具体描述
雷奥奇·卡塞拉、罗杰L.贝耶编著的《统计推断（英文版原书第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能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门、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（Jackknife）估计、EM算法、Logistic回归、稳健（Robust）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（英文版原书第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
序
1 Probability Theory
1.1 Set Theory
1.2 Basics of Probability Theory
1.2.1 Axiomatic Foundations
1.2.2 The Calculus of Probabilities
1.2.3 Counting
1.2.4 Enumerating Outcomes
1.3 Conditional Probability and Independence
1.4 Random Variables
1.5 Distribution Functions
1.6 Density and Mass Functions
1.7 Exercises
1.8 Miscellanea
2 Transformations and Expectations
2.1 Distributions of Functions of a Random Variable
2.2 Expected Values
2.3 Moments and Moment Generating Functions
2.4 Differentiating Under an Integral Sign
2.5 Exercises
2.6 Miscellanea
3 Common Families of Distributions
3.1 Introduction
3.2 Discrete Distributions
3.3 Continuous Distributions
3.4 Exponential Families
3.5 Location and Scale Families
3.6 Inequalities and Identities
3.6.1 Probability Inequalities
3.6.2 Identities
3.7 Exercises
3.8 Miscellanea
4 Multiple Random Variables
4.1 Joint and Marginal Distributions
4.2 Conditional Distributions and Independence
4.3 Bivariate Transformations
4.4 Hierarchical Models and Mixture Distributions
4.5 Covariance and Correlation
4.6 Multivariate Distributions
4.7 Inequalities
4.7.1 Numerical Inequalities
4.7.2 Functional Inequalities
4.8 Exercises
4.9 Miscellanea
5 Properties of a Random Sample
5.1 Basic Concepts of Random Samples
5.2 Sums of Random Variables from a Random Sample
5.3 Sampling from the Normal Distribution
5.3.1 Properties of the Sample Mean and Variance
5.3.2 The Derived Distributions: Student's t and Snedecor's F
5.4 Order Statistics
5.5 Convergence Concepts
5.5.1 Convergence in Probability
5.5.2 Almost Sure Convergence
5.5.3 Convergence in Distribution
5.5.4 The Delta Method
5.6 Generating a Random Sample
5.6.1 Direct Methods
5.6.2 Indirect Methods
5.6.3 The Accept/Reject Algorithm
5.7 Exercises
5.8 Miscellanea
6 Principles of Data Reduction
6.1 Introduction
6.2 The Sufficiency Principle
6.2.1 Sufficient Statistics
6.2.2 Minimal Sufficient Statistics
6.2.3 Ancillary Statistics
6.2.4 Sufficient, Ancillary, and Complete Statistics
……
7 Point Estimation
8 Hypothesis Testing
8.1 Introduction
9 Interval Estimation
10 Asymptotic Evaluations
11 Analysis of Variance and Regression
12 Regression Models
Appendix: Computer Algebra
Table of Common Distributions
References
Author Index
Subject Index
· · · · · · (收起)
读后感
研究生一年级时上“高级计量经济学（1）”的时候此书作为第二参考书，算是囫囵吞枣的看过。 此书内容编排上包括概率和统计两个部分，而并非完全讲点估计、假设检验等“标准”数理统计的内容。这样的好处就是让读者（尤其研究生一年级的学生）有个循序渐进的过程。虽然多数人在...
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...
评分这本书最最重要和值得大力推荐的是前5章（或者说前六章），很难想象象作者这样的大牛会潜心细细的讲解最最基本的一些东西，大牛就是大牛，基础讲的及其清晰！书的习题很多，网上有答案。但是对我这种不做题纯粹拿来看看到人，讲解中的例题分析也是很好的！应该说前5-6章读好了...
