数理统计习题教程（下） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:兰州大学出版社

作者:李泽慧

出品人:

页数:370

译者:

出版时间:2004-5

价格:35.00元

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isbn号码:9787311009465

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《数理统计习题教程（下）》 并非一本单纯罗列公式与答案的练习集，它是一扇通往深入理解数理统计核心概念的窗口，是一份伴随学习者从理论到实践、从模糊到清晰的得力助手。本书紧密围绕数理统计学的核心理论体系，以题目的形式，层层剥茧，引导读者在思考与解答的过程中，构建起严谨的逻辑框架，掌握分析解决统计问题的能力。 本书的编写宗旨，在于将抽象的统计理论具象化，让读者在真实的题目情境中，体会统计思想的精妙与应用价值。它所涵盖的内容，并非局限于某一狭隘的知识点，而是力求全面而深入地展现数理统计学的广阔图景。从理论的基石，到方法的运用，再到实际问题的分析，本书都力求做到详略得当，循序渐进。 核心内容聚焦与深度解析 《数理统计习题教程（下）》的精髓，在于其对数理统计学关键章节的深入挖掘和题解式阐释。它并非“下册”简单延续“上册”的模式，而是将学习的重心放在了数理统计学中更具挑战性、也更具应用价值的领域。 第一部分：参数估计的深化与拓展 本书将从参数估计这一数理统计学的核心课题出发，但会侧重于对其更高级、更精妙的方面进行题解式教学。 最大似然估计（MLE）的深入探讨： 除了基本模型的MLE求解，本书会引入一些更复杂的似然函数形式，例如涉及到非线性参数，或者截断分布、混合分布等情况下的MLE求解。题目设计将引导读者理解MLE的优良性质（一致性、渐近正态性、渐近有效性），并在此基础上，探索如何通过贝叶斯方法与MLE相结合，或者如何进行MLE的非参数化估计。例如，涉及指数族分布的MLE性质、参数变换下的MLE特性、以及在缺失数据情况下的MLE估计等。 矩估计（Method of Moments）的地位与局限： 本书会通过题目，引导读者理解矩估计的直观性与便捷性，但同时也会强调其在某些情况下不如MLE，例如一致性或渐近方差方面的劣势。题目会聚焦于比较不同估计量的优劣，以及在特定分布下的矩估计求解。 贝叶斯估计的引入与实践： 针对部分读者可能不熟悉贝叶斯方法的特点，本书会通过题目，清晰地展示贝叶斯估计的基本流程：选择先验分布、计算后验分布、以及根据后验分布计算估计量（例如后验均值、后验中位数、后验众数）。题目会涉及不同的先验分布（共轭先验、非共轭先验）及其对后验分布形式的影响，并会探讨贝叶斯估计与频率派估计的联系与区别。例如，在正态分布模型下，结合不同先验信息进行均值或方差的贝叶斯估计。 估计量的评价标准： 本书会设置一系列题目，让读者在解决问题的过程中，深刻理解并运用无偏性、有效性、一致性、渐近有效性等评价估计量优劣的标准。题目会要求读者计算或证明这些性质，并在此基础上比较不同估计量在特定样本量或特定分布下的表现。 第二部分：假设检验的系统训练 假设检验是数理统计学中另一大核心支柱，本书将系统性地训练读者掌握各种假设检验的流程、方法与判断。 Neyman-Pearson 理论与最优检验： 本书将从 Neyman-Pearson 引理出发，引导读者理解并构造最优的单边检验。题目会涉及如何根据似然比构造检验统计量，并求解临界区域。例如，在正态分布或指数分布族中，关于均值或方差的单边假设检验。 似然比检验（LRT）的普适性： 本书将重点阐述似然比检验的普适性，展示其如何适用于各种复杂模型，包括复合假设的检验。题目将引导读者理解 LRT 的基本原理，以及在不同情境下如何计算似然比统计量，并理解其渐近分布（通常是卡方分布）。例如，在多参数模型中，检验部分参数是否为零的 LRT。 常见检验方法的应用： 除了 LRT，本书还将通过题目，训练读者熟练运用各种常见的统计检验方法，如 t 检验、F 检验、卡方检验等。题目会涵盖单样本、双样本、配对样本的均值与方差检验，以及比例的检验等。重点在于理解各种检验的适用条件、检验统计量的构造、以及如何根据 P 值或临界值做出统计决策。 无参数检验的初步接触： 为了拓展读者的视野，本书还会引入一些基础的无参数检验方法，例如符号检验、秩和检验（Wilcoxon 秩和检验）等。题目将展示这些方法在样本分布未知或不满足参数检验假设时，如何进行有效的统计推断。 