數理統計學及其應用（使用MATLAB） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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宗序平 等 著

圖書標籤:

• 數理統計學
• 統計學
• MATLAB
• 概率論
• 數據分析
• 應用統計
• 高等教育
• 理工科
• 數學
• 統計建模

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111504238

版次：1

商品編碼：11853510

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： “十二五”江蘇省高等學校重點教材

開本：24開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：358

內容簡介

《數理統計學及其應用》是為數學係與統計係本科生設計的教材。全書共分8章：基本概念、抽樣分布、參數估計、假設檢驗、非參數假設檢、方差分析、迴歸分析、序貫分析，書中含有經典統計與現代統計的基礎知識，又加進瞭不少近代統計中數據處理的實用方法和思想，如Bootstrap再抽樣、Jacknife估計、EM算法等。

目錄

前言
第1章數理統計的基本概念1
1.1總體與樣本1
1.1.1總體與抽樣1
1.1.2隨機變量及其分布函數4
1.1.3特徵函數和數字特徵9
習題1.112
1.2經驗分布函數與統計圖示14
1.2.1經驗分布函數14
1.2.2直方圖與其他統計圖17
習題1.221
1.3統計量與順序統計量的分布21
1.3.1統計量21
1.3.2常用統計量22
1.3.3順序統計量的分布25
習題1.327
1.4常用統計分布28
1.4.1離散型分布28
1.4.2連續型分布34
習題1.448
1.5正態抽樣分布49
1.5.1樣本均值的分布50
1.5.2正態概率圖51
習題1.553
第2章抽樣分布與樣本信息55
2.1統計學三大分布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
習題2.169
2.2多元分布與關聯函數70
2.2.1多元分布70
2.2.2關聯函數74
2.2.3常用的關聯函數78
2.2.4關聯函數與相關度量79
習題2.282
2.3充分統計量82
2.3.1充分統計量的定義83
2.3.2因子分解定理86
習題2.388
2.4極小充分統計量88
習題2.491
2.5統計量的完備性91
2.5.1完備性概念91
2.5.2Basu定理94
習題2.597
第3章參數估計99
3.1點估計99
3.1.1矩估計99
3.1.2極大似然估計102
習題3.1107
3.2估計量的評價標準108
3.2.1無偏性108
3.2.2有效性111
3.2.3相閤性112
3.2.4最小均方誤差估計113
習題3.2114
3.3一緻最小方差無偏估計115
3.3.1Rao�睟lackwell定理與充分性
原則116
3.3.2Cramer�睷ao不等式121
3.3.3極大似然估計的相閤性與漸近
正態性125
3.3.4極大似然估計的迭代算法129
習題3.3133
3.4貝葉斯估計134
3.4.1貝葉斯估計的統計基礎134
3.4.2貝葉斯估計的基本步驟135
3.4.3先驗分布的選取139
習題3.4140
3.5參數的區間估計140
3.5.1區間估計的基本概念140
3.5.2單個正態總體參數的置信
區間143
習題3.5148
3.6Jackknife、Bootstrap估計與EM
算法149
3.6.1Jackknife估計149
3.6.2Bootstrap估計151
3.6.3EM算法153
習題3.6157
3.7核密度估計與關聯函數的MATLAB
應用158
3.7.1核密度估計158
3.7.2關聯函數的MATLAB應用163
第4章假設檢驗167
4.1假設檢驗的基本概念167
4.1.1問題的提齣167
4.1.2假設檢驗的基本原理和實現的
步驟168
4.1.3兩類錯誤170
4.1.4檢驗的勢函數172
4.1.5樣本容量確定174
4.1.6檢驗的p值175
習題4.1176
4.2Neyman�睵earson引理178
習題4.2180
4.3正態總體均值參數的假設檢驗180
4.3.1單個正態總體均值的檢驗180
4.3.2兩個正態總體均值的比較
檢驗186
習題4.3191
4.4正態總體方差參數的假設檢驗193
4.4.1單個正態總體方差的檢驗193
4.4.2正態總體方差的比較性假
設檢驗196
習題4.4199
4.5似然比檢驗與分布的擬閤優度
檢驗200
4.5.1似然比檢驗的基本思想200
4.5.2子集參數的似然比檢驗203
4.5.3χ2擬閤優度檢驗208
4.5.4列聯錶的獨立性檢驗216
習題4.5218
第5章非參數假設檢驗221
5.1非參數單個總體的假設檢驗221
5.1.1非參數置信區間221
5.1.2符號檢驗222
5.1.3Wilcoxon符號秩檢驗224
5.1.4遊程檢驗227
習題5.1229
5.2非參數多總體的假設檢驗230
5.2.1中位數檢驗230
5.2.2Wilcoxon秩和檢驗232
5.2.3Kruskal�瞁allis檢驗與Friedman
檢驗234
習題5.2237
5.3Kolmogorov�睸mirnov檢驗與正態性
檢驗238
5.3.1Kolmogorov�睸mirnov檢驗238
5.3.2Lilliefors與Jarque�睟era正態性
檢驗242
習題5.3244
5.4方差齊性檢驗245
5.4.1Ansari�睟radley檢驗245
5.4.2Hartley檢驗246
5.4.3Bartlett檢驗248
5.4.4修正的Bartlett檢驗249
習題5.4251
第6章方差分析253
6.1單因素方差分析253
6.1.1單因素方差分析模型253
6.1.2單因素方差分析方法256
6.1.3單因素方差模型的參數估計與
多重比較260
習題6.1263
6.2雙因素方差分析265
6.2.1無重復觀察雙因素方差分析265
6.2.2具有重復觀察雙因素方差
分析269
習題6.2273
第7章迴歸分析275
7.1迴歸的概念275
7.2一元綫性迴歸276
7.2.1一元綫性迴歸的概念276
7.2.2迴歸參數的確定與最小二
乘法277
7.2.3相關性檢驗281
7.2.4可綫性化的一元非綫性迴歸
問題288
習題7.2289
7.3多元綫性迴歸290
7.3.1多元綫性迴歸模型290
7.3.2相關性檢驗294
7.3.3有綫性約束的多元綫性迴歸
模型296
習題7.3298
附錄MATLAB進行迴歸分析程序299
*第8章序貫分析303
8.1基本概念303
8.2序貫概率比檢驗304
8.2.1序貫概率比檢驗的基本概念304
8.2.2序貫概率比檢驗邊界的確定306
8.2.3封閉性定理與SPRT的平均抽樣
次數309
附錄317
附錶1二項分布分布函數錶317
附錶2標準正態分布錶320
附錶3t分布錶321
附錶4χ2分布錶323
附錶5F分布錶325
附錶6檢驗相關係數的臨界值錶331
附錶7Wilcoxon符號秩檢驗332
附錶8Wilcoxon秩和檢驗340
附錶9柯爾莫哥洛夫�菜姑錐�諾夫分布348
附錶10柯爾莫哥洛夫檢驗的臨界值錶349
附錶11斯米爾諾夫檢驗的臨界值錶350
附錶12Friedman檢驗351
附錶13Hartley檢驗H1-α(p,df)錶357
參考文獻358

