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出版者:上海科学技术

作者:于立芬 编

出品人:

页数:227

译者:

出版时间:1985-6

价格:14.50元

装帧:

isbn号码:9787532304790

丛书系列:

图书标签:

• 数理统计
• 统计学
• 概率论
• 数学
• 高等教育
• 教材
• 学术研究
• 数据分析
• 统计方法
• 理工科

《数理统计方法》是一本面向统计学、数学、工程学、经济学以及其他量化领域研究人员和实践者的综合性著作。本书深入浅出地介绍了数理统计学的核心理论与实际应用，旨在为读者构建坚实的统计学基础，并掌握分析和解释数据的关键工具。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性和应用的实用性。开篇从概率论的基础概念切入，系统阐述了随机变量、概率分布、期望、方差等基本要素，为后续的统计推断奠定坚实基础。随后，本书详细介绍了描述性统计的方法，包括各种数据类型（定性与定量）、度量中心趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位距）的统计量，以及可视化手段（直方图、箱线图、散点图）在数据探索中的作用。 在推断性统计方面，本书投入了大量的篇幅。它系统讲解了参数估计的原理，包括点估计（矩估计法、最大似然估计法）的构造与性质（无偏性、有效性、一致性），以及区间估计的思想与计算方法，特别是对正态分布、二项分布等常见分布的置信区间的推导和应用进行了详细阐述。 随后，本书深入探讨了假设检验的理论框架。从零假设与备择假设的设定，到检验统计量的构造、P值的计算与解释，再到第一类错误（α）和第二类错误（β）的控制，以及功效函数的概念，本书都进行了详尽的讲解。在此基础上，书中详细介绍了多种常用的假设检验方法，如t检验（单样本、配对样本、独立样本）、Z检验、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验），以及F检验（方差分析）等，并提供了丰富的实例来演示如何在实际问题中运用这些检验。 回归分析是本书的另一重点。本书从简单线性回归入手，详细阐述了回归模型的建立、参数的估计（最小二乘法）及其检验，并深入到多元线性回归，讨论了多重共线性的诊断与处理、变量选择等重要问题。此外，本书还简要介绍了非线性回归和广义线性模型，为读者提供了更广泛的建模工具。 本书还涵盖了其他重要的数理统计内容，例如抽样分布的理论，特别是中心极限定理在统计推断中的核心作用。同时，也讨论了非参数统计方法，作为参数统计的补充，适用于数据不满足特定分布假设的情况。 在应用层面，本书通过大量来自不同领域的实际案例，展示了数理统计方法如何应用于数据分析、问题解决和决策制定。这些案例涵盖了科学研究、工程设计、市场调研、金融建模等多个方面，旨在帮助读者理解理论知识的实际价值，并培养运用统计思维解决复杂问题的能力。 《数理统计方法》不仅是一本理论教材，更是一本实践指南。它鼓励读者动手实践，通过计算机软件（如R、Python等）进行数据分析，以加深对统计方法的理解和掌握。本书的语言严谨而清晰，逻辑性强，是统计学专业学生、科研人员以及任何希望深入理解数据背后规律的专业人士的理想读物。

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拿到这本“数理统计方法”，最直观的感受就是它的厚重感，拿在手里沉甸甸的，给人一种学术上的可靠感。书的封面设计比较朴素，没有多余的装饰，书名和作者信息清晰明了，一看就知道是一本内容扎实的学术著作。翻开书页，纸张的质量很好，触感顺滑，印刷清晰，字迹不会有模糊不清的情况，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我之所以对这本书感兴趣，是因为我一直觉得，很多科学研究和实际应用，都离不开严谨的数理统计方法。从生物医药的临床试验，到金融市场的风险评估，再到社会调查的民意分析，统计学无处不在。我希望这本书能够系统地介绍一些基础和进阶的数理统计概念和方法，并能够通过严谨的数学推导，让我理解这些方法的内在逻辑。我尤其期待书中能够包含一些实际案例的分析，能够将理论知识与实际问题相结合，让我能够更好地理解和运用这些统计工具。

