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宗序平 等 著

图书标签:

• 数理统计学
• 统计学
• MATLAB
• 概率论
• 数据分析
• 应用统计
• 高等教育
• 理工科
• 数学
• 统计建模

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111504238

版次：1

商品编码：11853510

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： “十二五”江苏省高等学校重点教材

开本：24开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：358

内容简介

《数理统计学及其应用》是为数学系与统计系本科生设计的教材。全书共分8章：基本概念、抽样分布、参数估计、假设检验、非参数假设检、方差分析、回归分析、序贯分析，书中含有经典统计与现代统计的基础知识，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，如Bootstrap再抽样、Jacknife估计、EM算法等。

目录

前言
第1章数理统计的基本概念1
1.1总体与样本1
1.1.1总体与抽样1
1.1.2随机变量及其分布函数4
1.1.3特征函数和数字特征9
习题1.112
1.2经验分布函数与统计图示14
1.2.1经验分布函数14
1.2.2直方图与其他统计图17
习题1.221
1.3统计量与顺序统计量的分布21
1.3.1统计量21
1.3.2常用统计量22
1.3.3顺序统计量的分布25
习题1.327
1.4常用统计分布28
1.4.1离散型分布28
1.4.2连续型分布34
习题1.448
1.5正态抽样分布49
1.5.1样本均值的分布50
1.5.2正态概率图51
习题1.553
第2章抽样分布与样本信息55
2.1统计学三大分布55
2.1.1χ2分布55
2.1.2t分布59
2.1.3F分布63
2.1.4非中心三大分布66
习题2.169
2.2多元分布与关联函数70
2.2.1多元分布70
2.2.2关联函数74
2.2.3常用的关联函数78
2.2.4关联函数与相关度量79
习题2.282
2.3充分统计量82
2.3.1充分统计量的定义83
2.3.2因子分解定理86
习题2.388
2.4极小充分统计量88
习题2.491
2.5统计量的完备性91
2.5.1完备性概念91
2.5.2Basu定理94
习题2.597
第3章参数估计99
3.1点估计99
3.1.1矩估计99
3.1.2极大似然估计102
习题3.1107
3.2估计量的评价标准108
3.2.1无偏性108
3.2.2有效性111
3.2.3相合性112
3.2.4最小均方误差估计113
习题3.2114
3.3一致最小方差无偏估计115
3.3.1Rao�睟lackwell定理与充分性
原则116
3.3.2Cramer�睷ao不等式121
3.3.3极大似然估计的相合性与渐近
正态性125
3.3.4极大似然估计的迭代算法129
习题3.3133
3.4贝叶斯估计134
3.4.1贝叶斯估计的统计基础134
3.4.2贝叶斯估计的基本步骤135
3.4.3先验分布的选取139
习题3.4140
3.5参数的区间估计140
3.5.1区间估计的基本概念140
3.5.2单个正态总体参数的置信
区间143
习题3.5148
3.6Jackknife、Bootstrap估计与EM
算法149
3.6.1Jackknife估计149
3.6.2Bootstrap估计151
3.6.3EM算法153
习题3.6157
