概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:陈希孺

出品人:

页数:414

译者:

出版时间:2000-1

价格:26.0

装帧:简裝本

isbn号码:9787030080615

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《现代统计学探索：从基础到前沿》 这本书并非对经典概率论与数理统计的简单复述，而是一次深入的现代统计学思想与方法的探索之旅。它旨在为读者构建一个清晰、系统且富有洞察力的统计学知识体系，不仅涵盖了理解数据世界所需的基石，更着眼于当代统计学研究与应用的前沿动态。 第一部分：数据驱动的思维基石 我们从理解数据的本质开始。数据不是孤立的数字，而是隐藏着规律、变化和故事的载体。本部分将带领读者深入剖析数据的来源、类型、组织方式以及如何进行有效的初步探索。 数据可视化： 告别枯燥的表格，学习运用科学而富有表现力的方式，将数据转化为直观的图形。从基础的散点图、直方图、箱线图，到更复杂的二维、三维可视化技术，我们将探讨如何通过视觉语言揭示数据中的模式、趋势和异常值。每种图表都有其独特的适用场景和解读技巧，我们将逐一剖析，帮助你成为一名“数据说故事”的专家。 描述性统计： 在可视化之后，我们需要量化的工具来概括数据的核心特征。我们将详尽讲解集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位数距）以及分布形态（偏度、峰度）等关键指标，并深入探讨它们的计算方法、统计意义以及在不同情境下的选择标准。 抽样理论与分布： 现实世界的数据往往是有限的样本，如何从样本推断总体？我们将深入研究各种抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）的原理与优劣，并重点阐释中心极限定理的魔力——它如何解释了为何样本均值的分布总是倾向于正态分布，以及这一理论对统计推断的根本性意义。 第二部分：推断的艺术与科学 在掌握了描述数据的能力后，我们将步入更具挑战的统计推断领域。这里，我们学习如何基于样本信息做出关于总体的可靠判断。 参数估计： 点估计与区间估计是统计推断的两大支柱。我们将详细介绍点估计的性质（无偏性、一致性、有效性），并深入讲解矩估计法和最大似然估计法等常用方法，分析它们的原理和适用范围。在区间估计方面，我们将聚焦于置信区间的构建，阐述其含义，并探讨如何根据不同的数据分布和样本量选择合适的置信区间形式，理解“95%置信”的真正含义。 假设检验： 检验，是科学研究中最核心的逻辑推理之一。我们将系统性地介绍假设检验的基本框架：零假设与备择假设的设定、检验统计量的构造、P值的计算与解释、以及第一类错误（α）和第二类错误（β）的权衡。我们会覆盖常见的基本假设检验，如Z检验、t检验、卡方检验等，并探讨如何根据实际问题设计和执行严谨的假设检验。 第三部分：模型构建与预测 数据之间的关系千丝万缕，统计模型正是揭示这些关系并用于预测的强大工具。 线性回归与相关分析： 探索变量之间的线性关系是统计建模的起点。我们将深入讲解相关系数的计算与解释，以及线性回归模型的建立过程。从简单线性回归到多元线性回归，我们将详细讨论模型的假设条件（如线性关系、独立性、同方差性、正态性），如何进行模型参数的估计与检验，以及如何评估模型的拟合优度（如R平方）和预测能力。我们还会触及多重共线性、异方差等常见问题及其处理方法。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较两个或多个组的均值是否存在显著差异时，方差分析便显露其威力。我们将解释ANOVA的原理，如何将总变异分解为组间变异和组内变异，以及F检验在其中的作用。本书将涵盖单因素方差分析和双因素方差分析，并介绍事后检验（post-hoc tests）在确定具体差异来源中的应用。 第四部分：现代统计学的视野 除了经典理论，本书还将目光投向当代统计学前沿，展现统计学在解决复杂问题中的创新力量。 贝叶斯统计导论： 与传统的频率派统计不同，贝叶斯统计将先验知识与样本数据相结合，形成后验分布。我们将介绍贝叶斯推断的基本思想，如先验分布、似然函数、后验分布的关系，以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等计算方法在复杂模型中的应用。通过案例，让读者理解贝叶斯方法的直观性与灵活性。 机器学习与统计的关系： 现代数据科学的核心离不开机器学习。本书将探讨统计学在机器学习中的 foundational role，例如广义线性模型（GLM）如何推广了线性回归，统计学习理论如何指导模型的选择与泛化能力评估，以及交叉验证、正则化等技术如何提升模型性能。我们将简要介绍一些流行的机器学习算法，如决策树、支持向量机（SVM）和集成学习，并强调它们背后隐藏的统计学原理。 非参数统计方法： 当数据不满足参数方法（如正态性）的严格假设时，非参数统计方法提供了另一种有效的选择。我们将介绍秩检验（如Wilcoxon秩和检验）、Kruskal-Wallis检验以及核密度估计等，展示如何在不依赖特定分布假设的情况下进行统计推断。 本书特色： 注重理解而非死记硬背： 我们强调统计概念背后的逻辑和思想，力求让读者真正理解“为什么”这样做，而非仅仅记住公式。 理论与实践并重： 在讲解理论的同时，本书将穿插大量具有代表性的案例研究，并辅以流行的统计软件（如R或Python）的操作指导，帮助读者将理论知识转化为实际解决问题的能力。 循序渐进，由浅入深： 从基础的统计概念出发，逐步引导读者进入更复杂的现代统计方法，确保不同背景的读者都能找到适合自己的学习路径。 前瞻性视角： 关注统计学在人工智能、大数据分析、生物信息学、金融工程等领域的最新应用，激发读者对统计学未来发展的兴趣。 《现代统计学探索：从基础到前沿》不仅是一本书，更是一扇通往数据世界奥秘的窗户。无论你是希望为科学研究打下坚实基础的学生，还是寻求提升数据分析能力的从业者，亦或是对理解世界运行规律充满好奇的探索者，本书都将是你不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

