Student study guide, Introduction to statistics, Ronald E. Walpole, 3rd edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:MacMillan

作者:William David Ergle

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1982

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780024241405

丛书系列:

图书标签:

统计学
学生辅导
Walpole
教材
学习指南
概率论
数据分析
统计推断
第三版
高等教育

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具体描述

精选导读：跨越统计学的基石与前沿本卷精选涵盖了当代统计学领域的几部重要著作，旨在为学习者构建一个全面、深入且实用的知识体系。这些书籍侧重于不同的应用层面和理论深度，共同构成了从基础概念到复杂模型构建的完整学习路径。第一部分：扎实的理论基础与概率论的严谨构建本部分推荐的教材，如《概率论与数理统计（浙大版）》，其核心目标是为读者打下坚实的概率论基础。它不仅仅是统计学的前奏，更是理解随机现象和推断逻辑的必备工具。《概率论与数理统计（浙大版）》的特点在于其清晰的逻辑结构和丰富的例题支撑。它系统地阐述了随机事件、随机变量的概率分布、大数定律、中心极限定理等核心概念。作者们非常注重数学推导的严谨性，确保读者能够真正掌握公式背后的深刻含义，而非仅仅停留在记忆层面。在描述随机变量及其分布时，本书详尽区分了离散型和连续型随机变量的特点，并深入探讨了几种重要的分布，如二项分布、泊松分布、指数分布以及正态分布。尤其是对多维随机变量的联合分布、边缘分布及其相关性的讲解，为后续的回归分析和多元统计奠定了基础。统计推断部分，本书从抽样分布出发，逐步引入点估计和区间估计的概念。它详细讨论了最大似然估计法（MLE）和矩估计法（MOM）的原理、优缺点和适用场景。对于假设检验，本书采用了一种“从具体到一般”的教学方法，首先通过大量的实例讲解了单样本、双样本的均值、方差检验，随后过渡到更一般的非参数检验。书中的习题设计兼顾了理论验证和实际应用，许多题目需要学生自行推导复杂公式，极大地锻炼了读者的数学建模能力。核心价值：这部分内容的核心在于“理解随机性”。只有深刻理解了概率论的确定性框架，才能有效处理和解释现实世界中的不确定性。它强调的是严谨的数学逻辑，为后续统计推断的“为什么”提供了解释。第二部分：应用统计学的实战演练与模型构建如果说第一部分是理论的基石，那么第二部分则专注于如何将这些基石应用于解决实际问题。本部分推荐的著作，如《应用回归分析（第三版）》，是数据分析实践者的必备手册。《应用回归分析（第三版）》聚焦于统计建模的核心——回归分析。本书的深度远超一般的入门教材，它不仅仅教授如何拟合一条直线，更深入探讨了模型设定的假设条件、诊断方法以及如何处理实际数据中常见的复杂问题。全书结构清晰，从最基础的简单线性回归开始，逐步扩展到多元线性回归。作者详细阐述了最小二乘法的推导过程及其在统计推断中的地位。随后，本书的重点转移到模型的有效性诊断上：残差分析（包括正态性、独立性、同方差性检验）、异常值（Outliers）和高杠杆点（Leverage Points）的识别与处理。这部分内容对于确保模型结果的可靠性至关重要。进阶章节深入探讨了在实际数据分析中经常遇到的挑战： 1. 多重共线性（Multicollinearity）：详细分析了多重共线性的后果，并介绍了如岭回归（Ridge Regression）和主成分回归（Principal Component Regression）等处理策略的原理与应用。 2. 非线性回归：介绍了如何通过变量变换或使用非线性函数形式来拟合复杂的数据关系。 3. 方差结构的处理：对于异方差性（Heteroscedasticity）和序列相关性（Autocorrelation），本书提供了加权最小二乘法（WLS）和广义最小二乘法（GLS）等先进解决方案。书中穿插了大量的案例研究，这些案例来自经济学、工程学和生物统计学等多个领域，展示了如何选择合适的模型、如何解释系数的实际意义，以及如何构建交互项和使用虚拟变量（Dummy Variables）来纳入分类信息。本书对R或SAS等统计软件的使用指南也提供了详尽的说明，使得理论知识能够无缝转化为实际操作能力。核心价值：这部分内容强调的是“模型构建的艺术与科学”。它教会读者如何批判性地看待数据，如何诊断模型的缺陷，以及如何根据数据的特性选择和修正最合适的统计模型。第三部分：面向计算与数据科学的统计思维随着大数据时代的到来，统计学与计算科学的结合愈发紧密。本部分推荐的教材，如《统计学习导论：基于R应用（ISL）》，则更侧重于现代机器学习和数据挖掘中的统计方法。《统计学习导论：基于R应用》的独特之处在于它成功地搭建了传统统计推断与现代预测模型之间的桥梁。它不要求读者掌握过于复杂的代数或微积分，而是将重点放在理解各种学习算法背后的统计学原理、预测性能评估以及模型选择的准则上。本书系统地介绍了各种监督学习和无监督学习技术： 1. 线性方法回顾与提升：在回顾了线性回归后，本书引入了更具稳定性的方法，如岭回归和Lasso回归，并着重解释了正则化（Regularization）如何通过引入偏差来降低方差，实现更好的泛化能力。 2. 再抽样方法：交叉验证（Cross-Validation）、Bootstrap等再抽样技术被视为评估模型性能和估计不确定性的核心工具，本书对此进行了详尽的介绍和实例演示。 3. 非线性与非参数方法：逻辑回归（用于分类问题）、局部回归（LOESS）、样条回归（Splines）等，展示了统计模型如何灵活地捕捉复杂数据结构。 4. 树形方法：决策树、随机森林（Random Forests）和提升方法（Boosting）被视为现代预测建模的主流工具。本书不仅解释了它们的工作原理，更对比了它们与传统回归模型的优缺点。 5. 无监督学习：对聚类分析（K-Means, 分层聚类）和维度缩减（主成分分析PCA）的介绍，为处理高维数据提供了必要的工具。本书的每一个概念都紧密结合R语言的代码示例，读者可以通过实际运行代码来观察不同参数设置对模型结果的影响，这极大地增强了学习的主动性和直观性。它培养的是一种“面向预测”的统计思维，即如何构建一个泛化能力强的模型，而非仅仅解释变量间的因果关系。核心价值：这部分内容着眼于“预测的有效性”。它教会读者如何使用强大的统计工具箱来解决现实世界中的预测任务，并在复杂的模型族群中做出明智的选择，评估模型的泛化性能。总结：构建统计能力的完整路径这三部分精选内容形成了一个层层递进的学习路径：从概率论的逻辑严谨性，到经典回归分析的诊断与修正，再到现代统计学习的预测与计算实践。它们共同确保了学习者不仅能熟练运用统计工具，更能理解其背后的数学原理和应用限制，从而成为一名具备批判性思维和解决复杂数据问题能力的统计实践者。这些书籍相互补充，缺一不可，共同构筑了坚实的统计学知识体系。