具体描述
本书系统地阐述数理统计的思想、原理及方法。内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、正交试验、多元分析、抽样调查和统计质量管理等。各章都有适量例题或习题。
本书可作为工科研究生的教材，或工科高等院校高年级学生和有关科技人员的参考书。
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用户评价
这本《数理统计》简直是我近期阅读体验中最令人耳目一新的书籍了。我一直对那些能够帮助我理解世界运行规律的知识充满热情，而统计学，在我看来，就是一门能够揭示事物背后概率性奥秘的学科。读这本书之前，我对数理统计的理解仅限于一些教科书上的概念，比如“均值”、“方差”之类的，总觉得离现实生活有点遥远。但作者在这本书中，以一种非常接地气的方式，将统计学与我们的日常生活紧密联系起来。我尤其喜欢书中对“抽样调查”原理的阐述。我之前总觉得，要了解一个群体的特征，就必须收集所有个体的信息，这显然是不现实的。但作者通过生动的例子，比如对一批灯泡寿命的检测，解释了如何通过科学的抽样方法，在不检测全部灯泡的情况下，就能以较高的精度估计出整批灯泡的平均寿命。这让我对“代表性样本”和“抽样误差”有了更深刻的认识。我还记得其中关于“相关性与因果性”的讨论，作者用大量的案例，比如“冰淇淋销量与溺水人数同时上升”的例子，来警示读者不要将两者混淆。这让我明白，统计学不仅仅是发现数据之间的联系，更重要的是要谨慎地解读这种联系背后的含义，避免因为片面的数据分析而做出错误的判断。这本书让我认识到，统计学是一门充满智慧的学问，它不仅教会我们如何处理数据，更重要的是教会我们如何理性地思考，如何在不确定性中做出更明智的决策。它让我开始用一种新的眼光去看待身边的各种信息，不再轻易被表面的数字所迷惑。
评分这本书对我来说，不仅仅是一本关于统计学的书，更像是一次关于“如何认识世界”的哲学之旅。我并非数学专业出身，对统计学最初的印象，也仅停留在一些非常基础的概念上。然而，作者以一种非常独特的方式，将统计学的基本原理与我们日常生活中遇到的种种现象联系起来，让我感到耳目一新。我被书中关于“统计误差”的讨论深深吸引。我之前一直认为，测量误差是由于仪器不够精密或者操作不够准确造成的，但这本书让我明白，即便是最精密的测量，也存在着固有的统计误差，而理解和量化这种误差，是进行科学研究不可或缺的一环。作者用了很多生动的例子，比如测量地球的周长，来解释误差是如何累积和传播的，以及如何通过多次测量和统计分析来减小误差的影响。这让我开始意识到，我们在很多场合看到的“精确值”，其实都是在一定误差范围内的近似值，而统计学正是帮助我们定义这个误差范围的工具。我还对书中关于“数据可视化”的讲解印象深刻。作者强调，好的数据可视化不仅仅是为了美观，更是为了清晰地传达信息，让读者能够快速理解数据的内在规律。他介绍了一些非常实用的可视化技巧，比如如何选择合适的图表类型，如何避免误导性的可视化设计等等。这让我开始反思，我们日常生活中看到的很多图表，是否真的能够准确地反映数据信息，还是存在着一些潜在的误导。总而言之，这本书让我认识到，统计学是一门既严谨又实用的科学，它不仅能够帮助我们理解数据，更能够帮助我们更清晰、更理性地认识世界。
