具体描述
本书内容包括数理统计学最基本的理论和方法，文字简明易懂，概念清楚明确，推证逻辑严谨，显示出先生深厚的统计理论底蕴。
本书分为三部分。第一部分是绪论（第一章）。该章节论述了数理统计学的研究对象；阐述了数理统计学与概率论、数学和社会经济学统计学的关系；说明了数理统计学在自然界、技术界和社会经济领域广泛的应用性。
第二部分是论述数理统计学的数理基础概率论理论（第二章至第六章）。
第三部分是讲述数理统计的主要内容（第七章至第十二章）。
本书非常强调各种分布和方法的实际应用，特别是对工农业生产和科学试验中现象波动分析常用的方差分析，作者做了细微的论述。因此，此书可作为以教学参考用书，也可作为经济管理上进行预测决策分析的参考用书，还可作为工农业生产试验和科学试验的参考用书。
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读后感
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用户评价
说实话，第一次捧起这本书时，我对它的期望值是能找到一些“实战”的技巧和快速解决问题的窍门，但事实证明，这完全是一本“形而上学”的统计学著作。它几乎没有花篇幅讨论具体的软件操作，或者如何处理现实中常见的数据清洗问题。它的世界只存在于理论的纯粹空间中。其中关于贝叶斯方法与频率学派方法对比的部分尤其引人深思。作者在阐述贝叶斯方法时，非常谨慎地处理了先验分布的选择问题，并探讨了当样本量趋于无穷大时，两种学派的估计结果如何渐近收敛，这种辩证的视角让人对“真理”的追寻有了更深层次的认识。然而，对于那些急需在报告中展示一些具体统计结果的应用型读者来说，这本书提供的帮助可能比较间接。它教会你“为什么”这个方法是有效的，而不是“如何”用一行代码去实现它。这需要读者自己具备将抽象理论转化为实际操作的能力，否则这本书的价值就只能停留在纸面上。
评分阅读这本书的体验，如同进行一场漫长而艰苦的智力攀登。它并非那种能让你在咖啡馆里轻松翻阅的读物，更像是需要置于书桌上，备好笔记本和计算器，心无旁骛地啃读。书中对参数估计方法的介绍，尤其是在最大似然估计（MLE）的推导和性质分析上，处理得极为深入。它不仅仅是罗列了公式，更是深入剖析了MLE在面对复杂分布模型时的局限性，例如在模型设定错误或小样本情况下的表现，这一点远超我之前接触过的很多入门教材。尤其欣赏的是其中关于信息不等式和有效性讨论的章节，作者巧妙地将费雪信息矩阵与估计量的方差下界联系起来，那种理论的优雅感令人赞叹。然而，这种深度也意味着它对读者的知识储备要求极高，很多涉及到的测度论基础知识，如果读者准备不足，很容易在理解参数空间上的积分或收敛性时感到吃力。总而言之，这是一本为专业研究人员或高年级研究生准备的“硬菜”，它的价值在于为后续的统计建模和方法论发展奠定了坚实的基础。
评分这本书的结构安排非常注重逻辑的连贯性，仿佛在搭建一座精密的数学大厦，从地基（概率论基础回顾）到主体结构（估计与检验理论），再到最后的屋顶装饰（非参数方法概览）。我发现它在处理假设检验这一块时，采用了非常现代的视角。不同于传统教材侧重于Neyman-Pearson引理的纯粹证明，本书更侧重于将检验方法嵌入到决策论的框架中去讨论。诸如似然比检验（LRT）的渐近分布被反复强调和利用，作者似乎在向读者证明，在渐近意义下，LRT是处理大多数正规模型下最优选择的万能钥匙。我个人特别喜欢它在介绍广义线性模型（GLM）初步框架时所展现出的统一性——将正态、泊松、二项等多种分布统一在指数族模型的伞形之下，这极大地拓宽了我对回归分析的理解边界。不过，书中对经典方差分析（ANOVA）的讨论篇幅相对较少，更多地是将重点放在了更具普遍性的线性模型估计上，这使得习惯于传统教学体系的学习者可能需要适应这种侧重上的转移。
评分这本书的排版和图表风格，体现了一种强烈的年代感和学术的严肃性。大量的篇幅被用来论证统计推断的数学有效性和统计学上的优越性，比如对一致性、无偏性、有效性这些评估标准进行了近乎苛刻的数学定义和证明。我特别留意了关于非参数统计那几章的内容，它提供了一个非常扎实的框架来理解诸如秩检验、核密度估计等方法的理论基础，而不是仅仅当作是“应急”工具来对待。作者对大偏差理论和次优渐近性质的探讨，显示了其深厚的学术功底，这些内容在许多主流教材中往往被简化或直接省略。但这种全面性也导致全书的厚度和信息密度非常高，每一页都可能包含多个需要反复阅读才能消化的概念。对于那些渴望系统、全面地建立起现代数理统计知识体系的读者而言，这无疑是一笔宝贵的财富，但必须做好心理准备，这不是一段轻松愉快的阅读旅程，更像是一场漫长而充实的学术“苦修”。
评分这本《数理统计学基本原理和方法》的译本，从头到尾都散发着一种严谨到近乎冷酷的学究气。初翻时，我对那些密密麻麻的公式和证明推导感到一阵眩晕，仿佛置身于一个由希腊字母和符号构筑的迷宫。作者似乎认为读者都已经具备了扎实的微积分和线性代数功底，对概率论的基础概念也了如指掌，所以开篇便毫不留情地直奔主题——大样本理论和渐近性质的探讨。我印象最深的是关于中心极限定理的几种变体及其在估计量效率分析中的应用，那部分的论述极其详尽，每一步推导都像是教科书式的标准范本，清晰、无懈可击。然而，这种极致的严谨性也带来了阅读上的障碍，对于初学者来说，缺乏足够多的直观解释和实际案例的穿插，使得那些抽象的数学结构难以在脑海中形成具象的图像。整本书更像是一部等待被“破解”的密码本，需要极大的耐心和毅力才能慢慢剥开其数学逻辑的外壳，窥见其精妙之处。我花了不少时间在对照其他辅助教材，试图理解某些关键定理背后的统计学意义，而不是仅仅接受它的数学有效性。
评分非常好的数理统计学基础教程; 很难得的是motivation application等等都写得特别清晰; 就像有个老教授在眼前教学...
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