昨天的报告，提到了最近八百名科学家反对统计学意义的新闻。这并不能成为大家不好好学习统计学相关知识的理由。科学家们反对过度依赖p值，主要是因为假设检验的逻辑是二值逻辑，即非友即敌。

其实早期的数学思想大多是二值逻辑，近一百年的数学思想才有多值逻辑。即使是多值逻辑，最后仍然会落脚在二值逻辑上。因为无论你的过程分析得多么“有理有据”，决策者们最终仍要进入“是”或“否”的二难困境。

假设检验有且只有两个选项：原假设与备择假设。而近代的其他数学思想，却有多个选项。比如，模糊理论有无穷多选项，粗糙集理论有正域、负域、边界域，遗传算法的各种变种也充分利用了模拟退火思想：给弱者适当的机会生存。事实上，这些理论，最后都要通过阀值或截集来给出二值决策。从这个意义上讲，近代的数学思想注重过程，古典的数学思想注重结果。

古代没有先进的计算设备，所以只有怎么简单怎么处理。而现代利用计算机“for循环”功能，可以更多地关注计算的过程。为了方便计算，人们会对问题进行理想化的假设。新理论的提出者，往往也是剑指此病：“万一不满足假设呢？”这并不是说旧理论完全没有用，而是旧理论需要尽快改进。事实上，当你掌握了一门“最新”理论时，很快又会发现单靠这一门技术是不够的，还得借助其他技术。因此，常见的科技文献都是这样的标题：“基于某技术的带某思想的某方法云云”。

当你听“最新”观点时，演讲者会对“旧”观点进行“批判”。这是符合常理的一种“营销”手段，因为讲者希望听者能接受自己的观点。自己一定要有主张，不然，演讲者将帮助你离开旧套路，你又会陷于最新套路。

总之，演讲者为我们提供了一个新思路，介绍了他所处领域的最新理论，指引了一个方向。我们在学校仍要好好（批判地）学习，无论课程内外，凡是对我们有利的，都要学。如果觉得学校知识除旧就不学，那是自己想偷懒的借口。如果你能对旧知识进行改进不是更好吗？在学校主要是培养独立、自由的学习习惯。“你们没提供。。。，所以我就不能。。。”这不是一个求学者该有的思想。

昨天听完讲座就预感着含参变量要出新帖了

知识并不能精确的概括世界的法则。