如果你需要统计才能知道你在做什么，那你可能不应该做这件事。
统计学中最重要的不是数字，而是产生它们的方法及其背后的意义。
如果你设计得当，分析就会变得简单。
设计实验的最佳时间是在你完成它之后。
要了解当你干预一个系统时会发生什么，你必须干预它（而不仅仅是被动观察）。
对任何模型的最大期望是它能提供一个对现实有用的近似。
所有模型都是错误的，但有些是有用的。
统计假设检验是一个古老的问题，但其现代处理始于内曼和皮尔逊的工作。
在科学推断中，我们应该尽可能追求客观的方法。
统计学家不能逃避理解他所应用或推荐的过程的责任。
检验统计假设的问题是科学方法整体问题的一个组成部分。
在统计工作中，必须为正确的目的使用正确的数学工具。
统计学家的目标是从样本中推断出总体是什么。
检验统计假设的问题是估计的一般问题中不可分割的一部分。
在统计工作中，正确的数学工具必须用于正确的问题，而且工具必须锋利。
统计学家不能逃避责任，必须清楚地理解科学推断的原则。
统计学领域不仅是分析数据的工具，也是一种思考世界的方式。
检验统计假设的问题由来已久，其起源已不可考。
统计学家不能推卸理清科学推断原理的责任，同样，任何其他思考者也必须承担类似的义务。
置信区间理论提供了一种不同于点估计和假设检验的估计未知参数的方法。
归纳行为是一个用来描述在不确定性下做出决策的过程的术语，其后果取决于未知的自然状态。
估计问题的性质不同。在这里，我们不关心检验特定的假设，而是关心估计参数的值。
统计学家不能推卸理清科学推断原理的责任，同样，其他任何有思考能力的人也不能逃避类似的义务。
统计学领域研究的是如何在不确定性面前做出决策。
估计问题的性质与检验统计假设的问题不同。
归纳行为是一种行为模式，而不是推理模式。
统计学家不能推卸责任，必须清楚地理解科学推断的原则。
相关系数的可能误差不是一个固定的量，而是取决于样本的大小。
相关系数的可能误差不是可以从第一原理推导出来的东西，而是必须通过经验找到的。
从n对观测值的样本中获得的相关系数的可能误差是sqrt((1-r²)/(n-2))。