<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Book | 王祎然</title><link>https://zywhy9.github.io/zh/tags/book/</link><atom:link href="https://zywhy9.github.io/zh/tags/book/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>Book</description><generator>HugoBlox Kit (https://hugoblox.com)</generator><language>zh-Hans</language><lastBuildDate>Thu, 11 Feb 2021 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://zywhy9.github.io/media/icon_hu_4b660d2ecfa7264e.png</url><title>Book</title><link>https://zywhy9.github.io/zh/tags/book/</link></image><item><title>《女士品茶》笔记 2</title><link>https://zywhy9.github.io/zh/blog/lady-tea-note-2/</link><pubDate>Thu, 11 Feb 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://zywhy9.github.io/zh/blog/lady-tea-note-2/</guid><description>
&lt;blockquote class="border-l-4 border-neutral-300 dark:border-neutral-600 pl-4 italic text-neutral-600 dark:text-neutral-400 my-6"&gt;
&lt;p&gt;说明：本文为英文原文的 AI 辅助中文翻译，可能没有完全保留原文语气；如需核对细节，请切换到 English 版本。
虽然这本书标题里有 “lady”，但读的时候会发现书中提到的女性并不多。Florence Nightingale 只有几句话，Florence Nightingale David 有整整一章，其他女性统计学家则散见于一些小节。正如书中所说，统计学发展的早期由男性主导。但今天情况已经变化很多。我遇到过许多优秀的女性统计学家，也从她们身上学到很多。本科和硕士期间，我的女同学大约是男同学的两倍，这让我很少意识到早期统计学中性别的影响。所以这篇博客想写一些在某种程度上影响了我统计观念和研究生活的女性统计学家。&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;
&lt;h2 id="florence-nightingale-david"&gt;Florence Nightingale David&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;首先简单回顾 Florence Nightingale David 那一章。得知她的父母是 Florence Nightingale 的朋友，而她的名字也由此而来时，我很惊讶。因为她长期和 Karl Pearson 共事，所以她从一个很低的位置“看到了所有主角”。然而直到 Karl Pearson 去世前几个月，Neyman 才发现她其实没有博士学位。她的工作显然被低估了，尤其是在她和 Karl Pearson、Jerzy Neyman、Ronald Fisher、Egon Pearson 共处一个系的时候（William Gosset 有时也会路过）。后来我发现她创立了加州大学河滨分校的统计系，这让我想起了 UCI 的系。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="jessica-utts-教授"&gt;Jessica Utts 教授&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;F. N. David 让我想起了我在 UC Irvine 时的 Jessica Utts 教授。我第一次见到她是在 2016 年上海的 ICSA 会议上，当时 Utts 教授是 ASA 第 111 任主席。那时我是大四学生，刚完成美国研究生申请。如果没记错，我去那里是因为女朋友想和一些教授交流，看看有没有加入项目的机会。我们并非正式参会，而是假装成忘带名牌的博士生。那是我第一次“参加”国际学术会议，看到只在教材里见过名字的著名统计学家就在眼前，完全被震撼了。我听了 Utts 教授关于数据科学和统计教育的报告，也是第一次听到并思考这些话题。后来我还参加了一个由多个著名统计组织代表参与的 session，之后和 Utts 教授聊天，告诉她我申请了 UCI，希望很快能见到她。这个愿望后来实现了。她在系里的聚会上讲过一些有趣的事情，比如我们系最初几年的样子，以及她如何和 Wesley Johnson 教授一起加入这个系。她还说，如果你搜索 “women statistician”，会看到她的名字（当时大概排第三或第四）。她一个有趣的经历是曾研究过 remote viewing，并受到广泛媒体报道，相关文章可以在她的网站上找到。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;对我来说，Utts 教授像是为我打开统计学大门的人。那时我并不知道中国之外的统计学是什么样子，而她是我第一个真正交流过的“有影响力”的统计学家。我还记得她报告里的一句话：“中国的统计学比美国落后 50 年。”我必须承认这有它真实的一面，而中国的统计教育需要由我们这一代推动巨大的改变。这也成为我想做教授的原因之一。