Encyclopedia of Statistical Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Kotz, Samuel

出品人:

页数:694

译者:

出版时间:2005-12

价格:$ 415.00

装帧:

isbn号码:9780471743842

丛书系列:

图书标签:

• 统计理论
• 自我完善
• 大辞典
• 统计学
• 百科全书
• 数学
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 计量统计
• 学术参考
• 科学技术
• 统计学辞典

统计学科学百科全书：跨越理论与应用的深度探索 卷名： 统计学科学百科全书（Encyclopedia of Statistical Sciences） 导言： 统计学，作为一门处理数据收集、分析、解释和呈现的科学，早已渗透到现代科学、工程、商业乃至社会治理的方方面面。它不仅是量化思维的基石，更是从复杂现象中提炼规律、辅助决策的关键工具。本书《统计学科学百科全书》旨在构建一座全面、权威且深入的统计学知识殿堂，系统梳理该学科从经典理论到前沿进展的广阔图景。 本书的编写目标是服务于从统计学初学者到资深研究人员的各类读者。我们力求在保持学术严谨性的同时，确保内容的易读性和实用性。每一词条的撰写都经过精心推敲，力求精确定义核心概念，清晰阐述关键公式的推导逻辑，并结合具体的应用案例来展示其在现实世界中的价值。 核心内容与结构概述： 本书的结构设计遵循统计学知识体系的内在逻辑，从基础概念出发，逐步深入到高级模型和专业领域。全书内容涵盖了以下主要模块： 第一部分：统计学基础与概率论基石 本部分奠定了整个统计学大厦的理论基础。我们详尽阐述了描述性统计（如集中趋势的度量、离散程度的衡量）和推断性统计的基本原理。概率论是统计推断的语言，因此，我们对随机变量、概率分布（包括离散型如二项分布、泊松分布，以及连续型如正态分布、伽马分布、贝塔分布等）进行了细致的剖析。其中，中心极限定理、大数定律等核心定理的表述和意义被置于重点地位，辅以直观的图示和证明概要。此外，对随机过程（如马尔可夫链、平稳过程）的介绍，为时间序列分析和随机建模做了铺垫。 第二部分：参数估计与假设检验 推断统计的核心在于从样本信息对总体参数做出合理推测。本部分聚焦于参数估计方法，包括点估计（如矩估计法、最大似然估计法）和区间估计（置信区间的构建）。我们深入探讨了估计量的优良性标准——无偏性、有效性和一致性。 在假设检验方面，本书系统梳理了各种检验方法的理论基础，从零假设和备择假设的设定，到检验统计量的选择，再到P值和显著性水平的正确解读。内容覆盖了t检验、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）、方差分析（ANOVA）的单因素和多因素模型，以及非参数检验（如秩和检验、符号检验），确保读者能根据数据类型和研究问题选择最恰当的检验工具。 第三部分：回归分析的广阔天地 回归分析无疑是统计学中应用最广泛的技术之一。本书花费大量篇幅详细介绍线性回归模型（Simple and Multiple Linear Regression）。我们不仅关注模型的拟合优度（$R^2$、调整$R^2$），更侧重于对模型假设的检验（如残差分析、多重共线性、异方差性）。 随后，本书拓展至更复杂的回归形式： 广义线性模型 (GLM)： 覆盖了逻辑回归（Logit/Probit）用于处理二元或分类响应变量，以及泊松回归用于计数数据。 非线性回归： 涉及模型形式无法通过线性变换转换为直线的场景。 混合效应模型 (Mixed-Effects Models)： 尤其针对具有层次结构或重复测量的复杂数据集，提供了处理相关误差结构的强大工具。 第四部分：高维数据与机器学习的交汇 随着信息时代的到来，处理高维和大数据集成为统计学的关键挑战。本部分探讨了数据降维技术，包括主成分分析（PCA）、因子分析（FA）在探索性数据分析中的作用。 在统计学习（Statistical Learning）领域，本书覆盖了惩罚模型，特别是岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net），它们在特征选择和模型正则化方面的优势被详细论述。此外，对于分类和预测算法，我们探讨了支持向量机（SVM）、决策树、随机森林（Random Forests）以及提升方法（Boosting）的统计学视角和性能评估指标（如ROC曲线、AUC）。 第五部分：时间序列分析与随机过程应用 针对具有时间依赖性的数据，本书提供了专业化的分析框架。