具体描述
《概率与统计》深入浅出地介绍统计理论与方法，突出统计思想，为便于读者学习和掌握所介绍的各种统计方法，列举了大量的实际数据例子。主要内容包括：随机变量、分布与期望、一些概率分布、抽样分布和数据描述、单样本和两样本的估计问题、单样本和两样本的假设检验、线性回归、单因子试验、析因试验等。
《概率与统计》内容系统、翔实、丰富，范例多而具体，条理清晰，是数理统计学的优秀入门教材，适合统计专业及其相关专业的本科生和研究生使用，同时也适合作为相关领域科研人员的参考书籍。
作者简介
Raymond H. Myers 弗吉尼亚科技大学统计学名誉教授，主要研究领域为线性模型、试验设计和响应曲面方法。他曾获得多项教学成果奖，并于1974年被推选为美国标准协会（ASA）会员，1985年被教育发展和支持委员会评为弗吉尼亚州“年度教授”，1999年被美国质量协会授予Shewhart奖章 。
Sharon L. Myers Radford大学数理统计学名誉教授，主要研究领域为统计计算、回归分析和响应曲面方法。她曾担任弗吉尼亚科技大学统计咨询中心副主任15年，担任Radford 大学统计咨询中心主任7年。
目录信息
译者序
前 言
第1章 统计与数据分析概述1
1.1 回顾：统计推断、样本、总体和概率的作用1
1.2 抽样过程、数据的收集4
1.3 离散数据和连续数据7
1.4 概率：样本空间和事件7
1.5 样本点计算13
1.6 事件的概率17
1.7 加法规则18
1.8 条件概率、独立性和乘法规则22
1.9 贝叶斯公式28
第2章 随机变量、分布和期望34
2.1 随机变量的概念34
2.2 离散概率分布36
2.3 连续概率分布39
2.4 联合概率分布43
2.5 随机变量的均值52
2.6 随机变量的方差和协方差58
2.7 随机变量线性组合的均值和方差64
2.8 可能的误解和风险及其与其他章节的关系72
第3章 一些概率分布73
3.1 引言和目的73
3.2 二项分布和多项式分布73
3.3 超几何分布79
3.4 负二项分布和几何分布83
3.5 泊松分布和泊松过程85
3.6 连续均匀分布89
3.7 正态分布90
3.8 正态曲线下的面积92
3.9 正态分布的应用95
3.10 二项式的正态近似99
3.11 伽玛分布和指数分布103
3.12 卡方分布107
3.13 可能的误解和风险及其与其他章节的关系112
第4章 抽样分布和数据描述113
4.1 随机抽样113
4.2 一些重要的统计量114
4.3 抽样分布118
4.4 均值的抽样分布和中心极限定理119
4.5 s2的抽样分布125
4.6 t分布126
4.7 f分布129
4.8 图形表示131
4.9 可能的误解和风险及其与其他章节的关系138
第5章 单样本和两样本的估计问题139
5.1 引言139
5.2 统计推断139
5.3 经典估计方法139
5.4 单样本：估计均值141
5.5 点估计的标准误差146
5.6 预测区间146
5.7 容忍限148
5.8 两样本：估计均值差151
5.9 配对观测155
5.10 单样本：估计一个比例158
5.11 两样本：估计两比例的差160
5.12 单样本：估计方差162
5.13 可能的误解和风险及其与其他章节的关系166
第6章 单样本和两样本的假设检验167
6.1 统计假设的基本概念167
6.2 统计假设检验168
6.3 利用p值实施假设检验的决策174
6.4 单样本：单均值检验177
6.5 两样本的均值检验181
6.6 均值检验样本容量的选择186
6.7 均值比较的图形方法187
6.8 单样本比例检验192
6.9 两样本比例检验194
6.10 拟合优度检验196
6.11 独立性检验(分类数据)198
6.12 齐次性检验200
6.13 两样本案例研究202
6.14 可能的误解和风险及其与其他章节的关系207
