Probability and Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
The revision of this well-respected text presents a balanced approach of the classical and Bayesian methods and now includes a chapter on simulation (including Markov chain Monte Carlo and the Bootstrap), coverage of residual analysis in linear models, and many examples using real data. Calculus is assumed as a prerequisite, and a familiarity with the concepts and elementary properties of vectors and matrices is a plus.
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目录信息
读后感
大一下学期学校有概率统计课，果断将学校教材丢到一边，当时在京东上看到了这本书就没多想直接买了。课业繁多，一学期只将前半本概率部分基本学完，后半本有空再接着补上。虽然最后这门课还是没上90分(好气，我到底哪题被扣分了)，但是这本教材使我从更高的视角对概率统计有了...
评分老外的语言就是好，这书不错。缺点就是有的比较简单，不过看statistical inference可以补全，可惜国内人邮出版的删了不少。
评分大一下学期学校有概率统计课，果断将学校教材丢到一边，当时在京东上看到了这本书就没多想直接买了。课业繁多，一学期只将前半本概率部分基本学完，后半本有空再接着补上。虽然最后这门课还是没上90分(好气，我到底哪题被扣分了)，但是这本教材使我从更高的视角对概率统计有了...
评分难度低于Statistical Inference，适合初学者。书中以大量的例子使读者理解概率统计。 该书的习题难度适中，很有代表性，值得读者做。
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用户评价
我一直对概率和统计充满好奇，而这本《Probability and Statistics》恰好满足了我的求知欲。它最吸引我的地方在于，对于“概率分布”的讲解非常系统且深入。书中从最基础的概率公理出发，逐步引出了各种重要的概率分布，并详细阐述了它们的数学性质、图像特征以及应用领域。例如，在讲解“正态分布”时，书中不仅给出了概率密度函数，还详细解释了其“钟形”曲线的含义，以及“68-95-99.7法则”如何描述数据分布的集中程度。更重要的是，书中通过大量的实例，展示了正态分布在自然科学、社会科学和工程技术中的广泛应用，比如测量误差的分布、股票价格的波动等。这种从理论到实践的无缝对接，让我对正态分布的理解更加深刻。而且，书中在介绍“抽样”和“抽样分布”时，也做得非常出色。它强调了随机抽样的重要性，并详细阐述了中心极限定理的应用，说明了为什么样本均值的分布会趋向于正态分布，即使原始数据并非正态分布。这对于理解统计推断的原理至关重要。我特别喜欢书中关于“中心极限定理”的直观解释，它通过模拟图和生动的比喻，让我明白了为什么即使我们不知道总体的具体分布，我们也可以利用样本均值的正态分布来估计总体的均值。书中还提供了多种“参数估计”的方法，如矩估计和最大似然估计，并对它们的优缺点进行了比较分析。这种对不同方法的深入探讨，让我能够根据具体情况选择最合适的估计方法。总而言之，这本书是一本内容详实、逻辑严谨、讲解生动的经典教材，能够帮助读者全面掌握概率与统计的核心概念。