3.7核密度估计与关联函数的MATLAB
应用158
3.7.1核密度估计158
3.7.2关联函数的MATLAB应用163
第4章假设检验167
4.1假设检验的基本概念167
4.1.1问题的提出167
4.1.2假设检验的基本原理和实现的
步骤168
4.1.3两类错误170
4.1.4检验的势函数172
4.1.5样本容量确定174
4.1.6检验的p值175
习题4.1176
4.2Neyman�睵earson引理178
习题4.2180
4.3正态总体均值参数的假设检验180
4.3.1单个正态总体均值的检验180
4.3.2两个正态总体均值的比较
检验186
习题4.3191
4.4正态总体方差参数的假设检验193
4.4.1单个正态总体方差的检验193
4.4.2正态总体方差的比较性假
设检验196
习题4.4199
4.5似然比检验与分布的拟合优度
检验200
4.5.1似然比检验的基本思想200
4.5.2子集参数的似然比检验203
4.5.3χ2拟合优度检验208
4.5.4列联表的独立性检验216
习题4.5218
第5章非参数假设检验221
5.1非参数单个总体的假设检验221
5.1.1非参数置信区间221
5.1.2符号检验222
5.1.3Wilcoxon符号秩检验224
5.1.4游程检验227
习题5.1229
5.2非参数多总体的假设检验230
5.2.1中位数检验230
5.2.2Wilcoxon秩和检验232
5.2.3Kruskal�瞁allis检验与Friedman
检验234
习题5.2237
5.3Kolmogorov�睸mirnov检验与正态性
检验238
5.3.1Kolmogorov�睸mirnov检验238
5.3.2Lilliefors与Jarque�睟era正态性
检验242
习题5.3244
5.4方差齐性检验245
5.4.1Ansari�睟radley检验245
5.4.2Hartley检验246
5.4.3Bartlett检验248
5.4.4修正的Bartlett检验249
习题5.4251
第6章方差分析253
6.1单因素方差分析253
6.1.1单因素方差分析模型253
6.1.2单因素方差分析方法256
6.1.3单因素方差模型的参数估计与
多重比较260
习题6.1263
6.2双因素方差分析265
6.2.1无重复观察双因素方差分析265
6.2.2具有重复观察双因素方差
分析269
习题6.2273
第7章回归分析275
7.1回归的概念275
7.2一元线性回归276
7.2.1一元线性回归的概念276
7.2.2回归参数的确定与最小二
乘法277
7.2.3相关性检验281
7.2.4可线性化的一元非线性回归
问题288
习题7.2289
7.3多元线性回归290
7.3.1多元线性回归模型290
7.3.2相关性检验294
7.3.3有线性约束的多元线性回归
模型296
习题7.3298
附录MATLAB进行回归分析程序299
*第8章序贯分析303
8.1基本概念303
8.2序贯概率比检验304
8.2.1序贯概率比检验的基本概念304
8.2.2序贯概率比检验边界的确定306
8.2.3封闭性定理与SPRT的平均抽样
次数309
附录317
附表1二项分布分布函数表317
附表2标准正态分布表320
附表3t分布表321
附表4χ2分布表323
附表5F分布表325
附表6检验相关系数的临界值表331
附表7Wilcoxon符号秩检验332
附表8Wilcoxon秩和检验340
附表9柯尔莫哥洛夫�菜姑锥�诺夫分布348
附表10柯尔莫哥洛夫检验的临界值表349
附表11斯米尔诺夫检验的临界值表350
附表12Friedman检验351
附表13Hartley检验H1-α(p,df)表357
参考文献358

