试验统计方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:王宝山 编

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2002-6

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787109128118

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 试验设计
• 数据分析
• 统计推断
• 假设检验
• 方差分析
• 回归分析
• 抽样调查
• 实验数据
• 统计方法

《概率导论：从随机性到推断》 本书是一部深入探索概率论基本原理及其在科学研究中广泛应用的著作。它旨在为读者构建坚实的概率思维框架，理解和掌握现代统计学分析的核心基石。 核心内容概述： 本书从最基础的概率概念出发，循序渐进地引导读者理解随机现象的本质。从样本空间、事件的定义与运算，到概率的公理化体系，再到条件概率和独立性等关键概念，都将以清晰易懂的语言进行阐述，并辅以大量生动形象的实例，帮助读者建立直观的理解。 随机变量与分布： 本书深入剖析了离散型和连续型随机变量的概念，详细介绍了各类重要的概率分布，包括但不限于： 离散分布： 伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布、负二项分布等。我们将探讨它们各自的概率质量函数、期望、方差以及在实际问题中的应用场景，例如计数、成功次数的建模等。 连续分布： 均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）、伽马分布、贝塔分布等。本书将详细讲解它们的概率密度函数、累积分布函数、期望、方差，并深入阐述正态分布在自然科学和社会科学中的核心地位以及其带来的中心极限定理的强大威力。 多维随机变量与联合分布： 超越单个随机变量的范畴，本书将引导读者进入多维随机变量的世界。我们将探讨联合概率分布、边际分布、条件分布，以及协方差、相关系数等衡量随机变量之间关系的度量。理解多维分布对于分析相互影响的多个因素至关重要，例如在经济学中分析不同资产的表现，或在医学研究中探讨多个生理指标的关系。 期望与方差的性质： 本书将系统性地梳理期望和方差的各项重要性质，包括线性性质、方差的性质、以及它们在不同分布下的具体表现。这些性质是进行后续统计推断和模型构建的基础。 特征函数与矩母函数： 为了更深入地理解概率分布的特性，本书还将介绍特征函数和矩母函数。这两种数学工具在理论推导、分布的性质分析以及随机变量和的分布研究中扮演着关键角色。 极限定理： 作为概率论的基石之一，本书将详细阐述大数定律和中心极限定理。我们将深入理解大数定律如何保证样本均值趋近于真实期望，以及中心极限定理如何揭示了在特定条件下，许多独立随机变量之和（或平均值）的分布趋近于正态分布。这两个定理是连接理论概率与实际统计推断的桥梁，尤其是在样本量较大时，为我们进行参数估计和假设检验提供了理论依据。 随机过程初步： 本书还将触及随机过程的初步概念，为读者打开通往更复杂随机系统分析的大门。我们将简要介绍马尔可夫链等基本类型的随机过程，并探讨它们在模拟动态系统中的应用。 为何选择《概率导论：从随机性到推断》？ 理论严谨与实践结合： 本书不仅注重数学定义的严谨性，更通过大量的应用案例，展现概率论在各个领域的实际价值，帮助读者理解“为什么”和“如何用”。 循序渐进的学习路径： 内容编排逻辑清晰，从基础概念到复杂定理，层层递进，确保读者能够扎实地掌握每一个知识点。 丰富的例题与习题： 每章节都配有精心设计的例题和习题，帮助读者巩固理解、提升解题能力，并能自主检测学习效果。 为统计学打下坚实基础： 本书所涵盖的概率论知识是统计学所有分支（如参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等）的基石。掌握了本书内容，将为后续深入学习统计学提供强大的理论支撑。 无论您是理工科、经济学、社会科学、医学等领域的学生、研究人员，还是希望提升数据分析和决策能力的从业者，《概率导论：从随机性到推断》都将是您构建扎实概率统计知识体系的理想选择。