应用数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:天津大学出版社

作者:

出品人:

页数:295 页

译者:

出版时间:2008年

价格:29.0

装帧:平装

isbn号码:9787875618264

丛书系列:

图书标签:

• 数理统计
• 应用统计
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 假设检验
• 抽样分布
• 统计建模
• 数据分析

统计学的世界：从基础原理到前沿应用 图书简介 （暂定书名：《统计学：理论、方法与实践》） 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的统计学知识体系。我们深知，在当今这个数据驱动的时代，无论是在科学研究、工程实践、商业决策还是社会治理中，统计思维和量化分析能力已成为不可或缺的核心素养。因此，本书的设计理念是将严谨的数学理论与广泛的实际应用紧密结合，力求构建一座连接抽象概念与现实问题的坚实桥梁。 本书的结构经过精心设计，从统计学的基本概念入手，逐步深入到复杂模型的构建与应用，覆盖了经典统计学和现代数据分析中的关键领域。我们不追求单纯的公式堆砌，而是致力于阐释背后的逻辑、假设和适用条件，培养读者批判性地解读数据和评估模型的能力。 --- 第一部分：统计推断的基石——描述与概率 本部分是整个统计学大厦的奠基石。我们首先从数据的收集与整理开始，探讨了变量的类型、数据的度量衡，并详细介绍了图形化描述（如直方图、箱线图、散点图）在初步洞察数据特征中的关键作用。理解数据“长什么样”，是后续所有分析的前提。 随后，我们转入概率论基础。我们将概率论视为推断的语言，而非一个孤立的数学分支。内容涵盖随机事件、条件概率、贝叶斯定理的深入探讨。重点在于理解随机性在现实世界中的体现，并为正态分布、二项分布等常用离散型和连续型概率分布的特性及其应用场景打下坚实基础。 推断的桥梁在于随机抽样与抽样分布。我们详细阐述了各种抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）的优缺点，并重点分析了中心极限定理的强大威力。读者将清晰地认识到，为什么大数定律和中心极限定理能够支撑起我们对未知总体进行可靠估计的信心。 --- 第二部分：经典统计推断——估计与检验 本部分聚焦于统计推断的核心——参数估计与假设检验。 在参数估计方面，我们不仅介绍了点估计（如矩估计法、极大似然估计法），还着重阐述了区间估计的重要性。读者将学会如何构建和解释置信区间，理解置信水平背后的含义，并对比不同估计方法的效率和优劣。 假设检验是本书的重点之一。我们系统地讲解了“原假设”与“备择假设”的构建逻辑，P值、第一类错误和第二类错误的权衡艺术。针对单样本和双样本问题，我们详细推导和应用了Z检验、T检验（包括配对样本T检验），并拓展到方差的比率检验（F检验）和比例的检验。对于非参数检验，如卡方检验（拟合优度检验与独立性检验），我们提供了清晰的操作指南和适用情境分析。 --- 第三部分：线性模型的构建与应用 回归分析是现代统计学应用最广泛的工具，本部分将进行全面且深入的讲解。 我们从最基础的简单线性回归开始，详细剖析最小二乘法的原理、系数的解释、模型的拟合优度（$R^2$）及其统计显著性检验。 随后，内容扩展到多元线性回归。重点在于如何处理多个预测变量，如何进行变量选择（逐步回归、AIC/BIC准则），以及如何解释偏回归系数。我们投入大量篇幅讨论回归诊断，包括残差分析（正态性、独立性、同方差性检验）、多重共线性（VIF）的识别与处理，确保模型假设得到满足，推断结果的可靠性。 此外，本书还将介绍广义线性模型（GLM）的基础概念，特别是针对非正态分布数据（如计数数据、比例数据）的处理，为逻辑回归和泊松回归的深入学习奠定基础。 --- 第四部分：方差分析与实验设计基础 为了科学地比较多个群体的均值差异，方差分析（ANOVA）是必要的工具。本部分讲解了单因素和双因素ANOVA的原理、F统计量的计算逻辑，以及如何进行事后多重比较检验（如Tukey HSD）。 紧密围绕ANOVA，我们引入了实验设计（Design of Experiments, DOE）的基础原则，如随机化、重复和局部控制。读者将了解完全随机设计、随机区组设计的构建思路，理解这些设计如何有效地隔离实验误差，从而得出更具说服力的因果推论。 --- 第五部分：时间序列与非参数方法 面对具有时间依赖性的数据，本部分提供了现代的分析视角。我们介绍了时间序列分析的基本概念，如平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。虽然不深入复杂的ARIMA模型推导，但会提供如何识别序列结构、进行初步预测和趋势分解的实用方法。 在非参数统计方面，我们认识到并非所有数据都满足严格的正态性或同方差性假设。因此，本书介绍了无需分布假设的统计方法，如秩和检验（Wilcoxon 秩和检验、Kruskal-Wallis H 检验）的应用场景，强调了这些方法的鲁棒性。 --- 结语与展望 本书的最终目标是培养读者将统计学视为一种解决实际问题的工具箱。在每一章中，我们都融入了来自生物、金融、市场调研和工程领域的真实案例分析，并推荐了当前业界主流的统计软件（如R或Python库）进行操作演示，确保理论与实践的无缝对接。 通过对本书的学习，读者将不仅掌握统计分析的“如何做”（How），更重要的是理解“为什么”（Why），从而能够独立、审慎地处理复杂的数据集，并对量化结果做出准确的判断和有效的解释。统计学是一门充满活力的学科，本书将引导您踏入这个严谨而又富有创造性的领域。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值，我认为在于它培养了一种“统计思维”而不是单纯的知识灌输。它不仅仅是教你如何套用公式解决那些已经被标准化的问题，而是训练你如何识别一个现实世界中的问题，然后有条不紊地将其模型化、量化，并最终选择恰当的统计工具去逼近真相。书中大量的思考题和延伸阅读材料，都引导读者去质疑和探索，而不是被动接受。我发现，在做完书中的一些开放性练习题后，我再去看待生活中的各种数据和报道时，视角都变得更加审慎和批判性了。我不再轻信那些未经证实的“平均数”或“相关性”，而是会本能地追问其背后的抽样方法和置信区间。这本书给予读者的，远超一门课程的范畴，它塑造了一种理性的、基于证据的决策习惯，这对于任何现代职业人士都是一项宝贵的隐性财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计也值得称赞，这虽然是辅助性的，但对于长时间阅读厚重学术著作来说，确实影响心情。纸张的质量很好，印刷清晰锐利，即便是那些复杂的矩阵和希腊字母也丝毫没有模糊感，长时间盯着看眼睛也不会感到特别疲劳。更让我欣赏的是，书中对图表的运用非常克制而有效。它不像有些书籍那样为了美观而堆砌五颜六色的图表，而是每一个图示、每一个表格都精准地服务于当前讨论的统计概念，起到画龙点睛的作用。这种“少即是多”的设计理念贯穿始终，体现了一种专业、务实的工作态度。读起来感觉非常舒适和专注，让你能把所有的注意力都集中在知识本身，而不是被不必要的视觉干扰所分散精力，这对于深度学习至关重要。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我对这本“应用”二字抱持着一丝怀疑，怕它会为了追求应用而牺牲了数学的严谨性。然而，这本书完全打消了我的顾虑。它在保持高度数学严谨性的同时，又兼顾了应用层面的直观性，这是一种非常高超的平衡艺术。例如，在讲解大数定律和中心极限定理时，作者并没有满足于给出一堆复杂的积分和极限符号，而是通过形象的比喻和图示，将这些抽象概率论的基石彻底“翻译”成了可感知的语言。我感觉作者对读者的耐心和理解程度有着极高的预估和尊重，他仿佛知道我们在哪个环节可能会卡住，并提前准备好了最合适的解释路径。这种对教学艺术的深刻理解，使得这本书在学术深度和可读性之间找到了一个近乎完美的交汇点，对于希望打下坚实数理基础的读者来说，是不可多得的良伴。

