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具体描述
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目录信息
读后感
这本书是《all of statistics》(http://www.amazon.com/All-Statistics-Statistical-Inference-Springer/dp/0387402721)的中文版。基于《all of statistics》的大名，得知中文版出了以后，我就很高兴地买了一本，拿到书后，按习惯从序言读起，结果第一页读到 “但是学生从哪儿...
评分本书英文版错误首先不少，中文翻译也丢三落四，另外作者提供的代码有的也有很明显的bug。但是同类型的书又很少，这本够简洁。 来看看书里的“睿智”翻译，importance sampling那一章的tail probability例子 We will estimate this with importance sampling taking g to be a N...
评分本书英文版错误首先不少，中文翻译也丢三落四，另外作者提供的代码有的也有很明显的bug。但是同类型的书又很少，这本够简洁。 来看看书里的“睿智”翻译，importance sampling那一章的tail probability例子 We will estimate this with importance sampling taking g to be a N...
评分rt。 我们真的在一个世界吗？ 我觉得应该打五颗黑星。 非常怀疑是上课notes拼凑的。 typo满天飞，详简错位，概念模糊，排版丑陋，逻辑混乱。 没说让你comprehensive，没说让你严格，没说让你面向统计专业，但concise不严格低门槛不代表乱写一通，统计本来就没多少数学还不好好...
评分这本书是《all of statistics》(http://www.amazon.com/All-Statistics-Statistical-Inference-Springer/dp/0387402721)的中文版。基于《all of statistics》的大名，得知中文版出了以后，我就很高兴地买了一本，拿到书后，按习惯从序言读起，结果第一页读到 “但是学生从哪儿...
用户评价
《All of Statistics》这本书的阅读体验，绝对是“物超所值”的。我作为一个在统计学领域还在不断探索的学习者，常常会遇到一些概念上的困惑，而这本书总能给我带来豁然开朗的感觉。作者在解释每一个统计概念时，都力求用最清晰、最简洁的语言，并辅以大量的图示和表格，这极大地降低了理解的门槛。我特别喜欢书中关于“数据的可视化”部分的讲解，它强调了在统计分析中，如何通过图表来直观地展示数据的特征和规律。例如，书中对散点图、直方图、箱线图等常用可视化工具的介绍，都非常详细，并且提供了相应的代码示例，这让我能够轻松地将理论知识转化为实践操作。此外，书中还涉及了非常重要的统计推断原理，比如置信区间和假设检验，这些都是理解统计学核心思想的关键。作者在解释这些概念时，并没有停留在表面的计算，而是深入探讨了它们背后的逻辑和意义，这对于培养我的批判性思维和独立分析能力非常有帮助。
评分说实话，在我拿到《All of Statistics》之前，我对统计学一直抱着一种“敬而远之”的态度，总觉得它离我的专业（计算机科学）有点远，而且充斥着各种复杂的公式和理论。但是，这本书彻底颠覆了我的看法。作者非常巧妙地将统计学与我们日常生活中遇到的问题联系起来，比如如何判断一个广告的有效性，如何预测股票市场的走势，甚至是如何分析社交媒体上的用户行为。这种贴近现实的例子，让我瞬间觉得统计学不再是高高在上的象牙塔理论，而是解决实际问题的强大工具。书中对各种统计方法的介绍，也都不是孤立的，而是强调它们之间的联系和演进。例如，在讲解贝叶斯统计时，作者会将其与传统的频率派统计进行对比，并解释为什么在某些情况下贝叶斯方法更具优势。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对统计学的理解更加深刻和系统。此外，书中还包含了很多关于统计思维和模型选择的讨论，这对于培养我们独立思考和解决问题的能力至关重要。我特别喜欢书中关于“数据驱动决策”的理念，它强调了统计学在现代社会中的核心价值。
