具體描述
內容簡介
的定位是“基於測度論的數理統計學基礎教科書”，內容除預備知識外，主要是關於幾種基本統計推斷形式（點估計、區間估計、似設檢驗）的大小樣本理論和方法，另有一章講述綫性模型的初步理論。
《高等數理統計學》的zuida特色是習題及其提示的安排，占瞭近半的篇幅，其中除少量選摘自有關著作外，大半屬作者自創，有很高的參考學習價值。
《高等數理統計學》可作為高等學校數理統計專業的教材，也可供相關專業人員作為參考用書。
內頁插圖
目錄
總序
序
第1章 預備知識
1．1 樣本空間與樣本分布族
1．2 統計決策理論的基本概念
1．3 統計量
1．4 統計量的充分性
附錄因子分解定理的證明
第2章 無偏估計與同變估計
2．1 風險一緻最小的無偏估計
2．2 cramer-Rao不等式
2．3 估計的容許性
2．4 同變估計
附錄
第3章 Bayes估計與Minimax估計
3．1 Bayes估計——統計決策的觀點
3．2 Bayes估計——統計推斷的觀點
3．3 Minimax估計
第4章 大樣本估計
4．1 相閤性
4．2 漸近正態性
4．3 極大似然估計
4．4 次序統計量
第5章 假設檢驗的優化理論
5．1 基本概念
5．2 一緻最優檢驗
5．3 無偏檢驗
5．4 不變檢驗
第6章 大樣本檢驗
6．1 似然比檢驗
6．2 擬閤優度檢驗
6．3 條件檢驗、置換檢驗與秩檢驗
第7章 區間估計
7．1 求區間估計的方法
7．2 區間估計的優良性
7．3 容忍區間與容忍限
7．4 區間估計的其他方法和理論
第8章 綫性統計模型
8．1 最小二乘估計
8．2 檢驗與區間估計
8．3 方差分析和協方差分析
附錄矩陣的廣義逆
習題
習題提示
前言/序言
十餘年前，筆者寫過一部《數理統計引論》，當時的意圖是作為一本專著來寫，充作教材的想法倒是第二位的。可因當時百廢待興，數理統計學的教學、參考用書都很缺乏，因此該書齣版後頗被充作這一用途。由於該書包含瞭不少超齣基礎課範圍以外的材料，用作教本殊有其不便之處。另外，習題也太少瞭一些，而作者一嚮主張，在打基礎的階段，應強調多做習題。由於這些問題的存在，並考慮到隨著學習數理統計及相近專業的青年人的隊伍愈來愈擴大，這類教材今後的需要還會增加，多年來，筆者就有一個心願，即按一本基礎課教科書這個唯一的目標來重寫這本書，並大大擴充其習題部分，其結果就是呈現在讀者麵前的這部書稿。
本書的定位是“基於測度論的數理統計學基礎教科書”。內容除預備知識外，其主體是關於幾種基本統計推斷形式（點估計、區間估計、假設檢驗）的大小樣本理論和方法，另有一章講述綫性模型的初步理論。凡是隻宜在專門課程中展開討論的內容，則一律不列入。這些看目次即可瞭然，故不在此細加說明瞭。
書中習題及提示占瞭近半的篇幅，從寫作時間言，則占瞭四分之三以上。總計得題五百，若計小題，則不止韆數。其中除少量選摘自有關著作外，大半屬作者自創。有時一題之設，纍日始成，可以說傾注瞭不少心力。這樣做完全是因為，多做習題，尤其是多做難題，對掌握並熟練數理統計學基本的論證方法和技巧，有著不可替代的重要性。
用戶評價
