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出版者:Springer

作者:B. L. van der Waerden

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1971

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540033004

丛书系列:

图书标签:

• 数学统计
• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 高等教育
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• 学术
• 数学
• 统计方法
• 数据分析

《数理统计》一书，旨在为读者提供一套严谨而全面的统计学理论框架。本书并非对数学统计学某个具体分支的浅尝辄止，而是深入探索其核心概念、基本原理以及广泛的应用。 在内容的组织上，我们首先从概率论的基础概念出发，梳理了随机变量、概率分布、期望、方差等核心要素，为后续的统计推断奠定坚实的理论基础。读者将在此部分深入理解描述性统计的意义，以及如何通过有效的图示和数值指标来概括和呈现数据。 接着，本书将视角转向了统计推断的核心。我们详细阐述了点估计和区间估计的方法，包括矩估计法、最大似然估计法等，并深入探讨了估计量的性质，如无偏性、有效性、一致性。读者将学习如何构建置信区间，从而量化统计估计的不确定性，并理解置信水平的含义。 推断统计的另一重要分支——假设检验，在本书中占据了重要的篇幅。我们系统地介绍了各种假设检验的原理和方法，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等，并详细讲解了如何根据具体问题选择合适的检验方法，如何理解P值和统计显著性，以及如何正确解释检验结果。 除了参数统计，本书还对非参数统计进行了深入的介绍。非参数方法在不依赖于特定概率分布假设的情况下，依然能够提供强大的统计推断能力，这使得它们在处理各种复杂和未知分布的数据时显得尤为重要。本书将涵盖如秩和检验、符号检验等经典的非参数方法，并探讨它们的应用场景。 此外，本书还将目光投向了回归分析。无论是简单的线性回归，还是多重线性回归，都将在本书中得到详尽的阐述。读者将学习如何建立回归模型，如何解释回归系数，如何评估模型的拟合优度，以及如何进行预测和推断。我们还会探讨回归分析中的常见问题，如多重共线性、异方差性等，并提供相应的处理方法。 时间序列分析作为统计学的一个重要分支，也将在本书中有所涉猎。我们将介绍时间序列数据的特点，以及如何进行平稳性检验、自相关分析、模型构建（如ARIMA模型）等。这部分内容将帮助读者理解和分析随时间变化的数据模式。 本书的另一亮点在于其对多变量统计方法的介绍。在现代数据分析中，我们常常面临着包含多个变量的数据集。因此，理解如主成分分析（PCA）、因子分析、聚类分析等技术至关重要。这些方法能够帮助我们降维、识别潜在结构、对数据进行分组，从而更有效地从中提取有价值的信息。 在理论阐述的同时，本书也注重将抽象的统计概念与实际应用相结合。我们通过大量的案例研究，展示了数理统计方法在经济学、社会学、生物学、工程学等多个领域的实际应用。这些案例旨在帮助读者理解统计工具的强大之处，并激发他们将所学知识应用于解决实际问题的能力。 本书的编写风格力求严谨而清晰，既有深入的理论推导，又不乏直观的解释和图示。我们相信，通过系统地学习本书内容，读者不仅能够掌握数理统计的核心理论和方法，更能培养出独立分析和解决统计问题的能力，为他们在各自的研究领域和职业生涯中打下坚实的数理基础。无论您是统计学专业的学生，还是对数据分析感兴趣的研究者，本书都将是您学习数理统计不可或缺的参考。

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终于有机会拜读了这本《Mathematische Statistik》，虽然内容还没有深入接触，但仅仅是翻阅目录和初步的章节介绍，就足以让我对它充满期待。这本书的结构安排似乎非常严谨，从最基础的概率论概念引入，逐步过渡到统计推断的各个分支，逻辑性极强，这对于我这样希望系统性学习数理统计的读者来说，无疑是最大的福音。我尤其关注书中对“大数定律”和“中心极限定理”的讲解方式，这两大基石理论的掌握程度，往往直接决定了后续学习的深度和广度。如果书中能够用清晰易懂的语言，并配以恰当的例子来阐释这些抽象的数学概念，那么它将成为我理解统计学思想的得力助手。此外，看到目录中包含了“参数估计”和“假设检验”等核心章节，我猜测作者在讲解这些内容时，会非常注重理论的严密性和实际应用的结合，这是我非常看重的。书中能否提供一些实际案例分析，将理论知识转化为解决实际问题的工具，是我最期待的部分。即使还没有深入阅读，但这本书的框架已经让我感受到了一种扎实的学术功底和教学智慧。

