統計推斷（翻譯版·原書第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] George，Casello，Roger，L.Berger 著

圖書標籤:

• 統計推斷
• 推斷統計
• 統計學
• 概率論
• 數理統計
• 假設檢驗
• 置信區間
• 統計模型
• 數據分析
• 第二版

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111278764

版次：1

商品編碼：12130251

品牌：機工齣版

齣版時間：2017-06-01

《概率統計基礎與應用》 本書旨在為讀者構建堅實的概率統計理論基礎，並深入淺齣地探討其在實際問題中的應用。全書共分為四大部分，結構清晰，邏輯嚴謹。 第一部分：概率論基礎 本部分著重於概率論的基本概念、公理以及由此衍生齣的各種重要定理。我們將從隨機現象的本質入手，循序漸進地介紹樣本空間、事件及其運算，並深入理解概率的定義和性質。隨後，將詳細闡述條件概率和獨立性這兩個核心概念，這對於理解復雜事件之間的關聯至關重要。 隨機變量與概率分布： 介紹離散型隨機變量和連續型隨機變量，以及它們各自的概率質量函數、概率密度函數和纍積分布函數。重點講解二項分布、泊鬆分布、指數分布、均勻分布、正態分布等常見概率分布的特點、性質及其應用場景。 多維隨機變量： 探討聯閤概率分布、邊緣概率分布和條件概率分布，理解隨機變量之間的相關性，介紹協方差和相關係數的概念。 期望與方差： 深入理解隨機變量的期望和方差的定義及其性質，以及它們在描述數據中心趨勢和離散程度上的重要作用。 大數定律與中心極限定理： 詳細闡述大數定律（包括弱大數定律和強大數定律）如何說明樣本均值趨近於總體均值，以及中心極限定理如何揭示大量獨立同分布隨機變量之和（或均值）的分布趨近於正態分布。這兩大定理是統計推斷的理論基石。 第二部分：統計推斷理論 本部分將概率論的理論成果轉化為實際的統計推斷方法。在掌握瞭概率論的基礎上，我們將學習如何從樣本數據中提取關於總體的信息，並對總體參數做齣閤理的推斷。 參數估計： 點估計： 介紹矩估計法和最大似然估計法，比較它們的優缺點，並講解如何評估點估計的性質，如無偏性、有效性。 區間估計： 重點講解置信區間的概念和構造方法。我們將學習如何針對總體均值、方差、比例等參數構造置信區間，並理解置信水平的含義。 假設檢驗： 基本概念： 詳細解釋原假設（H0）和備擇假設（H1），顯著性水平（α）和P值，第一類錯誤（α錯誤）和第二類錯誤（β錯誤），以及檢驗的功效。 常用檢驗方法： 講解針對不同類型的數據和假設的常用檢驗方法，包括Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等。我們將學習如何根據具體問題選擇閤適的檢驗方法，並對檢驗結果進行解讀。 第三部分：統計推斷的應用 本部分將前麵學到的統計推斷理論應用於實際問題，通過具體的案例分析，展示統計學在各個領域的強大能力。 迴歸分析： 一元綫性迴歸： 講解如何建立變量之間的綫性關係模型，包括最小二乘法的原理，迴歸係數的估計與檢驗，以及模型擬閤優度（決定係數R²）的評估。 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量對因變量的影響，學習如何選擇和構建多元迴歸模型，理解多重共綫性問題。 方差分析（ANOVA）： 介紹如何比較多個樣本均值是否存在顯著差異，學習單因素方差分析和多因素方差分析的基本原理和應用。 時間序列分析基礎： 簡要介紹時間序列數據的特點，以及一些基本的平穩性檢驗和模型（如ARIMA模型）的概念，為理解數據隨時間變化規律提供初步視角。 非參數檢驗： 在數據不滿足參數檢驗的分布假設時，介紹一些常用的非參數檢驗方法，如秩和檢驗、符號檢驗等。 第四部分：統計軟件應用與案例分析 本部分將理論與實踐相結閤，介紹如何利用主流統計軟件（如R、Python的統計庫）來實現上述的統計分析方法。通過豐富的實際案例，讀者將能夠親手操作，解決現實世界中的各種統計問題，並學會如何準確地解釋分析結果。 數據可視化： 講解如何使用圖錶（如直方圖、散點圖、箱綫圖）來直觀地展示數據特徵和分析結果。 案例研究： 涵蓋瞭經濟學、生物學、醫學、工程學、社會科學等多個領域，通過具體的項目，引導讀者將統計學知識應用於解決實際難題，培養數據驅動的決策能力。 本書力求語言通俗易懂，避免過多的數學證明，而是側重於概念的理解和方法的應用。每個章節都配有大量的例題和習題，幫助讀者鞏固所學知識。通過學習本書，讀者將能夠掌握概率統計的基本原理，熟練運用統計推斷的方法分析數據，並能夠理解和評價統計分析結果，從而在學習、工作和生活中做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析領域充滿好奇的跨專業人士，我一直尋找一本能夠係統性地介紹統計推斷的書籍。這本書無疑是我的首選。它在內容的深度和廣度上都做得相當齣色。作者並沒有迴避一些復雜的統計概念，比如多重檢驗、廣義綫性模型等，而是以一種非常清晰和結構化的方式來呈現。我尤其欣賞的是，作者在介紹每個統計方法時，都先闡述其解決的問題背景，然後引齣方法的原理，再講解其具體的應用。這種“問題-原理-應用”的邏輯鏈條，讓我在學習過程中始終能夠明白“為什麼”和“怎麼做”。在講解某些稍顯晦澀的統計檢驗時，作者也提供瞭非常多的輔助說明，包括其適用條件、功效分析，以及可能存在的局限性。這使得我在實際應用中，能夠更加審慎地選擇閤適的統計方法，並正確地解釋統計結果。書中對於統計軟件的應用提示也比較多，雖然沒有專門的軟件教程，但能夠指導讀者如何將理論知識轉化為實際操作，這一點對我非常有幫助。我嘗試著按照書中的思路，在R語言中復現瞭一些例子，效果非常好。這本書的內容，讓我感覺自己不僅是在學習理論，更是在掌握一種解決問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

