统计学小故事(一)素材尕多烈
统计学数据背后的故事
统计学数据背后的故事统计学是一门研究数据收集、分析和解释的科学。
通过统计学，我们可以深入了解数据背后的故事，揭示出隐藏在数字背后的真相。
本文将探讨统计学数据背后的故事，从而窥探数据背后的真实意义。
一、数据背后的故事数据，并不仅仅是一些冰冷的数字，它是对于现实世界的抽象和总结。
而这些数字背后，往往隐藏着人们的行为、心理和社会规律。
统计学正是通过分析这些数据，帮助我们理解背后的故事。
以人口统计为例，通过对人口数量、年龄分布、性别比例等数据进行分析，我们能够了解到一个地区的人口结构和发展趋势。
从这些数据中，可以发现人口老龄化的程度，以及一些社会问题的原因和解决方案。
数据背后的故事可能包括某一地区经济的繁荣或衰退，社会的稳定或动荡等等。
同样，对于经济统计数据的分析也能揭示出一国或地区的经济发展状态。
通过分析国内生产总值（GDP）、消费指数、就业率等经济指标，我们可以判断一个经济体的发展速度、经济结构的改善和投资方向的优化等。
这些数据背后的故事可能包括某个行业的兴衰，某个地区的经济合作模式等。
二、揭示数据背后的真相统计学不仅仅是对数据的收集和整理，更重要的是通过适当的方法，揭示数据背后隐藏的真相。
在数据的分析中，我们需要小心陷入到数据的陷阱中，避免被误导。
首先，我们需要考虑数据的来源和采集方法。
数据的来源和采集方法会对数据的可靠性和有效性产生重要影响。
如果数据来源不确切或采集方法存在偏差，那么分析结果可能会出现错误的偏差。
因此，在进行数据分析时，我们需要注意对数据进行可靠性和有效性的验证。
其次，我们需要关注数据之间的关系和相关性。
在统计学中，我们通过相关性分析等方法来探究不同数据之间的关系。
相关系数的计算可以帮助我们了解两个变量之间的相关性，从而进一步解读数据的背后故事。
最后，我们需要审慎地解读数据。
数据本身并没有价值，真正的价值在于我们如何解读并运用数据。
我们需要避免盲目追求数字背后的表面含义，而是要有系统的思维和深入的分析。
统计学故事（例子）
谁获利？——概率论的产生与发展街头有人席地设摊，白布上醒目地写着：“有奖抽签销售”，任何人都可以免费从摊主小布口袋中的20个小球（其中有10个红球，10个蓝球）中摸出10个，除摸得5红5蓝这种情况外，其他各种情况均可马上获得奖金（或实物）。
奖金设臵如下：摸得10红或10蓝者奖50元；摸得9红1蓝或9蓝1红者奖25元；摸得8红2蓝或8蓝2红者奖5元；摸得7红3蓝或7蓝3红者奖1.5元；摸得6红4蓝或6蓝4红奖0.5元。
但摸得5红5蓝者必须用6元钱向摊主购买两双袜子。
这种免费抽签的有奖销售谁获利呢？如果学过概率论与数理统计的有关知识，你就能知道最后获利的是谁。
概率论是研究大量随机现象的统计规律的一门数学。
近几十年来，随着科学技术的飞速发展，概率论大量应用于国民经济、工农业生产、近代物理、气象、地震、生物、医学等部门。
一些新兴的应用数学学科，如信息论、对策论、控制论等，几乎无一不以概率为基础，概率论的发展正方兴未艾。
最早研究概率的，可能要算十六世纪意大利数学和医学教授卡尔达诺，他天资聪明，有着有趣而丰富的经历。
在一生中超过40年的时间里，他几乎每天都参与赌博，而且是带着数学的头脑去观察、去思考。
最终，在一本名叫《机会性游戏手册》的书中，他公布了调查和思考的结果和关于赌博实践的体会。
这本书写于1526年左右，但一直到一百多年后的1663年才出版。
书中已包含了等可能性事件的概率的思想萌芽，即一个特殊结果的概率是所有达到这个结果的可能方法的数目被一个事件的所有可能结果的总和所除。
从书中可以看到关于骰子的问题由经验向理论概率思想的第一次转变。
从这一角度来讲，概率论这一数学分支应当以此作为起点，但是这种观点并未得到广泛的认可。
