数理统计(第2版) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:世界图书出版公司

作者:邵军

出品人:

页数:591

译者:

出版时间:2009-10-1

价格:65.00元

装帧:平装

isbn号码:9787510005343

丛书系列:Springer Texts in Statistics 影印版

图书标签:

数学
统计学
统计
概率论与数理统计
MathematicalStatistics
数理统计
可能性
Statistics
数理统计
统计学
概率论
数学
应用数学
研究生教材
高校教材
数据分析
统计推断
随机过程

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

数理统计，ISBN：9787510005343，作者：（美）邵著

《概率论与数理统计（第三版）》本书是概率论与数理统计领域的一部经典教材，在前两版的基础上，根据最新的教学改革精神和发展趋势进行了全面的修订与更新。全书共分为上下两篇，逻辑清晰，内容充实，旨在为学习者构建坚实的理论基础和良好的应用能力。上篇：概率论上篇系统地阐述了概率论的基本概念、理论和方法。第一章随机事件与概率：本章从直观的例子出发，引入随机事件的概念，并详细介绍了概率的公理化定义。重点讲解了条件概率、独立性、全概率公式、贝叶斯公式等核心概念及其应用，为后续章节的学习奠定基础。内容涵盖了事件的关系、运算、概率的性质、泊松定理等，力求让读者对概率的本质有深刻理解。第二章随机变量及其分布：本章区分了离散型和连续型随机变量，并深入讲解了它们的概率分布函数、概率密度函数、累积分布函数等。重点介绍了一系列重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布、卡方分布、t分布、F分布等。通过丰富的实例，展示了这些分布在实际问题中的应用场景，并探讨了它们的性质与关系。第三章多维随机变量及其分布：本章将概率论的讨论范围从一维扩展到多维，介绍了联合分布、边缘分布、条件分布等概念。详细讲解了协方差、相关系数等度量随机变量之间线性关系的指标。重点介绍了多维正态分布，并探讨了其重要性质，如线性组合的分布等。第四章随机变量的数字特征：本章系统地介绍了随机变量的数学期望、方差、高阶矩等数字特征，以及它们的基本性质和计算方法。特别强调了期望的线性性质和方差的性质，为后续的统计推断提供了重要的理论工具。第五章随机变量的数理特征：本章深入探讨了卷积、矩母函数、特征函数等工具，它们在研究随机变量的分布及其性质方面发挥着关键作用。通过这些工具，可以更方便地推导和分析随机变量的分布，解决复杂的概率问题。第六章极限定理：本章是概率论的升华，重点介绍了切比雪夫不等式、伯努利大数定律、中心极限定理等重要的极限定理。这些定理揭示了大量独立随机变量的平均值的极限行为，是数理统计推断的理论基石。章节中详细阐述了不同版本的中心极限定理及其应用。下篇：数理统计下篇将概率论的理论知识应用于统计推断，侧重于实际问题的解决。第七章样本与抽样分布：本章引入了样本、容量、统计量等基本概念，并详细介绍了抽样分布的概念，特别是基于正态分布的常用抽样分布，如t分布、F分布、卡方分布等。这些抽样分布是统计推断的基础，能够帮助我们理解样本统计量的分布特征。第八章参数估计：本章系统地介绍了点估计和区间估计两种参数估计方法。点估计部分重点讲解了矩估计法和最大似然估计法，并讨论了估计量的优良性标准（无偏性、有效性、一致性）。区间估计部分则详细介绍了置信区间和置信水平的概念，并通过实例演示了如何构建均值、方差等参数的置信区间。第九章假设检验：本章是数理统计的核心内容之一，介绍了假设检验的基本原理、步骤和方法。重点讲解了原假设、备择假设、检验统计量、显著性水平、P值等概念。详细介绍了单边检验和双边检验，以及关于均值、方差、比例等参数的常用检验方法，如Z检验、t检验、F检验、卡方检验等，并讨论了检验的功效和错误类型。第十章方差分析：本章介绍了方差分析（ANOVA）的基本思想和方法，用于比较多个总体的均值是否存在显著差异。详细讲解了单因素方差分析和多因素方差分析的原理和计算过程，并提供了实际应用的案例。第十一章回归分析：本章主要介绍简单线性回归和多元线性回归模型。详细讲解了回归系数的估计、检验以及模型的拟合优度评价。通过实例，展示了如何建立回归模型来分析变量之间的线性关系，并进行预测。第十二章非参数统计：本章介绍了当总体的分布形式未知或假设不成立时，如何进行统计推断。重点介绍了一些常用的非参数检验方法，如符号检验、秩和检验（Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）等，以及它们的应用场景。本书在编写过程中，力求理论严谨，例题丰富，习题多样。每章都配有大量精心设计的例题，帮助读者理解抽象的理论概念，并将理论知识与实际应用紧密结合。章末习题则涵盖了计算题、证明题和应用题，有助于读者巩固所学知识，提高分析和解决问题的能力。此外，本书还提供了一些计算机辅助统计分析的介绍，引导读者利用现代计算工具进行数据分析。本书适合高等院校数学、统计学、经济学、管理学、工学等专业本科生、研究生以及从事相关领域研究和工作的专业人员阅读。通过学习本书，读者将能够掌握概率论和数理统计的基本理论和方法，并具备运用这些知识分析和解决实际问题的能力。