评分☆☆☆☆☆

读完这本厚厚的书，最大的感受就是它的体系构建得极其扎实和完整。从概率论的基础概念到各种分布函数的详细介绍，再到推断统计的核心方法，作者的逻辑链条衔接得天衣无缝，几乎没有可以挑剔的跳跃之处。这种严密的结构设计，使得读者在学习过程中能够步步为营，稳扎稳打。我尤其欣赏作者在处理那些经典统计检验方法时的那种精雕细琢。每一种检验，无论是t检验、卡方检验还是方差分析，作者都不仅给出了数学背景，还详尽地说明了其背后的假设前提和适用范围，这一点对于我们这些需要将理论付诸实践的人来说至关重要。避免了因为误用统计工具而得出错误结论的风险。这本书的讲解方式，更像是一位经验丰富的老教授在身边循循善诱，他不仅告诉你“是什么”，更重要的是教会你“为什么”和“怎么用”，读完后感觉自己的统计思维框架得到了极大的重塑和升华。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人眼前一亮，作者的笔触非常细腻，对复杂概念的阐释深入浅出，完全不像许多教材那样枯燥乏味。我记得我之前在读其他统计学书籍时，常常会被那些密密麻麻的公式和抽象的理论搞得晕头转向，但读这本《应用数理统计》时，我发现自己竟然能跟上作者的思路，甚至对一些原本觉得晦涩难懂的知识点产生了豁然开朗的感觉。特别是书中对实际案例的引入，简直是点睛之笔。作者没有停留在纯理论的推导上，而是巧妙地将统计学的思想融入到具体问题的解决过程中，比如在金融风险评估、市场趋势预测等方面的应用，读起来让人感觉知识马上就能派上用场，而不是束之高阁的“象牙塔”理论。这样的编写方式，极大地激发了我继续深入学习的兴趣，它让我真切地体会到了数理统计这门学科的强大生命力和实用价值。它不仅仅是数学的工具，更是理解世界运行规律的一把关键钥匙。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