数学史学家大多赞同这样一个观点：“点数问题”的解法的探讨成为数学化概率学科产生的标志之一。
一个具体的有关“点数问题”的例子是法国的德〃梅勒提出来的。
德〃梅勒是一位军人、语言学家、古典学者，同时也是一个有能力、有经验的赌徒。
统计学小故事-1
统计学小故事-1今天的临床工作中经常遇到统计问题，绝大部分是在科研和实验当中遇到，不过说起来我们临床实际工作中的指南和课本上的理论，在现代的医学来讲也是用无数和科学的统计得到的理论体系和或者共识意见。
虽然这些理论和共识意见有可能很快就被更新。
说了些没有太多用的套话，实际一点的就是，我们在读文章的时候总会遇到统计学内容和成分。
虽然有些文章和文献快速阅读的方法是阅读文章摘要和看看结论，甚至更细致一些的会看看讨论；而具体文章中所用的统计学方法和计算理论往往是不熟悉的，比如卡方检验、T检验、meta分析等；说实话，每当读到这一块的时候，很多人会选择自然略过。
今天就“科学的工作”开一个头，或者做个引子。
以后会陆续对于统计学的内容进行一点一点复习。
今天的主要内容是听个统计学有关历史的故事。
这部分来源于《罗辑思维》的脱口秀。
当我听到这段内容时还是非常敬佩的，非医学专业的人在医学统计学的历史方面有如此的见识，值得点赞。
虽然这期内容“你还信中医吗？”带有明显的“反中医”色彩，也遭到了“中医粉”的谩骂，但这些并不重要，而他所讲的的这个随机双盲对照实验（RCT）讲得通俗易懂，逻辑流畅，是我们“复习”的典范。
这里主要讲了通过放血疗法退出历史舞台等内容自然引出“对照-双盲（盲测）-随机-大样本”的叙述流程。
之前还讲述了如何发现确切治疗坏血病的方法，这里没有引用。
这里所讲述的内容，在科学研究方面讲的还是比较明白的。
这里说的了“中医”是“朋友翻脸，割席断交”的话题。
首先我们既不是中医粉也不是完全反对中医，只是客观地看待历史文化与现代科学引领下的医学体系。
我们只是学习统计的小知识，带着学习的态度去阅读某一方面的内容，目前不涉及有关话题的立场问题。
以免真的惹出麻烦。
放血疗法退出历史舞台、安慰剂对照与RCT有10分钟的内容，不喜欢的直接略过，建议WIFI观看其实除了读文献资料可以遇到统计问题之外，那么在写文章时是必然会遇到的（除综述与个案报道外），比如实验设计，统计指标的选择，统计方法的选择，题目立意的选择等都可能与统计相关。
统计学的小故事节选
统计学的小故事节选为了从数量上认识和理解，大家在日常生活和工作中看到的各种现象所发生的规律，我们就必须收集、整理和分析数据。
这样子的数据不是一个两个，而是足够多的、大量的，因为只有这样，我们才能得到一般性的规律性的结论。
比如说，出生性别比，如果你调查新出生的5个婴儿的性别，很可能你会发现这五个婴儿中只有1个，或者2个、3个、4个是女孩；如果你把调查的数目增加到10个，其中就几乎一定有3到7个婴儿是女孩；你再把调查的数目扩展到100个，你会发现，一般总是有那么四十多个或五十多个婴儿是女孩；当你把调查的数目扩展到1000个时，令你惊奇的事情发生了，你会发现男婴和女婴的数量比越来越接近于1比1，你会发现1000个婴儿中有四百七八十个男婴，五百一二十个女婴，而不是有700个男婴和300个女婴。
你跟我说，在10个婴儿当中，有7个男婴和3个女婴，这我相信。
但是如果你竟然胆敢说，随意挑选1000个婴儿，里面有700个左右的男婴和300个左右的女婴，这我是很难相信的，除非这些婴儿是经过精心挑选出来的。
所以说，几个特例并不能说明问题，只有当你掌握的数据和材料足够多时，你才有资格说话，你得出的结论才是可信的。
这，就是统计的含义所在。
其实，再说多一点，统计学的基本思想，就来源于两个源头，一个是国情调查，一个是赌博游戏。
