具體描述
《統計推斷(翻譯版·原書第2版)》從概率論的基礎開始，通過例子與習題的旁徵博引，引進瞭大量近代統計處理的新技術和一些國內同類教材中不常見而又廣為使用的分布。其內容既包括工科概率入門、經典統計和現代統計的基礎，又加進瞭不少近代統計中數據處理的實用方法和思想，例如：Bootstrap再抽樣法、刀切(Jackkrlife)估計、EM算法、Logistic迴歸、穩健(Robest)迴歸、Markov鏈、Monte Carlo方法等。它的統計內容與國內流行的教材相比，理論較深，模型較多，案例的涉及麵要廣，理論的應用麵要豐富，統計思想的闡述與算法更為具體。《統計推斷(翻譯版·原書第2版)》可作為工科、管理類學科專業本科生、研究生的教材或參考書，也可供教師、工程技術人員自學之用。
作者簡介
目錄資訊
第2版序
第1版序
譯後序
第1章 概率論
1.1 集閤論
1.2 概率論基礎
1.2.1 公理化基礎
1.2.2 概率演算
1.2.3 計數
1.2.4 枚舉結果
1.3 條件概率與獨立性
1.4 隨機變量
1.5 分布函數
1.6 概率密度函數和概率質量函數
1.7 習題
1.8 雜錄
第2章 變換和期望
2.1 隨機變量函數的分布
2.2 期望
2.3 矩和矩母函數
2.4 積分號下的求導
2.5 習題
2.6 雜錄
2.6.1 矩列的唯一性
2.6.2 其他母函數
2.6.3 矩母函數能否唯一地確定分布？
第3章 常見分布族
3.1 引言
3.2 離散分布
3.3 連續分布
3.4 指數族
3.5 位置與尺度族
3.6 不等式與恒等式
3.6.1 概率不等式
3.6.2 恒等式
3.7 習題
3.8 雜錄
3.8.1 Poisson假設
3.8.2 Chebychev不等式及其改進
3.8.3 再談指數族
第4章 多維隨機變量
4.1 聯閤分布與邊緣分布
4.2 條件分布與獨立性
4.3 二維變換
4.4 多層模型與混閤分布
4.5 協方差與相關
4.6 多維分布
4.7 不等式
4.7.1 數值不等式
4.7.2 函數不等式
4.8 習題
4.9 雜錄
4.9.1 交換悖論
4.9.2 算術－幾何－調和平均值不等式
8.3.1 錯誤概率與功效函數
8.3.2 最大功效檢驗
8.3.3 並－檢驗與交－並檢驗的真實水平
8.3.4 P-值
8.3.5 損失函數最優性
8.4 習題
8.5 雜錄
8.5.1 單調功效函數
8.5.2 似然比作為證據
8.5.3 P-值和後驗概率
8.5.4 置信集P-值
第9章 區間估計
9.1 引言
9.2 區間估計量的求法
9.2.1 反轉一個檢驗統計量
9.2.2 樞軸量
9.2.3 樞軸化纍積分布函數
9.2.4 Bayes區間
9.3 區間估計量的評價方法
9.3.1 尺寸和覆蓋概率
9.3.2 與檢驗相關的最優性
9.3.3 Bayes最優
9.3.4 損失函數最優
9.4 習題
9.5 雜錄
9.5.1 置信方法
9.5.2 離散分布中的置信區間
9.5.3 Fieller定理
9.5.4 其他區間如何?
第10章 漸近評價
10.1 點估計
10.1.1 相閤性
10.1.2 有效性
10.1.3 計算與比較
10.1.4 自助法標準誤差
10.2 穩健性
10.2.1 均值和中位數
10.2.2 M_估計量
10.3 假設檢驗
10.3.1 LRT的漸近分布
10.3.2 其他大樣本檢驗
10.4 區間估計
10.4.1 近似極大似然區間
10.4.2 其他大樣本區間
10.5 習題
10.6 雜錄
10.6.1 超有效性
10.6.2 適當的正則性條件
10.6.3 再談自助法
10.6.4 影響函數
10.6.5 自助法區間
10.6.6 穩健區間
第11章 方差分析和迴歸分析
11.1 引言
11.2 一種方式分組的方差分析
11.2.1 模型和分布假定
11.2.2 經典的ANOVA假設
11.2.3 均值的綫性組閤的推斷
11.2.4 ANOVAF檢驗
11.2.5 對比的同時估計
11.2.6 平方和的分解
11.3 簡單綫性迴歸
11.3.1 最小二乘：數學解
11.3.2 最佳綫性無偏估計：統計解
11.3.3 模型和分布假定
11.3.4 正態誤差下的估計和檢驗
11.3.5 在給定點x=x0處的估計和預測
11.3.6 同時估計和置信帶
11.4 習題
11.5 雜錄
11.5.1 Cochran定理
11.5.2 多重比較
11.5.3 隨機化完全區組設計
11.5.4 其他類型的方差分析
11.5.5 置信帶的形狀
11.5.6 Stein悖論
第12章 迴歸模型
12.1 引言
12.2 變量有誤差時的迴歸
12.2.1 函數關係和結構關係
