華章統計學原版精品係列：概率與統計（英文版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Ronald E.Walpole，Raymond H.Myers 等 著

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 英文教材
• 華章
• 高等教育
• 數學
• 數據分析
• 統計建模
• 精品教材
• 原版引進

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111425069

版次：1

商品編碼：11250431

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章統計學原版精品係列

開本：16開

齣版時間：2013-06-01

用紙：膠版紙

正文語種：英文

內容簡介

　　《華章統計學原版精品係列：概率與統計（英文版）》中的統計方法大多是現代統計學的常用統計理論與方法，在介紹每一種統計方法前都詳細敘述統計方法的思想。注重實際應用。把抽象的統計理論與方法進行直觀描述與總結，不偏重理論的推導，而是注重具體應用。內容豐富，實用性強。書中含有大量的例子和習題，通過真實、科學的模型方案和數據使讀者掌握統計方法。這些例子和習題不局限於工程領域，還包括一些社會學、經濟學、生物學、物理學和計算機科學領域的應用。要求數學知識少。隻要讀者掌握基本的微積分和非常簡單的矩陣運算知識，就可以暢通無阻地閱讀全書，並能應用所介紹的統計方法。

內頁插圖

目錄

Preface
1 IntrOduCtiONtoStatisticsandProbability
1.1 Overview：StatisticalInference，Samples，Populations，andthe
RoleofProbability
l.2 SamplingProcedures；CollectionofData
l.3 DiscreteandContinuousData
1.4 Probability：SampleSpaceandEvents
Exercises
1.5 CountingSamplePoints
Exercises
1.6 ProbabilityofanEvent
1.7 AdditiveRules
Exercises
1.8 ConditionalProbability，Independence，andtheProductRule
EXercises
1.9 Bayes’Rule
EXercises
RevJewExercises
2 RandomVariables，Distributions
andExpectations
2.1 ConceptofaRandomVariable
2.2 DiscretcProbabilityDistributions
2.3 ContinuousProbabilityDistributions
EXCrCiscS
2.4 JointProbabilityDistributions
EXcrCiscS
2.5 McanofaRandomVariable
EXcrciscs
2.6 VarineeandCovarianceofRandomVariablessl
Exercisess
2.7 MesnsandVariancesofI，inem"Combin~tionsofRandomVariables
Exercises
ReviewExerdses
2sPotentiaLMisconceptionsandHazards
RelationshiptoMa~erialinOtherChapters
3 SomeProbabilityDistributions
3.1 IntroductionandMotivation
3.2 BinomialandMultinomialDistributions
Exercises
3.3 HypergeometricDistribution
Exercises
3.4 NegativeBinomialandGeometricDistributions
n5PoissonDistributionandthePoissonProcess
Exercises
3.6 ContinuousUniformDistribution
3.7 NonnalDistribution
3.8 sAteasundertheNormalCurve
3.9 ApplicationsoftheNormalDistrihution
Exercises
31.0NormalApproximationtotheBinomial
Exercises
3.11 GaromaandExponentialDistrlbutlons
3.12 Chi-SquaredDistribution
Exercises
ReviewExercises
313PotelitialMisconceptionsandHazardsRelationshiptoMaterialinOtherChapters
4 SamplingDistributionsandDataDescriptions
4.1 RandomSampling
4.2 SomeImportantStatisticsExercises
4.3 SamplingDistributions
4.4 SamplingDistributionOFeansandtheCentralLimitTheoremExercises
4.5 SamplingDistributionofS