评分我一直在寻找一本能够真正帮助我理解概率和统计精髓的书，而这本《Probability and Statistics》无疑是其中的佼佼者。它最让我赞赏的一点是，它并没有将概率论和统计推断割裂开来，而是强调了它们之间的内在联系。书中在讲解统计推断的各种方法时，始终追溯到其背后的概率分布和随机变量的性质。例如，在介绍“最大似然估计”时，书中不仅给出了如何求解似然函数的导数，更重要的是解释了“最大似然”的直观意义：找到最有可能生成我们观察到的样本数据的参数值。这种从概率基础出发，层层递进的讲解方式，让我对统计推断的逻辑基础有了更扎实的把握。此外，书中在处理“回归分析”时，提供了多种模型，从最简单的线性回归到多元线性回归，再到非线性回归，并详细阐述了每种模型的适用条件和优缺点。让我印象深刻的是，书中在讲解“复共线性”问题时，不仅给出了检测方法，还提供了如何处理的策略，这对于实际的数据建模工作非常有指导意义。更让我惊喜的是，书中在引入“方差分析（ANOVA）”时，并没有直接抛出复杂的F检验公式，而是从将总变异分解为组间变异和组内变异的角度入手，让ANOVA的原理变得清晰易懂。这种化繁为简的处理方式，充分体现了作者深厚的教学功底。而且，书中对于“贝叶斯统计”的介绍，也恰到好处，既介绍了其核心思想，如先验分布、后验分布，也通过一些简单的例子展示了其在实际问题中的应用，让我看到了统计学的一个重要发展方向。总的来说，这本书在理论的深度和讲解的清晰度之间找到了一个绝佳的平衡点，是一本值得反复阅读的经典之作。
评分对于我这样的初学者来说，一本好的概率统计书籍，关键在于它能否将复杂的数学概念变得易于理解。而这本《Probability and Statistics》在这方面无疑做得非常成功。它最让我称道的是，对于“概率”的基本概念，如样本空间、事件、概率的性质等，都进行了非常清晰的界定和细致的解释。例如，在讲解“事件的并集和交集”时，书中运用了 Venn 图来直观展示它们之间的关系，以及如何利用概率的加法和乘法法则进行计算。这种图形化的解释，让抽象的概念变得具象化，大大降低了理解的门槛。而且，书中对于“条件概率”的讲解也十分到位。它不仅仅给出了公式，更重要的是通过一些经典的概率问题，如“生日问题”、“蒙提霍尔问题”等，生动地展示了条件概率在解决实际问题中的重要性，也帮助我纠正了一些直观上的误解。我特别喜欢书中关于“期望”的讲解，它不仅给出了数学定义，还通过掷骰子、玩扑克等例子，生动地展示了期望的含义，以及它在预测平均结果方面的作用。书中还强调了“方差”作为衡量数据离散程度的重要指标，并通过大量的图表展示了不同方差下数据的分布形态。此外，书中在介绍“概率分布”时，对每种分布的特点、参数以及应用场景都进行了详细的阐述，让我能够清晰地了解它们的异同，并学会如何选择合适的分布来描述实际数据。总而言之，这本书是一本非常适合初学者入门的概率统计教材，它循序渐进，层层深入，能够帮助读者建立起扎实的概率统计基础。
评分在我看来，这本《Probability and Statistics》是一本真正能够激发学习兴趣的书籍。它最成功的地方在于，将抽象的概率概念与直观的几何解释相结合。例如，在讲解“条件概率”时，书中利用了集合的交集和并集的概念，将复杂的概率计算过程转化为易于理解的图形区域关系。这种可视化处理，让我对于概率的加法法则和乘法法则有了更深刻的理解。而且，书中对于“期望”和“方差”这两个核心概念的讲解，也是深入浅出。它不仅给出了数学定义，还通过模拟抛硬币、测量身高体重等例子，生动地展示了这两个统计量的含义，以及它们如何描述数据的集中趋势和离散程度。我尤其喜欢书中对于“大数定律”和“中心极限定理”的阐述。作者通过生动的语言和图表，将这两个看似深奥的定理解释得通俗易懂，让我明白了为什么随机事件的平均值会趋于稳定，以及为什么样本均值的分布会趋向于正态分布。这些基础定理的扎实掌握，为我后续的学习打下了坚实的基础。此外，书中在介绍“回归分析”时，并没有仅仅停留在线性模型，还探讨了多项式回归和交互项的应用，让我看到了模型构建的灵活性和多样性。书中还对“模型评估”的标准进行了详细的阐述，比如R方、调整R方、均方根误差等，帮助我学会如何判断一个模型的优劣。这本书的另一大亮点是，它鼓励读者动手实践，书中提供了大量的练习题，而且难度适中，能够帮助巩固所学知识。我通过练习，不仅加深了对理论的理解，也提升了运用统计工具解决实际问题的能力。