三百多年前，在西方工业化早期，西方资本主义国家之间的竞争和资源争夺也比较激烈，那时德国的官员和学者们为了本国的强盛和发展，就搜集和调查了大~量的国情资料，其中不仅包括本国的，也包括他们的竞争对手--英国、法国等国家，他们把搜集过来的资料仔细地整理和分析，希望能够从中找到一些有益于本国长治久安的策略。
这是统计学的一个源头之一。
赌博游戏那一头呢?也是三百年前从法国开始的，那个时候法国的赌博游戏引起了数学家的极大关注。
比如说掷色子、抛硬币、赛马呀等等。
就说抛硬币吧，你抛出一枚硬币，当它落回地面的时候，它向你微笑的那一面，究竟是正面还是反面呢?这太不可预测了！你无从知道！现在你抛10次，你发现了，在地面向你微笑的硬币，它出现了4次正面，6次反面！你再抛，你抛100次，出现了45次正面，55次反面！然后你还抛，一直抛到第1000次，结果出来了，你数了数--一共出现了485次正面，515次反面。
统计学的故事
统计学的故事纪宏袁卫文2004年1月形式来描述。
用土话说，自然和社会都是有规律的，这种规律虽然不受人的主观意志的影响，却能被人的思维所理解。
又过了很多很多年，经过无数人大胆的观察、敏锐的猜想、天赋的直觉和一不怕苦二不怕死的精神，建立了现代科学的理论体系和思想体系。
在天文学、物理学、生物学、人文社会科学以及数学和哲学等领域都取得了重大成果。
虽然数百年来，科学和哲学的门派林立，各自有各自的掌门人，各自占据着各自的山头，都因自己发现真理而笑傲江湖。
但有一个基本观点被大多数人承认，即这个世界是有规律的。
我们是否可以用身边的事和通俗的语言解读一下科学巨匠们所研究的规律。
请想一想，我们身边经常发生的重复出现的、有规律的现象：太阳每天从东方升起，冬天过去春天就要来临，物体失去支撑就会坠落，“神舟五号”飞航按设计的轨道运转，经济按市场规则运行，奔波的人们按自己的哲学度日。
对不同领域中的规律进行探索和描述便形成了不同的学科。
将不同学科的理论、方法、思想进行提炼，便形成了哲学、数学、统计学这样一些横断科学。
同时，我们在发现我们周围的事物没有任何一次重复是完全的“克隆”，没有任何东西会把一切细节完全重复出来。
太阳每天从东方升起，但天安门广场上与太阳同时升起的国旗其升旗时间却每天不同；冬天过去春天就要来临，但今年的春色比去年更加明媚；物体失去支撑就会坠落，但受风速、风向、地心引力等很多细小因素的影响，两个同样重的物体坠落速度和落点会有差别；“神舟五号”飞船按设计的轨迹运转，但每次经过我国领空的时间都略有差距；经济按市场规则运行，但今年的GDP比去年增长8%；奔波的人们按自己的哲学度日，但一年又一年我们的生活逐渐发生了改变。
因此，任何科学都只能预见大体上的重复现象。
行笔至此，我们是否感到统计学太重要了。
统计学就是通过差异描述规律；透过现实走向理性，走出混沌，走向秩序的学科。
“可以毫不夸大地说，现代科学的发展是在关注大数目现象的标志下进行的，很快就不会有不了解研究的随机性——统计方法的知识分支了”。
统计学的故事
统计学的故事
对于陌生的事物，如果我们能够列出有关它的一些数据，往往就会对这个事物有比较容易的了解，而提供数据就是统计学的任务，近代专门的统计可以说是从人口统计开始的。
从1604年开始，英国伦敦教会每周发布一次“死亡公报”，记录一周内死亡者和出生者的名单和总数。
这一工作一直持续下去，提供并积累了大量的关于人口的数据。
后来有人对这些数据进行研究，一位学者得出一段时间内伦敦出生了139782个男孩，同时出生了130866个女孩，他从中分析出一个结论——人类出生的男孩和女孩数差不多相等，而男孩数略多。
这样我们就看到，人们需要收集数据，并且通过分析数据得出某些结论来，这种收集数据、分析数据的学科就是统计学。
统计学的成功案例和警示故事
The odds of finding two identical fingerprints were 1 in 64 billion.
