具体描述
《数理统计学》自1990年问世，历经十余年，期间广泛征求同行意见，多次修订，更加适合于教学。全国统计教材编审委员会有关专家评审后，一致认为“该书基本理论、方法及概念准确、严谨，体系、层次分明，逻辑性较强，内容安排符合教学要求”。
与《数理统计学》第三版相比，此次修订在第1章增加了描述统计学的基本内容和方法。第2章专门叙述抽样分布理论，它是统计推断的基础，并且增加了上α-分位点的统计定义。将第三版的第2章和第4章合并，称为估计理论，作为《数理统计学》第3章，包含求参数的点估计的方法、评选估计量的标准和求参数的置信区间；将第三版的第5章和第6章合并，同时删掉一些在实际中用得比较少的检验方法，作为《数理统计学》的第4章，称为假设检验，包含参数的假设检验和非参数的假设检验。并介绍一点P-值的概念。第三版的第7章作为《数理统计学》的第5章，讨论线性回归分析。第三版的第8章作为《数理统计学》的第6章，介绍试验设计和方差分析。这两章的基本内容未变。只是做了一些删减和更新。
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用户评价
这本书的封面看起来比较沉静，没有花哨的设计，传递出一种专业和严谨的感觉。我最近在准备一个重要的项目，其中涉及到了大量的统计分析，而我发现自己在这方面的知识储备有所欠缺，尤其是那些能够支撑起严谨分析的数理基础。因此，我选择入手这本《数理统计学》，希望它能够填补我在这方面的空白。这本书的目录结构设计得相当有条理，从概率论的基石开始，逐步深入到统计学的核心内容，包括各种统计量、概率分布，以及最重要的统计推断方法，如参数估计和假设检验。我觉得它的内容非常全面，能够为我提供一个完整的知识体系。我特别着迷于书中关于“概率分布”的部分。作者非常详尽地介绍了各种常见的离散型和连续型概率分布，比如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等等。我花了很多时间去理解每种分布的概率质量函数或概率密度函数，以及它们的期望、方差等重要性质。书中的图示非常直观，能够帮助我更好地理解这些分布的形状和特征。我喜欢作者在讲解这些概念时，不仅仅停留在公式的层面，还会结合一些实际的应用场景来解释，这样我就能更容易地理解这些抽象概念的意义。我尤其对“中心极限定理”和“大数定律”的章节印象深刻。这些定理是统计推断的理论基石，我花了不少精力去理解它们的证明过程和实际意义。我尝试着去理解这些定理是如何保证统计推断的有效性的，以及它们在实际应用中的重要作用。这本书的阅读过程对我来说是一次宝贵的学习经历，它不仅提升了我对数理统计理论的理解，也让我对如何科学地分析数据有了更深的认识。
评分收到这本书的时候，感觉比预想的要厚重一些，书页的纸质也相当不错，摸起来很舒服，而且印刷非常清晰，没有那种刺眼的荧光感，读起来眼睛也不会那么累。我最近因为工作涉及到一些项目管理和风险评估，发现很多时候都需要对不确定性进行量化和分析，而统计学在这方面是不可或缺的工具。虽然我之前接触过一些应用统计的知识，但总觉得缺乏理论深度，很多决策都显得不够有依据。于是，我特意选择了这本《数理统计学》，希望能够从根本上提升我的理解。这本书的目录安排得非常有条理，从最基础的概率论概念，如事件、概率、随机变量，到更复杂的统计推断，如参数估计、假设检验，再到一些常用的统计模型，如回归分析，都一一涵盖。我觉得它就像一个完整的知识体系，能够帮助我构建起清晰的认知。