第7章 线性回归208
7.1 线性回归简介208
7.2 简单线性回归（slr）模型和最小二乘法209
7.3 关于回归系数的推断215
7.4 预测220
7.5 方差分析方法224
7.6 对回归线性的检验：重复观测的数据227
7.7 残差诊断图：对违背假设的图形检测232
7.8 相关性233
7.9 简单线性回归案例研究235
7.10 多元线性回归和系数估计236
7.11 多元线性回归推断242
第8章 单因子试验的一般性介绍251
8.1 方差分析方法和试验设计策略251
8.2 单向方差分析（单向anova）：完全随机设计252
8.3 方差齐次性检验257
8.4 多重比较261
8.5 区组的概念和随机完全区组设计265
8.6 随机效应模型273
8.7 单向试验的案例研究275
8.8 可能的误解和风险及其与其他章节的关系280
第9章 析因试验(两个或多个因子)281
9.1 引言281
9.2 两因子试验中的交互作用282
9.3 两因子方差分析283
9.4 三因子试验293
9.5 可能的误解和风险及其与其他章节的关系304
附录a 统计表及证明305
附录b 奇数习题答案330
参考文献339
索引342
· · · · · · (收起)
读后感
给一本教材写书评实在为难，教材一般难以激起人们的兴趣，没出什么大事的话，正经人也不会去读。我读这书亦属无奈，因为智商有限所以上统计学的时候遭遇了难以克服的困难，于是心情沉重地迈向图书馆，试着找本我这种程度看得进去的教材，结果主要发现了两本：一本是DeGroot et ...
评分给一本教材写书评实在为难，教材一般难以激起人们的兴趣，没出什么大事的话，正经人也不会去读。我读这书亦属无奈，因为智商有限所以上统计学的时候遭遇了难以克服的困难，于是心情沉重地迈向图书馆，试着找本我这种程度看得进去的教材，结果主要发现了两本：一本是DeGroot et ...
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用户评价
这本书的逻辑性非常强，作者似乎总是能预见到读者在学习过程中可能遇到的困惑，并提前进行解答。我印象特别深刻的是，在介绍“贝叶斯定理”时，作者首先回顾了“条件概率”的概念，然后巧妙地将两者联系起来，解释了贝叶斯定理如何能够根据新的证据来更新我们对事件发生概率的信念。他并没有直接给出那个稍微有些复杂的公式，而是通过一个“疾病诊断”的例子，生动地说明了在已知一些先验信息（比如疾病的普遍发病率）和一些新的检测结果后，如何计算一个人真正患病的概率。这个例子非常贴切，让我瞬间明白了贝叶斯定理在实际应用中的重要性。而且，作者在讲解每一种统计方法时，都会强调其适用的前提条件和潜在的风险，比如在应用某些回归模型时，需要注意数据是否存在多重共线性等问题。这种严谨的教导方式，让我觉得这本书不仅传授了知识，更培养了我严谨的科学精神。
评分我是一个对数字比较敏感的人，但对于数字背后的含义，我常常感到困惑。这本书就恰好满足了我这种需求。作者在解释每一个统计概念时，都力求用最直观、最容易理解的方式来表达。比如，在讲解“标准差”时，他并没有直接给出那个开方和求和的公式，而是通过描绘一群人的身高差异，来形象地说明标准差是如何衡量数据的离散程度的。他会说，标准差越大，说明大家的身高差异越大，反之则越小。这种接地气的解释，让我一下子就明白了标准差的物理意义。而且，书中很多内容都与我们日常生活中会遇到的问题息息相关，例如，在分析“抽样调查”时，作者会详细讲解如何才能保证样本的代表性，以及抽样误差是如何产生的。这些内容让我学会了如何批判性地看待媒体上发布的各种统计数据，不再轻易被表面的数字所迷惑。这本书让我觉得，学习统计学，就是在学习一种更科学、更理性的思维方式。