评分坦白说，我当初拿到这本书的时候，心里是有点打鼓的。我一直觉得数学这类学科，不是我的强项，枯燥乏味的公式和抽象的推导，很容易让我望而却步。抱着一种“或许能有所启发”的心态，我硬着头皮翻开了第一页。出乎意料的是，这本书的打开方式完全颠覆了我对“数理统计”的刻板印象。作者的叙事风格非常独特，他没有一开始就堆砌密密麻麻的公式，而是从一些非常哲学性的问题入手，比如“我们如何认识世界？”、“我们如何从有限的信息中推断出更广阔的真相？”。这些问题一下子就抓住了我的注意力，让我觉得这本书不是在教我解题，而是在引导我思考。其中关于“统计推断”的部分，让我印象尤为深刻。我之前一直认为，科学研究就是实验、观察、然后得出结论。但这本书让我明白，很多时候我们无法进行完美的实验，也无法掌握所有的数据，而统计推断，就是一种在不确定性中寻求真相的艺术。它教我如何谨慎地从样本数据中推广到总体，如何衡量我们结论的可靠性，以及如何识别那些可能存在的误导。作者用了大量的篇幅来讲解“置信区间”和“假设检验”，我一开始觉得这两个概念非常复杂，但作者通过非常生动的比喻，比如“测量身高”和“判断某个药物是否有效”的例子，让我逐渐理解了它们的精髓。他解释说，置信区间就像是在给我们的估计值画一个“安全范围”，而假设检验，则是让我们在两个相互排斥的解释之间做出更明智的选择，并且量化我们做出这个选择的风险。我开始意识到，原来科学研究中的很多结论，并非是百分之百确定的，而是基于一定概率的合理推断。这本书让我不再害怕面对那些带有“可能性”和“误差”的结论，反而觉得这是一种更真实、更符合世界运转规律的表达方式。
评分我一直对那些能够帮助我更深入地理解数据背后意义的知识感到着迷。这本书，恰好满足了我这样的需求。我曾以为，“数理统计”就是一些枯燥的公式和计算，但这本书的内容，远比我最初的想象要丰富和有启发性。我特别喜欢书中对“假设检验”的细致讲解。我之前只知道有个“P值”的概念，但对它到底意味着什么，以及如何正确解读，一直是一知半解。作者用非常贴近生活化的例子，比如“医生判断一种新药是否有效”，来解释如何通过建立原假设和备择假设，然后通过收集样本数据来判断是否有足够的证据拒绝原假设。这让我明白，假设检验不仅仅是一种统计方法，更是一种严谨的逻辑推理过程，它帮助我们在证据不足的情况下，谨慎地做出决策，并量化做出这个决策的风险。我甚至开始思考，在生活中，很多我们看似是“经验”的判断，其实都可能是一种朴素的假设检验。例如，我们尝试一种新的餐厅，如果第一次觉得不错，下次我们就会更有信心再次光顾，这其实也是一种对“这家餐厅很好吃”的假设的验证。书中关于“回归分析”的介绍，也让我对数据之间的关系有了更清晰的认识。我之前以为“相关性”就是“因果性”，但作者用了很多生动的案例，比如“学生学习时间与考试成绩的关系”，来区分两者，并解释了如何通过回归模型来量化这种关系，以及如何预测在特定条件下可能出现的结果。这本书让我意识到，统计学是一门关于如何从杂乱无章的数据中提取有价值信息、如何量化不确定性、以及如何做出更明智决策的艺术。
评分我一直以来对那些能够帮助我理解事物背后规律的知识充满好奇。当我翻开这本《数理统计》，立刻被它所展现出的强大分析能力所吸引。我并非统计学领域的专家，但这本书以一种非常易于理解的方式，将深奥的统计学原理呈现出来。我特别喜欢书中关于“参数估计”的讲解。我之前总觉得，要了解一个群体的特征，就必须能够测量每一个个体，但这显然是不现实的。作者通过生动的例子，比如估计全国人口的平均身高，让我明白了如何通过抽取一个具有代表性的样本，然后利用统计学的方法来估计出总体的参数。这让我对“点估计”和“区间估计”有了更清晰的认识，也让我理解了为什么我们在科学研究中，常常会看到一些带有“置信度”的结论。我还被书中关于“时间序列分析”的部分所吸引。我一直对股票市场的波动、天气变化的趋势等现象感到好奇，而作者通过对时间序列的讲解，让我看到了如何利用历史数据来分析和预测未来的变化。虽然我可能还无法完全掌握复杂的模型，但这种能够洞察事物发展规律的能力，让我感到非常振奋。这本书让我意识到，统计学并非仅仅是关于如何处理数字，它更是一门关于如何从数据中发现模式、理解规律、以及做出明智预测的科学。它让我开始用一种更具分析性的眼光去看待身边的各种信息。