前言/序言

數理統計學是從隨機數據中獲取信息、發現規律並指導決策的科學.在科學研究中，用統計學方法從數據中獲得信息並發現初步規律，往往成為重大科學發現的先導.統計學方法在自然科學和工程技術研究的許多領域內都得到瞭廣泛的應用，例如生物學、遺傳學、醫藥學、地質學、遙感技術、語音識彆等，可以列齣長長的一張錶.在社會科學研究領域中，例如在人口調查、社會統計、心理學、教育學、保險科學以及金融工程等領域中，統計方法的應用也極其廣泛.對社會數據進行統計分析後所得到的結論也廣泛地被政府部門和大公司作為支持決策的依據.統計學本身的發展也離不開科學研究的參與.經典統計學的奠基人之一費歇爾(R�盇�盕isher)，就是在進行農業科學實驗時總結齣方差分析和試驗設計等統計模型與方法的，而這些方法又在現代工業的質量控製中有著重要的應用並得到發展.計算機的普遍使用不僅使統計學方法的應用範圍日益廣泛，而且還為統計學本身的發展提供瞭新的生長點.綜上所述，我國現代化建設事業的發展不僅需要大量的統計專門人纔，而且要求在各個領域內都有懂得統計學，善於用統計方法來解決實際問題的人纔.為培養各種類型的統計研究型和應用型人纔，需要有適閤於不同培養目標和不同基礎的學生使用的教科書.本書的目標兼顧使學生打好紮實的理論基礎和培養初步的應用能力兩個方麵.可作為數學、應用數學或對統計基礎要求較高專業的本科生數理統計課程教學用書，也可作為有一定數學基礎的讀者學習統計學的自學用書.學習本書所需要的先修課程為數學分析(高等數學)、綫性代數和初等概率論.同時需要學生花一個小時左右的時間學習一下MATLAB軟件，這樣學生在掌握基本理論的同時，就能夠學以緻用瞭.理論與實際相結閤是本書寫作的基本原則，在這個基本原則下，本書有以下幾個特點.首先，在內容取捨上，優先考慮那些既有深刻的理論意義，又有重要實用價值的統計概念和方法.例如，極大似然方法是參數模型中最重要的一種統計方法，在參數估計(包括點估計和區間估計)和假設檢驗中有著極其重要的地位.因此，本書用相當大的篇幅討論極大似然方法.其次，某些基本結論(例如極大似然估計的漸近正態性)由於證明起來比較睏難(需要較為高深的數學理論)，在許多初等統計學教科書中常加以迴避.而在一些高等統計學教科書中，這些結論的繁復證明又往往使初學者和實際工作者望而生畏.考慮到這些結論的理論重要性和廣泛的應用價值，在本書中采用如下的摺中方案：在給齣結論的同時，盡可能地給齣一個雖然不太嚴格，但有助於學生領會證明思路的形式上的“證明”.其目的在於使學生“知其然”，同時又在一定深度上“知其所以然”.再次，本書所用的數學符號力求與常用的國際通用軟件相一緻.最後，為瞭讓學生能夠學以緻用，本書將統計方法與計算機軟件聯係在一起，采用MATLAB軟件來進行統計案例教學，使學生的應用能力得到提高.本書是作者在多年進行數理統計教學的經驗和體會的基礎上經過充實、取捨而形成的，增加瞭國內教材上幾乎沒有而國外教材上常用的統計方法，如Jackknife、Bootstrap估計與EM算法，非參數假設檢驗等.本書上的方法增加瞭MATLAB(7��5版本)軟件實踐環節，這對學生學以緻用是有幫助的.理論部分包括相當多的證明，初學者可以跳過理論證明，對於理論感興趣的學生可以學習理論證明.將其放在教材中可以省去學生再去找參考書的時間.全書共分8章.前4章分彆介紹數理統計的基本概念、抽樣分布與樣本信息、參數估計和假設檢驗.作者認為目前這些內容是適宜的、必需的.在實際使用本書進行教學時，教師可根據情況做必要的取捨.根據作者的經驗，如果采用教師在課堂上講重點、難點，其餘內容由學生課外閱讀的方法進行教學，在一個學期學完全部內容也是完全可以做到的.作者在本書的撰寫時，試圖將它寫成一本“統計味”較濃的教科書.實際效果究竟如何，有待於教學實踐的檢驗.作者衷心希望專傢學者、教師、學生和各界讀者對本書提齣批評和建議.限於作者的水平，在本書中不可避免地存在疏漏之處，希望廣大讀者予以指正.編者

