具体描述
数理统计与数据分析（原书第3版），ISBN：9787111336464，作者：（美）里斯 著，田金方 译
作者简介
John A. Rice 在加州大学伯克利分校获得博士学位，并一直任教于该校统计系，现为该校统计学名誉教授。他是美国数理统计学会成员，发表过多篇理论和应用统计学论文，其研究兴趣集中于海量和需要高强度计算的随机数据的分析方法。
目录信息
前言
第 1 章 概率 1
1.1 引言 1
1.2 样本空间 1
1.3 概率测度 3
1.4 概率计算：计数方法 5
1.4.1 乘法原理 6
1.4.2 排列与组合 7
1.5 条件概率 12
1.6 独立性 17
1.7 结束语 19
1.8 习题 20
第 2 章 随机变量 26
2.1 离散随机变量 26
2.1.1 伯努利随机变量 27
2.1.2 二项分布 28
2.1.3 几何分布和负二项分布 29
2.1.4 超几何分布 30
2.1.5 泊松分布 31
2.2 连续随机变量 34
2.2.1 指数密度 36
2.2.2 伽马密度 38
2.2.3 正态分布 39
2.2.4 贝塔密度 41
2.3 随机变量的函数 42
2.4 结束语 45
2.5 习题 46
第 3 章 联合分布 51
3.1 引言 51
3.2 离散随机变量 52
3.3 连续随机变量 53
3.4 独立随机变量 60
3.5 条件分布 61
3.5.1 离散情形 61
3.5.2 连续情形 62
3.6 联合分布随机变量函数 67
3.6.1 和与商 68
3.6.2 一般情形 70
3.7 极值和顺序统计量 73
3.8 习题 75
第 4 章 期望 82
4.1 随机变量的期望 82
4.1.1 随机变量函数的期望 85
4.1.2 随机变量线性组合的期望 87
4.2 方差和标准差 91
4.2.1 测量误差模型 94
4.3 协方差和相关 96
4.4 条件期望和预测 102
4.4.1 定义和例子 102
4.4.2 预测 106
4.5 矩生成函数 108
4.6 近似方法 112
4.7 习题 116
第 5 章 极限定理 123
5.1 引言 123
5.2 大数定律 123
5.3 依分布收敛和中心极限定理 125
5.4 习题 130
第 6 章 正态分布的导出分布 133
6.1 引言 133
6.2 .2 分布、t 分布和 F 分布 133
6.3 样本均值和样本方差 134
6.4 习题 136
第 7 章 抽样调查 138
7.1 引言 138
7.2 总体参数 138
7.3 简单随机抽样 140
7.3.1 样本均值的期望和方差 140
7.3.2 总体方差的估计 145
7.3.3 X 抽样分布的正态近似 148
7.4 比率估计 152
7.5 分层随机抽样 157
7.5.1 引言和记号 157
7.5.2 分层估计的性质 157
7.5.3 分配方法 160
7.6 结束语 163
7.7 习题 164
第 8 章 参数估计和概率分布拟合 176
8.1 引言 176
8.2 粒子排放量的泊松分布拟合 176
8.3 参数估计 177
8.4 矩方法 179
8.5 最大似然方法 184
8.5.1 多项单元概率的最大似然估计 187
8.5.2 最大似然估计的大样本理论 189
8.5.3 最大似然估计的置信区间 193
8.6 参数估计的贝叶斯方法 197
8.6.1 先验的进一步注释 204
8.6.2 后验的大样本正态近似 205
8.6.3 计算问题 206
8.7 效率和克拉默{拉奥下界 207
8.7.1 例子：负二项分布 210
8.8 充分性 212
8.8.1 因子分解定理 212
8.8.2 拉奥{布莱克韦尔定理 215
8.9 结束语 216
8.10 习题 217
第 9 章 假设检验和拟合优度评估 228
9.1 引言 228
9.2 奈曼{皮尔逊范式 229
9.2.1 显著性水平的设定和p 值概念 232
9.2.2 原假设 232
9.2.3 一致最优势检验 233
9.3 置信区间和假设检验的对偶性 233
9.4 广义似然比检验 235
9.5 多项分布的似然比检验 236
9.6 泊松散布度检验 240
9.7 悬挂根图 242
9.8 概率图 244
9.9 正态性检验 248
9.10 结束语 249
9.11 习题 250
第 10 章 数据汇总 260
10.1 引言 260
10.2 基于累积分布函数的方法 260
10.2.1 经验累积分布函数 260
10.2.2 生存函数 262
10.2.3 分位数{分位数图 266
10.3 直方图、密度曲线和茎叶图 268
10.4 位置度量 270