评分坦白说，《All of Statistics》这本书的内容之充实，让我一度感到有些“压力山大”，但这种压力更多的是来自对知识的渴望。作者将统计学的宏大体系，以一种非常系统的方式展现在读者面前，从最基础的描述性统计，到概率论，再到各种推断性统计方法，以及更高级的模型和算法。书中对各种统计检验的解释，比如 t 检验、卡方检验、ANOVA 等，都非常详细，并且会解释它们的适用条件和背后的假设。我尤其喜欢书中关于假设检验的论述，它不仅仅是介绍如何计算 p 值，更重要的是解释了 p 值在统计推断中的真正含义，以及如何正确地解释检验结果。这对于避免常见的误读和滥用统计检验非常有帮助。此外，书中还涉及了非常重要的统计建模思想，比如模型诊断、模型选择、正则化等等，这些都是在实际数据分析中不可或缺的技能。我感觉，通过学习这本书，我不仅仅掌握了各种统计方法，更重要的是培养了一种严谨的统计思维，能够更科学地分析问题，并做出更合理的决策。
评分《All of Statistics》这本书的编排逻辑非常清晰，层次分明，让人阅读起来感到非常流畅。作者从最基本的概率论和统计推断开始，循序渐进地引入各种统计模型和技术。我尤其欣赏的是，书中在介绍每一个新的概念或方法时，都会先回顾之前学过的相关知识，然后再解释新内容的引入背景和意义。这种“承上启下”的讲解方式，极大地降低了学习的难度，也帮助我巩固了对之前知识的掌握。例如，在讲解线性回归时，作者首先会回顾描述性统计和概率分布，然后解释为什么我们需要线性回归来分析变量之间的关系，最后才详细介绍最小二乘法等核心概念。书中还包含了大量的练习题，这些题目从易到难，覆盖了各个章节的关键知识点，对于检验学习效果非常有帮助。我通常会在看完一个章节后，花时间去完成相关的习题，这不仅加深了我对理论的理解，也锻炼了我运用统计方法解决实际问题的能力。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在我学习的道路上给予我悉心的指导和鼓励。
评分这本《All of Statistics》简直就是一本数学统计学的“百科全书”，内容之详实、覆盖面之广，让我这个统计学爱好者大呼过瘾。从最基础的概率论概念，到深入的回归分析、时间序列、非参数统计，再到一些更前沿的机器学习统计方法，这本书几乎无所不包。我特别喜欢作者在解释每一个概念时，都力求清晰明了，并且辅以大量的例子和图示。例如，在讲解最大似然估计时，书中不仅给出了严谨的数学推导，还通过一个简单的抛硬币例子，让初学者也能轻松理解其核心思想。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些在实际应用中非常重要的统计软件（如R）的使用技巧和示例代码，这对于想要将理论知识付诸实践的读者来说，简直是无价之宝。我甚至觉得，这本书可以作为一本独立的数据分析手册来使用，涵盖了从数据收集、清洗、探索性分析到模型构建和评估的整个流程。作者的叙述风格也十分吸引人，他没有使用过于晦涩的语言，而是用一种引导性的方式，一步步带领读者走进统计学的奇妙世界。读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一次智识的探索之旅，每一次翻页都能带来新的发现和启示，让我对统计学这门学科产生了更深层次的敬畏和热爱。
评分《All of Statistics》这本书的魅力在于，它能够将晦涩的统计学理论，以一种非常易于理解和接受的方式呈现出来。作者在讲解每一个统计概念时，都非常注重逻辑的连贯性和知识的循序渐进。我尤其喜欢书中对“贝叶斯统计”部分的介绍，它将传统的频率派统计与贝叶斯统计进行了清晰的对比，并解释了它们在处理不确定性时的不同思路。这种对比让我对统计学的不同学派有了更深入的理解。书中还包含了大量的实际案例，这些案例涵盖了统计学在金融、医学、工程等各个领域的应用，这让我能够更直观地感受到统计学的价值和力量。我记得在学习“降维技术”时，书中用了一个关于人脸识别的例子，通过PCA等方法，将高维数据映射到低维空间，从而有效地提高了识别的效率和准确性。这种结合实际应用的讲解方式，让我对统计学的学习充满了兴趣。