我特别关注了书中关于“样本和抽样分布”的内容。我一直对样本与总体的关系感到好奇，这本书详细讲解了各种抽样统计量（例如样本均值、样本方差）的分布特性，以及它们如何依赖于总体的分布和样本量的大小。作者在这部分用了大量的图表和公式来辅助说明，让我对这些概念的理解更加直观和深刻。我花费了不少时间去理解这些抽样分布的推导过程，因为它直接关系到后续统计推断的可靠性。我喜欢书中对不同概率分布的介绍，比如正态分布、t分布、卡方分布等，并且详细说明了它们在统计推断中的作用。我尤其对书中的“假设检验”部分印象深刻。它详细介绍了如何根据实际问题提出假设，选择合适的检验统计量，计算p值，并最终做出统计决策。这本书的阅读过程虽然需要付出努力，但确实让我看到了统计学理论的严谨性和实用性，为我分析和解决实际问题提供了强大的理论支持。
评分这本书拿在手里感觉很有分量，封面设计低调而专业，没有多余的装饰，给人一种扎实可靠的感觉。我最近在准备参加一个关于数据分析的资格考试，其中要求对数理统计学的理论知识有深入的掌握。虽然我之前也有接触过一些统计学的内容，但感觉很多细节和原理都不是特别清晰，很容易在考试中失分。我希望通过这本《数理统计学》，能够系统地梳理知识，查漏补缺。这本书的目录结构非常清晰，从概率论的基础，包括各种概率分布的性质，到统计推断的两个重要部分，即参数估计和假设检验，都进行了详细的介绍。我觉得它就像一个非常完善的复习提纲。我特别关注了书中关于“统计量的分布”的章节。我之前一直不太理解为什么在进行统计推断时，我们需要关注样本统计量的分布，而不是直接用样本值。这本书详细解释了中心极限定理等关键定理，说明了样本均值在样本量足够大时近似服从正态分布的原理，以及t分布、卡方分布等在不同场景下的应用。作者在这部分用了大量的公式推导和图示来说明，让我对这些概念的理解更加深入。我喜欢作者在讲解每一个公式时，都会阐述其背后的数学逻辑和统计意义，这让我能够真正理解为什么要这样计算，以及这个计算结果代表什么。我尤其对书中关于“假设检验”的介绍印象深刻，它不仅讲解了各种检验方法的步骤，还强调了如何理解p值以及如何根据实际情况做出判断。我尝试着去运用书中的方法来解决一些考试模拟题，通过反复练习，我对知识的掌握程度有了明显的提升。这本书为我备考提供了坚实的理论基础。
评分这本书，怎么说呢，拿到手沉甸甸的，封面设计挺朴素的，就是那种书店里很常见的学术书籍样子。翻开第一页，一股油墨的香气扑鼻而来，虽然有点老套，但确实是很多经典书籍的味道。我最近因为工作需要，想系统地补一下数理统计的基础知识，之前断断续续接触过一些，但总觉得体系不够完整，很多概念还是模模糊糊的。我一直觉得，数学这东西，一旦体系崩塌了，后面学什么都会觉得吃力。所以，我特意找了这本《数理统计学》，希望它能给我一个坚实的知识基础。拿到书的那天，我迫不及待地翻了翻目录，感觉内容涵盖得很广，从概率论的基础讲起，一直到一些进阶的统计推断方法。我特别关注了关于统计模型的部分，因为这块是我一直觉得比较难理解的地方。书里对各种模型都有详细的介绍，包括它们的假设条件、适用范围以及优缺点。我花了不少时间去理解那些模型背后的数学原理，有时候会反复看同一个章节，生怕漏掉什么细节。不得不说，作者的讲解还是比较清晰的，虽然有些地方确实需要反复琢磨，但总体上，我能跟得上思路。书中的例子也很丰富，每一个概念都配有相应的例子，这对于我这种需要实践来加深理解的人来说，简直是太及时了。我甚至会尝试着自己去复现书中的例子，用我熟悉的统计软件跑一遍，看看结果是不是和书里写的一样。