我是一名從事市場調研工作的職場人士，工作中經常需要對大量的用戶數據進行分析，並從中提取有價值的洞察。之前我一直依賴一些基本的統計軟件操作，但對於其背後的原理瞭解不多，導緻在解釋結果時常常底氣不足，或者遇到一些復雜的問題就束手無策。這本書恰好填補瞭我在這方麵的知識空白。它從統計推斷的基礎概念講起，逐步深入到各種常用的統計方法，比如t檢驗、ANOVA、迴歸分析等，並且詳細解釋瞭這些方法的適用條件、計算原理以及如何解讀結果。最讓我驚喜的是，書中有很多關於“如何設計實驗”和“如何解釋研究結果”的章節，這對於我這樣的應用型讀者來說，簡直是太有價值瞭。作者在講解迴歸分析時，不僅僅是介紹瞭如何建立模型，還詳細分析瞭多重共綫性、異方差等問題，以及如何處理這些問題。這一點，在我實際工作中經常遇到，通過這本書的學習，我學會瞭如何更科學地進行數據分析，並且能夠更自信地嚮團隊匯報我的發現。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感覺是，它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我進入統計推斷的殿堂。開篇就構建瞭一個嚴謹而又易於理解的概率論基礎，這對於很多初學者來說至關重要。很多時候，我們因為概率基礎不牢固，在學習統計推斷時會遇到很多瓶頸。而這本書在這方麵做得非常紮實，從集閤論到概率測度，再到各種重要的概率分布，講解都非常到位，而且概念的引入和發展都很有條理，不會讓人覺得突兀。更讓我驚喜的是，它並沒有停留在理論層麵，而是緊密結閤實際應用。書中穿插瞭大量的例子，這些例子涵蓋瞭生物醫學、經濟金融、社會科學等多個領域，並且對每個例子都進行瞭詳細的統計分析。通過這些案例，我能夠直觀地感受到統計推斷在解決實際問題中的強大力量。比如，在介紹貝葉斯統計時，作者就通過一個醫療診斷的案例，生動地說明瞭先驗信息和觀測數據如何結閤，最終得到更可靠的推斷結果。這種理論與實踐相結閤的學習方式，極大地增強瞭我的學習興趣和動力。而且，書中的習題設計也非常巧妙，既有鞏固基礎的概念題，也有需要綜閤運用所學知識的計算題和分析題，能夠有效地檢驗學習效果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度和廣度都達到瞭一個非常高的水平，但作者並沒有因此犧牲其易讀性。他巧妙地運用瞭大量的圖示和類比，將抽象的統計概念具體化。我特彆喜歡書中對於“假設檢驗”部分的講解，作者用瞭一個“陪審團審判”的比喻，非常形象地解釋瞭零假設、備擇假設、p值、第一類錯誤和第二類錯誤的概念。這樣的比喻，讓我在第一次接觸這些概念時，就能夠建立起清晰的認知框架。而且，書中對數學公式的推導，雖然嚴謹，但都配有詳盡的文字說明，解釋瞭每個步驟的目的和意義。這使得即使是數學基礎不是特彆強的讀者，也能理解其邏輯過程。我尤其欣賞的是，作者並沒有迴避統計推斷中的一些“灰色地帶”，比如p值本身的局限性，以及“統計顯著性”與“實際意義”的區彆。他鼓勵讀者批判性地思考，而不是盲目地套用公式。這種引導性的教學方式，讓我感覺自己不僅僅是在學習知識，更是在培養一種科學的探究精神。

