具体描述
本书前四章可充当大学部第一门机率论，或机率与统计一年的教材，第五章至第十一章可充当数理统计一年的教材。
本书可供大学部两年的教材，亦可供研究所数理统计一年的教材。
作为研究所之教材，本书前四章为很好的基础机率之复习教材。本书内容丰富、取例广泛、文字优雅、打字编排水准极高，极适合阅读。
读完本书对机率与统计将有一完整且清晰的概念。
著者信息
图书目录
图书序言
图书试读
用户评价
我必须说，这本《数理统计》给我带来的不仅仅是知识的增益，更是一种思维方式的革新。作者在讲解过程中，非常注重培养读者的统计思维，而不是仅仅教授具体的计算方法。他反复强调，统计学是关于不确定性量化和决策的学问。在讲解贝叶斯统计的部分，更是让我对“信息更新”和“先验知识”有了全新的认识。与传统的频率学派统计不同，贝叶斯统计将参数视为随机变量，并利用先验分布和似然函数来更新对参数的认知，这种动态的学习过程，在我看来更加符合人类的认知规律。书中关于贝叶斯定理的推导和应用，从简单的贝叶斯推断到复杂的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，都进行了清晰的阐述。我特别欣赏作者在讲解MCMC时，用到的各种生动形象的类比，比如“随机行走”和“抽样”，让我在理解这些复杂算法时不再感到束手无策。他还强调了贝叶斯方法的灵活性，能够很好地处理小样本数据和复杂的模型。这本书让我意识到，在面对不确定性时，我们不必感到沮丧，而是可以通过科学的方法，系统地收集信息，更新认知，最终做出更优的决策。这种思维模式的转变，对我今后的学习和工作都将产生深远的影响。
评分坦白说，我之前对数理统计的印象停留在大学时期的基础课程，觉得它枯燥且抽象。但读了这本书后，我的看法彻底改变了。作者的写作风格非常具有感染力，他用一种极其热情洋溢的语言，将数理统计的魅力展现在读者面前。在讲解那些看似复杂的公式和定理时，他总能找到最贴切的比喻和最生动的解释，让我感觉自己不是在学习一门冷冰冰的学科，而是在进行一场思维的探索。我特别喜欢书中关于统计模型构建的部分，它让我明白，统计学不仅仅是描述数据，更是利用数据去理解和解释现象背后隐藏的机制。比如，在讲解回归分析时，作者不仅仅停留在如何计算回归系数，更深入地探讨了模型的选择、诊断以及如何解释回归结果的实际意义。他强调了模型的可解释性和鲁棒性，这让我认识到，一个好的统计模型，应该既能很好地拟合数据，又能具有良好的泛化能力。书中还穿插了一些历史故事和统计学家的趣闻轶事，这些小插曲让学习过程不再单调，也让我对统计学这门学科有了更深层次的认识和敬意。读完这本书，我感觉自己对数据分析的视野大大开阔了，也更加渴望将书中的知识运用到实际工作中，去解决那些曾经让我感到棘手的难题。
评分这本书的深度和广度都让我感到惊艳。作者在讲解数理统计的各个分支时，都展现出了深厚的功底和独到的见解。我特别被书中关于时间序列分析的章节所吸引。在现实生活中，我们每天都在接触大量的按时间顺序排列的数据，比如股票价格、天气预报、交通流量等等，而时间序列分析正是处理这类数据的利器。作者从最基础的时间序列模型，如ARIMA模型，逐步深入到更复杂的模型，如状态空间模型和GARCH模型。他不仅详细讲解了这些模型的数学原理，还重点介绍了如何识别时间序列的平稳性、自相关性，以及如何选择合适的模型进行拟合和预测。我最欣赏的是书中对于“过拟合”这个问题的讨论。作者指出，在时间序列分析中，如果模型过于复杂，很容易导致模型在训练集上表现很好，但在新的数据上预测效果很差。他给出了多种避免过拟合的方法，比如正则化、提前停止等，并鼓励读者在建模过程中保持审慎的态度，注重模型的泛化能力。这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了用统计学分析动态过程的无限可能性。