这个过程虽然耗时，但确实让我对统计方法的理解提升了一个档次。我尤其喜欢书中关于参数估计和假设检验的章节，这部分内容是统计推断的核心，也是我工作中经常会用到的。书里对各种估计量和检验方法的推导过程都写得很详细，包括它们的性质和优劣势分析。我花了很多时间去理解这些推导，试图弄清楚每一个步骤背后的逻辑。虽然有时候会遇到一些复杂的公式，但我会尝试着把它们拆解开来，一点一点地去分析。书中的图表也用得恰到好处，能够很好地帮助我理解一些抽象的概念。我常常会一边看书，一边在纸上画图，试图将书中的内容可视化，这样理解起来就更加直观了。总的来说，这本书给我带来了很大的帮助，我感觉我对数理统计的理解更加深入了，也更有信心去应对工作中的挑战了。
评分这本书给我的第一印象就是它很“硬核”，封面设计简单大方，透露着一股严谨的气息。我之所以选择这本书，是因为最近在研究一些机器学习算法，而这些算法背后都离不开扎实的数理统计基础。我之前对统计学的了解主要停留在一些简单的描述性统计，对于如何进行推断和建模，一直感到比较困惑。这本书的目录结构安排得非常合理，从概率论的基石开始，一步步深入到各种统计量、分布，再到核心的统计推断方法。我觉得它就像一个详细的地图，指引我深入探索数理统计的各个角落。我特别关注了书中关于“随机变量及其分布”和“大数定律与中心极论”的章节，因为这些是理解后续统计推断方法的基础。我花了大量的时间去理解这些概率论的经典定理，虽然有些证明过程相当复杂，但作者的讲解还是比较细致的，能够帮助我一步步理清思路。书中的公式和符号都非常规范，一开始接触的时候会觉得有些陌生，但慢慢也就习惯了。我特别喜欢书中关于“点估计”和“区间估计”的讨论，这部分内容直接关系到如何从样本数据来推断总体参数。作者详细介绍了矩估计法、最大似然估计法等不同的估计方法，并对它们的优缺点进行了比较。我尝试着将书中的理论应用到一些实际场景中，虽然还需要进一步练习，但感觉已经掌握了基本的框架。书中的图表运用得也很到位，能够直观地展示一些统计量的分布情况，或者数据之间的关系。我常常会在阅读过程中，边看书边在草稿纸上画出一些示意图，帮助自己理解。我尤其对书中的“假设检验”部分印象深刻，它教会了我如何运用统计学的方法来验证某些假设。从设定原假设和备择假设，到选择合适的检验统计量，再到计算p值并做出决策，整个过程都写得非常清晰。这本书的阅读过程是一次挑战，但也是一次非常有益的体验，让我对数理统计这门学科有了更深刻的认识。
评分这本书的封面设计延续了一贯的学术风格，简洁而庄重，没有过多的修饰。我最近在攻读一个与数据科学相关的硕士学位，而数理统计学是其中绕不开的重要课程。之前虽然接触过一些，但感觉知识体系不够牢固，很多概念的理解还不够深入，容易混淆。我希望通过这本《数理统计学》能够建立起一个扎实、完整的知识框架。这本书的目录结构非常全面，从概率论的基石，如随机变量、概率分布，到统计推断的核心，如参数估计、假设检验，甚至还包含了一些多元统计分析和回归模型的内容。我觉得它像一个完整的路线图，指引我完成知识的积累。我特别感兴趣的是书中关于“最大似然估计”的章节。我了解到这是统计推断中非常强大和常用的一种参数估计方法。作者详细介绍了最大似然函数的构建过程，以及如何通过优化方法来求解使得似然函数最大的参数值。虽然推导过程涉及一些微积分的知识，但我通过反复阅读和理解，逐渐掌握了其核心思想。我喜欢作者在讲解这些方法时，会清晰地指出每一步的逻辑和目的，这让我能够更好地理解这些数学推导的意义。书中的一些例子也非常典型，能够帮助我理解这些抽象的估计方法是如何应用到实际问题中的。我尝试着将书中的理论应用到我正在做的课程项目中，虽然过程中遇到了一些困难，但我觉得这本书为我提供了解决问题的思路和工具。我尤其对书中关于“置信区间”的讲解印象深刻。它让我明白，不仅仅是给出点估计，更重要的是要给出估计的可靠性范围，这对于理解统计推断的意义至关重要。这本书为我打下了坚实的数理统计基础，让我更有信心去面对后续的学习和研究。