作者简介

目录信息

Preface to the First Edition
Preface to the Second Edition
Chapter 1.Probability Theory
1.1 Probability Spaces and Random Elements
1.1.1σ－fields and measures
1.1.2 Measurable functions and distributions
1.2 Integration and Differentiation
1.2.1 Integration
1.2.2 Radon.Nikodym derivative
1.3 Distributions and Their Characteristics
1.3.1 Distributions and probability densities
1.3.2 Moments and moment inequalities
1.3.3 Moment generating and characteristic functions
1.4 Conditional Expectations
1.4.1 Conditional expectations
1.4.2 Independence
1.4.3 Conditional distributions
1.4.4 Markov chains and martingales
1.5 Asymptotic Theory
1.5.1 Convergence modes and stochastic orders
1.5.2 Weak convergence
1.5.3 Convergence of transformations
1.5.4 The law of large numbers
1.5.5 The central limit theorem
1.5.6 Edgeworth and Cornish-Fisher expansions
1.6 Exercises
Chapter 2. Fundamentals of Statistics
2.1 Populations，Samples，and Models
2.1.1 Populations and samples
2.1.2 Parametric and nonparametric models
2.1.3 Exponential and location.scale families
2.2 Statistics.Sufficiency,and Completeness
2.2.1 Statistics and their distributions
2.2.2 Sufficiency and minimal sufficiency
2.2.3 Complete statistics
2.3 Statistical Decision Theory
2.3.1 Decision rules，lOSS functions，and risks
2.3.2 Admissibility and optimality
2.4 Statistical Inference
2.4.1 P0il）t estimators
2.4.2 Hypothesis tests
2.4.3 Confidence sets
2.5 Asymptotic Criteria and Inference
2.5.1 Consistency
2.5.2 Asymptotic bias，variance，and mse
2.5.3 Asymptotic inference
2.6 Exercises
Chapter 3.Unbiased Estimation
3.1 The UMVUE
3.1.1 Sufficient and complete statistics
3.1.2 A necessary and.sufficient condition
3.1.3 Information inequality
3.1.4 Asymptotic properties of UMVUE's
3.2 U-Statistics
3.2.1 Some examples
3.2.2 Variances of U-statistics
3.2.3 The projection method
3.3 The LSE in Linear Models
3.3.1 The LSE and estimability
3.3.2 The UMVUE and BLUE
3.3.3 R0bustness of LSE's
3.3.4 Asymptotic properties of LSE's
3.4 Unbiased Estimators in Survey Problems
3.4.1 UMVUE's of population totals
3.4.2 Horvitz-Thompson estimators
3.5 Asymptotically Unbiased Estimators
3.5.1 Functions of unbiased estimators
3.5.2 The method ofmoments
3.5.3 V-statistics
3.5.4 The weighted LSE
3.6 Exercises
Chapter 4.Estimation in Parametric Models
4.1 Bayes Decisions and Estimators
4.1.1 Bayes actions
4.1.2 Empirical and hierarchical Bayes methods
4.1.3 Bayes rules and estimators
4.1.4 Markov chain Mollte Carlo
4.2 Invariance......
4.2.1 One-parameter location families
4.2.2 One-parameter seale families
4.2.3 General location-scale families
4.3 Minimaxity and Admissibility
4.3.1 Estimators with constant risks
4.3.2 Results in one-parameter exponential families
4.3.3 Simultaneous estimation and shrinkage estimators
4.4 The Method of Maximum Likelihood
4.4.1 The likelihood function and MLE's
4.4.2 MLE's in generalized linear models
4.4.3 Quasi-likelihoods and conditional likelihoods
4.5 Asymptotically Efficient Estimation
4.5.1 Asymptotic optimality
4.5.2 Asymptotic efficiency of MLE's and RLE's
4.5.3 Other asymptotically efficient estimators
4.6 Exercises
Chapter 5.Estimation in Nonparametric Models
5.1 Distribution Estimators
5.1.1 Empirical C.d.f.'s in i.i.d.cases
5.1.2 Empirical likelihoods
5.1.3 Density estimation
5.1.4 Semi-parametric methods
5.2 Statistical Functionals
5.2.1 Differentiability and asymptotic normality
5.2.2 L-.M-.and R-estimators and rank statistics
5.3 Linear Functions of Order Statistics
5.3.1 Sample quantiles
5.3.2 R0bustness and efficiency
5.3.3 L-estimators in linear models
5.4 Generalized Estimating Equations
5.4.1 The GEE method and its relationship with others
5.4.2 Consistency of GEE estimators
5.4.3 Asymptotic normality of GEE estimators
5.5 Variance Estimation
5.5.1 The substitution.method
5.5.2 The jackknife
5.5.3 The bootstrap
5.6 Exercises
Chapter 6.Hypothesis Tests
6.1 UMP Tests
6.1.1 The Neyman-Pearson lemma
6.1.2 Monotone likelihood ratio
6.1.3 UMP tests for two-sided hypotheses
6.2 UMP Unbiased Tests
6.2.1 Unbiasedness，similarity，and Neyman structure
6.2.2 UMPU tests in exponential families
6.2.3 UMPU tests in normal families
……
Chapter 7 Confidence Sets
References
List of Notation
List of Abbreviations
Index of Definitions,Main Results,and Examples
Author Index
Subject Index
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