评分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。
用户评价
说实话，我最开始接触这类书籍，往往是被那些花哨的图表和新颖的案例所吸引，但这本书却显得“朴实无华”得多，它更像是一位经验丰富的老教授，耐心地坐在你面前，跟你娓娓道来每一个推断背后的哲学思辨。我注意到书中对“假设检验”的讨论，它没有简单地教你如何计算P值，而是深入探讨了零假设的设立、I型II型错误的权衡，以及最关键的，如何从统计显著性走向实际意义上的重要性。这种对统计思维深度的挖掘，着实让我这个长期在数据前线摸爬滚打的人醍醐灌顶。它迫使我停下来思考，我手中的工具箱里，每一样工具的使用前提和局限性到底是什么。对于那些想超越“会用软件”层面，真正想成为数据分析决策者的人来说，这种思辨性的内容价值千金，读起来虽然需要集中精神，但收获却是质的变化。
评分这本书的结构安排简直是教科书级别的典范，它像一座精心规划的建筑，每层楼都有明确的主题，而且承重和美观都考虑到了。我尤其喜欢它在引入复杂模型（比如回归分析的扩展形式）之前，都会先用一整章的篇幅来巩固线性代数和最小二乘法的几何直觉。这种循序渐进的策略极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于我这种需要将理论迅速应用于实际项目中的人来说，清晰的框架至关重要。当我需要回顾某个特定主题时，我可以迅速定位到那一章节，并且发现作者提供的例题设计得非常巧妙，它们不仅检验了对公式的记忆，更重要的是考察了对模型假设是否满足的判断能力。总而言之，它是一本可以作为案头工具书长期陪伴，而不是读完一遍就束之高阁的典藏。
评分这本厚重的书一上手就给我一种严谨、扎实的学术气息。我本来对统计学理论有点畏惧，觉得那都是高深的数学公式堆砌而成，但翻开目录后，发现它对概念的阐述非常清晰，逻辑链条也衔接得非常自然。作者显然花了大量的心思在如何将复杂的思想“翻译”成普通人能够理解的语言上。比如在讲解中心极限定理时，他没有直接抛出那个著名的公式，而是用了一个非常生动的实际案例来铺垫，让我一下就抓住了这个理论背后的直觉意义。我特别欣赏它在方法论上的平衡性，既不偏废经典的参数估计，也对现代非参数方法的引入持开放态度，使得阅读体验非常全面。读完前几章，我感觉自己对概率论的基础认知被重新梳理了一遍，为后续更深入的学习打下了极其坚实的地基，绝不是那种只停留在表面、浮光掠影的入门读物，而是真正想把读者拉进统计推断“殿堂”的引路者。
评分与其他许多教材相比，这本书最大的亮点在于其对“模型诊断与稳健性”的重视程度。很多统计书籍在讲完“如何建立模型”后就戛然而止，但这本书却花了相当大的篇幅来讨论“如果模型错了怎么办”。它深入讲解了残差分析的各个方面，以及如何通过自助法（Bootstrap）等重采样技术来评估估计量的稳定性，这在实际的数据建模工作中简直是救命稻草。我记得书中对多重共线性的处理部分，不仅给出了数学解释，还配上了图形化的说明，让我这个对矩阵运算不太敏感的人也能清晰地把握问题所在。这种对“不完美现实”的直面，让这本书的价值远超理论的范畴，它更像是一本教你如何“诚实面对数据”的职业操守指南。每当我准备汇报一个模型结果时，总会下意识地翻阅一下其中关于假设验证和稳健性的章节，确保我的结论是站得住脚的。
评分我原本以为这是一本偏向于理论证明的冷硬教材，但读着读着，发现其中渗透着一股“实用主义”的暖流。它的理论推导虽然严谨，但作者总能适时地穿插一些“历史注脚”或“应用场景的反思”。比如在介绍贝叶斯方法的章节，他没有将它描绘成与频率学派完全对立的异端，而是以一种非常平等的姿态，展示了在特定数据稀疏或需要融入先验知识的场景下，贝叶斯方法的优雅之处。这种开放且包容的叙述口吻，极大地拓宽了我对统计推断范式的理解。它让我意识到，统计学不是一个非黑即白的领域，而是一个充满权衡和选择的艺术，不同的场景需要不同的哲学武器。读完后，我不再满足于盲目套用S.D.的方法，而是开始思考：“对于我手头这个问题，哪种推断范式才是最负责任、最诚实的表达？”
评分难
评分当年学得如同傻逼，现在看看恍然大悟
评分难
评分非常不错。给人耳目一新的感觉
评分非常不错。给人耳目一新的感觉
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