应用统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育出版社

作者:朱洪文

出品人:

页数:345

译者:

出版时间:2004-7

价格:25.60元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040143867

丛书系列:

图书标签:

• 其他
• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 数据挖掘
• 统计建模

现代密码学原理与实践 内容提要： 本书深入剖析了现代密码学的核心理论基础、关键算法及其在信息安全领域的广泛应用。从信息论与复杂性理论的视角出发，系统阐述了对称加密、非对称加密、数字签名、哈希函数等核心密码学原语的数学原理和构造方法。重点覆盖了当前主流且被广泛接受的标准，如AES、RSA、ECC等，并探讨了后量子密码学的前沿研究方向。同时，本书结合实际工程案例，指导读者如何安全、高效地在软件、硬件和通信协议中实现和部署这些密码学技术，旨在培养读者构建健壮安全系统的能力。 第一章 密码学的基石与历史演进 本章旨在为读者构建理解现代密码学的必要数学和概念框架。首先，我们将从信息论的角度回顾香农的保密性定义，区分完美保密（如一次性密码本）的理想条件与现实中的限制。接着，详细介绍数论基础，包括模运算、欧几里得算法、扩展欧几里得算法以及费马小定理和欧拉定理，这些是构建公钥密码系统的核心数学工具。 历史回顾部分，我们将简要梳理从凯撒密码、维吉尼亚密码到Enigma等经典密码的发展历程，重点分析其加密机制的弱点，从而引出对现代分组密码和流密码的需求。本章最后引入了复杂性理论的概念，特别是NP完全问题，为理解密码系统的安全性奠定理论基础——即密码破解在计算上是不可行的。 第二章 对称加密：高效保密的实现 对称加密是现代加密系统的支柱，因其运算效率高，广泛应用于数据批量加密。本章集中讲解分组密码的设计原理。 首先，深入分析数据加密标准（DES）的设计哲学，特别是其S盒（Substitution Box）和P盒（Permutation Box）如何实现混淆（Confusion）与扩散（Diffusion）这两个核心安全属性。随后，我们将重点转向当前业界标准——高级加密标准（AES）。我们将详细解析AES的轮函数结构、字节替代、行移位、列混淆和轮密钥加的每一步数学操作，并探讨其安全强度分析。 流密码部分，本章介绍了伪随机数生成器（PRNG）和同步流密码（如RC4，并分析其安全性问题）以及更安全的自顶向下流密码（如ChaCha20）。特别地，我们讨论了如何利用线性反馈移位寄存器（LFSR）生成伪随机序列，以及如何通过非线性函数增强其不可预测性。本章的实践部分将包含使用AES-CBC、AES-CTR和AES-GCM等不同模式进行数据加解密的详细指南，并比较它们在认证和性能上的差异。 第三章 公钥密码学：非对称通信的革命 公钥密码学解决了传统密钥分发难题，是安全通信的基石。本章聚焦于基于数学难题的非对称加密算法。 RSA算法的构建基于大整数因子分解的困难性。本章将详述RSA密钥生成、加密和签名的完整流程，并分析如何选择合适的密钥长度以抵御现有攻击方法。同时，讨论与RSA相关的填充方案（如PKCS1 v1.5和OAEP），确保其在实践中的安全性。 椭圆曲线密码学（ECC）因其更高的安全强度和更短的密钥长度，成为移动和物联网环境的首选。本章将详细介绍椭圆曲线在有限域上的群运算（点加法和点乘法），并解释基于离散对数难题（ECDLP）的安全性。