评分这本书的外观设计比较朴实，没有什么特别吸引眼球的地方，但就是这种低调的风格，让我觉得它很适合作为一本经典的学术教材。我近期在做一些关于市场调研的数据分析，工作中需要用到很多统计方法来评估调查结果的可靠性和显著性，但之前在这方面的理论知识比较薄弱，很多时候只能依靠一些现成的软件工具，感觉不够深入。我希望通过这本《数理统计学》能够系统地学习相关的数理基础，提升自己的分析能力。这本书的目录结构非常清晰，从概率论的基础知识，到样本和抽样分布，再到统计推断的两个主要方面——参数估计和假设检验，都涵盖了。我特别留意了关于“抽样分布”的章节。我之前对这个概念一直有点模糊，不知道样本的分布和总体的分布有什么关系。这本书详细讲解了各种统计量（如样本均值、样本方差）的抽样分布，以及它们是如何依赖于总体的分布和样本大小的。作者在这部分用了不少图表来辅助说明，让我对这些概念的理解更加直观。我花了相当长的时间去消化这部分内容，因为它直接影响到后面进行统计推断的正确性。我喜欢书中对不同抽样分布的推导和性质的讲解，这让我能够理解为什么在进行统计推断时，我们会选择特定的统计量和参考特定的分布。我尤其对书中关于“假设检验”的介绍印象深刻。作者不仅介绍了各种经典的假设检验方法，如z检验、t检验、卡方检验等，还详细解释了如何根据不同的研究问题来选择合适的检验方法，以及如何解读检验结果。我尝试着去运用这些方法来分析我自己的调研数据，虽然还需要大量的实践，但感觉已经掌握了基本的思路和方法。这本书的阅读过程让我觉得，统计学不仅仅是冰冷的公式和定理，更是连接理论与实践的桥梁。
评分这本书我拿到手里感觉比我想象的要厚实一些，纸张的质感还不错，印刷也挺清晰的，不会有模糊不清的字迹。我买这本书主要是因为我对数据分析产生了浓厚的兴趣，尤其是那些能够从海量数据中挖掘出有价值信息的统计方法。之前也零散地看过一些相关的文章和视频，但总觉得不够系统，很多理论性的东西还是停留在表面。这本书的目录看起来非常全面，从概率的基础概念，到各种统计量、统计分布，再到最核心的统计推断，比如参数估计、假设检验，甚至还涉及了回归分析和方差分析等内容。我觉得它就像一个完整的知识体系，能够帮助我从零开始构建起对数理统计的认知。我特别感兴趣的是书中关于“统计模型”的那一部分，因为在实际工作中，我们经常需要选择合适的模型来描述数据，而选择不当往往会导致错误的结论。这本书对各种常见统计模型的构建思路、假设条件以及适用场景都有非常详细的阐述，这对我来说是极大的帮助。我花了很多时间去理解书中的推导过程，有时候一个公式就需要反复看好几遍，才能领悟其中的奥妙。作者的讲解风格比较严谨，逻辑性很强，虽然有时候会觉得有些章节稍微有些枯燥，但这也是学术书籍的特点吧。我比较喜欢的是书中穿插的那些案例分析，它们能将抽象的理论知识具体化，让我看到这些统计方法是如何在实际问题中发挥作用的。我甚至会尝试着自己动手去计算，用书里的数据和方法，看看能否得到和书上一样的结果。这个过程让我对统计量的计算和统计检验的步骤有了更直观的认识。我尤其对书中的“假设检验”章节印象深刻，里面详细介绍了各种检验方法，比如t检验、卡方检验、F检验等，以及它们各自的适用范围和检验统计量的计算方法。我花了很多精力去理解假设检验的基本原理，以及如何根据实际问题设定原假设和备择假设，并最终做出统计决策。我觉得这本书的价值在于它提供了一个系统性的学习框架，让我能够按照自己的节奏，循序渐进地掌握数理统计的精髓。