《陳希孺文集：高等數理統計學》這本書，對於我這樣一位在學術研究領域摸索多年的學者來說，其價值不言而喻。我長期從事應用數學的研究，但數理統計一直是我的一個薄弱環節，也是我渴望深入攻剋的領域。翻開這本書，我立刻被其嚴謹的學術風格和深厚的理論底蘊所吸引。書中對“統計模型”的構建和分析，提供瞭非常係統和全麵的視角。陳先生從概率分布模型的選擇，到模型參數的確定，再到模型的檢驗和修正，層層遞進，邏輯清晰。特彆是關於“廣義綫性模型”的闡述，讓我對非正態分布數據的建模有瞭更深刻的理解，也為我解決實際研究中的一些難題提供瞭理論指導。書中對“非參數統計”的介紹，也讓我眼前一亮。在許多實際問題中，我們往往無法預設數據的分布形式，這時非參數統計方法就顯得尤為重要。陳先生對秩和檢驗、核密度估計等方法的詳細介紹，讓我看到瞭在信息不充分的情況下進行統計推斷的有效途徑。令我印象深刻的是，書中不僅僅是羅列公式和定理，而是注重對理論背後的思想和邏輯進行解釋，這有助於我從更本質的層麵理解統計學的精髓。盡管我已具備一定的學術基礎，但仍需投入大量時間和精力去消化和吸收書中的內容。這本書無疑為我提供瞭寶貴的學術資源，也讓我對未來的研究方嚮有瞭更清晰的規劃。
評分第一次接觸《陳希孺文集：高等數理統計學》，就感覺這是一部足以改變我對統計學看法的著作。作為一名對人工智能領域充滿熱情的初學者，我深知統計學在機器學習、數據挖掘等領域的重要性。然而，在閱讀這本書之前，我所接觸到的統計學知識大多停留在應用層麵，對於其背後的理論基礎瞭解甚少。這本書的齣現，恰恰滿足瞭我對理論深度探索的渴望。書中最讓我印象深刻的是關於“期望最大化（EM）算法”的講解。雖然我在其他地方也接觸過 EM 算法，但陳先生的闡述更加係統和深入，從理論層麵揭示瞭其收斂性，以及在處理含有隱變量模型時的強大威力。這讓我對 EM 算法有瞭全新的認識，並且對它在統計建模中的應用有瞭更清晰的思路。此外，書中關於“統計決策理論”的討論，也給我帶來瞭啓發。它將統計推斷與決策問題相結閤，提供瞭一個更宏觀的視角來理解統計學的應用價值。特彆是對損失函數、風險函數以及最優決策規則的介紹，讓我認識到統計學不僅僅是為瞭描述和推斷，更是為瞭指導實際的決策。雖然書中的數學公式和證明一度讓我感到壓力，但陳先生的講解風格非常清晰，而且他總是能夠將抽象的理論與潛在的應用場景聯係起來，這極大地激發瞭我繼續深入學習的動力。我相信，這本書會成為我通往更高級統計學知識的敲門磚。
評分老實說，拿到《陳希孺文集：高等數理統計學》這本書的時候，我的內心是忐忑的。我是一位市場研究員，日常工作中會用到一些基礎的統計方法，但對於“高等數理統計學”這個詞，總覺得離我有些遙遠，充滿瞭復雜的數學證明和理論推導。然而，齣於對陳希孺先生在統計學界地位的瞭解，以及希望提升自己數據分析能力的願望，我還是決定一試。這本書的開篇就讓我感受到瞭其學術的嚴謹性。它不像一些普及讀物那樣，上來就給你講一些直觀的例子。相反，它直接引入瞭集閤論、概率論等基礎概念，為後續的理論構建打下瞭堅實的基礎。我花瞭很長時間纔理解瞭“概率測度”、“可測函數”這些抽象的概念，並且反復閱讀瞭相關的定義和定理。書中對隨機變量及其分布的詳細闡述，特彆是各種重要分布的性質和應用，讓我受益匪淺。比如，對正態分布、卡方分布、t 分布、F 分布的深入分析，不僅加深瞭我對這些分布的理解，也為我理解後續的統計推斷方法奠定瞭基礎。盡管我並非數學專業齣身，但在閱讀過程中，我努力去理解每一個證明的邏輯鏈條，雖然有些地方顯得吃力，但我能感受到其中蘊含的深刻智慧。這本書的深度和廣度都讓我感到驚喜，它不僅僅是簡單地羅列公式，而是試圖構建一個完整的、嚴謹的統計學理論體係。我感覺自己就像一個初學者，站在一座宏偉的學術殿堂門口，雖然還不能完全理解其精髓，但已經被其壯麗所震撼。我深知，要真正掌握這本書的內容，還需要付齣巨大的努力和時間。
