圖書描述
本書前四章可充當大學部第一門機率論，或機率與統計一年的教材，第五章至第十一章可充當數理統計一年的教材。
本書可供大學部兩年的教材，亦可供研究所數理統計一年的教材。
作為研究所之教材，本書前四章為很好的基礎機率之復習教材。本書內容豐富、取例廣泛、文字優雅、打字編排水準極高，極適閤閱讀。
讀完本書對機率與統計將有一完整且清晰的概念。
著者信息
圖書目錄
圖書序言
圖書試讀
用户评价
我必須說，這本《數理統計》給我帶來的不僅僅是知識的增益，更是一種思維方式的革新。作者在講解過程中，非常注重培養讀者的統計思維，而不是僅僅教授具體的計算方法。他反復強調，統計學是關於不確定性量化和決策的學問。在講解貝葉斯統計的部分，更是讓我對“信息更新”和“先驗知識”有瞭全新的認識。與傳統的頻率學派統計不同，貝葉斯統計將參數視為隨機變量，並利用先驗分布和似然函數來更新對參數的認知，這種動態的學習過程，在我看來更加符閤人類的認知規律。書中關於貝葉斯定理的推導和應用，從簡單的貝葉斯推斷到復雜的馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，都進行瞭清晰的闡述。我特彆欣賞作者在講解MCMC時，用到的各種生動形象的類比，比如“隨機行走”和“抽樣”，讓我在理解這些復雜算法時不再感到束手無策。他還強調瞭貝葉斯方法的靈活性，能夠很好地處理小樣本數據和復雜的模型。這本書讓我意識到，在麵對不確定性時，我們不必感到沮喪，而是可以通過科學的方法，係統地收集信息，更新認知，最終做齣更優的決策。這種思維模式的轉變，對我今後的學習和工作都將産生深遠的影響。
评分這本書的編排方式讓我感到非常驚喜。它並沒有一開始就堆砌大量的理論公式，而是先從一些統計學的基本概念入手，比如什麼是統計量，什麼是總體和樣本，以及描述性統計的方法，如均值、方差、標準差、中位數等。通過這些基礎概念的鋪墊，我能夠逐步建立起對統計學全局的認識，而不是一開始就被復雜的數學語言所淹沒。書中的圖錶運用也相當齣色，各種柱狀圖、摺綫圖、散點圖等，將抽象的數據可視化，使我能夠更直觀地觀察數據的分布特徵、趨勢和相關性。我尤其欣賞書中對數據可視化原則的強調，讓我意識到，好的圖錶不僅能傳達信息，更能引發思考。在學習完描述性統計之後，本書自然而然地過渡到瞭統計推斷的部分。關於抽樣分布的講解，尤其是中心極限定理的闡述，讓我茅塞頓開，理解瞭為什麼許多現實世界的現象都趨嚮於服從正態分布。然後，作者又詳細介紹瞭點估計和區間估計，這讓我明白瞭如何利用樣本信息來推斷總體的未知參數，以及估計的不確定性如何量化。書中給齣的各種估計方法，如矩估計和最大似然估計，我都仔細地進行瞭推導和理解，感受到瞭數學在統計推斷中的嚴謹性和強大力量。總的來說，這本書在內容安排和邏輯遞進上都做得非常到位，讓我感覺學習的過程是順暢且富有成效的。
评分坦白說，我之前對數理統計的印象停留在大學時期的基礎課程，覺得它枯燥且抽象。但讀瞭這本書後，我的看法徹底改變瞭。作者的寫作風格非常具有感染力，他用一種極其熱情洋溢的語言，將數理統計的魅力展現在讀者麵前。在講解那些看似復雜的公式和定理時，他總能找到最貼切的比喻和最生動的解釋，讓我感覺自己不是在學習一門冷冰冰的學科，而是在進行一場思維的探索。我特彆喜歡書中關於統計模型構建的部分，它讓我明白，統計學不僅僅是描述數據，更是利用數據去理解和解釋現象背後隱藏的機製。比如，在講解迴歸分析時，作者不僅僅停留在如何計算迴歸係數，更深入地探討瞭模型的選擇、診斷以及如何解釋迴歸結果的實際意義。他強調瞭模型的可解釋性和魯棒性，這讓我認識到，一個好的統計模型，應該既能很好地擬閤數據，又能具有良好的泛化能力。書中還穿插瞭一些曆史故事和統計學傢的趣聞軼事，這些小插麯讓學習過程不再單調，也讓我對統計學這門學科有瞭更深層次的認識和敬意。讀完這本書，我感覺自己對數據分析的視野大大開闊瞭，也更加渴望將書中的知識運用到實際工作中，去解決那些曾經讓我感到棘手的難題。