—Francis Galton
两个随机个体具有相同DNA 图形的概率为3×10-11；如 果同时用两种探针进行比较， 两个个体完全相同的概率小 于5×10-19。
Moral of the story
Median Quartiles Extremes
Males (87 Students)
110
95
120
55
150
Females (102 Students)
89
80
95
30
130
Simple summaries of data can tell an interesting story and are easier to digest than long lists.
Responses to “What’s the fastest you’ve ever driven?”
Dotplot
MALES
Fastest speed (mph)
FEMALES
Fastest speed (mph)
Responses to “What’s the fastest you’ve ever driven?”
Five-number summary
ห้องสมุดไป่ตู้
Males
Females
(87 Students)
(102 Students)
Median
110
89
Q一ua条rt平ile均s 水深905.4m河流绝不1会20比一个8平0 均水深0.6m95
和统计有关的10个小故事知音
和统计有关的10个小故事知音统计是一项重要的工作，它可以帮助人们了解世界、做出决策和规划未来。
在各行各业中，统计都扮演着重要角色。
下面我们将通过10个小故事，来了解统计在日常生活中的应用。
第一个故事发生在一家大型超市。
这家超市想要了解顾客们对新推出的产品的反应，于是他们进行了一次问卷调查。
通过对收集到的数据进行分析，他们得出了顾客们的满意度，并且做出了相应的调整。
这个故事告诉我们，统计可以帮助企业了解市场需求，从而做出更好的经营决策。
第二个故事发生在医院里。
一名医生想要了解某种药物对患者的治疗效果，于是他进行了一项临床试验，并对实验结果进行了统计分析。
通过统计，医生得出了该药物的疗效，并且为患者的治疗提供了参考依据。
这个故事告诉我们，统计可以帮助医生进行科学的医疗决策，提高治疗效果。
第三个故事发生在学校里。
一名老师希望了解学生们的学习情况，于是她进行了一次考试，并对成绩进行了统计分析。
通过统计，老师得知了学生们的学习水平，并且可以根据统计结果进行有针对性的教学。
这个故事告诉我们，统计可以帮助老师了解学生，提高教学质量。
第四个故事发生在政府部门。
一家政府部门希望了解市民对某项政策的满意度，于是他们进行了一次问卷调查，并对数据进行了统计分析。
通过统计，政府部门得出了市民对政策的态度，并且可以根据统计结果进行政策调整。
这个故事告诉我们，统计可以帮助政府了解民意，制定更好的政策。
第五个故事发生在科研领域。
一名科学家希望了解某种新发现的规律，于是他进行了一系列实验，并对实验数据进行了统计分析。
通过统计，科学家得出了新的规律，并且可以为进一步的研究提供指导。
这个故事告诉我们，统计可以帮助科学家发现新知识，推动科学进步。
第六个故事发生在金融行业。
一家投资公司希望了解股市的走势，于是他们对股票数据进行了统计分析。
通过统计，投资公司可以了解股市的变化趋势，并且可以做出相应的投资决策。
这个故事告诉我们，统计可以帮助投资者找到投资机会，获得更好的投资回报。
统计学的小故事
统计学的小故事
姜福东
【期刊名称】《初中生必读》
【年(卷),期】2011(000)001
【摘要】当代国际著名的统计学家之一、美国总统科学奖获得者C·R·劳有一句名言：“在理性的基础上，所有的判断都是统计学．”统计学能帮助我们通过偶然性揭示必然性，利用偶然性有时可解决一些其他方法难以解决的问题．请看下面几例．【总页数】2页(P58-59)
