统计学原理(下) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:S.伯恩斯坦

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2002-1-1

价格:30.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030097729

丛书系列:全美经典学习指导系列

图书标签:

• 统计学
• 指导书
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• 数学
• 够基础，中译水平很高，很标准
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《统计学原理(下)：推断与建模》 这本书是《统计学原理(上)》的姊妹篇，将带领读者从描述性统计的宏观视角，深入到推断性统计的微观世界，并进一步探索统计建模的强大应用。如果说上册奠定了坚实的统计基础，那么本册则旨在构建起严谨的逻辑框架，让你能够自信地从样本数据中洞察总体规律，并运用数学工具解决现实世界中的复杂问题。 核心内容概览： 本书分为几个主要部分，层层递进，确保读者能够系统地掌握统计推断与建模的核心概念和方法。 第一部分：概率分布与抽样理论 概率论基础回顾与深入： 我们将重新审视概率论的基本公理，并重点关注几个在统计推断中至关重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布，以及重要的连续型分布——正态分布及其性质。理解这些分布的特点，是后续深入学习的基础。 中心极限定理的威力： 本部分将深入阐释统计学中最具革命性的定理之一——中心极限定理。理解为何即使总体分布未知，样本均值的分布也会趋向于正态分布，以及这一定理在统计推断中的核心地位。 抽样分布的概念与应用： 学习不同统计量（如样本均值、样本比例、样本方差）的抽样分布，理解它们如何反映总体参数的变异性，为点估计和区间估计奠定理论基础。 第二部分：参数估计与置信区间 点估计的艺术： 掌握如何通过样本数据来估计未知的总体参数，介绍最大似然估计、矩估计等常用估计方法，并探讨估计量的优良性质（如无偏性、一致性、有效性）。 区间估计的严谨： 跳出单一数值的局限，学习如何构建一个包含总体参数的置信区间。我们将详细讲解不同情况下的置信区间的构建方法，如均值、比例、方差的置信区间，并重点理解置信水平的含义及其在决策中的作用。 大样本与小样本理论： 区分在大样本和小样本情况下的统计推断差异，特别是t分布的应用，让你能够更灵活地处理不同规模的数据集。 第三部分：假设检验的基本框架 假设检验的逻辑： 学习如何将现实问题转化为统计假设，理解零假设和备择假设的设置原则。 检验统计量与P值： 掌握如何选择合适的检验统计量，并深入理解P值在判断假设检验结果中的作用，学会如何根据P值做出科学的决策。 第一类错误与第二类错误： 认识到统计推断中的不确定性，深入理解犯两类错误的含义、概率以及如何权衡它们。 常用假设检验方法： 介绍单样本、双样本的均值和比例的假设检验，以及配对样本的检验方法。 第四部分：方差分析 (ANOVA) 与卡方检验 方差分析 (ANOVA)： 学习如何比较三个或更多组别的均值是否存在显著差异。我们将详细介绍单因素方差分析和双因素方差分析的原理、计算方法和结果解读，帮助你高效地分析多组数据。 卡方检验： 掌握独立性检验和拟合优度检验。了解如何运用卡方检验来分析分类变量之间的关系，以及判断样本数据是否符合某种理论分布。 第五部分：相关与回归分析 相关分析： 学习如何度量两个变量之间线性关系的强度和方向，理解相关系数的含义，并进行简单相关分析。 简单线性回归： 深入讲解如何构建一个描述两个变量之间线性关系的回归模型。我们将详细介绍回归方程的估计、模型拟合优度（R平方）的解读、回归系数的检验以及模型的预测应用。 多元线性回归： 扩展到包含多个自变量的回归模型，学习如何构建更全面的预测模型，理解多重共线性等问题，并掌握模型选择的策略。 第六部分：统计建模的进阶概念 (可选) 模型诊断与优化： 学习如何评估回归模型的假设是否成立，以及如何处理模型中的异常值和异方差问题。 非参数统计简介 (可选)： 简要介绍在不依赖特定分布假设下的统计推断方法，为更广泛的应用场景提供思路。 本书特色： 理论与实践并重： 在深入阐释统计理论的同时，书中穿插了丰富的实际案例和习题，帮助读者将理论知识应用于解决实际问题。 清晰的逻辑结构： 各章节之间衔接紧密，层层递进，构建起完整的统计推断和建模知识体系。 强调统计思想： 除了方法本身，本书更注重培养读者的统计思维，理解统计推断背后的逻辑和局限性。 为进阶学习打下基础： 本书的知识体系将为读者在机器学习、数据挖掘、高级计量经济学等领域进一步学习打下坚实的基础。 无论你是希望提升数据分析能力的研究者，还是渴望通过数据驱动决策的实践者，抑或是对量化世界充满好奇的求知者，《统计学原理(下)：推断与建模》都将是你不可或缺的指南。它将帮助你拨开数据的迷雾，洞察隐藏的规律，并用科学的工具武装自己，应对日益复杂的信息时代。

