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出版者:清华大学出版社

作者:陈魁

出品人:

页数:399

译者:

出版时间:1996-08

价格:12.80

装帧:平装

isbn号码:9787302021735

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 试验设计
• 统计分析
• 实验规划
• 数据分析
• 科学研究
• 质量控制
• R语言
• SPSS
• 设计科学
• 统计学

《现代统计学：理论、方法与应用》 图书简介 本书是一部全面而深入的现代统计学教材，旨在为理工科、社科、经济学以及数据科学等领域的学生和研究人员提供坚实的理论基础和实用的分析工具。我们聚焦于现代统计学的核心概念、主流方法及其在复杂现实问题中的应用，力求在理论的严谨性与应用的直观性之间取得完美的平衡。本书内容涵盖了从概率论基础到高级推断模型的广阔领域，特别强调了基于现代计算能力的统计建模与实践能力培养。 第一部分：概率论与描述性统计基础 第1章：随机事件与概率模型 本章从集合论的角度回顾了概率论的基本公理，详细阐述了随机试验、样本空间、事件及其运算。重点讨论了条件概率、全概率公式和贝叶斯定理，并引入了随机变量的概念——包括离散型和连续型随机变量。我们将深入分析常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。特别强调了多维随机变量及其联合分布、边际分布和条件分布的分析方法。通过大量的实例，读者将掌握如何根据实际情境选择和构建恰当的概率模型。 第2章：随机变量的数字特征与极限理论 本章着重于随机变量的数字特征，包括期望、方差、矩、偏度和峰度。详细探讨了期望的线性性质及其在统计估计中的重要意义。随后，引入了大数定律（弱收敛与强大数定律）和中心极限定理（CLT）及其各种形式（如 Lindeberg-Feller CLT）。这些极限定理是统计推断的理论基石，本书通过严谨的数学推导和直观的几何解释，帮助读者深刻理解这些定理在统计学中的核心地位。 第3章：数据的收集、整理与初步分析 本章侧重于从数据的实际获取到初步处理的全过程。内容包括抽样的基本概念、抽样设计（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）的原理与应用。在数据整理方面，详细介绍了数据清洗、缺失值处理和数据转换的技术。描述性统计方面，不仅涵盖了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的计算，还深入讲解了图形化描述技术，如直方图、箱线图、QQ图和散点图的解读，以揭示数据的分布形态和潜在关系。 第二部分：统计推断的理论与方法 第4章：估计的原理与方法 本章是统计推断的核心。首先，定义了统计量、点估计和区间估计的概念。重点介绍了两种主要的点估计方法：矩估计法（MOM）和极大似然估计法（MLE）。对MLE的性质（如渐近无偏性、渐近有效性、渐近正态性）进行了详细的分析和论证。在区间估计方面，详细阐述了置信区间的构造原理，包括基于抽样分布（如t分布、$chi^2$分布、F分布）的精确区间估计，以及大样本下的正态近似法构建区间。 第5章：假设检验的基本理论 本章系统地介绍了假设检验的逻辑框架。内容包括零假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值（P-value）的计算与解释、第一类错误（$alpha$）与第二类错误（$eta$）的控制。重点讲解了功效（Power）的概念及其重要性。此外，本书还区分并详细比较了参数假设检验（如Z检验、t检验）和非参数检验（如符号检验、秩和检验）的应用场景和适用条件。 第6章：方差分析（ANOVA）与多重比较 本章专门讨论了分析多个样本均值之间差异的方法——方差分析。