《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》：探索數據世界的嚴謹視角與強大工具 在信息爆炸的時代，我們每天都在與海量數據打交道。從科學研究到商業決策，從工程設計到社會民生，數據無處不在，其背後蘊含的規律和價值亟待我們去挖掘。然而，如何科學、嚴謹地認識和理解這些數據？如何從中提取齣可靠的結論，並轉化為有力的洞察？這正是數理統計學所要解決的核心問題。《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》一書，便緻力於為您打開通往數據世界的一扇嚴謹之門，並為您配備一把強大的工具——MATLAB，助您在這片領域中遊刃有餘。 本書並非一本簡單的工具書，更不是對某個軟件功能的堆砌。它是一次關於如何運用數學的嚴謹語言來描述、分析和推斷現實世界中不確定性現象的係統性探索。數理統計學，作為連接數學理論與實際應用的橋梁，為我們提供瞭一套科學的方法論，讓我們能夠以概率的眼光審視隨機性，以數據的力量揭示隱藏的規律，以統計的思維做齣明智的決策。 從基礎齣發，構建堅實的理論根基： 本書的首要目標，是為您奠定堅實的數理統計學理論基礎。我們將從最基本也是最重要的概念講起，比如： 概率論基礎： 隨機事件、概率的公理化定義、條件概率與獨立性、隨機變量及其分布（離散型與連續型）、期望與方差等。理解這些概念，是掌握後續統計方法的基石。我們將通過生動形象的例子，幫助您理解概率的直觀意義，以及它們如何在各種場景下發揮作用。 多維隨機變量： 聯閤分布、邊緣分布、條件分布、協方差與相關係數。在現實世界中，我們往往需要同時考察多個變量之間的關係，多維隨機變量的理論為您提供瞭分析這些復雜互動的框架。 抽樣分布： 樣本均值、樣本方差的分布。從總體中抽取樣本進行分析，是統計推斷的核心。理解樣本統計量是如何從總體中産生的，以及它們自身的分布特性，是進行推斷的前提。我們將深入探討中心極限定理等關鍵理論，理解其在統計推斷中的重要性。 參數估計： 點估計（矩估計法、最大似然估計法）與區間估計。如何根據樣本數據來估計總體的未知參數？本書將詳細介紹常用的估計方法，並探討估計量的優良性（無偏性、有效性、一緻性）。同時，區間估計將告訴您，在多大的置信水平下，我們能夠相信估計的參數落在一個特定的範圍內。 假設檢驗： 檢驗統計量的選取、拒絕域的確定、P值的意義。在科學研究和實際應用中，我們常常需要對某些關於總體的假設進行檢驗。本書將係統介紹各種假設檢驗的原理和方法，從單樣本檢驗到雙樣本檢驗，從方差檢驗到比例檢驗，讓您掌握如何科學地判斷一個假設是否能夠被數據所支持。 理論與實踐的深度融閤，MATLAB的強大助力： 僅僅掌握理論是遠遠不夠的，《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》強調理論與實踐的深度融閤。我們深知，在實際應用中，手工計算往往是不可行且效率低下的。因此，本書將MATLAB這一強大的數值計算和可視化工具貫穿始終。 MATLAB基礎與數據導入： 我們將從MATLAB的基本語法、數據類型、常用函數等入手，幫助您快速熟悉操作環境。同時，也會講解如何導入和導齣各種格式的數據，為後續的分析做好準備。 可視化分析： 圖形是理解數據的直觀窗口。本書將指導您如何使用MATLAB繪製各種統計圖形，如直方圖、散點圖、箱綫圖、QQ圖等，幫助您直觀地觀察數據的分布特徵、識彆異常值、發現變量間的潛在關係。 統計建模與模擬： MATLAB強大的矩陣運算能力和豐富的統計工具箱，使其成為構建和實現統計模型的理想平颱。我們將演示如何利用MATLAB實現各種參數估計和假設檢驗的計算過程，甚至進行濛特卡洛模擬，來驗證理論結果或探索復雜模型。 具體應用示例： 書中將提供大量基於MATLAB的實例，涵蓋從數據預處理、探索性數據分析，到模型構建、結果解讀的全過程。這些實例將涉及： 迴歸分析： 簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸，以及如何使用MATLAB進行模型擬閤、係數估計、假設檢驗和預測。 方差分析（ANOVA）： 探討多個因素對響應變量的影響，並演示如何在MATLAB中進行單因素和多因素方差分析。 非參數統計： 當數據不滿足參數檢驗的假設時，非參數方法提供瞭重要的替代方案。本書將介紹一些常用的非參數檢驗方法，並展示其在MATLAB中的實現。 時間序列分析基礎： 介紹時間序列數據的特點，以及如何使用MATLAB進行初步的時間序列分析，如自相關和偏自相關函數的計算。 貝葉斯統計入門： 引入貝葉斯推斷的基本思想，並展示如何使用MATLAB進行簡單的貝葉斯模型實現。 超越基礎，拓展應用視野： 《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》不僅關注核心理論和工具的使用，更緻力於拓展您的應用視野。我們相信，數理統計學的力量在於其普適性，能夠解決各行各業的問題。因此，本書將適時引入一些進階概念和應用場景，例如： 實驗設計： 如何科學地設計實驗，以獲得最有效的信息，並減少偏差。 多元統計方法簡介： 簡要介紹主成分分析、因子分析、聚類分析等方法，為進一步學習更復雜的多元統計技術打下基礎。 統計決策理論： 引入決策理論的基本概念，幫助您在不確定性環境下做齣最優決策。 學習目標與價值： 通過學習《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》，您將能夠： 理解數理統計學的基本原理和核心概念， 能夠用嚴謹的數學語言描述和分析數據。 熟練掌握MATLAB在統計分析中的各項功能， 能夠利用其進行數據可視化、統計建模、參數估計和假設檢驗。 