WINNER OF THE 2005 DEGROOT PRIZE! This book is for people who want to learn probability and statistics quickly. It brings together many of the main ideas in modern statistics in one place. The book is suitable for students and researchers in statistics, computer science, data mining and machine learning. This book covers a much wider range of topics than a typical introductory text on mathematical statistics. It includes modern topics like nonparametric curve estimation, bootstrapping and classification, topics that are usually relegated to follow-up courses. The reader is assumed to know calculus and a little linear algebra. No previous knowledge of probability and statistics is required. The text can be used at the advanced undergraduate and graduate level.
这本书是《all of statistics》(http://www.amazon.com/All-Statistics-Statistical-Inference-Springer/dp/0387402721)的中文版。基于《all of statistics》的大名,得知中文版出了以后,我就很高兴地买了一本,拿到书后,按习惯从序言读起,结果第一页读到 “但是学生从哪儿...
评分cmu上面的快进度概率教材。不过个人感觉当手册很好些。特别是用来做review。但不适做初学教材。初学还是degroot那本 或是mit 那本概率教材 或ross那个
评分本书英文版错误首先不少,中文翻译也丢三落四,另外作者提供的代码有的也有很明显的bug。但是同类型的书又很少,这本够简洁。 来看看书里的“睿智”翻译,importance sampling那一章的tail probability例子 We will estimate this with importance sampling taking g to be a N...
评分这本书是《all of statistics》(http://www.amazon.com/All-Statistics-Statistical-Inference-Springer/dp/0387402721)的中文版。基于《all of statistics》的大名,得知中文版出了以后,我就很高兴地买了一本,拿到书后,按习惯从序言读起,结果第一页读到 “但是学生从哪儿...
评分本书英文版错误首先不少,中文翻译也丢三落四,另外作者提供的代码有的也有很明显的bug。但是同类型的书又很少,这本够简洁。 来看看书里的“睿智”翻译,importance sampling那一章的tail probability例子 We will estimate this with importance sampling taking g to be a N...
这本书的叙事节奏把握得相当独特,它采取了一种**冷静而克制的风格**,仿佛一位经验丰富的老教授在面对满堂的求知者时,没有一丝多余的修饰,直奔主题。章节之间的过渡,并非总是平滑自然的,有时会因为理论体系的内在关联性,显得有些跳跃,这要求读者必须具备相当的**自洽构建能力**。我特别欣赏它在处理统计推断基础时的那种近乎偏执的清晰度——从大数定律到中心极限定理的论证,每一个符号的出现都像是被精心挑选过的。然而,这种风格的另一面是,它似乎有意地疏远了那些对统计学应用场景抱有浓厚兴趣的读者。在实际操作的案例部分,篇幅相对较少,并且这些案例往往是作为理论推导的脚注而非核心内容。我尝试用它来指导我手头上的一个时间序列分析项目时,发现自己不得不频繁地借助外部的软件手册和更多的应用文献来弥补理论与实践之间的“鸿沟”。这本书的优势在于**“为什么”**,而不是**“如何做”**,它迫使你回溯到统计学的根源性问题上,但这也意味着,它对读者的数学成熟度提出了一个相当高的门槛。