評分《陳希孺文集：高等數理統計學》這本書，對我來說，更像是一位學識淵博的導師，而非一本簡單的教科書。我是一個在金融領域工作的分析師，日常工作中需要處理大量的數據，並且需要對這些數據進行深入的分析和建模。雖然我已經具備瞭一定的統計學知識，但始終覺得在理論深度上有所欠缺。這本書正好填補瞭我的這一空白。我被書中對統計學基本原理的嚴謹闡述所深深吸引。例如，關於“統計推斷”的討論，陳先生從貝葉斯推斷和頻率學派推斷兩個主要學派的角度，詳細闡述瞭它們的核心思想、優缺點以及在實際應用中的不同側重點。這讓我對“統計推斷”有瞭更全麵、更深入的認識。書中關於“估計理論”的部分，對各種估計量的性質（如無偏性、一緻性、有效性、完備性等）進行瞭詳細的討論和證明，讓我理解瞭為什麼某些估計量比其他估計量更優。特彆是對 Cramer-Rao 下界定理的闡述，為理解最優估計提供瞭一個理論上的參照。此外，書中關於“假設檢驗”的章節，對各種檢驗方法的理論基礎、功效函數以及最優檢驗的構造進行瞭深入的講解。我從中學習到瞭如何更科學地設計和理解統計檢驗，如何評估檢驗的有效性。雖然書中的數學推導非常嚴謹，但陳先生的講解方式清晰且富有邏輯性，使得我在理解復雜理論時，能夠逐步跟上他的思路。這本書不僅僅提供瞭方法，更重要的是，它培養瞭我一種嚴謹的、批判性的思維方式，讓我能夠更深刻地理解統計學的本質。
評分當我第一次捧起《陳希孺文集：高等數理統計學》這本書時，我便預感到這將是一場艱難但充滿收獲的旅程。我是一名在生物醫藥領域工作的研究人員，雖然日常會接觸到一些統計分析，但對於其背後的理論深度，我一直感到好奇和不足。這本書，恰恰滿足瞭我對理論嚴謹性的追求。書中最令我印象深刻的是關於“實驗設計”的章節。在生物醫藥研究中，科學嚴謹的實驗設計是獲得可靠研究結果的基礎。陳先生從統計學的角度，詳細闡述瞭隨機化、重復、區組等基本原則，以及各種實驗設計方案，如完全隨機設計、隨機區組設計、析差實驗設計等。這讓我明白瞭，一個好的實驗設計，不僅僅是憑經驗，而是需要有紮實的統計學理論作為支撐。書中對“方差分析”的深入講解，讓我明白瞭如何通過分析不同來源的變異，來判斷處理效應的顯著性，這對於解讀實驗結果至關重要。此外，書中關於“生存分析”的介紹，對於我從事的疾病研究具有直接的應用價值。如何分析病人的生存時間，如何評估不同治療方法的療效，這些問題都需要藉助生存分析的技術。陳先生對 Kaplan-Meier 估計、Cox 比例風險模型等的詳細闡述，為我提供瞭解決這些問題的理論框架。盡管書中充斥著復雜的數學公式，但我能夠感受到陳先生講解的邏輯性和條理性，這讓我即使在遇到睏難時，也能找到前進的方嚮。
評分我是一個對自然科學充滿好奇心的愛好者，雖然沒有接受過正規的統計學訓練，但一直對“數據”和“規律”背後的聯係著迷。當我在書店看到《陳希孺文集：高等數理統計學》時，就被它所散發齣的學術氣息所吸引。我深知這本書的難度，但強烈的求知欲還是驅使我購買瞭它。在閱讀的過程中，我遇到的最大的挑戰是那些抽象的數學概念和嚴謹的證明過程。例如，關於“條件期望”的定義和性質，我需要反復閱讀，並且結閤一些簡單的例子纔能勉強理解。書中對“馬爾可夫鏈”的介紹，雖然很精彩，但對我來說，理解其狀態轉移、平穩分布等概念，也需要花費相當長的時間。然而，正是這種挑戰，讓我感受到瞭學習的樂趣。陳先生在講解每一個概念時，都力求嚴謹，並且會追溯其發展的曆史，這讓我不僅僅是學習到瞭知識，更像是參與瞭一場智力上的探索。特彆是書中關於“信息論”與統計學結閤的部分，讓我看到瞭統計學在更廣泛領域的應用潛力，比如在數據壓縮、編碼等方麵的應用，這對我來說是一種全新的啓發。雖然我不可能完全理解書中的所有內容，但我相信，通過反復的閱讀和思考，我能夠逐漸領會到其中蘊含的智慧，並且將這些知識應用到我對自然現象的觀察和理解中去。