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这本书的习题设计，可以说是这本书最能体现其“下册”地位的地方了。如果说上册的习题还停留在检验基本概念的理解和简单公式的应用上，那么这本《统计学原理(下)》的习题，简直就是一场智力马拉松。很多题目并非简单的计算题，而是要求读者对某个统计理论进行深入的批判性思考，甚至要求推导出某个定理的边界条件。我印象最深的是关于广义线性模型（GLM）的迭代求解过程的习题，它要求我们不仅要写出迭代公式，还要分析收敛性的可能障碍。这些习题的难度已经远远超出了常规课程的要求，更像是为博士生准备的研究课题的引子。虽然完成这些习题会带来巨大的成就感，但它们所占用的时间成本和精力投入是巨大的，以至于我不得不取舍一部分对其他知识点的学习深度。对于自学或者希望快速掌握统计学核心技能的人来说，这些习题的挑战性可能过高，反而成了阻碍学习进度的绊脚石，它们更像是对已掌握知识的“极限测试”，而不是对学习过程的“有效辅助”。

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这本书简直是理论的深渊，我原以为自己对数理统计已经有了个大概的认识，结果翻开这本《统计学原理(下)》才发现，我那点知识储备简直是班门弄斧。这本书的论证过程之严密、公式推导之繁琐，简直让人怀疑作者是不是想故意为难读者。比如，关于大样本理论的阐述部分，每一个假设的引入、每一步极限的取用，都像是在走钢丝，稍有不慎就会掉入逻辑的陷阱。我花了整整一个下午，才勉强吃透了中心极限定理在非独立同分布情况下的一个特定变体的证明思路。更别提后面涉及到的假设检验的各种非参数方法，那些P值和功效函数的细节，书里写得极其精炼，仿佛每一个符号的背后都藏着千言万语，但作者却吝啬于给出太多直观的解释，更偏爱于冷冰冰的数学表达。对于我这种更偏向于应用实践的读者来说，这本书的学习曲线陡峭得令人绝望，每每合上书本，都有一种自己重新回到了高等数学课堂的错觉，只剩下对“为什么”的无尽追问，却鲜少找到直接解决实际问题的“怎么做”的清晰路径。它更像是一本献给数学系高年级本科生或者研究生的参考书，而不是给普通统计学习者准备的入门或进阶读物。读这本书，更像是在攀登一座高耸入云的山峰，风景或许壮丽，但过程的艰辛足以磨灭掉大部分人的热情。

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这本书的编排逻辑和行文风格，坦白讲，非常具有“学术权威感”，但同时也带来了一种疏离感。它有一种不容置疑的自信，每一个章节的推进都显得水到渠成，作者似乎默认读者已经具备了深厚的概率论基础和线性代数功底。这导致在某些关键概念的引入上，跳跃性较大。例如，当我试图回顾方差分析（ANOVA）的混合模型部分时，前文对随机效应和固定效应的区分，并没有用足够多的类比或图示来帮助理解，而是直接跳转到了涉及矩阵代数的混合模型公式表达上。这种高度浓缩的表达方式，对于知识体系已经非常完善的人来说是高效的，但对于我这种需要反复咀嚼、多角度理解的读者来说，无疑是增加了理解的难度和时间成本。我不得不频繁地查阅其他补充材料，去寻找那些被作者省略掉的“中间步骤”或者更通俗的解释。这种感觉就像是看一部由顶级导演拍摄的艺术电影，画面精美绝伦，但如果没有看懂导演的隐喻，就会感到困惑和茫然。它要求读者的高度主动性，如果仅仅是抱着被动接受知识的心态去阅读，很容易在半途迷失方向。

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关于贝叶斯统计那几个章节的叙述，是我觉得这本书处理得相对“保守”的部分。考虑到现代统计学中贝叶斯方法的蓬勃发展和实际应用中的重要性，这本书虽然也涵盖了贝叶斯推断的基本框架，包括先验、似然和后验的结合，但其深度和广度似乎没有跟上最新的学术前沿。在讨论MCMC方法时，篇幅明显不足，主要集中在理论介绍，对于Gibbs Sampling和Metropolis-Hastings算法的实际运行机制和收敛诊断标准，阐述得较为简略。这使得读者在试图将贝叶斯方法应用于复杂模型时，会感觉知识的链条断裂了。这本书似乎更倾向于巩固经典的频率学派统计思想的严密性，而对新兴的、计算驱动的统计范式给予了相对克制的篇幅。这也许是其出版年代或作者侧重点决定的，但在当前的统计学图景中，这种处理方式让这本书显得略微滞后。它是一部扎实的经典著作，但要指望它引领你进入现代统计推断的最前沿，可能需要配合阅读更新的专业文献。

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说实话，我更期待的是能看到更多贴近现实案例的分析，但这本书在这一点上显得有些力不从心。它似乎过于沉浸在对统计模型内在结构美学的追求中，对于模型在真实世界数据面前可能遇到的各种“脏乱差”情况，讨论得相当有限。比如，在讨论回归分析的稳健性时，书中虽然提到了异常值的影响，但提供的解决策略大多停留在理论层面，例如使用更复杂的M-估计或者秩回归，但对于如何在实际软件（比如R或Python）中高效地实施这些策略，以及如何判断哪种稳健方法最适合特定的数据分布，讲解得非常简略。这让我感觉，这本书虽然构建了一个坚实的理论框架，但在“工程化”和“实战化”的桥梁搭建上做得不够。我希望作者能花更多的篇幅，用具体的、带有社会背景或经济意义的数据集来演示这些高级统计工具是如何运作的，而不是仅仅停留在符号运算的层面。读完感觉自己仿佛掌握了一套顶级的理论武器，却发现枪里没有子弹，或者不知道该瞄准哪里。对于期望能直接将学到的知识转化为数据洞察的读者来说，这本书的实用性打了一个折扣，更像是一部理论手册而非操作指南。

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对推断统计学的理解终于清晰了很多

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推断性统计，很浅却很全

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