具備獨立解決實際統計問題的能力， 能夠將所學理論和工具應用於科學研究、工程實踐、數據挖掘等多個領域。 培養批判性思維和數據素養， 能夠對統計結果進行科學的解讀和評估，避免誤讀和誤用。 本書適閤於高等院校的本科生、研究生，以及對數理統計學感興趣的科研人員、工程師、數據分析師等。無論您是初學者，還是希望深化理解的實踐者，本書都將是您探索數據世界、提升分析能力的寶貴夥伴。我們希望，在您閱讀本書的過程中，不僅能夠掌握嚴謹的理論知識和強大的工具，更能激發您對數據背後奧秘的探索熱情，用科學的方法和嚴謹的態度，去認識和改變我們所處的這個數據驅動的世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》的封麵設計就給我一種專業、嚴謹而又富有現代感的感覺，這讓我對書中的內容充滿瞭期待。我一直認為，學習任何一門學科，尤其是像數理統計這樣理論性與應用性兼具的學科，最重要的一點是能夠真正理解其核心思想，並能將其靈活運用到實際問題中。而以往的數理統計教材，雖然在理論的嚴謹性上做得很好，但往往在應用層麵顯得較為薄弱，導緻很多學生在學完理論後，麵對真實的數據，卻不知如何下手。正是看到瞭這一點，《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》這本書的齣現，恰好彌補瞭這一遺憾。我非常希望書中能夠將數理統計的各個核心概念，如概率分布、期望與方差、大數定律、中心極限定理、參數估計、假設檢驗、迴歸分析、方差分析等，進行清晰、係統的梳理，並在此基礎上，深入探討這些概念的實際應用。特彆是MATLAB的應用部分，我期待書中能提供大量的代碼示例，這些代碼不僅要能夠運行，更重要的是要配有詳細的解釋，讓我明白每一行代碼的背後所代錶的統計思想和數學原理。比如，在學習如何進行參數估計時，我希望能看到MATLAB代碼如何實現矩估計和最大似然估計，並比較它們的錶現；在學習如何進行假設檢驗時，我希望能看到MATLAB代碼如何計算檢驗統計量和p值，並給齣如何解讀檢驗結果的指導。此外，我也希望書中能夠包含一些實際數據分析的案例，從數據導入、預處理、模型選擇、參數估計、假設檢驗到結果解釋，能夠完整地展示一個數據分析的流程，並且全程使用MATLAB進行操作。這本書的齣現，無疑將為我提供一個實踐與理論相結閤的絕佳平颱，讓我能夠更深入地理解數理統計，並將其應用到實際工作中。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我在學習數理統計時，都麵臨著一個挑戰，那就是如何將那些抽象的數學公式和理論，真正地應用到實際問題中去。很多時候，即使我能夠理解書本上的理論，但當麵對真實的數據時，卻常常感到無從下手，不知道該如何運用這些知識來解決問題。《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》這本書的齣現，恰好解決瞭我的這個痛點。我非常欣賞這本書將“數理統計學”與“應用”相結閤的思路，並且選擇瞭“MATLAB”作為實踐工具，這讓我看到瞭理論與實踐相結閤的巨大潛力。我期待書中能夠係統地介紹數理統計的核心概念，例如概率論基礎、隨機變量的分布、期望與方差、參數估計、假設檢驗、迴歸分析、方差分析等。更重要的是，我希望書中能夠提供大量基於MATLAB的實際操作演示。例如，我希望能看到如何利用MATLAB來生成服從特定分布的隨機數，如何計算樣本的統計量，如何進行模型擬閤，以及如何通過可視化手段來展示分析結果。書中提供的代碼示例，我希望它們是清晰、可執行且有詳細注釋的，能夠讓我理解每一行代碼背後的統計原理和實現邏輯。此外，我也非常期待書中能夠包含一些具有代錶性的應用案例，例如如何利用數理統計和MATLAB來分析金融時間序列數據、生物醫學數據、或者工程質量數據。這本書的齣現，無疑將為我提供一個寶貴的學習平颱，幫助我將理論知識轉化為實際的數據分析技能，從而更好地應對工作和學習中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》的初體驗，我可以說，這本書的編寫思路非常具有前瞻性，它巧妙地將數理統計這門略顯枯燥但又至關重要的學科，與現代工程和科學研究中不可或缺的MATLAB工具相結閤，形成瞭一種強有力的學習範式。我一直認為，理論知識的學習如果脫離瞭實踐，就像空中樓閣，難以長久。而這本書恰恰解決瞭這個問題，它不僅會帶領我們深入理解數理統計的核心概念，比如概率分布、抽樣理論、參數估計、假設檢驗、迴歸分析、方差分析等，更關鍵的是，它會教會我們如何利用MATLAB強大的計算和可視化能力，將這些抽象的理論付諸實踐。想象一下，當我們學習到中心極限定理時，不再隻是看到枯燥的公式推導，而是可以通過MATLAB模擬生成大量樣本，直觀地觀察樣本均值的分布，親眼驗證理論的正確性，這其中的學習效果是截然不同的。我尤其期待書中關於統計建模和模型評估的部分，這對於進行實際的數據分析工作至關重要。例如，在預測建模方麵，如何選擇閤適的模型，如何評估模型的優劣，如何進行模型診斷，這些都是工作中經常遇到的難題。如果書中能提供清晰的MATLAB代碼示例，並詳細講解如何應用各種統計檢驗和圖錶來輔助決策，那將是極具價值的。我希望這本書能夠提供一些貼近實際應用場景的案例，比如金融風險評估、生物醫學數據分析、工程質量控製等方麵，讓我們看到數理統計和MATLAB是如何在這些領域發揮作用的。這本書的齣現，無疑為廣大數理統計的學習者和實踐者提供瞭一個全新的視角和高效的學習路徑，我對此充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

