应用统计学题库1000题(15版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 应用统计学
• 统计学
• 题库
• 练习题
• 高等教育
• 教材
• 考研
• 概率论
• 数理统计
• 1000题

　　精选历年来，研究所具代表性之入学考题，同时中英题型混合一起，并配合应用统计学一书分章分节，希望对于同学们在学习统计学的过程中，或参加各种考试时，能够有所助益。

作者简介

张子杰

经历：

　　1.大硕文教机构、硕士文教机构、统计学专任讲师

着作：

　　1.应用统计学
　　2.应用统计学1000题
　　3.应用统计学重点整理

现代数据分析与决策：基于前沿方法的实战指南 本书聚焦于在当前快速演变的数据科学领域中，如何运用最前沿的统计学工具和方法论，实现精准的数据理解、有效的模型构建与可靠的决策支持。 本书并非传统教科书式的理论堆砌，而是定位于一本面向实际应用和深度研究的实战手册，旨在帮助读者跨越理论与实践之间的鸿沟。 本书建立在一个核心理念之上：统计学是连接原始数据与可操作洞察之间的桥梁，而现代统计学的力量正源于其对复杂性、非线性和大数据环境的适应能力。 第一部分：从基础重构到高级概率论的现代视角 本书首先对统计学的基础概念进行了重构，着重强调了基于现代计算能力和大规模数据集的视角。我们摒弃了过分依赖正态分布假设的传统框架，转而深入探讨了非参数统计方法的根基。 1. 概率模型与随机过程的拓扑理解： 我们不再将概率分布视为孤立的数学实体，而是将其置于更广阔的测度论和拓扑空间背景下进行考察。详细阐述了高维随机变量的渐近性质，尤其关注经验过程理论（Empirical Process Theory）在函数空间中的收敛性，这对理解非参数估计的性质至关重要。 2. 贝叶斯框架的深度融合： 本书将贝叶斯方法定位为现代统计推断的基石之一。内容涵盖了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的最新进展，特别是Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 的理论推导和实践优化技巧。重点分析了在模型复杂性增加时，如何诊断和改进MCMC链的混合性能，包括使用路径采样的变体进行模型证据的估算。 第二部分：高维数据与机器学习的统计严谨性 随着数据维度（$p$）经常超过样本量（$n$），传统的统计推断面临巨大挑战。本部分致力于用严格的统计理论武装读者，以应对$p gg n$ 的情景。 1. 精选的维度缩减与特征选择技术： 本书深入剖析了正则化方法（如LASSO, Ridge, Elastic Net）背后的统计学原理，特别是探讨了它们在处理共线性、稀疏性时的最优性条件。重点讲解了去偏化稀疏模型（Debiased Lasso）的构建，以及如何利用信息几何的视角来理解特征选择的偏差-方差权衡。 2. 统计学习理论的回归： 我们将统计学习模型（如支持向量机、神经网络）置于经验风险最小化 (ERM) 的框架下进行系统考察。详细讨论了VC维理论、Rademacher复杂度和泛化界限的最新研究成果，特别是针对特定损失函数（如hinge loss, cross-entropy loss）的紧致界限推导。这使得读者能够从统计推断的角度而非仅仅是优化算法的角度来评估模型的可靠性。 3. 稳健统计学的现代应用： 在存在异常值和模型误设的现实世界中，稳健性是核心要求。本书详述了M-估计量、S-估计量、以及深度稳健估计量的构建。特别介绍了高维数据的核密度估计，以及如何利用鲁棒的协方差矩阵估计（如Minimum Covariance Determinant, $ ext{MCD}$）来稳定高维线性模型的推断。 第三部分：时间序列与空间数据的高级建模 面对依赖于时间或空间结构的数据，本书提供了超越基础自回归模型的分析工具。 1. 复杂时间序列的非线性与非平稳性分析： 深入探讨了状态空间模型在处理高频金融数据和生态序列中的应用。重点关注粒子滤波（Particle Filtering）技术在估计复杂非线性/非高斯状态模型参数中的精确性与计算效率。此外，对长程依赖性（Long-Range Dependence, LRD）的时间序列模型（如Fractional ARIMA, $ ext{FARIMA}$）的谱分析和参数估计进行了详尽的讨论。 2. 空间计量经济学与地理统计学的交叉点： 本书考察了空间自相关性的统计建模，涵盖了从经典的空间滞后模型 ($ ext{SAR}$) 到更现代的高斯过程（Gaussian Processes, $ ext{GP}$）进行空间插值和不确定性量化。详细分析了大尺度空间数据中的模型设定与贝叶斯空间计量方法，强调了如何正确处理空间异质性（Spatial Heterogeneity）。 第四部分：因果推断的现代计量经济学方法 在“相关性不等于因果性”的时代背景下，本书将因果推断提升到核心地位，采用最新的计量经济学和统计推断技术来回答“如果……将会怎样？”的问题。 1. 潜在结果框架的严格应用： 系统回顾了Rubin因果模型，并将其扩展至处理时间序列中的因果效应（如Difference-in-Differences, $ ext{DiD}$ 的高阶扩展）。重点讲解了如何利用合成控制法（Synthetic Control Method）来构建更可靠的对照组。 2. 准实验设计的统计优化： 本书对断点回归设计（Regression Discontinuity, $ ext{RD}$）进行了深入的统计推断分析，包括带宽选择的优化准则（如Imbens-Kalyanaraman准则）以及非局部平均处理效应（$ ext{LATE}$）的估计。同时，对倾向得分匹配（Propensity Score Matching）在处理高维混杂变量时的局限性与改进策略（如对协变量的后门调整）进行了详尽的阐述。 3. 因果图模型（DAGs）与可识别性： 从图形模型的角度出发，阐述了Do-Calculus的基本原理，并教授读者如何利用后门路径和前门路径的识别条件来构建无偏的因果效应估计量。 第五部分：计算统计与大规模推断 现代统计学的实践离不开强大的计算能力。本部分关注于如何高效、可靠地处理超大规模数据集时的推断挑战。 1. 大数据环境下的渐近理论： 探讨了随机梯度下降（SGD）及其变体的收敛性分析，特别关注其在非凸优化问题中的统计性质。介绍了Bootstrap、Jackknife等重采样方法在大数据场景下的修正版本（如Bagging, Subsampling）。 2. 多重检验与可复现性危机： 鉴于科学研究中日益突出的多重检验问题，本书详细讲解了False Discovery Rate (FDR) 的控制方法（如Benjamini-Hochberg），并引入了局部发现率 (Local FDR, $ ext{L-FDR}$) 概念。重点讨论了如何构建具有统计功效保证的预测区间，而非仅仅依赖于点估计的置信区间。 总结： 本书旨在为统计学、数据科学、计量经济学及相关领域的进阶研究人员和高阶实践者提供一个严谨、前沿且高度实用的知识体系。通过聚焦于现代统计推断的工具箱——从先进的随机过程理论到计算效率极高的因果推断方法——读者将能够自信地驾驭最复杂的数据集，并为关键决策提供坚实的量化支持。本书的价值在于其深度和广度，它要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，并渴望在统计学理论的边界进行探索。

