新编统计基础与实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:大连理工大

作者:宋文光

出品人:

页数:191

译者:

出版时间:2007-2

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787561134313

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计基础
• 数据分析
• 统计实务
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• 回归分析
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统计学理论与应用前沿探索 书籍简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具时代前沿性的统计学理论体系与应用实践指南。它超越了传统统计教材中对基础概念的机械罗列，着重于构建现代数据科学背景下的统计思维框架，并系统梳理了当前学术界与工业界热点领域的先进方法论。全书内容结构严谨，逻辑清晰，力求在理论深度与实操可行性之间取得完美平衡。 第一部分：现代统计学理论基石的重构与深化 本部分将对统计学的基本原理进行一次深层次的回顾与现代化诠释。我们不再满足于描述性统计的表面功夫，而是着眼于从信息论和概率论的更深层次去理解统计推断的本质。 第1章：概率论基础的现代视角 本章首先回顾了测度论在现代概率论中的基础地位，重点阐述了随机变量、随机过程的概念是如何在更严格的数学框架下得到定义的。不同于侧重于古典概率的教材，我们引入了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的理论基础，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样的收敛性分析，并探讨了它们在复杂高维模型采样中的实际应用挑战。此外，本章还详细讨论了大数定律和中心极限定理在非独立同分布（non-i.i.d.）数据下的推广形式，例如鞅差中心极限定理，为处理时间序列和面板数据提供了理论支撑。 第2章：参数估计与模型选择的进阶 本章聚焦于统计推断的核心——如何从有限样本中对未知参数做出最合理的估计。我们深入剖析了最大似然估计（MLE）的渐近性质，包括其一致性、渐近正态性和有效性，并详细对比了贝叶斯估计与频率派估计的哲学差异与实际效果差异。重点内容包括广义线性模型（GLM）的深入探讨，特别是泊松回归、负二项回归在处理计数数据和过度离散问题上的优势。在模型选择方面，本书详细介绍了赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）的推导过程及其局限性，并引入了更为鲁棒的交叉验证（Cross-Validation）技术，如$k$折交叉验证和留一法，用于评估模型在未见数据上的泛化能力。 第3章：假设检验的严谨性与有效性 本章旨在提升读者对统计显著性的理解层次。我们不仅讲解了$p$值的定义和传统$t$检验、$F$检验的应用场景，更侧重于探讨其背后的逻辑陷阱——多重比较问题（Multiple Testing）。书中详细介绍了Bonferroni校正、FDR（False Discovery Rate）控制方法（如Benjamini-Hochberg程序）的计算与选择依据。此外，本章还涵盖了非参数检验的理论基础，如Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验，并探讨了它们在数据分布未知或存在异常值时的适用性。 第二部分：高维数据与复杂模型下的统计建模 随着数据量的爆炸式增长，传统的统计模型已难以应对高维度和高复杂度的挑战。本部分是本书的亮点，全面介绍了应对现代数据挑战的先进方法。 第4章：高维回归与正则化方法 在高维情境下（即变量数量$p$远大于样本数量$n$），传统的最小二乘法失效。本章系统梳理了正则化（Regularization）技术。详细推导并比较了Lasso（$L_1$惩罚）和Ridge（$L_2$惩罚）回归的优化目标函数和稀疏性产生机制。此外，本书深入探讨了Elastic Net如何结合两者的优点，以及自适应Lasso在理论上的优势。对于变量选择，我们还介绍了基于信息论的序贯模型选择算法。 第5章：现代非参数与半参数回归 本章将统计学分析从参数模型扩展到更灵活的非参数框架。重点介绍了局部加权散点平滑（LOESS）和样条回归（Spline Regression）的数学构造，特别是三次样条和平滑样条的最小化目标函数。在半参数模型方面，我们引入了广义加性模型（GAM），展示了如何通过平滑函数捕捉非线性关系，同时保持模型的可解释性，并介绍了其在处理复杂交互作用时的优势。 第6章：机器学习与统计学的交汇点 本章致力于弥合经典统计学与现代机器学习之间的鸿沟。我们不再将它们视为对立面，而是统一在“预测与推断”的框架下进行考察。详细分析了决策树、随机森林（Random Forest）的构建原理、Bagging和Boosting的集成思想，并从统计学的角度探讨了模型的方差-偏差权衡。对于支持向量机（SVM），本书侧重于核函数的选择、对偶问题以及间隔最大化的几何意义。同时，本书也探讨了统计推断在这些“黑箱”模型中的应用，如置信区间估计和特征重要性评估。 第三部分：时间序列、空间数据与因果推断 本部分专注于处理具有时间或空间依赖结构的数据，并探讨了从观测数据中提取因果关系这一统计学的终极目标。 第7章：复杂时间序列的建模与预测 本书对时间序列分析进行了现代化处理。除了传统的ARIMA模型外，我们重点介绍了处理高频和非平稳数据的GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）在金融波动率建模中的应用。对于多元时间序列，我们深入探讨了向量自回归（VAR）模型的结构识别、格兰杰因果检验的统计有效性，以及协整（Cointegration）理论在长期均衡关系分析中的应用。 第8章：空间统计学导论 空间数据的自相关性使得传统统计方法失效。本章介绍了克里金（Kriging）插值技术的理论基础，强调了变异函数（Variogram）的构建与拟合。内容涵盖了空间自回归模型（SAR）和空间误差模型（SEM）的数学表达，以及如何利用Moran's I检验来量化空间聚类效应。 第9章：现代因果推断方法 本章是本书对社会科学、生物统计学等领域具有重要意义的内容。我们摒弃了仅仅依赖随机对照试验（RCT）的局限，转向更实用的观测数据因果推断。详细介绍了潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），并系统讲解了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的构建与平衡检验，双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）的原理，以及断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）和工具变量（Instrumental Variables, IV）在解决混杂偏倚问题上的严谨应用。 结语：统计学在人工智能时代的展望 本书最后展望了统计学理论如何继续引领数据科学和人工智能的发展，强调了概率建模、推断和因果关系理解对于构建可解释、可信赖的智能系统的关键性作用。 本书结构宏大，内容涵盖了从经典数理统计的严谨推导到最前沿的因果推断和高维建模技术，为希望成为数据科学领域专家的读者提供了坚实的理论基础和实用的工具箱。