在翻閱《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》這本書之前，我腦海中對數理統計的印象，常常是那些深奧的數學公式和復雜的推導過程，總覺得離實際應用有著遙遠的距離。然而，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我之前的認知，它將抽象的理論與強大的計算工具MATLAB巧妙地融閤在一起，為我打開瞭一扇全新的學習之門。我尤其看重這本書的“應用”這一關鍵詞，因為它意味著我將有機會看到數理統計學的理論是如何在真實世界中發揮作用的。我希望書中能夠涵蓋廣泛的應用領域，比如在金融領域如何進行風險建模和資産定價，在工程領域如何進行質量控製和性能預測，在醫學領域如何進行臨床試驗設計和數據分析，甚至是在社會科學領域如何進行民意調查和趨勢分析。而MATLAB的加入，則為這些應用的實現提供瞭堅實的技術保障。我期待書中能夠詳細介紹MATLAB在統計分析中的各種實用函數和工具箱，比如如何使用`Statistics and Machine Learning Toolbox`來執行各種統計檢驗、模型擬閤和數據可視化。例如，在學習參數估計時，我希望能夠看到如何利用MATLAB來計算不同估計量的數值，並比較它們的優劣；在學習假設檢驗時，我希望能夠看到如何利用MATLAB來計算p值，並根據p值做齣統計決策。此外，我也希望書中能夠包含一些案例研究，通過這些案例，讓我們能夠深入瞭解如何將數理統計的知識與MATLAB的編程技巧相結閤，從而有效地解決實際問題。這本書的齣現，不僅能幫助我鞏固數理統計的理論知識，更能讓我掌握一項強大的實踐技能，為我未來的職業發展提供重要的支持。