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="zhaoxia-yu-教授"&gt;Zhaoxia Yu 教授&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Yu 教授在 UCI 教过我概率、统计、多元统计方法等课程。我也非常感谢她给了我第一次研究机会。UCI 第一年，她让我做 principal geodesic analysis 的文献综述，那是我第一次读英文论文并做报告。虽然我现在不做图像分析，但那段经历让我学到很多。UCI 最后一个学期，她还给我机会协助一位访问学者做研究，我们用 factor analysis 分析与自闭症相关的数据。她用中文和我说话时，会让我有一种妈妈在和我说话的感觉。可能因为她们都是大学教授，年龄也相近。我申请博士项目时 CV 上的大部分研究经历都和 Yu 教授有关，所以非常感谢她的教学和帮助。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="audrey-béliveau-教授"&gt;Audrey Béliveau 教授&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;最后，我想感谢我的导师 Audrey，是她给了我来这所很棒的学校读博士的机会。她给我发面试邮件时已经过了 4 月 15 日，而我已经接受了一所美国学校的 offer（没有滑铁卢有名，但 funding 很有吸引力）。那时我正和 Mei 在广州旅行。得知拿到滑铁卢大学 offer 时我非常开心，第一件事就是查 UWaterloo 是否受 April 15 Resolution 约束。发现可以接受后，我一分钟内就做了决定，拒掉了之前的 offer。嗯，这不算一个特别好的操作，但 Mei 在多伦多，所以滑铁卢显然是更好的选择。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;一开始我担心 Audrey 是助理教授，可能意味着作为她的博士生会有更多任务。但她非常善良、乐于帮助，甚至支持我去参加一个我没有报告的会议。我们组每年还会有社交活动，通常是桌游夜。能有她做导师我觉得很幸运，也期待在博士剩下的时间继续和她一起工作。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>《女士品茶》笔记 1</title><link>https://zywhy9.github.io/zh/blog/lady-tea-note-1/</link><pubDate>Tue, 12 Jan 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://zywhy9.github.io/zh/blog/lady-tea-note-1/</guid><description>
&lt;blockquote class="border-l-4 border-neutral-300 dark:border-neutral-600 pl-4 italic text-neutral-600 dark:text-neutral-400 my-6"&gt;
&lt;p&gt;说明：本文为英文原文的 AI 辅助中文翻译，可能没有完全保留原文语气；如需核对细节，请切换到 English 版本。
首先我想说，我不是一个特别会写“笔记”的人，所以并不想真正写那种包含很多个人解读和洞见的读书笔记。不过，对于所有对统计学感兴趣的人，我都推荐这本书。David Salsburg 用许多著名统计学家的故事介绍了统计学中的常用方法和定义，也让人看到统计学历史上一些现在很少被讨论的大争论。无论书中的故事是否全部准确，它都让我更清楚地看到了现代统计学的发展过程。&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;
&lt;p&gt;这本书最早是东华大学刘欣老师在统计学导论课上介绍给我的。当时我并不知道书的内容，但听说过中文版译者邱东老师，他曾是我父母所在大学的校长。所以我找到了这本书，不过直到去美国读硕士后才真正开始读。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;虽然几年前就开始读这本书，但因为课程很忙，也没有详细的阅读计划，我总是在前几章后停下来。最近我看到很多博士生或教授会在博客里列书单，又觉得 STAT 900 之后自己需要更多额外知识来补理论基础，于是重新拿起这本书。到现在已经读了一半多。它不是教材，也不是理论书，但我从中学到了很多关于方法最初如何被提出、第一代现代统计学家如何看待世界的想法。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;毫无疑问，Fisher 在现代统计学和这本书中都扮演了重要角色。书中几乎一半内容都与 Fisher 有关。你会知道，他糟糕的视力不仅给了他厚厚的眼镜，也给了他不同寻常的几何直觉。他是一个为统计学做出巨大贡献的天才，同时也树了很多“敌人”。历史上这样的人总是评价复杂。对 Fisher 来说，看他的贡献就好，不要太看他的性格，否则你一定会感受到他的尖刻和优越感。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;最后用书里的一个故事收尾。Jerzy Neyman 一直被 Fisher 攻击，直到 Fisher 1962 年去世，但他从未回应。有一次 Neyman 在国际会议上用法语报告，Fisher 坐在台下。Neyman 以为 Fisher 会抓住论文里某个不重要的小问题攻击他，把论文和他本人都“撕碎”。然而报告结束后，Fisher 什么也没说。后来 Neyman 才发现，Fisher 不会说法语。想到 Fisher 和 Neyman-Pearson 之间那场大“战争”，如果我是 Neyman，我不知道自己是否有信心在这样的压力下和 Fisher 争论。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>