评分一本概率与统计的书，读起来就像是在探索一个充满未知与可能性的宇宙，却又在严谨的数学框架下被一一解析。首先，最吸引我的地方在于它不仅仅是枯燥的公式堆砌，而是通过大量贴近现实生活的例子，将那些抽象的概念变得生动起来。比如，在讲解期望值的时候，书中细致地分析了赌场的盈利模式，让我第一次真正理解了“大数定律”是如何支撑起如此庞大的产业的。又比如，在引入概率分布时，作者巧妙地将抛硬币、掷骰子等经典问题与更复杂的社会现象联系起来，如犯罪率的波动、产品缺陷率的预测等。这些例子让我觉得，概率与统计并非遥不可及的理论，而是渗透在我们生活方方面面的实用工具。更重要的是，书中对于每一种统计方法的推导都力求清晰，步骤详尽，并没有因为篇幅的限制而跳过关键环节。这一点对于我这样非数学专业出身的读者来说尤为重要，它让我能够循序渐进地理解每一步的逻辑，而不是囫囵吞枣。我尤其喜欢书中关于“置信区间”的讲解，它不仅仅告诉我们如何计算，更重要的是解释了其背后的哲学含义——我们无法精确知道总体参数，但我们可以构建一个区间，并以一定的概率确保总体参数落在这个区间内。这种对“不确定性”的量化处理，让我对科学研究的严谨性有了更深的认识。此外，书中还穿插了一些历史故事，比如关于高斯分布的由来，贝叶斯定理的诞生过程，这些细节让学习过程更加有趣，也让我看到了数学家们在探索这些概念时所经历的思维碰撞和不懈努力。总而言之，这本《Probability and Statistics》成功地将一门看似艰深的学科变得触手可及，并激发了我对这个领域持续探索的兴趣。
评分坦白说，最初拿到这本《Probability and Statistics》时，我抱着一种观望的态度，毕竟概率与统计这两个词汇本身就自带一种“不好惹”的气场。然而，随着阅读的深入，我发现这本书的魅力远超我的预期。最令我印象深刻的是其在数据可视化方面的处理。书中运用了大量的图表，但不同于一些教科书里生硬的示意图，这里的图表都经过精心设计，能够直观地展示数据的分布、趋势以及统计量之间的关系。例如，在讲解回归分析时，书中使用了散点图、残差图以及拟合线，这些图表生动地揭示了变量之间的线性关系强度和模型的拟合优度，让我能够“看到”数据在说什么。而且，书中对于各种统计检验的讲解，也非常注重实际应用场景的描绘。它不只是给出公式和步骤，而是会详细说明在什么情况下应该使用哪种检验，以及如何解读检验结果。比如，对于“t检验”的介绍，书中就列举了比较两组学生考试成绩差异的例子，并一步步指导读者如何判断这种差异是否具有统计学意义。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，极大地增强了我的学习信心。此外，书中在引入“假设检验”这一概念时，使用了“陪审团定罪”的比喻，让我迅速理解了原假设、备选假设、显著性水平和p值这些抽象概念的实际含义，将严谨的统计理论与生活化的场景巧妙结合。这本书还非常注重培养读者的批判性思维，在讨论数据分析的局限性时，作者并没有回避可能存在的偏差和误导，而是引导读者去思考数据来源的可靠性、样本选择的代表性以及结论的普适性。这种负责任的态度，让我在学习知识的同时，也学会了如何更审慎地看待统计结果。
评分读完这本《Probability and Statistics》，我仿佛被打开了一扇通往数据世界的大门。它最让我受益匪浅的是，书中对于“抽样分布”的讲解非常到位。作者并没有满足于仅仅给出中心极限定理的表述，而是通过大量的模拟实验和图形演示，生动地展示了不同抽样分布的形态，以及样本量增大时抽样分布如何逼近正态分布。这让我真正理解了为什么在很多统计推断中，正态分布可以扮演如此重要的角色。而且，书中对于“假设检验”的讲解，也非常系统和完整。它不仅涵盖了各种常见的检验方法，如z检验、t检验、卡方检验，还强调了每种检验的前提条件以及检验结果的解释。特别是在讲解“p值”时，书中非常清晰地说明了p值的含义——在原假设为真的情况下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。这种严谨的定义，帮助我避免了对p值常见的误解。另外，书中在讨论“相关性”和“因果性”的区别时，运用了一些非常巧妙的案例，例如，雨天时，人们打伞和雨伞销量增加是高度相关的，但打伞并不能导致雨伞销量增加，而是共同由“下雨”这个因素决定的。这种辨析让我对数据分析中的因果推断有了更深的认识。书中还特别强调了“数据预处理”的重要性，比如如何处理缺失值、异常值，以及如何进行特征缩放和编码。这些看似基础的步骤，却对后续的统计分析有着至关重要的影响，作者对此的详细指导，让我在实践中受益良多。总而言之，这本书不仅传授了统计知识，更培养了我严谨的分析思维和对数据现象的敏锐洞察力。