评分这本书的结构安排堪称巧妙，它并非按照传统的章节划分，而是将一系列相关的概念和方法串联起来，形成一个有机的知识体系。我注意到，作者在引入新的概念时，总是会先回顾之前学过的知识，并指出新知识与旧知识之间的联系，从而形成一个良好的知识闭环。例如，在介绍“回归分析”时，他并没有突然跳跃，而是先回顾了“相关性”的概念，解释了相关性仅仅表示变量之间的关联程度，而回归分析则进一步探究了变量之间的函数关系。这种逻辑性的递进，让我在学习过程中始终能够跟上作者的思路，并且能够清晰地看到知识点的演进脉络。此外，书中穿插的案例研究也极具启发性。这些案例并非凭空捏造，而是来源于真实世界的数据，涵盖了经济、社会、科学等多个领域。通过分析这些案例，我能够更直观地感受到概率和统计在解决实际问题中的强大力量，也让我对这些抽象的数学工具有了更深刻的理解。这本书让我觉得，学习数学不再是枯燥的公式推导，而是一次次探索世界奥秘的旅程。
评分我之前对统计学中的“数据可视化”一直很感兴趣，但总觉得难以入手。这本书在这方面给了我很大的启发。作者在介绍如何解读各种图表时，不仅提供了清晰的规则和方法，更重要的是，他强调了“为何”要这样做。例如，在讲解柱状图时，他会说明为什么在比较不同类别的数据时，柱状图比折线图更适合。他还会提醒我们，图表的制作本身也可能带有一定的倾向性，需要我们保持警惕。我特别欣赏作者在分析数据时的严谨态度。他不会轻易下结论，而是会通过对数据的细致观察和多角度的分析，来得出更可靠的结论。在书中，我看到许多关于现实世界数据的案例分析，比如如何通过分析股票市场的历史数据来预测未来的走势，或者如何通过分析人口普查数据来制定城市规划。这些案例让我看到了概率与统计在实际工作中的巨大价值，也让我更加渴望掌握这些分析工具。这本书让我明白，数据可视化不仅仅是制作漂亮的图表，更是一种深入理解数据、洞察规律的有力手段。
评分这本书的封面设计着实吸引了我，深邃的蓝色背景搭配抽象的数学符号，透露出一种严谨而又不失神秘的气息。我并非数学专业背景，但从小就对数字背后的规律和偶然性充满好奇，尤其是在生活中，很多看似随机的事件，背后似乎都隐藏着某种逻辑。翻开这本书，我首先被它清晰的排版和舒适的字体所打动，这对于长时间阅读来说至关重要。作者在开篇就用一种非常生活化的语言，解释了概率和统计在我们日常生活中无处不在的应用，比如天气预报的准确率、彩票中奖的可能性，甚至是医生诊断疾病的参考依据。这让我立刻对即将展开的知识产生了浓厚的兴趣，不再觉得它是一本枯燥的学术著作。我特别欣赏作者在介绍基本概念时，并没有直接抛出复杂的公式，而是通过一个个生动有趣的例子，比如抛硬币、掷骰子，来帮助读者建立直观的理解。这种循序渐进的教学方式，让我在不知不觉中掌握了许多基础知识，也为后续更深入的学习打下了坚实的基础。我期待在这本书中，能够更深入地理解那些隐藏在生活表面下的数学规律，并学会如何用科学的眼光去分析和解读那些看似杂乱无章的数据。
评分我对这本书的另一印象深刻之处，在于其语言风格的独特性。作者似乎拥有一种化繁为简的魔力，将那些令人生畏的数学术语，转化为易于理解的日常表达。我记得在讲解“期望值”这个概念时，他并没有一开始就给出 E(X) = ΣxP(x) 这样的公式，而是通过一个经典的赌局案例，生动地描绘了参与者在多次游戏后平均能够获得的收益。这个例子非常形象，让我在思考“期望”的时候，不再是抽象的数学符号，而是具体的金钱得失。更让我赞赏的是，作者在解释每一个统计模型时，都会深入剖析其应用场景和潜在局限性，并且不会回避那些“不那么完美”的方面。他会坦诚地告诉我们，某些模型在特定条件下可能失效，或者需要进行调整才能适应实际情况。这种严谨的态度，让我觉得这本书不仅仅是在教授知识，更是在培养一种批判性思维。我喜欢这种“不骗人”的教学方式，它让我觉得我在与一位真诚的智者交流，而不是被动地接受灌输。这本书让我在学习数学的同时，也学会了如何更理性地看待数据和分析问题，这对于我未来的学习和工作都将大有裨益。