前言/序言

《華章統計學原版精品係列：概率與統計（英文版）》相關書籍推薦與統計學導論 鑒於您正在關注《華章統計學原版精品係列：概率與統計（英文版）》，我們為您精選瞭一係列在統計學和概率論領域同樣具有深遠影響和學術價值的經典著作。這些書籍涵蓋瞭從基礎理論到高級應用的多個層麵，是構建堅實統計學知識體係的理想補充。 --- 1. 經典概率論與數理統計基礎（側重理論嚴謹性） 如果您希望在概率論的數理基礎和嚴謹性上進行深入探索，以下兩部作品是不可替代的基石： A. Introduction to Probability (by Joseph K. Blitzstein and Jessica Hwang) 這本書是哈佛大學統計學導論課程的經典教材，以其清晰的教學方法和豐富的現實世界案例而聞名。 核心特點與內容深度： 強調直覺與嚴格並重： 與純粹的純數學證明導嚮的教材不同，本書非常注重培養讀者的概率思維。它通過大量的例子和應用場景來闡述抽象概念，幫助讀者建立對概率現象的直觀理解。 現代計算方法的引入： 書中不僅涵蓋瞭傳統的組閤學、條件概率、隨機變量等核心內容，還積極納入瞭現代統計計算和模擬（如濛特卡洛方法）的初步介紹，使其內容緊跟時代步伐。 主題覆蓋廣度： 內容從基本的離散和連續概率分布講起，深入到大數定律、中心極限定理，並詳細討論瞭矩量生成函數、聯閤分布、馬爾可夫鏈的基礎概念。章節編排邏輯清晰，非常適閤作為深入學習統計推斷前的必備預備知識。 B. Probability and Statistical Inference (by Robert V. Hogg, Joseph W. McKean, Allen T. Craig) 這是統計學界公認的“聖經”之一，尤其側重於概率論如何無縫過渡到統計推斷。 核心特點與內容深度： 統計推斷的橋梁： 本書的獨特之處在於其結構設計，它將概率論（第一部分）與統計推斷（第二部分）緊密結閤。讀者在學完概率論部分後，可以直接進入估計、假設檢驗等核心統計學議題。 深度與廣度兼顧： 它對統計學中的各種估計方法（如矩估計、極大似然估計）和假設檢驗（如卡方檢驗、t檢驗、F檢驗）提供瞭詳盡的理論推導和性質分析。 函數空間與變換： 對於追求數學深度和嚴謹性的讀者，書中對隨機變量的函數、變換、以及統計量分布的推導（例如卡方分布、t分布、F分布的嚴格推導）極為細緻，是為高階學習打下堅實基礎的選擇。 --- 2. 側重統計推斷與模型構建（側重應用與方法論） 如果您希望在掌握基礎概率後，立刻轉嚮如何利用數據進行科學決策和模型構建，以下書籍提供瞭卓越的方法論指導： C. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference (by Larry Wasserman) 這本書以其極高的信息密度和對現代統計學核心概念的精煉總結而著稱，適閤有一定數學基礎的讀者快速掌握現代統計學的全貌。 核心特點與內容深度： 高效與精煉： 正如其名，本書旨在用最少的篇幅覆蓋“所有”重要的統計學概念。它省略瞭大量冗餘的初級概率習題，直接聚焦於統計推斷的核心工具。 現代統計的支柱： 內容緊密圍繞現代統計學的關鍵領域展開，包括迴歸分析（綫性與非綫性）、廣義綫性模型（GLM）、非參數統計、時間序列分析的初步概念，以及最重要的——統計學習（Statistical Learning）的理論基礎。 理論與計算的平衡： Wasserman 對理論的闡述非常到位，尤其在探討估計量的漸近性質（如一緻性、漸近正態性）時，邏輯鏈條清晰。它為讀者提供瞭理解現代數據科學中各種算法背後統計學原理的視角。 D. Applied Linear Statistical Models (by Michael H. Kutner, John Neter, Christopher J. Nachtsheim, William Li) 綫性迴歸是統計學應用中最核心、最基礎的模型，這本書被公認為該領域的權威參考書。 核心特點與內容深度： 迴歸分析的百科全書： 本書詳盡地涵蓋瞭簡單綫性迴歸、多重綫性迴歸的全部細節。它不僅教授如何擬閤模型，更重要的是教會讀者如何診斷模型（殘差分析、多重共綫性診斷、異方差性處理）。 模型擴展與復雜性： 書中對模型擴展進行瞭深入探討，包括變量選擇技術、多項式迴歸、協方差分析（ANCOVA）、方差分析（ANOVA）的綫性模型視角，以及初步介紹非綫性模型和廣義綫性模型。 強調實踐與解釋： 重點在於“應用”和“解釋”。書中包含瞭大量的實際案例分析和軟件輸齣解讀，確保讀者能夠將復雜的統計理論轉化為對商業或科學問題的有效洞察。 --- 3. 高級主題與交叉學科（側重前沿與特定領域） 對於希望將統計學知識應用於更前沿或更專業領域的讀者： E. Bayesian Data Analysis (by Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, Donald B. Rubin) 貝葉斯統計學是當前數據分析領域快速增長的重要分支，本書是該領域的黃金標準教材。 核心特點與內容深度： 貝葉斯範式的全麵介紹： 從基礎的貝葉斯定理、共軛先驗、到復雜的馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）算法（如Metropolis-Hastings和Gibbs采樣），本書提供瞭詳盡的路綫圖。 多層次模型（Hierarchical Modeling）： 這是貝葉斯方法的強大之處，本書對此進行瞭深入的闡述，教會讀者如何處理具有嵌套結構的復雜數據（如跨地區、跨時間點的比較分析）。 軟件與計算的結閤： 書中不僅有理論推導，更注重實際操作，引導讀者使用如Stan等現代MCMC軟件來解決實際問題，是理論與計算完美結閤的典範。 F. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman) 這本書是統計學習（即機器學習的統計學根基）領域最權威的參考書，通常被稱為“ESL”。 核心特點與內容深度： 統計學與機器學習的統一： ESL 旨在展示現代數據挖掘和預測方法如何建立在堅實的統計學基礎之上。它橫跨瞭預測、分類、維度縮減等多個前沿領域。 算法的數學剖析： 詳細解釋瞭諸如支持嚮量機（SVM）、提升（Boosting）、隨機森林、核方法、神經網絡等關鍵算法的數學原理和統計性質。 關注預測精度與模型選擇： 強調交叉驗證、偏差-方差權衡、正則化（Lasso, Ridge）等在構建高精度預測模型時的核心策略。 --- 總結 這些推薦書籍從不同維度深化瞭對概率論和統計學的理解：《Introduction to Probability》和《Probability and Statistical Inference》打下堅實的理論地基；《All of Statistics》提供瞭現代推斷的快速全景圖；《Applied Linear Statistical Models》專攻應用迴歸；而《Bayesian Data Analysis》和《The Elements of Statistical Learning》則帶領讀者進入貝葉斯方法和前沿預測模型的殿堂。組閤閱讀這些著作，將構建一個全麵、深刻且與時俱進的統計學知識體係。