前言/序言

数理统计学是从随机数据中获取信息、发现规律并指导决策的科学.在科学研究中，用统计学方法从数据中获得信息并发现初步规律，往往成为重大科学发现的先导.统计学方法在自然科学和工程技术研究的许多领域内都得到了广泛的应用，例如生物学、遗传学、医药学、地质学、遥感技术、语音识别等，可以列出长长的一张表.在社会科学研究领域中，例如在人口调查、社会统计、心理学、教育学、保险科学以及金融工程等领域中，统计方法的应用也极其广泛.对社会数据进行统计分析后所得到的结论也广泛地被政府部门和大公司作为支持决策的依据.统计学本身的发展也离不开科学研究的参与.经典统计学的奠基人之一费歇尔(R�盇�盕isher)，就是在进行农业科学实验时总结出方差分析和试验设计等统计模型与方法的，而这些方法又在现代工业的质量控制中有着重要的应用并得到发展.计算机的普遍使用不仅使统计学方法的应用范围日益广泛，而且还为统计学本身的发展提供了新的生长点.综上所述，我国现代化建设事业的发展不仅需要大量的统计专门人才，而且要求在各个领域内都有懂得统计学，善于用统计方法来解决实际问题的人才.为培养各种类型的统计研究型和应用型人才，需要有适合于不同培养目标和不同基础的学生使用的教科书.本书的目标兼顾使学生打好扎实的理论基础和培养初步的应用能力两个方面.可作为数学、应用数学或对统计基础要求较高专业的本科生数理统计课程教学用书，也可作为有一定数学基础的读者学习统计学的自学用书.学习本书所需要的先修课程为数学分析(高等数学)、线性代数和初等概率论.同时需要学生花一个小时左右的时间学习一下MATLAB软件，这样学生在掌握基本理论的同时，就能够学以致用了.理论与实际相结合是本书写作的基本原则，在这个基本原则下，本书有以下几个特点.首先，在内容取舍上，优先考虑那些既有深刻的理论意义，又有重要实用价值的统计概念和方法.例如，极大似然方法是参数模型中最重要的一种统计方法，在参数估计(包括点估计和区间估计)和假设检验中有着极其重要的地位.因此，本书用相当大的篇幅讨论极大似然方法.其次，某些基本结论(例如极大似然估计的渐近正态性)由于证明起来比较困难(需要较为高深的数学理论)，在许多初等统计学教科书中常加以回避.而在一些高等统计学教科书中，这些结论的繁复证明又往往使初学者和实际工作者望而生畏.考虑到这些结论的理论重要性和广泛的应用价值，在本书中采用如下的折中方案：在给出结论的同时，尽可能地给出一个虽然不太严格，但有助于学生领会证明思路的形式上的“证明”.其目的在于使学生“知其然”，同时又在一定深度上“知其所以然”.再次，本书所用的数学符号力求与常用的国际通用软件相一致.最后，为了让学生能够学以致用，本书将统计方法与计算机软件联系在一起，采用MATLAB软件来进行统计案例教学，使学生的应用能力得到提高.本书是作者在多年进行数理统计教学的经验和体会的基础上经过充实、取舍而形成的，增加了国内教材上几乎没有而国外教材上常用的统计方法，如Jackknife、Bootstrap估计与EM算法，非参数假设检验等.本书上的方法增加了MATLAB(7��5版本)软件实践环节，这对学生学以致用是有帮助的.理论部分包括相当多的证明，初学者可以跳过理论证明，对于理论感兴趣的学生可以学习理论证明.将其放在教材中可以省去学生再去找参考书的时间.全书共分8章.前4章分别介绍数理统计的基本概念、抽样分布与样本信息、参数估计和假设检验.作者认为目前这些内容是适宜的、必需的.在实际使用本书进行教学时，教师可根据情况做必要的取舍.根据作者的经验，如果采用教师在课堂上讲重点、难点，其余内容由学生课外阅读的方法进行教学，在一个学期学完全部内容也是完全可以做到的.作者在本书的撰写时，试图将它写成一本“统计味”较浓的教科书.实际效果究竟如何，有待于教学实践的检验.作者衷心希望专家学者、教师、学生和各界读者对本书提出批评和建议.限于作者的水平，在本书中不可避免地存在疏漏之处，希望广大读者予以指正.编者

