1樓：July
著名的《女士品茶》的故事，我們現在一直在用的假設檢驗、P值、隨機化思想都是現代統計學鼻祖Fisher受這位女士啟發而來：
2023年的劍橋大學，一群科學家正如同往常一樣準備沖泡奶茶的時候。一位女士突然說：「沖泡的順序對於奶茶的風味影響很大。
先把茶加進牛奶裡，與先把牛奶加進茶裡，這兩種沖泡方式所泡出的奶茶口味截然不同。我可以輕鬆地辨別出來。」。
當時恰好Fisher先生在座，他很興奮地說：「我們做實驗來檢定這個假設吧。」。
於是大家一共準備了8杯茶，有的先放奶後放茶，有的先放茶後放奶，讓這位女士品嚐，看是否能品對。
正是在這一驗證過程中，Fisher提出以「隨機」的順序給這位女士品茶，這是第一次在統計學意義上提出「隨機」的思想。
另外，驗證這位女士說的對錯的過程，其實正是假設檢驗的過程：
如果這位女士沒有品嚐能力，那麼，她能夠正確品對1杯的機率有50%。這種情況下，即使她品對了，我們也不會立刻就相信她有這種能力，因為這種機率太高了，理論上一半人都可以做到。但是，如果給她8杯，她都正確品對了，這種情況下，我們不得不重新考慮。
因為如果她沒有這種能力的話，僅憑猜測而都猜對的機率實在太低了，只有0.39%，以至於我們不得不懷疑一開始所做假設（即這位女士不具備這種能力）的正確性。
如果理解了這一故事，也就真正理解了統計學的基礎思想——假設檢驗。這則故事我是從《小白統計學》上看到的，這是我讀過的最有趣的統計學書了。
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