详细阐述了单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，包括平方和的分解、F统计量的构造及其与回归分析的内在联系。随后，扩展到双因素方差分析（Two-Way ANOVA），讨论了主效应和交互效应的检验。针对方差分析结果显著时所需的进一步分析，详细介绍了Tukey's HSD、Bonferroni校正等多种事后多重比较方法及其统计学依据。 第三部分：回归分析与模型构建 第7章：简单线性回归模型 本章是回归分析的起点。定义了随机误差项的假设（独立性、同方差性、正态性）。详细讲解了普通最小二乘法（OLS）的推导过程，估计量的性质（无偏性、有效性、BLUE）。重点在于回归系数的统计推断——参数估计的置信区间和显著性检验（t检验）。同时，介绍了模型的拟合优度（$R^2$）的解释，以及残差分析在模型诊断中的关键作用。 第8章：多元线性回归模型与模型选择 本章将回归分析扩展到包含多个预测变量的情形。讨论了多元回归模型的最小二乘估计矩阵表示法。核心内容包括：多重共线性（Multicollinearity）的识别、影响及其处理方法；虚拟变量（Dummy Variables）的应用以处理分类自变量；以及异方差性（Heteroscedasticity）和自相关（Autocorrelation）的检验（如Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验）与修正（如加权最小二乘法WLS）。最后，系统地介绍了模型选择标准，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）。 第9章：广义线性模型（GLM） 本章介绍了超越正态性与线性均值的更广泛的模型体系。首先介绍了指数分布族的概念。随后，深入探讨了Logistic回归模型，用于处理二元响应变量（如发病/未发病），侧重于赔率（Odds Ratio）的解释和模型拟合的评估（如Hosmer-Lemeshow检验）。此外，还介绍了泊松回归模型，适用于计数数据的分析，并讨论了其在速率比（Rate Ratio）估计中的应用。 第四部分：时间序列与非参数方法 第10章：时间序列分析基础 本章关注于具有时间依赖性的数据结构。引入了时间序列的平稳性概念，并详细讲解了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算与图解。重点介绍了经典的时间序列模型，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及它们的组合模型ARIMA。并介绍了识别、估计和诊断这些模型的流程。 第11章：非参数统计方法 在无法满足参数模型严格假设时，非参数方法提供了稳健的替代方案。本章介绍了几种重要的非参数检验，包括Kolmogorov-Smirnov检验（检验分布形态）、Mann-Whitney U检验（两样本非参数比较）和Kruskal-Wallis H检验（多样本非参数比较）。同时，探讨了非参数回归中的局部多项式回归和平滑样条方法，展示了数据驱动的函数拟合能力。 附录：矩阵代数回顾与统计软件应用指南 附录部分为读者提供了进行高级统计分析所需的矩阵代数基础知识，包括矩阵的逆、迹和行列式，这些是理解OLS和GLM矩阵推导的关键。此外，本书提供了一套详细的统计软件（如R或Python的statsmodels库）操作指南，通过实际的代码案例，将理论知识直接转化为可执行的分析步骤，确保读者具备将所学知识应用于真实世界数据集的能力。 本书特色： 深度与广度的结合： 覆盖了经典统计推断到现代建模技术的完整知识体系。 强调直觉与证明并重： 在提供严谨数学推导的同时，辅以大量的图形化解释和案例分析，培养统计直觉。 强调模型诊断： 将模型拟合和模型诊断提升到与模型估计同等重要的地位，确保分析结果的可靠性。 面向实践： 理论知识紧密结合实际应用场景，特别是复杂模型（如GLM）的应用。