中国的老一辈学者真是太实在了,比起外国作者,同一个课题,内容是人家的两倍,页数不到人家一半,价格却只有十分之一啊...... 可以只怪我基础太差人又笨,很多都没有看懂啊...... 陈老先生的书写得很好, 但是最好还是别老显然啊...... 我是真的不知道是怎么显然出来的啊...... 无论...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

现在毕业有3，4年了，今天偶然看到了此书的电子版，随便看看第二章，真的令我很意外。作者语言相当平白化，中国很多正经教材措词中是很少见“我”这个字的，可作者就不一样，让人感觉亲切。而且接连发现很多阐述是以前未在其它教材中听过的。不妨看看下面的截图： 总之，...  

评分☆☆☆☆☆

中国的老一辈学者真是太实在了,比起外国作者,同一个课题,内容是人家的两倍,页数不到人家一半,价格却只有十分之一啊...... 可以只怪我基础太差人又笨,很多都没有看懂啊...... 陈老先生的书写得很好, 但是最好还是别老显然啊...... 我是真的不知道是怎么显然出来的啊...... 无论...  

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的时候，我以为我将会面对的是一堆令人头痛的公式和证明，但令我惊喜的是，作者的叙述方式充满了智慧和洞察力。他并没有把数理统计看作是一门孤立的学科，而是将其与我们日常生活的方方面面紧密联系起来。例如，在讲解参数估计时，他并没有直接抛出最大似然估计或者矩估计的公式，而是通过一个“猜苹果重量”的游戏来引入，让你在轻松愉快的氛围中理解估计的意义和方法。这种“润物细无声”的教学方式，让我感觉自己不是在学习一门枯燥的数学课程，而是在进行一次充满趣味的智力探险。书中对假设检验的讲解，更是让我印象深刻，作者将其比作“法庭审判”，将原假设比作“无罪推定”，将备择假设比作“有罪”，通过一系列的逻辑推理，来判断证据是否足够支持“有罪”的判决。这种类比，不仅形象生动，而且深刻地揭示了假设检验的核心思想，让我能够快速掌握其精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是带领我进入了一个全新的世界，一个由数字和逻辑构成的，却又充满无限可能性的世界。作者在讲解方差的计算时，不仅仅给出了公式，更是深入剖析了方差的意义——它代表了数据的离散程度，也就是“不确定性”的大小。我能够感受到，作者希望我们不仅仅是机械地记忆公式，而是要真正理解其背后的数学思想。当读到贝叶斯定理的部分，我更是眼前一亮。作者并没有将它复杂化，而是通过一个简单的“疾病诊断”的例子，让我们直观地理解了先验概率、后验概率以及似然函数的概念。这让我意识到，原来那些看似高深的统计学原理，在生活中处处可见，只是我们没有去发现它们。书中的案例分析部分，更是让我惊叹于概率论与数理统计的强大应用能力，从金融风险预测到医学诊断，再到工程质量控制，几乎涵盖了所有需要处理不确定性的领域。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，就被它厚重的质感和精美的排版所吸引。书中的内容更是让我爱不释手，作者以一种非常严谨但又不失生动的语言，为大家详细讲解了概率论与数理统计的经典理论。我尤其欣赏作者对“独立性”概念的阐述，他用生活中的例子，比如“抛硬币的次数不会影响下一次抛出的结果”，来形象地解释了独立性的含义，让我这个初学者能够轻松理解。在讲解条件概率时，作者更是巧妙地运用了 Venn 图，将抽象的数学概念可视化，让我能够直观地理解不同事件之间的关系，从而更好地掌握条件概率的计算方法。书中对随机变量的分类和性质的介绍，也让我受益匪浅，作者详细讲解了离散型随机变量和连续型随机变量的区别，以及它们各自的概率分布，让我能够清晰地辨别和运用不同的概率分布。这种细致入微的讲解，让我觉得作者仿佛是一位循循善诱的良师益友，在一步步引导我走向知识的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我手中，仿佛是一把钥匙，为我打开了通往数据世界的神秘大门。作者在讲解概率的公理化定义时，采用了非常系统化的方法，从最基本的公理出发，一步步推导出各种概率公式。这种严谨的逻辑推导，让我对概率有了全新的认识，不再只是停留在直观理解的层面。在讲解中心极限定理时，作者更是花费了大量的篇幅，用各种图示和解释，来阐述这个“统计学皇冠上的明珠”的深远意义。他让我们明白，即使是原始数据本身杂乱无章，但它们的平均值却往往呈现出一种稳定而美丽的分布。书中关于回归分析的内容，也让我受益匪浅。作者通过实际的数据集，演示了如何建立线性回归模型，并解释了模型中各个参数的含义，让我能够利用书中的知识，去分析和预测现实世界中的数据。