評分☆☆☆☆☆

拿到《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》這本書，我的第一感覺就是它的內容必然是紮實且實用的。一直以來，我對數理統計這門學科都懷有敬畏之心，但同時又覺得其理論推導過程有時過於繁瑣，難以在短時間內掌握核心精髓。而這本書將“應用”和“MATLAB”作為切入點，這正是我一直以來所尋求的。我期待書中能夠深入淺齣地講解數理統計的各大核心理論，例如如何理解概率分布的本質，如何進行有效的參數估計，以及如何科學地做齣統計推斷。同時，我也特彆希望這本書能夠詳細地展示如何利用MATLAB這一強大的工具，將這些理論轉化為實際的分析能力。比如，在學習迴歸分析時，我希望能夠看到MATLAB是如何幫助我們進行模型擬閤、參數估計、顯著性檢驗以及殘差分析的。書中提供的代碼示例，我希望它們不僅能夠運行，而且要有詳細的注釋，能夠解釋每一步操作背後的統計意義。此外，我也希望書中能夠涵蓋一些進階的應用，例如如何利用MATLAB進行時間序列數據的建模與預測，如何進行多重比較，或者如何處理缺失數據。如果書中能提供一些具有挑戰性的案例研究，讓我們能夠跟隨作者一步一步地解決真實世界的問題，那將是非常有價值的。這本書的齣版，對我來說，無疑是打開瞭一扇通往更深層次統計分析世界的大門，我希望能從中獲得寶貴的知識和技能。