【作者】姜福东
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】B025.6
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1.增强活力加快建设争创一流统计学会——广东省统计局副局长、省统计学会副会长兼秘书长欧卫东在全省统计学会秘书长工作会议上的讲话
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统计学故事
统计学基本原理——赌场的故事赌场为什么赚钱？没有任何trick，统计学原理。
?例子。
我有100块钱，你有10块钱，我们扔硬币，头算你赢1块，字算我赢1块。
规则：赌到输完才许结束。
那么问，各自的胜负概率多少？我赢到你的10块钱的几率大于90%！这个就是统计学基本原理。
?赌场。
庄家资金大概是入场赌徒的资金的千倍或者万倍，如果扔硬币，赌徒的胜率会有多少？自己算一下吧，0.00..01%。
因此，庄家允许玩一些花样，一方面提高赌徒的玩兴，一方面允许庄家在每笔小赌中胜率略小于50%：没关系，表面上你赢的多，最后都是我的，嘿嘿，这就是庄家。
?具体庄家胜率能小到多少？跟怎样的赌徒可以玩怎样的胜率？这些是无数赌场百年来经验积累，为什么不用统计学算一下呢？?当然，你可以argue。
?1，我干吗赌完才走？我赢到满意了就走。
这种小赌徒有，但是不输到精光不停才是真正的赌徒，赌场主要生意面向真正的赌徒。
小赢就跑的人毕竟不多，对赌场没有大的损失，反而做了活广告，——“瞧，这家赌场多好玩，还能赚钱，大家以后都去阿~~~”?2，虽然庄家胜率极高极高，但是庄家只有一个，赌徒多阿~~~ ‘人海战术’打败庄家。
统计上说，多次贝努利实验的结果也是很容易算的。
赌徒数线性增长，赌场的胜率减弱却是级数型。
注意：级数增长是很可怕的，但是级数减弱缓慢得让人挠头发火。
人多到把赌场挤爆都不一定能扭转局面，庄家此时已经赚得笑不动了。
?因此，最严谨的科学——数学说：你赢不了赌场；你每次下注赢回的期望值都是正的，但是你每次去赌场回家时口袋里的期望值是零；赌钱就是happy一下，千万别沉迷。
激励我们一生的几个经典故事??? 1、勤奋，机会，乐观是成功的三要素。
（注意：传统观念认为勤奋和机会是成功的?要素，但是经过统计学和成功人士的分析得出，乐观是成功的第三要素）??? 2、（一般情况下）不想三年以后的事，只想现在的事（现在有成就，以后才能更辉煌）??? 3、把问题看宽广些，没有解决不了的事。
最新生活中的统计学小例子精选
篇一1、鞋子的尺码，因为成年女子鞋码以 37为多数，所以无论生产与配货时，都要多一些。
2、某区域里人的工资与消费水平有关，因为这个区域以3500元/月的人数最多，所以消费水平就要以他们为主。
3、卫生间台面与身高有关，因为单位里男子的身高以 172cm为最多，人数占85%，所以台面高度设计就要以他们的身高为参考。
4、某学校某班开联欢会，买水果的数量与同学们的口味有关，因为大家都喜欢吃香蕉，所以就要多买点。
5、菜摊上买菜不许挑，价格与人们的接受心理有关，因为每十个西红柿中有二个烂的是人们的心理接受极限，所以搭配时就不能超过这一比例。
6、买车险与车出险概率有关，因为车辆的刮碰情况出现的多，所以车损险就必须买。
7、碰运气与中奖有关，因为中奖是一个小概率事件，所以我们不能寄希望于中奖来改变自己的生活。
8、人气与点击率有关，因为写网络小说的点击率要到达1000以上，才能成功，所以选一家大的阅读网络就很重要。
9、打字时，因为左手使用频率要比右手高，所以打字的速度往往决定于左手。