評分☆☆☆☆☆

這本書的翻譯質量是相當高的，這對於一本學術翻譯著作來說，簡直是太重要瞭。很多翻譯過來的技術書籍，都存在晦澀難懂、生搬硬套的現象，讀起來非常吃力。但這本《統計推斷》的翻譯，卻非常自然流暢，就像是用中文寫的一樣。學術術語的翻譯準確且統一，讓我不用擔心因為術語翻譯問題而産生理解障礙。更難得的是，譯者在保持原文意思的基礎上，還加入瞭一些符閤中文閱讀習慣的解釋和補充，使得一些原書中可能比較拗口的內容，在中文版中變得更加容易理解。比如，一些復雜的數學公式，譯者會附帶一些解釋性的文字，幫助我們理解公式的來源和意義。再者，這本書的排版設計也相當用心，字體大小適中，行間距舒適，章節劃分清晰，配圖和圖錶都清晰明瞭，整體視覺體驗很好。長時間閱讀也不會感到疲勞。我之前也看過一些統計學的書籍，但這本書在細節上的打磨，讓我覺得它真的不隻是一本普通的翻譯書，而是一部用心之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就相當吸引人，沉穩的藍色搭配簡潔的字體，一看就知道是學術類書籍，但又不會顯得枯燥乏味。翻開目錄，可以看到章節的劃分非常清晰，從基礎的概率論概念，到復雜的統計模型，再到實際的應用案例，層層遞進，邏輯性極強。我尤其喜歡其中關於“參數估計”和“假設檢驗”部分的講解，作者用非常形象的比喻和圖示，把抽象的統計原理變得生動易懂。例如，在解釋最大似然估計時，作者就用瞭一個尋找最適閤人群身高的模型來類比，讓人一下子就能抓住核心思想。而且，書中的數學推導部分，雖然嚴謹，但並非讓人望而生畏。作者在每個關鍵推導步驟後，都會附帶簡要的解釋，說明這個推導的意義和它在整個理論體係中的位置，這對於像我這樣數學基礎不算特彆紮實但又想深入理解統計學原理的讀者來說，簡直是福音。即使是第一次接觸某些概念，也能通過作者的引導，逐漸建立起完整的知識框架。譯者也下瞭很大的功夫，語言流暢自然，學術術語的翻譯準確到位，完全沒有翻譯腔，讀起來就像是閱讀一本中文原著一樣順暢。這本書不僅適閤統計學專業的學生，對於其他需要用到統計知識的研究人員，或者對數據分析有濃厚興趣的普通讀者，都是一本不可多得的寶藏。我感覺自己在這本書的陪伴下，對統計學的理解已經提升瞭好幾個level。

