推荐《数理统计学简史》
最近一段时间一直关注统计学和信息论的内容，主要参考资料包括川大版《统计学与概率论》也是我大学时的教材，另外参考李航的《统计学习方法》，北大的李东风的《统计计算》。我主要是整理参考资料的内容，尝试按照我自己的理解来写文章。如果有纰漏的还请各位读者指正。
笔者发现教材的内容非常重视系统，其编排往往按照内容前后逻辑进行，忽视了理论发展脉络，导致读者往往关注理论，而忽视了理论背后的故事，少了一些“人情味”。笔者就去找有没哟关于统计学的历史方面的书，在豆瓣上看到陈希儒写的《数理统计学简史》，评价也非常高。花了3天时间，大致看了一半内容，有些章节写得非常精彩，借此机会推荐给大家。
我个人觉得写得非常精彩的章节挺多，第四章讲勒让德发现最小二乘法，以及此方法对接下来60年的影响，尤其是是对天文学和测量方向的影响。仔细想来最小二乘法的发明确实意义重大。因为在这些应用学科上，有大量的观测数据，而变量的个数远小于观测数据量，并且观测数据还存在随机误差。按照以前的方法，只能利用部分观测数据，建立与变量个数相等方程个数，然后解方程来估计变量的值。这样的解与选择的观测数据有关，而且也无法估计误差，其计算精度更不用说了。
第五章也同样精彩，接着第四章的最小二乘法，高斯进一步完善最小二乘法的误差理论，证明了随机误差是服从正态分布的，也称为高斯分布。从理论上说明了最小二乘法为什么有效，同时推导出高斯分布。要说统计学中最重要的分布是高斯分布，估计这一点很多人不会有异议吧。这一章按照发展脉络，先从天文学的工作，有大量观测数据，提出需要解决的问题。之后分别介绍辛普森、拉普拉斯、再到高斯的工作。还介绍正太分布对应的偏态分布，是不是听着有点意思了。
后面的章节介绍了费歇尔的工作，让统计学走上新台阶的小样本，t分布、F分布和方差分析，以及参数估计。这些都是近代统计学非常重要的理论了。由于还没有看完，粗略看下来，好像没有专门的章节提大数定理和中心极限定理，只是穿插提到而已。也可能作者认为这两个定理相对比较简单，没有用大篇幅来说明吧。
总结
看书尤其是看枯燥的理论书特别容易犯困，看故事书就轻松很多了。当然书中还是有大量的公式和证明，读者觉得吃力是可以跳过，不影响阅读的。当然如果愿意静下心来研究一下公式，你对故事和理论的理解会更加深入。确实是一本好书推荐给有兴趣的读者朋友。