具体描述
《统计推断(翻译版·原书第2版)》从概率论的基础开始，通过例子与习题的旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不常见而又广为使用的分布。其内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比，理论较深，模型较多，案例的涉及面要广，理论的应用面要丰富，统计思想的阐述与算法更为具体。《统计推断(翻译版·原书第2版)》可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。
作者简介
目录信息
第2版序
第1版序
译后序
第1章 概率论
1.1 集合论
1.2 概率论基础
1.2.1 公理化基础
1.2.2 概率演算
1.2.3 计数
1.2.4 枚举结果
1.3 条件概率与独立性
1.4 随机变量
1.5 分布函数
1.6 概率密度函数和概率质量函数
1.7 习题
1.8 杂录
第2章 变换和期望
2.1 随机变量函数的分布
2.2 期望
2.3 矩和矩母函数
2.4 积分号下的求导
2.5 习题
2.6 杂录
2.6.1 矩列的唯一性
2.6.2 其他母函数
2.6.3 矩母函数能否唯一地确定分布？
第3章 常见分布族
3.1 引言
3.2 离散分布
3.3 连续分布
3.4 指数族
3.5 位置与尺度族
3.6 不等式与恒等式
3.6.1 概率不等式
3.6.2 恒等式
3.7 习题
3.8 杂录
3.8.1 Poisson假设
3.8.2 Chebychev不等式及其改进
3.8.3 再谈指数族
第4章 多维随机变量
4.1 联合分布与边缘分布
4.2 条件分布与独立性
4.3 二维变换
4.4 多层模型与混合分布
4.5 协方差与相关
4.6 多维分布
4.7 不等式
4.7.1 数值不等式
4.7.2 函数不等式
4.8 习题
4.9 杂录
4.9.1 交换悖论
4.9.2 算术－几何－调和平均值不等式
8.3.1 错误概率与功效函数
8.3.2 最大功效检验
8.3.3 并－检验与交－并检验的真实水平
8.3.4 P-值
8.3.5 损失函数最优性
8.4 习题
8.5 杂录
8.5.1 单调功效函数
8.5.2 似然比作为证据
8.5.3 P-值和后验概率
8.5.4 置信集P-值
第9章 区间估计
9.1 引言
9.2 区间估计量的求法
9.2.1 反转一个检验统计量
9.2.2 枢轴量
9.2.3 枢轴化累积分布函数
9.2.4 Bayes区间
9.3 区间估计量的评价方法
9.3.1 尺寸和覆盖概率
9.3.2 与检验相关的最优性
9.3.3 Bayes最优
9.3.4 损失函数最优
9.4 习题
9.5 杂录
9.5.1 置信方法
9.5.2 离散分布中的置信区间
9.5.3 Fieller定理
9.5.4 其他区间如何?
第10章 渐近评价
10.1 点估计
10.1.1 相合性
10.1.2 有效性
10.1.3 计算与比较
10.1.4 自助法标准误差
10.2 稳健性
10.2.1 均值和中位数
10.2.2 M_估计量
10.3 假设检验
10.3.1 LRT的渐近分布
10.3.2 其他大样本检验
10.4 区间估计
10.4.1 近似极大似然区间
10.4.2 其他大样本区间
10.5 习题
10.6 杂录
10.6.1 超有效性
10.6.2 适当的正则性条件
10.6.3 再谈自助法
10.6.4 影响函数
10.6.5 自助法区间
10.6.6 稳健区间
第11章 方差分析和回归分析
11.1 引言
11.2 一种方式分组的方差分析
11.2.1 模型和分布假定
11.2.2 经典的ANOVA假设
11.2.3 均值的线性组合的推断
11.2.4 ANOVAF检验
11.2.5 对比的同时估计
11.2.6 平方和的分解
11.3 简单线性回归
11.3.1 最小二乘：数学解
11.3.2 最佳线性无偏估计：统计解
11.3.3 模型和分布假定
11.3.4 正态误差下的估计和检验
11.3.5 在给定点x=x0处的估计和预测
11.3.6 同时估计和置信带
11.4 习题
11.5 杂录
11.5.1 Cochran定理
11.5.2 多重比较
11.5.3 随机化完全区组设计
11.5.4 其他类型的方差分析
11.5.5 置信带的形状
11.5.6 Stein悖论
第12章 回归模型
12.1 引言
12.2 变量有误差时的回归
12.2.1 函数关系和结构关系
12.2.2 最小二乘解
12.2.3 极大似然估计
12.2.4 置信集
12.3 罗吉斯蒂克回归
12.3.1 模型
12.3.2 估计
12.4 稳健回归
12.5 习题
12.6 杂录
12.6.1 函数和结构的意义
12.6.2 EIV模型中常规最小乘的相合性
12.6.3 EIV模型中的工具变量
12.6.4 罗吉斯蒂克似然方程
12.6.5 再谈稳健回归
附录 计算机代数
常用分布表
参考文献
作者索引
名词索引
· · · · · · (收起)
读后感
专为吐槽这本烂书而注册的账号。说实话从没见过这么烂的书，我不知道是作者的水平问题还是什么，我也不知道为什么会有这么多人推崇这本书，这本书比起陈希孺的数理统计差太远了！！！总之我奉劝各位绝对不要用这本书，理由如下 从第一章开始我就迷茫了，你既然是讲初等概率，你...