評分☆☆☆☆☆

《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》這本書，在我看來，是一本集理論深度與實踐指導於一體的優秀教材。長久以來，數理統計學的學習常常會陷入理論的海洋，雖然能夠深入理解背後的數學原理，但卻難以將其有效地轉化為解決實際問題的能力。這本書的齣現，通過將“數理統計學”與“應用”相結閤，並且明確瞭“使用MATLAB”這一強大的計算工具，為我們提供瞭一個全新的學習路徑。我期待書中能夠係統地梳理數理統計學的基本概念，包括概率論基礎、隨機變量的性質、參數估計的各種方法、假設檢驗的邏輯和流程，以及迴歸分析和方差分析等重要統計工具。更重要的是，我希望書中能夠詳細地展示如何利用MATLAB來將這些理論付諸實踐。例如，我希望能看到書中提供清晰的MATLAB代碼，演示如何生成各種概率分布的隨機變量，如何計算樣本均值和方差，如何進行最大似然估計，以及如何使用t檢驗、F檢驗等來驗證統計假設。我希望這些代碼示例不僅僅是簡單的羅列，而是能夠有詳細的注釋和解釋，讓我能夠理解每一步操作的意義和背後的統計原理。此外，我也非常期待書中能夠包含一些真實世界的數據分析案例，通過這些案例，讓我能夠學習如何從數據的收集、清洗、預處理，到模型的建立、參數估計、結果解釋，全程利用MATLAB來完成一個完整的統計分析過程。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個提升統計分析能力，並將其應用於實際工作中的絕佳機會。

評分☆☆☆☆☆

終於拿到這本《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》，心心念念瞭好久。拿到手的第一感覺就是厚重，沉甸甸的，就知道裏麵內容肯定紮實。我個人一直對統計學充滿瞭好奇，但又總覺得理論部分太過抽象，難以消化。市麵上相關的書籍也看過不少，但往往要麼過於偏重理論，公式推導看得我頭暈眼花，要麼就隻是簡單羅列一些應用案例，缺乏深入的講解。所以，當看到這本書的書名時，就覺得眼前一亮——“數理統計學”和“應用”，這不就是我一直想要尋找的結閤點嗎？而且，還加上瞭“使用MATLAB”，這就更讓我興奮瞭。MATLAB作為一款強大的數值計算和可視化工具，在科學研究和工程應用中有著廣泛的地位，能將數理統計的理論與MATLAB的實踐相結閤，無疑會大大降低學習門檻，並且能讓我更直觀地理解統計概念，進行實際的數據分析。我非常期待書中能夠詳細介紹如何運用MATLAB的各種函數和工具來解決統計學中的實際問題，比如如何進行參數估計、假設檢驗、迴歸分析等等。希望這本書能夠提供豐富的代碼示例，並且對這些代碼進行詳細的解釋，讓我能夠理解每一行代碼背後的統計原理。同時，我也希望書中能包含一些真實世界的數據集，讓我們能夠跟著書本一步一步地進行分析，體驗數據驅動決策的魅力。如果書中能進一步探討一些進階的統計模型，比如時間序列分析、多元統計分析，並給齣相應的MATLAB實現方法，那將是我莫大的驚喜。總而言之，這本書給我帶來瞭極大的期待，相信它能成為我學習數理統計和掌握MATLAB的得力助手，為我今後的學習和工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對數據分析和統計建模抱有濃厚的興趣，但總覺得自己在理論功底上有所欠缺，尤其是數理統計中的那些抽象概念，常常讓我感到難以深入。市麵上關於數理統計的書籍不少，但要麼過於理論化，要麼應用部分不夠詳實，很難找到一本既能打牢理論基礎，又能指導實踐操作的優秀教材。《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》這本書，正如其名，恰好滿足瞭我對這兩方麵的需求。我特彆看重“數理統計學”和“應用”的結閤，這意味著我不僅能學習到統計學的核心理論，還能瞭解到這些理論在實際問題中的應用場景。而“使用MATLAB”更是這本書的點睛之筆，MATLAB作為一款功能強大的科學計算軟件，在數據處理、可視化和算法實現方麵有著得天獨厚的優勢。我期待書中能夠詳細介紹如何利用MATLAB來解決數理統計中的各類問題。例如，在學習概率分布時，我希望能夠看到如何用MATLAB來生成各種隨機變量，並繪製它們的概率密度函數或纍積分布函數；在學習參數估計時，我希望能夠看到如何用MATLAB來計算點估計量，並通過濛特卡洛模擬來估計區間估計量的覆蓋率；在學習假設檢驗時，我希望能夠看到如何用MATLAB來執行各種統計檢驗，並直觀地理解p值的含義。此外，我也希望書中能夠包含一些實際案例，例如利用MATLAB進行時間序列分析、迴歸分析、聚類分析等，從而讓我能夠真正地將所學知識運用到實際的數據分析工作中。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個寶貴的學習資源，我迫不及待地想通過它來提升自己的統計分析能力。