评分这本书在视觉呈现上也做得非常出色。我发现书中大量的图表和插图，不仅仅是为了美观，更是为了更好地辅助理解。例如，在讲解“中心极限定理”时，作者通过绘制一系列不同样本大小下的样本均值分布图，直观地展示了随着样本量的增加，样本均值分布如何逐渐趋向于正态分布。这样的可视化呈现，比单纯的文字描述要生动和深刻得多。我记得还有一处让我印象深刻，是在介绍“置信区间”时，作者用了一个非常形象的比喻：就像我们在茫茫大海中寻找一座岛屿，我们无法确定岛屿的确切位置，但我们可以通过一系列测量，划定一个区域，告诉别人岛屿很可能就在这个区域内。这个比喻让我立刻理解了置信区间的含义，即在一定概率下，真实的参数值会落在我们计算出的区间内。这种将抽象概念具象化的能力，是这本书最成功的地方之一。通过这些精心设计的图表和类比，我感觉自己就像在一位技艺精湛的向导的带领下，探索着概率与统计的广阔天地。
评分我之前对概率和统计一直抱有一种敬畏感，总觉得它是属于数学天才们的领域。但是，当我翻开这本书，这种感觉瞬间烟消云散。作者在开篇就用了很多日常生活的例子，比如抽奖、天气预报、甚至是我们玩扑克牌时如何估计下一张牌出现的概率。他将这些看似随机的事件，巧妙地与概率论中的基本概念联系起来。我特别喜欢他讲解“随机变量”的那一部分，他并没有直接给出数学定义，而是通过模拟一个班级里学生身高分布的例子，来帮助我们理解随机变量的含义。这个例子非常贴切，让我对这个抽象的概念有了非常直观的认识。而且，书中对于各种统计分布的介绍，比如正态分布，也并非枯燥地罗列公式，而是通过很多生动的图示和实际应用场景，比如测量人的身高、考试成绩等，来展现这些分布的特点和重要性。这本书让我觉得，概率和统计并非遥不可及，它就在我们身边，并且能够帮助我们更好地理解这个世界。
评分这本书的语言风格我非常喜欢，它不像很多学术著作那样充斥着晦涩难懂的术语，而是以一种平易近人的方式，引导读者一步步走进概率与统计的奇妙世界。我记得在讲解“假设检验”时，作者并没有上来就给出一堆公式和符号，而是用了一个非常生动的比喻：就像法庭上的审判，我们需要收集证据，然后根据证据来做出一个判断，是“无罪”还是“有罪”。这里的“无罪”就是“原假设”，而“有罪”就是“拒绝原假设”。这样的类比，让我瞬间理解了假设检验的核心思想，不再觉得它是一个遥不可及的数学概念。而且，作者在每一步的解释都非常到位，他会耐心分析每一种可能性，并且强调在科学研究中，我们不能百分之百确定，只能在一定置信水平下做出判断。这种严谨又不失人性化的讲解，让我觉得这本书更像是一位经验丰富的老师，在细心地指导着我。我从这本书中不仅学到了知识，更学到了一种严谨的科学态度。
评分这本书的语言风格非常吸引人，它用一种非常温和且富有启发性的方式，引导读者去探索概率和统计的奥秘。我记得在讲到“置信水平”的时候，作者并没有上来就说“95%的置信水平”，而是先引导我们思考：“如果我们重复进行很多次同样的调查，有多少次我们的结论会是正确的？”然后才引入置信水平的概念，并解释它代表的是一种长期频率。这种循序渐进的引导方式，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动参与到知识的构建过程中。而且，书中还穿插了一些关于概率论发展史的有趣故事，比如“生日悖论”的由来，这些小插曲让原本可能有些枯燥的学习过程变得轻松有趣。我特别喜欢作者在描述一些统计学家的思想时，那种饱含敬意的语气，这让我感受到了一种学术传承的魅力。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种对科学探索精神的传递，让我对未来继续深入学习这些内容充满了期待。
评分典型教材，没什么特点……
评分典型教材，没什么特点……
评分适于自学
评分适于自学
评分典型教材，没什么特点……
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