检验的功效与误差控制： 本书会通过题目，强调检验的第一类错误（拒绝真零假设）和第二类错误（接受假零假设）的概念，以及如何计算检验的功效（1 - 第二类错误概率）。题目会引导读者理解样本量对检验功效的影响，以及如何在实际应用中权衡两类错误。 第三部分：方差分析（ANOVA）的理论与实践 方差分析是研究多个样本均值差异的强大工具，本书将提供全面的题解式训练。 单因素方差分析： 本书将通过题目，系统阐述单因素方差分析的原理，包括平方和的分解、F 统计量的构造，以及如何进行多重比较（例如 Bonferroni 法则、Tukey 法则）。题目将涵盖如何分析不同处理组之间均值的差异。 多因素方差分析： 随着研究的深入，本书将引入双因素、三因素等设计的方差分析，重点在于理解因子之间可能存在的交互作用。题目将引导读者如何计算各种平方和，以及如何解释各主效应和交互效应的显著性。 协方差分析（ANCOVA）的初步介绍： 对于更复杂的实验设计，本书会简要介绍协方差分析，展示如何通过引入协变量来控制无关因素的影响，从而提高检验的效率。 第四部分：回归分析的核心概念与应用 回归分析是研究变量之间数量关系的强大工具，本书将深入探讨其核心概念。 简单线性回归： 本书将通过详细的题目，帮助读者理解简单线性回归模型的建立，包括参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度检验（R 方）、以及对回归系数进行假设检验。 多元线性回归： 随着自变量的增加，本书将进入多元线性回归。题目将涉及如何选择合适的自变量，如何解释偏回归系数，以及如何处理多重共线性等问题。 回归诊断： 本书会强调回归诊断的重要性，通过题目引导读者识别和处理异常值、强影响点、残差的异方差性等问题，以确保回归模型的有效性和可靠性。 模型选择与评估： 题目将涉及如何使用信息准则（如 AIC, BIC）进行模型选择，以及如何评估模型的预测能力。 第五部分：非参数统计方法（进阶） 除了基础的无参数检验，本书还会深入探讨一些更高级的非参数统计方法。 Kolmogorov-Smirnov 检验： 本书将通过题目，详细介绍 Kolmogorov-Smirnov 检验，包括单样本检验和双样本检验，用于检验样本是否来自特定分布或两个样本是否来自同一分布。 Spearman 等级相关系数： 本书将通过题目，训练读者理解和计算 Spearman 等级相关系数，用于衡量两个定序变量之间的单调关系。 Friedman 检验： 对于多个配对样本，本书将通过题目，介绍 Friedman 检验，作为重复测量方差分析的非参数替代方法。 本书的独特价值与学习体验 《数理统计习题教程（下）》并非简单的理论搬运，而是以“以题促学，以练代讲”为核心理念。本书的题目设计，力求贴近实际统计应用场景，从不同角度、不同侧面，考验读者对知识的掌握程度。 知识点的融会贯通： 题目并非孤立存在，而是将不同章节的知识点有机地结合起来，引导读者在解决综合性问题的过程中，实现知识的融会贯通。 解题思路的启发： 每一个题目都经过精心设计，不仅仅给出答案，更重要的是，在题目解析中，会详细阐述解题的思路、关键步骤、以及可能遇到的陷阱和注意事项。这有助于读者理解“为什么”这样做，而非仅仅“怎么做”。 计算工具的辅助： 在一些复杂的计算中，本书也会适时地提及使用统计软件（如 R、Python 的统计库）进行辅助计算，培养读者利用现代工具解决统计问题的能力，但始终强调理论基础的重要性。 深入的理论解释： 并非所有内容都通过题目呈现，对于一些难以通过题目完全覆盖的理论细节，本书会在题目解析中进行补充和深化，力求让读者在解题的同时，也能获得系统性的理论认知。 循序渐进的学习曲线： 题目的难度设置，会遵循从易到难、从基础到进阶的原则，确保不同基础的学习者都能找到适合自己的起点，并逐步提升。 谁适合阅读这本书？ 高等院校数理统计专业本科生和研究生： 本书将是他们学习和掌握数理统计学理论与方法的得力助手，特别是在面对习题课和期末考试时，能提供极大的帮助。 对数理统计学有深入学习需求的自学者： 如果您希望系统地掌握数理统计学的核心知识，并具备解决实际统计问题的能力，本书将是您不可或缺的学习材料。 从事数据分析、统计建模、科学研究的专业人士： 本书中的习题和解析，将帮助您巩固和拓展统计理论知识，提升分析和解决复杂统计问题的能力，将理论知识转化为实践经验。 结语 《数理统计习题教程（下）》是一次对数理统计学知识体系的系统性梳理与题解式探索。它致力于帮助读者跨越理论的鸿沟，真正理解数理统计学的精髓，并能自信地将其应用于解决现实世界中的各种问题。通过本书的引导，您将不仅仅是知识的搬运工，更是统计思想的践行者，是数据世界的探索者。

