具体描述
本书内容包括概率论、数理统计两部分，涉及条件概率、随机变量及其分布、数学期望、特殊分布、估计、估计量的抽样分布、假设检验、分类数据与非参数方法、线性统计模型、随机模拟等．本书知识体系结构与国内主流的概率论与数理统计教材基本一致，但内容取材及例题的安排上都比较新颖，尤其是新增加了一些非常实用而且比较先进的模拟方法．书中最后提供了奇数号习题的解答以及索引． 本书作为概率论与数理统计的教材，适合大学本科高年级学生和研究生用作教材或参考书，也可供统计工作人员用作参考书．
作者简介
目录信息
1.1 概率的发展历史
1.2 对概率的几种解释
1.3 试验和事件
1.4 概率的定义
1.5 有限样本空间
1.6 多项式系数
1.7 事件和的概率
第2章 条件概率
2.1 条件概率的定义
2.2 独立事件
2.3 贝叶斯定理
2.4 马尔可夫链
第3章 随机变量及其分布
3.1 随机变量与离散型分布
3.2 连续型分布
3.3 分布函数
3.4 二元分布
3.5 边际分布
3.6 条件分布
3.7 多元分布
3.8 随机变量的函数
3.9 两个或两个以上随机变量的函数
第4章 数学期望
4.1 单个随机变量的数学期望
4.2 数学期望的性质
4.3 方差
4.4 矩
4.5 均值和中位数
4.6 协方差和相关系数
4.7 样本均植
第5章 特殊分布
5.1 引言
5.2 伯努利分布与二项分布
5.3 超几何分布
5.4 泊松分布
5.5 负二项分布
5.6 中心极限定理
5.7 对连续性的修正
5.8 伽玛分布
5.10 二元正态分布
第6章 估计
6.1 统计推断
6.2 先验分布与后验分布
6.3 贝叶斯估计
6.4 极大似然估计
6.5 极大似然估计的性质
第7章 估计量的抽样分布
7.1 统计量的抽样分布
7.2 卡方分布
7.3 样本均植与样本该着的联合分布
7.4 t分布
7.5 置信区间
7.6 无偏估计
第8章 假设检验
8.1 假设检验问题
8.2 双侧的备择假设
8.3 t检验
8.4 两个正态分布均值的比较
8.5 F分布
第9章 分类数据与非参数方法
第10章 线性统计模型
第11章 随机模拟
附表
奇数号习题的解答
· · · · · · (收起)
读后感
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评分首先要严厉抨击人民邮电不负责任的出版态度！！！且不说内容印刷时有错误出现，更可耻的是纵容翻译者胡乱删减原著内容！这对读者是最不负责任的！！！ 除此外，就本书自身而言，值4颗星。 本书是一册很不错的概率统计基础书籍，对于学习经济学的国内学生来讲，该书内容处于...
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评分难度低于Statistical Inference，适合初学者。书中以大量的例子使读者理解概率统计。 该书的习题难度适中，很有代表性，值得读者做。
用户评价
这本书的编排逻辑非常严谨，章节之间的过渡自然流畅，让人能够沿着清晰的脉络深入学习。我喜欢作者在引入新概念之前，都会先铺垫相关的背景知识和实际应用场景，这使得学习过程更加有目的性，也更容易理解新知识的价值。比如，在讲解“中心极限定理”这个核心概念时，作者并没有直接抛出复杂的数学证明，而是先通过一系列的模拟实验和生动的比喻，让读者对这个定理的直观感受有一个初步的认识，然后再逐步深入到数学的严谨推导。这种由浅入深、由表及里的讲解方式，极大地降低了学习难度，也提升了学习效率。我尤其欣赏书中对统计软件在实际操作中的应用提示，虽然这本书本身不依赖于任何特定的软件，但作者会适时地提及某些概念可以通过软件来实现，这让我对接下来的实践操作充满了期待。这本书让我深刻体会到，学习任何知识，都需要有一个清晰的逻辑框架，而这本书正是提供了一个优秀的框架。