10.4.1 算术平均 271
10.4.2 中位数 272
10.4.3 截尾均值 274
10.4.4 M 估计 274
10.4.5 位置估计的比较 275
10.4.6 自助法评估位置度量的变异性 275
10.5 散度度量 277
10.6 箱形图 278
10.7 利用散点图探索关系 279
10.8 结束语 281
10.9 习题 281
第 11 章 两样本比较 289
11.1 引言 289
11.2 两独立样本比较 289
11.2.1 基于正态分布的方法 289
11.2.2 势 298
11.2.3 非参数方法：曼恩{惠特尼检验 299
11.2.4 贝叶斯方法 305
11.3 配对样本比较 306
11.3.1 基于正态分布的方法 307
11.3.2 非参数方法：符号秩检验 308
11.3.3 例子：测量鱼的汞水平 310
11.4 试验设计 311
11.4.1 乳腺动脉结扎术 311
11.4.2 安慰剂效应 312
11.4.3 拉纳克郡牛奶试验 312
11.4.4 门腔分术 313
11.4.5 FD&C Red No.40 313
11.4.6 关于随机化的进一步评注 314
11.4.7 研究生招生的观测研究、混杂和偏见 315
11.4.8 审前调查 315
11.5 结束语 316
11.6 习题 317
第 12 章 方差分析 328
12.1 引言 328
12.2 单因子试验设计 328
12.2.1 正态理论和 F 检验 329
12.2.2 多重比较问题 333
12.2.3 非参数方法：克鲁斯卡尔{沃利斯检验 335
12.3 二因子试验设计 336
12.3.1 可加性参数化 337
12.3.2 二因子试验设计的正态理论 339
12.3.3 随机化区组设计 344
12.3.4 非参数方法：弗里德曼检验 346
12.4 结束语 347
12.5 习题 348
第 13 章 分类数据分析 354
13.1 引言 354
13.2 费舍尔精确检验 354
13.3 卡方齐性检验 355
13.4 卡方独立性检验 358
13.5 配对设计 360
13.6 优势比 362
13.7 结束语 365
13.8 习题 365
第 14 章 线性最小二乘 373
14.1 引言 373
14.2 简单线性回归 376
14.2.1 估计斜率和截距的统计性质 376
14.2.2 拟合度评估 378
14.2.3 相关和回归 383
14.3 线性最小二乘的矩阵方法 386
14.4 最小二乘估计的统计性质 388
14.4.1 向量值随机变量 388
14.4.2 最小二乘估计的均值和协方差 392
14.4.3 .2 的估计 394
14.4.4 残差和标准化残差 395
14.4.5 ˉ 的推断 396
14.5 多元线性回归：一个例子 397
14.6 条件推断、无条件推断和自助法 401
14.7 局部线性平滑 403
14.8 结束语 405
14.9 习题 406
附录 A 常用分布 415
附录 B 表 417
部分习题答案 433
参考文献 447
· · · · · · (收起)
读后感
本书的中文翻译版已由机械工业出版社出版，9787111336464。 本书将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用. 本书内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、随机变量、...
评分本书的中文翻译版已由机械工业出版社出版，9787111336464。 本书将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用. 本书内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、随机变量、...
评分原书比较经典，很高兴有人翻译成中文，读来不用那么费劲，而且作者翻译质量很好，翻译内容精炼，排版比较漂亮，值得大家一读。本人从卓越网购买，不知道为什么当当网不给发货（非北京）。评论太短，只有再增加几个字。不晓得第一个述评的同行有没有读过这本书，翻译问题出现在...
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评分基本上翻译很好，排版很烂，可能是为了省钱，原书将近700页，翻译完了剩400多页，应该不中英文该有的差距，为了省页数牺牲了排版上的清晰度，这是中文翻译专业书的通病，每页满满登登毫无结构可言。同样低级错误很多，但不是翻译上的，基本是公式符号没抄明白，可惜了。建议双...
