慎思考、观察和实验发展而来，但从来不清楚应该怎样从事实验，实验的全部结果通常也没有展现给读者。
• 子夜

  2019-08-05
  「P11」科研工作几乎不能独立完成，通常需要不同智慧的结合。「P12」在检验并试图理解问题时，他们期盼着与他人交流。
• 子夜

  2019-08-05
  「P10」 大多数科学家之所以从事科研活动，只是因为他们对结果感兴趣，或者能够在工作中得到理性的刺激。「P10」实验的真正乐趣，在于找到一种判断该女士是对还是错的方案来。
• 郑大清新

  2014-01-23
  他提前采用了现代计算机基础上才出现的蒙特卡罗技术(Monte Carlo techniques),这是一种一再模拟的数学模型,以确定相关数据的概率分布。然而,当时他 没有计算机,只能不辞辛苦地加总数据,从上百个样本中计算平均数,并绘制所得出频率的 图表,所有这些都靠手工完成。
• 郑大清新

  2014-01-22
  有的科学家宣称,概率分布的使用只是一时的权宜之中,最终我们会找到一种途径回 到 19 世纪科学的决定论。爱因斯坦有句名言,他不相信上帝在和宇宙玩骰子,就是这种观 点的例子。其他人则相信,大自然基本上是随机的,真实性只存在于分布函数之中。
• 白色猫头鹰

  2013-08-29
  Mathematical notation, consisting of an array of letters, both Roman and Creek, with squiggly lines, and superscripts and subscripts, is one aspect of mathematics that intimidates the nonmathematician (and often some mathematicians, too). It is really a convenient way to relate complicated ideas to each other in a compact space. The "trick" in reading a mathematical paper is to recognize that each symbol has some meaning, to know the meaning when it is introduced, but then to take it on faith that you "understand" its meaning, and to pay attention to the way in which the symbol is manipulated.
• 白色猫头鹰

  2013-08-29
  He is noted for his one-line aphorisms that sum up important experiences. One of these, emerging from his practical work, is "It is better to have an approximate answer to the right question than an exact answer to the wrong one."
• 白色猫头鹰

  2013-08-27
  There are different types of mathematical writing. Some "definitive" texts are cold and sparse, presenting a sequence of theorems and proofs with little or no motivation. In some texts, the proofs are turgid and difficult, plowing with determination from hypotheses to conclusion. There are some definitive texts that are filled with elegant proofs, where the course of the mathematics has been boiled down to seemingly simple steps that move effortlessly to the final conclusions. There are also a very small number of definitive texts in which the authors try to provide the background and ideas behind the problems, in which the history of the subject is described, and in which examples are taken from interesting real-life situations.
• masterplan

  2018-09-05
  Fisher 认为实质蕴含不足以描述大多数科学结论. 他对归纳推理的本质进行了大量论述, 认为只要遵守良好的实验设计原则, 我们可以根据特定的研究得出关于生活的一般性结论. 他指出, 对实验对象进行随机处理的实验方法可以为归纳推理提供符合数学与逻辑的坚实基础. ... Fisher 指出, 如果不使用随机实验设计, 你就证明不了任何结论.
• masterplan

  2018-09-05
  流行病学研究分析距离罗素的实质蕴含所具有的高度严谨的思考方式已经很远了. 现在, 人们根据许多“存在缺陷的人群研究”推定因果关系. 这种关系是统计性的, 其分布参数的变化似乎与具体原因有关. ... 应该综合大量存在缺陷的研究, 去探索深层次的共同点.
• masterplan

  2018-09-05
  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.
• [已注销]

  2012-11-26
  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...