《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》：探索数据世界的严谨视角与强大工具 在信息爆炸的时代，我们每天都在与海量数据打交道。从科学研究到商业决策，从工程设计到社会民生，数据无处不在，其背后蕴含的规律和价值亟待我们去挖掘。然而，如何科学、严谨地认识和理解这些数据？如何从中提取出可靠的结论，并转化为有力的洞察？这正是数理统计学所要解决的核心问题。《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》一书，便致力于为您打开通往数据世界的一扇严谨之门，并为您配备一把强大的工具——MATLAB，助您在这片领域中游刃有余。 本书并非一本简单的工具书，更不是对某个软件功能的堆砌。它是一次关于如何运用数学的严谨语言来描述、分析和推断现实世界中不确定性现象的系统性探索。数理统计学，作为连接数学理论与实际应用的桥梁，为我们提供了一套科学的方法论，让我们能够以概率的眼光审视随机性，以数据的力量揭示隐藏的规律，以统计的思维做出明智的决策。 从基础出发，构建坚实的理论根基： 本书的首要目标，是为您奠定坚实的数理统计学理论基础。我们将从最基本也是最重要的概念讲起，比如： 概率论基础： 随机事件、概率的公理化定义、条件概率与独立性、随机变量及其分布（离散型与连续型）、期望与方差等。理解这些概念，是掌握后续统计方法的基石。我们将通过生动形象的例子，帮助您理解概率的直观意义，以及它们如何在各种场景下发挥作用。 多维随机变量： 联合分布、边缘分布、条件分布、协方差与相关系数。在现实世界中，我们往往需要同时考察多个变量之间的关系，多维随机变量的理论为您提供了分析这些复杂互动的框架。 抽样分布： 样本均值、样本方差的分布。从总体中抽取样本进行分析，是统计推断的核心。理解样本统计量是如何从总体中产生的，以及它们自身的分布特性，是进行推断的前提。我们将深入探讨中心极限定理等关键理论，理解其在统计推断中的重要性。 参数估计： 点估计（矩估计法、最大似然估计法）与区间估计。如何根据样本数据来估计总体的未知参数？本书将详细介绍常用的估计方法，并探讨估计量的优良性（无偏性、有效性、一致性）。同时，区间估计将告诉您，在多大的置信水平下，我们能够相信估计的参数落在一个特定的范围内。 假设检验： 检验统计量的选取、拒绝域的确定、P值的意义。在科学研究和实际应用中，我们常常需要对某些关于总体的假设进行检验。本书将系统介绍各种假设检验的原理和方法，从单样本检验到双样本检验，从方差检验到比例检验，让您掌握如何科学地判断一个假设是否能够被数据所支持。 理论与实践的深度融合，MATLAB的强大助力： 仅仅掌握理论是远远不够的，《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》强调理论与实践的深度融合。我们深知，在实际应用中，手工计算往往是不可行且效率低下的。因此，本书将MATLAB这一强大的数值计算和可视化工具贯穿始终。 MATLAB基础与数据导入： 我们将从MATLAB的基本语法、数据类型、常用函数等入手，帮助您快速熟悉操作环境。同时，也会讲解如何导入和导出各种格式的数据，为后续的分析做好准备。 可视化分析： 图形是理解数据的直观窗口。本书将指导您如何使用MATLAB绘制各种统计图形，如直方图、散点图、箱线图、QQ图等，帮助您直观地观察数据的分布特征、识别异常值、发现变量间的潜在关系。 统计建模与模拟： MATLAB强大的矩阵运算能力和丰富的统计工具箱，使其成为构建和实现统计模型的理想平台。我们将演示如何利用MATLAB实现各种参数估计和假设检验的计算过程，甚至进行蒙特卡洛模拟，来验证理论结果或探索复杂模型。 具体应用示例： 书中将提供大量基于MATLAB的实例，涵盖从数据预处理、探索性数据分析，到模型构建、结果解读的全过程。这些实例将涉及： 回归分析： 简单线性回归、多元线性回归，以及如何使用MATLAB进行模型拟合、系数估计、假设检验和预测。 方差分析（ANOVA）： 探讨多个因素对响应变量的影响，并演示如何在MATLAB中进行单因素和多因素方差分析。 非参数统计： 当数据不满足参数检验的假设时，非参数方法提供了重要的替代方案。本书将介绍一些常用的非参数检验方法，并展示其在MATLAB中的实现。 时间序列分析基础： 介绍时间序列数据的特点，以及如何使用MATLAB进行初步的时间序列分析，如自相关和偏自相关函数的计算。 贝叶斯统计入门： 引入贝叶斯推断的基本思想，并展示如何使用MATLAB进行简单的贝叶斯模型实现。 