重点介绍ECC的加密（ECIES）和数字签名算法（ECDSA）的数学结构和实现细节。本章还将对比RSA和ECC在性能、密钥尺寸和安全性评估上的优异性。 第四章 密码学哈希函数与消息认证 哈希函数是数据完整性和身份验证的基础。本章深入探讨哈希函数的设计原理和安全要求，特别是原像攻击、第二原像攻击和碰撞攻击的防御。 MD5和SHA-1的历史回顾及其不安全性的分析是必要的铺垫。核心内容将聚焦于SHA-2家族（如SHA-256、SHA-512）的Merkle-Damgård结构，分析其迭代压缩函数的构造。随后，引入了SHA-3（Keccak），详细阐述其海绵结构（Sponge Construction）与传统结构的根本区别，以及其在抗碰撞方面的优势。 消息认证码（MAC）部分，本章讲解了基于哈希的消息认证码（HMAC）的构造，确保消息来源的真实性和完整性。最后，介绍基于分组密码的消息认证码（如CMAC）及其应用场景。 第五章 数字签名与证书体系 数字签名技术提供了不可否认性、真实性和完整性保障。本章从理论到应用全面覆盖。 RSA数字签名的原理、签名生成和验证过程是基础内容。随后，重点分析ECDSA的签名过程，强调其对随机数生成器的严格依赖性。我们还将介绍Schnorr签名及其在聚合签名方面的潜力。 为使数字签名系统具备信任基础，本章引入了公钥基础设施（PKI）的概念。详细解析X.509证书的结构，包括证书的颁发、吊销（CRL/OCSP）机制，以及信任链的建立过程。本章旨在让读者理解如何通过CA体系构建一个可信的数字身份验证网络。 第六章 认证协议与密钥交换 安全通信的建立依赖于可靠的身份认证和密钥协商。本章聚焦于实践中用于建立安全信道的协议。 Diffie-Hellman（DH）密钥交换作为非对称密钥协商的开创性工作，其原理（基于离散对数难题）将被详细解析，并讨论其“新鲜度”问题。在此基础上，引出椭圆曲线Diffie-Hellman（ECDH）及其在现代TLS/SSL协议中的核心地位。 本章将系统介绍传输层安全协议（TLS/SSL）的握手过程。详细拆解TLS 1.2和最新的TLS 1.3协议在密钥协商、证书交换、记录层加密和消息认证中的具体步骤和密码学原件的应用，包括PreMaster Secret的生成和会话密钥的推导。此外，还将简要介绍基于Kerberos或其他挑战-应答机制的身份认证协议。 第七章 密码学的高级主题与前沿展望 本章探讨了超越传统加密的安全机制，并展望了未来密码学的挑战与机遇。 零知识证明（ZKP）是本章的重点，它允许一方在不泄露任何信息的情况下证明某个陈述的真实性。我们将介绍ZKP的基本概念、交互式证明系统，并过渡到更实用的非交互式零知识证明（NIZK），特别是zk-SNARKs的基本思路和其在区块链等领域的颠覆性应用。 安全多方计算（MPC）和同态加密（Homomorphic Encryption, HE）部分，解释了如何在不解密数据的前提下对数据进行计算（如全同态加密FHE）。我们将简要介绍基于格（Lattice-based）密码学在实现这些高级功能中的作用。 最后，鉴于量子计算对现有公钥密码体系的潜在威胁，本章将专门辟出一节讨论后量子密码学（PQC）。重点介绍基于格、基于哈希和基于编码的方案，分析其抗量子攻击的原理和标准化进展，为信息安全的长期演进指明方向。 读者对象： 本书适合具备一定离散数学、线性代数基础的计算机科学、信息安全、通信工程专业的本科高年级学生、研究生，以及希望深入理解密码学理论并应用于工程实践的软件工程师和安全架构师。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