从平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的识别开始，逐步介绍经典模型如自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和季节性模型（ARIMA/SARIMA）。对于非平稳序列，单位根检验和协整理论被纳入讨论。现代时间序列分析中，GARCH族模型在金融波动性建模中的应用也得到了深入介绍。 第六部分：统计计算、模拟与应用领域 为了使理论能够落地，本书专门辟出章节讨论统计计算方法。马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样，被详细介绍，这是现代贝叶斯统计推断的基石。 最后，本书通过一系列专业案例，展示统计学在不同领域的实际影响： 生物统计学： 临床试验设计（随机化、盲法）、生存分析（Kaplan-Meier估计、Cox比例风险模型）。 经济计量学： 面板数据模型（固定效应/随机效应）、工具变量法。 贝叶斯统计： 阐述贝叶斯推断的哲学基础，以及如何通过先验信息和后验分布来更新信念。 结论： 《统计学科学百科全书》不仅是一本参考手册，更是一部系统性的统计思维训练指南。它力求在理论的深度和应用的广度之间找到完美的平衡点，确保每一位读者都能在海量信息中找到清晰的脉络，并将统计学的力量有效地应用于自身的探索与研究之中。通过严谨的定义、详尽的推导和丰富的实例，本书致力于成为统计学领域内不可或缺的权威参考资源。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一名应用统计学的实践者，我非常看重书籍的实用性和指导性。Encyclopedia of Statistical Sciences 在这方面表现出了卓越的水准。书中不仅详细解释了各种统计方法的理论背景，更重要的是，它还提供了大量关于这些方法在实际应用中可能遇到的问题和注意事项。例如，在讨论回归分析时，它不仅仅是列出了各种回归模型，还会深入分析如何处理多重共线性、异方差、自相关等问题，并给出相应的解决方案和判断依据。这种贴近实际操作的讲解，对于我解决工作中遇到的棘手问题非常有帮助，感觉像是有一位经验丰富的导师在随时指导。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，与其说是阅读，不如说是一种探索。它就像一个巨大的知识宝库，每一次翻阅都能发现新的闪光点。我尤其欣赏它在历史渊源方面的梳理，很多统计概念并非凭空产生，了解它们的发展脉络和背后的思想斗争，能让我们更深刻地理解这些概念的精妙之处。同时，它对不同学派观点和方法的比较分析，也提供了更广阔的视野，让我能够批判性地审视和选择适合自己研究的工具。这本书不只是一本辞书，更是一部统计学思想史的缩影，值得反复品味。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧确实典雅，硬壳封面，纸张质感也相当不错，拿在手里有一种沉甸甸的厚重感，让人一看就觉得是费心打磨的精品。我通常对这类大部头的工具书抱着一种敬畏又有些审慎的态度，毕竟它承载的内容往往是某个领域最精华、最系统化的知识体系。我喜欢那种能够迅速查阅到某个特定概念、方法论或者理论的便捷性，而 Encyclopedia of Statistical Sciences 显然在这一点上做得非常出色。它的编排目录清晰明了，索引也非常详尽，这一点对于我这种需要经常交叉查阅不同概念的读者来说，是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本优秀的参考书应该能够跨越学科的界限，为不同领域的学习者提供价值。Encyclopedia of Statistical Sciences 恰恰做到了这一点。我发现，无论我是从经济学、生物学、社会学还是工程学角度来审视统计学，都能在这本书中找到相关的解释和应用。它清晰地阐述了统计学作为一门通用语言，如何连接不同的科学领域，并为解决各领域的复杂问题提供强大的工具。对于我这样需要与不同背景的研究者合作的人来说，能够快速理解他们在统计学上的表达和方法，无疑大大提升了沟通效率和合作质量。

评分☆☆☆☆☆

这是一部真正意义上的“百科全书”，它的深度和广度都令人惊叹。我之前在处理一些比较复杂的统计建模问题时，常常会遇到一些模糊不清的概念，或者需要更深入地理解某种方法的理论基础。在翻阅这本书的过程中，我惊喜地发现，几乎每一个我遇到的统计学概念，无论是最基础的概率论，还是时下热门的机器学习中的统计学应用，都能在这里找到详尽的阐释。不仅仅是定义，它还深入到每个概念的推导过程、适用范围、优缺点以及与其他相关概念的联系，这一点是我之前阅读其他书籍时很少能获得的体验。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