評分☆☆☆☆☆

說實話，當初選擇這本《概率與統計》（英文原版）的時候，心裏還是有點打鼓的。畢竟，英文原版教材閱讀起來對語言能力的要求不低，我當時英語水平也算不上頂尖。但是，我對統計學的興趣實在是被國內的一些教材“勸退”瞭，感覺它們要麼太過於理論化，要麼太過於應用化，總是抓不住那個核心的精髓。這本原版書，我隻能說，它打開瞭我對統計學認識的新世界。它最大的特點就是那種“通俗易懂”與“嚴謹深刻”的完美結閤。它並沒有犧牲數學的嚴謹性，但卻用一種非常直觀、甚至可以說是“接地氣”的方式去講解那些抽象的概念。我舉個例子，書中講到大數定律的時候，並沒有直接給齣定理的證明，而是通過模擬拋硬幣的例子，讓你親眼看到頻率如何逐漸趨近於概率，這種“可視化”的教學方式，極大地降低瞭理解門檻。而且，它對許多統計學概念的起源和發展曆程也有所提及，這讓我能夠更好地理解這些概念的齣現是有其曆史必然性和實際需求的，而不是憑空産生的。此外，書中的圖示和插圖也做得非常棒，很多時候，一張圖就能勝過韆言萬語，清晰地展示瞭數據分布、模型擬閤等效果。我記得有一次，我花瞭很長時間去理解一個關於置信區間的概念，直到我看到書裏那個生動的圖示，纔豁然開朗。這種通過視覺語言來輔助理解的方式，對於我這種非數學專業背景的學習者來說，簡直是福音。總而言之，這本書讓我覺得，原來統計學並沒有想象中那麼高冷和枯燥，它是有血有肉，有靈魂的。

評分☆☆☆☆☆

這套“華章統計學原版精品係列”簡直是我統計學學習路上的燈塔！我當初選擇這套書，主要是被“原版精品”這幾個字吸引，想著直接接觸最前沿、最權威的知識，總比二手翻譯或者國內教材更來得紮實。拿到手後，果然不負所望。厚重精美的裝幀，清晰標準的排版，還有那些原汁原味的英文術語，都讓我感受到一種嚴謹治學的氛圍。我尤其喜歡它在概念引入上的處理方式，不會一下子拋齣復雜的公式，而是循序漸進，通過貼近實際的例子，讓你先理解背後的邏輯和直覺，然後再引入數學錶達。這種方式對於我這種初學者來說，簡直太友好瞭。不像有些教材，上來就讓人眼花繚亂，看得人頭皮發麻。這本書在這方麵做得非常齣色，讓我能夠沉浸在知識的世界裏，而不是被技術細節所睏擾。我到現在都還記得，書中關於正態分布的講解，不僅僅是給齣瞭鍾形麯綫，還花瞭大量篇幅去解釋它為什麼在自然界和社會現象中如此普遍，這讓我對概率論的理解上升到瞭一個新的高度。而且，書中的習題設計也非常巧妙，從簡單的概念檢驗，到需要綜閤運用多個知識點的難題，層層遞進，非常適閤用來鞏固和檢驗學習效果。我常常會在做完一章的理論學習後，花大量時間去啃這些習題，雖然有時候會卡住，但一旦攻剋，那種成就感是無與倫比的。這套書真的讓我體驗到瞭學習的樂趣，也讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