评分如果用一个比喻来形容,这本书就像一座**设计精良但未装修的顶层公寓**。结构完美,视野开阔,所有的承重墙和水电管道都按照最严格的标准铺设到位,理论基础坚实得无可挑剔。它为你提供了俯瞰整个统计学领域的绝佳视角,让你能够理解学科内部的和谐统一性。但是,当你真正想住进去时,你会发现它缺少了那些能让生活舒适的“软装”——缺乏那些将抽象概念拉入日常思考的**生动比喻、历史背景的穿插,以及对统计哲学争议的探讨**。它是一本为“思考者”准备的书,而非为“实践者”或“故事爱好者”准备的。它的文字是冰冷的、精确的,缺乏情感的温度,这无疑保证了其作为参考书的客观性,但也让初次接触统计学的读者感到了一种**压抑的、纯粹的智力挑战**。它考验的不是你的学习速度,而是你对逻辑严密性的持久忍耐力。
评分阅读体验上,这本书提供了一种**结构化的、近乎建筑学的严密感**。布局清晰,定义和定理的表述极其精确,几乎没有产生歧义的空间。这种精确性在处理那些在不同文献中表述方式略有出入的统计概念时,显得尤为重要。例如,对充分统计量和完备性概念的阐述,其深度和细节足以让研究生级别的学生感到满意。然而,这种结构化的严密性也带来了一种挑战:**阅读的惰性**。当你面对接连出现的长段数学证明时,很容易产生“这是给数学家看的”的心理暗示,从而降低了阅读的积极性。我发现自己不得不放慢速度,经常需要停下来,在草稿纸上重新演算一遍,以确保自己真正理解了每一步的逻辑跃迁。相比于那些追求“趣味性”或“直观性”的统计书籍,这本书无疑是站在了**纯粹知识传递的制高点**上。它不取悦读者,只提供知识的完整骨架,你需要自己去填充血肉和应用场景。
评分这部统计学巨著,坦率地说,它给我留下的印象是**宏大、全面,但又带着一丝不近人情的严谨**。当我翻开它时,首先感受到的是作者试图用一种近乎百科全书式的方式,将统计学的广阔疆域尽收眼底。它不像某些入门书籍那样,试图用精美的图表和生动的比喻来软化那些初学者望而生畏的数学公式。相反,它直接将读者抛入了扎实的理论海洋之中。我记得在处理高维数据分布的章节时,那些关于测度论基础的铺垫显得尤为厚重,这无疑为那些有志于深入研究随机过程或贝叶斯推断的读者搭建了一个坚固的理论基石。然而,对于仅仅想了解如何使用T检验或回归分析来解决日常商业问题的专业人士来说,这种深度可能会让人感到有些难以消化。书中的论证逻辑链条非常紧密,每一步推导都要求读者保持高度的注意力,仿佛在进行一场高难度的智力攀登。如果你期待的是一本可以轻松翻阅的参考手册,那么你可能会失望;但如果你正在寻求一本能够真正**重塑你对概率论和数理统计学理解**的深度教材,那么这种不妥协的深度正是其价值所在。它更像是一张精密的统计学蓝图,而非一册轻松的导览手册。
评分这本书在内容覆盖的广度上,展现出一种**令人敬畏的全面性**,但这种全面性也导致了某些特定领域的细节处理显得相对“压缩”。它像是一个巨大的地图,囊括了从经典的参数估计到更现代的非参数方法,甚至涉及了某些前沿统计计算的背景理论。当你需要快速定位某个经典分布的性质或者某个估计量的渐近性质时,它能迅速提供权威性的定义和证明。然而,这种“一网打尽”的策略,使得在某些读者可能非常关心的、需要大量篇幅讲解的现代统计建模技术上,处理得略显仓促。比如,在广义线性模型(GLM)的深入讨论部分,虽然理论基础被涵盖了,但关于模型选择和诊断的实际操作细节和陷阱的探讨,相比于专门的回归分析书籍,就显得有些力不从心。它更侧重于**建立体系的框架**,而不是对框架内每一根梁柱进行细致的雕琢。对于希望将统计学作为工具箱而非学科本身来对待的读者而言,这可能意味着他们需要带上另一套更专注于应用的工具。
评分简明扼要。
评分真爱。survey book; not just a course on procedural hygiene, but also a course on philosophy of statistics。适合使用统计方法的科研工作者做入门教材用。更喜欢作者自己设计的花里胡哨的封面。
评分相当具有前瞻性意识的统计推断的读物,简洁明快毫无学究气,所选择的课题也是相当的实用和前沿。个人感觉一本更传统的教材,比如casella&berger,还是需要的,但是当对统计学有了一定认识以后,会越来越欣赏larry在这本书里面展现的意识形态。
评分Warning!Warning!入门者慎读,不是给统计学入门的同学准备的,读这本书之前请确定自己有intermediate-advanced的统计学训练+入门级别的机器学习功底。 至于内容怎么样呢,这么说吧,这本书就像一把粘合剂,基本把我脑子里八年所学的所有的统计学的破片都整合起来了。
评分相当具有前瞻性意识的统计推断的读物,简洁明快毫无学究气,所选择的课题也是相当的实用和前沿。个人感觉一本更传统的教材,比如casella&berger,还是需要的,但是当对统计学有了一定认识以后,会越来越欣赏larry在这本书里面展现的意识形态。
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度,google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有