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这本书的装订质量真的没话说，打开的时候感觉很牢固，不会有松散的迹象。书页边缘处理得很干净利落，没有毛边，摸上去很顺滑。这本书的内容，让我觉得它在编排上花了很大的心思。我尝试着浏览了一下目录，感觉章节的划分很清晰，从基础的概念一直讲到比较深入的专题，逻辑性很强。我尤其关注到其中一些章节的标题，似乎涉及到了我一直想深入了解的领域，比如概率论与数理统计的联系，还有一些关于统计模型的构建和检验的内容。我一直在想，为什么有时候我们看到的统计数据会有那么大的差异？这本书会不会解释这些差异的来源，以及我们应该如何去理解和处理这些不确定性？我希望它能够提供一些清晰的思路，让我不再仅仅停留在表面，而是能够理解统计推断的内在逻辑。对于那些需要进行数据分析的专业人士，或者对统计学有浓厚兴趣的学生来说，这本书的价值不言而喻。

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这本书的封面设计非常有吸引力，简约而又不失专业感，那是一种淡淡的米白色，上面印着书名“数理统计方法”，字体是比较稳重的黑体。我拿到这本书的时候，首先就被它的纸质所吸引，触感厚实而细腻，翻页的时候有一种很扎实的感觉，不像有些书那样轻飘飘的。打开第一页，排版就很舒服，字迹清晰，行距适中，读起来一点也不费劲。我是一个对数学理论比较感兴趣但又有些畏惧的人，所以这本书的名字一开始就抓住了我的眼球。我一直觉得，统计学这门学科，虽然在现实生活中应用极其广泛，但其背后的数学原理却常常让人感到高深莫测。我希望这本书能以一种比较易懂的方式，带我领略统计学的魅力，让我能够理解那些看似复杂的公式和定理是如何构建起来的，以及它们在实际问题中是如何发挥作用的。我特别期待书中能有一些生动的例子，能够将抽象的数学概念与具体的应用场景结合起来，这样我才能更好地理解和掌握这些知识。

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这本书的整体风格给我的感觉是比较沉静的。它不像一些通俗读物那样，用很多夸张的语言去吸引人，而是以一种平和、稳健的方式呈现内容。翻开书页，你会感受到一种扎实的学术功底，字里行间透露着严谨。我一直对如何从看似杂乱的数据中提取有用的信息很感兴趣。有时候，我们面对海量的数据，却不知道从何下手，或者不知道哪些信息是真正有价值的。这本书会不会提供一些系统性的方法，来帮助我们进行数据探索和分析？我期待它能够讲解一些经典的统计模型，并解释这些模型是如何建立起来的，以及它们在解决实际问题时是如何发挥作用的。我希望通过这本书，我能够掌握一些基本的统计思维方式，从而能够更有效地理解和应用统计学知识。

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这本书的封面给我的第一印象就是专业。不是那种花哨的、为了吸引眼球的设计，而是透露出一种严谨和学术的气息。拿到手里，它的分量很实在，不像有些薄薄的册子，感觉内容会很充实。我粗略地翻了一下，纸张的触感很好，印刷的字迹也很清楚，阅读起来不会有压迫感。我个人对统计方法在实际问题中的应用一直很感兴趣，比如在经济学、社会学，甚至一些自然科学领域，统计学都扮演着至关重要的角色。我希望这本书能够深入浅出地讲解一些核心的统计方法，让我能够理解这些方法是如何被设计出来的，以及它们各自的优缺点是什么。有时候，我们在新闻或者报告中看到一些统计数据，很难分辨其可靠性，这本书会不会提供一些鉴别和理解这些数据的方法呢？我期待它能够帮助我建立一个更扎实的统计学基础，让我能够更自信地去分析和解读数据。

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