第一章 概 论
1-1 统计绪论
1-2 次数分配
1-3 单峰分配的主要性质

第二章 机率论
2-1 简单事件机率求算
2-2 机率定理、运算、互斥、独立
2-3 联合机率与条件机率及边际机率表
2-4 总合定理与贝氏定理

第三章 机率分配
3-1 连续与不连续(离散)随机变数
3-2 p.d.f；C.D.F 与p.d.f.转换
3-3 期望值与变异数
3-4 柴氏不等式
3-5 两变数之机率分配
3-6 动差母函数
3-7 顺序统计量

第四章 常用之机率分配模型
4-1 离散型机率分配模型
4-2 连续型机率分配

第五章 抽样理论与分配
5-1 抽样方法
5-2 抽样分配
5-3 大数法则与中央极限定理
5-4 x ， p^ ，s^2 之抽样分配

第六章 估计
6-1 估计的意义
6-2 寻求良好推定子的方法
6-3 区间估计
6-4 样本数与误差之关系

第七章 检定
7-1 统计假设与误差
7-2 统计检定之决策法则
7-3 作业特性曲线与检定力函数
7-4 显着值P-value
7-5 最强力检定MPT

第八章 变异数分析
8-1 ANOVA 之意义
8-2 一因子变异分析
8-3 随机集区设计
8-4 二因子未重复实验
8-5 拉丁方格设计
8-6 二因子重复实验
8-7 ANOVA 与传统检定之关系