《应用统计》这本书的价值，体现在它能够将看似复杂的统计理论，转化为切实可行的数据分析工具。我一直在思考，如何将日常工作中遇到的数据进行有效的分析，从而做出更明智的决策。这本书，恰恰提供了这样的框架和方法。书中的统计模型部分，我学习到了如何利用数据来预测未来的趋势，例如时间序列分析，让我能够理解如何分析股票价格的波动，或者预测产品的销售量。作者通过大量的案例，展示了如何选择合适的模型，如何对模型进行评估，以及如何利用模型进行预测。另外，书中对分类数据分析的介绍，也让我非常有启发。例如，如何利用卡方检验来分析两个分类变量之间是否存在关联，这在市场细分、用户行为分析等方面都非常有用。我尤其欣赏书中对统计思维的强调，它鼓励读者不仅要理解“怎么做”，更要理解“为什么这么做”，从而真正掌握统计学的精髓。书中的一些统计软件操作示例，也为我提供了实践的起点，让我知道如何将理论知识转化为实际操作。这本书的逻辑结构清晰，章节安排合理，使得我能够按照自己的节奏进行学习，并且在遇到困难时，能够很容易地找到相关的解释和例证。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用统计》真是一次令人振奋的学习旅程，它不仅仅是一本教材，更像是一位耐心而渊博的导师，循循善诱地将统计学的奥秘展现在我面前。我一直对数据背后隐藏的规律充满好奇，也曾尝试过一些零散的统计学知识，但总感觉缺乏系统性和深入的理解。然而，自从翻开这本书，我仿佛打开了一扇通往全新世界的大门。书中对统计学基本概念的阐释，比如均值、中位数、众数等描述性统计量，清晰易懂，配合着丰富的实例，让我能够迅速把握核心要义。更令我印象深刻的是，作者并没有停留在理论层面，而是将这些概念巧妙地融入到各种实际应用场景中，例如市场调研、医学研究、甚至日常生活中的天气预报。我尤其喜欢书中对假设检验的讲解，它不再是抽象的数学公式，而是通过生动的案例，如新药的有效性评估、营销策略对销售额的影响等，将假设检验的过程分解得淋漓尽致，让我理解了如何从样本数据推断总体信息，并学会了如何判断一个结论是否具有统计学意义。书中对回归分析的介绍也让我受益匪浅，无论是简单的线性回归还是多元线性回归，作者都通过实际数据分析过程，一步步引导我理解如何建立模型、解释模型参数以及评估模型拟合优度。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我不再惧怕统计学，反而激发了我进一步探索的兴趣。这本书不仅传授了知识，更重要的是培养了我用统计学思维去分析和解决问题的能力，这对于我未来的学习和工作都将是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