国内一直把数理统计和抽样调查混淆。数理统计是对未知概率测度的估计。数理统计中的总体，是一个未知的概率分布P。总体已知，当且仅当对每一事件A，P(A)已知。样本是样本空间中随机实验的一个观测值。统计问题中，P至少是部分未知的，需要通过样本来对P进行推断。在国内的统...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的一个最深刻的体会是，它真正教会了我如何“批判性地”看待统计结果。在实际生活中，我们经常会接触到各种各样的统计数据和报告，但很多时候，我们只是机械地接受这些结果，而不知道其背后的逻辑和潜在的误导。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅是教我们如何计算，更是教我们如何思考。例如，在讲解偏差和偏误时，作者会详细分析在数据收集、样本选择、测量工具等方面可能出现的各种问题，以及这些问题如何影响最终的统计结论。它还会举出很多实际的例子，说明一些看似“科学”的统计数据背后可能隐藏着怎样的逻辑陷阱。这让我意识到，学会数理统计，不仅仅是掌握计算技巧，更重要的是培养一种严谨的、质疑的精神，能够辨别出那些“似是而非”的统计论断。而且，书中在讲解假设检验时，也反复强调了P值的局限性，以及如何正确地解释检验结果，避免过度解读。这些内容对于我理解和运用统计学在各个领域都非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在知识的广度和深度上都做得相当不错，它并没有局限于某个狭隘的领域，而是尽可能地涵盖了数理统计的各个重要分支。从概率论的基础，到参数估计，再到假设检验，以及回归分析、方差分析等等，几乎涵盖了初级和中级数理统计的核心内容。让我印象深刻的是，书中对一些进阶的概念，例如最大似然估计、贝叶斯推断等，虽然篇幅可能不如基础概念那么长，但讲解得也是非常到位，而且会清晰地指出它们在统计推断中的核心地位和独特优势。而且，我惊喜地发现，书中在讲解不同统计方法时，都会提及它们背后的数学原理和推导过程，但这并不意味着它就变成了纯粹的数学著作，作者总会适时地穿插一些统计思想的解释，让我们明白为什么需要这样做，以及这样做的意义何在。比如在讲解回归分析时，它不仅介绍了最小二乘法的推导，还会深入探讨残差分析的重要性，以及如何通过残差图来诊断模型的拟合情况。这种理论与实践相结合的风格，让我在学习的过程中，既能打下坚实的理论基础，又能获得解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的一个非常重要的体验是，它极大地提升了我对数据分析的敏感度和洞察力。在学习的过程中，我发现书中不仅仅是讲解理论，更是教会了我如何“看”数据，“想”数据。例如，在介绍描述性统计时，作者会详细讲解如何利用均值、中位数、方差、标准差等统计量来概括一组数据的特征，并且会深入分析这些统计量在不同情境下的局限性，以及应该如何结合实际情况来选择和解释它们。更重要的是，书中还会引导我们思考，在拿到一组原始数据后，我们应该先做什么？