评分如果要用几个词来形容《All of Statistics》这本书，那一定是“全面”、“深入”和“实用”。作者将统计学的各个分支，从基础的概率论到高级的机器学习统计方法，都进行了系统而详细的介绍。我个人最喜欢的是书中关于“参数估计”的部分，它不仅介绍了点估计和区间估计，还深入探讨了最大似然估计、矩估计等不同的估计方法，并比较了它们的优缺点。这些内容对于我理解统计模型的构建过程至关重要。此外，书中对各种统计检验的讲解，也让我印象深刻。作者不仅提供了详细的计算步骤，还强调了如何根据不同的数据类型和研究问题选择合适的检验方法。我特别欣赏的是，书中还包含了一些关于“多重比较”和“过拟合”等常见统计陷阱的讨论，这对于我在实际数据分析中避免犯错非常有帮助。总而言之，这本书是一本能够帮助我建立起扎实的统计学基础，并为我未来的数据科学学习和实践打下坚实基础的优秀读物。
评分当我翻开《All of Statistics》这本书时，我并没有想到它会给我带来如此深刻的启发。作者在梳理统计学知识体系时，展现出了非凡的洞察力和严谨的态度。他不仅仅是在传授知识，更是在引导读者进行深入的思考。我最欣赏的是书中关于“模型评估与选择”的章节，它详细介绍了各种评估指标，如均方误差、准确率、召回率等，并强调了交叉验证等模型选择方法的重要性。这些内容对于我理解如何构建一个可靠且具有泛化能力的统计模型至关重要。书中还对一些重要的统计概念，如“因果推断”和“实验设计”进行了深入的探讨，这让我对如何从数据中得出有意义的结论有了更清晰的认识。我感觉，这本书不仅仅是一本关于统计学的教科书，更是一本关于如何运用统计学思维来解决复杂问题的指南。它为我开启了认识世界和理解数据的新视角，让我对未来的学习和探索充满了信心。
评分在我看来，《All of Statistics》这本书最令人称道的地方在于，它能够将如此广泛和复杂的统计学内容，组织得如此井然有序，并且充满启发性。作者在梳理统计学知识体系时，展现出了极高的专业素养和教学智慧。他并非简单地罗列各种公式和定义，而是将它们置于一个更大的框架之下，解释它们之间的内在联系和发展脉络。我尤其欣赏的是，书中对统计模型构建的讨论，从线性模型到广义线性模型，再到更复杂的模型，如支持向量机、决策树等，作者都进行了深入的介绍，并强调了模型选择和评估的重要性。他会引导读者思考，为什么需要选择特定的模型，以及如何根据数据的特点和研究目标来选择最合适的模型。书中还包含了一些关于统计计算和算法的介绍，这对于理解统计方法的实现细节非常有帮助。我感觉，这本书不仅仅是一本统计学教材，更是一本关于如何运用统计学来解决问题的“路线图”。它为我打开了数据科学的大门，让我对未来在数据领域的发展充满了期待。
评分从我个人的阅读体验来看，《All of Statistics》这本书的优点实在太多了，很难一一列举。但我最想强调的是，它在保持学术严谨性的同时，又兼顾了理论的易懂性和实践的可操作性。作者并没有回避那些复杂的数学公式和证明，但他总能找到一种方式，让读者理解这些公式背后的逻辑和含义。而且，书中提供的很多示例，都是基于真实的、具有代表性的数据集，这让我在学习过程中能够感受到统计学在各个领域的广泛应用。我记得在学习时间序列分析的部分，书中用了一个关于股票价格预测的案例，通过对历史数据的分析，作者展示了如何构建 ARIMA 模型来预测未来的走势。这个案例让我对时间序列分析有了非常直观的认识，也让我对量化交易等领域产生了浓厚的兴趣。此外，书中还对一些常见的统计误区和陷阱进行了深入的剖析，这对于我避免在实际应用中犯错非常有价值。总而言之，这本书是一部非常优秀的数据科学和统计学入门读物，强烈推荐给所有对数据分析和建模感兴趣的朋友。
评分写得很简洁，能尽快理解整体的概念。
评分cmu 36705。 讲的东西跟ML联系很深入，没有测度的基础读起来也不会很吃力
评分统计学完全教程
评分覆盖面很广，但是写的太简略了，有的地方缺失了很多细节，typo也有点多。当本手册还不错吧，可以快速地把握整体的概念。
评分wasserman讲课超赞的，这本书也是又大又全，适合快速入门
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