Applied Nonparametric Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wadsworth Publishing Company

作者:Wayne W. Daniel

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1989-08

价格:USD 59.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534919764

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 非参数统计
• 应用统计
• 数据分析
• 统计方法
• 概率论
• 数学
• 科学研究
• 统计建模
• 数据科学

好的，这是一本名为《概率论与数理统计基础》的图书简介。 --- 《概率论与数理统计基础》图书简介 内容概要 本书旨在为学习概率论与数理统计的读者提供一套全面、深入且易于理解的教材。全书结构严谨，逻辑清晰，从最基础的概率论概念出发，逐步深入到数理统计的核心理论与应用。内容涵盖了概率论的经典内容，如随机事件、概率的基本性质、条件概率与独立性、随机变量及其分布，并在此基础上系统地介绍了数理统计的理论框架，包括大数定律、中心极限定理、统计估计、假设检验以及回归分析等关键主题。 本书的编写目标是帮助读者不仅掌握这些理论工具，更要理解其背后的数学原理和实际应用背景。我们力求在概念的严谨性与教学的直观性之间找到平衡，使得初学者能够稳步前行，而有一定基础的读者也能从中获得更深层次的理解。 第一部分：概率论基础 概率论是理解随机现象和不确定性的数学工具。本书的第一部分系统地介绍了这一基础领域。 第1章：随机事件与概率 本章首先定义了随机试验、样本空间和随机事件。通过大量的实例，阐述了事件之间的关系，如并、交、互补等运算。重点讲解了古典概型、几何概型以及相对频率的收敛性，为概率的严格定义奠定了基础。我们详细讨论了概率的基本性质，特别是加法公式和乘法公式，并引入了条件概率和事件独立性的概念，强调了独立性在实际问题中的重要性。 第2章：随机变量及其分布 随机变量是将随机试验结果映射到实数域的函数。本章区分了离散型随机变量和连续型随机变量，并分别介绍了它们的概率分布函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。我们详细讨论了几种重要的基本分布，包括二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。正态分布作为自然界和工程中最常见的分布，获得了重点关注。此外，还引入了期望、方差和矩的概念，用以量化随机变量的特征。 第3章：多维随机变量 在许多实际问题中，我们需要同时考虑多个随机变量。本章探讨了二维（及多维）随机变量的联合分布、边际分布和条件分布。着重分析了随机变量之间的相关性，通过协方差和相关系数来度量线性关系。对于多个随机变量的函数，介绍了其分布的求法，为后续的统计推断打下基础。 第4章：随机变量的极限理论 随机变量的极限理论是连接概率论与数理统计的桥梁。本章详细阐述了大数定律（弱收敛和强大数定律），解释了样本均值依概率收敛于总体均值的条件。随后，深入探讨了中心极限定理，这是数理统计中进行统计推断的基石，它揭示了大量独立同分布随机变量之和（或均值）渐近服从正态分布的普遍性。 第二部分：数理统计基础 数理统计学是利用从总体中抽取的样本信息对总体特征进行推断的科学。第二部分侧重于理论推导和实际应用。 第5章：数理统计的基本概念 本章介绍了统计推断的总体框架，包括总体、样本、统计量等基本概念。重点讲解了充分统计量、完备性以及有效性等统计估计的优良性质。通过对统计量性质的探讨，为后续的估计和检验方法提供理论依据。 第6章：参数估计 参数估计是数理统计的核心任务之一。本章首先介绍了点估计的常用方法，包括矩估计法（MOM）和极大似然估计法（MLE），并详细分析了这些估计量的性质，如无偏性、一致性和有效性。随后，系统地介绍了区间估计，推导了基于正态分布、卡方分布、t分布和F分布的置信区间，使读者能够量化估计的不确定性。 第7章：假设检验 假设检验是根据样本数据判断总体参数是否满足预先设定的某种假设的统计过程。本章从最基本的概念入手，讲解了原假设与备择假设的设定、第一类错误与第二类错误的控制、以及检验的功效。随后，详细介绍了基于各种统计量（如Z统计量、t统计量、卡方统计量和F统计量）的参数检验方法，包括单样本、双样本的均值、方差检验，以及拟合优度检验和独立性检验。 第8章：回归分析基础 回归分析是研究随机变量之间相互依赖关系的重要工具。本章集中讨论简单线性回归模型，推导了最小二乘法的估计公式，并对回归系数进行了假设检验和区间估计。此外，还探讨了模型诊断的关键方面，例如残差分析，以确保模型的适用性和可靠性。 特色与优势 1. 理论与实践并重： 本书在严格的数学推导基础上，融入了大量贴近实际的例题和练习题，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 2. 清晰的逻辑结构： 从概率的定义到统计推断的复杂应用，章节之间过渡自然，层层递进，确保学习的连贯性。 3. 广泛的适用性： 本书内容覆盖了国内高校概率论与数理统计课程的基本要求，适用于理工科、经济管理类、生命科学等需要掌握统计学工具的专业学生和研究人员。 读者对象 正在学习概率论与数理统计的本科生和研究生。 需要扎实统计学基础的研究人员和工程师。 准备从事数据分析、金融建模、工程统计等领域的专业人士。 通过对本书的学习，读者将建立起坚实的概率论基础，并掌握现代数理统计分析的核心方法，为深入学习机器学习、数据挖掘等前沿领域打下坚实的基础。

