Theoretical Statistics

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出版者:Chapman and Hall/CRC
作者:D.R. Cox
出品人:
页数:528
译者:
出版时间:1979-9-6
价格:USD 109.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780412161605
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • 统计学
  • statistics
  • math
  • 统计理论
  • 统计学
  • 理论统计
  • 概率论
  • 数理统计
  • 统计推断
  • 假设检验
  • 置信区间
  • 回归分析
  • 随机过程
  • 数学统计
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具体描述

A text that stresses the general concepts of the theory of statistics Theoretical Statistics provides a systematic statement of the theory of statistics, emphasizing general concepts rather than mathematical rigor. Chapters 1 through 3 provide an overview of statistics and discuss some of the basic philosophical ideas and problems behind statistical procedures. Chapters 4 and 5 cover hypothesis testing with simple and null hypotheses, respectively. Subsequent chapters discuss non-parametrics, interval estimation, point estimation, asymptotics, Bayesian procedure, and deviation theory. Student familiarity with standard statistical techniques is assumed.

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的编排结构实在是太巧妙了,它不仅仅是一本理论集合,更像是一部统计学思想的史诗。作者非常注重理论与实践的结合,很多章节都会穿插一些经典的案例分析,让我得以将抽象的数学概念与现实世界的复杂问题联系起来。我特别欣赏它在处理高维数据分析和非参数方法时的处理方式。通常这些内容在其他教材中常常被一笔带过,但在这里却得到了详尽的阐述,包括各种核估计方法的选择标准和背后的统计学解释,都描述得非常到位。阅读过程中,我发现自己对过去模糊的知识点有了更清晰的认识,比如如何恰当地选择估计量,以及在不同分布假设下,参数估计的优劣性对比。这本书的语言风格非常精炼,用词准确,没有一句废话,每一句话都像是经过深思熟虑后才写下的,这使得阅读体验非常高效,时间就是效率,这本书完美地体现了这一点。

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拿到这本厚厚的书时,首先被它封面设计所吸引,那种沉稳的蓝灰色调,配上精致的排版,立刻给人一种专业、严谨的感觉。内页纸张的质感也很棒,长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。迫不及待地翻开第一章,就被作者清晰的逻辑和深入浅出的讲解方式所折服。它不像有些教科书那样堆砌公式和枯燥的理论,而是像一位耐心的导师,一步步引导你理解统计学的核心思想。比如,在介绍大数定律时,作者没有直接抛出复杂的数学证明,而是通过生动的例子和直观的图示,让你领悟到随机性背后的必然规律。尤其是关于假设检验的部分,讲解得尤为透彻,从零假设到备择假设的建立,再到P值的含义和统计功效的考量,每一个环节都剖析得层层深入,让人豁然开朗。这本书的难度适中,既有足够的深度来满足进阶学习者的需求,也对初学者保持了足够的友好度,非常适合作为系统学习统计学方法的首选教材或者参考书。

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说实话,这本书的阅读体验对我来说是一次挑战,但也是一次酣畅淋漓的智力冒险。它对数理基础的要求相当高,如果你对实分析和高等代数感到陌生,那么在某些章节可能会感到吃力。然而,正是这种“不妥协”的态度,保证了其理论的纯粹性和深度。作者在深入探讨信息论在统计推断中的应用时,展示了极高的洞察力,将概率论的边界拓宽到了信息度量的层面,这对我拓宽研究思路非常有启发。我发现自己不得不时常停下来,重新回顾前面章节的定义和定理,但这并非因为内容晦涩,而是因为作者提出的观点太具思辨性,需要时间沉淀。这本书就像是一座需要攀登的高峰,虽然过程艰辛,但一旦到达顶端,俯瞰到的风景绝对是无与伦比的,它真正做到了“授人以渔”。

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这本书的价值远超出了教科书的范畴,它更像是一本深入探究统计哲学和方法论的专著。作者在论述各种估计量(如极大似然估计、矩估计)的性质时,不仅给出了它们的数学推导,还细致地对比了它们在不同统计场景下的适用性,甚至涉及到了贝叶斯方法与频率学派观点的交锋。这种宏观的视角让人在学习具体技术的同时,也开始思考“统计学究竟是什么”这类更深层的问题。特别是关于模型选择和模型诊断的部分,作者提供了一套非常系统化和实用的评估框架,这些框架可以直接应用到我的研究项目中,帮助我避免了许多常见的统计陷阱。全书洋溢着对真理的尊重和对精确性的不懈追求,这本书无疑是统计学领域内一本里程碑式的著作,值得所有严肃对待统计工作的人士收藏和细读。

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我对这本书的排版和细节处理印象深刻,显示出编辑团队的专业水准。页边距的宽度恰到好处,留出了充足的空间供读者记录笔记和标注重点。更值得称赞的是,书中的所有数学符号和公式都被格式化得极为清晰易读,即便是那些复杂的积分符号和希腊字母,也不会产生混淆。在内容上,作者在引入每一个新的统计模型时,都会先回顾其前置理论基础,这种螺旋上升的学习路径设计,极大地减轻了读者的认知负担。我特别喜欢它在讨论大样本性质时所展现出的严谨性,对于收敛速度、渐近正态性等关键概念的讨论,丝毫不含糊,提供了足够的数学支撑,这对于想深入研究的读者来说是无价之宝。总而言之,这本书的制作工艺达到了出版界的顶尖水准,拿到手上就能感受到其分量。

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