超越基础，拓展应用视野： 《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》不仅关注核心理论和工具的使用，更致力于拓展您的应用视野。我们相信，数理统计学的力量在于其普适性，能够解决各行各业的问题。因此，本书将适时引入一些进阶概念和应用场景，例如： 实验设计： 如何科学地设计实验，以获得最有效的信息，并减少偏差。 多元统计方法简介： 简要介绍主成分分析、因子分析、聚类分析等方法，为进一步学习更复杂的多元统计技术打下基础。 统计决策理论： 引入决策理论的基本概念，帮助您在不确定性环境下做出最优决策。 学习目标与价值： 通过学习《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》，您将能够： 理解数理统计学的基本原理和核心概念， 能够用严谨的数学语言描述和分析数据。 熟练掌握MATLAB在统计分析中的各项功能， 能够利用其进行数据可视化、统计建模、参数估计和假设检验。 具备独立解决实际统计问题的能力， 能够将所学理论和工具应用于科学研究、工程实践、数据挖掘等多个领域。 培养批判性思维和数据素养， 能够对统计结果进行科学的解读和评估，避免误读和误用。 本书适合于高等院校的本科生、研究生，以及对数理统计学感兴趣的科研人员、工程师、数据分析师等。无论您是初学者，还是希望深化理解的实践者，本书都将是您探索数据世界、提升分析能力的宝贵伙伴。我们希望，在您阅读本书的过程中，不仅能够掌握严谨的理论知识和强大的工具，更能激发您对数据背后奥秘的探索热情，用科学的方法和严谨的态度，去认识和改变我们所处的这个数据驱动的世界。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》这本书，我的第一感觉就是它的内容必然是扎实且实用的。一直以来，我对数理统计这门学科都怀有敬畏之心，但同时又觉得其理论推导过程有时过于繁琐，难以在短时间内掌握核心精髓。而这本书将“应用”和“MATLAB”作为切入点，这正是我一直以来所寻求的。我期待书中能够深入浅出地讲解数理统计的各大核心理论，例如如何理解概率分布的本质，如何进行有效的参数估计，以及如何科学地做出统计推断。同时，我也特别希望这本书能够详细地展示如何利用MATLAB这一强大的工具，将这些理论转化为实际的分析能力。比如，在学习回归分析时，我希望能够看到MATLAB是如何帮助我们进行模型拟合、参数估计、显著性检验以及残差分析的。书中提供的代码示例，我希望它们不仅能够运行，而且要有详细的注释，能够解释每一步操作背后的统计意义。此外，我也希望书中能够涵盖一些进阶的应用，例如如何利用MATLAB进行时间序列数据的建模与预测，如何进行多重比较，或者如何处理缺失数据。如果书中能提供一些具有挑战性的案例研究，让我们能够跟随作者一步一步地解决真实世界的问题，那将是非常有价值的。这本书的出版，对我来说，无疑是打开了一扇通往更深层次统计分析世界的大门，我希望能从中获得宝贵的知识和技能。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》这本书之前，我脑海中对数理统计的印象，常常是那些深奥的数学公式和复杂的推导过程，总觉得离实际应用有着遥远的距离。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我之前的认知，它将抽象的理论与强大的计算工具MATLAB巧妙地融合在一起，为我打开了一扇全新的学习之门。我尤其看重这本书的“应用”这一关键词，因为它意味着我将有机会看到数理统计学的理论是如何在真实世界中发挥作用的。我希望书中能够涵盖广泛的应用领域，比如在金融领域如何进行风险建模和资产定价，在工程领域如何进行质量控制和性能预测，在医学领域如何进行临床试验设计和数据分析，甚至是在社会科学领域如何进行民意调查和趋势分析。而MATLAB的加入，则为这些应用的实现提供了坚实的技术保障。我期待书中能够详细介绍MATLAB在统计分析中的各种实用函数和工具箱，比如如何使用`Statistics and Machine Learning Toolbox`来执行各种统计检验、模型拟合和数据可视化。例如，在学习参数估计时，我希望能够看到如何利用MATLAB来计算不同估计量的数值，并比较它们的优劣；在学习假设检验时，我希望能够看到如何利用MATLAB来计算p值，并根据p值做出统计决策。此外，我也希望书中能够包含一些案例研究，通过这些案例，让我们能够深入了解如何将数理统计的知识与MATLAB的编程技巧相结合，从而有效地解决实际问题。这本书的出现，不仅能帮助我巩固数理统计的理论知识，更能让我掌握一项强大的实践技能，为我未来的职业发展提供重要的支持。

