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出版者:Springer

作者:Martin A. Tanner

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:1998-9-18

价格:GBP 89.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387946887

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Statistics
• 统计学
• Computation
• Bayesian
• 统计推断
• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 推断统计
• 统计模型
• 数据分析
• 统计方法
• 假设检验
• 置信区间

《深入解析：现代统计推断的基石与实践》 本书旨在为读者提供一套全面、深入的统计推断知识体系，重点关注现代统计学在实际应用中的核心方法与理论基础。它并非一本罗列各种统计工具的书籍，而是引导读者理解这些工具背后的原理，以及如何在复杂的数据环境中做出更精准、更可靠的推断。 核心内容概览： 本书将从概率论这一统计推断的基石出发，逐步构建起严谨的理论框架。我们将详细探讨概率分布的性质，包括离散型和连续型分布，以及它们在建模现实世界现象中的作用。在此基础上，本书将深入讲解参数估计的各种方法，重点区分最大似然估计（MLE）和矩估计（Method of Moments）的优缺点，并阐述它们的渐近性质，如一致性、渐进正态性以及渐进有效性。读者将学会如何选择最合适的估计量，并理解估计量质量的评估标准。 假设检验是统计推断的另一核心环节。本书将系统性地介绍各种假设检验的构建方法，包括零假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis）的设定原则，以及p值的含义与正确解读。我们将详细讲解 Neyman-Pearson 理论，这是理解检验效能和最优检验方法的基础。从简单的t检验、卡方检验，到更复杂的似然比检验（Likelihood Ratio Test, LRT），本书都将提供详尽的推导和实例分析，帮助读者理解不同检验的适用场景和局限性。 本书还将特别关注区间估计。我们将深入讲解置信区间（Confidence Interval）的构造原理，并澄清关于置信区间的常见误解。读者将学会如何根据数据的分布和样本量，选择合适的区间估计方法，并理解区间长度与置信水平之间的权衡。 在现代数据分析日益重要的背景下，本书将融入对模型选择和模型评估的探讨。我们将介绍信息准则，如 AIC（Akaike Information Criterion）和 BIC（Bayesian Information Criterion），用于在不同模型之间进行选择。同时，对于模型拟合的优劣，我们将探讨残差分析（Residual Analysis）等技术，并介绍交叉验证（Cross-validation）等模型评估策略，以避免过拟合（Overfitting）现象。 理论与实践的深度融合： 本书的叙述方式将兼顾理论的严谨性和实践的可操作性。每一项统计概念的引入，都将伴随清晰的数学推导，确保读者理解其背后的逻辑。同时，本书将大量引用来自不同领域的真实数据案例，通过 R 或 Python 等统计软件的演示，直观地展示如何运用所学知识解决实际问题。读者将学会如何根据问题背景，选择合适的统计模型和推断方法，并对结果进行审慎的解释。 本书的独特性与价值： 与市面上许多仅列举公式和方法的统计学书籍不同，《深入解析：现代统计推断的基石与实践》致力于培养读者的批判性思维和问题解决能力。我们不鼓励死记硬背，而是引导读者理解“为什么”——为什么这种方法有效，它的适用条件是什么，在什么情况下应该避免使用。 本书的价值体现在： 构建扎实的理论基础： 确保读者不仅知其然，更知其所以然，能够独立地推导和理解新的统计方法。 提供现代化的视角： 关注当前数据科学领域最常用的统计推断技术，为处理大数据、复杂模型提供理论支持。 强调理解与应用： 通过丰富的案例分析和代码示例，将抽象的理论与实际应用紧密结合，提升读者的动手能力。 培养审慎的态度： 引导读者认识到统计推断的局限性，学会谨慎解读结果，避免过度自信的结论。 目标读者： 本书适合对统计学有一定基础，希望深入理解统计推断原理并将其应用于实际工作或研究的本科高年级学生、研究生、数据科学家、统计分析师、科研人员以及任何对严谨的量化分析感兴趣的读者。无论您是初涉统计领域，还是已有一定经验，本书都能为您提供宝贵的知识和启发。 本书将带领您踏上一段严谨且富有洞察力的统计探索之旅，让您成为一个更自信、更专业的统计实践者。

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我最近一直在尝试将贝叶斯方法应用到我的市场分析模型中，市面上的书籍要么过于基础，要么直接跳到高阶的MCMC采样细节，让人抓不住重点。然而，这本书在处理高级推断方法时，展现出一种罕见的平衡感和深度。它没有回避那些复杂的后验概率计算，但却巧妙地将数学工具嵌入到实际的决策场景中。我特别喜欢它对模型选择和模型比较的讨论部分，作者没有简单地推荐某一特定模型（比如AIC或BIC），而是深入分析了它们背后的哲学差异——频率学派的“最佳拟合”和贝叶斯学派的“证据累积”。读完后，我对于何时应该信任先验信息，何时应该更依赖观测数据，有了更清晰的判断标准。这种“知其所以然”的境界，正是许多只关注“如何操作”的指南书所缺乏的。对于已经掌握基础知识，希望向专业领域迈进的读者而言，这本书提供的不仅仅是方法，更是一种看待统计问题的全新视角和批判性思维框架。