它将赋予您洞察随机世界、做出科学判断的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常典雅，封面采用了低饱和度的深蓝与米白色搭配，给人一种沉稳又不失现代感的感觉。内页的纸张质地略带磨砂感，触感舒适，即便是长时间阅读也不会感到刺眼，这对于需要查阅大量公式和图表的专业书籍来说，无疑是一个贴心的设计。排版上，作者采用了分栏布局，使得复杂的统计模型和推导过程清晰地呈现在读者面前，关键术语和公式都被特意加粗或用不同的字体突出显示，极大地降低了阅读的理解门槛。尤其值得称赞的是，书中大量的案例分析都配有详尽的步骤说明和结果解读，这让原本抽象的理论知识变得鲜活起来，仿佛作者就在身边手把手地进行指导。我尤其欣赏它在介绍高级回归分析时所采用的对比论证方式，将不同模型的优缺点剖析得入木三分，对于希望系统掌握计量经济学基础的研究生来说，这本书的视觉呈现和逻辑结构无疑是加分项。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，但更让我感到惊喜的是它对现代数据科学工具的融合态度。在讲解假设检验时，作者并未局限于传统的t检验或卡方检验的手算过程，而是非常及时地引入了R语言和Python中的相应库函数的应用示例。这使得我们这些习惯于使用计算工具进行分析的从业人员，能够迅速地将理论知识转化为实际操作能力。我特别关注了它关于非参数统计方法的论述，那部分的讲解非常细致，详细对比了秩和检验和置换检验的适用场景和统计功效。对于处理小样本或不满足正态性假设的数据集时，这本书提供的指导非常具有操作性。它成功地搭建起传统数理统计学派与现代计算统计学派之间的桥梁，让读者在掌握严谨理论的同时，不至于在快速迭代的技术环境中落伍。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，初翻这本书时，我曾担心其篇幅过大可能会导致内容松散或重点不突出。然而，事实证明我的顾虑是多余的。全书的脉络清晰得如同精心绘制的思维导图，从最基础的描述性统计稳步推进到多变量分析和时间序列模型，每一步的过渡都逻辑严密，水到渠成。作者对于“模型选择”这一核心议题的论述尤其精辟独到，他不仅介绍了AIC和BIC等信息准则，还深入探讨了交叉验证（Cross-Validation）在模型诊断中的作用，并详细阐述了如何在偏差与方差之间进行权衡的艺术。这种对细节的把握和对全局结构的掌控能力，使得本书不仅仅是一本工具书，更像是一部关于统计学思想演进的哲学著作。它教会我的，不仅仅是如何计算一个P值，更是如何以一种批判性的、审慎的眼光去看待数据背后的世界。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在寻找一本能真正深入浅出讲解概率论基础，尤其是贝叶斯推断这一块的权威著作，而这本书在这方面的处理方式，简直是教科书级别的典范。它没有一味地堆砌复杂的数学符号，而是巧妙地通过一系列日常可见的场景和生动的故事，将“先验概率”、“似然函数”和“后验概率”之间的内在联系勾勒得淋漓尽致。读到关于中心极限定理那几章时，作者更是别出心裁地设计了一套模拟实验的流程，引导读者自己动手去“观察”大数定律是如何在实践中发挥作用的，而不是仅仅停留在公式的记忆层面。这种强调实践和直觉培养的教学理念，极大地激发了我继续钻研下去的兴趣。它不像某些教材那样高高在上，反而像一位耐心且富有激情的导师，总能在你快要迷失在公式的海洋时，及时抛出一个清晰的灯塔，指引你找到正确的方向。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己在处理复杂数据时的“统计直觉”得到了极大的提升。与其他侧重于公式推导的书籍不同，这本书花了大量的篇幅去探讨“统计建模的哲学”以及“如何避免常见的陷阱”。例如，在讨论多重共线性问题时，作者没有止步于VIF值的计算，而是深入分析了当模型中变量高度相关时，我们应该如何从业务逻辑和理论假设的角度去重新审视变量的选取，而不是盲目地追求数学上的最优解。这种强调理论指导实践、实践反哺理论的闭环学习体验，是极其宝贵的。书中对残差分析的讲解也极为透彻，图示丰富，将异方差性和自相关性等问题可视化，让读者能“看到”模型哪里出了问题，而不是仅仅依赖于统计软件的输出结果。它真正培养的是一种独立解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