评分這本書的語言風格和學術嚴謹性達到瞭一個非常高的平衡點，是我近期閱讀過的最令人滿意的教材之一。作者在講解統計學的核心概念時，力求做到清晰、準確、不含糊。即便是像“統計推斷的邏輯基礎”這類比較形而上的概念，作者也能夠通過層層遞進的邏輯推理，引導讀者逐步理解其精髓。我尤其欣賞書中對於“信息”這個概念在統計學中的作用的強調。作者將統計量視為從樣本中提取的關於總體的“信息”，並以此來解釋點估計和區間估計的意義。這種將抽象概念具體化的方式，讓我能夠更好地把握統計推斷的本質。書中還穿插瞭對一些常見統計誤區的辨析，比如對P值和置信區間的錯誤理解，這些辨析非常及時且具有警示意義，幫助我避免瞭在實際應用中犯下類似的錯誤。在講解模型擬閤和模型選擇時，作者非常注重理論與實際的結閤，他不僅介紹瞭赤池信息準則（AIC）和貝葉斯信息準則（BIC）等模型選擇方法，還詳細闡述瞭交叉驗證等模型評估技術，並提供瞭相應的代碼實現思路，這對於希望將理論知識轉化為實際操作的讀者來說，無疑是巨大的福音。
评分這本書的寫作風格和內容都讓我感到耳目一新。作者在講解數理統計的理論知識時，並沒有采用枯燥乏味的教科書式寫法，而是將理論與實踐、抽象與具體巧妙地結閤在一起。我特彆被書中關於“非參數統計”的章節所吸引。非參數統計方法不依賴於對數據分布的預設假設，因此在很多情況下具有更廣泛的適用性。作者從非參數檢驗，如秩和檢驗、符號檢驗，到非參數迴歸，如核密度估計、局部加權迴歸，都進行瞭非常詳細的講解。他不僅闡述瞭這些方法的數學原理，還重點介紹瞭它們在處理偏態數據、異常值數據等特殊情況下的優勢。我最欣賞的是書中關於“數據挖掘”和“機器學習”與數理統計的聯係的討論。作者指齣，許多數據挖掘和機器學習算法的背後，都蘊含著深刻的數理統計思想。他通過介紹決策樹、支持嚮量機等算法，讓我看到數理統計是如何為現代人工智能技術提供理論支撐的。這本書讓我意識到，數理統計這門學科的生命力在於其不斷地與新的領域相結閤，並産生齣新的研究方嚮和應用。
评分這本書的深度和廣度都讓我感到驚艷。作者在講解數理統計的各個分支時，都展現齣瞭深厚的功底和獨到的見解。我特彆被書中關於時間序列分析的章節所吸引。在現實生活中，我們每天都在接觸大量的按時間順序排列的數據，比如股票價格、天氣預報、交通流量等等，而時間序列分析正是處理這類數據的利器。作者從最基礎的時間序列模型，如ARIMA模型，逐步深入到更復雜的模型，如狀態空間模型和GARCH模型。他不僅詳細講解瞭這些模型的數學原理，還重點介紹瞭如何識彆時間序列的平穩性、自相關性，以及如何選擇閤適的模型進行擬閤和預測。我最欣賞的是書中對於“過擬閤”這個問題的討論。作者指齣，在時間序列分析中，如果模型過於復雜，很容易導緻模型在訓練集上錶現很好，但在新的數據上預測效果很差。他給齣瞭多種避免過擬閤的方法，比如正則化、提前停止等，並鼓勵讀者在建模過程中保持審慎的態度，注重模型的泛化能力。這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭用統計學分析動態過程的無限可能性。
评分這本書的深度和廣度都讓我印象深刻。作者在內容上並沒有局限於“數理統計”這個概念的狹義理解，而是將其與實際應用緊密結閤，為讀者提供瞭一個多維度的視角。我尤其被書中關於假設檢驗部分的詳盡闡述所吸引。從零假設和備擇假設的設定，到檢驗統計量的選擇、P值的計算和解釋，再到犯第一類錯誤和第二類錯誤的權衡，作者都進行瞭非常細緻的講解。他強調瞭在實際應用中，如何根據問題的性質和數據的特點，閤理地選擇檢驗方法和設定顯著性水平，這讓我明白，統計推斷並不是一成不變的公式應用，而是需要結閤具體情境進行靈活決策的過程。書中還列舉瞭大量的案例，涵蓋瞭醫學、經濟學、社會學等多個領域，這些案例不僅展示瞭數理統計在不同領域中的強大應用能力，也讓我看到瞭統計學解決現實世界問題的潛力。我最喜歡的是其中關於方差分析（ANOVA）的講解，它巧妙地將多個樣本的均值進行比較，這在很多需要比較不同處理組效果的實驗研究中都至關重要。作者不僅講解瞭單因素和多因素方差分析的原理，還指導讀者如何解讀方差分析的F檢驗結果，並進行事後檢驗。這種理論與實踐的完美結閤，讓我感覺自己學到的不僅僅是理論知識，更是解決問題的能力。
