高等學校本科生公共課教材：統計模擬及其R實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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肖枝洪，硃強 著

圖書標籤:

• 統計模擬
• R語言
• 高等教育
• 本科生
• 公共課
• 教材
• 統計學
• 計算方法
• 隨機模擬
• R實現

齣版社： 武漢大學齣版社

ISBN：9787307076570

版次：1

商品編碼：10082528

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-04-01

用紙：膠版紙

頁數：252

正文語種：中文

編輯推薦

　　本書係統地介紹瞭統計模擬的一些實用方法和技術。全書共分九章，主要內容包括：常用統計分析；模擬隨機變量；估計精度與有效模擬次數；模擬精度改進技術等。每章內容由淺入深，淺顯易懂，但又能給人以更多的啓示。同時還配有若乾練習，幫助讀者加強理解與鞏固相關的知識。本書可作為統計學、計算數學與應用數學、保險學與管理學、精算學、工程技術等專業本科生教材或其他專業研究生教材，也可供相關專業人士參考。

內容簡介

　　《統計模擬及其R實現》係統地介紹瞭統計模擬的一些實用方法和技術，同時也介紹瞭R語言及其編程方法。在對條件期望、條件方差、Poisson過程和Markov鏈的基本知識進行簡單介紹之後，介紹瞭如何利用計算機産生隨機數以及如何利用這些隨機數産生任意分布的隨機變量、隨機過程等知識；介紹瞭一些分析統計數據的方法和技術，如Bootstrap、模擬精度改進技術等，介紹瞭如何利用統計模擬來判斷所選的隨機模型是否擬閤實際的數據；介紹瞭處理缺失數據的EM算法和進行Bayesian統計推斷的MCMC算法及一些新發展起來的統計模擬技術；最後介紹瞭動態模型的模擬。《統計模擬及其R實現》對每一章節中的例子，都給齣瞭用R語言編寫的模擬程序。
　　《統計模擬及其R實現》可作為統計學、計算數學與應用數學、保險學與管理學、精算學、工程技術等專業本科生教材或其他專業研究生教材，也可供相關專業人士參考。

內頁插圖

目錄

第1章 預備知識
1.1 矩母函數與生成函數
1.2 條件期望和條件方差
1.3 隨機過程簡介
1.4 Markov鏈

第2章 R介紹
2.1 R軟件基本操作
2.2 R嚮量
2.3 矩陣與多維數組
2.4 因子
2.5 列錶與數據框
2.6 輸齣輸入
2.7 程序控製結構
2.8 R程序設計
2.9 圖形
2.10 解方程

第3章 常用統計分析
3.1 單變量數據分析
3.2 假設檢驗
3.3 R統計模型簡介
3.4 迴歸分析實例
3.5 隨機數的應用

第4章 模擬隨機變量
4.1 逆變換方法
4.2 篩選法
4.3 閤成方法
4.4 Poisson過程模擬
4.5 Markov鏈的模擬

第5章 估計精度與有效模擬次數
5.1 總體均值和總體方差
5.2 總體均值的區間估計
5.3 Bootstrap方法

第6章 模擬精度改進技術
6.1 對偶變量法
6.2 條件期望法
6.3 分層抽樣法
6.4 重要抽樣法

第7章 統計模型識彆方法
7.1 單樣本的擬閤優度檢驗
7.2 含未知參數單樣本的擬閤優度檢驗
7.3 兩樣本問題
7.4 驗證非齊次Poisson過程的假設

第8章 EM算法和MCMC方法
8.1 EM算法
8.2 MCMC方法
8.3 模擬退火
8.4 SIR方法

第9章 若乾動態係統的模擬
9.1 追逐問題的模擬
9.2 Daubechies小波函數計算
9.3 排隊係統
9.4 存儲模型
9.5 保險風險模型
9.6 維修問題
9.7 期權實施策略
參考文獻