评分☆☆☆☆☆

当我捧着这本书，看到那些精美的排版和清晰的插图时，我就知道我找到了一本值得深入阅读的宝藏。作者在讲解泊松分布时，用到了“单位时间内发生某事件的次数”这个例子，让我一下子就理解了这个分布的应用场景。在讲解指数分布时，他则将其与“等待某事件发生的时间”联系起来，让我能够清晰地分辨这两种分布的适用条件。书中对卡方分布和t分布的讲解，更是让我印象深刻。作者并没有只是给出公式，而是详细解释了它们是如何从正态分布推导出来的，以及它们在统计推断中的重要作用。这种循序渐进、深入浅出的讲解方式，让我觉得自己在不知不觉中，就已经掌握了这些复杂的统计概念。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书，我最先被吸引的是它所展现出的宏大叙事，作者不仅仅是在讲解数学知识，更是在描绘一幅关于“不确定性”的科学图景。从离散型随机变量到连续型随机变量的过渡，处理方式尤为精妙，仿佛在引导读者从一个微观的、离散的世界，逐渐走向一个更广阔、更连续的宏观宇宙。书中对期望和方差的阐述，不仅仅是公式的推导，更是对其物理意义和社会学意义的深入挖掘，让我理解到这些看似抽象的数学量，实则可以用来衡量风险、评估收益，甚至预测未来的趋势。尤其令我赞叹的是，作者在讲解中心极限定理时，那种拨云见日的清晰度，让我这个曾经在数理统计的海洋中迷失方向的“学生”，终于找到了那座指引方向的灯塔。他用非常形象的比喻，将无数个随机变量的“平均效应”描绘得淋漓尽致，让我感受到了数学的神奇力量，能够从看似混乱的现象中提炼出稳定的规律。书中还包含了大量的图表和实例，这些视觉化的元素，使得原本可能晦涩难懂的公式和理论，变得生动易懂，仿佛作者就在我耳边细细讲解，而不是让我一个人对着枯燥的文字苦苦思索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，远超我的预期。作者在讲解抽样分布时，用到了“从一个班级里随机抽取若干学生进行身高测量”的例子，让我们直观地理解了抽样分布的概念。他详细解释了样本均值的分布规律，以及中心极限定理在这里的作用。书中对最大似然估计法的阐述，更是让我印象深刻。作者并没有直接给出复杂的推导过程，而是通过一个“猜硬币正反面概率”的游戏，让我们一步步理解最大似然估计的思想。这种将抽象的数学思想，转化为易于理解的具象化过程，让我觉得作者是一位真正的教育家。书中还包含了很多关于统计软件的应用介绍，让我看到了如何将这些统计理论，运用到实际的数据分析中，这对于我这个希望将所学知识付诸实践的人来说，无疑是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书最深刻的印象，在于它所传递的“严谨而不失温度”的学术风格。作者在阐述每一个数学概念时，都力求准确无误，但又不失人情味。例如，在介绍随机变量的期望时，他并没有直接给出数学定义，而是先描述了“平均值”的概念，然后引申出期望，让我们在熟悉的基础上理解新的知识。这让我觉得，作者不仅是一位数学家，更是一位优秀的教育家。他对统计推断的讲解，更是让我耳目一新。他将点估计和区间估计的原理，通过一些生活化的场景，比如“测量一个人的身高”来解释，让我们能够更直观地理解估计的误差以及置信区间的含义。