评分☆☆☆☆☆

《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》这本书，对于我这个一直以来都致力于在实际数据分析领域不断探索的人来说，无疑是一个巨大的福音。我深知数理统计是数据分析的基石，但很多时候，理论的抽象性让我在实际操作中感到力不从心。而这本书将“数理统计学”的严谨理论与“应用”的实操性完美结合，并选择了“MATLAB”这个强大的工具来实现，这让我看到了理论与实践深度融合的可能性。我非常期待书中能够详细阐述数理统计中的基本概念，如随机变量、概率分布、抽样理论，以及如何利用MATLAB来模拟和可视化这些概念，从而获得更直观的理解。例如，我希望在学习中心极限定理时，能够通过MATLAB来模拟生成不同分布的样本，然后观察样本均值的分布形态，并直观地感受其向正态分布逼近的过程。同样，在参数估计和假设检验部分，我希望书中能提供具体的MATLAB代码，演示如何进行点估计和区间估计，如何执行各种统计检验，以及如何解读检验结果。更让我感到兴奋的是“应用”这一部分，我期待书中能包含丰富的案例，例如如何利用MATLAB进行市场调研数据分析、用户行为数据分析、或者产品质量控制等，从而让我看到数理统计学在不同领域的实际价值。这本书的出现，将是我提升数据分析能力，真正实现“理论与实践并重”的关键一步。

评分☆☆☆☆☆

读完《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》的初体验，我可以说，这本书的编写思路非常具有前瞻性，它巧妙地将数理统计这门略显枯燥但又至关重要的学科，与现代工程和科学研究中不可或缺的MATLAB工具相结合，形成了一种强有力的学习范式。我一直认为，理论知识的学习如果脱离了实践，就像空中楼阁，难以长久。而这本书恰恰解决了这个问题，它不仅会带领我们深入理解数理统计的核心概念，比如概率分布、抽样理论、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等，更关键的是，它会教会我们如何利用MATLAB强大的计算和可视化能力，将这些抽象的理论付诸实践。想象一下，当我们学习到中心极限定理时，不再只是看到枯燥的公式推导，而是可以通过MATLAB模拟生成大量样本，直观地观察样本均值的分布，亲眼验证理论的正确性，这其中的学习效果是截然不同的。我尤其期待书中关于统计建模和模型评估的部分，这对于进行实际的数据分析工作至关重要。例如，在预测建模方面，如何选择合适的模型，如何评估模型的优劣，如何进行模型诊断，这些都是工作中经常遇到的难题。如果书中能提供清晰的MATLAB代码示例，并详细讲解如何应用各种统计检验和图表来辅助决策，那将是极具价值的。我希望这本书能够提供一些贴近实际应用场景的案例，比如金融风险评估、生物医学数据分析、工程质量控制等方面，让我们看到数理统计和MATLAB是如何在这些领域发挥作用的。这本书的出现，无疑为广大数理统计的学习者和实践者提供了一个全新的视角和高效的学习路径，我对此充满信心。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到这本《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》，心心念念了好久。拿到手的第一感觉就是厚重，沉甸甸的，就知道里面内容肯定扎实。我个人一直对统计学充满了好奇，但又总觉得理论部分太过抽象，难以消化。市面上相关的书籍也看过不少，但往往要么过于偏重理论，公式推导看得我头晕眼花，要么就只是简单罗列一些应用案例，缺乏深入的讲解。所以，当看到这本书的书名时，就觉得眼前一亮——“数理统计学”和“应用”，这不就是我一直想要寻找的结合点吗？而且，还加上了“使用MATLAB”，这就更让我兴奋了。MATLAB作为一款强大的数值计算和可视化工具，在科学研究和工程应用中有着广泛的地位，能将数理统计的理论与MATLAB的实践相结合，无疑会大大降低学习门槛，并且能让我更直观地理解统计概念，进行实际的数据分析。我非常期待书中能够详细介绍如何运用MATLAB的各种函数和工具来解决统计学中的实际问题，比如如何进行参数估计、假设检验、回归分析等等。希望这本书能够提供丰富的代码示例，并且对这些代码进行详细的解释，让我能够理解每一行代码背后的统计原理。同时，我也希望书中能包含一些真实世界的数据集，让我们能够跟着书本一步一步地进行分析，体验数据驱动决策的魅力。如果书中能进一步探讨一些进阶的统计模型，比如时间序列分析、多元统计分析，并给出相应的MATLAB实现方法，那将是我莫大的惊喜。总而言之，这本书给我带来了极大的期待，相信它能成为我学习数理统计和掌握MATLAB的得力助手，为我今后的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》的封面设计就给我一种专业、严谨而又富有现代感的感觉，这让我对书中的内容充满了期待。我一直认为，学习任何一门学科，尤其是像数理统计这样理论性与应用性兼具的学科，最重要的一点是能够真正理解其核心思想，并能将其灵活运用到实际问题中。而以往的数理统计教材，虽然在理论的严谨性上做得很好，但往往在应用层面显得较为薄弱，导致很多学生在学完理论后，面对真实的数据，却不知如何下手。正是看到了这一点，《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》这本书的出现，恰好弥补了这一遗憾。我非常希望书中能够将数理统计的各个核心概念，如概率分布、期望与方差、大数定律、中心极限定理、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等，进行清晰、系统的梳理，并在此基础上，深入探讨这些概念的实际应用。特别是MATLAB的应用部分，我期待书中能提供大量的代码示例，这些代码不仅要能够运行，更重要的是要配有详细的解释，让我明白每一行代码的背后所代表的统计思想和数学原理。比如，在学习如何进行参数估计时，我希望能看到MATLAB代码如何实现矩估计和最大似然估计，并比较它们的表现；在学习如何进行假设检验时，我希望能看到MATLAB代码如何计算检验统计量和p值，并给出如何解读检验结果的指导。此外，我也希望书中能够包含一些实际数据分析的案例，从数据导入、预处理、模型选择、参数估计、假设检验到结果解释，能够完整地展示一个数据分析的流程，并且全程使用MATLAB进行操作。这本书的出现，无疑将为我提供一个实践与理论相结合的绝佳平台，让我能够更深入地理解数理统计，并将其应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

