电子书《统计七支柱》（高清中文PDF）资源分享

最近在读这本关于统计的书籍，受益匪浅，分享给大家~（资源在最下）

本书介绍了统计学学科基础的七个支柱，并非完整体系。从由来、引入开始娓娓道来。

（一）博尔赫斯写道：思维是忘却差异，是归纳，是抽象化。

聚合，也称观测的组合、均值。这种说法表达的思想即整体概括大于各部分的加总。取均值会丢弃数据中的大量信息，例如测量的顺序、不同的环境等等，每个观测值会失去个性，但要揭示一般性的趋势，就必须将观测视为一个集合，将数据置于背景之中。

聚合的方式包括很多种，如算术平均、几何平均、调和平均、最小二乘法。算术平均思想最早可追溯到修正指南针指针的变化。逐渐地，为了保持至少一个数据的个性特征，而加入最佳值、众数。

18世纪关于地球形状的研究，通过两个方程可以得到肯定的弧长。到了18世纪50年代，默柏斯科维奇面临着数据的窘境，一共有10个不等的十个解。这时，他给出了算法求解最佳值的办法，也就是现在的所谓“线性规划问题”。

之后又出现了最小二乘法，形式上是观测的加权平均，但又很容易扩展为其他更复杂的形式来决定多个未知量。

（二）观测获得的信息价值会因为观测的样本数量增加而增加吗？

信息，具体称信息度量。

刚开始研究发现：数据和的变化并不随着相加的独立项个数成比例上升，均值的标准差也不与项数成比例变化。在这一观点出现后，亚伯拉罕发现了二项分布的正态近似，皮埃尔证明了其一般形式——中心极限定理（即项数有2项推至n项），泊松提出柯西分布。数学运算的每个步骤引起的最大误差，会随着序列增大而增大，统计学家可以接受一个可能的统一补偿，这个补偿会随着序列增大而收缩。

这一观点之上，学者们提出了“纠缠的观测”，即数据间的相关性，以及这种相关性对方差的影响。

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。

——摘录自豆瓣。

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《统计学七支柱》[美]史蒂芬·斯蒂格勒 著，中文PDF，带目录，147页，内容文本可复制。

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