评分这是一本让我从根本上改变了看待世界方式的书。我一直认为，科学知识是关于“已知”的，而统计学，在我过去有限的接触中，似乎只是关于如何处理已知数据，计算一些平均值之类的。但《数理统计》这本书，彻底颠覆了我的这种认知。作者以一种非常宏大的视角，将统计学置于认识论的层面上，探讨了我们如何从有限的信息中去推断未知。我被书中关于“贝叶斯统计”的思想深深吸引。虽然我承认，对于贝叶斯定理的数学推导，我可能还需要反复咀嚼，但我已经领略到了它在更新我们信念方面的强大力量。作者用了一个非常形象的例子，比如“侦探根据新的线索来调整对嫌疑人的怀疑程度”，让我明白了贝叶斯方法是如何将先验知识与新的证据结合，从而获得更准确的判断。这让我意识到，我们在日常生活中，其实也一直在不自觉地进行着贝叶斯式的推理。这本书让我开始明白，统计学不仅仅是描述性的，更是推断性的，它提供了一套严谨的框架，让我们在面对不确定性时，能够有理有据地进行判断和决策。我不再对那些“统计显示”的结论感到盲目崇拜，而是开始思考，这些结论是如何得出的，其可靠性有多大。书中关于“模型选择”的讨论，也让我受益匪浅。作者强调，选择一个合适的模型，需要权衡模型的复杂度和它的解释力，过于复杂的模型可能导致“过拟合”，而过于简单的模型又可能无法捕捉数据的关键信息。这让我联想到很多社会现象和科学研究，都面临着类似的模型选择困境。总而言之，这本书为我打开了一扇通往更深层次理解世界的大门。
评分我是一个对身边事物充满好奇心的人，尤其喜欢探究事物背后的运作机制。当我偶然间注意到这本《数理统计》，立刻被它富有启发性的名字吸引了。我一直觉得，在我们日常生活中，很多看似随机的现象，背后一定存在着某种规律，只是我们尚未掌握解读它们的工具。这本书，正是这样一套工具。我并非数学科班出身，对严谨的数学推导有时会感到吃力，但这本书的作者似乎深谙此道，他并没有一开始就抛出令人望而生畏的公式，而是循序渐进地引导读者进入统计的殿堂。我记得其中关于“数据收集与整理”的章节，作者并没有将重点放在数据量的大小，而是强调了数据质量的重要性，以及如何通过科学的方法来避免偏差。这让我意识到，我们日常生活中看到的很多统计数据，其可靠性很大程度上取决于最初的数据收集过程，一个细微的偏差，就可能导致整个结论的失真。随后，关于“描述性统计”的部分，作者以一种非常直观的方式，介绍了如何通过均值、方差、中位数等指标来概括数据的特征，以及如何通过直方图、箱线图等可视化手段来呈现数据的分布。我之前以为这些只是简单的计算和绘图，但作者的讲解让我明白了，这些看似简单的工具，却是理解数据背后故事的第一步，它们能帮助我们快速抓住数据的核心信息，发现潜在的模式。例如，在分析产品销售数据时，一个异常高的均值可能意味着存在 outlier，而箱线图则能清晰地展现数据的离散程度和分布形态，这比单纯看一堆数字要直观得多。这本书让我明白，统计学并非仅仅是冷冰冰的数字游戏，它是一门关于如何从数据中提取有价值信息、如何理解世界不确定性的科学。
评分这本书给我带来的冲击，与其说是知识上的，不如说是思维方式上的。我一直认为自己是一个比较理性的人，但在阅读《数理统计》的过程中，我才意识到，我们所谓的“理性”很多时候是建立在一个不够完善的认知框架之上的。作者在开篇就用一种非常哲学化的方式，探讨了“不确定性”在人类认知中的地位，以及统计学如何成为我们应对这种不确定性的有力武器。我之前对“概率”的概念，总觉得是关于“可能发生”或者“不可能发生”的简单判断，但这本书让我理解了概率的量化意义。比如，书中关于“随机过程”的介绍，虽然我可能还无法完全掌握其复杂的数学模型，但它所揭示的，即便是看似随机的事件，也可能存在着潜在的演化规律，这让我感到非常震撼。