评分这本书的封面设计非常简洁，带有一种沉静的学术气息，拿在手里有分量，书页的质感也不错，印刷清晰，阅读体验良好。我最近在进行一项学术研究，需要用到一些比较深入的统计分析方法来处理实验数据，但感觉自己在这方面的知识还不够扎实，很多时候只是停留在调用软件进行计算，而对于结果的背后原理却了解不多。因此，我抱着学习的态度，选择了这本《数理统计学》。这本书的目录设计相当系统，从概率论的基础概念，如随机事件、概率的公理化定义，到各种重要概率分布的性质，再到统计推断的核心，如参数估计和假设检验，都进行了详尽的阐述。我觉得它提供了一个非常完整的学习框架。我特别对书中关于“概率的测度论基础”部分感到好奇。虽然这部分内容可能对于一些初学者来说会显得有些抽象，但作者的讲解非常细致，并且强调了这一基础对于理解更高级的统计概念的重要性。我花了不少时间去理解概率测度的概念，以及它与传统概率定义之间的联系。我喜欢作者在讲解每一个定理和公式时，都会追溯其来源和意义，这让我能够更好地理解这些数学工具的价值。我尤其对书中关于“最大似然估计”的介绍印象深刻，它详细介绍了如何从数据中寻找最优的模型参数。虽然推导过程比较复杂，涉及到微积分和优化理论，但作者的逐步引导让我能够理解其核心逻辑。我尝试着将书中的理论应用到我的研究数据分析中，虽然还需要更多的实践和探索，但这本书无疑为我打开了新的思路。
评分这本书的装帧设计很有学院派的风格，拿在手里沉甸甸的，翻开是厚实的纸张和清晰的排版。我购买这本书的初衷，是由于在工作中经常会接触到大量的数据，并且需要对这些数据进行分析和解释，但之前对统计学的理解比较浅显，很多分析结果的科学性和严谨性都让我感到担忧。我希望通过这本书能够系统地学习数理统计学的知识，为我的数据分析工作打下坚实的基础。这本书的目录结构非常完整，从最基础的概率论概念，到各种重要的概率分布，再然后是统计推断的核心内容，比如参数估计、假设检验，甚至还包括了回归分析和方差分析等内容。我感觉它提供了一个非常清晰的学习路径。我特别关注了书中关于“随机变量的数字特征”和“常见概率分布”的章节。我花了相当多的时间去理解期望、方差、协方差等概念，以及离散型和连续型概率分布的性质。作者在讲解这些基础概念时，用了大量的公式和定义，虽然有时候会觉得有些抽象，但作者也提供了一些通俗易懂的比喻和例子，帮助我理解。我喜欢书中对每一个概率分布的详细介绍，包括它们的定义、期望、方差以及应用场景。这让我能够更好地理解在什么情况下应该使用哪种分布。我尤其对书中关于“参数估计”的章节印象深刻，它详细介绍了如何从样本数据来估计总体的未知参数。我花了很大的精力去理解矩估计和最大似然估计这两种方法，以及它们各自的优劣。书中的例题非常贴合实际，让我能够将学到的理论知识应用到具体问题中。我甚至会尝试着自己去解决书中的一些练习题，通过反复练习来巩固知识。我觉得这本书的价值在于它提供了一个系统性的框架，让我能够一步步地构建起对数理统计的理解，并且能够将这些理论知识应用到实际的数据分析工作中。
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