《应用统计》这本书，为我提供了一个系统学习数据分析的框架，也为我打开了通往更深层次理解统计学的大门。我一直认为，统计学并非仅仅是数学公式的堆砌，而是理解和解释世界的一种语言。书中对统计量选择的讲解，让我能够根据数据的类型和研究的目的，选择最合适的统计量来描述数据，从而避免误读和偏差。我尤其欣赏书中对统计假设的讲解，它让我理解了在进行统计推断时，我们所做的各种假设，以及这些假设对结论可能产生的影响。这让我能够更加谨慎地对待统计分析的结果。书中对统计检验的讲解也让我受益匪浅，我学会了如何科学地设计实验，收集数据，并且利用统计方法来检验研究假设，从而得出客观的结论。我特别对书中关于多重比较的讨论印象深刻，它让我意识到在进行多次统计检验时，需要考虑如何控制犯错的概率，从而避免假阳性的结果。这本书的整体风格非常严谨而又不失启发性，让我在学习过程中能够不断地思考和探索。

评分☆☆☆☆☆

《应用统计》这本书的编排和内容设计，真正做到了“授人以渔”的境界。我一直觉得，学习一门学科，最重要的是掌握其内在的逻辑和解决问题的方法，而不是死记硬背公式。这本书在这方面做得非常出色。作者在介绍每一个统计方法时，都会先阐述其产生的背景和解决的核心问题，然后再逐步引入相关的概念和公式，并且在讲解过程中，始终贯穿着案例分析。例如，在讲解概率分布时，作者并没有直接抛出复杂的数学定义，而是从掷骰子、抛硬币这些简单的概率事件入手，逐渐过渡到二项分布、泊松分布、正态分布等，并清晰地说明了它们在不同情境下的应用，比如产品合格率的估计、客户到达率的分析等。我尤其喜欢书中对抽样调查的论述，它让我明白了为什么我们需要抽样，以及如何进行科学的抽样，保证样本的代表性，从而使得从样本推断总体变得合理和有效。书中的图表运用也非常恰当，无论是直方图、箱线图还是散点图，都能直观地展示数据的分布特征和变量之间的关系，大大增强了理解的深度。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些统计软件的应用指南，虽然我还没有深入实践，但它为我指明了学习方向，让我知道如何将书本知识转化为实际操作。总而言之，这本书不仅仅是知识的传递，更是思维的启迪，它教会了我如何用统计的语言来解读世界。

评分☆☆☆☆☆

阅读《应用统计》的过程，对我来说是一次思维模式的重塑。我一直认为，数据是具有生命力的，它们隐藏着信息，等待我们去挖掘。而这本书，正是帮助我获得这种挖掘能力的宝库。作者在处理每一个统计概念时，都非常注重从实际问题的角度出发，让我能够清晰地看到统计学在解决现实问题中的强大力量。例如，书中对于统计推断部分的讲解，我印象特别深刻。无论是点估计还是区间估计，作者都非常细致地解释了其背后的逻辑，以及如何根据样本信息对未知总体参数进行科学的推断，并且强调了估计的不确定性，以及如何用置信区间来量化这种不确定性。这让我明白，任何统计结论都不是绝对的，而是带有一定概率的。此外，书中对非参数统计方法的介绍也让我大开眼界，它让我了解到，在数据不满足某些参数假设的情况下，我们仍然有办法进行有效的统计分析，这极大地拓展了我解决问题的思路。书中对方差分析的讲解也十分详尽，通过实际的实验设计和数据分析案例，让我理解了如何比较多个组别的均值是否存在显著差异，这在科研和质量控制领域有着广泛的应用。这本书的语言风格也十分朴实，没有过多的学术术语堆砌，使得即使是统计学初学者也能轻松理解，并且能够在阅读中找到乐趣。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对如何用数据说话充满兴趣，《应用统计》这本书，则为我打开了这扇大门。书中对描述性统计的讲解，让我能够清晰地描绘出数据的基本特征，例如均值、中位数、方差等，并且能够通过各种图表，如直方图、箱线图，直观地展示数据的分布情况。这让我能够快速地从杂乱的数据中提炼出有用的信息。更让我惊喜的是，书中对推断性统计的讲解，让我学会了如何利用样本数据对总体进行推断，例如点估计、区间估计以及假设检验。这些方法，让我能够科学地回答一些关于总体性质的问题，并且能够量化我们推断的不确定性。我尤其喜欢书中关于回归分析的讲解，它让我理解了如何建立数学模型来描述变量之间的关系，并利用模型进行预测。书中通过实际案例，一步步地展示了如何进行数据预处理、模型选择、参数估计和模型评估，让我能够掌握整个分析过程。这本书的语言风格非常平实，没有过多的专业术语，即使是统计学初学者也能轻松理解，并且能够从中获得乐趣。

评分☆☆☆☆☆

《应用统计》这本书，是一次让我重新认识数据价值的旅程。我一直认为，数据是隐藏着规律和洞见的宝藏，而统计学，正是挖掘这些宝藏的工具。书中对概率论基础的讲解，让我能够理解随机事件发生的可能性，并为后续的统计推断打下了坚实的基础。我尤其欣赏书中对统计分布的讲解，它让我能够理解不同类型的数据，例如计数数据、测量数据等，分别适合使用哪种统计分布进行描述和分析，这对于我选择合适的统计方法至关重要。书中对假设检验的讲解也让我受益匪浅，我学会了如何设定零假设和备择假设，以及如何根据样本数据来判断是否拒绝零假设，从而得出有统计学意义的结论。这在科学研究、质量控制等领域都具有广泛的应用。书中对非参数统计的介绍，更是让我意识到，在数据不满足参数假设时，我们仍然有其他有效的分析方法，这极大地拓展了我解决问题的能力。这本书的结构设计非常合理，逻辑清晰，并且穿插着大量的案例分析，让我能够更好地理解抽象的统计概念。