評分《陳希孺文集：高等數理統計學》這本書，對我來說，更像是一位引路人，指引我在浩瀚的數理統計海洋中前行。我是一名準備考研的學生，目標是攻讀統計學專業。在選擇考研資料時，我聽聞陳希孺先生的著作是數理統計領域的經典之作，便毫不猶豫地選擇瞭它。這本書的難度是顯而易見的，很多概念和定理都需要反復推敲和理解。例如，關於“分布函數”和“密度函數”的細微差彆，以及它們在不同情況下的應用，我都需要花費大量時間去消化。書中對“期望”和“方差”的定義和性質的闡述，雖然看似基礎，但陳先生的講解卻深入到瞭其本質，讓我對這些基本概念有瞭更深刻的理解。我尤其欣賞書中對“大數定律”和“中心極限定理”的詳細推導和證明。這兩個定理是統計學中最重要的基石，陳先生的講解清晰而又嚴謹，讓我對統計推斷的理論基礎有瞭更堅實的把握。我每天都會抽齣固定的時間來閱讀和練習書中的習題。雖然有些習題對我來說極具挑戰性，但我相信，通過不斷的練習，我能夠逐漸提升自己的解題能力，並且加深對書本內容的理解。這本書不僅為我提供瞭紮實的理論知識，更重要的是，它培養瞭我獨立思考和解決問題的能力，為我的未來學習打下瞭堅實的基礎。
評分我對《陳希孺文集：高等數理統計學》這本書的感受，可以用“醍醐灌頂”來形容。我是一名已經工作多年的統計從業者，一直以來，我所接觸的統計方法大多是比較錶麵的應用。雖然我能夠熟練地運用各種統計軟件，但總感覺在理論層麵，自己存在著明顯的短闆。這本書的齣現，徹底改變瞭我的認知。書中對“概率空間”的構建，從最基本的樣本空間、事件空間到概率測度，進行瞭一係列嚴謹的定義和闡述。這讓我明白瞭，統計學並非空中樓閣，而是建立在堅實的數學基礎之上的。我尤其被書中對“隨機過程”的講解所震撼。隨機過程在金融、通信、物理等領域有著廣泛的應用，陳先生對泊鬆過程、布朗運動等經典隨機過程的詳細介紹，讓我看到瞭統計學在描述和分析動態係統中的強大能力。書中對“最大熵原理”的闡述，也給我帶來瞭新的思考。它提供瞭一種在信息不完全的情況下，構造概率模型的重要指導思想，這對於我在實際工作中進行模型選擇和構建具有重要的啓示意義。盡管我已擁有多年的實踐經驗，但閱讀這本書，我依然感受到瞭前所未有的挑戰和驚喜。陳先生的講解風格嚴謹而又富有洞察力，總能在看似平凡的公式中揭示齣深刻的數學思想。我相信，這本書將成為我職業生涯中一個重要的裏程碑，引領我進入一個更廣闊的統計學天地。
評分《陳希孺文集：高等數理統計學》這本書，對我而言，不僅僅是一本學術著作，更像是一次對統計學思想的深度溯源。我是一位長期從事社會科學研究的學者，在研究中經常需要處理復雜的數據集，並且試圖從中挖掘齣有意義的社會規律。然而，我一直覺得我在統計方法的應用上，更多的是“知其然”，而未能“知其所以然”。這本書的齣現，恰恰滿足瞭我對這種“所以然”的探究。書中關於“統計模型”的構建，從最基礎的概率模型，到更復雜的統計模型，都進行瞭詳盡的介紹。特彆是對“因果推斷”的探討，讓我認識到，在社會科學研究中，僅僅發現相關性是遠遠不夠的，我們需要更深入地去理解數據背後是否存在因果關係。陳先生對各種因果推斷方法的介紹，如匹配法、工具變量法等，為我提供瞭一種新的研究視角和方法論。此外，書中對“時間序列分析”的深入講解，也讓我受益匪淺。社會科學現象往往具有時間維度，如何有效地分析和預測時間序列數據，對於理解社會發展趨勢至關重要。陳先生對 ARMA 模型、GARCH 模型等經典模型的嚴謹推導和應用分析，讓我對時間序列分析有瞭更係統和深入的認識。盡管書中涉及的數學工具非常強大，但我能夠感受到陳先生的講解邏輯清晰，並且善於將抽象理論與實際問題相結閤，這極大地激發瞭我學習和探索的興趣。
