概率论与数理统计 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华南理工大学出版社

作者:吴亚森等编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:14.5

装帧:平装

isbn号码:9787562300120

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《现代统计学入门：理论与实践》 本书旨在为广大统计学爱好者、研究者以及需要掌握统计学知识的专业人士提供一本系统、深入且易于理解的入门读物。我们将跳脱纯理论的窠臼，着重于统计学在实际应用中的强大力量，以及如何通过严谨的数学工具来揭示数据背后的规律。 核心内容概述： 本书共分为三个主要部分，由浅入深，循序渐进地引导读者走进统计学的精彩世界。 第一部分：探索数据之源——描述性统计与可视化 在任何统计分析的起点，我们都需要对数据进行初步的理解和整理。本部分将详细介绍描述性统计的核心概念，包括： 数据的类型与尺度： 区分定性数据（如性别、类别）与定量数据（如身高、温度），以及它们所对应的不同测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）。理解数据类型是选择合适统计方法的前提。 集中趋势的度量： 深入探讨均值（平均数）、中位数、众数等指标，分析它们各自的特点、适用场景以及如何反映数据的中心位置。我们将通过实例展示，在中值不受极端值影响的情况下，其作为数据代表性的优势。 离散程度的衡量： 学习方差、标准差、极差、四分位距等，理解它们如何量化数据的分散程度，以及标准差在评估数据波动性中的关键作用。 数据分布的形态： 探索偏度（skewness）与峰度（kurtosis）的概念，理解它们如何描述数据集的对称性以及“胖瘦”程度，并借此预测数据可能遵循的分布类型。 数据可视化技术： 强调图表在信息传达中的重要性。我们将详细讲解各种常用图表的构建与解读，包括直方图（histograms）、箱线图（box plots）、散点图（scatter plots）、条形图（bar charts）和饼图（pie charts）等。通过鲜活的案例，展示如何利用这些图表直观地呈现数据的分布、趋势、关系和异常值，从而激发洞察。 第二部分：推断未知之谜——概率论基础与统计推断 在对数据进行描述性分析之后，我们常常需要从样本推断总体。本部分将奠定坚实的概率论基础，并在此之上展开统计推断的理论与实践。 概率论的基本原理： 从集合论的角度理解事件、样本空间与概率，掌握加法法则、乘法法则、条件概率与独立性等基本概念。我们将通过概率论的经典悖论与现实生活中的例子，帮助读者建立直观的概率思维。 随机变量与常见分布： 介绍离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）与连续型随机变量（如均匀分布、指数分布、正态分布）。重点解析正态分布的“中心极限定理”的强大威力，它如何解释了自然界和许多现实现象中的普遍规律，并为后续的统计推断提供了理论支撑。 抽样分布的构建： 理解样本均值、样本比例等的抽样分布，探讨中心极限定理在样本统计量上的应用，以及它们如何为统计推断打下基础。 参数估计： 学习点估计（如矩估计、最大似然估计）与区间估计。详细阐述置信区间的概念，理解置信水平的含义，并掌握如何构建不同参数（如总体均值、总体比例）的置信区间，从而量化估计的不确定性。 假设检验的核心框架： 引入假设检验的基本流程，包括建立原假设与备择假设、选择检验统计量、确定临界区域或计算p值、以及做出统计决策。我们将聚焦于常见的假设检验方法，例如： 均值检验： 单样本t检验、双样本t检验（独立样本与配对样本）、方差分析（ANOVA）等，用于比较一个或多个总体的均值是否有显著差异。 比例检验： 单样本比例检验、双样本比例检验，用于检验一个或多个总体的比例是否存在显著差异。 卡方检验： 包括拟合优度检验和独立性检验，用于检验观测频率与期望频率的差异，或判断两个分类变量之间是否存在关联。 第三部分：洞察关联与预测未来——回归分析与模型构建 本部分将引导读者探索变量之间的关系，并利用统计模型进行预测。 相关分析： 理解相关系数（如Pearson相关系数）的含义，评估变量之间线性关系的强度与方向，并区分相关性与因果性。 线性回归模型： 深入讲解简单线性回归与多元线性回归。我们会详细阐述模型假设、回归系数的估计与解释、模型拟合优度（如R平方）的评估、以及残差分析在模型诊断中的作用。 模型诊断与改进： 介绍如何通过残差图、共线性诊断等技术来识别模型中的问题，并探讨如何进行模型选择与变量筛选，以构建更具解释力和预测能力的模型。 非参数统计初步： 在某些数据不满足参数模型假设的情况下，我们将介绍一些常用的非参数统计方法，如秩和检验等，提供更广泛的数据分析工具。 本书的特色： 理论与实践并重： 每一章节都紧密结合实际应用场景，通过丰富的案例分析，让读者理解统计理论的实际意义。 数学严谨性与易懂性平衡： 在保证数学严谨性的同时，我们力求用清晰易懂的语言解释概念，避免过于深奥的数学推导，让非数学专业背景的读者也能轻松掌握。 注重思维培养： 本书不仅教授“如何做”，更注重培养读者“为什么这样做”的统计思维，引导读者批判性地看待数据与分析结果。 贯穿案例研究： 涵盖了商业、金融、医学、社会科学等多个领域的典型案例，展示统计学解决实际问题的强大能力。 通过对《现代统计学入门：理论与实践》的学习，您将能够： 独立完成基本的数据分析任务。 准确解读统计报告中的关键信息。 批判性地评估统计证据的可靠性。 为决策提供科学的数据支持。 为进一步深入学习统计学打下坚实基础。 本书是您开启数据科学之旅，驾驭海量信息的理想起点。