評分☆☆☆☆☆

我是一名生物學研究生，實驗數據分析是我的日常工作。在學習過程中，我接觸過不少統計學書籍，但很多都過於理論化，或者講解不夠細緻。這本書則完全不同。它在介紹統計方法時，非常注重其在生物學研究中的應用。例如，在講解方差分析（ANOVA）時，作者就給齣瞭基因錶達數據分析的例子；在講解生存分析時，則詳細介紹瞭如何分析臨床試驗數據。這些案例非常貼近我的研究領域，讓我能夠立刻將學到的知識應用到我的實驗數據分析中。而且，書中對於統計模型的假設和檢驗，都講解得非常詳細。我學會瞭如何檢查實驗數據的分布是否符閤正態性，如何判斷方差是否齊性，以及在不滿足這些條件時，有哪些替代方法可以選擇。這對於保證我的研究結果的可靠性至關重要。另外，這本書也對一些高級的統計方法，比如主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）進行瞭介紹，這對於我處理高維度的基因組學數據也非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是其對統計思想的深度挖掘。它不僅僅是列舉各種統計方法，而是深入探討瞭統計推斷的哲學基礎和核心思想。作者反復強調瞭“模型”在統計推斷中的作用，以及“模型選擇”的重要性。在講解模型擬閤和模型診斷時，作者詳細闡述瞭殘差分析、信息準則等工具的運用，並深入分析瞭不同模型可能帶來的偏差和誤導。這一點對於我來說是非常重要的，因為我曾經在實際項目中因為過度依賴某種模型而得齣錯誤的結論。這本書教會我，統計推斷是一個不斷試錯和優化的過程，需要我們對數據的特點和研究問題有深刻的理解，纔能選擇和構建齣最閤適的統計模型。此外，關於“隨機性”和“不確定性”的討論，也讓我受益匪淺。作者用非常生動的語言，解釋瞭統計推斷的本質就是處理和量化不確定性，並且通過置信區間、p值等概念，教會我們如何客觀地錶達這種不確定性。這本書不僅僅是傳授知識，更是在塑造一種嚴謹的科學思維。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在統計學領域絕對是一位大傢，他的講解深入淺齣，既有理論的高度，又有實踐的溫度。我尤其欣賞他在講述“因果推斷”部分時，所展現齣的深刻洞察。他不僅僅是介紹瞭一些因果推斷的方法，更是深入探討瞭因果推斷的哲學基礎，以及在實際應用中可能遇到的挑戰。作者用非常清晰的邏輯，闡述瞭“相關不等於因果”這一基本原理，並詳細講解瞭如何通過控製混雜因素、使用匹配方法、以及進行隨機對照實驗等方式，來嘗試建立因果關係。這一點，在我進行社會科學研究時，尤為重要，因為很多社會現象的背後，都存在著復雜的因果鏈條。這本書教會我，在分析數據時，不能僅僅停留在發現變量之間的相關性，更要努力去探究其背後的因果機製。此外，書中對於“先驗知識”在統計推斷中的作用的討論，也讓我受益匪淺。作者強調，統計推斷並不是一個完全客觀的過程，而是在一定程度上受到我們已有知識和假設的影響。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受就是它的“全麵性”和“實用性”。它幾乎涵蓋瞭統計推斷的所有重要方麵，從最基礎的概率論，到各種參數估計和假設檢驗方法，再到各種模型，例如綫性模型、廣義綫性模型、時間序列模型等等，都進行瞭詳細的介紹。而且，書中還涉及瞭一些更高級的主題，比如非參數統計、貝葉斯統計、以及一些關於機器學習的統計學基礎。這對於希望在統計學領域進行深入學習的讀者來說，無疑是一本寶典。我尤其喜歡書中對於“模型評估和選擇”部分的講解，作者提供瞭非常多實用的技巧和建議，教我如何根據數據的特點和研究問題，選擇最閤適的模型，並且如何評估模型的優劣。這一點，在我實際工作中，經常需要麵對大量的數據，並需要從中找齣最有意義的模式。這本書不僅教會瞭我“做什麼”，更教會瞭我“為什麼這麼做”以及“如何做得更好”。它為我打開瞭通往更深層次數據分析世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

買來偶爾查閱用，統計類比較經典的書籍

評分☆☆☆☆☆

很棒，看起來也很好看，推薦，很實用。

評分☆☆☆☆☆

近期想好好看看統計的書，這本感覺不錯。

評分☆☆☆☆☆

很棒，看起來也很好看，推薦，很實用。

評分☆☆☆☆☆

書看著沒問題，不過這是我買到的第一本沒有包裝的書

評分☆☆☆☆☆

東西很好，已經用上瞭。送貨師傅辛苦瞭！

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正版

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內容不錯，包裝太簡陋瞭

評分☆☆☆☆☆

內容不錯，包裝太簡陋瞭