The Mushing Mill

编剧尽量把客观的事实呈现给我们，有记录的事实也有编剧的评论，观看过程中始终处于思考的状态，虽然观看完我还得不到答案，但我会带着从本剧得到的疑问去观看其他剧集，去思索这些现象。

收录有问题，集数之间不连贯，没有之前在QQ浏览器里面看的完整。

一、统计学的底层逻辑是什么？ 20世纪以前，人们是按照“决定论”的想法来理解世界的，也就是说，一切自然现象的出现和存在，都是有原因的，并且遵循着一定的法则，人们坚信在理论上，我们可以掌握一切知识和规律，并且未来的一切事物都是可以准确预测的。统计和记录的数据越准确，预测就越精确。皮尔逊首先提出了实验数据的随机性和概率分布的概率，这一思想颠覆了当时人们认知世界的方式和实验研究的对象。人们开始认识到，万事万物不见得一定是因果关系，而是相互作用相互影响的相关关系，也逐渐接受了实验结果的随机性。后来费希尔又搭建了统计的整个理论框架和研究方法体系，后人也是在这个基础上不断完善发展这么学科的。 统计学就是基于问题，收集数据、分析数据、解读数据的学科，人们对统计学的接纳，同时也伴随着对“决定论”的抛弃。 二、统计学如何帮助我们处理复杂的数据？ 统计学就是帮助我们利用样本的信息来推测总体情况的工具，也就是从局部到整体，从已知到未知的过程。根据不同的目的，可以划分为两大部分： 1.描述统计：为了分析现有的样本数据，处理样本数据的过程，通过对杂乱无章的原始数据进行整理，让这些数据能够直观简练的呈现出来，并作为我们认识事物的客观依据。针对的是已知的样本，是当下。比如：分析企业薪酬水平、某国的GDP数据。 “用户画像”概念本质上就是一种描述统计：首先根据需要选取关键的指标或者维度，然后收集各个维度的数据或相关信息，然后将这些信息整理，抽象出一个用户的信息全貌，贴标签。 2.推论统计：估计未知的总体情况，从样本到总体的过程，通过整理出来的样本数据信息来估计总体、预测未来。针对的是未知的总体，是未来。推论统计有两种思路： （1）参数估计：直接从样本出发，利用样本计算出的数据来估计总体情况，分为点估计和区间估计两种。 （2）假设检验：从总体出发，先对总体情况提出一个假设，称之为“零假设”。然后通过实验收集数据，将收集到的数据跟这个零假设进行比较，看其差异大小。其思路和目标管理类似，限定目标，执行完后再看目标是否达成。科学研究就是一步一步地、小心翼翼地在试图推翻零假设的过程。 描述统计是基础，推论统计是目的，客观准确的描述为准确的推论提供了依据。 三、统计学在20世纪如何发展壮大，并快速席卷整个科学和我们的日常生活？ 从人类文明出现以来，统计就已经存在了，statistic源于城邦state，可见统计学跟国家政治的渊源很深。但是统计学长期不受重视，发展很缓慢。统计学的高度发展从20世纪30年代开始，直接原因是战争。30年代，大批优秀的数学家逃亡美国，抑制了欧洲统计学的发展，而美国正在经历大萧条，迫切需要了解国家经济状况有多糟，推动了抽样调查的产生和发展，还逐步应用到政治民意测验领域。二战期间，大量统计学家开始参与到作战研究，发挥了重要作用，让统计学得到真正重视，其研究还影响了最终的战争决策，最终让美国向日本投放原子弹，直接影响了整个二战和人类发展的进程。在此后许多实验和统计分析方法，也得到了系统地梳理和完善。统计学成为各学科数据的研究基础，在经济学、社会学、心理学、流行病学、生物学领域都有重要应用。 到20世纪末，这场统计革命开始受到诸多挑战： 1.统计方法的过度应用：概率分布的观念已经深深渗透到现代科学教育中，很多科研工编剧严格按照假设检验的思想去求证，只关心显著性，却很少去思考这种方法背后的思想内涵。标准的统计方法本身并不足以解决问题，需要关注问题本身，而非只是盯着数据。 2.新的学科和技术的出现，削弱了统计学的影响力。随着互联网的发展，总体数据可以轻易获得，是否还需要推论统