评分这本《数理统计》的封面设计就透着一股严谨的气质，深邃的蓝色搭配金色的书名，仿佛预示着书中蕴含着深奥却又闪耀着智慧的光芒。我一直对数据背后的逻辑和规律充满了好奇，尤其是在信息爆炸的时代，如何从海量的数据中提炼出有价值的信息，做出明智的决策，是我特别关注的。这本书的出现，无疑给我提供了一个绝佳的学习平台。我翻开第一页，扑面而来的就是那些熟悉的数学符号和公式，但它们不再是冰冷的符号，而是构建统计学大厦的基石。作者用一种循序渐进的方式，将概率论的精髓与统计推断的奥秘娓娓道来。我特别喜欢其中关于概率分布的讲解，从最基础的两点分布、二项分布，到更复杂的泊松分布、指数分布，再到正态分布这个统计学中的“万能钥匙”，作者都花了大量的篇幅去阐述它们的性质、应用场景以及相互之间的联系。这让我深刻理解了不同分布如何刻画现实世界中各种随机现象的内在规律。而且，书中在讲解每个概念时，都会穿插一些生动形象的例子，比如抛硬币的次数、电话呼叫的间隔时间，这些例子虽然简单，却能迅速帮助我建立起直观的理解，避免了理论脱离实际的枯燥感。我感觉自己仿佛置身于一个由数据构成的奇妙世界，而这本书就是我的向导，引领我探索其中隐藏的宝藏。我迫不及待地想要深入研究书中关于参数估计和假设检验的部分，相信它们能为我解决实际问题提供强大的工具。
评分这本书的编排方式让我感到非常惊喜。它并没有一开始就堆砌大量的理论公式，而是先从一些统计学的基本概念入手，比如什么是统计量，什么是总体和样本，以及描述性统计的方法，如均值、方差、标准差、中位数等。通过这些基础概念的铺垫，我能够逐步建立起对统计学全局的认识，而不是一开始就被复杂的数学语言所淹没。书中的图表运用也相当出色，各种柱状图、折线图、散点图等，将抽象的数据可视化，使我能够更直观地观察数据的分布特征、趋势和相关性。我尤其欣赏书中对数据可视化原则的强调，让我意识到，好的图表不仅能传达信息，更能引发思考。在学习完描述性统计之后，本书自然而然地过渡到了统计推断的部分。关于抽样分布的讲解，尤其是中心极限定理的阐述，让我茅塞顿开，理解了为什么许多现实世界的现象都趋向于服从正态分布。然后，作者又详细介绍了点估计和区间估计，这让我明白了如何利用样本信息来推断总体的未知参数，以及估计的不确定性如何量化。书中给出的各种估计方法，如矩估计和最大似然估计，我都仔细地进行了推导和理解，感受到了数学在统计推断中的严谨性和强大力量。总的来说，这本书在内容安排和逻辑递进上都做得非常到位，让我感觉学习的过程是顺畅且富有成效的。
评分这本书的写作风格和内容都让我感到耳目一新。作者在讲解数理统计的理论知识时，并没有采用枯燥乏味的教科书式写法，而是将理论与实践、抽象与具体巧妙地结合在一起。我特别被书中关于“非参数统计”的章节所吸引。非参数统计方法不依赖于对数据分布的预设假设，因此在很多情况下具有更广泛的适用性。作者从非参数检验，如秩和检验、符号检验，到非参数回归，如核密度估计、局部加权回归，都进行了非常详细的讲解。他不仅阐述了这些方法的数学原理，还重点介绍了它们在处理偏态数据、异常值数据等特殊情况下的优势。我最欣赏的是书中关于“数据挖掘”和“机器学习”与数理统计的联系的讨论。作者指出，许多数据挖掘和机器学习算法的背后，都蕴含着深刻的数理统计思想。他通过介绍决策树、支持向量机等算法，让我看到数理统计是如何为现代人工智能技术提供理论支撑的。这本书让我意识到，数理统计这门学科的生命力在于其不断地与新的领域相结合，并产生出新的研究方向和应用。