对于《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》这本书，我抱有非常高的期望，并深信它能成为我学习道路上的里程碑。一直以来，我在学习数理统计的过程中，都面临着一个核心的困境：理论与实践的脱节。枯燥的公式、抽象的概念，即使花了大量时间去理解，也常常难以将其转化为解决实际问题的能力。而当我想尝试用编程工具来验证这些理论时，又常常被繁杂的代码和不熟悉的数据处理流程所困扰。这本书的书名直接点出了它的核心优势——“数理统计学”与“应用”的结合，并且明确了“使用MATLAB”作为实现这一结合的工具。这简直完美地契合了我一直以来的学习需求。我期待书中能够详细地讲解数理统计的各个重要分支，例如概率论的基础、随机变量与随机过程、参数估计的各种方法（矩估计、最大似然估计等）、假设检验的基本原理和常见检验方法（t检验、F检验、卡方检验等）、回归分析（简单线性回归、多元线性回归）及其模型诊断、以及方差分析等。更重要的是，我希望书中能针对每一个统计概念，提供清晰、可执行的MATLAB代码示例。这些代码应该能够直接运行，并且配有详细的注释，解释每一步操作的意义以及与所讲解统计理论的对应关系。如果书中还能引导读者理解如何构建和优化MATLAB的统计分析流程，比如如何进行数据预处理、如何利用MATLAB的绘图功能进行数据可视化和结果展示，这将大大提升学习的效率和效果。我非常期待通过这本书，能够真正做到“学以致用”，将数理统计的理论知识与MATLAB的编程实践融会贯通，从而能够独立地解决实际数据分析中的各种问题。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对数据分析和统计建模抱有浓厚的兴趣，但总觉得自己在理论功底上有所欠缺，尤其是数理统计中的那些抽象概念，常常让我感到难以深入。市面上关于数理统计的书籍不少，但要么过于理论化，要么应用部分不够详实，很难找到一本既能打牢理论基础，又能指导实践操作的优秀教材。《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》这本书，正如其名，恰好满足了我对这两方面的需求。我特别看重“数理统计学”和“应用”的结合，这意味着我不仅能学习到统计学的核心理论，还能了解到这些理论在实际问题中的应用场景。而“使用MATLAB”更是这本书的点睛之笔，MATLAB作为一款功能强大的科学计算软件，在数据处理、可视化和算法实现方面有着得天独厚的优势。我期待书中能够详细介绍如何利用MATLAB来解决数理统计中的各类问题。例如，在学习概率分布时，我希望能够看到如何用MATLAB来生成各种随机变量，并绘制它们的概率密度函数或累积分布函数；在学习参数估计时，我希望能够看到如何用MATLAB来计算点估计量，并通过蒙特卡洛模拟来估计区间估计量的覆盖率；在学习假设检验时，我希望能够看到如何用MATLAB来执行各种统计检验，并直观地理解p值的含义。此外，我也希望书中能够包含一些实际案例，例如利用MATLAB进行时间序列分析、回归分析、聚类分析等，从而让我能够真正地将所学知识运用到实际的数据分析工作中。这本书的出现，无疑为我提供了一个宝贵的学习资源，我迫不及待地想通过它来提升自己的统计分析能力。