评分☆☆☆☆☆

自从接触《应用统计》这本书，我仿佛获得了一双能够看穿数据迷雾的眼睛。这本书不仅仅是知识的传授，更是思维的引导。我一直对如何从看似混乱的数据中找出规律充满好奇，而这本书，正是给了我一把钥匙。书中对统计推断的讲解，让我学会了如何从局部窥见全局，如何通过样本的特征来推断总体的性质，并且如何量化这种推断的可靠性。我尤其欣赏书中对置信区间的阐释，它让我明白，任何一个估计都不是绝对精确的，而是存在一个范围，在这个范围内，我们能够以一定的信心水平接受我们的估计值。这让我对统计结论有了更深刻的理解。同时，书中对统计模型的介绍，也让我看到了数据之间隐藏的关联，并且能够利用这些关联来预测未来的趋势。我特别喜欢书中关于方差分析的讲解，它让我了解了如何比较多个组别的均值是否存在显著差异，这在实验设计和效果评估方面有着广泛的应用。这本书的语言风格非常简洁明了，并且通过大量的实例，将抽象的统计概念变得生动易懂。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在接触《应用统计》之前，我对统计学是既好奇又有些畏惧的。总觉得它充满了晦涩的公式和抽象的概念。然而，这本书彻底改变了我的看法。它以一种非常友好的姿态，将统计学带到了我的面前。我特别喜欢书中对统计学在各个领域应用的案例分析，这些案例都非常贴近我们的生活和工作，让我能够直观地感受到统计学是如何帮助我们理解世界、解决问题的。比如，书中关于抽样分布的讲解，作者用一个非常生动的例子，说明了为什么我们从总体中抽取不同的样本，会得到不同的样本统计量，并且这些样本统计量本身也服从一定的分布，这是进行统计推断的基础。同时，书中对显著性水平和p值的解释也让我豁然开朗，让我明白了如何判断一个统计检验的结果是否具有统计学意义，以及如何避免犯第一类错误和第二类错误。书中对卡方检验的讲解也非常详尽，它让我了解到如何分析定性数据之间的关系，这对于理解社会现象、市场趋势等都非常有帮助。这本书的语言风格非常流畅，阅读起来毫不费力，而且书中穿插的各种图表和插图，也极大地增强了学习的趣味性。

评分☆☆☆☆☆

《应用统计》这本书，不仅仅是一本学习统计知识的工具书，更是一次启发我独立思考和批判性分析能力的绝佳机会。我一直相信，在信息爆炸的时代，掌握分析和解读数据的能力至关重要。这本书的作者，正是通过对各种统计方法的深入浅出的讲解，为我提供了这样的能力。我非常喜欢书中关于相关性和因果性的区分，作者通过大量的实际案例，生动地说明了相关性并不等于因果性，以及如何通过科学的设计和分析来推断因果关系，这对于避免误读数据、做出错误的判断至关重要。书中对统计检验的讲解也让我受益匪浅，让我能够理解如何根据研究问题和数据类型选择合适的统计检验方法，以及如何解读检验结果，并作出合理的结论。我尤其对书中关于效应量和置信区间的讲解印象深刻，它让我明白，仅仅有统计显著性是不够的，我们还需要关注效应的实际大小，以及我们对估计结果的信心程度。这本书的结构非常清晰，每一章都围绕着一个核心的统计概念展开，并且辅以大量的例题和练习，让我能够及时巩固所学知识。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