評分☆☆☆☆☆

《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》這本書，對於我這個一直以來都緻力於在實際數據分析領域不斷探索的人來說，無疑是一個巨大的福音。我深知數理統計是數據分析的基石，但很多時候，理論的抽象性讓我在實際操作中感到力不從心。而這本書將“數理統計學”的嚴謹理論與“應用”的實操性完美結閤，並選擇瞭“MATLAB”這個強大的工具來實現，這讓我看到瞭理論與實踐深度融閤的可能性。我非常期待書中能夠詳細闡述數理統計中的基本概念，如隨機變量、概率分布、抽樣理論，以及如何利用MATLAB來模擬和可視化這些概念，從而獲得更直觀的理解。例如，我希望在學習中心極限定理時，能夠通過MATLAB來模擬生成不同分布的樣本，然後觀察樣本均值的分布形態，並直觀地感受其嚮正態分布逼近的過程。同樣，在參數估計和假設檢驗部分，我希望書中能提供具體的MATLAB代碼，演示如何進行點估計和區間估計，如何執行各種統計檢驗，以及如何解讀檢驗結果。更讓我感到興奮的是“應用”這一部分，我期待書中能包含豐富的案例，例如如何利用MATLAB進行市場調研數據分析、用戶行為數據分析、或者産品質量控製等，從而讓我看到數理統計學在不同領域的實際價值。這本書的齣現，將是我提升數據分析能力，真正實現“理論與實踐並重”的關鍵一步。

評分☆☆☆☆☆

對於《數理統計學及其應用（使用MATLAB）》這本書，我抱有非常高的期望，並深信它能成為我學習道路上的裏程碑。一直以來，我在學習數理統計的過程中，都麵臨著一個核心的睏境：理論與實踐的脫節。枯燥的公式、抽象的概念，即使花瞭大量時間去理解，也常常難以將其轉化為解決實際問題的能力。而當我想嘗試用編程工具來驗證這些理論時，又常常被繁雜的代碼和不熟悉的數據處理流程所睏擾。這本書的書名直接點齣瞭它的核心優勢——“數理統計學”與“應用”的結閤，並且明確瞭“使用MATLAB”作為實現這一結閤的工具。這簡直完美地契閤瞭我一直以來的學習需求。我期待書中能夠詳細地講解數理統計的各個重要分支，例如概率論的基礎、隨機變量與隨機過程、參數估計的各種方法（矩估計、最大似然估計等）、假設檢驗的基本原理和常見檢驗方法（t檢驗、F檢驗、卡方檢驗等）、迴歸分析（簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸）及其模型診斷、以及方差分析等。更重要的是，我希望書中能針對每一個統計概念，提供清晰、可執行的MATLAB代碼示例。這些代碼應該能夠直接運行，並且配有詳細的注釋，解釋每一步操作的意義以及與所講解統計理論的對應關係。如果書中還能引導讀者理解如何構建和優化MATLAB的統計分析流程，比如如何進行數據預處理、如何利用MATLAB的繪圖功能進行數據可視化和結果展示，這將大大提升學習的效率和效果。我非常期待通過這本書，能夠真正做到“學以緻用”，將數理統計的理論知識與MATLAB的編程實踐融會貫通，從而能夠獨立地解決實際數據分析中的各種問題。

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很好