我开始反思，我们生活中遇到的很多问题，比如投资的风险、疾病的传播，都并非是纯粹的随机，而是可以被概率模型来描述和预测的。书中对“统计模型”的构建和评估的讲解，尤其让我印象深刻。作者指出，任何模型都是对现实的简化，关键在于模型能否有效地抓住问题的核心，并在一定程度上提供有用的洞察。这让我意识到，我们在分析问题时，不应该追求绝对的精确，而是要在模型的有效性和解释性之间找到一个平衡点。读完这本书，我不再觉得那些带有“百分之多少的几率”的说法是模糊不清的，而是开始理解它们背后所蕴含的严谨推导和对现实的近似描述。它让我对“预测”这个概念有了更深层次的理解，明白预测并非是“预知未来”，而是基于现有信息对未来可能性的量化评估。
评分这本书的魅力在于，它能够让你在不自觉中，逐渐理解那些隐藏在日常现象背后的统计逻辑。我并非数学科班出身，对“数理统计”这个词，总觉得带有一丝难以接近的距离感。但作者以一种非常平易近人的方式，将统计学中最核心的概念，比如“概率”、“样本”、“推断”等等，娓娓道来。我印象最深刻的是书中关于“统计模型”的讨论。作者并没有将模型视为一个冰冷的数学公式，而是将其比喻为我们认识世界的“放大镜”，不同的模型能够帮助我们从不同的角度去观察和理解数据。他强调，模型的选择取决于我们要解决的问题，以及我们拥有的数据，并没有一个放之四海而皆准的模型。这让我意识到，我们在分析问题时，应该更加注重模型的适用性和解释性，而不是盲目追求所谓的“最优模型”。我还被书中关于“统计显著性”的讲解所打动。我之前总觉得，只要一个结果在数据上有所体现，那就是“真的”。但作者让我明白，在统计学中，我们需要区分“统计上的显著性”和“实际上的显著性”。一个在统计上显著的差异，可能在实际应用中微不足道，反之亦然。这让我对很多科学研究中的结论，有了更审慎的思考。总而言之，这本书让我明白，统计学是一门既有严谨的理论基础，又能解决实际问题的学问，它能够帮助我们更理智、更客观地看待世界。
评分这本书真的是让我大开眼界，虽然我当初选择它的时候，对“数理统计”这个名字还有点模糊的认识，以为它只是关于数字和计算的枯燥理论，但读下来才发现，它简直是一把开启现实世界奥秘的钥匙。一开始，我确实是抱着一种“学习技能”的心态去翻阅的，期待能掌握一些实用的数据分析方法，比如如何做出更精准的预测，或者如何评估一项决策的风险。然而，作者并没有直接抛出各种公式和算法，而是先从统计思想的源头讲起，比如概率论的基础，以及它在描述不确定性方面的强大力量。我记得其中一个章节，花了很长的篇幅来解释“随机变量”这个概念，我之前一直觉得它只是一个抽象的数学符号，但在作者的引导下，我开始理解它其实是我们用来量化和理解现实世界中各种随机现象的工具。比如，股票价格的波动、天气变化的概率、甚至是生活中偶发的事件，都可以用随机变量来建模。更让我惊喜的是，书中对于“概率分布”的讲解，不仅仅是列举了几种常见的分布（如正态分布、泊松分布），更重要的是解释了它们各自的适用场景和背后的逻辑。我之前对这些分布的印象就是考试时的“填空题”，现在才意识到，每一种分布都代表着一种独特的数据生成机制，理解它们，就像拥有了一套透视数据背后规律的眼镜。作者用了很多贴近生活的例子，比如抛硬币的次数、客户的到达率等等，这些例子让原本高冷的数学概念变得鲜活起来，我甚至能在自己的生活中找到很多呼应的场景，比如思考不同销售渠道的商品点击率差异，背后其实就涉及到了对概率分布的理解。这本书没有让我成为统计学的专家，但它让我对“数据”和“不确定性”这两个概念产生了全新的敬畏感。我开始意识到，我们每天接收到的海量信息，背后都隐藏着深刻的统计规律，而数理统计，就是帮助我们揭示这些规律的语言。
评分见解深刻，幽默风趣，好老师
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