當初選擇這本《概率與統計》（英文版），純粹是抱著一種“破釜沉舟”的心態。我之前學過一些國內編寫的統計學教材，雖然內容也還算全麵，但總感覺缺瞭點什麼——那種對知識本身的敬畏感和對理論深度的探索欲。這本原版書，我必須承認，它帶給我的衝擊是巨大的。它在概念的闡述上，有種“四兩撥韆斤”的功力，用最精煉的語言，直擊核心。我印象最深刻的是，書中關於“隨機變量”的定義，它並沒有一開始就給你一堆數學符號，而是先通過一些生活中的例子，比如投擲骰子、測量身高，讓你去感受“隨機性”的存在，然後再慢慢引齣“隨機變量”這個概念。這種由淺入深、由具象到抽象的教學方式，讓我對抽象的數學概念不再感到畏懼。而且，這本書在對統計學定理的證明上，也顯得尤為“匠心獨運”。它會詳細地展示每一個推導步驟，並給齣必要的解釋，讓讀者能夠理解定理背後的邏輯和數學推理過程。我之前一直對某些統計學定理感到“知其然而不知其所以然”，在這本書裏，我終於找到瞭答案。另外，它在描述統計方法時，不僅僅是給齣公式，還會深入探討這些方法是如何被設計齣來的，以及它們的優點和局限性。這種“追根溯源”的態度，讓我對統計學有瞭一種全新的認識。這本書真的讓我覺得，統計學不僅僅是一門學科，更是一種科學的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

我之所以會對這本《概率與統計》（英文版）産生如此濃厚的興趣，完全是因為我聽聞瞭它的“江湖地位”。很多在統計學領域有所建樹的人，都會提及這本書，說它是學習概率統計繞不開的一本經典。抱著“取經”的心態，我入手瞭。不得不說，這套書的確名不虛傳。它在知識的體係構建上做得非常齣色，從最基礎的集閤論和概率論基礎，逐步過渡到推斷統計、迴歸分析等更高級的內容。它的邏輯非常嚴密，知識點的銜接自然流暢，讀起來讓人感覺像是順著一條清晰的脈絡在前進。我特彆欣賞的是，這本書對統計學思想的強調。它不僅僅是教你如何計算，更重要的是讓你理解為什麼要去計算，以及計算齣來的結果意味著什麼。比如，在講解假設檢驗的時候，它會非常清晰地闡述“零假設”和“備擇假設”的意義，以及P值是如何幫助我們做齣決策的。這種對“統計思維”的培養，是我在很多其他教材中很難找到的。而且，這本書的習題設計也很有代錶性，涵蓋瞭各種難度和類型的題目，能夠有效地檢驗讀者對知識的掌握程度。我常常會在做完習題後，反思自己的解題思路，看看有沒有更優化的方法。這套書真的讓我覺得，學習統計學是一件需要耐心和悟性的事情，而這本書正是引導你走嚮這條道路的絕佳嚮導。

評分☆☆☆☆☆

我購買這套“華章統計學原版精品係列”的《概率與統計》（英文版）純粹是齣於一種“緻敬經典”的心態。我聽說過很多牛逼的統計學傢，他們的著作都是建立在紮實的數學基礎上的，而這套書正是把這些經典的理論用最原汁原味的英文呈現齣來。拿到書後，我首先被它的排版和紙質所震撼，那種厚重感和曆史感，讓我覺得它不隻是一本書，更是一件藝術品。我花瞭很多時間去翻閱，即使是對一些已經非常熟悉的統計學概念，在這本書裏也能找到新的理解角度。比如，書中對各種概率分布的講解，不僅僅是羅列公式和性質，更重要的是去探討它們各自的適用場景和背後的概率思想。它會讓你思考，為什麼泊鬆分布適閤描述單位時間內事件發生的次數，為什麼指數分布適閤描述事件發生的時間間隔。這種“為什麼”的探究，讓我覺得這本書不僅僅是在傳授知識，更是在培養一種思考統計學問題的能力。而且，這本書的敘述風格非常流暢，充滿瞭數學傢的嚴謹和邏輯，但又不失一種人文的關懷。它會在關鍵之處給齣一些提示和注解，幫助讀者更好地理解深層次的含義。我個人特彆喜歡書中對一些證明的推導過程，雖然有時候會比較復雜，但每一步都充滿瞭智慧的閃光。我經常會把這本書放在床頭，睡前隨意翻開一頁，都能從中獲得一些啓發。這是一種純粹的精神享受，也是對自身知識體係的一次深度梳理。