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这本书简直是统计学爱好者的宝藏，尽管我个人对理论推导和数学证明的兴趣时高时低，但作者在概念阐释上的功力着实令人佩服。它不像那种冷冰冰的教科书，动不动就抛出一堆让人望而生畏的公式，而是非常注重“直觉”的培养。比如，书中对于中心极限定理的讲解，不是简单地罗列数学表达式，而是通过非常形象的比喻，让我瞬间理解了为什么在大量随机抽样下，结果会趋向于正态分布。我尤其欣赏它对“假设检验”这一核心思想的拆解，从P值到置信区间的意义，作者都用日常语言娓娓道来，让你感觉自己不是在学习晦涩的统计学，而是在进行一场逻辑严密的侦探游戏。对于初学者来说，这本书成功地架起了一座从“数据看起来是什么样”到“数据背后可能隐藏着什么规律”的坚实桥梁，是建立扎实统计思维基石的绝佳入门读物。它让枯燥的统计过程变得像剥洋葱一样，一层层揭示真相，充满探索的乐趣，这种引导式的教学方式，远比死记硬背公式有效得多。

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说实话，我拿到这本书时是有点犹豫的，因为我更偏向于应用层面，对理论的深究总觉得有些吃力。但这本书的叙事节奏非常抓人，它不像一本纯粹的理论手册，更像是一部统计学思想史的浓缩版。作者在介绍每一个推断工具时，都会追溯其历史背景和提出者的初衷，这极大地丰富了内容的层次感。例如，在讲解矩估计（Method of Moments）和极大似然估计（MLE）的对比时，作者不仅展示了它们的数学推导，还花了篇幅讨论了MLE在面对极端值时的敏感性，以及为什么在特定条件下，矩估计反而可能更稳健。这种“思想交锋”的处理方式，让原本静态的统计概念变得鲜活起来。它让我意识到，统计推断不是一套固定的教条，而是在历史长河中，数学家和统计学家们为了解决实际问题不断权衡和改进的产物。对于那些想理解统计学深层逻辑和演变脉络的读者，这本书的价值远超工具书本身。

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我必须强调这本书在处理“不确定性”这一哲学命题上的深刻洞察力。很多统计书都把概率论当作一个既定的数学分支来处理，但这本书似乎更侧重于探讨我们如何量化和表达我们对世界认知的“不完全性”。它对误差来源的划分极其细致入微，不仅仅是采样误差，还深入探讨了模型设定误差（Model Misspecification）的后果。书中有一段关于稳健统计（Robust Statistics）的论述，非常有启发性——它挑战了“正态性假设”的绝对权威，并展示了在数据质量不高的情况下，如何构建不易受异常值干扰的估计方法。这让我开始反思自己过去很多依赖强假设的分析习惯。这本书不仅仅是教你如何做推断，更是在引导你成为一个对数据假设保持高度警惕和谦逊的分析师。它提供了一种更成熟、更贴近真实世界复杂性的统计哲学，远超出了单纯的技术手册范畴，堪称是对严谨科学态度的深度探讨。

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这本书的排版和结构设计真的值得称赞，它在保证内容严谨性的前提下，极大地优化了阅读体验。我发现自己在阅读那些涉及复杂多变量分析的部分时，压力小了很多。大量的图表和插图被用来解释高维空间中的概念，比如协方差矩阵的几何意义，或者因子分析中载荷的解释，这些抽象的数学结构被可视化得非常清晰。更重要的是，它对每一个关键概念都配有详细的“应用实例解析”，这些实例并非是那种教科书式的虚构数据，而是带有一定现实背景的案例，这让我能够立刻将学到的理论知识与我日常工作中的数据分析任务联系起来。我发现自己不再是停留在“会用某个软件函数”的层面，而是真正理解了为什么那个函数能得到那个结果，以及在不同数据结构下，是否应该选择其他更合适的检验。这种对清晰度和实用性的极致追求，使得这本书在众多统计读物中脱颖而出，非常适合需要快速且准确掌握复杂统计概念的专业人士。

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贝叶斯计算挺有意思的，但讨厌只讲理论不举实例的教材！跪求期末别跪...

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这是一本很老，但是很精典的书，很容易读，强力推荐

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