评分这本书《Probability and Statistics》为我打开了理解数据世界的新视角。它最打动我的地方在于，能够将枯燥的统计公式与实际的决策过程紧密联系起来。书中在讲解“假设检验”时，就经常引用经济学、社会学、医学等领域的实际案例。例如，在测试一种新药物是否有效时，书中就详细阐述了如何设定原假设和备选假设，如何选择合适的统计检验方法，以及如何根据p值来做出是否接受原假设的决策。这种“理论联系实际”的教学方法，让我第一次真正体会到统计学在解决现实问题中的重要作用。而且，书中在介绍“回归分析”时，不仅仅关注模型的统计意义，也强调了模型的可解释性。它鼓励读者在构建模型时，要考虑变量之间的因果关系，以及模型结果是否符合常识。这种对模型背后逻辑的重视，培养了我严谨的数据分析习惯。我尤其喜欢书中关于“多重比较”的讨论，它指出了在进行多次统计检验时，出现假阳性的概率会显著增加，并介绍了Bonferroni校正、FDR控制等方法来应对这个问题。这让我认识到，在数据分析中，需要时刻保持警惕，避免因为偶然性而得出错误的结论。书中还提供了丰富的R语言或Python代码示例，方便读者将所学知识转化为实际操作。通过这些代码，我能够亲手实现各种统计方法的计算和可视化，进一步巩固了我的理解。总而言之，这本书不仅传授了知识，更培养了我作为一名数据分析师所应具备的严谨、务实和批判性思维。
评分在我看来，一本真正有价值的统计学书籍，应该能够帮助读者建立起对数据的敏感性和洞察力。而这本《Probability and Statistics》恰恰具备了这样的特质。它最让我印象深刻的是，在讲解“统计推断”时，并非简单地罗列公式，而是深入剖析了推断的逻辑基础和潜在的局限性。例如，在介绍“参数估计”时，书中详细对比了点估计和区间估计的优劣，并强调了置信水平的含义，让我理解到估计的“不确定性”是统计学不可避免的一部分，但我们可以通过构建置信区间来量化这种不确定性。而且，书中在讲解“假设检验”时，特别强调了“第一类错误”和“第二类错误”的概念，以及如何通过调整显著性水平来平衡这两种错误。这种对统计决策的深入分析，让我认识到统计推断并非一个简单的“是”或“否”的问题，而是一个需要在权衡利弊后做出的判断。我尤其喜欢书中关于“方差分析（ANOVA）”的讲解，它通过清晰的图示和案例，展示了如何比较多个组的均值是否存在显著差异，以及如何将总变异分解为不同来源的变异。这让我看到了方差分析在多因素实验设计中的强大应用。书中还探讨了“非参数统计”方法，如Wilcoxon秩和检验，并解释了在数据不满足参数统计方法的前提条件时，如何选择合适的非参数方法。这种对统计方法的全面覆盖，让我能够应对更广泛的数据分析问题。总而言之，这本书不仅是一本传授知识的书，更是一本能够培养数据分析思维的书，它引导读者从数据的本质出发，进行严谨、审慎的分析和判断。
评分我一直认为，一本好的统计学书籍，不仅要讲授理论，更要引导读者去理解理论背后的逻辑和应用价值。而这本《Probability and Statistics》在这方面做得非常出色。首先，书中对“概率分布”的介绍非常详尽，从离散的二项分布、泊松分布，到连续的均匀分布、指数分布，再到最重要的正态分布，都进行了深入的讲解，并提供了丰富的应用场景。例如，在讲解泊松分布时，书中就将其与电话呼叫中心在特定时间内接到的电话数量、网站在单位时间内收到的访问量等联系起来，让我感受到了概率模型在描述计数型数据中的强大威力。而且，书中对于“统计推断”的讲解，也循序渐进。它从点估计开始，逐步过渡到区间估计，再到假设检验，逻辑清晰，环环相扣。我特别欣赏书中在讲解“置信区间”时，不仅仅提供了计算公式，更重要的是解释了置信区间的含义：我们有95%的信心认为真实的总体均值落在这个区间内。这种对概念内涵的深入挖掘，让我能够真正理解统计推断的含义。此外，书中在介绍“卡方检验”时，除了检验拟合优度和独立性，还延伸讨论了卡方分布的性质，以及如何进行卡方检验的纠错。这种知识的深度和广度，让我受益匪浅。书中还穿插了一些关于统计学发展史的趣闻，比如介绍Fisher在生物统计学领域的贡献，以及Pearson在统计检验方面的开创性工作，这些内容让我在学习知识的同时，也感受到了数学的魅力和科学的进步。总而言之，这本书是一本兼具深度、广度和趣味性的优质教材，能够帮助读者全面地掌握概率与统计的核心知识。
评分不建议中国学生看这个玩意儿，概率论不像数分高代，好多英文语言环境难以理解，不如看中文书理解好。
评分题目很棒。数学细节丰富。
评分也很全面详细，而且比George Casella的Statistical Inference读起来舒服
评分补基础不错，细致到啰嗦，例子巨多，比较要求耐心。
评分题目很棒。数学细节丰富。
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