減重焦慮不是你的錯!減重名醫蕭捷健《碳水循環》:你不是意志力不夠,而是選錯了方法
蕭捷健醫師在《碳水循環》中溫柔呼籲:體重焦慮不是你的錯,你只是選錯了方法。本書針對常見減重迷思,提出與身體合作、非極端的科學方法,幫助你改善代謝、找回健康與快樂。無需禁澱粉、不必自我折磨,讓瘦身成為自然且可持續的生活節奏。
話說在英國劍橋的某天午后,有位女士聲稱,把茶加到牛奶裡,和把牛奶加到茶裡,兩種方法調出來的下午茶喝起來味道不同。在座的科學家都對她的說法嗤之以鼻,但有位來訪的瘦小紳士,R.A.費雪,提議要用科學的方法,來檢驗這位女士的假設…… 費雪所用的,其實就是一種統計方法。
統計的觀點在十九世紀末萌芽,在接下來的一百年間茁壯,至今已大舉擴展到任何一個需要實驗、檢驗與資料分析的專門領域。
本書作者以這位喝下午茶的英國女士為起點,帶領讀者一一回顧統計學幾個重要理論的發展過程與應用,與隱身幕後的許多統計學家邂逅,看看統計這門應用範圍最廣的科學,究竟為現今世界,帶來了什麼樣的改變。
序 與統計革命的幕後功臣相遇 薩爾斯伯格
第一章 淑女與下午茶
費雪考慮了各種實驗方法,來測試那位女士是否能分辨不同的茶。
第二章 偏斜分布
皮爾生聲稱這組分布函數,可描述數據的任何一種散布形式。
第三章 那位親愛的戈斯特先生
隨著「學生」t檢定的發展,統計分布理論悄悄在科學界擴展開來。
第四章 在肥料堆裡搜覓
羅素決定聘請費雪來看看這些堆積如山的數據,針對這些數據做一次統計審查。
第五章 作物收成變化研究
現在,費雪終於開口了:「用隨機的方法吧。」
第六章 百年難得一見的洪水
這種問題要如何用統計模型來分析呢?逖皮特找到了答案。
第七章 費雪大勝利
費雪認為純分布只是抽象的數學式,蒐集到的數據只能用來估計參數。
第八章 致命的劑量
「使用過量,什麼東西都是毒藥。」機率單位分析就是這句話的數學基礎。
第九章 鐘形曲線
不過,要假設數據是常態分布之前,中央極限定理必須成立。
第十章 適合度檢定
皮爾生發展出這種統計檢定,是為了檢驗觀測數據是否符合某種分布。
第十一章 假設檢定
尼曼發現,除非有兩個以上的可能假設,否則這種檢定毫無意義。
第十二章 是信賴,還是詐騙?
我們有多大的把握,認為參數的真值會落在估計的區間裡?
第十三章 貝氏異論
貝氏發現可以計算後面事件已發生的條件下,前面事件發生的機率。
第十四章 數學界的莫札特
柯莫格洛夫解決的第一個理論問題是:機率真正的數學基礎是什麼?
第十五章 F.N.大衛
她想當個保險精算師,但當時這個行業只招男生。
第十六章 無母數方法
威爾考克森認為自己想到一個解決問題的方法,似乎能得到答案。
第十七章 當部分優於全體
我們可以用一種隨機化的機制,由大母體當中選取出個體。
第十八章 抽菸會致癌嗎?
費雪是在處理一個深層的哲學問題:「因果關係」代表的意義究竟是什麼?
第十九章 若您要的是最佳人選……
從斯內德克推薦科克斯開始,「最佳人選」經常是位女士。
第二十章 威爾克斯:一個樸實的農家小孩
他使盡全力,讓數理統計成為一種實用的工具。
第二十一章 家裡的天才
迪亞科尼斯一生的經歷與I.J.古德大不相同,但兩人從小都很喜歡數學謎題。
第二十二章 杜奇,統計學界的畢卡索
對正確的問題有個近似的答案,勝過對錯的問題有精確的答案。
第二十三章 處理有瑕疵的數據
把這些看似有問題的數據剔除,只會使結論產生偏差。
第二十四章 改造產業界的人
戴明認為顧客要的,並不是「完美」的產品,而是「可靠」的產品。
第二十五章 黑衣女士的忠告
坎利芙認為,統計學家的工作之一就是要告訴大眾,數字是很有趣的。
第二十六章 平賭序列的進展
奧斯陸大學的阿倫瞭解到,臨床試驗病人的反應方式就是一種平賭序列。
第二十七章 臨床研究與統計分析
找不出差異,並不代表兩種療法的效果一樣。
第二十八章 電腦萬能
這種以「基里文柯—坎特里引理」為基礎的新統計方法,只存在於高速電腦的世界裡。
第二十九章 期待下一場科學革命
在進入二十一世紀時,統計革命已在科學界取得勝利,統計觀點已經擊敗了決定論。
後記
年表
延伸閱讀
喝下午茶的淑女
魏慶榮
談到統計,一般人大都會聯想到國民消費指數或國民生產毛額等枯燥無味的數字,卻不知十七世紀以降,統計早已跨越這類政府統計的範疇,靜悄悄地滲入數理,生物,人文,工程等領域,甚至日常生活裡,也處處可見統計的蹤跡。像民意調查、人造雨成效的評估以及最近教人瘋狂的樂透,無一不和統計相關。統計事實上已經改變了我們對自然、心智以及社會的看法,這場靜默革命既深刻且廣泛,可惜的是一般人雖然「身在此山中」,卻認識不深。
