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生物人如何增强统计“功力”
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常常听到做生物研究的朋友和同时抱怨：其实书也没少看，课也没少听。可拿到实验数据还是一头雾水，不知从何下手。明显感觉“功力”不够。我也是从生物出家，一路来摸爬滚打，现在主攻统计遗传学的理论和计算软件研究。也算是开始上路了。在此，把这些年来自学统计学的心得体会稍微总结一下，与大家分享一下。
初学者，往往会陷入两种比较极端的学习误区：
死记公式型：以为练就统计本领的高境界就是对统计公式滚瓜烂熟。对于很多生物人（不像数学人），记住这些分布的公式，何尝容易，又是指数函数，又是积分公式。。。越记越忘！其实公式书上都有，只要知道怎么回事，又没有监考老师不让看书。
只点按钮型：现在的统计分析软件做得越来越友好（user-friendly），普通的统计分析，几乎闭着眼睛，狂点击“下一步”按钮就可出结果。结果更简单，p-value是不是小于0.05！小于就宣告成功，否则郁闷不已。当问及，为什么会小于0.05时，答曰：其实我也不知道，电脑说的，应该不会错！碰到问题，大家（电脑、他（或她））都傻了。
以下是我认为比较可取的“练功”方法（当然肯定不止这些）：
确立“不确定”的意识。要学好统计学，跟学好任何其他东西都一样（包括生物），领会实质。这很抽象。记得本科时微生物老师常常强调，做好微生物的实验的必备前提要有“有菌”的意识，双手从口袋里面一拿出来，就可感觉到上面布满了细菌。类似地，学习统计学，我认为确立“不确定”的意识是必备前提。本来计划早上7:30起床，由于很多不可控制的原因，可能会7:31，也可能会是7:28。在去上班的路上肯定要顺便买点早餐，可能买馒头，也可能买油条。到了办公室，想打开旧电脑查查生物文献，这台旧电脑可能会打不开（尽管很少会打不开）。打开电脑后，它会不间断地死机，大概过两个小时就会死机一次，但有时候会坚持得久一点，有时候会没那么久，弄得你不知道到底要何时保存资料。这些就是“不确定”或者叫随机性。统计学就是用来描述这些不确定现象的。对照教材往往会惊喜的发现（当然也不一定不惊喜，如果您对统计压根没有兴趣的话），这些不确定性早已经被统计学的师祖们描述了，分别为正态分布，伯努利分布，泊松分布，和指数分布。类似地，做PCR实验和炒股票时也会碰到许多这样的不确定性。原来我们一直跟统计都在亲密接触！理解了这些，远比背诵那些烦人的指数函数公式强。统计教材书可以大体翻一遍，理解一些核心的概念（请注意是理解而不是简单地记住）。无需强求把他一一背下来，事实上也不可能。理解的程度基本要求就是：到有实际工作需要时可以准确给出关键词，以便Google兄弟快速帮我们找出最想要的资料。
增强“内力”。学习完了统计学的入门教程后，感觉功力大增。想找本《九阳神功》似的高级书来研习。我当初就找了茆诗松等的《高等数理统计》。看得我，头大了几圈，被打击得不行了。后来干脆暂停“修炼”，去增强“内力”，恶补线性代数和数学分析。最近，由于工作的需要我在研习Daniel Sorensen等的《Likelihood, Bayesian and MCMC methods in quantitative genetics》。整整七百页的书里面约有6百多页的公式推导，但我还看得津津有味，猜想应该是内力比以前大有提高了。
培养兴趣。另外，我发现阅读一些有关统计学的有趣的奇人异事，也是有利于统计学习的。比方，我有一次偶尔在网上读了《生物统计著名历史人物其言其人其事》（http://www.docin.com/p-20008107.html），才知道K.Pearson和Fisher RA他们各自对统计学的贡献，甚至于因学术观点各异而不和。读了之后印象很深，很多相关的统计名词也记得很牢。
https://blog.sciencenet.cn/blog-338817-269240.html
下一篇：您的t检验显著结果只是因为你的运气吗？
初学者，往往会陷入两种比较极端的学习误区：
死记公式型：以为练就统计本领的高境界就是对统计公式滚瓜烂熟。对于很多生物人（不像数学人），记住这些分布的公式，何尝容易，又是指数函数，又是积分公式。。。越记越忘！其实公式书上都有，只要知道怎么回事，又没有监考老师不让看书。
只点按钮型：现在的统计分析软件做得越来越友好（user-friendly），普通的统计分析，几乎闭着眼睛，狂点击“下一步”按钮就可出结果。结果更简单，p-value是不是小于0.05！小于就宣告成功，否则郁闷不已。当问及，为什么会小于0.05时，答曰：其实我也不知道，电脑说的，应该不会错！碰到问题，大家（电脑、他（或她））都傻了。
以下是我认为比较可取的“练功”方法（当然肯定不止这些）：
确立“不确定”的意识。要学好统计学，跟学好任何其他东西都一样（包括生物），领会实质。这很抽象。记得本科时微生物老师常常强调，做好微生物的实验的必备前提要有“有菌”的意识，双手从口袋里面一拿出来，就可感觉到上面布满了细菌。类似地，学习统计学，我认为确立“不确定”的意识是必备前提。本来计划早上7:30起床，由于很多不可控制的原因，可能会7:31，也可能会是7:28。在去上班的路上肯定要顺便买点早餐，可能买馒头，也可能买油条。到了办公室，想打开旧电脑查查生物文献，这台旧电脑可能会打不开（尽管很少会打不开）。打开电脑后，它会不间断地死机，大概过两个小时就会死机一次，但有时候会坚持得久一点，有时候会没那么久，弄得你不知道到底要何时保存资料。这些就是“不确定”或者叫随机性。统计学就是用来描述这些不确定现象的。对照教材往往会惊喜的发现（当然也不一定不惊喜，如果您对统计压根没有兴趣的话），这些不确定性早已经被统计学的师祖们描述了，分别为正态分布，伯努利分布，泊松分布，和指数分布。类似地，做PCR实验和炒股票时也会碰到许多这样的不确定性。原来我们一直跟统计都在亲密接触！理解了这些，远比背诵那些烦人的指数函数公式强。统计教材书可以大体翻一遍，理解一些核心的概念（请注意是理解而不是简单地记住）。无需强求把他一一背下来，事实上也不可能。理解的程度基本要求就是：到有实际工作需要时可以准确给出关键词，以便Google兄弟快速帮我们找出最想要的资料。
增强“内力”。学习完了统计学的入门教程后，感觉功力大增。想找本《九阳神功》似的高级书来研习。我当初就找了茆诗松等的《高等数理统计》。看得我，头大了几圈，被打击得不行了。后来干脆暂停“修炼”，去增强“内力”，恶补线性代数和数学分析。最近，由于工作的需要我在研习Daniel Sorensen等的《Likelihood, Bayesian and MCMC methods in quantitative genetics》。整整七百页的书里面约有6百多页的公式推导，但我还看得津津有味，猜想应该是内力比以前大有提高了。
培养兴趣。另外，我发现阅读一些有关统计学的有趣的奇人异事，也是有利于统计学习的。比方，我有一次偶尔在网上读了《生物统计著名历史人物其言其人其事》（http://www.docin.com/p-20008107.html），才知道K.Pearson和Fisher RA他们各自对统计学的贡献，甚至于因学术观点各异而不和。读了之后印象很深，很多相关的统计名词也记得很牢。
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