应用数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学

作者:费宇

出品人:

页数:213

译者:

出版时间:2007-8

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787030195210

丛书系列:

图书标签:

• 数理统计
• 应用统计
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 假设检验
• 抽样分布
• 统计建模
• 数据分析

数学史上的伟大篇章：解析概率论与数理统计的演进与应用 本书导览：穿越时空的数学之旅 本书旨在为读者构建一个清晰、深入且富有洞察力的视角，审视概率论与数理统计这两大领域从萌芽、发展到成熟的完整历史脉络。我们不追求对某一特定教科书内容的机械复述，而是将焦点置于学科思想的演变、核心概念的诞生及其在科学与社会进步中所扮演的关键角色。本书将带领读者领略那些塑造了现代科学决策、风险评估乃至人工智能基石的伟大思想家及其不朽贡献。 第一部分：概率的起源与早期探索（17世纪前-18世纪中叶） 本部分将深入探讨概率思想的哲学根源，并追踪其如何从古老的赌博问题中脱胎而出，最终演变为一门严谨的数学分支。我们将详细考察布莱士·帕斯卡（Blaise Pascal）和皮埃尔·德·费马（Pierre de Fermat）在通信中所确立的“点数问题”的解决方案，这被公认为是现代概率论的开端。 接着，我们会详细剖析雅各布·伯努利（Jacob Bernoulli）的里程碑式著作《推测术》（Ars Conjectandi）。这本书不仅系统化了早期的概率计算方法，更重要的是，它提出了大数定律的初步形式。我们将分析伯努利如何通过严密的逻辑论证，将概率从纯粹的猜测提升到可以对长期事件做出可靠预测的数学工具的高度。 此外，本部分还将讨论亚伯拉罕·棣莫弗（Abraham de Moivre）在插值法和复变函数方面的早期工作，特别是他如何巧妙地将正态分布（或称“正态曲线”）引入到对二项分布的近似计算中。这种引入，预示着后续统计学革命的来临。 第二部分：统计学的觉醒：从描述到推断的飞跃（18世纪末-19世纪） 本部分聚焦于统计学如何从单纯的人口数据描述（如约翰·格朗特的工作）转变为一门强调推断的科学。核心内容将围绕卡尔·弗里德里希·高斯（Carl Friedrich Gauss）和皮埃尔-西蒙·拉普拉斯（Pierre-Simon Laplace）的工作展开。 我们将详尽解析最小二乘法的几何与代数基础，以及高斯如何将其应用于天文观测数据的误差处理。最小二乘法的提出，标志着对不确定性进行系统化量化处理的正式开始。随后，拉普拉斯的贡献，包括他对中心极限定理的早期表述和贝叶斯思想的广泛应用，将被置于历史背景下进行审视。我们将探讨贝叶斯方法在那个时代如何处理先验信息，以及它在拉普拉斯眼中作为一种普遍推理工具的潜力。 十九世纪末期，统计推断的工具箱开始充实。我们将探讨弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）在遗传学研究中引入的相关性和回归概念，并分析这些概念如何从描述性统计中生长出预测和建模的能力。 第三部分：统计推断的黄金时代：费舍尔的革命（20世纪初） 二十世纪初，统计学迎来了最深刻的范式转变，其核心人物是罗纳德·艾尔默·费舍尔（R.A. Fisher）。本部分将深入剖析费舍尔在农业实验和遗传学研究中提出的三大基石性贡献。 首先，最大似然估计（MLE）的严谨形式化，及其作为最优估计量的理论基础。我们将对比MLE与矩估计等方法的优劣。其次，我们将详细阐述费舍尔对于假设检验的贡献，特别是零假设（Null Hypothesis）和P值的概念。这部分将强调费舍尔如何将统计推断从确定性的数学证明中解放出来，转向基于可接受风险的决策框架。最后，方差分析（ANOVA）的引入及其在实验设计中的核心地位，我们将展示费舍尔如何通过正交设计（Orthogonal Designs）实现对复杂实验因素的有效分离和量化。 此外，我们还会简要介绍威廉·戈塞特（William Sealy Gosset，即“Student”）所发展的t分布，以及费舍尔后续发展出的F分布，这些都是构建有效统计检验不可或缺的理论工具。 第四部分：统计学的拓展与现代挑战（20世纪中叶至今） 本部分关注统计推断的成熟与多元化，以及它如何应对工业化和信息时代的挑战。 我们将对比频率学派（以尼曼-皮尔逊的功效（Power）概念为代表）和贝叶斯学派（以阿布拉姆斯·布拉德福德的“统计决策论”为代表）在推断哲学上的持续争论。我们将分析置信区间的精确解释及其在实际应用中的常见误区。 随后，我们将探讨非参数统计方法的兴起，如秩检验，这些方法在数据分布不满足严格假设时提供了必要的灵活性。接着，我们将进入现代的统计建模领域，考察广义线性模型（GLM）如何将泊松分布、二项分布等非正态数据纳入统一的回归框架中，这为生物学、经济学等领域的复杂数据分析奠定了基础。 最后，本部分将展望统计学在计算密集型任务中的应用，包括马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的复兴，以及其在处理高维、非标准模型时的强大能力。本书将以对统计学在数据科学和机器学习浪潮中持续演进的深刻思考作结。 本书特点 本书致力于通过详实的史料和清晰的逻辑推导，展现概率论与数理统计并非一成不变的公式集合，而是人类认识不确定性的思想演化史。读者将不仅学会“如何计算”，更重要的是理解“为何如此计算”，从而为深入研究和实际应用打下坚实而广博的基础。全书避免了晦涩难懂的纯粹公式堆砌，侧重于理论背后的直觉和历史背景的烘托。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