10、因为生活中不如意事常十居八九，所以乐观就很重要，常体会那如意之一二，忘了那十之八九，幸福就会不期而至。
篇二由于战争，德国有一个时期物资特别紧缺，对面包实行配给制：政府把面粉发给指定的面包房，面包师傅烤好了面包再发给居民。
有一个统计学家，疑心他所在区域的面包师傅私扣面粉，于是就天天称自己的面包。
几个月以后，他去找面包师傅，说：“政府规定配给的面包是400克，因为模具和其他因素，你做的面包可能是398、399克，也可能是401、402克，但是按照统计学的正态分布原理，这么多天的面包重量平均应该等于400克，可是你给我的面包平均重量是398克。
我有理由疑心是你使用较小的模具，私吞了面粉。
〞面包师傅成认确实私吞了面粉，并再三抱歉保证马上更换正常的模具。
又过了几个月，统计学家又去找这个面包师傅，说：“虽然这几个月你给我的面包都在400克以上，但是这可能是因为你没有私吞面粉，也可能是因为你从面包里特意挑大的给我。
和统计有关的10个小故事 知音
和统计有关的10个小故事知音1.度量衡的误差在一个生产工厂中，有一个质量检测部门负责检测每个产品的重量。
为了提高效率，他们使用了一个电子秤来进行测量。
然而，由于设备的精度问题，电子秤的测量结果总是存在一定误差。
于是，这个部门决定进行一次统计，检查电子秤的误差范围。
他们选择了一些已知重量的物品进行多次测量，并将测量结果求平均值。
最终他们发现，这个电子秤的误差范围在正负1克之间。
2.招生人数的统计一所大学的招生部门打算通过开设一门新的专业来吸引更多的学生。
为了确定学生的兴趣，他们进行了一项调查。
调查结果显示大部分学生对新专业感兴趣，于是招生部门将开设新专业的名额增加了50%。
然而，到了报名截止日期，实际报名的学生人数并没有达到他们设定的增加幅度。
招生部门意识到他们在调查中的样本容量过小，导致了估计值的误差。
3.交通事故的统计一个城市的交通规划部门需要对交通事故进行统计分析，以制定更好的交通管理政策。
他们首先收集了一年内的交通事故记录，并将事故类型、发生地点、天气条件等信息输入到统计软件中。
通过分析数据，他们发现高峰时段、雨天和下坡路段是交通事故发生的热点区域和时间。
基于这些统计结果，交通规划部门决定增加交通警力、改善道路状况以及提高司机安全意识，从而减少交通事故的发生率。
4.市场调查的样本容量一家市场调查公司受到一家新公司的委托，希望他们进行一项市场调查来确定市场需求和潜在消费者的偏好。
调查公司采用了随机抽样的方法，在一定时间内对500个人进行了调查。
在调查结果中，他们发现90%的受访者对新产品表示了兴趣。
然而，委托公司并不满意这个结果，因为他们认为500个样本容量太小，无法准确代表整个市场。
于是，他们决定增加样本容量，以获取更具代表性的调查结果。
5.商品价格的统计一家超市决定将某款商品从10元降价到8元，以此来吸引更多的消费者。
为了确定降价政策的效果，超市的统计部门需要收集和分析销售数据。
他们选择了一个月的销售记录，并将销售额和商品单价输入到统计软件中。
很有趣的医学统计学故事(一)
很有趣的医学统计学故事(一)医学统计学是一门很奇妙的科学。
要说它简单吧，其实也挺简单的，常见的统计方法也就十余种，在教科书上都能找到，只要熟练掌握了，虽不敢夸下海口说可以“以秋风扫落叶的气概横扫四海之内的杂志”，但足以轻车熟路地应付 99% 的科学研究。
要说它复杂吧，也挺复杂的，毫不夸张地说，绝大部分国内期刊，甚至在很多低分 SCI 杂志上，乱用统计学的现象多如牛毛。
很多同行在学习医学统计学时，都在抱怨自己很难走出“一学就会，一会就用，一用就错，一错就懵”的怪圈。
究其原因，主要是部分同行学习医学统计学时都抱着一副“依葫芦画瓢”的态度，试图“套用统计学方法”来解决自己面临的问题，而不去仔细思考统计学方法的来龙去脉。