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这本书的“时效性”问题令人担忧。虽然数学理论本身具有永恒性，但统计学的发展日新月异，尤其是在计算方法和应用领域。然而，当我翻开这本书时，我仿佛穿越回了上个世纪。书中引用的经典模型和分析方法固然重要，但对于现代数据科学和机器学习背景下的统计学应用，几乎是只字未提。例如，关于贝叶斯方法的讨论非常传统和保守，对于现代MCMC方法和计算统计学的提及少得可怜。在探讨回归分析时，对于异方差、多重共线性的处理也停留在传统的假设检验层面，对于更现代、更稳健的估计方法（如岭回归、Lasso）则完全没有触及。这让这本书在实际应用中显得非常“过时”。它为我构建了一个完美的理论框架，但当我试图用这个框架去处理我手头上的真实数据集时，我发现自己还需要去学习一套全新的、现代化的工具箱。它更像是一份历史文献，而不是一本可以指导未来实践的教科书。

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这本书的“理论的完美性”是以牺牲读者的“感知愉悦度”为代价的。作者对每一个定理的证明都追求绝对的严谨和完备，每一个细节都不放过。这本无可厚非，但当这种严谨性被堆砌成数百页的连续性论证时，读者的大脑就开始疲劳抗议了。书中充满了大量冗长且高度抽象的证明过程，它们像一条条没有尽头的隧道，每走一步都充满了智力上的消耗，却鲜少有直观的几何解释或生活化的类比来辅助理解。我常常觉得，作者似乎更爱这些抽象的数学结构本身，胜过爱那些需要学习这些结构的学生。缺乏精妙的插图或思维导图来梳理复杂的逻辑链条，使得概念之间的关系变得模糊不清。最终，我能记住的更多是“这个定理我好像见过”，而不是“我真正理解了它为什么成立，以及我该如何运用它”。这是一本能让你在考试中取得高分的书（如果你能读完的话），但它无法让你真正爱上概率论和数理统计这门学科。

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这本书的翻译质量简直是一场灾难，简直是对知识的亵渎。我实在无法理解，为什么一本被誉为权威教材的书籍，在语言表达上会如此粗糙和晦涩。很多关键术语的翻译，要么是生硬地直译，导致原意完全跑偏，要么就是使用了极其生僻的专业术语，让人一头雾水。比如，书中对某个假设条件的描述，中文语境下读起来逻辑完全不通，我不得不去对照原文（如果我有幸能找到原文的话），才能大致揣摩出作者想表达的意思。更让人抓狂的是，某些图表和公式的对应关系也存在明显的错误。有时候，图中的变量和公式中的变量根本对不上号，看得人血压飙升。这已经不是简单的校对问题了，这反映出编者对内容的理解深度也存在严重欠缺。阅读体验极其割裂，我必须时刻在“理解数学概念”和“破解蹩脚翻译”之间来回切换，学习效率被拖累到了地板以下。我强烈建议，出版方应该组织一次彻底的语言大修，否则，这本书只会成为误导后进的“毒草”。

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从结构布局上来看，这本书的设计思路似乎是“先给你一把锤子，再告诉你你需要建造一座房子”。开篇就直接切入复杂的随机过程和矩生成函数，完全没有铺垫地将读者扔进深水区。我尝试着按照目录的顺序学习，但很快就发现，后面章节的概念严重依赖于前面几章尚未充分解释的知识点。这导致我在面对任何一个新概念时，都不得不频繁地进行“章节跳跃式学习”，像一个没有地图的探险家，永远在回头找路。更糟糕的是，全书的例题和习题之间缺乏有效衔接。一些习题的难度陡然升高，仿佛是作者在给那些已经掌握了全部理论的高手们准备的挑战，但对于大多数正在努力爬坡的学生来说，它们更像是难以逾越的屏障。习题的答案和详细解析更是少得可怜，即便是附带的解析，也往往只是给出了最终结果，中间那些至关重要的思考路径被彻底隐藏了。这本书更像是研究人员的参考手册，而非教育工作者的教学工具，它似乎更关注展示知识的广度和深度，而非传授掌握知识的方法。

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这部所谓的“经典之作”简直让我怀疑人生的意义。我费了好大力气才把它从书架上拽下来，满心期待着能有什么醍醐灌顶的智慧，结果迎接我的是一堆密密麻麻、毫无逻辑的符号和定义。每一次翻阅，都像是在穿越一片由微积分和线性代数构筑的迷宫，出口永远遥不可及。作者似乎笃信，只要把所有公式堆砌在一起，读者就能自动领悟背后的真谛。书中的例题更是令人发指，往往需要读者自行补全十几个中间步骤才能勉强得出结论，这哪里是教学，分明是智力测验。我记得有一次为了理解一个简单的中心极限定理的推导，我查阅了三本完全不同领域的参考书才勉强拼凑出个大概，而这本书呢？轻描淡写地扔下一个“显然”了事。如果“显然”需要我付出如此巨大的努力去证明，那我宁愿选择“不显然”的路径。这本书的排版也极其不友好，字体小得像是蚂蚁在上面开会，间距紧凑得让人透不过气，读上五分钟，眼镜度数都感觉要往上涨。对于一个初学者来说，这本书简直是一道无法逾越的天堑，它不引导你，它只是把你推到悬崖边上，让你自生自灭。

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