第九章 回归与相关
9-1 简单直线回归模型
9-2 直线回归母数之估计与检定
9-3 相关
9-4 复回归、复相关与偏相关
9-5 非线型回归模型
9-6 虚拟变数与ANOVA
9-7 适缺度(不适合性)检定
9-8 标准化问题
9-9 等级相关
9-10 回归专题

第十章 时间数列
10-1 时间数列及其组成分子
10-2 长期趋势分析
10-3 季节变动分析

第十一章 无母数统计方法
11-1 绪论
11-2X2 检定
11-3 传统检定与无母数检定
11-4 其他无母数方法

第十二章 指 数
12-1 指数的种类
12-2 各种指数公式
12-3 环指数、链指数

评分☆☆☆☆☆

这本《应用统计学题库1000题(15版)》真是我学习路上的一盏明灯！作为一名统计学新手，我之前总是在理论学习和实际应用之间感到迷茫，感觉知识点零散，不知道如何融会贯通。拿到这本书后，我简直如获至宝。首先，题量的庞大让我安心，1000道题目意味着我有很多机会去练习，去巩固每一个知识点。而且，题目覆盖的范围非常广，从最基础的描述统计到复杂的推断统计，再到一些进阶的应用，几乎涵盖了整个应用统计学的体系。更重要的是，题目不仅仅是简单的重复，而是巧妙地设计了各种场景和问题，让我能够在解决问题的过程中，真正理解统计学原理的应用。例如，书中关于抽样分布的题目，让我深刻体会到大数定律和中心极限定理在实际数据分析中的关键作用；而关于假设检验的题目，则教会我如何严谨地根据样本数据做出推断，并避免常见的统计误区。每一道题的解答都写得非常清晰透彻，不仅给出了答案，还详细解释了思路和步骤，让我能够举一反三，触类旁通。我尤其喜欢那些结合实际案例的题目，比如市场调查、医学研究、经济预测等，这些题目让枯燥的统计学知识变得生动有趣，也让我看到了统计学在各行各业的实际价值。这本书不仅仅是一个题库，更像是一位循循善诱的导师，引导我一步步深入理解应用统计学的精髓。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始拿到《应用统计学题库1000题(15版)》的时候，心里是有点打鼓的。毕竟“1000题”听起来就让人望而生畏，我担心自己会淹没在题海中，效率不高。但事实证明，我的担忧是多余的。这本书的设计非常人性化，它并不是简单地堆砌题目，而是有条理地将知识点进行分类和梳理。每道题目都紧密围绕着一个或几个核心统计学概念，让我能够清晰地看到自己对哪个部分掌握得不够牢固。我采取的学习方法是，在学习完一个章节的理论知识后，立刻转向书中相应的练习题。这样做的好处是，理论知识能够得到即时巩固，而且通过做题，我能发现自己理解上的盲点。有时候，一道题目的错误答案会让我恍然大悟，原来我之前理解得偏差了。更让我惊喜的是，本书的题目难度梯度设计也很合理，从入门级的概念辨析，到中等难度的计算应用，再到更具挑战性的综合分析题，循序渐进，让我在不断提升能力的过程中获得成就感。我记得有一次，我卡在了一个关于回归分析的题目上，翻来覆去琢磨了好久。后来对照答案，才发现是自己对模型假设的理解不够深刻。通过那道题，我对回归分析的理解顿时清晰了许多。这本书不仅仅是题目，它更像是一个精密的知识体系导航，帮助我系统地梳理和掌握应用统计学的每一个环节，让我的学习过程高效且充实。