本文拟谈几则与医学统计学相关的故事，希望能帮助大家从宏观上正确认识医学统计学这门科学。
1、两个指标诊断疾病的问题路人甲做了一个研究，旨在比较两个指标（A 和 B）对肝癌的诊断价值。
路人甲以 A 和 B 的参考范围上限作为诊断界值，得出了 A 和 B 在该界值下对应的诊断敏感性和特异性。
结果表明，本人系天天论文网就职11年的资深论文编辑；工作中与各大医学期刊杂志社进行学术交流过程中建立了稳定的编辑朋友圈，系多家医学杂志社的特约编辑，常年为医学期刊杂志供稿，负责天天论文网医学论文·分检·编校·推送·指导等工作！工作企鹅1:1550116010 工作企鹅2: 766085044A 的诊断敏感性为 0.80，特异性为 0.90；B 的诊断敏感性为 0.85，特异性为 0.87。
路人甲很快撰写论文报道了自己的研究成果，指出 B 诊断肝癌的敏感性高于 A，而特异性低于 A。
路人乙是这篇文章的审稿人，当他看见这个结论后，脸色铁青，毫不犹豫地在审稿意见中写道：就敏感性而言，B 高于 A；就特异性而言，A 高于 B。
诊断敏感性和特异性与所采用的界值密切相关，作者得出的敏感性和特异性仅仅代表了一个诊断界点下面的诊断效能，无法从全局上反映 A 和 B 的诊断价值。
统计法的故事
统计法的故事故事一：统计法揭示真相在一个小村庄里，发生了一起小偷入室行窃的案件。
村民们纷纷猜测嫌疑人，但没有确凿的证据定罪。
于是，村民们决定请一位专业的统计学家来帮助解决问题。
统计学家首先收集了关于案件的相关数据，比如被盗者的财物价值、案发地点、案发时间等。
然后，他使用统计方法来分析这些数据，尝试找出潜在的模式和关联。
通过分析数据，统计学家发现了一些有趣的趋势。
首先，他发现大多数案件都发生在村庄的东边，而很少发生在西边。
其次，他注意到嫌疑人通常在晚上9点到11点之间作案。
最后，他发现被盗财物的价值与被盗时间间隔呈正相关，也就是说，距离上次案件发生越久，被盗财物价值越高。
基于这些统计结果，统计学家制定了一个假设：嫌疑人可能是位住在村庄东边，在晚上9点到11点间活动，并且已经经过一段时间没有作案的人。
为了验证这个假设，他向警方提供了一份潜在嫌疑人的名单，这些人符合这些特征。
警方根据这份名单进行了调查，最终锁定了一名人员。
经过进一步调查，警方找到了大量的证据，证明这名嫌疑人与多起案件有关。
统计学家的分析揭示了隐藏在数据背后的真相，帮助警方找到了真正的罪犯，并为村庄恢复了安宁。
故事二：统计法改善医疗策略某个偏远山区的医疗中心遭遇了一次突发性的疫情。
医疗中心的工作人员面临病人数量激增的情况，但药物和资源有限，他们面临困扰：应该如何合理地分配资源？医疗中心决定寻求统计学家的帮助，来制定一种有效的医疗策略。
统计学家搜集了病人的相关数据，如年龄、性别、症状、病史等，并进行了详细的分析。
通过统计分析，统计学家发现有一些重要的趋势。
他们发现，年龄较大、患有慢性疾病或其他健康问题的病人更容易病重，并需要更多的医疗资源。
此外，他们还发现某些治疗方法对病人的疗效更好。
基于这些统计结果，统计学家制定了一种医疗策略。
他们建议医疗中心优先考虑那些高风险的病人，给予他们更多的资源和特定的治疗方法。
这样一来，医疗中心可以更有效地利用有限的资源，提高病人的治愈率。
二年级数学《统计》的教学故事
二年级数学《统计》的教学故事二年级数学《统计》的教学故事记得在学习统计那个知识时，学生十分感爱好，小孩们的积极性都专门高。
学完后调查本班学生喜爱的体育运动，并要求小孩们完成书上的统计图。
我本来是想对新学的知识进行一个巩固练习，然而令人没想到的是学生在完成统计图时遇到了新的问题——喜爱游泳的人太多（有25人），而书上的统计图用一个格子表示2个单位也只到20人，这时小孩们犯愁了“该如何办呢？”。
