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出版者:中国科学技术大学出版社

作者:陈希孺

出品人:

页数:379

译者:

出版时间:2009-7-1

价格:38.00元

装帧:平装

isbn号码:9787312022821

丛书系列:陈希孺文集

图书标签:

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• 回归分析

《概率论与数理统计》 内容梗概： 本书旨在为读者系统性地介绍概率论和数理统计学的基本概念、理论和方法。我们力求在严谨的数学基础上，清晰地阐述统计推断的逻辑，并展示这些工具在实际问题解决中的应用。全书内容涵盖了从基础的随机事件概率计算，到复杂的统计模型建立与检验，力求使读者能够构建扎实的统计学理论基础，并掌握运用统计方法分析数据的能力。 第一部分：概率论基础 本部分将引导读者进入概率论的世界，理解随机现象的规律性。 第一章 随机事件与概率： 我们将从直观的例子出发，引入随机事件的概念，并通过集合论的语言精确描述事件之间的关系，如并、交、差、补等。在此基础上，我们将定义概率，并深入探讨古典概型、几何概型以及公理化概率定义，为后续的学习奠定坚实的基础。本章将强调概率的性质，如非负性、规范性、可列可加性等，并引出条件概率和独立性这两个核心概念。条件概率是理解“在已知某个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率”的关键，而独立性则揭示了事件之间是否存在关联。通过丰富的习题，读者将有机会巩固对这些基本概念的理解。 第二章 随机变量及其分布： 随机变量是概率论中的核心抽象，我们将区分离散型随机变量和连续型随机变量，并分别介绍它们的概率分布。对于离散型随机变量，我们将重点介绍其概率质量函数（PMF）及其累积分布函数（CDF）。我们将深入分析几个重要的离散分布，包括伯努利分布（作为一切二项分布的基础）、二项分布（描述固定次数独立重复试验中成功次数的概率）、泊松分布（常用于描述单位时间内事件发生的次数）以及几何分布（关注首次成功所需的试验次数）。对于连续型随机变量，我们将引入概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF），并详细讲解它们之间的关系。本书将重点介绍几个重要的连续分布，包括均匀分布（概率在某个区间内平均分布）、指数分布（描述事件发生间隔时间的分布）以及我们最为关注的正态分布（钟形曲线，自然界中许多现象的近似分布）。正态分布的性质，如对称性、均值与方差的影响，将得到详尽的阐述，并介绍标准正态分布及其在计算中的重要性。 第三章 多维随机变量及其分布： 现实世界中的随机现象往往是相互关联的，因此需要引入多维随机变量的概念。本章将介绍联合概率分布，包括联合概率质量函数（JPMF）和联合概率密度函数（JPDF），以及联合累积分布函数（JCDF）。我们将探讨边缘分布，即从联合分布中提取单个随机变量的分布信息，以及条件分布，即在已知其他随机变量取值的情况下，某个随机变量的分布。独立性在多维随机变量中的概念也将得到拓展。此外，我们将引入协方差和相关系数，用以度量两个随机变量之间的线性关系强度和方向，这是理解变量间相互作用的重要工具。 第四章 随机变量的数字特征： 为了更有效地描述随机变量的性质，我们需要引入一系列数字特征。期望（均值）代表了随机变量的平均取值，我们将探讨其性质，如线性性质，并介绍期望的计算方法，包括利用概率质量函数/密度函数以及全期望公式。方差衡量了随机变量取值的离散程度，我们将阐述其计算和性质，并介绍标准差作为方差的平方根。除此之外，我们还将介绍矩（如二阶矩、三阶矩等）的概念，它们提供了对分布形状更深入的了解。对于两个随机变量，我们将重申协方差和相关系数的重要性，并探讨它们与均值和方差之间的联系。 第五章 大数定律与中心极限定理： 这两类定理是概率论的基石，连接了理论与实践。大数定律，包括切比雪夫大数定律和伯努利大数定律，表明当试验次数趋于无穷时，样本均值将依概率收敛于期望值，为统计推断提供了理论依据。中心极限定理，特别是林德伯格-勒维中心极限定理，是数理统计中最强大的工具之一，它指出，无论原始分布是什么，大量独立同分布随机变量的均值的分布将近似服从正态分布。这一定理解释了为什么在自然科学和社会科学中，正态分布如此普遍。我们将详细阐述这两个定理的条件和结论，并通过实例说明其重要性。 第二部分：数理统计基础 本部分将从概率论的坚实基础上，引出统计推断的核心概念和方法。 第六章 统计量及其抽样分布： 在统计学中，我们常常通过样本来推断总体的性质。本章将引入统计量的概念，即由样本观测值构成的函数。我们将重点介绍几个重要的统计量，包括样本均值、样本方差等。更重要的是，我们将探讨这些统计量的抽样分布。理解统计量的抽样分布是进行统计推断的前提。我们将详细介绍卡方分布（与样本方差的平方和相关）、t分布（当总体标准差未知时，样本均值的分布）以及F分布（用于比较两个方差）。这些分布将在后续的假设检验和区间估计中发挥关键作用。 第七章 参数估计： 统计推断的核心任务之一是从样本数据估计总体的未知参数。本章将介绍两种主要的参数估计方法：点估计和区间估计。 点估计： 我们将介绍矩估计法和最大似然估计法。矩估计法通过令样本矩等于总体矩来求解参数。最大似然估计法则寻找使观测到当前样本的概率最大的参数值。我们将讨论点估计的性质，如无偏性、一致性、有效性，并介绍评价估计量优劣的标准。 区间估计： 点估计给出的是一个单一的数值，而区间估计则提供了一个参数可能取值的范围，并附带一定的置信水平。我们将详细讲解如何利用t分布、F分布等构建总体均值、总体方差以及两总体均值差、两总体方差比的置信区间。置信区间的解释，即“反复抽样，有多少比例的区间会包含真实参数”，将得到清晰的阐述。 第八章 假设检验： 假设检验是另一种重要的统计推断方法，用于判断关于总体的某个命题（假设）是否能被样本数据所支持。本章将详细介绍假设检验的基本步骤，包括提出原假设（H0）和备择假设（H1），选择检验统计量，确定拒绝域，并根据样本数据做出决策。我们将深入探讨两类错误：第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪），以及它们的概率（显著性水平α和第二类错误概率β）。我们还将介绍功效（1-β）的概念。本书将涵盖各种常见的假设检验方法，包括针对总体均值（如单样本t检验、配对t检验、双样本t检验）、总体方差（如卡方检验、F检验）以及比例的检验。 第九章 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多组的均值时，方差分析是一种强大的统计工具。本章将介绍单因素方差分析的基本原理，即通过分析数据总变异的来源（组间变异和组内变异），来判断不同因素水平对观测变量均值的影响。我们将介绍F检验在方差分析中的应用，并讲解方差分析表的结构。 第十章 回归分析： 回归分析用于研究变量之间的数量关系，并建立预测模型。本章将从简单线性回归开始，介绍如何建立一个描述一个自变量和一个因变量之间线性关系的模型。我们将讨论最小二乘法的原理，用于估计回归系数。本章还将介绍回归模型的显著性检验（F检验）和回归系数的显著性检验（t检验），以及决定系数（R²）的意义。此外，我们还将简要介绍多元线性回归，即建立包含多个自变量的回归模型。 本书特色： 循序渐进： 内容安排从基础的概率概念逐步深入到复杂的统计推断，逻辑清晰，易于理解。 理论与实践结合： 既有严谨的数学推导，也包含丰富的实际应用案例，帮助读者理解理论在实践中的意义。 习题丰富： 每章末尾都配有不同难度的习题，帮助读者巩固所学知识，提高解题能力。 语言力求清晰： 避免使用过于晦涩的专业术语，力求用最直观的语言解释复杂的概念。 通过学习本书，读者将能够掌握概率论和数理统计学的核心知识体系，具备分析和解释数据的基本能力，为进一步深入学习统计学相关领域或在实际工作中应用统计方法打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