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《Mathematische Statistik》这本书，从外在的装帧到初步的章节预览，都透露出一种扎实和专业的气息。我虽然尚未开始系统阅读，但已经能感受到它所蕴含的深度。书中的内容似乎循序渐进，从最基础的概率概念入手，逐渐拓展到统计推断的各个方面，这种结构设计对于希望全面掌握统计学知识的读者来说，无疑具有很大的吸引力。我个人特别期待书中关于“方差分析”的讲解，它在很多科学研究中都扮演着重要角色，如果书中能提供清晰的理论阐述和多样的应用案例，那么对于我今后的研究将大有裨益。另外，我也留意到书中可能涉及到“时间序列分析”和“多元统计分析”等内容，这些都是现代数据科学领域中不可或缺的工具，我希望通过这本书，能够对这些领域有一个更系统和深入的认识。这本书给我的整体感觉是，它致力于为读者打下坚实的数理统计基础。

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在拿到《Mathematische Statistik》这本书之前，我一直在寻找一本能够真正深入理解统计学本质的书籍。从初步的浏览来看，这本书似乎正是我所期待的。书的排版设计简洁大方，字体清晰，阅读体验很好。尽管我还没有开始细读，但从目录的结构来看，它似乎涵盖了从基础概率到高级统计模型的广泛内容。我特别关注书中对“统计模型的假设”、“模型的检验”以及“模型的可解释性”的讨论。很多时候，我们只是套用模型，但对模型背后的假设和局限性缺乏深入理解，这会导致分析结果的偏差。我希望这本书能够在这方面提供深入的指导，帮助我建立更严谨的模型构建和评估能力。此外，对于“实验设计”和“抽样理论”这些统计学的重要应用领域，我也非常期待书中能有精彩的阐述，它们是获取可靠统计结论的基础。

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拿到《Mathematische Statistik》这本书，首先被它厚实的体量和精致的装帧所吸引。虽然还没来得及细读，但凭着对数学统计领域浓厚的研究兴趣，我已迫不及待地开始浏览。书中的篇章划分，给人的第一印象是知识的覆盖面相当广阔。从基础的随机变量、概率分布，到更复杂的回归分析、方差分析，乃至时间序列分析等进阶内容，似乎都有涉猎。我个人对统计模型和数据分析的联系尤其感兴趣，所以很期待书中在模型构建、参数选择以及模型诊断等方面是否有独到的见解。特别是“非参数统计”这部分，通常被认为是统计学中一个更具挑战性和实用性的领域，我希望这本书能够清晰地解释其原理和应用场景，帮助我突破这方面的认知瓶颈。这本书的语言风格，从初步观察来看，似乎偏向于严谨的数学表述，这对于想要深入理解统计学背后数学原理的读者来说，无疑是一大亮点。如果书中能在例题和习题的设计上，既能体现理论的深度，又能贴近实际数据分析的场景，那么这本书的价值将大大提升。

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《Mathematische Statistik》这本书，给我的感觉是充满了学术的严谨和逻辑的清晰。我还没有开始深入阅读，但仅仅是看了一下章节标题和一些初步的引言，就感受到了作者在编排上的匠心独运。从概率论的基础出发，层层递进，将复杂的统计学概念化繁为简，这对于我这样试图构建完整知识体系的读者来说，至关重要。我很想知道书中是如何讲解“最大似然估计”和“贝叶斯推断”这两种重要统计方法的，它们在现代统计学中扮演着举足轻重的角色，如果这本书能提供深入浅出的讲解，并且辅以清晰的推导过程，那我将受益匪浅。同时，我也留意到书中可能包含了“多重比较”和“聚类分析”等内容，这些都是在实际数据分析中经常遇到的问题，希望能从中找到有效的解决思路。这本书给我的初步印象是，它不仅仅是一本知识的堆砌，更可能是一份引导读者深入理解统计学思想的智慧指南。

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