评分这本书的叙述风格非常引人入胜，作者仿佛一位经验丰富的向导，带领我在概率统计的奇妙世界里探险。我最欣赏的是作者在讲解复杂概念时，总是能够找到最恰当的比喻，将抽象的数学语言转化为生动易懂的图像。例如，在解释“贝叶斯定理”时，作者巧妙地运用了诊断疾病的例子，让我一下子就理解了先验概率、后验概率以及似然函数在其中的作用。书中穿插的许多历史典故和科学家的故事，也为枯燥的理论注入了生命力，让我感受到了科学探索的魅力。我喜欢作者在章节末尾设置的“思考题”，这些问题往往能引发我更深入的思考，并促使我主动去探索更深层次的知识。这本书也注重培养读者的数据敏感性，鼓励我在日常生活中留意数据，并尝试用统计学的视角去分析它们。这本书让我觉得，学习统计学不仅仅是掌握一种技能，更是一种对世界的新认知方式，它开阔了我的视野，提升了我分析问题的能力。
评分这本书最大的亮点在于其清晰的逻辑结构和详尽的阐述。在讲解每一个统计概念时，作者都遵循着“是什么”、“为什么”、“如何用”的模式，循序渐进地引导读者。我尤其喜欢作者在引入复杂统计方法时，总是会先从一个简单的情景入手，逐步引入更复杂的模型，并解释为什么需要这样的复杂性。这种“循序渐进”的学习方式，对于我这样并非统计学专业背景的读者来说，至关重要。书中提供的各种图表和可视化工具，也极大地帮助了我理解那些抽象的统计概念。例如，在讲解“假设检验”时，作者用了一系列的图来展示不同显著性水平下的拒绝域和接受域，这比单纯的文字描述要直观得多。此外，这本书也十分注重培养读者的批判性思维，鼓励读者在应用统计方法时，要时刻审视其前提条件和潜在的局限性。我非常期待能够通过这本书，真正掌握数据分析的核心技能，并能够将其应用到我的实际工作中。
评分这本书的语言风格非常亲切，仿佛作者就在我身边，耐心地为我讲解。我很少看到一本统计学书籍能够做到这一点。作者善于使用类比和比喻，将那些晦涩难懂的数学概念变得生动有趣。比如，在解释“方差”的时候，作者将它比作数据点的“离散程度”，并用抛硬币的例子来生动地说明，什么情况下方差会比较大，什么情况下会比较小。这种贴近生活的讲解方式，让我感觉统计学并不是高高在上的理论，而是与我们的生活息息相关的工具。我非常喜欢书中那些“你知道吗？”或者“思考一下”的小栏目，它们总是能引发我更深入的思考，并帮助我巩固刚刚学到的知识。此外，作者在解释一些复杂的公式时，也尽可能地避免使用过于专业的术语，或者在首次使用时就进行清晰的解释，这使得阅读过程非常顺畅。这本书让我觉得，学习统计学也可以是一种享受，而不是一种负担。
评分这本书的优点在于其对数学证明的严谨性与对直观理解的平衡。作者在给出数学公式的同时，也花了很多篇幅去解释这些公式的直观含义以及它们是如何推导出来的。例如，在讲解“最大似然估计”时，作者不仅给出了数学推导过程，还通过模拟试验展示了不同参数下似然函数的形状，帮助我理解为什么“最大似然”能够找到最佳的参数估计。我喜欢书中提供的一些“常见误区”或“注意事项”的提示，它们能够帮助我避免在学习和应用过程中走弯路。这本书的另一个亮点是它对统计学历史发展的简要介绍，这让我了解到许多重要的统计学概念是如何在解决实际问题中应运而生的，这增加了学习的趣味性和深度。我特别欣赏书中对不同统计检验方法的适用条件的详细说明，这让我在实际应用中能够做出更明智的选择。这本书让我对统计学有了更深刻的认识，它不仅仅是一堆公式，更是一种解决问题的思维方式。
评分刚拿到这本书，就被它沉甸甸的质感和典雅的封面设计所吸引。虽然我对概率统计这个领域算不上是专家，但作为一名对科学知识充满好奇的读者，我一直渴望能有这样一本既严谨又易懂的书籍来引导我入门。这本书的排版非常舒适，字体大小适中，行距也恰到好处，这对于长时间阅读来说至关重要。翻开扉页，一股油墨的清香扑鼻而来，这种实体书独有的感觉是电子书无法比拟的。我迫不及待地开始浏览目录，看到章节的划分非常清晰，从基础的概念如随机变量、概率分布，到更高级的主题如参数估计、假设检验，甚至还包含了一些实际应用领域的介绍。这种循序渐进的结构设计，让我对掌握这个复杂的学科充满了信心。我特别期待书中能够出现一些经典的统计学案例分析，能够将理论知识与实际应用紧密结合，帮助我理解抽象的概念在现实世界中的意义。我相信，通过这本书的学习，我不仅能构建扎实的理论基础，更能培养出严谨的科学思维方式，这对我在未来的学习和工作中都会有莫大的帮助。这本书给我带来的第一印象是专业、可靠，并且充满了学习的动力。