评分☆☆☆☆☆

《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》这本书，在我看来，是一本集理论深度与实践指导于一体的优秀教材。长久以来，数理统计学的学习常常会陷入理论的海洋，虽然能够深入理解背后的数学原理，但却难以将其有效地转化为解决实际问题的能力。这本书的出现，通过将“数理统计学”与“应用”相结合，并且明确了“使用MATLAB”这一强大的计算工具，为我们提供了一个全新的学习路径。我期待书中能够系统地梳理数理统计学的基本概念，包括概率论基础、随机变量的性质、参数估计的各种方法、假设检验的逻辑和流程，以及回归分析和方差分析等重要统计工具。更重要的是，我希望书中能够详细地展示如何利用MATLAB来将这些理论付诸实践。例如，我希望能看到书中提供清晰的MATLAB代码，演示如何生成各种概率分布的随机变量，如何计算样本均值和方差，如何进行最大似然估计，以及如何使用t检验、F检验等来验证统计假设。我希望这些代码示例不仅仅是简单的罗列，而是能够有详细的注释和解释，让我能够理解每一步操作的意义和背后的统计原理。此外，我也非常期待书中能够包含一些真实世界的数据分析案例，通过这些案例，让我能够学习如何从数据的收集、清洗、预处理，到模型的建立、参数估计、结果解释，全程利用MATLAB来完成一个完整的统计分析过程。这本书的出现，无疑为我提供了一个提升统计分析能力，并将其应用于实际工作中的绝佳机会。

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一直以来，我在学习数理统计时，都面临着一个挑战，那就是如何将那些抽象的数学公式和理论，真正地应用到实际问题中去。很多时候，即使我能够理解书本上的理论，但当面对真实的数据时，却常常感到无从下手，不知道该如何运用这些知识来解决问题。《数理统计学及其应用（使用MATLAB）》这本书的出现，恰好解决了我的这个痛点。我非常欣赏这本书将“数理统计学”与“应用”相结合的思路，并且选择了“MATLAB”作为实践工具，这让我看到了理论与实践相结合的巨大潜力。我期待书中能够系统地介绍数理统计的核心概念，例如概率论基础、随机变量的分布、期望与方差、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等。更重要的是，我希望书中能够提供大量基于MATLAB的实际操作演示。例如，我希望能看到如何利用MATLAB来生成服从特定分布的随机数，如何计算样本的统计量，如何进行模型拟合，以及如何通过可视化手段来展示分析结果。书中提供的代码示例，我希望它们是清晰、可执行且有详细注释的，能够让我理解每一行代码背后的统计原理和实现逻辑。此外，我也非常期待书中能够包含一些具有代表性的应用案例，例如如何利用数理统计和MATLAB来分析金融时间序列数据、生物医学数据、或者工程质量数据。这本书的出现，无疑将为我提供一个宝贵的学习平台，帮助我将理论知识转化为实际的数据分析技能，从而更好地应对工作和学习中的挑战。

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