精彩書摘

　　2.8 R程序設計
　　對於計算較復雜的問題我們隻有通過編寫程序纔能解決。這樣做的好處是一次編寫程序可以重復使用，並且很容易修改。另一個好處是函數內的變量名是局部的，運行函數不會使函數內的局部變量被保存到當前工作空間，可以避免在交互狀態下直接賦值來定義很多變量，從而使得工作空間不會雜亂無童。
　　1.工作空間管理
　　前麵我們已經提到，R在運行時保持一個變量搜索路徑錶。要讀取某變量時依次在此路徑錶中查找，返迴找到的第一個；給變量賦值時在搜索路徑的第一個位置賦值，被賦值的變量隻在函數運行期間有效，在函數外部，搜索路徑錶的第一個位置是當前空間。這個工作空間將保存所有在函數外部定義的變量以及函數。
　　這樣，因為工作空間裏對象越來越多，齣錯的機會就增大瞭。盡量把工作都用函數實現可以避免該問題，函數內定義的變量是局部的，不會進入當前工作空間。
　　可以直接管理工作空間中的對象。用Is（）函數可以查看當前工作空間保存的變量和函數，用瑚（）函數可以剔除不想要的對象。

前言/序言

　　在當今信息時代，統計知識得到越來越多的應用，各種統計方法層齣不窮。在統計領域中，統計計算技術應運而生，而且發展非常迅速。它一方麵使得許多統計方法得到廣泛應用，另一方麵使得有些難以在理論上進行論證的問題通過模擬得到證實。
　　2005年以前，我國齣版的有關統計模擬的著作還比較少，一般隻是在理論上對統計計算方法進行介紹，而且使用R軟件給齣具體計算程序的更少。然而不過四五年，有關統計模擬和對R軟件使用進行介紹的書籍開始大量齣版。而我們適時齣版這部書，也正是適應時代的需要。同時，本書也是省級教改項目“適應新時期人纔培養的需要，構建概率統計類課程體係”和校級研究生創新工程項目“基於復雜數據的統計計算與模擬”的一項研究成果。提高大學生以及研究生進行數據挖掘、建立統計模型的能力是本項目改革的重點。因此，本書在寫作上特彆注意以下6個顯著的特點：
　　（1）統計計算方法全麵，脈絡分明：分彆介紹瞭逆變量法、篩選法、條件期望法、分層抽樣法、重要抽樣法、EM算法、MCMC法等。既考慮瞭離散型隨機變量的模擬，又考慮瞭連續型隨機變量的模擬，同時還考慮瞭隨機過程的模擬。不僅考慮瞭一維隨機變量的模擬，而且考慮多維隨機嚮量的模擬。
　　（2）統計計算方法細膩詳實，所編寫的程序可以通過跟蹤驗證其準確性。
　　（3）密切結閤實際問題，例如經濟中的期權策略實施、維修問題、排隊問題等。
　　（4）每章內容由淺入深，淺顯易懂，但又能給人以更多的啓示。同時還配。有若乾練習，幫助讀者加強理解與鞏固相關的知識。
　　（5）本書第六章每提齣一個模擬方法，都要和其他的方法相比較，盡量使算法更有效。通篇構成一個有機的整體，讀者閱讀此書，會感到邏輯性強，問題提齣的背景清晰。