評分第一次翻開《陳希孺文集：高等數理統計學》，就被那股厚重而嚴謹的氣息所震撼。雖然我算不上是科班齣身的統計學專業人士，但齣於對數據分析的濃厚興趣，以及對陳希孺先生學術聲望的仰慕，我還是決定挑戰一下這部巨著。這本書給我的第一印象是，它絕不是一本輕鬆的讀物，裏麵充斥著各種符號、公式和抽象的理論，需要極大的耐心和紮實的數學基礎纔能啃下來。我花瞭將近一周的時間，纔慢慢地開始理解那些看似天書一般的概念。例如，關於參數估計的章節，陳先生深入淺齣地介紹瞭最大似然估計、矩估計、最小二乘估計等多種方法，並對其性質進行瞭嚴謹的證明。特彆是對最大似然估計的漸近性質的闡述，讓我對統計推斷的科學性有瞭更深刻的認識。書中對假設檢驗的論述同樣精彩，從最基本的 Neyman-Pearson 引理，到更復雜的似然比檢驗，再到 T 檢驗、F 檢驗等具體方法的推導，都清晰而係統。我尤其欣賞的是，陳先生在講解每一個概念時，都會迴顧其曆史淵源和發展脈絡，這不僅能幫助我理解理論的深度，也能感受到統計學這門學科的魅力。雖然書中涉及的數學工具非常強大，但我感覺自己仍處於一個非常初級的學習階段。要真正掌握這本書的內容，還需要反復研讀、實踐，並結閤更多的實際案例來加深理解。這本書的齣版，無疑為國內高水平的數理統計研究者和學習者提供瞭一份寶貴的財富，也為我這樣渴望在數據領域有所建樹的業餘愛好者，指明瞭一條清晰而又充滿挑戰的道路。我期待著在未來的日子裏，能夠一點點地消化和吸收其中的精華。
評分內容簡介
評分書還不錯，是正版，紙張還行。
評分非常不錯
評分世教官所由來。漢武帝為選拔人纔特設“賢良文學”科目，由各郡舉薦人纔上京考試，被舉薦者便叫“賢良文學”。“賢良”是指品德端正、道德高尚的人；“文學”則指精通儒傢經典的人。魏晉以後有“文學從事”之名。唐代於州縣置“博士”，德宗時改稱“文學”，太子及諸王以下亦置“文學”。明清廢。
評分本書的最大特色是習題及其提示的安排。占瞭近半的篇幅。其中除少量選摘自有關著作外，大半屬作者自創，有很高的參考學習價值。..
評分《應用數理統計》，這是一本麵嚮工程碩士的教材，作為我們工科人來說，比較適閤，全書分為8章：概率知識，統計概念，參數估計，假設檢驗，迴歸分析，方差分析，試驗設計，因子分析。書中定理推定理的部分極少，大多告訴你個結果，不給證明，會給齣例子，讓你會用就行瞭。
評分陳希孺是統計學的專傢，大傢，他的這些書都比較不錯！
評分第四，假設檢驗。它分為參數假設檢驗和非參數假設檢驗，對總體分布中未知參數的假設檢驗稱為參數假設檢驗，對總體分布函數形式或總體分布性質的假設檢驗稱為非參數假設檢驗。在這一章中，揭示瞭統計檢驗的實質：即是將樣本空間劃分為兩個不相交的集閤，一為拒絕域，一為接受域。值得一提的是，一般的統計檢驗遵循的原則是：保證第一類錯誤的概率不超過某個事先指定的正常數α的條件下，使第二類錯誤的概率盡可能小。在具體操作時，一般把不能輕易接受的結論作為備擇假設，需要有充分的理由纔能將之否定的結論作為原假設。另外，現今的統計軟件普遍采用的檢驗方法是：直接計算齣第一類錯誤的概率，即顯著水平，然後與α比較。《數理統計》比較係統地介紹瞭數理統計的基本概念、基本原理和基本方法。《數理統計》共5章，內容包括：樣本與抽樣分布，參數估計，假設檢驗，方差分析和迴歸分析。《數理統計》簡明易懂，概念引入自然實用，易於教學。在講述統計方法時，盡量采用圖錶形式，既減少瞭篇幅，又易於學生理解和掌握。《數理統計》可作為高等學校各專業研究生和數學專業本科生數理統計課程的教材，也可作為應用概率統計的工程技術人員的參考書。
評分絕版之前趕緊買，看看也不錯
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