统计学七支柱读后感

作者：史蒂芬·斯蒂格勒

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。知名统计学家、哈佛大学文理研究生院院长孟晓犁教授美国国家科学院院士、斯坦福大学教授BradleyEfron斯坦福大学数学与统计学教授PersiDiaconis联合推荐

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在日常生活中，统计学是与我们最近乎或者最结地气的一门科学。一位伟大的数量遗传学家开的一门统计学课程，每次期末考试，几十年第一题都是像是放水10分题：什么是统计学的3R（Random, Reliability and Repeat)。从历史角度来回顾，这三个R 其实却无形刻在了学生的心里。
诺贝尔物理学奖获得者费曼教授留给后人，最了不起科学思维方式，就是用统计的思想来估计或者预测生活中各个方面。……如果不是遇到这本简明扼要科普书，真还没有听说或者想过一门科学的支柱是什么？
所以，作者这本书也可以说是对于统计学系统性全面反思与归纳。他总结统计学的七大支柱就是：聚合（Aggregation），信息（Information），似然（Likelihood），相互比较（Intercomparison），回归（Regression），设计（Design）它类似于在“实验设计”中的含义，但“设计”的范围更广泛，它的目标是：先设定观测的权重相同，再训练我们的思想。最后一个是残差（Residual）。作者对于这些概念描述及关注远远超过一般统计学教学通常所关注情况。
作者认为：“概括了七根支柱，用七种基本统计思想的作用来表达——尽管这样做也许会导致过度简化的风险。
（1）定向减少或压缩数据的价值。
（2）数据量上升，价值会减少。
（3）如何使用概率测量我们做的事？
（4）如何使用数据中的内部变化帮助分析？
（5）从不同角度提问可以产生有启发性的不同答案。
（6）规划观测的重要作用。
（7）所有这些思想如何用于科学探索和比较彼此矛盾的解释”。
这像是对于统计学整体从古到今的基本特征的重新反思，书中有不少历史文物及照片，妙不可言。它在现代AI中的地位呢？
作者总结：“每种有生命力的科学都有它自身的奥秘：天文学是暗能量和暗物质，物理学是弦理论和量子理论，计算机科学是P-NP难题，数学是黎曼假设。甚至对于最困难的情形，现存的七根支柱也能支持至少部分的回答。统计是一门活跃的科学，这七根支柱提供了强大的支持。我们进入了一个充满挑战性的时代，与我们相伴的是其他领域的强大盟友以及胜任挑战的强烈期望”。