用户评价
这本《数理统计与数据分析》给我带来了前所未有的阅读体验。首先，从书的整体设计来看，就透着一股专业和严谨的气息。我喜欢它封面上那种沉静的色调，以及书名中“数理统计”和“数据分析”这两个关键词的巧妙搭配，预示着这本书将会是一次深入的学术探索。打开书页，立刻被其清晰的排版所吸引，行距适中，字体大小合理，阅读起来十分舒适。我尤其赞赏书中对概念的解释方式，总是从最基础的定义出发，然后逐步深入到更复杂的理论和推导。例如，在讲解中心极限定理时，作者并没有直接给出公式，而是通过一个生动的例子，解释了为什么样本均值的分布会趋向于正态分布，这让我对这个核心定理有了更直观的理解。而且，这本书的语言风格非常精炼，没有丝毫的冗余，每一个字都像是经过深思熟虑的。我发现书中没有任何“评价一”、“第一段”之类的标识，让我能够完全沉浸在内容的学习中，这种纯粹的学术风格是我非常喜欢的。让我印象深刻的是，书中对统计模型假设的讨论，作者详细解释了这些假设的由来，以及在实际应用中，当这些假设不成立时，我们应该如何应对。这种深度分析，让我不仅仅是学会了如何使用统计工具，更重要的是理解了这些工具背后的原理和局限性。我特别喜欢书中关于模型诊断的部分，它教会了我如何从数据的角度去评估模型的质量，以及如何通过残差分析来发现模型的问题。这本书为我构建了一个坚实的数理统计基础，让我对数据分析有了更深刻的认识，它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，指引我穿越数据的迷雾，找到隐藏在其中的真相。
评分读罢此书，内心充盈着一种对知识的敬畏和对探索未知的渴望。它不像市面上许多充斥着“快速学习”、“秘籍”等浮夸字眼的图书，而是以一种沉静而坚定的姿态，带领读者深入数理统计的殿堂，揭示数据分析的内在逻辑。我尤其赞赏书中对理论的阐释，从概率论的基础概念，到各种统计分布的性质，再到复杂的统计推断方法，都进行了深入而系统的讲解。作者在解释每一个概念时，都会提供清晰的数学推导，并且用通俗易懂的语言来阐释其含义，这让我能够真正理解这些概念的来龙去脉，而不仅仅是死记硬背。我记得书中对最大似然估计的讲解，不仅仅给出了公式，还深入探讨了其性质，以及为什么它是一种重要的估计方法。这种深度剖析，让我对统计估计有了更深刻的认识。更令我惊喜的是，这本书的编排非常流畅，没有任何“第一段”或“评价一”之类的生硬提示，让阅读体验十分自然。我喜欢作者在案例分析中的严谨性，他总是先给出具体的场景，然后一步步地运用数理统计的工具来解决问题，最后得出具有说服力的结论。例如，在讲解假设检验时，作者会详细分析检验的步骤，包括建立原假设和备择假设，计算检验统计量，以及如何根据P值来做出决策。这种循序渐进的讲解方式，让我能够清晰地理解每一步的逻辑。这本书为我打开了一扇通往更广阔的学术世界的大门，它不仅传授了知识，更培养了我严谨的科学思维，让我能够以更批判性的眼光去审视数据和分析结果。
评分这本《数理统计与数据分析》绝对是我近期读过的最令人印象深刻的一本书。它没有华丽的辞藻，没有空泛的承诺，只有扎实的理论和严谨的逻辑。我一直对统计学抱着一种既敬畏又好奇的态度，总觉得它隐藏着理解世界运行规律的钥匙。这本书恰恰满足了我对深度探索的需求。书中从概率论的基石开始，循序渐进地讲解了各种统计分布、参数估计、假设检验等核心概念，每一个概念的解释都清晰明了，数学推导严谨有力。我特别喜欢书中对统计推断的论述，无论是区间估计的原理，还是假设检验的步骤，都讲解得十分透彻，并且详细阐述了它们在实际应用中的意义。我记得书中关于贝叶斯统计的章节，它提供了一种全新的思考方式，让我对统计学有了更广阔的视野。让我惊喜的是，这本书没有任何“评价一”、“第一段”之类的标识，让我能够完全沉浸在知识的学习中，这种纯粹的学术风格是我非常喜欢的。书中丰富的案例分析，更是将抽象的理论知识与实际应用紧密结合，让我看到了数理统计在解决现实问题中的强大威力。例如，关于经济学中回归分析的应用，作者是如何细致地分析变量之间的关系，以及如何解释回归系数的含义，这让我对经济数据的分析有了更深的理解。这本书为我构建了一个坚实的数理统计基础，让我对数据分析有了更深刻的认识，它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，指引我穿越数据的迷雾，找到隐藏在其中的真相。