教室里一下安静了下来。
突然，小机警中意地说：“那还不容易，再往上加3个格子，涂2格半就能够了。
”这时，班长提出了反对意见：“那个方法不行，上面差不多没有地点了不能加。
”“那有没有更好的方法呢？”我对他们说。
小孩们开始思索……“我明白了，既然能够用一个格子表示2个单位，我也能够用一个格子表示3个单位。
”张张站起来说。
有一个同学接着站起来说：“我觉得也能够用一个格子表示4个。
”小机警急得跳起来：“不行，不行。
”“什么缘故不行呢？”我问他。
他说：“喜爱跑步的有5个人如何涂呀？太苦恼了。
”这时，亚亚同学站起来了，他慢条斯理的说：“我觉得最好用一个格子表示5个人，因为这些数差不多上5个5个的，如喜爱跑步的有5人，是一个5；喜爱跳绳的有10人，是2个5；喜爱游泳的有25人，是5个5。
用一格表示5个专门容易也专门方便。
”小孩们都点头表示赞成。
我确信了他们的方法，然后顺势引导他们说：“请你想一想在制作统计图时如何样确定一个格子表示几个呢？”小孩们开始讨论，不一会，专门多小孩举起了他们的小手。
“我觉得跟统计的个数有关，假如不是专门多，就用一个格子表示一个”“我想要先观看统计的个数的特点，再确定一个格子表示几个。
”“对！我觉得还应该观看最大的数和最小的数，来确定格子的数量。
”“是的，我想，要确定一个格子表示几个，应该先观看数的特点和统计数量的多少，还要想到涂的时候如何样比较方便。
”“你们想得真好，你们情愿自己设计一个统计图吗？请你们自己从下面的几个统计表中选择一个，和小伙伴一起来设计一个统计图。
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人教版小学数学第六册第三单元
《复式统计表》课后连接1
统计学小故事(一)
养猴人心中暗笑：“朝四暮三和朝三暮四，不是都等于七吗？这畜牲就是不如人聪明。
”猴子们窃窃私语：“朝四暮三和朝三暮四，虽然吃到肚子里都等于七，但朝四暮三更符合早吃饱、晚吃少的科学道理，不信去问问费雪。
人虽然比我们聪明，但没学过统计的人，智商还真不如我们高”。
——新编《齐物论》
统计学小故事(二)
这两个故事都发生在二战期间，并且都是盟军方面机智的统计学家，数学在二战期间充当了十分重要的角色，今天说的是统计。
第一个故事发生在英国，二战前期德国势头很猛，英国从敦刻尔克撤回到本岛，德国每天不定期地对英国狂轰乱炸，后来英国空军发展起来，双方空战不断。
为了能够提高飞机的防护能力，英国的飞机设计师们决定给飞机增加护甲，但是设计师们并不清楚应该在什么地方增加护甲，于是求助于统计学家。
统计学家将每架中弹之后仍然安全返航的飞机的中弹部位描绘在一张图上，然后将所有中弹飞机的图都叠放在一起，这样就形成了浓密不同的弹孔分布。
工作完成了，然后统计学家很肯定地说没有弹孔的地方就是应该增加护甲的地方，因为这个部位中弹的飞机都没能幸免于难。
第二个故事与德国坦克有关。
我们知道德国的坦克战在二战前期占了很多便宜，直到后来，苏联的坦克才能和德国坦克一拼高下，坦克数量作为德军的主要作战力量的数据是盟军非常希望获得的情报，有很多盟军特工的任务就是窃取德军坦克总量情报。
然而根据战后所获得的数据，真正可靠的情报不是来源于盟军特工，而是统计学家。
统计学家做了什么事情呢？这和德军制造坦克的惯例有关，德军坦克在出厂之后按生产的先后顺序编号，1，2，…，N，这是一个十分古板的传统，正是因为这个传统，德军送给了盟军统计学家需要的数据。
盟军在战争中缴获了德军的一些坦克并且获取了这些坦克的编号，现在统计学家需要在这些编号的基础上估计N，也就是德军的坦克总量，而这通过一定的统计工具就可以实现。
看过这两个故事，同学们是不是对统计有了更大的兴趣？。