薩爾斯伯格這本書──《統計,改變了世界》,正好可以彌補我們這方面的缺憾。在序言裡,他首先大略地告訴我們,這場革命如何偷天換日地改變了我們的宇宙觀──從古典機械式的決定論觀點,轉移到以統計模型為主的不確定論觀點。接著,他用了二十九章的篇幅來細數二十世紀參與這場變革的代表性人物與事蹟。
這些「統計學家」國籍遍佈各洲,原本可能是研究數學的,搞化學的或是作遺傳的;也可能原本是昆蟲學家、密碼分析師、物理學家或是電腦工程師。他們背景的複雜、研究主題的寬廣以及思路的多樣化,在作者的描述下,讓我們領略到統計在這百年光陰裡,如何與時俱移並且海納百川蓬勃發展。
他同時也特寫了幾位傳奇人物,像「數學界的莫札特」──為機率論設定基礎的少年天才柯模格洛夫;「統計界的畢卡索」──作品風格變化萬千的杜奇;更引人遐思的是他也介紹了一位「喝下午茶的淑女」。劍橋這位淑女堅稱,把茶水倒入牛奶或把牛奶倒入茶水喝起來風味不同。作者沒有告訴我們,究竟是氣味的香醇,還是色澤的優美,抑或是滋味的甜甘讓這位淑女能區分不同的次序。但他卻透過這樣的側寫,引進了近代數理統計的開創者--費雪,以及費雪為解決類似上述的問題而發明的實驗設計法。
除了這些趣味的描述外,作者也敘述了統計學家在第二次世界大戰裡的顛沛流離,但他並不急言厲色地詛咒納粹,法西斯主義或共產教條如何阻礙學術發展,只是描述了受創國人才的逃亡,以及棲身國(特別是美國)學術如何因此昌盛,其隱含的意義不言而喻。除了政治議題外,作者也觸及了女性主義。他並不高唱口號,只是花了幾章篇幅描述女性統計學家在眾多男性同行的競爭中,如何從政府部門、企業界以及學術界奮鬥崛起。對於女性讀者相當有鼓舞作用。其實這幾章最貼近人文層面,最能引起一般讀者的共響。
對有統計背景的讀者來說,除了會看到幾位自己熟悉的名字倍感親切外,也會發現這本書在描述統計時,刻意捨棄數學符號與理論,直指問題的來龍去脈,以及衍發的觀念與構想,相當有助於豐富自己的統計內涵。因此對於統計的教學與研究,這也是一本好的參考書。
然而,正如作者在後記所說的,他寫這本書是有預設好的架構。因此我們要特別明白,作者基本上是位生物統計學家(輝瑞藥廠的前資深統計研究員),在取材時,對臨床實驗、流行病學等有所偏好,在所難免。而對時間序列,決策理論等與工程、經濟、人文相關的統計,語焉不詳甚至略過,應可理解。文中對統計方法(如經驗貝氏法)歸功於較熟悉的人 [如古德而不是統計界認定的羅賓斯(H. Robbins)],也應作如是觀。但是把EM演算法(第七章)歸功給萊爾德與維爾,及把平賭(martingale)之命名(第二十六章)歸給拉維恐係有誤。
最後來談談譯文。首先我們發現原文的照片完全不見,少了拉近讀者與統計學家距離的另一個機會,相當可惜。其次翻譯的準則也不清楚。有些漏譯,如第一章對費雪的描述就把「戴著厚片眼鏡」給省略掉了;有些另譯,如第二章把高騰譯為優生學家,原文卻是科學家,雖較精確但非直譯,全書處處可見譯者這樣的鑿痕。另外有些翻譯則值得商榷。例如第十七章談抽樣時,把opportunity sample譯成機率樣本,後者指的是依一定機率法則取得的樣本,而前者指的是最容易得到的便利樣本,兩者截然不同。此外在第二十六章提及台灣出身的魏立人教授時,說他「發現」兩個平賭序列的差也是平賭序列,原著指的卻是他「善加使用」(exploit)該性質。同一章裏,提到「華盛頓大學的奧爾森……」,從Richard Olsen的個人網站可以看到,他目前是Stanford大學的教授,雖然曾經在不同大學教過書,但是從來沒任職於華盛頓大學。因此稱「華盛頓大學的奧爾森」,恐怕是誤譯。這些誤譯,跟譯者不熟悉統計界可能有關,再版時訂正即可。更何況全書譯文流暢,可讀性甚高,瑕不掩瑜,值得極力推薦。
國立清華大學核子工程系畢業,原子科學研究所碩士。曾任職於臺灣多個重要的能源發展單位。翻譯過多種科普書籍,包含《費曼手札》、《隱藏的邏輯》、《統計改變了世界》、《幹嘛學數學?》、《物理馬戲團》等。
2001/11/20
BCS070
天下文化
平裝
14.8×21cm
黑白
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