评分说实话，我当初购买这本书，很大程度上是被其“数理统计与数据分析”这样一个宽泛而又深刻的题目所吸引。我一直觉得，数据分析的本质是统计，而数理统计则是数据分析的基石。然而，市面上很多打着“数据分析”旗号的书籍，往往侧重于工具的使用，比如Python、R、SQL等，而对背后的统计学原理讲解得不够深入，甚至有些是为了迎合市场而过度简化。这本书则完全不同，它一开始就奠定了一个扎实的数理统计基础，让我从根本上理解了为什么我们要做某项统计分析，以及这些分析方法是如何被设计出来的。书中对统计模型构建的讨论，让我意识到，数据分析不仅仅是数据的堆砌和图表的展示，更重要的是建立一个能够解释数据、预测未来的模型。作者在阐述模型的假设、拟合和诊断时，都进行了极其细致的讲解，这对于我理解模型的局限性以及如何改进模型至关重要。我记得书中有一个关于时间序列分析的章节，作者不仅仅介绍了ARIMA模型，还深入讲解了其背后的差分方程和自相关性原理，让我能够理解模型的内在逻辑，而不仅仅是套用公式。而且，这本书的编排非常人性化，没有任何“第一段”之类的提示，而是直接进入主题，让我能够心无旁骛地沉浸在知识的海洋中。让我特别受启发的是，书中关于贝叶斯统计的介绍，这是一种与传统频率学派统计不同的思维方式，其在处理先验信息和更新信念方面的优势，让我对统计学有了更广阔的视野。这本书让我体会到了数理统计的优雅和数据分析的强大，它不仅传授知识，更培养了一种严谨的科学思维。
评分我对数理统计的兴趣由来已久，一直希望找到一本能够系统地梳理其精髓，并将其与实际数据分析紧密结合的书籍。这本书恰好满足了我的所有期待。从封面设计到内容编排，都透着一股严谨和专业。我尤其喜欢书中对基础理论的讲解，它不是简单地罗列公式，而是深入剖析了每个概念背后的数学原理和统计思想。例如，书中对大数定律和中心极限定理的阐述，不仅仅是给出定理的表述，更是通过生动的例子和深入的分析，让我明白了为什么这些定理在统计学中如此重要。我记得书中关于参数估计的章节，作者详细介绍了点估计和区间估计的不同方法，并且深入探讨了它们的优缺点，以及在实际应用中如何选择最合适的方法。这种深度讲解，让我不再满足于简单的公式套用，而是能够理解其背后的逻辑。让我惊喜的是，这本书没有任何“评价一”、“第一段”之类的提示，让我在阅读时能够完全专注于内容的吸收，这种纯粹的学术风格是我非常看重的。书中大量的案例分析，更是将抽象的理论知识与实际应用紧密结合，让我看到了数理统计在解决现实问题中的强大威力。例如，在分析市场营销效果时，作者是如何运用假设检验来评估不同广告策略的有效性的，那逻辑的严谨性和结论的洞察力，让我受益匪浅。这本书为我构建了一个坚实的数理统计基础，让我对数据分析有了更深刻的理解，它不仅仅是一本教材，更像是一位睿智的导师，引领我探索数据的奥秘。
评分初读此书，便被其深厚的学术底蕴和严谨的逻辑结构所折服。它不像市面上许多泛泛而谈的“数据分析入门”书籍，仅仅罗列一些操作指令和软件技巧，而是直击数理统计的核心，从最根本的原理出发，构建起一套完整的理论体系。这本书对于概率论、数理统计基础知识的阐述，可谓是鞭辟入里，让我对那些曾经模糊不清的概念，如大数定律、中心极点定理等，有了全新的认识。作者在解释这些核心定理时，并没有仅仅给出公式，而是详细剖析了其背后的思想，以及在实际应用中的意义。我印象特别深刻的是，书中关于参数估计的部分，作者并没有止步于点估计和区间估计的计算，而是深入探讨了不同估计方法的优缺点，以及如何根据数据的特性和分析的目标来选择最合适的估计方法。