第五章 贝叶斯写得太棒了。 读陈先生的书如读历史一般，把各种方法的来龙去脉都提及了，读者不会感到乏味。国内数学书，多是罗列定理定义，如陈先生写故事般写书的作者屈指可数。 需要了解贝叶斯的同志们一定要读读第五章。 本书还有个高级版本《高等数理统计》，更适合数学专...  

评分☆☆☆☆☆

很怀疑国内这些院士的水平，数理统计这么趋于应用的课程被他讲的筋断骨折的，实例太少而且太旧，语言叙述生硬，有些为解释而解释，就不知道虚心学学国外的大师们的作品？背景+问题+定理+实例，穿插着作者自己的理解。而如果作为研究型的课本，又缺乏严谨的体系，口水话太多，总...

评分☆☆☆☆☆

第五章 贝叶斯写得太棒了。 读陈先生的书如读历史一般，把各种方法的来龙去脉都提及了，读者不会感到乏味。国内数学书，多是罗列定理定义，如陈先生写故事般写书的作者屈指可数。 需要了解贝叶斯的同志们一定要读读第五章。 本书还有个高级版本《高等数理统计》，更适合数学专...  

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评分☆☆☆☆☆

第五章 贝叶斯写得太棒了。 读陈先生的书如读历史一般，把各种方法的来龙去脉都提及了，读者不会感到乏味。国内数学书，多是罗列定理定义，如陈先生写故事般写书的作者屈指可数。 需要了解贝叶斯的同志们一定要读读第五章。 本书还有个高级版本《高等数理统计》，更适合数学专...  

