具体描述
统计学以概率论为理论基础，根据试验与观测所得到的数据资料，对研究对象的特征及内在规律进行估计与推断，具有十分广泛的应用。本教材包括概率论基础、数理统计的基本概念、点估计与区间估计、参数假设检验、正态性检验、试验设计与方差分析、回归分析与协方差分析、非参数检验、随机过程及SAS的应用等内容。本书既可作为非数学专业硕士研究生“概率统计”课程的教材，也可作为科技工作者的参考文献。
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用户评价
这本书，坦白说，一开始吸引我的是它的名字——《概率统计及SAS应用》。我是一个对数据分析领域充满好奇的初学者，总觉得概率论和统计学是通往数据科学大门的钥匙，而SAS，作为一个老牌的强大工具，似乎是实践这些理论的绝佳途径。然而，当我真正翻开书页，我发现它更像是一本严谨的学术教材，而不是我预期的那种手把手教你“如何用SAS跑出漂亮的报告”的工具书。它花了大量的篇幅在深入讲解概率分布的数学推导、中心极限定理的证明，以及各种假设检验背后的逻辑结构。对于那些已经对高等数学有扎实基础的人来说，这无疑是一份宝藏，能帮助他们从根本上理解统计学的精髓。但对我这种更偏向应用、希望快速上手解决实际问题的人来说，阅读过程颇有些吃力。我常常需要停下来，查阅高等代数和微积分的知识点，才能跟上作者的思路。书中的案例虽然设计得巧妙，但大多是教科书式的理想模型，缺乏现代商业数据分析中常见的复杂性和“脏数据”处理的实战经验。如果能有更多关于如何用SAS处理实际业务数据，比如缺失值填充、异常值检测的实战章节，或者增加一些现代统计软件如R或Python在相同问题上的对比分析，这本书的实用价值可能会大大提升。总而言之，它是一本理论扎实、深度够的参考书，但作为一本面向广泛应用者的入门读物，它的“应用”二字似乎被放在了次要位置。
评分这本书的装帧设计其实挺简洁大方的，米白色的封面配着深蓝色的标题，给人一种沉稳可靠的感觉，我本来期待它能像一部瑞士军刀一样，集合了理论的深度和操作的便捷。但读完前几章后，我深刻体会到了一种“理论先行，操作殿后”的结构布局。作者的数学功底毋庸置疑，他对大数定律的阐述细致入微，公式的推演逻辑链条清晰可见。然而，这种对基础理论的过分执着，似乎稀释了SAS编程部分的篇幅和深度。SAS语言的语法介绍显得有些简略，当你试图将书上讲的理论概念，比如“广义线性模型”用SAS代码实现时，会发现书中的示例代码往往只展示了最核心的调用部分，而对于参数的详细解释、结果集的解读，以及可能出现的编程错误（Error Handling）却着墨不多。这就造成了一种认知上的断层：你知道这个统计方法是什么，你也知道SAS能跑这个，但两者之间那座“桥梁”——具体的、可操作的代码实践——却建得不够牢固。我不得不频繁地在网上搜索关于特定SAS Procedure（如PROC GLM或PROC REG）的官方文档和社区讨论，来弥补书本在实操指导上的不足。对于那些想通过这本书直接转型为SAS数据分析师的朋友，可能需要准备另一本专门的SAS编程手册作为补充。
评分我是在一个数据分析培训班的推荐下接触到这本书的。导师的原意是希望我们能通过它建立扎实的数理基础，避免成为只会调用命令的“点菜员”。从这个角度看，这本书无疑是成功的。它强迫你直面概率论的核心，比如泊松分布和二项分布的适用场景差异，以及如何从贝叶斯视角审视频率派的局限性。然而，阅读体验上，它更像是在啃一本高阶的数学分析教材，而不是一本技术应用手册。我特别注意到，书中几乎没有涉及到SAS宏语言（Macro Language）的任何内容。在实际的数据处理场景中，宏语言是实现自动化报告和复杂数据流程的关键。这本书的例子基本都是一次性的、批处理式的脚本，一旦需要重复性劳动或参数化处理，它的局限性就暴露无遗了。此外，我对书中对时间序列分析的处理方式也感到有些困惑，对于现代统计学越来越重视的GARCH模型或ARIMA模型的介绍，明显力度不足，似乎停留在上个世纪末的统计方法论框架内。它更像是一部为了梳理传统统计学脉络而编写的著作，对于当前业界热点和新兴的计量模型覆盖不足，显得有些保守和滞后。
评分这本书的排版和印刷质量是无可挑剔的，纸张厚实，图表清晰，这在长时间阅读专业书籍时，能极大地减轻视觉疲劳。然而，内容上，它给我的感觉是过于“学术化”和“理想化”。书中所有的推导和证明都基于最完美的假设条件，比如变量间独立同分布（i.i.d.）、数据正态性等。这对于理解理论的纯粹性是好事，但对于我这种需要处理真实世界数据的人来说，帮助有限。例如，当我们讨论回归分析时，书中花了大量篇幅讲解如何判断残差的正态性，却很少提及当残差异方差（Heteroscedasticity）严重，或者存在多重共线性（Multicollinearity）时，SAS程序会给出哪些警告，以及我们应该优先使用哪些稳健（Robust）的标准误估计方法。这种“避重就轻”的处理方式，让读者在面对现实中的数据质量问题时，会感到手足无措。可以说，这本书教你如何搭建理论的摩天大楼，但忘了告诉你，在现实的工地上，地基打歪了该怎么办。它更适合在大学的统计学系作为基础课程的辅助教材，而非面向业界从业者的“工具箱”。
评分我花了整整一个暑假来试图吃透这本书，收获是双重的。一方面，我对概率论的理解深度确实达到了一个前所未有的高度，那些曾经在脑中模糊的统计学概念，通过作者严密的逻辑链条变得清晰锐利。另一方面，我发现这本书与SAS软件的“联姻”并不如书名所宣传的那样紧密。与其说是“概率统计及SAS应用”，不如说是“概率统计理论，附带一些SAS基础命令演示”。真正让我感到失望的是，它完全没有触及SAS在数据挖掘和机器学习模块（如STATISTICAL PROCEDURES for data mining, e.g., Decision Tree, Neural Network等）中的应用。在如今这个大数据和AI盛行的时代，一个以SAS为卖点的统计教材，如果不能将统计理论与现代预测模型相结合，就显得有些“老派”。我希望看到的是，如何利用这些统计基础知识，去优化SAS中的黑箱算法，或者至少，如何利用SAS的强大数据处理能力，为更复杂的模型做预处理。可惜，这本书止步于描述性统计和基础的参数检验，后现代的统计应用领域几乎是一片空白。对我来说，这本书更像是一部里程碑式的理论参考书，但作为一本面向未来的应用指南，它的视野略显局限。
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