评分这本书的深度和广度都让我印象深刻。作者在内容上并没有局限于“数理统计”这个概念的狭义理解，而是将其与实际应用紧密结合，为读者提供了一个多维度的视角。我尤其被书中关于假设检验部分的详尽阐述所吸引。从零假设和备择假设的设定，到检验统计量的选择、P值的计算和解释，再到犯第一类错误和第二类错误的权衡，作者都进行了非常细致的讲解。他强调了在实际应用中，如何根据问题的性质和数据的特点，合理地选择检验方法和设定显著性水平，这让我明白，统计推断并不是一成不变的公式应用，而是需要结合具体情境进行灵活决策的过程。书中还列举了大量的案例，涵盖了医学、经济学、社会学等多个领域，这些案例不仅展示了数理统计在不同领域中的强大应用能力，也让我看到了统计学解决现实世界问题的潜力。我最喜欢的是其中关于方差分析（ANOVA）的讲解，它巧妙地将多个样本的均值进行比较，这在很多需要比较不同处理组效果的实验研究中都至关重要。作者不仅讲解了单因素和多因素方差分析的原理，还指导读者如何解读方差分析的F检验结果，并进行事后检验。这种理论与实践的完美结合，让我感觉自己学到的不仅仅是理论知识，更是解决问题的能力。
评分这本书的语言风格和学术严谨性达到了一个非常高的平衡点，是我近期阅读过的最令人满意的教材之一。作者在讲解统计学的核心概念时，力求做到清晰、准确、不含糊。即便是像“统计推断的逻辑基础”这类比较形而上的概念，作者也能够通过层层递进的逻辑推理，引导读者逐步理解其精髓。我尤其欣赏书中对于“信息”这个概念在统计学中的作用的强调。作者将统计量视为从样本中提取的关于总体的“信息”，并以此来解释点估计和区间估计的意义。这种将抽象概念具体化的方式，让我能够更好地把握统计推断的本质。书中还穿插了对一些常见统计误区的辨析，比如对P值和置信区间的错误理解，这些辨析非常及时且具有警示意义，帮助我避免了在实际应用中犯下类似的错误。在讲解模型拟合和模型选择时，作者非常注重理论与实际的结合，他不仅介绍了赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）等模型选择方法，还详细阐述了交叉验证等模型评估技术，并提供了相应的代码实现思路，这对于希望将理论知识转化为实际操作的读者来说，无疑是巨大的福音。
评分这本书的结构安排和内容深度都让我受益匪浅。作者在讲解统计推断时，非常注重逻辑的严谨性和思想的连贯性。我特别喜欢书中关于“统计模型”的讲解。作者强调，统计模型是对现实世界的一种简化和抽象，它的目的是为了更好地理解和预测现象。在讲解模型的构建、检验和选择时，他都遵循着一套系统化的方法论，让我能够清晰地理解每一步的意义和目的。我尤其被书中关于“因果推断”的讨论所吸引。在很多实际问题中，我们不仅仅关心变量之间的相关性，更关心它们之间的因果关系。作者从因果图、反事实分析等角度，介绍了如何利用统计学的方法进行因果推断，这对于理解很多社会科学和医学研究中的问题都至关重要。书中还穿插了对一些经典统计学案例的深入剖析，比如辛普森悖论，通过对这些案例的分析，让我能够更深刻地理解统计学的强大之处以及潜在的陷阱。这本书让我认识到，数理统计不仅仅是处理数字的工具，更是理解世界、做出决策的哲学。
评分这本书的深入程度和前瞻性都让我感到惊喜。作者在讲解数理统计的各个分支时，都力求做到既有深度又有广度，并且在内容中融入了最新的研究进展。我特别被书中关于“高维统计”的讨论所吸引。在当今大数据时代，我们经常面临变量数量远大于样本数量的情况，而传统统计方法在处理这种“高维”数据时会遇到很多困难。作者从维度约减、稀疏性假设、正则化等角度，介绍了处理高维数据的各种方法，如主成分分析（PCA）、因子分析、LASSO回归等。他不仅讲解了这些方法的原理，还重点讨论了它们在信号处理、基因组学等领域的应用。我最欣赏的是书中关于“统计学习理论”的讲解。作者指出，统计学习理论旨在理解和解释机器学习模型的性能，并为其提供理论基础。他通过介绍VC维、Rademacher复杂度等概念，让我看到数理统计是如何为理解模型的泛化能力提供数学工具的。这本书让我深刻地认识到，数理统计这门学科的未来发展方向，以及它在解决复杂现实问题中的重要作用。
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