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说实话，这本书的装帧和排版稍微有点老派，初看之下可能会觉得内容有点枯燥，但一旦你沉浸进去，就会发现它的内涵远超乎你的想象。我特别欣赏它对每一个例题的背景介绍，很多时候，我们只是机械地套用公式，却不知道这个模型是用来解决什么实际问题的。这本书在这方面做得非常到位，它会让你明白，为什么我们要引入矩估计，为什么卡方检验在特定场景下比其他检验更有效。这种“知其所以然”的学习方式，极大地提升了我对统计思维的构建。对比我之前买的其他几本习题集，它们大多只是给出答案和关键步骤，而这本书的解析详尽到几乎可以当作一本精简的教材来阅读。唯一美中不足是，有些章节的习题数量略显不足，如果能再增加一些关于非参数统计或者更前沿主题的练习就更完美了。

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总而言之，《数理统计习题教程（下）》是一本高质量的进阶学习资料，但它更适合那些已经有了一定基础，希望向更高水平迈进的读者。它的价值不在于快速得分，而在于深层次的理解和思维的构建。我个人建议，在使用这本书之前，最好先将主要教材的内容过一遍，并且确保自己对线性代数和多元微积分有足够的熟练度。这本书的解题思路非常严谨规范，对于培养日后进行学术研究或者复杂数据分析的规范性思维非常有帮助。它教会了我如何去严谨地对待每一个统计结论的推导过程，这比单纯记住“如何做”重要得多。绝对值得拥有，前提是你愿意付出相应的努力去啃下来。

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我必须承认，这本书的难度对初学者可能不太友好。如果你的高数和概率论基础打得不够牢固，直接上手可能会感到挫败。我第一次翻阅时，直接被那些复杂的积分和极限运算弄得汗流浃背。但是，一旦你坚持下来，你会发现自己的数学功底被磨砺得极其锋利。它强迫你去思考每一个假设背后的数学逻辑，而不是简单地记住结论。特别是关于假设检验和方差分析的那几章，讲解得极其深入，每一个自由度的确定，每一个检验统计量的推导，都让你不得不动脑筋去验证。我感觉我通过这本书，真正掌握了统计推断的精髓，那种自信心是单纯背诵公式永远无法给予的。它不是那种只让你“做对题”的书，而是让你“理解统计”的书。

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这本《数理统计习题教程（下）》简直是我的救星！我本来以为自己对概率论和统计学的理解已经够扎实了，但一遇到那些复杂的推导和实际应用题，脑袋立刻就蒙了。这本习题集真的不是闹着玩的，它把那些抽象的理论知识转化成了一步步清晰可循的解题路径。我记得有一次被一个关于大样本性质的证明题卡住了好几天，最后还是翻到这本书的对应章节，才恍然大悟。它的难度梯度设计得非常合理，从基础概念的巩固到进阶模型的掌握，都有详尽的解析。那种看着复杂的公式一步步被拆解，最后得出完美答案的过程，简直太治愈了。对于那些想真正吃透数理统计，而不是停留在表面会套公式的同学来说，这本书的价值无可替代，它不仅仅是习题集，更像是一位耐心且严谨的私人导师。

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对于我这种习惯于通过大量练习来巩固知识的人来说，这本书简直是我的训练场。我通常会在上完课后，把课本上的理论知识点梳理一遍，然后立刻投入到这本书的习题中去。它的题目类型覆盖面广，涵盖了从基础的随机变量函数分布到复杂的回归模型诊断等各个方面。而且，它的某些习题设计得非常巧妙，往往是几个不同的知识点糅合在一起，需要你灵活运用。我特别喜欢它在解答中穿插的那些“小贴士”或者“注意事项”，这些往往是考试中最容易失分的地方，作者的经验之谈非常宝贵。这本书的使用体验感很强，因为它真的很“实战”，让你在解题的过程中不断修正自己模糊的认识。

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