文字风格上，这本书的行文是典型的学术体，严谨、精确，几乎找不到任何口语化或带有个人情感色彩的表达。这种风格无疑保证了内容的准确性，避免了任何歧义。但老实说，长时间阅读下来，会让人感到略微枯燥。统计学的魅力在于发现数据背后的故事，而这本书似乎更专注于讲述“如何搭建讲故事的工具箱”，而不是“这个工具箱里装了哪些令人惊叹的故事”。我个人非常欣赏那些能在教科书中巧妙地穿插历史背景或实际应用案例的作者，比如讲述中心极限定理时，可以穿插一个关于保险精算历史的简短插曲，这样既能增加趣味性，也能帮助读者记忆。这本书在这方面显得有些保守和内敛，缺乏那种能瞬间抓住读者眼球的“钩子”。因此，如果不是抱着必须完成学习任务的心态，很容易在翻阅中途感到疲倦，需要频繁地停下来休息或转换阅读内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度是值得肯定的，它覆盖的统计学分支领域很全面，从描述性统计到时间序列分析都有所涉及，显示出作者深厚的学术功底。然而，这种“大而全”的策略也带来了一个问题：很多重要的高级主题只是浅尝辄止。比如，当我们谈到非参数统计方法时，仅仅是简单介绍了Kruskal-Wallis 检验等基本内容，对于更前沿的、处理复杂数据结构如高维稀疏数据或网络数据的统计方法则几乎没有提及。这让我想起，优秀的参考书应该像一个向导，不仅指出前方的平坦大道，也应该为你指引通往更深密林的小径。对于有志于在数据科学领域做深入研究的人来说，这本书可能更适合作为第一本入门读物，用以建立稳固的知识框架，但后续的进阶学习，恐怕还需要寻找其他更专业的专著来补充。它似乎更侧重于确保“所有人都知道基础”，而非“让顶尖人才知道前沿”。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的逻辑层次组织得相当清晰，章节之间的衔接过渡非常自然，很少出现那种为了堆砌知识点而硬生生拉扯的突兀感。尤其是关于多元统计分析那几章，作者似乎非常注重从几何直觉上去解释那些抽象的代数概念。我记得有一处讲解主成分分析（PCA）时，用了非常形象的“投影”和“信息损失最小化”的描述，这比单纯罗列特征值和特征向量的计算过程要直观得多。不过，美中不足的是，虽然理论阐述详尽，但配套的实例数据和代码演示部分相对薄弱。在当今这个大数据驱动的时代，我们更依赖于R或Python等软件来实际操作。这本书虽然提供了公式，却很少给出可以直接运行并得出结论的代码片段，这使得我们必须自己去“翻译”书中的数学语言到编程实现中，这无疑增加了学习曲线的陡峭程度，尤其是在时间紧张的情况下。我更倾向于那种边学边练，能够即时看到结果反馈的学习模式。

评分☆☆☆☆☆

从购买价值的角度来看，这本书的定价相对合理，纸张质量也属上乘，印刷清晰，图表绘制规范，这点必须点赞。至少在物理层面上，它是一本可以长久保存、经常翻阅的工具书。我观察到，书中对于“随机变量”的定义和性质的阐述，非常细致入微，几乎将所有可能的边界条件和特殊情况都考虑进去了，体现了作者对基础公理化的执着。如果将这本书看作是构建一个统计思维大厦的“基石”，那么它无疑提供了最坚固的混凝土。我的主要保留意见在于，它在“数理”和“统计”的平衡上，略微偏向了“数理”的构建，而对“应用”领域的广阔视野展示得不够充分。它教会了读者如何精确地计算出概率分布的期望和方差，但对于如何选择最合适的模型来应对一个全新的、充满未知噪音的真实世界数据集，提供的指导性建议略显不足，更像是让读者自己去摸索模型选择的艺术。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用数理统计》的装帧设计倒是颇为用心，封面那种沉稳的深蓝色调，配上简洁的字体，透着一股严肃的学术气息。我当初在书店里翻到它，主要还是冲着“应用”二字去的。毕竟，光是停留在理论层面那些复杂的公式推导，对我这种更偏向实际问题解决的人来说，吸引力实在有限。我希望能看到一些真正能落地、能指导实际数据分析案例的工具和方法论。然而，深入阅读后，我发现这本书对于基础概念的铺陈显得尤为详尽，甚至有些地方的概率论回顾，都占据了相当大的篇幅。这对于初学者或许是好事，能打下坚实的基础，但对于已经具备一定统计学背景的读者来说，阅读的推进速度就会显得有些缓慢。我期望看到的更多是如何将这些理论工具，比如假设检验、回归分析，应用于金融风控、市场调研或者工程质量控制中的具体步骤和陷阱规避。总体而言，它给人的感觉更像是一本扎实的教科书，而非一本侧重于实战技巧的工具手册，这点和我的初步期待有所偏差，但其内容本身的严谨性是毋庸置疑的。

评分☆☆☆☆☆

还可以╮(￣▽￣)╭

评分☆☆☆☆☆

教材^_^

评分☆☆☆☆☆

教材^_^

评分☆☆☆☆☆

还可以╮(￣▽￣)╭

评分☆☆☆☆☆

教材^_^