我们首先要搞清楚三个概念，随机性、概率和统计。
- 随机性。随机事件并不是没有规律、出乎意料、无法预测的，它们拥有一个可以进行数学描述的结构。
- 概率。最初表达的是可能发生时间的感受。到了19世纪，概率数学主要由复杂的技巧组成，但是缺乏坚实的理论基础。但他对统计分布的作用，起到了关键的作用。
- 统计。我们考虑一个具体科学问题时，往往需要用到统计分布。然后，利用概率数学工具，构造一个理论公式，叫做“概率分布函数”，简称分布函数，用于研究这个问题。
第一章 品茶的女士
通过20世纪初费希尔的实验得出结论
- 在做实验之前，一定要先设计一个数学模型。
- 这里的数学模型是指，一组数学等式，其中一些符号代表实验中收集的数据，另一些符号代表实验的总体结果。
- 然后再根据据实验中得到的数据，计算出相应的合理结果。
第二章 偏斜分布
统计需要更为精确的记录数据，数据越准确，预测越精准。但是随着实验设备的精度越来越高，不但没能做到记录更为准确，反而越来误差越大。于是到了19世纪一些人开始统计革命。
- 首先是高尔顿。他发现了“均值回归”。如果父亲非常高，孩子往往比父亲矮；如果父亲非常矮，孩子往往比父亲高。似乎存在某种神秘力量让人类身高远离极端，朝着所有人的平均值靠拢。
- 1985年，皮尔逊明确提出了实验数值的随机性。我们测量的数据，是一种数字分布，而这种数字的分布可以写成数学公式，用于描述某个观测值等于某个给定值的概率。
皮尔逊掀起的这场革命为我们留下了一份宝贵的思想遗产，那就是，科学研究的对象不是可以观察到的事物，而是描述观测值概率的数学分布函数。
- 医学研究用精妙的数学分布模型确定各种治疗方法可能对患者产生的长期影响；
- 社会学家和经济学家用数学分布来描述人类社会的行为表现；
- 物理学家在量子力学中用数学分布描述亚原子粒子。
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