如何通过初步的探索性数据分析（EDA）来发现数据的模式、异常值和潜在的变量关系？这对于我日后处理实际问题非常有帮助，让我知道不能仅仅套用公式，而是要先去理解数据的本质。而且，书中在讲解推断性统计时，也是紧密结合实际应用，比如在进行假设检验时，作者会详细阐述不同检验方法的适用条件、检验的逻辑步骤以及结果的解释，还会列举很多实际案例，比如在医学研究中如何检验药物的有效性，在质量控制中如何判断生产过程是否稳定等等，这些都让我觉得统计学不再是象牙塔里的理论，而是解决现实问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺简洁大方的，纯色的封底配上书名，给人一种沉稳扎实的感觉，就像书的内容本身一样。我拿到手的时候，第一感觉就是它的分量，厚实感十足，翻开目录，密密麻麻的章节标题，每一个都像是通往知识殿堂的阶梯，让人既感到一丝挑战，又充满了探索的欲望。我尤其喜欢它在概念引入时的那种循序渐进，不会上来就抛出一堆晦涩的公式，而是会先从一些直观的例子或者背景故事讲起，让你慢慢理解这个统计概念的由来和意义，这一点对于初学者来说简直太友好了。而且，书中的图表绘制得也很清晰，数据可视化做得非常到位，很多时候一张图就能说明白一个道理，省去了大量的文字描述，也更容易加深记忆。当然，后面的习题也是一大亮点，从基础题到综合题，难度梯度设计得很合理，能够有效地检验学习成果，也能帮助我们把理论知识转化为实际解决问题的能力。不过，说实话，有些习题确实需要花点时间去琢磨，有时候甚至需要翻回去重新阅读前面的章节才能找到思路，但这反而激发了我的钻研精神，感觉自己真的在一点点啃下这些“硬骨头”，每一次解出一道难题，那种成就感是无与伦比的。总的来说，这本书给我的第一印象是扎实、严谨，同时又兼顾了学习的易懂性，非常适合作为入门和进阶的教材。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的逻辑结构安排得非常巧妙，仿佛作者早已预料到了读者在学习过程中可能会遇到的困惑，并提前做好了铺垫。它在讲解概率论的基础时，不仅仅是罗列定理和公式，而是通过大量的例子来阐释它们的实际意义和应用场景，比如在描述独立事件时，作者会用掷骰子、抛硬币这些非常生活化的例子，让我们能够直观地理解“独立”这个概念，而不是仅仅停留在抽象的数学符号上。这种“由表及里”的讲解方式，让我觉得学习过程不再是枯燥的记忆，而是充满探索和发现的乐趣。更让我惊喜的是，书中对于一些复杂概念的解释，往往会提供不止一种角度的阐述，有时候是基于直观的几何解释，有时候又是从代数推导的角度，多角度的理解能够帮助我们更全面、更深刻地把握知识点。而且，书中并没有回避那些比较深奥的数学推导，但会用一种相对易懂的方式呈现，即便不是数学专业背景的读者，只要肯花时间，也能跟着推导的思路走。我印象特别深刻的是关于大数定律和中心极限定理的讲解，作者没有直接给出结论，而是先通过一系列仿真实验的描述，让我们看到样本均值是如何趋近于期望值，以及样本和的分布是如何逼近正态分布的，这种“由现象到规律”的引导方式，让我对这些核心概念的理解更加牢固。

