Rough集及Rough推理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:刘清

出品人:

页数:254

译者:

出版时间:2001-8

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787030095800

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《统计推断的艺术》 内容梗概： 本书是一本深入探讨统计推断核心理论与实践的著作，旨在为读者提供一个严谨而全面的统计学框架。本书不涉及粗糙集理论或粗糙逻辑推理，而是聚焦于经典统计学模型和方法。 全书共分为八章，从基础概念入手，逐步深入到复杂模型和前沿应用。 第一章：统计推断基础 本章首先回顾了概率论的基本概念，包括随机变量、概率分布、期望、方差等，为后续推断奠定基础。随后，详细阐述了统计推断的核心任务——从样本数据中提取关于总体的信息，并引入了参数估计和假设检验两大基本工具。本章将着重解释点估计和区间估计的区别与联系，以及功效、显著性水平等关键统计概念。例如，我们将讨论如何使用极大似然估计法来估计正态分布的均值和方差，并给出其渐近性质。同时，会引入参数估计的优良性标准，如无偏性、有效性和一致性。 第二章：参数估计方法 本章深入介绍了几种常用的参数估计方法，包括矩估计法、极大似然估计法、贝叶斯估计法等。对于每种方法，都将详细分析其理论基础、计算步骤、适用范围以及优缺点。书中会通过大量实例，例如泊松分布、指数分布的参数估计，来展示不同估计方法的实际应用。此外，还会探讨估计量的性质，如无偏性、一致性、有效性等，并说明如何选择最优的估计量。 第三章：假设检验理论 本章系统地介绍了假设检验的理论框架。从零假设和备择假设的设定，到检验统计量的构造，再到P值的计算和统计决策的做出，每个环节都进行了详尽的阐述。本书将重点讲解两类错误（第一类错误和第二类错误）的概念及其控制方法，以及检验的功效。通过分析二项分布和t检验的例子，读者可以清晰地理解假设检验的逻辑流程。 第四章：常用统计分布与检验 本章将聚焦于几种在实际数据分析中极为重要的概率分布，如正态分布、t分布、卡方分布、F分布等，并详细讲解如何运用这些分布进行参数估计和假设检验。我们将详细介绍单样本t检验、两独立样本t检验、配对t检验、单因素方差分析（ANOVA）以及卡方拟合优度检验和独立性检验。大量的仿真数据和实际案例将帮助读者掌握这些经典统计方法的运用，理解其背后的原理，并学会如何解释检验结果。 第五章：回归分析 本章深入探讨了回归分析的核心内容，包括简单线性回归和多元线性回归。从模型建立、参数估计（最小二乘法）、模型检验（F检验、t检验）、残差分析到预测，本书将全面讲解回归分析的步骤和注意事项。我们将讨论如何识别和处理多重共线性、异方差性和自相关性等问题，并介绍模型选择的方法。通过实际的经济数据或生物医学数据示例，读者将学会如何构建和解释回归模型。 第六章：广义线性模型 本章在经典线性回归的基础上，进一步介绍了广义线性模型（GLM）。我们将重点讲解逻辑回归（用于二分类响应变量）和泊松回归（用于计数响应变量）等常用模型。本书将阐述其指数族分布的特征，以及链接函数在模型中的作用。通过实例分析，读者将理解如何处理非正态分布的响应变量，并进行模型诊断和解释。 第七章：非参数统计方法 鉴于实际数据往往不满足参数模型严格的分布假设，本章介绍了一系列强大的非参数统计方法。我们将讲解符号检验、秩和检验（如Wilcoxon秩和检验）、Kolmogorov-Smirnov检验等，它们不依赖于对总体分布的任何特定假设。这些方法在数据量较小或分布未知的情况下尤为有用。本书会提供具体的计算步骤和应用场景，帮助读者在数据不满足参数模型条件时做出有效的推断。 第八章：统计推断的实践与挑战 本章将讨论统计推断在实际研究中的应用，包括数据预处理、模型选择、多重比较问题以及统计结果的解读和报告。我们将探讨如何避免常见的统计陷阱，并强调研究的透明度和可重复性。此外，本章还会简要介绍一些计算统计学工具，如R或Python在统计分析中的应用，以及一些统计建模的进阶概念，如时间序列分析和生存分析的初步介绍，为读者提供更广阔的视野。 《统计推断的艺术》旨在培养读者严谨的统计思维，使他们能够自信地从数据中提取有价值的信息，并做出明智的决策。本书内容严谨，例证丰富，适合统计学专业的学生、数据科学家、研究人员以及任何希望深入理解统计推断原理和应用的人士阅读。