评分这本书的叙述风格非常吸引人，不像某些教科书那样枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣。作者用一种非常生动形象的语言来解释那些抽象的概念，比如在讲解概率的定义时，作者引用了生活中的许多例子，让我一下子就明白了“事件”、“样本空间”这些词语的含义。我尤其喜欢书中穿插的那些小故事和历史轶事，它们不仅增加了阅读的趣味性，更让我了解到统计学思想是如何一步步发展起来的，这让我对这个学科产生了更深层次的理解和敬意。在阅读关于随机变量的部分时，作者采用了图文并茂的方式，用各种图表和示意图来展示不同概率分布的形态，这比单纯的公式和文字更容易让人理解。我曾尝试过一些在线的统计学课程，但总觉得缺乏那种深入骨髓的理解，而这本书恰恰弥补了这一点。它不是简单地告诉你“是什么”，而是告诉你“为什么是这样”，这种追根溯源的讲解方式，让我在学习过程中获得了顿悟的喜悦。我非常期待接下来的章节，特别是关于回归分析和时间序列分析的部分，希望它能像前面一样，充满智慧和启迪。
评分这本书在理论深度和实践应用之间找到了一个绝佳的平衡点。它既有扎实的数学基础支撑，又不乏对统计学在各行各业中应用的详尽介绍。我尤其欣赏作者在讲解统计模型时，会深入分析模型的假设条件，以及这些假设条件在实际应用中是否成立，以及如果不成立该如何处理。这让我明白了，统计学不仅仅是应用公式，更是一种严谨的分析方法和批判性思维。书中提供的案例研究也非常具有代表性，涵盖了经济学、医学、社会学等多个领域，让我看到了统计学在解决现实世界问题中的强大力量。我曾遇到过一些理论书籍，虽然数学推导严谨，但脱离实际应用，让人觉得学到的知识“不好用”；也有些实践书籍，虽然案例丰富，但理论基础薄弱，让人觉得“知其然不知其所以然”。而这本书则完美地克服了这些缺点，它让我既能理解理论的精髓，又能掌握实际的应用技巧，这对我来说是最大的价值。
评分这本书最让我印象深刻的是它对细节的关注。即使是最基础的概念，作者也进行了非常详尽的阐述，并且在讲解的过程中，总是会预见到读者可能会遇到的疑问，并提前进行解答。例如，在定义“期望值”的时候，作者不仅给出了数学公式，还花了相当大的篇幅去解释这个期望值在实际问题中到底代表什么，它的意义和局限性是什么。书中提供的例题也十分丰富，从简单到复杂，每道例题都附有详细的解题步骤和思路分析，这对于我这样的初学者来说，是无价的财富。我曾遇到过很多次，在学习某个新概念后，看到例题就会立刻有豁然开朗的感觉。此外，书中还特别强调了统计学方法在数据分析中的应用，让我看到了理论知识如何转化为解决实际问题的工具。我注意到书中在讲解某些公式推导时，会引用一些前置的数学知识，但作者也贴心地提供了回顾和链接，确保我不会因为基础薄弱而掉队。这种严谨细致的态度，让我觉得这本书绝对是一部值得信赖的参考书。
评分这本书的编排设计充满了智慧，每一章都如同一个独立的学习模块，但又紧密地联系在一起，形成一个完整的知识体系。我喜欢作者在讲解每一个统计工具时，都会先介绍其应用场景，再深入讲解其理论基础，最后再给出具体的应用示例。这种“应用驱动”的学习模式，让我能够清晰地看到每一个统计概念的实际价值。书中提供的练习题也十分多样化，从概念理解到实际操作，覆盖了各个层面，并且答案也十分详细，让我能够对照学习，及时发现自己的不足。我尤其喜欢书中对“置信区间”的讲解，作者通过生动的比喻，让我明白了置信区间的真正含义，以及它与点估计的区别。这本书也特别强调了数据可视化在统计分析中的重要性，并提供了一些关于如何有效地展示统计结果的建议。我非常看重这本书的实用性，它让我觉得我学到的知识可以直接应用到解决问题中，这是一种极大的鼓励。
评分大二这学期要学，认真对待~
评分笔记到假设检验，书一般
评分删得太多，原版很精彩，不愧是哈佛的教材。
评分翻译的水平很差，不建议读中文
评分大二这学期要学，认真对待~
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