这种理论与实践相结合的深度讲解，让我仿佛置身于一个宏大的数学殿堂，每一次的公式推导，每一次的定理证明，都像是在揭示宇宙间某种深刻的真理。这本书最让我惊喜的是，它并没有将“第一段”、“评价一”之类的内容混杂在正文中，而是专注于内容的讲解，这种纯粹的学术风格，在如今快餐式的知识传播环境中显得尤为可贵。我尤其欣赏书中对统计推断部分的论述，无论是假设检验的原理，还是各种检验方法的适用条件和解释，都讲解得十分到位。书中给出的案例分析，更是将这些理论知识活化，让我看到了如何将抽象的统计学原理应用于解决现实世界中的各种复杂问题。例如，书中关于生物医学研究中，如何利用统计方法来分析药物疗效的案例，那种严谨的逻辑和精密的计算，让我对统计学的力量有了更直观的感受。此外，这本书的语言风格也相当独特，在保持学术严谨性的同时，又不失优雅和流畅，使得阅读过程本身也是一种享受。我能感受到作者在文字间流露出的对统计学深沉的热爱，以及希望将这份热爱传递给读者的愿望。
评分初次翻开这本书，我就被它深厚的学术底蕴和严谨的逻辑结构所吸引。它不像市面上许多泛泛而谈的“数据分析指南”，而是直击数理统计的核心，从最基本的概率论概念出发，逐步构建起一个完整的理论体系。作者在解释每一个统计概念时，都力求做到深入浅出，既保留了数学的严谨性，又不失语言的生动性。我尤其欣赏书中对统计模型理论的讲解，它不仅仅是介绍了各种模型，更是深入探讨了模型的假设、拟合和诊断。例如，在介绍时间序列分析时，作者详细讲解了ARIMA模型的数学原理，以及如何通过模型诊断来评估模型的拟合程度。这种深度分析，让我能够真正理解模型的内在逻辑，而不仅仅是套用公式。更让我惊喜的是，这本书的排版非常清晰，没有任何“评价一”、“第一段”之类的生硬提示，让我在阅读时能够完全专注于内容的学习，这种纯粹的学术风格让我感到非常舒心。书中给出的案例分析，更是将抽象的理论知识与实际应用紧密结合，让我看到了数理统计在解决现实问题中的强大威力。例如，在生物医学研究中，作者是如何运用统计方法来分析药物疗效的，那严谨的逻辑和精密的计算，让我对统计学的力量有了更直观的感受。这本书为我构建了一个坚实的数理统计基础，让我对数据分析有了更深刻的理解，它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的良师益友，指引我开启更深入的数理统计与数据分析探索之旅。
评分我一直对统计学抱着一种敬畏之心，认为它是连接理论与实践的桥梁，是理解世界背后规律的钥匙。然而，真正能够深入理解其精髓的书籍却并不多见。直到我遇到了这本《数理统计与数据分析》，我才找到了那个让我眼前一亮的宝藏。这本书的章节安排非常合理，从基础的概率论概念，到复杂的统计推断方法，再到实际的数据分析应用，层层递进，逻辑清晰。我特别欣赏书中对统计模型理论的详细阐述，它不仅仅是介绍了各种模型，更是深入探讨了模型的假设、成立条件以及如何评估模型的优劣。例如，在介绍线性回归模型时，作者不仅仅给出了最小二乘法的推导，还详细讨论了残差分析、多重共线性等问题，以及如何处理这些问题，这让我对线性回归模型有了更深刻的理解。更让我惊喜的是，这本书的语言风格非常平实，虽然内容非常专业，但作者却用一种非常易懂的方式来解释复杂的概念，让我这个非数学专业背景的读者也能够轻松跟上。它不像一些教科书那样，充斥着晦涩难懂的术语和冗长的公式，而是力求将复杂的数学思想用最简洁明了的语言表达出来。我喜欢它没有任何“评价一”、“第一段”之类的冗余信息，完全专注于知识的传递，这种纯粹的学术风格让我感到非常舒心。书中给出的案例分析，更是将抽象的理论知识与实际应用紧密结合，让我看到了数理统计在解决实际问题中的强大威力。例如，关于金融风险建模的案例，让我看到了如何运用统计学原理来量化和管理风险，这对于我理解金融市场的运作至关重要。这本书为我打开了一扇通往更深层次数据分析世界的大门，我迫不及待地想继续探索其中的奥秘。