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坦白说，我以前买过好几本号称是“入门级”的统计书籍，结果都因为内容过于理论化，或者案例老旧而束之高阁。但这一本，它的实用主义色彩非常浓厚，阅读体验可以说是颠覆性的。特别是对于那种对统计软件操作不熟悉的朋友，这本书简直就是救星。它在介绍具体方法论的同时，会非常细致地穿插软件操作的步骤和截图，清晰明了，几乎不需要再去看额外的软件教程。这种“理论与实操并重”的编排结构，极大地缩短了从理解概念到实际应用之间的鸿沟。我记得有一次，我们团队在做用户留存率分析时遇到了瓶颈，我当时抱着试试看的心态，翻阅了书中的时间序列分析章节，结果不仅找到了合适的模型，还根据书中的指导完成了初步的建模和验证。那种茅塞顿开的感觉，是其他任何教材都未能给予的。它不是那种高高在上的学术著作，更像是一位随时可以请教的实战派导师。

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这本书，说实话，拿到手的时候我就被它的封面设计给吸引了。那种沉稳又不失现代感的配色，加上清晰的字体排版，让人一看就知道这本书在内容上会非常扎实。我刚开始接触这个领域时，总觉得那些统计学的概念枯燥乏味，充满了各种陌生的公式和符号，读起来非常吃力。但是这本书的处理方式，真的让人耳目一新。它没有一上来就抛出复杂的理论，而是通过非常贴近生活的案例来引导我们进入主题。比如，它在讲解概率论基础的时候，不是单纯地罗列定理，而是会结合日常的抽样调查、市场分析这些场景，让你直观地感受到统计学在实际应用中的价值。而且，作者在行文上非常注重逻辑的连贯性，每个章节之间的过渡都做得非常自然流畅，不会让你感到思维的跳跃性太大。即便是对于我这种数学基础相对薄弱的读者来说，也能跟上作者的思路，逐步建立起对统计学的整体认知框架。这本书的深度和广度也把握得恰到好处，既有必要的理论支撑，又不至于陷入晦涩的数学推导，更像是一本既能入门又能深入的工具书，非常适合希望系统学习这门学科的读者。

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我必须得承认，这本书的排版和装帧质量，也为我的阅读体验加分不少。纸张的质感非常好，油墨的印刷清晰锐利，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。而且，书中关键概念和公式的标注方式非常巧妙，通常会用不同颜色或字体进行区分，使得重点突出，便于快速检索和复习。更值得一提的是，书后的附录部分做得非常贴心，它并非简单地罗列了公式表，而是提供了一份非常实用的“统计方法速查指南”，涵盖了从描述性统计到推断性统计的常用工具和适用场景的总结。这对于工作繁忙的专业人士来说，简直是巨大的便利，需要回顾某个特定方法时，无需翻阅整本书，直接查阅附录即可快速定位。整体来看，这本书从内容深度、讲解清晰度，到最终的印刷和辅助材料设计，都展现出了极高的专业水准和对读者的尊重，是一本非常值得推荐的优秀教材。

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这本书的讲解风格，给我最深刻的印象就是“化繁为简”的艺术。很多统计学教材动辄上百个公式堆砌在一起，让人望而生畏，但这本显然不是走寻常路的。它更像是一位经验丰富的老师，面对面地为你拆解难题。我尤其欣赏它在“数据可视化”部分的处理。它没有仅仅停留在介绍图表类型的层面，而是深入剖析了不同数据形态应该选用哪种图表，以及如何通过图表来“讲故事”。比如，书中对回归分析的讲解，不仅仅是告诉你如何计算出系数，更重要的是教会你如何解读这些系数的业务含义，这对于我们日常工作中撰写报告、进行决策支持来说，简直是太实用了。再者，这本书在案例的选择上也显得十分用心，它们大多来源于现代商业环境中的真实问题，而不是那些脱离实际的“理想化”模型。每次读完一个章节，我都能立刻联想到工作中可能遇到的类似情况，并且知道该运用哪些统计工具去解决。这种“学以致用”的即时反馈感，极大地提高了我的学习兴趣和坚持下去的动力。

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这本书的结构编排体现出一种非常成熟的教学理念，它采用了模块化的设计思路，让学习的路径变得非常清晰可控。每一部分内容的引入都像是为下一部分做好了充分的铺垫，使得整个知识体系搭建得如同精密的乐高城堡，稳固而富有层次感。我最欣赏的是它对“假设检验”这一核心难点的处理。作者没有直接跳入P值的复杂定义，而是先从决策的风险和不确定性入手，引导读者去理解为什么要进行假设检验，以及检验的哲学基础是什么。这种从“为什么”到“是什么”再到“怎么做”的递进式讲解，极大地帮助我摆脱了过去那种死记硬背公式的状态。读完之后，你会发现，统计学不再是冰冷的数字游戏，而是充满逻辑推理和风险评估的思维工具。即便是那些初次接触统计学概念的读者，也能凭借这本书的引导，建立起一种科学的、批判性的数据思维方式，这对于提升个人职业竞争力是无价的。

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