在数字时代，统计学的重要性不言而喻。它不仅是科学研究的工具，更是理解世界的一种语言。然而，除了严谨的数学公式和复杂的图表之外，统计学家们也擅长用优美的文字来传达他们的思想和智慧。以下是一些由统计学领域的先驱者和思想家所撰写，不仅具有学术价值，而且文学性强、发人深省的名言佳句。
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Ronald Aylmer Fisher (1890-1962), 英国统计学家、遗传学家:
"All models are wrong, but some are useful." 这句话简洁地表达了模型在理解和解释数据时的局限性，同时也强调了模型的实用价值。Fisher是现代统计科学的奠基者之一，他的工作对生物科学和农业研究产生了深远的影响。
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George E. P. Box (1919-2013), 美国统计学家:
"Essentially, all models are wrong, but some are useful." Box进一步发展了Fisher的观点，他强调所有的模型都是近似的，但只要运用得当，它们就能帮助我们做出明智的决策。这句话提醒我们在使用模型时要保持谦逊的态度，同时也要认识到其潜在的价值。
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John W. Tukey (1915-2000), 美国统计学家、数学家:
"The greatest value of a picture is when it forces us to notice what we never expected to see." Tukey强调了可视化在数据分析中的重要性，他认为图像不仅能展示已知的信息，还能揭示我们未曾预料到的模式和关系。这种观点对于今天的视觉分析方法的发展有着重要的启示作用。
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Herman Chernoff (1924-2017), 美国统计学家、计算机科学家:
"A good statistician knows not just how to do a statistical analysis, but also which one to perform and when." Chernoff提出了成为一名优秀统计学家的关键在于选择合适的分析方法和时机。这反映了对统计实践的理解深度和对实际问题的敏锐洞察力。
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Judea Pearl (1928-), 以色列裔美国计算机科学家、人工智能专家:
"Correlation does not imply causation, but it sure hints at the possibility." Pearl这句名言告诫人们在解读相关性时不要轻易下结论，但它确实为寻找因果关系的探索提供了线索。这句话体现了谨慎与开放思维的结合。
这些统计学家们的金句不仅展现了他们对学科的专业理解，更反映了他们的人文素养和对知识的深刻思考。他们的作品不仅丰富了我们的知识库，也为后人树立了榜样——如何将科学与艺术相结合，以更全面的方式认识这个世界。通过阅读和学习这些名家的美文，我们可以获得的不只是专业知识，还有对生活哲学的感悟和对人类认知边界的敬畏。