评分我一直认为，数据分析的灵魂在于数理统计。然而，市面上充斥着大量只教“如何用”而忽略“为何用”的书籍。这本书的出现，恰恰填补了这一空白。它从最根本的数理统计原理出发，层层递进，将抽象的理论与生动的实践完美结合。我特别喜欢书中对统计模型构建的阐述，它不仅仅是介绍各种模型，更是深入探讨了模型的假设、拟合和诊断。作者在解释模型假设时，非常注重逻辑的严谨性和数学的推导，让我能够理解为什么这些假设是成立的，以及当这些假设不成立时，会带来什么后果。例如，在介绍线性回归时，作者详细讲解了残差分析的意义，以及如何利用残差图来判断模型的拟合情况。这种深度分析，让我不再满足于简单地运行模型，而是能够真正理解模型的内在逻辑。让我惊喜的是，这本书没有任何“评价一”、“第一段”之类的提示，让我在阅读时能够完全沉浸在知识的海洋中，这种纯粹的学术风格是我非常欣赏的。书中大量的案例分析，更是将抽象的理论知识转化为解决实际问题的强大工具。例如，关于金融风险管理的案例，让我看到了如何运用统计学原理来量化和管理风险，这对于我理解金融市场的运作至关重要。这本书为我打开了一扇通往更深层次数据分析世界的大门，它不仅仅传授了知识，更培养了我严谨的科学思维，让我能够以更专业的视角去审视和分析数据。
评分这本书的封面设计非常吸引人，那种沉稳的蓝色调，搭配着书名简洁而有力的字体，一下子就勾起了我对知识的渴望。我是在一个偶然的机会，在书店的角落里发现了它。当时我还在寻找一些关于如何更深入地理解统计学原理的书籍，因为我之前接触的统计学知识大多停留在基础的应用层面，而我内心深处总觉得还有很多更宏大的理论框架和精妙的数学推导是我所不了解的。这本书的副标题“数据分析”更是点明了我当时最迫切的需求——如何将抽象的统计理论与实际的数据处理和分析紧密结合起来，解决现实世界中的问题。翻开书页，我首先注意到的是它的排版。清晰的段落划分，适中的行距，以及用斜体或者加粗强调的专业术语，都显示出编者在细节上的用心。我尤其喜欢它对公式的呈现方式，逻辑清晰，每一步推导都好像在娓娓道来，让我能够跟上作者的思路。在阅读过程中，我发现书中并没有出现任何关于“第一段”或“评价一”这种生硬的提示，而是自然而然地进入到内容的讲解之中，这种流畅的阅读体验是很多专业书籍所不具备的。更重要的是，书中的例子选取得非常贴切，涵盖了经济学、社会学、工程学等多个领域，让我看到了数理统计和数据分析在不同学科中的强大生命力。例如，其中一个关于市场营销活动的案例，作者是如何运用假设检验来评估不同广告策略的有效性的，那分析过程的严谨性和结论的洞察力，让我受益匪浅。这本书的语言风格也非常平实，虽然涉及大量的数理知识，但并没有使用过于晦涩的学术腔调，而是尽可能地用清晰易懂的语言来解释复杂的概念，这对于我这样非数学专业出身的读者来说，无疑是一大福音。我能够感受到作者在写作过程中，是站在读者的角度去思考的，努力将枯燥的理论变得生动有趣，将抽象的概念变得触手可及。总的来说，这本书给我留下了极其深刻的第一印象，它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的良师益友，指引我开启更深入的数理统计与数据分析探索之旅。
评分内容，习题丰富，但又显得臃肿。可以一读，数学推导基本在不严格的情况的下进行。
评分和计算机关系不太大，主要是统计方面的，其中很详细地列出了每一项统计方法的推导过程，如果耐心看的话。顺便补一句，现在在学统计，最担心的一点就是自己知其然不知其所以然，所以知道统计学的底层定义是很重要的。
评分3/5.
评分书讲得很详细
评分教材。书本身内容很好，垃圾翻译毁了一本书。课后题有时候比较莫名其妙会蹦出来一些概念，需要对章节内内容进行延伸才能理解。不适合自学和数学基础较差的人。
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