高等院校統計類專業本科生教材：統計模擬及其R實現 內容簡介 本書旨在為高等學校統計學及相關專業本科生提供一本係統、深入且實踐性強的統計模擬教材。在當今數據科學與量化分析日益普及的時代，統計模擬已成為理解復雜統計模型、評估統計方法性能、解決現實世界統計問題不可或缺的工具。本書將統計模擬的核心理論與實際操作緊密結閤，通過詳細講解和大量的R語言實現案例，幫助學生構建紮實的統計模擬理論基礎，並熟練掌握運用R語言進行統計模擬的能力。 本書內容概覽： 第一部分：統計模擬基礎理論與方法 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎，係統介紹統計模擬的基本概念、核心思想以及常用方法。 第一章：統計模擬概述 1.1 統計模擬的定義與意義： 闡述統計模擬在統計學研究中的地位和作用，解釋為何需要通過模擬來理解和解決統計問題。 1.2 統計模擬的基本原理： 介紹基於隨機數生成和抽樣的模擬思想，講解如何利用計算機生成具有特定概率分布的隨機數，以及如何通過大量的重復抽樣來逼近理論分布或估計參數。 1.3 統計模擬的應用領域： 列舉並簡要介紹統計模擬在不同學科領域的廣泛應用，例如：金融風險管理、生物統計、社會科學調查、工程可靠性分析、機器學習模型評估等，以激發讀者的學習興趣。 1.4 統計模擬的基本流程： 梳理統計模擬的通用步驟，包括：問題定義、模型構建、隨機數生成、模擬實驗設計、數據分析與結果解釋等。 1.5 統計模擬的優勢與局限性： 分析統計模擬在處理復雜模型、高維數據、解析睏難問題等方麵的優勢，同時也探討其在計算效率、結果解釋以及模型選擇等方麵的局限性，引導讀者辯證看待。 第二章：隨機數生成與僞隨機數 2.1 隨機數及其性質： 深入探討隨機數的概念，包括獨立性、均勻性、不可預測性等關鍵特性，以及它們在統計模擬中的重要性。 2.2 僞隨機數生成器（PRNG）： 介紹現代計算機中常用的僞隨機數生成算法，如綫性同餘法、梅森鏇轉算法等，解釋其工作原理，以及為何稱之為“僞”隨機數。 2.3 隨機數生成器的選擇與評估： 討論如何根據不同的應用需求選擇閤適的PRNG，並介紹一些評估隨機數生成器質量的方法和指標（例如：統計檢驗）。 2.4 R語言中隨機數生成函數： 詳細介紹R語言中用於生成各種基本隨機數（如均勻分布、正態分布）的函數，並給齣實例演示。 第三章：基本概率分布的模擬 3.1 離散概率分布模擬： 講解如何模擬伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、幾何分布、負二項分布等常見離散分布，並提供R語言實現。 3.2 連續概率分布模擬： 介紹如何模擬均勻分布、指數分布、正態分布、對數正態分布、伽馬分布、貝塔分布、柯西分布等常見連續分布，並給齣R語言實現。 3.3 復閤分布與混閤分布的模擬： 探討如何模擬由基本分布組閤而成的復閤分布和混閤分布，例如：多個泊鬆分布的捲積、正態混閤模型等。 3.4 濛特卡洛方法（Monte Carlo Method）： 引入濛特卡洛方法的核心思想，即利用隨機抽樣來近似計算積分、概率等，並為後續更復雜的模擬方法奠定基礎。 第四章：重要抽樣與拒絕采樣 4.1 重要性采樣（Importance Sampling）： 深入講解重要性采樣的原理，包括如何選擇提議分布（proposal distribution），如何計算權重，以及如何利用提議分布的樣本來估計目標分布下的期望值。 4.2 重要性采樣的應用： 探討重要性采樣在計算難以直接采樣的分布的期望、概率等方麵的優勢，例如：計算極小概率事件的概率。 4.3 拒絕采樣（Rejection Sampling）： 詳細介紹拒絕采樣的算法步驟，包括如何選擇包絡函數（envelope function），如何生成候選樣本，以及如何進行接受/拒絕判斷。 4.4 拒絕采樣的應用與局限： 分析拒絕采樣在生成復雜分布樣本時的應用，並討論其在效率和提議分布選擇方麵的挑戰。 4.5 R語言實現重要性采樣與拒絕采樣： 提供具體的R語言代碼，演示如何實現這兩種重要的抽樣方法，並分析其模擬結果。 第五章：馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法入門 5.1 馬爾可夫鏈的基本概念： 介紹馬爾可夫鏈的定義、狀態空間、轉移概率等基本概念，理解其“無記憶性”的特性。 5.2 平穩分布與可逆性： 講解馬爾可夫鏈的平穩分布，以及在什麼條件下馬爾可夫鏈能夠達到平穩分布，介紹可逆性條件。 5.3 Metropolis-Hastings算法： 詳細介紹 Metropolis-Hastings 算法的步驟，包括如何構造接受率，如何生成下一個狀態，以及如何從目標分布中抽樣。 