评分☆☆☆☆☆

老实说，在接触《应用统计学题库1000题(15版)》之前，我对统计学学习一直有一种“打游击”的感觉，东一榔头西一棒槌，知识点掌握得七零八落，遇到实际问题就束手无策。这本书的出现，就像给我搭建了一个坚实的知识框架。它不仅仅是简单罗列题目，而是非常巧妙地将不同类型的统计方法和应用场景串联了起来。例如，在学习完概率论的基础概念后，书中立即提供了大量的与概率分布相关的题目，从离散型到连续型，从二项分布到泊松分布，每一个都对应着实际应用中的不同场景，让我能深刻理解它们各自的适用性和局限性。更让我印象深刻的是，书中关于统计推断的部分，题目设计得非常精妙。例如，在讲解假设检验时，书中会给出各种不同情境下的研究问题，比如判断某个产品的合格率是否达标，或者比较两组数据的均值是否存在显著差异。这些题目不仅让我掌握了具体的计算方法，更重要的是，让我学会了如何根据研究目的选择合适的统计检验方法，以及如何正确解读检验结果，避免常见的统计陷阱。我记得有一次，我被一道关于置信区间的题目卡住了，总是在理解“区间”的含义上出现偏差。通过反复练习书中给出的各种不同样本量和置信水平的题目，我终于对置信区间的概念有了透彻的理解，知道它到底代表着什么，以及它的实际意义。这本书，真是一个系统化学习应用统计学的绝佳伴侣。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用统计学题库1000题(15版)》对我而言，更像是一本“实战手册”，而不是单纯的练习册。我之前虽然接触过统计学，但总是感觉理论知识停留在纸面，缺乏解决实际问题的能力。这本书则将我带入了真实的数据分析世界。题目的设计非常贴近实际，涉及了经济、金融、医学、工程等多个领域。我特别喜欢那些需要我先理解数据、再选择合适统计模型、最后进行解释的题目。例如，书中有一组关于股票市场波动的数据，让我去分析其随机性和预测性，这不仅让我复习了时间序列分析的知识，更让我体会到如何运用统计学来理解金融市场的复杂性。另外，关于质量控制的题目，让我理解了统计过程控制（SPC）在工业生产中的重要性，如何通过数据分析来监控和改进产品质量。这本书最让我受益的地方在于，它鼓励我去思考“为什么”。不仅仅是算出答案，更重要的是理解背后的原理和逻辑。每道题的详尽解析，都像是在给我“开小灶”，教会我如何更深入地洞察数据，如何规避常见的统计误区，以及如何清晰地表达分析结果。我曾在一道关于多元回归的题目上花费了不少时间，因为它要求我不仅要建立模型，还要对模型进行诊断，并解释各个解释变量的经济含义。通过这道题，我才真正理解了多元回归的强大之处，以及如何利用它来揭示变量之间的复杂关系。这本书，让我从一个统计学的“旁观者”变成了一个“实践者”。

评分☆☆☆☆☆

我之前学统计学的时候，最大的困扰就是理论和实践脱节。看书的时候好像都懂了，一做题就傻眼。直到我遇到了《应用统计学题库1000题(15版)》，这个问题才得到了根本性的解决。这本书简直就是为我们这些“实操派”量身定做的。它提供的题目不再是那种抽象的概念题，而是充满了各种真实世界的数据场景和问题。比如，它会给你一个公司过去几年的销售数据，让你去分析影响销售额的关键因素，并预测未来的趋势；或者给你一个医学试验的数据，让你去评估某种新药的疗效。这些题目让我立刻就能将书本上学到的理论知识，比如描述性统计、相关性分析、回归模型等，应用到实际问题中去。在解题的过程中，我不仅要计算，更要学会解读数据，分析结果，并从中得出有意义的结论。这本书最棒的一点是，它没有简单地给答案，而是提供了非常详尽的解题思路和过程。我常常会先自己尝试解答，然后再对照答案的解析，这样不仅能发现自己的错误，更能从更专业的角度学习到解决问题的技巧。我记得有一道关于方差分析的题目，要求我分析不同教学方法对学生考试成绩的影响。这道题不仅让我熟练掌握了方差分析的计算步骤，更让我体会到了如何用统计学的方法来评估不同干预措施的效果。这本书让我真正体会到了统计学的力量，它不仅仅是一门学科，更是一种解决问题的思维方式。