评分☆☆☆☆☆

我个人觉得，这本书在章节安排上也非常有条理，循序渐进，层层递进，让我能够一步一个脚印地掌握数理统计的知识体系。从最基础的概率论概念开始，逐步过渡到参数估计、假设检验，再到回归分析、方差分析等更高级的主题。每一个章节的知识点都衔接得非常紧密，仿佛是一条清晰的脉络，将零散的统计知识串联起来。让我特别欣喜的是，书中对于一些重要的统计思想，比如“无偏性”、“有效性”、“一致性”等，都会在前面章节就有所提及，并为后续的深入讲解打下基础。这种“预埋”和“呼应”的设计，让我在学习的过程中，能够逐渐形成对统计学整体框架的认知，而不是孤立地记忆各个知识点。而且，我发现，书中在每个章节的开头，都会有一个简要的“前言”或者“引言”，简述本章的学习目标和内容，这能够帮助我在开始阅读之前就对本章的内容有一个大概的了解，从而更有针对性地进行学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，它不仅仅是枯燥的数学公式堆砌，而是将大量的实际案例融入其中，让读者能够真切地感受到数理统计在各个领域的强大应用。例如，在讲解回归分析时，作者会举出很多经济学、社会学、医学等领域的实际例子，比如如何利用回归模型来预测股票价格，如何分析社会因素对犯罪率的影响，或者如何评估新药的疗效。这些案例不仅丰富了学习内容，更重要的是，它们能够帮助我们理解，为什么需要学习这些统计方法，以及这些方法在解决现实问题时能够发挥怎样的作用。而且，书中在介绍每一个统计模型或方法时，都会先讲解其背后的理论基础，然后才会展示其在实际问题中的应用。这种“先理论，后应用”的逻辑顺序，让我在学习过程中，既能理解方法的由来，又能掌握其应用技巧，从而做到知其然，更知其所以然。

评分☆☆☆☆☆

这本书在习题设计方面，给我留下了非常深刻的印象，它的题型多样，难度适中，并且紧密结合了理论知识的应用。我喜欢它不仅仅提供基础的计算题，更有很多需要理解概念、分析情境才能解答的应用题。这些应用题往往会模拟真实的统计问题，让我们在解题的过程中，体会到统计学在解决实际问题中的重要性。例如，有一些题目会给出一组实际数据，要求我们进行描述性统计分析，然后根据分析结果提出自己的见解，或者评估某个方案的可行性。还有一些题目则会涉及到假设检验，让我们根据实际场景来选择合适的检验方法，并解释检验结果的实际意义。更值得称赞的是，书中在一些章节的末尾，还会提供一些“思考题”或者“讨论题”，这些题目往往没有标准答案，需要我们结合所学知识，进行深入的思考和推理，这极大地锻炼了我们的独立思考能力和解决复杂问题的能力。有时候，一道习题能够让我反复琢磨好几天，但最终豁然开朗时，那种喜悦感是难以言喻的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，用词精准，但又不会过于晦涩难懂，给人一种既权威又不失亲切的感觉。作者在讲解每一个概念时，都会尽量用最清晰、最准确的语言来描述，避免使用含糊不清的表述。例如，在定义“概率”时，作者会从不同的角度给出严谨的数学定义，并且会区分不同的概率解释（如古典概率、频率概率、主观概率），让我们能够清晰地认识到不同语境下的概率含义。同时，书中在引入一些数学符号和公式时，也会有详细的解释和说明，不会让读者感到突兀。我尤其喜欢作者在解释一些复杂概念时，会提供多种不同的表达方式，有时候是数学推导，有时候是直观的图示，有时候又是文字的描述，多种维度的解释能够帮助不同理解风格的读者都能更好地掌握知识。而且，书中在对术语的定义上非常统一和规范，这对于我们后续的学习和理解非常重要，避免了因为术语理解的偏差而导致的知识混淆。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编写风格让我觉得非常“接地气”，虽然内容是数理统计这样一门偏理论的学科，但作者在讲解时，却常常会运用一些通俗易懂的比喻和类比，将抽象的概念形象化。例如，在讲解“置信区间”时，作者不会仅仅给出数学公式，而是会打个比方，说这就像我们在测量一个物体的长度，我们知道我们测量工具的精度有限，所以我们给出的不是一个精确的长度值，而是一个“可能性”的范围，在这个范围内，物体的真实长度存在的可能性很大。这种比喻让我一下子就理解了置信区间的内涵，不再觉得它是一个遥不可及的统计术语。此外，书中还会穿插一些与统计学发展史相关的小故事，或者一些著名统计学家的趣闻轶事，这些小插曲让阅读过程变得更加生动有趣，也能够帮助我们更好地理解统计学思想的演变过程。我还注意到，书中在每个章节的结尾，都会有一个“总结”部分，用简洁的语言概括本章的核心要点，这对于我复习和巩固知识非常有帮助，能够快速地回顾整个章节的学习内容。

评分☆☆☆☆☆

内容很丰富

评分☆☆☆☆☆

系主任写的教科书，ms国内也用。

评分☆☆☆☆☆

系里计量大佬Bruce Hansen推荐，复习数理统计时读的

评分☆☆☆☆☆

加上一本习题集, 可斩数理统计

评分☆☆☆☆☆

加上一本习题集, 可斩数理统计