5.4 Gibbs采樣： 講解 Gibbs 采樣作為 Metropolis-Hastings 算法的一種特殊形式，如何利用條件分布進行采樣，簡化計算過程。 5.5 MCMC的應用與收斂性問題： 討論 MCMC 在貝葉斯統計、復雜模型參數估計等領域的廣泛應用，並初步探討 MCMC 模擬的收斂性問題，如“burn-in”期和“thinning”。 5.6 R語言實現簡單的MCMC算法： 提供使用R語言實現 Metropolis-Hastings 或 Gibbs 采樣的簡單示例，幫助讀者理解算法的實際操作。 第二部分：統計模擬在統計推斷中的應用 本部分將重點展示統計模擬如何在各種統計推斷場景下發揮重要作用，包括參數估計、假設檢驗、區間估計等。 第六章：參數估計的模擬方法 6.1 極大似然估計（MLE）的模擬驗證： 通過模擬實驗，驗證 MLE 的漸近性質，例如一緻性、漸近正態性，並比較不同樣本量下的估計效果。 6.2 貝葉斯參數估計的模擬： 介紹貝葉斯框架下的參數估計，重點講解如何利用 MCMC 方法從後驗分布中抽樣，以獲得參數的後驗分布估計。 6.3 Bootstrap方法： 詳細介紹 Bootstrap 的原理，包括有放迴抽樣、重采樣統計量等，以及如何利用 Bootstrap 來估計參數的標準誤和置信區間。 6.4 Jackknife方法： 介紹 Jackknife 方法，與 Bootstrap 相比，其原理和適用範圍，並分析其與 Bootstrap 的異同。 6.5 R語言實現 Bootstrap 與 Jackknife： 提供詳細的 R 語言代碼，演示如何使用 Bootstrap 和 Jackknife 方法進行參數估計和標準誤計算。 第七章：假設檢驗的模擬方法 7.1 P值的模擬計算： 講解如何通過模擬來計算精確 P 值，特彆是在解析方法睏難的情況下，例如 Fisher 精確檢驗。 7.2 置換檢驗（Permutation Test）： 詳細介紹置換檢驗的原理，如何在零假設下生成置換樣本，並計算檢驗統計量，以評估觀察到的統計量是否顯著。 7.3 Bootstrap重抽樣檢驗： 介紹如何利用 Bootstrap 方法進行假設檢驗，例如通過 Bootstrap 估計零假設下的統計量分布。 7.4 模擬比較不同假設檢驗方法的效率： 通過模擬實驗，比較不同假設檢驗方法（解析法、置換檢驗、Bootstrap檢驗）在不同情境下的功效（power）和顯著性水平（significance level）。 7.5 R語言實現置換檢驗： 提供 R 語言代碼，演示如何進行置換檢驗，以比較兩組數據的均值或比例是否存在顯著差異。 第八章：置信區間的模擬構造 8.1 Bootstrap置信區間： 深入講解 Bootstrap 方法構造置信區間的幾種主要方法，如百分位數法、加速偏差法（ABC法）等。 8.2 經驗貝葉斯置信區間： 介紹如何結閤經驗貝葉斯方法來構造更穩定的置信區間。 8.3 模擬評估置信區間的覆蓋率： 通過模擬實驗，評估不同置信區間構造方法的覆蓋率（coverage rate），即真實參數落入置信區間的比例，以及區間的平均長度。 8.4 R語言實現 Bootstrap 置信區間： 提供 R 語言代碼，演示如何使用 Bootstrap 方法構造各種參數的置信區間。 第九章：模型選擇與模型評估的模擬 9.1 交叉驗證（Cross-Validation）的模擬： 介紹 k 摺交叉驗證、留一法等交叉驗證技術的原理，並通過模擬演示其在模型性能評估中的應用。 9.2 Bootstrap模型選擇： 探討如何利用 Bootstrap 方法進行模型選擇，例如比較不同模型的預測性能。 9.3 模擬比較不同模型的擬閤優度： 通過模擬生成符閤不同模型的數據，然後用不同模型進行擬閤，比較模型的擬閤優劣。 9.4 R語言實現交叉驗證： 提供 R 語言代碼，演示如何使用交叉驗證來評估和選擇統計模型。 第三部分：統計模擬在特定領域的應用與進階 本部分將拓展統計模擬的應用範圍，深入探討其在時間序列分析、迴歸分析、生存分析、機器學習等領域的具體應用，並介紹一些進階的模擬技術。 第十章：時間序列分析的統計模擬 10.1 ARMA/ARIMA模型的模擬： 介紹如何從給定的 ARMA/ARIMA 模型參數齣發，通過模擬生成時間序列數據，用於模型檢驗和參數估計的驗證。 10.2 GARCH模型的模擬： 講解如何模擬條件異方差模型（如 GARCH），用於研究金融時間序列的波動性。 10.3 狀態空間模型與卡爾曼濾波的模擬： 介紹狀態空間模型的概念，以及如何利用卡爾曼濾波進行狀態估計和預測，並進行相應的模擬演示。 10.4 R語言實現時間序列模擬： 提供 R 語言代碼，演示如何模擬生成不同類型的時間序列數據，以及如何利用模擬數據來檢驗時間序列分析方法。 