内容简介
《统计学七支柱》是Stephen M. Stigler的经典之作，书中深入探讨了统计学的七个核心概念，包括数据收集、数据分析、概率论等。通过丰富的案例和详细的理论分析，作者揭示了统计学在现代科学中的重要作用。
本书不仅适合统计学专业的学生和研究人员，也适合对统计学感兴趣的普通读者。通过阅读本书，读者可以更好地理解统计学的基本原理和应用方法。
目录
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第 1 章 聚合：从表格和均值到最小二乘
1.1 指针的变化
1.2 古代的聚合
1.3 平均人
1.4 聚合与地球的形状
第 2 章 信息：度量与变化率
2.1 铸币检查试验
2.2 亚伯拉罕·棣莫弗
2.3 优化、扩展、悖论
第 3 章 似然：概率尺度上的校准
3.1 阿布斯诺特和显著性检验
3.2 休谟、普莱斯和贝叶斯归纳
3.3 拉普拉斯检验
3.4 似然理论
第 4 章 相互比较：作为标准的样本内变异
4.1 戈塞特和费舍尔的t-检验
4.2 弗兰西斯·埃奇沃思和方差成分的双因素分析
4.3 相互比较的一些陷阱
第 5 章 回归：多元分析、贝叶斯推断和因果推断
第 1 章 聚合：从表格和均值到最小二乘
1.1 指针的变化
1.2 古代的聚合
1.3 平均人
1.4 聚合与地球的形状
第 2 章 信息：度量与变化率
2.1 铸币检查试验
2.2 亚伯拉罕·棣莫弗
2.3 优化、扩展、悖论
第 3 章 似然：概率尺度上的校准
3.1 阿布斯诺特和显著性检验
3.2 休谟、普莱斯和贝叶斯归纳
3.3 拉普拉斯检验
3.4 似然理论
第 4 章 相互比较：作为标准的样本内变异
4.1 戈塞特和费舍尔的t-检验
4.2 弗兰西斯·埃奇沃思和方差成分的双因素分析
4.3 相互比较的一些陷阱
第 5 章 回归：多元分析、贝叶斯推断和因果推断
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