the book of why 豆瓣(the book of why mobi)

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本文节选自《the book of why 豆瓣》

谓他我们真正打算问的那个问题的“肥料处期产量的影响有何不同。然而，的因混合《还记得吗，”)的效应，即一种肥料相比另一种肥料对于十地预自然告诉他们，肥料的效应与很多其这是“混杂”一词的原始售义)在了一起。我喜欢费售尔。博死斯在上一段文字中给出的意象，自然就像一个精灵，如加省的正芝我们手册抽问题，但这个问题页并不一定等同于。但我们必须相信，正如费舍尔。博珊斯所做的那样，我们想问的问题的答案确实存在于日然办中。我们失实验是发现答案的粒案。三|化处则是接下来才要考虑的做法，因案而洲取的一和人人机各国度让四昌规，度的划种到先要考虑的做法就是90各方法，它们并不生如果我们完全按照琼在这段文字中给出的了只琳做宕公我们音(CX=x)，因为它E以任何方式明确定义那个古一种目然的属性，表示的正是我们想问的问题:使用第一种肥料对整户土地的影响是什么?随机费舍尔早年在洛桑实验站工作时，第采用一种非常详尽的、系统方法，用以将肥料的效用从其他变量分成一系列子块，并会进行一番仔僻宇只古为引出这个问题页的答量规只八是种表示?未的效用中分离出来。他将田地的规划以便每种肥料都能与茶特定的土壤类型和某种特定的农作物

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结合起来〈《见图4.3)。这样做的目的是确保样本的可比性。然而在现实中，他永远不可能准确预料决定茶一地块肥力的所有可全的混杂因子”聪明的自然精灵可以轻松打败对于一块田地的人有何结构化的布局。图4.3费舍尔与他的诸多创新之一:拉丁方设计，《土壤类型)中都有种植了旨在确保每行〈肥料类型)和每列全部农作物类型的地块。这类设计如今仍被用于现实实践中，但后来费舍尔令人信服地指出，还是随机设计更加有效〈资料来源:由达科塔。大约在1923年或1924年，费舍尔开始意识到，哈尔绘制)精灵不能击败的唯一一种实验设计就是随机试验。想象一下，在一人100次同样的试验。每一次为所有的子地块随机分配月会非常不走运，时候，你蕊了在大部分的时间讽下，1号要的对照试验。料。有时你可定的，即便就被哄骗着加从我们的角度来看，这些试验方法的发明似乎都是顺想法的提出可抽签的方式来决定坏了费铭尔的统计学同事。诅形:科学难道不得不屈从于运气的反复无荫但是费铭尔意识到，得到对正确问题的不确定答问题的高度确定的答案要好得多。如果你同上自然精灵提出了一个错误的问题，刀了么你1号肥料全部用在了最贫靖的那些子地块上。为一一些半让生

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生入的人部上。但无论如何，每一次试验都会产生一个新的随机分配，这就保证你既不是特衣此运，也不是特别简大，在这些情肥料将被用于能代表整块田地的一些子地块，而这正是你想因为在你的一系列试验中，这块土地的肥力分布是固是自然精灵也不能改变它，因此，“在大部分时间答了那个你想问的因果问题。在随机试验被认为是黄金标准的时代，所有成曹的。但在当时，随机试验这一费舍尔所做的实际上融是用全这种做法让他们备感)它已案比得到对错误和就永远不会得到你想知道的答案。如果你提出了正确的问题，刀出答案的不确定性，因5侵但和尔得到一个错的答案就完全不成问题了。你可以估计为这种不确定性来自随机化的过程《这一过程古己知的)而不是土壤各个方面的特性《〈这一点是未知的)。因此，所庆作于全天人革古风个并多。第一，它消除了混杂偶合居它癌大目然提出了正确的问题。第二，它使研究者能够量化个确定性。条根据史学家斯蓄芬。施基格吉现昌法，第二尔提个随机化的主要原因。许多新的数学工具。个好处正是费售他是量化不确定性的大师，为此研发出了相比之下，他对去混杂的理解则完全是觉性的，因为在当时，他缺乏相应的数学符号用以表达他所追求的东西。

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