评分☆☆☆☆☆

全书的收尾部分，关于非参数统计和高级主题的介绍，展现了作者广阔的学术视野和对未来趋势的把握。在大部分经典教材都止步于参数方法时，这本书勇敢地将笔触延伸到了那些无需强假设的领域。对于符号秩检验（如Wilcoxon秩和检验）的介绍，逻辑清晰，与参数检验的对比非常到位，让人明白了在数据不满足正态性假设时如何保持统计功效。更令人兴奋的是，它对贝叶斯统计思想的引入虽然简短，但极具启发性，提供了一种完全不同的概率视角。这种兼容并蓄的态度，让我意识到数理统计学的边界远比我想象的要宽广。合上书本时，我感受到的不是知识的终结，而是一种强烈的好奇心和继续探索的动力。它成功地将我从一个“会用公式的人”变成了一个“思考统计问题的人”。

评分☆☆☆☆☆

中期关于参数估计的部分，简直是挑战智力的巅峰体验。我必须承认，起初我对矩估计法和极大似然估计法的推导感到有些吃力，那些复杂的微积分和矩阵运算，着实让人头疼。然而，这本书的叙述方式非常有韧劲。它不像有些教材那样，只是简单地给出结论，而是耐心地展示了每一步推导背后的逻辑必然性。书中对MLE的渐近性质的讨论尤其精彩，它没有回避理论的严谨性，但同时又用非常直白的语言解释了为什么在实际应用中，我们如此依赖于这种方法。更让我印象深刻的是，作者在讲解不同估计量性质（如无偏性、有效性、一致性）时，总是会配上大量的对比分析，清晰地指出了每种方法的优势与局限。这种深度和广度的结合，使得我对“什么是好的估计”这个问题有了更成熟和辩证的认识。读完这一部分，我感觉自己像是在攀登一座陡峭的山峰，虽然过程艰辛，但登顶后的视野开阔，一切的努力都变得值得。

评分☆☆☆☆☆

统计推断的章节，是整本书的灵魂所在。这里对假设检验的阐述，可谓是教科书级别的典范。作者并没有将假设检验简化为一套机械的“P值小于0.05就拒绝”的流程，而是深入挖掘了“犯第一类错误”和“犯第二类错误”的哲学含义。书中对于零假设的构建和备择假设的选择，给予了非常审慎的指导。我特别欣赏作者在描述功效函数（Power Function）时所采用的图示和分析，那些曲线的升降变化，直观地揭示了样本量、效应大小和检验功效之间的微妙平衡关系。这种对理论背后意义的深挖，使得我对每一次的统计决策都多了一层敬畏感。它教会了我，统计推断不是寻找绝对真理，而是在不确定性中做出最合理的选择。这种批判性的思维方式，远比单纯记住检验统计量公式来得重要得多，它真正地培养了我的统计学家的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的开篇章节，特别是关于概率论基础的部分，简直是一场思维的盛宴。作者并没有满足于罗列那些枯燥的公式和定义，而是巧妙地通过一系列贴近生活的例子，将抽象的概率概念具象化。我记得有一章讲到条件概率时，书中引用了医疗诊断的例子，那条清晰的逻辑链条，让我对贝叶斯定理的理解瞬间提升到了一个新的高度。它不再是教科书上冰冷的数学符号，而是一种解决实际问题的有力工具。阅读时，我能感受到作者深厚的教学功底，他似乎总能预料到读者在哪个知识点上会产生困惑，并提前布局，用最精妙的比喻来扫清障碍。文字的节奏感把握得非常好，既有深入的理论探讨，也有适时的回顾和总结，使得整个阅读过程流畅而富有启发性。对于初学者来说，这种循序渐进、充满洞察力的引导，无疑是最好的入门指南，它打下的基础扎实而牢固，为后续更复杂的统计推断章节做足了铺垫。我甚至觉得，光是理解和消化开头的这几章内容，就已经值回票价了。

评分☆☆☆☆☆

回归分析这块内容，处理得非常老练和务实。很多教材在讲到多元线性回归时，往往会很快地跳入矩阵代数，让很多文科背景的读者望而却步。但此书的处理方式截然不同，它先是通过几何直觉和最小二乘法的几何意义，牢牢地抓住了核心——拟合最佳直线。然后，它才平滑地引入了矩阵表示法，作为一种更高效的计算工具，而不是学习的起点。对于异方差和自相关等常见问题的处理，作者给出了非常清晰的诊断方法和修正步骤。我尤其喜欢它对模型诊断图（Residual Plots）的详尽解读，那几页内容简直是处理实际数据时的“救命稻草”。它教会我如何“审问”我的模型，而不是盲目相信回归系数。这种注重实战、强调诊断的写作风格，使得回归分析不再是遥不可及的理论，而是数据分析师案头必备的实用技能。

评分☆☆☆☆☆

深入浅出，肥肠好

评分☆☆☆☆☆

超级棒！看到Pearson和Fisher思想那一节，显著性检验讲得如此明晰，兴奋得差点跳起来。

评分☆☆☆☆☆

语言有些地方不清晰

评分☆☆☆☆☆

我目前只看了线性模型和多元统计引论两个部分，不得不说，老爷子的论述精彩绝伦！不回避证明，使用矩阵论把每一个统计量的来由和性质讲述得清晰明了，对比国外的经典教材，我觉得更加直接，更加简洁明快。推荐伴读另一个作者倪国熙老师的《常用的矩阵理论和方法》，敬仰老一代学者的治学精神！

评分☆☆☆☆☆

虽已不是统计菜鸟，但看得依然很爽很过瘾，忍不住YY当初大学里若是能看到这本，我现在又会是啥样