第十一章：迴歸分析的統計模擬 11.1 綫性迴歸模型的模擬： 演示如何從假設的綫性迴歸模型參數生成觀測數據，用於驗證 OLS 估計的性質，以及評估模型假設。 11.2 非綫性迴歸模型的模擬： 介紹如何模擬非綫性迴歸模型，並分析其參數估計和模型擬閤的挑戰。 11.3 廣義綫性模型（GLM）的模擬： 講解如何模擬泊鬆迴歸、邏輯迴歸等 GLM 模型，並進行參數估計和模型評估。 11.4 魯棒迴歸的模擬研究： 通過模擬生成含有異常值的數據，比較不同魯棒迴歸方法（如 M 估計、LMS 估計）的性能。 11.5 R語言實現迴歸模型模擬： 提供 R 語言代碼，演示如何模擬生成迴歸數據，並進行模型擬閤和診斷。 第十二章：生存分析的統計模擬 12.1 生存函數與風險函數模型模擬： 介紹如何模擬生成服從特定生存函數和風險函數的生存數據。 12.2 Kaplan-Meier估計量的模擬驗證： 通過模擬生成生存數據，計算 Kaplan-Meier 估計量，並驗證其性質。 12.3 Cox比例風險模型的模擬： 講解如何模擬生成 Cox 比例風險模型中的數據，並進行參數估計和模型驗證。 12.4 R語言實現生存分析模擬： 提供 R 語言代碼，演示如何模擬生成生存數據，並進行 Kaplan-Meier 麯綫繪製和 Cox 模型分析。 第十三章：統計模擬在機器學習中的應用 13.1 決策樹與隨機森林的模擬： 介紹如何模擬生成數據，用於訓練和評估決策樹和隨機森林模型。 13.2 支持嚮量機（SVM）的模擬： 探討如何通過模擬數據來理解 SVM 的工作原理，以及不同核函數和參數的影響。 13.3 神經網絡與深度學習的初步模擬： 介紹如何利用模擬數據來演示神經網絡的訓練過程，以及理解損失函數和反嚮傳播。 13.4 模擬評估機器學習模型的性能： 重點在於如何通過交叉驗證、Bootstrap 等模擬技術來客觀評估機器學習模型的泛化能力。 13.5 R語言實現機器學習模型模擬： 提供 R 語言代碼，演示如何使用 R 語言中的機器學習包進行模型訓練、評估和參數調優。 第十四章：高級統計模擬技術與工具 14.1 計算機模擬實驗設計： 介紹如何進行有效的計算機模擬實驗設計，包括因子設計、響應麵法等，以最大化信息獲取並減少計算成本。 14.2 並行計算與分布式計算： 探討如何利用並行計算和分布式計算技術來加速大型統計模擬的進程。 14.3 代理模型（Surrogate Models）與響應麵法： 介紹代理模型在模擬復雜係統中的作用，以及響應麵法在優化設計中的應用。 14.4 R語言的並行計算包與工具： 介紹 R 語言中支持並行計算的各種包（如 `parallel`, `doParallel`）和技術。 14.5 統計模擬在仿真中的應用： 簡要介紹統計模擬在構建仿真模型，例如交通仿真、排隊係統仿真等中的作用。 本書特色： 理論與實踐並重： 每一章的理論講解都緊密結閤 R 語言的實際編程實現，確保讀者在理解概念的同時，能夠動手實踐。 豐富的 R 語言案例： 全書包含大量的 R 語言代碼示例，覆蓋瞭統計模擬的各個方麵，代碼清晰、注釋詳細，可以直接運行和修改，方便讀者學習和應用。 由淺入深，循序漸進： 本書從統計模擬的基礎概念講起，逐步深入到各種高級方法和應用，適閤統計學及相關專業本科生作為教材使用，也適閤研究生和研究人員作為參考。 麵嚮實際問題： 強調統計模擬在解決實際統計問題中的應用價值，幫助讀者將所學知識融會貫通，應用於科學研究和工程實踐。 強調統計思想： 在講解具體算法和方法的同時，注重培養讀者嚴謹的統計思維和分析能力，理解模擬結果的含義，並正確地進行解釋和推斷。 本書的齣版，將為高等院校統計學及相關專業的本科生提供一本集理論深度、實踐廣度和教學價值於一體的優秀教材，幫助他們掌握統計模擬這一現代統計學的重要研究工具，為未來的學習和工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的另一個突齣優點在於其極強的“適用性邊界”。我的一些高年級同學已經開始接觸一些前沿的計量經濟學或機器學習模型，他們反饋說，很多基礎的統計軟件教程，講到復雜模型時，往往會省略掉模型背後的統計模擬基礎。而這本書，雖然定位是本科公共課教材，但其覆蓋的深度，足以讓學生在未來進階學習時打下極其堅實的基礎。例如，它對貝葉斯統計中的先驗和後驗分布的模擬，以及如何處理高維參數空間，都有相當清晰的講解。我甚至發現，書中的一些細節處理，比如如何利用R的嚮量化操作來優化循環代碼，提高瞭計算效率，這些技巧對於提升我未來寫程序解決復雜問題的能力都是有直接幫助的。它不是那種學完就忘的“應試教材”，更像是一本可以放在案頭，在未來幾年內需要進行數據分析或建模時，隨時可以翻閱的工具書和思想指南。它的價值，在我看來，是隨著我未來學習的深入，會不斷顯現齣來的。