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读完《Rough集及Rough推理》后，我感觉我的思维边界被强行推开了一大截，但同时，内心也升腾起一股强烈的无力感。这本书的语言风格极其冷峻，就像一台没有感情的机器在冷静地解剖世界运行的机制。它不像那些流行的自助类书籍，告诉你如何精益求精地打磨生活，反而直言不讳地揭示了我们所依赖的许多“完美”模型的脆弱性。作者对“边界条件”的强调令我印象深刻，他似乎总是在追问：当这个系统偏离预设轨道万分之一时，它会如何以一种出人意料的方式崩溃或重构？我尤其对其中关于“噪音与信号”关系的探讨很感兴趣，过去我总想方设法消除所有干扰，努力追求“纯净”的数据流，但作者却反过来论证了，在某些关键的复杂场景中，正是那些看似随机的“Roughness”才包含了系统的生命力。这本书需要极大的专注力，因为它很少提供明确的例子来辅助理解，更多的是抛出抽象的框架和深刻的洞察，你需要自己去填补经验的空白，将这些概念投射到你的现实世界中去验证。它不是一本轻松愉快的读物，更像是一次高强度的智力训练。

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这本《Rough集及Rough推理》读下来，真有点像跟着一位经验丰富的老探险家在迷雾中摸索，每一步都充满了不确定性，却又在不经意间揭示了事物的底层逻辑。我得承认，初读时有些吃力，感觉作者似乎在故作高深，用词和概念的跳跃性很大，让人一时间抓不住重点。但随着阅读的深入，我发现作者的思路是极其连贯的，只是他选择了一种非线性的叙事方式来展现他的洞察力。他似乎在刻意避开那些被传统学术体系过度包装的清晰路径，转而挖掘那些“不完美”、“模糊不清”地带的价值。比如，书中对决策制定的分析，完全颠覆了我过去对“理性选择”的理解，它不再是简单的优劣权衡，而更像是一种在信息残缺和情感噪音中不断校准的过程。我特别欣赏作者在描述复杂系统时的那种克制感，他没有给出万能的公式，而是提供了一套观察世界的“滤镜”，让我们学会接受“差不多就行”的智慧。这本书更像是一本哲学思辨录，而非操作手册，它挑战的是读者既有的认知框架，逼着你跳出舒适区，去拥抱那种“粗糙”之下的真实。我强烈推荐给那些厌倦了标准答案，渴望探究事物本质的深度思考者。

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这是一本需要静下心来，一字一句咀嚼的“思想食粮”。《Rough集及Rough推理》并非一本通俗易懂的入门读物，它更像是为那些已经在某一领域摸爬滚打多年，但开始对现有框架产生怀疑的专业人士准备的“精神佐料”。作者的文字充满了张力，他似乎总是在两个极端之间走钢丝：一方面是对系统性错误的深刻揭露，另一方面是对模糊地带中蕴含巨大潜能的肯定。我特别留意了书中关于“信息熵减”与“认知摩擦”的论述，这部分内容让我深思良久。我们习惯于将复杂性视为需要被战胜的敌人，但作者却似乎在赞美这种不可避免的摩擦力。他描绘的世界不是一个精准运转的钟表，而是一个充满活力的、自我修正的有机体，其中，“Rough”不是缺陷，而是生存的必要条件。这本书的结构松散但内核紧密，你很难用几句话概括它的核心论点，因为它所探讨的，恰恰是那些难以被简单概括的事物。对于寻求思想深度而非即时满足的读者来说，这本书是一场意义非凡的精神漫游。

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说实话，我最初被这本书的书名吸引，带着一种“探索未知边缘”的期待打开了它，但阅读过程却充满了“顿悟”与“迷茫”的交替体验。《Rough集及Rough推理》的叙述方式非常独特，它没有采用标准的学术论文结构，更像是某种思想片段的集合，每一章都像一个被精心打磨过的微观世界，独立存在，却又相互印证。我发现作者在处理“不确定性”时，展现了一种近乎艺术家的敏感。他不是在量化不确定性，而是在“感受”它，在描述那种介于有与无之间的灰色地带。比如书中关于“模式识别”的部分，作者颠覆性地指出，许多我们认为是“发现”的规律，其实只是我们在随机数据中强行植入的叙事结构。这种对人类认知局限性的解构，读起来既令人振奋，又让人有些毛骨悚然——我们引以为傲的智慧，可能不过是基于自身局限性的合理化构建。这本书要求读者具备很强的抽象思维能力，如果你习惯于按部就班的知识输入，可能会觉得它过于跳跃和晦涩，但只要能跟上作者的思维节奏，它将提供一个看待世界的全新维度。

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这本书给我的整体感受是，它像一本被精心隐藏在图书馆角落里的古老手稿，充满了晦涩的符号和未被完全破译的智慧。《Rough集及Rough推理》的魅力，恰恰在于它的“不完整性”。作者似乎有意地留下了大量的阐释空间，拒绝提供一个封闭的、自洽的理论体系。这使得每一次重读，都能从中挖掘出新的层次和含义。我个人最欣赏的是作者对“容错率”在系统演化中的作用的分析。我们总是在追求零错误、高精度，但这本书记载的经验却表明，过度的“平滑”反而可能扼杀系统的适应性和韧性。作者用一种近乎寓言的方式，讲述了那些在边缘挣扎的概念如何最终成为了主流的基石。阅读体验是高度内省的，它迫使你审视自己处理问题时的那种“贪图整洁”的倾向。这本书的行文风格极其凝练，几乎没有一句废话，每一个词语的排列都似乎经过了精确的计算，这反倒营造出一种宏大且略带疏离感的氛围。如果你喜欢挑战传统思维模式，这本书绝对值得你花费时间去“解密”。

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