评分Read this book because it is the text for our PhD Econometrics I course, also mainly because it is recommended by Professor D, so first comes his comments on the book. "The standard PhD level first text on Math. Stats in all serious stats and econ departme...
评分很不错的，一本概率统计书，记得以前在艰难的看模式分类那书时，要是知道有该书做数学背景支持，就容易看多了。只要你有概率的基本知识（我以前是看ross那本概率论基础那书的）看这书，应该没问题。
评分很不错的，一本概率统计书，记得以前在艰难的看模式分类那书时，要是知道有该书做数学背景支持，就容易看多了。只要你有概率的基本知识（我以前是看ross那本概率论基础那书的）看这书，应该没问题。
评分This is a classical textbook for mathematical statistics. I have to say that this book is barely ok and clearly not a perfect one as it lacks the necessary rigorous math treatment. It seems to be too easy for a student with good math background but shows ev...
用户评价
我购买这本书的主要目的是想系统地提升自己在因果推断方面的能力。当前的许多商业分析和政策评估都离不开因果关系的研究，而统计推断正是其核心。我殷切希望这本书能用大量的篇幅来讨论工具变量、双重差分（DiD）以及倾向得分匹配（PSM）这些前沿且实用的方法。如果能结合经济学或公共卫生领域的具体案例来讲解这些方法的适用条件和陷阱，那么这本书的实战价值将大大提升。我不喜欢那种只停留在教科书层面的理论阐述，我需要的是能直接指导我解决现实世界复杂问题的“武器”。
评分这本书的装帧设计非常朴素，这倒是符合我对学术书籍的期待——内容大于形式。我注意到书中的图表非常规范，坐标轴标签清晰，图例明确，这在很多教材中是缺失的。我对统计模型的假设检验部分尤为关注，尤其是对多重比较问题的处理，希望作者能给出当前最主流和最稳健的解决方案，而不是停留在传统的Bonferroni校正上。如果能加入一些关于如何用统计思维去批判性地解读新闻报道或研究报告的章节，教导读者识别统计陷阱，那这本书的社会价值就不仅仅局限于学术领域了，它能帮助更多人提高媒介素养。
评分这本书的定价让我有些犹豫，但冲着它在学术圈的口碑，我还是入手了。我希望它在理论推导上做到严谨至极，每一个定理的证明都逻辑缜密，没有任何跳跃的步骤。对于初学者来说，这可能意味着枯燥，但对我这种希望建立稳固理论基础的人来说，这是必须的。另外，我非常看重书中的历史背景介绍。了解一个统计方法是如何一步步发展起来的，往往能帮助我更好地理解其设计初衷和局限性。如果书中能穿插一些著名统计学家的小故事或者他们之间的学术争论，这本书的阅读体验会生动很多，不再是冷冰冰的公式堆砌。
评分说实话，拿到这本书时，我最大的感受是它的厚度和内容的深度。我以前看过的很多统计学入门读物，都像是走马观花，蜻蜓点水，很快就忘了。我需要的是那种能让我停下来思考，甚至需要反复咀嚼才能完全理解的材料。这本书的作者如果能提供一些不同流派统计思想的对比介绍，比如贝叶斯和频率学派的哲学差异，那会非常有启发性。我特别关注那些关于样本选择偏差和模型诊断的章节，因为在实际应用中，这些“灰色地带”往往是导致错误结论的元凶。这本书如果能提供大量的R或Python代码示例，并且代码是经过精心组织和注释的，那就简直是福音了，我可以立即将理论付诸实践。
评分这是一本我一直想找的关于数据科学和概率论的书，名字听起来就很专业，内容肯定很硬核。我特别喜欢那种深入浅出的讲解方式，能够把复杂的数学概念用清晰易懂的语言阐述出来。这本书的排版和插图如果能多一些，那就更好了，毕竟视觉效果对学习曲线的帮助是巨大的。我希望它能涵盖从基础的描述性统计到高级的回归分析和假设检验，覆盖面要足够广，同时对每一个关键概念都能有详尽的推导过程和实际案例分析。如果能加入一些机器学习的背景知识，将统计学在现代数据分析中的应用展现出来，那就更完美了。我期待它能成为我案头常备的工具书，随时翻阅，巩固知识体系，而不是仅仅束之高阁。
评分是中文版的锅么，大概是我脑子的锅吧。。真的难，看不懂。。。
评分相比随机过程的教材 这本书已经够好了 呜呜呜
评分推倒很详细，但是易读性一般，更需要的是结合一些应用来阐述数理统计的概念。
评分这本书把Cochrane定理放在某章节结尾，还没给出定理正文，更没给出证明。这是让我很惊奇的地方。能介绍同变性概念，假设检验习题里有petti公式，居然不会介绍Cochrane定理。后来我想明白了作者偏爱分析技巧，所以介绍一堆积分变换。但不愿运用太多代数矩阵工具，所以回避了多元分析里面不少基本定理。
评分查漏补缺，一本基础知识的字典Bible，习题还有七成的答案，很友好的。
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