評分☆☆☆☆☆

我個人在學習這門課程之前，對“模擬”的理解非常膚淺，總覺得它就是一種“碰運氣”的計算方法，不夠嚴謹。然而，這本書在深入講解各種模擬方法時，不斷地提醒讀者關注模擬結果的可靠性和收斂性問題。這在我看來，是區分“會用”和“會思考”的關鍵點。書中關於誤差分析和收斂診斷的部分，處理得極為細緻和審慎。它沒有迴避統計模擬本身固有的隨機性誤差，而是係統地介紹瞭諸如收斂診斷指標（比如 Gelman-Rubin 統計量）的應用場景和解讀方法。我記得有一次我在模擬一個復雜的金融模型時，跑齣來的結果總感覺不太對勁，後來對照書中的“收斂診斷”章節，我纔意識到是我的初始值設置有問題，導緻鏈沒有充分混閤。這本書教會我的不僅是工具的使用，更是一種批判性的科學思維——即，你不能盲目相信你跑齣來的第一個結果，你必須有量化的方法來證明你的模擬是可靠的。這種對科學嚴謹性的強調，遠超瞭我對一本本科教材的預期。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是一個比較“動手能力強”的學習者，純理論對我來說就是空中樓閣，必須得敲代碼、跑實驗纔能真正理解。這本書最讓我驚喜的地方就在於，它完美地平衡瞭理論的深度和實踐的可操作性。很多統計教材要麼隻講理論，讓你自己去想怎麼編程實現；要麼就是直接給你一堆代碼，但你不清楚代碼背後的數學邏輯是什麼。但這本書不一樣，它就像搭積木一樣，先告訴你這個統計概念的理論基礎是什麼，然後緊接著就告訴你如何利用R語言將這個概念“具象化”。我尤其欣賞作者在講解特定算法時，那種嚴謹的結構。比如在處理MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）那一章節時，作者沒有急於展示復雜的采樣器，而是先清晰地闡述瞭平穩分布的含義，以及為什麼我們需要“行走”到那個分布上去。隨後，代碼的實現部分，變量的命名、注釋的詳盡程度，都體現瞭作者的匠心。我跟著書上的例子敲瞭一遍，然後又試著修改參數，觀察結果的變化，那種“一切盡在掌握”的感覺，是看純理論推導給不瞭的。對於我這種需要通過實踐來鞏固知識的學生來說，這本書簡直就是一本“實戰手冊”，而不是一本“參考詞典”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版設計，真的值得單獨點贊。現在很多教材為瞭壓縮成本，印齣來的紙張薄得跟A4紙似的，字跡模糊，油墨還容易蹭到手上，閱讀體驗極差。但《高等學校本科生公共課教材：統計模擬及其R實現》的紙張選擇非常厚實，白度適中，印刷清晰銳利，即便是長時間盯著屏幕和書本對照閱讀，眼睛的疲勞感也相對輕微一些。更重要的是，它的版式設計非常“現代”。不同於傳統教材那種密密麻麻的段落，作者巧妙地運用瞭大量的留白空間，將重要的公式、定理和代碼塊用不同的背景色塊或邊框區分開來。這使得信息層次感非常分明。當我需要快速迴顧某個關鍵點時，我的目光可以立刻被吸引到重點區域，而不會被周圍的文字“淹沒”。尤其是在R代碼示例部分，代碼塊的縮進、字體大小都做瞭精細的調整，完美適配瞭標準的RStudio界麵風格，閱讀起來毫不費力。這種對閱讀體驗的重視，讓我感覺作者不僅僅是想把知識傳授給我們，更是想讓我們“舒服地”學到知識，這在學術教材中是比較少見的品質。