评分這本書的深入程度和前瞻性都讓我感到驚喜。作者在講解數理統計的各個分支時，都力求做到既有深度又有廣度，並且在內容中融入瞭最新的研究進展。我特彆被書中關於“高維統計”的討論所吸引。在當今大數據時代，我們經常麵臨變量數量遠大於樣本數量的情況，而傳統統計方法在處理這種“高維”數據時會遇到很多睏難。作者從維度約減、稀疏性假設、正則化等角度，介紹瞭處理高維數據的各種方法，如主成分分析（PCA）、因子分析、LASSO迴歸等。他不僅講解瞭這些方法的原理，還重點討論瞭它們在信號處理、基因組學等領域的應用。我最欣賞的是書中關於“統計學習理論”的講解。作者指齣，統計學習理論旨在理解和解釋機器學習模型的性能，並為其提供理論基礎。他通過介紹VC維、Rademacher復雜度等概念，讓我看到數理統計是如何為理解模型的泛化能力提供數學工具的。這本書讓我深刻地認識到，數理統計這門學科的未來發展方嚮，以及它在解決復雜現實問題中的重要作用。
评分這本《數理統計》的封麵設計就透著一股嚴謹的氣質，深邃的藍色搭配金色的書名，仿佛預示著書中蘊含著深奧卻又閃耀著智慧的光芒。我一直對數據背後的邏輯和規律充滿瞭好奇，尤其是在信息爆炸的時代，如何從海量的數據中提煉齣有價值的信息，做齣明智的決策，是我特彆關注的。這本書的齣現，無疑給我提供瞭一個絕佳的學習平颱。我翻開第一頁，撲麵而來的就是那些熟悉的數學符號和公式，但它們不再是冰冷的符號，而是構建統計學大廈的基石。作者用一種循序漸進的方式，將概率論的精髓與統計推斷的奧秘娓娓道來。我特彆喜歡其中關於概率分布的講解，從最基礎的兩點分布、二項分布，到更復雜的泊鬆分布、指數分布，再到正態分布這個統計學中的“萬能鑰匙”，作者都花瞭大量的篇幅去闡述它們的性質、應用場景以及相互之間的聯係。這讓我深刻理解瞭不同分布如何刻畫現實世界中各種隨機現象的內在規律。而且，書中在講解每個概念時，都會穿插一些生動形象的例子，比如拋硬幣的次數、電話呼叫的間隔時間，這些例子雖然簡單，卻能迅速幫助我建立起直觀的理解，避免瞭理論脫離實際的枯燥感。我感覺自己仿佛置身於一個由數據構成的奇妙世界，而這本書就是我的嚮導，引領我探索其中隱藏的寶藏。我迫不及待地想要深入研究書中關於參數估計和假設檢驗的部分，相信它們能為我解決實際問題提供強大的工具。
评分這本書的結構安排和內容深度都讓我受益匪淺。作者在講解統計推斷時，非常注重邏輯的嚴謹性和思想的連貫性。我特彆喜歡書中關於“統計模型”的講解。作者強調，統計模型是對現實世界的一種簡化和抽象，它的目的是為瞭更好地理解和預測現象。在講解模型的構建、檢驗和選擇時，他都遵循著一套係統化的方法論，讓我能夠清晰地理解每一步的意義和目的。我尤其被書中關於“因果推斷”的討論所吸引。在很多實際問題中，我們不僅僅關心變量之間的相關性，更關心它們之間的因果關係。作者從因果圖、反事實分析等角度，介紹瞭如何利用統計學的方法進行因果推斷，這對於理解很多社會科學和醫學研究中的問題都至關重要。書中還穿插瞭對一些經典統計學案例的深入剖析，比如辛普森悖論，通過對這些案例的分析，讓我能夠更深刻地理解統計學的強大之處以及潛在的陷阱。這本書讓我認識到，數理統計不僅僅是處理數字的工具，更是理解世界、做齣決策的哲學。
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