书中还穿插了一些关于统计学发展史的小故事，让我对那些伟大的数学家们有了更深的了解，也对概率论与数理统计这门学科有了更深的敬意。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，泛黄的书页散发出一种陈年的智慧气息，让我在拿到它的时候，就有一种想要深入探索的冲动。翻开第一页，映入眼帘的是一篇引人深思的序言，作者用一种非常接地气的方式阐述了概率论与数理统计在现代社会中的重要性，不再是枯燥的数学公式堆砌，而是充满了实际应用的场景。我尤其对其中提到的“随机性背后的规律”这一概念印象深刻，这让我意识到，原来我们生活中看似偶然的事件，或许都隐藏着某种不易察觉的秩序。随后的章节，作者并没有急于抛出复杂的定义和定理，而是从直观的例子入手，比如抛硬币、掷骰子，通过生动形象的比喻，将概率的基本概念娓娓道来。这种循序渐进的学习方式，极大地降低了初学者的门槛，让我能够轻松地理解诸如事件、样本空间、概率等核心概念。书中还穿插了一些历史典故，讲述了这些数学分支是如何一步步发展起来的，这不仅增加了阅读的趣味性，也让我对这些理论有了更深刻的认识，仿佛置身于那个充满探索精神的时代。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是一位经验丰富的向导，带领我在浩瀚的统计学海洋中航行。作者在讲解随机过程的部分，用非常形象的比喻，将那些抽象的数学模型描述得生动有趣。他并没有直接抛出复杂的数学公式，而是从一些简单的例子入手，比如“排队等待”或者“股票价格的波动”，来引导我们理解随机过程的基本概念。书中对马尔可夫链的讲解，更是让我眼前一亮。作者用清晰的逻辑，解释了马尔可夫链的“无后效性”原理，并举例说明了它在自然语言处理、搜索引擎排名等领域的应用。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我觉得学习过程充满乐趣，也让我看到了统计学在现实世界中的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

果然大师手笔，真是难得的好教材。逻辑清晰顺畅，把道理给讲透了。比起这本教材来，盛骤之流完全就是垃圾，甚至是流毒，因为他们会搞乱读者的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

书很好，特别重视数学的直观感受和背景限制等，适合自学。就是错误特别多，建议买陈希孺文集里面那本。

评分☆☆☆☆☆

读过前几章。。。想念张老师了。。。

评分☆☆☆☆☆

买这本书是我上大学的时候，之反倒第二章的一半，没想到在上班多年后再次翻出这本书，花了两个月的时间囫囵吞枣的看完，毕竟岁月不饶人，反应慢了很多，很多简明的推理我都要想半天，看的很痛苦，但是收获也有一点，能坚持看下来，重要的一点就是本书结合了统计实际，能够用具体事例来解释相关的分布和概率意义。完了，搜了一下陈老师，才知道是这方面的专家，院士，真的有料。

评分☆☆☆☆☆

书很好，特别重视数学的直观感受和背景限制等，适合自学。就是错误特别多，建议买陈希孺文集里面那本。