評分☆☆☆☆☆

這本書拿到手的時候，說實話，我的第一感覺是“沉甸甸”的，不僅僅是物理上的重量，更多的是內容上的厚重感。作為一名本科生，平時上課聽老師講那些理論公式，感覺都快要跟不上節奏瞭，尤其是涉及到需要大量計算和推導的部分，更是頭大。我本來還擔心這本書會不會又是一本堆砌公式、晦澀難懂的“天書”，但翻開第一章後，我懸著的心就放下瞭不少。作者顯然深知我們這些初學者的痛點，開篇就用非常直觀的例子把統計模擬這個概念給“掰開瞭揉碎瞭”講清楚瞭。比如，書中不是直接扔給我們一個復雜的概率模型，而是先從擲骰子、拋硬幣這種我們從小就接觸的生活場景入手，然後非常自然地引齣濛特卡洛方法的核心思想。這種由淺入深的敘述方式，讓我感覺每一步都是在紮實地往上爬，而不是被突然拽到一個很高的地方。而且，書中的圖例和插圖質量非常高，不像有些教材，插圖都是那種粗糙的黑白綫條，看著就犯睏。這裏的插圖色彩鮮明，邏輯清晰，很多時候，看圖比看文字更能幫我理解抽象的概率分布和收斂過程。整體閱讀下來，感覺像是身邊有一位耐心且知識淵博的導師，一步一步引導我跨越瞭初學者的鴻溝，讓我對這門原本覺得高不可攀的課程産生瞭真正的興趣。

評分☆☆☆☆☆

質量很好，是正版，有新書的味道，倉庫直接發的，不像書店那種很多人看過的，全新。

評分☆☆☆☆☆

統計學的英文statistics最早是源於現代拉丁文statisticum collegium (國會)以及意大利文statista (國民或政治傢)。 德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用，代錶對國傢的資料進行分析的學問，也就是“研究國傢的科學”。在十九世紀統計學在廣泛的數據以及資料中探究其意義，並且由John Sinclair引進到英語世界。

評分☆☆☆☆☆

京東活動給力啊，5摺入手

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

給力的一次購書，內容詳實！！

評分☆☆☆☆☆

調整後的統計學一級學科將原屬應用經濟學和數學下與統計相關的學科進行瞭整閤，並在一級學科下設有數理統計、社會經濟統計、生物衛生統計、金融統計與風險管理和精算、應用統計等5個二級學科，可以根據各校情況授予經濟學學位或者理學學位。

評分☆☆☆☆☆

統計學是一門很古老的科學，一般認為其學理研究始於古希臘的亞裏斯多德時代，迄今已有兩韆三百多年的曆史。它起源於研究社會經濟問題，在兩韆多年的發展過程中，統計學至少經曆瞭“城邦政情”，“政治算數”和“統計分析科學”三個發展階段。所謂“數理統計”並非獨立於統計學的新學科，確切地說：它是統計學在第三個發展階段所形成的所有收集和分析數據的新方法的一個綜閤性名詞。概率論是數理統計方法的理論基礎，但是它不屬於統計學的範疇，而屬於數學的範疇。

評分☆☆☆☆☆

質量很好，是正版，有新書的味道，倉庫直接發的，不像書店那種很多人看過的，全新。

評分☆☆☆☆☆

調整後的統計學一級學科將原屬應用經濟學和數學下與統計相關的學科進行瞭整閤，並在一級學科下設有數理統計、社會經濟統計、生物衛生統計、金融統計與風險管理和精算、應用統計等5個二級學科，可以根據各校情況授予經濟學學位或者理學學位。