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这本书的语言风格和排版设计给我留下了深刻的印象，这绝对不是那种堆砌术语的冷冰冰的学术文本。它在讲解复杂的统计概念时，使用了大量类比和生活化的例子，让原本需要反复推敲才能理解的逻辑链条变得异常顺畅。我特别欣赏作者在总结部分的处理，每一章的结尾都有一个“关键洞察”的小结，用精炼的几句话点明了本章的核心精髓，这对于需要快速回顾和内化知识的读者来说简直是福音。此外，书中的图表制作水平极高，图示清晰、信息密度适中，不像有些教材的图表看起来像用老旧的软件随便画出来的。例如，它在解释中心极限定理时所配的动态变化图，比纯文字描述要有效率百倍。总而言之，这是一本从内容深度、逻辑结构到呈现美感都达到了行业顶尖水准的教材，它成功地将一门被许多人视为畏途的学科，转化成了一场充满启发性的智力探险。

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说实话，我对这类工具书一直抱有一种审慎的态度，总担心它会变成一本“速成手册”，只教你皮毛而没有深度。然而，这本书却出乎意料地扎实，它在保持易读性的同时，对核心方法的推导和应用边界的探讨相当到位。它没有满足于停留在简单的描述性统计层面，而是大刀阔斧地进入了推断性统计的核心领域，比如方差分析（ANOVA）的层次结构和多重比较的必要性。尤其值得称赞的是，它对“假设检验”这一概念的阐述，不再是那种“P值小于0.05就万事大吉”的敷衍了事，而是深入挖掘了零假设和备择假设背后的哲学含义，以及I型错误和II型错误在不同决策场景下的权重差异。我甚至在工作中应用了书里介绍的一种混合效应模型（Mixed Effects Model）的初步思路，虽然书上只是做了个高层次的介绍，但其提供的清晰逻辑框架足以指导我进一步去学习更深入的文献。这说明作者对读者的知识储备有着清晰的定位，既照顾了新手，也为进阶学习铺设了坚实的桥梁。

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这是一本真正能让人耳目一新的统计学入门读物。我一直觉得，传统教材里那些枯燥的公式和理论，读起来就像在啃一块没有调味的石头，完全提不起兴趣。但这本书的处理方式简直是教科书级别的革新。它没有一开始就抛出复杂的数学模型，而是巧妙地将“设计”这个概念融入到日常生活的方方面面，比如如何设计一个更有效的市场调查问卷，或者如何安排一次科学的实验来验证某个产品是否真的能提高效率。作者的笔触非常生动，通过大量的真实案例，把原本高冷的统计学原理变得像侦探小说一样引人入胜。我印象最深的是关于“随机化”的那一章节，它不是简单地定义随机性，而是深入剖析了为什么在科学研究中，如果不能做到真正的随机分配，那么得出的结论很可能就是误导性的“伪科学”。这本书的价值在于，它教会的不是如何计算，而是如何像一个严谨的科学家那样去思考问题，去设计一个能够产生可靠、可信赖结果的框架。对于初学者来说，这本书无疑是一剂强心针，让你在接触专业术语之前，就已经建立起了对实验思维的正确认知。

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这本书最大的亮点，在我看来，是它极强的实用主义导向和对“数据陷阱”的预警能力。很多统计书都会告诉你“怎么做”，但这本却花费了大量篇幅教你“什么不该做”。它就像一位经验丰富的老教授，在你即将犯下严重错误的时候，及时敲响警钟。例如，关于数据拟合的章节，它非常直白地指出了过度拟合（Overfitting）的危害，用生动的比喻解释了模型是如何在训练数据上表现完美，却在真实世界中一败涂地的。更难能可贵的是，它对非参数方法的介绍，并没有将其视为“次等选择”，而是将其定位为在数据不满足正态性等强假设条件下的有力武器。这体现了作者的科学态度——没有一种方法是万能的，关键在于选择最适合当前情境的工具。读完之后，我感觉自己对数据分析的敬畏之心又加深了一层，不再盲目相信任何一个“显著性”的结果，而是会习惯性地去追问：“这个结果的稳健性如何？它的前提条件是否满足？”

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如果说有什么可以挑剔的地方，那可能就是其篇幅的广度，略显遗憾地牺牲了某一特定高级主题的深度。虽然它对从基础的描述到中级的回归分析、方差分析都有非常精彩的覆盖，但涉及到时间序列分析或者更前沿的贝叶斯方法的介绍时，篇幅相对就压缩了许多。不过，转念一想，这也许正是其高明之处——它旨在构建一个坚固的、适用于绝大多数常见科学问题的底层逻辑框架，而不是试图成为一个覆盖所有细分领域的百科全书。对于希望全面提升自己数据素养的初中级研究者来说，这本书提供的知识密度和结构化程度是无可匹敌的。它像是一张地图，让你清楚地知道自己站在哪里，周围的环境是什么样的，以及通往更远方的主要道路在哪里，而不是直接把你空投到一个你尚未准备好的复杂地形中。这本书更像是一张高精度的全景图，让你对整个学科的骨架有了宏观且准确的把握。

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