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坦率地说，这本书的厚度初看会让人望而却步，但深入阅读后发现，每一页的密度都极高，信息量爆炸。它不像市面上许多教科书那样灌水凑页数，而是专注于提供深度和广度兼备的内容。尤其是在时间序列的非参数分析部分，作者展示了极高的专业水准。对于那些试图从混乱的时间序列数据中提取真实信号的研究人员来说，这本书提供了实用的工具箱。它并没有回避非参数方法在计算复杂度上的挑战，反而提供了一些巧妙的近似和计算策略，这对于实践者来说至关重要。我尤其欣赏它对Bootstrap方法论的详尽讨论，从基础的重采样原理到更复杂的依赖结构下的自举技术，覆盖面非常全面。这本书无疑是为那些愿意投入时间和精力去真正掌握统计学“内功心法”的读者准备的，它要求你思考，而不是仅仅记忆公式。

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我是在一个项目瓶颈期接触到这本书的，当时我们面对的数据集严重违反了正态性假设，传统的回归分析效果惨淡。这本书的出现，简直是雪中送炭。它不仅提供了诸如秩相关的替代方案，更重要的是，它建立了一种思维模式：在数据特性不明朗时，优先考虑无分布假设的方法。书中对非参数回归技术（如核平滑、局部多项式回归）的介绍，清晰地展示了如何构建灵活的模型来拟合复杂的数据轨迹。与其他侧重于理论证明的书籍不同，它非常注重**如何选择合适的核函数和带宽参数**，这正是影响实际分析结果的关键因素。作者的写作风格简洁有力，少有冗余的形容词，每一个句子都像是在精确地传递信息。对于需要进行高级数据建模，尤其是那些对模型解释性有较高要求的领域，这本书提供的洞察力是无与伦比的。

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这本书简直是统计学领域的宝石，尤其是对于那些在处理复杂数据结构时感到力不从心的研究者而言。作者在介绍非参数方法的过程中，并没有陷入枯燥的数学推导泥潭，而是巧妙地将理论与实际应用紧密结合。我印象最深的是它对于秩和检验的讲解，那种由浅入深的逻辑编排，让人在不知不觉中就掌握了这种强大工具的核心思想。相比于那些只会罗列公式的教材，它更像是一位经验丰富的前辈，带着你一步步拆解难题。书中大量的案例分析，无论是生物统计还是社会科学领域，都极具启发性，让我开始重新审视我手中那些传统参数模型无法有效处理的数据集。特别是关于经验过程理论的那几章，虽然初期阅读有点挑战，但一旦理解了其中的精髓，你会发现看待统计推断的角度完全不一样了。我强烈推荐给任何希望在数据分析领域深耕，尤其是在数据分布未知或存在严重偏倚时寻求稳健解决方案的同行们。

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这本书的结构设计非常巧妙，它将看似松散的非参数技术整合进了一个连贯的统计学框架之下。不同于某些教材将非参数方法视为“当参数方法失效时的后备选项”，这本书将其提升到了与参数方法同等重要的地位，甚至在许多前沿研究领域，将其置于更优先的位置。我特别赞赏作者在讨论**检验效能（Power）**时的谨慎态度。书中明确指出了非参数检验在某些情况下可能不如参数检验敏感，但同时也清晰地界定了那些效能损失是可以接受的，或者可以通过调整方法来弥补的场景。这种诚实的态度构建了读者对作者的高度信任。对于那些希望从“知道”非参数方法到“精通”非参数方法跨越的读者，这本书提供了必要的理论深度和实际操作的指导，是工具箱里最值得珍藏的一件利器。

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这本书的叙事风格我个人非常喜欢，它没有采用那种高高在上的学术口吻，反而带着一种平易近人的亲切感。读起来更像是与一位对统计学抱有无限热情的专家在进行一场高质量的对话。它对于假设检验的解读，尤其是在非参数框架下的视角转换，让我醍醐灌顶。许多经典检验，比如K-S检验或Wilcoxon符号秩检验，在其他书中往往只是草草带过，但在这里，作者花费了大量笔墨去剖析它们背后的假设前提和适用范围的边界。更值得称赞的是，书中对“稳健性”这一概念的阐述，不仅仅是停留在口头上，而是通过严谨的数学论证展示了非参数方法在面对异常值和非正态性时的优越性。如果你正在努力摆脱传统正态分布假设的桎梏，这本书无疑是为你量身定制的指南。它成功地将原本被视为“进阶”或“小众”的统计分支，拉入了主流应用的视野，而且讲解得清晰、透彻，毫无晦涩感。

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