12.2.2 最小二乘解
12.2.3 極大似然估計
12.2.4 置信集
12.3 羅吉斯蒂剋迴歸
12.3.1 模型
12.3.2 估計
12.4 穩健迴歸
12.5 習題
12.6 雜錄
12.6.1 函數和結構的意義
12.6.2 EIV模型中常規最小乘的相閤性
12.6.3 EIV模型中的工具變量
12.6.4 羅吉斯蒂剋似然方程
12.6.5 再談穩健迴歸
附錄 計算機代數
常用分布錶
參考文獻
作者索引
名詞索引
· · · · · · (收起)
讀後感
简单看了一些方差分析的翻译，对照来看的，我是搞过一点医的，523页的treatment means，翻译成处理均值，实在不敢苟同，医学上treatment应该当”治疗，诊疗“翻译，应该是”诊疗手段“，不能直译啊！
評分这本书一定要看原版，是佛罗里达大学大牛乔治-卡塞拉的经典之作，绝对值得一读，不仅包含了经典的数理统计和概率论内容，而且介绍了很多新的方法。
評分很不错的，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。
評分很不错的，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。
評分很不错的，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。
用戶評價
這本書的裝幀設計非常樸素，這倒是符閤我對學術書籍的期待——內容大於形式。我注意到書中的圖錶非常規範，坐標軸標簽清晰，圖例明確，這在很多教材中是缺失的。我對統計模型的假設檢驗部分尤為關注，尤其是對多重比較問題的處理，希望作者能給齣當前最主流和最穩健的解決方案，而不是停留在傳統的Bonferroni校正上。如果能加入一些關於如何用統計思維去批判性地解讀新聞報道或研究報告的章節，教導讀者識彆統計陷阱，那這本書的社會價值就不僅僅局限於學術領域瞭，它能幫助更多人提高媒介素養。
评分這是一本我一直想找的關於數據科學和概率論的書，名字聽起來就很專業，內容肯定很硬核。我特彆喜歡那種深入淺齣的講解方式，能夠把復雜的數學概念用清晰易懂的語言闡述齣來。這本書的排版和插圖如果能多一些，那就更好瞭，畢竟視覺效果對學習麯綫的幫助是巨大的。我希望它能涵蓋從基礎的描述性統計到高級的迴歸分析和假設檢驗，覆蓋麵要足夠廣，同時對每一個關鍵概念都能有詳盡的推導過程和實際案例分析。如果能加入一些機器學習的背景知識，將統計學在現代數據分析中的應用展現齣來，那就更完美瞭。我期待它能成為我案頭常備的工具書，隨時翻閱，鞏固知識體係，而不是僅僅束之高閣。
评分我購買這本書的主要目的是想係統地提升自己在因果推斷方麵的能力。當前的許多商業分析和政策評估都離不開因果關係的研究，而統計推斷正是其核心。我殷切希望這本書能用大量的篇幅來討論工具變量、雙重差分（DiD）以及傾嚮得分匹配（PSM）這些前沿且實用的方法。如果能結閤經濟學或公共衛生領域的具體案例來講解這些方法的適用條件和陷阱，那麼這本書的實戰價值將大大提升。我不喜歡那種隻停留在教科書層麵的理論闡述，我需要的是能直接指導我解決現實世界復雜問題的“武器”。
评分這本書的定價讓我有些猶豫，但衝著它在學術圈的口碑，我還是入手瞭。我希望它在理論推導上做到嚴謹至極，每一個定理的證明都邏輯縝密，沒有任何跳躍的步驟。對於初學者來說，這可能意味著枯燥，但對我這種希望建立穩固理論基礎的人來說，這是必須的。另外，我非常看重書中的曆史背景介紹。瞭解一個統計方法是如何一步步發展起來的，往往能幫助我更好地理解其設計初衷和局限性。如果書中能穿插一些著名統計學傢的小故事或者他們之間的學術爭論，這本書的閱讀體驗會生動很多，不再是冷冰冰的公式堆砌。
评分說實話，拿到這本書時，我最大的感受是它的厚度和內容的深度。我以前看過的很多統計學入門讀物，都像是走馬觀花，蜻蜓點水，很快就忘瞭。我需要的是那種能讓我停下來思考，甚至需要反復咀嚼纔能完全理解的材料。這本書的作者如果能提供一些不同流派統計思想的對比介紹，比如貝葉斯和頻率學派的哲學差異，那會非常有啓發性。我特彆關注那些關於樣本選擇偏差和模型診斷的章節，因為在實際應用中，這些“灰色地帶”往往是導緻錯誤結論的元凶。這本書如果能提供大量的R或Python代碼示例，並且代碼是經過精心組織和注釋的，那就簡直是福音瞭，我可以立即將理論付諸實踐。
评分推倒很詳細，但是易讀性一般，更需要的是結閤一些應用來闡述數理統計的概念。
评分考前碼:-D
评分這本書講的特彆清楚，尤其是分布族的介紹
评分這本書講的特彆清楚，尤其是分布族的介紹
评分考前碼:-D
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