數理統計學導論(原書第7版) (美)Robert V.HoggJosep…|3770868 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 Robert V Hogg，Jos 著，王忠玉 蔔長江 譯

圖書標籤:

• 數理統計學
• 統計學
• 概率論
• 高等教育
• 教材
• Robert V
• Hogg
• Josep W
• McKean
• Allen T
• Craig
• 第七版
• 統計推斷
• 數據分析

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111479512

商品編碼：1677851738

叢書名： 統計學精品譯叢

齣版時間：2015-01-01

頁數：520

書[0名0]：	數理統計[0學0]導論(原書[0第0]7版)|3770868
圖書定價：	99元
圖書作者：	(美)Robert V.Hogg;Joseph W.McKean;Allen T.Craig
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2015/1/1 0:00:00
ISBN號：	9787111479512
開本：	16開
頁數：	520
版次：	7-1

內容簡介

《數理統計[0學0]導論(原書[0第0]7版)》是數理統計方麵的經典教材，從數理統計[0學0]的初級基本概念及原理開始，詳細講解概率與分布、多元分布、特殊分布、統計推斷基礎、[0極0][0大0]似然[0法0]等內容，並且涵蓋一些高級主題，如一緻性與[0極0]限分布、充分性、[0優0]假設檢驗、正態模型的推斷、非參數與穩健統計、貝葉斯統計等.此外，為瞭幫助讀者更好地理解數理統計和鞏固所[0學0][0知0]識，書中還提供瞭一些重要的背景材料、[0大0]量實例和習題. 《數理統計[0學0]導論(原書[0第0]7版)》可以作為高等院校數理統計相關課程的教材，也可供相關專業人員參考使用.

目錄

《數理統計[0學0]導論(原書[0第0]7版)》 推薦序 譯者序 前言 [0第0]1章概率與分布1 1.1引論1 1.2集閤理論2 1.3概率集函數8 1.4條件概率與[0獨0]立性16 1.5隨機變量24 1.6離散隨機變量31 1.6.1變量變換32 1.7連續隨機變量34 1.7.1變量變換36 1.8隨機變量的期望40 1.9某些特殊期望45 1.10重要不等式52 [0第0]2章多元分布57 2.1二元隨機變量的分布57 2.1.1期望61 2.2二元隨機變量變換65 2.3條件分布與期望72 2.4相關係數78 2.5[0獨0]立隨機變量84 2.6多元隨機變量的推廣90 2.6.1*多元變量的方差協方差矩陣 2.7多個隨機嚮量的變換96 2.8隨機變量的綫性組閤102 [0第0]3章某些特殊分布106 3.1二項分布及有關分布106 3.2泊鬆分布114 3.3Γ,χ2以及β分布118 3.4正態分布127 3.4.1汙染正態分布132 3.5多元正態分布135 3.5.1*應用139 3.6t分布與F分布143 3.6.1t分布143 3.6.2F分布144 3.6.3[0學0]生定理146 3.7混閤分布148 [0第0]4章統計推斷基礎154 4.1抽樣與統計量154 4.1.1pmf與pdf的直方圖估計157 4.2置信區間162 4.2.1均值之差的置信區間164 4.2.2比例之差的置信區間166 4.3離散分布參數的置信區間169 4.4次序統計量172 4.4.1分位數175 4.4.2分位數置信區間178 4.5假設檢驗181 4.6統計檢驗的深入研究188 4.7卡方檢驗192 4.8濛特卡羅方[0法0]198 4.8.1篩選生成算[0法0]203 4.9自助[0法0]206 4.9.1百分位數自助置信區間206 4.9.2自助檢驗[0法0]209 *4.10分布容許限215 [0第0]5章一緻性與[0極0]限分布218 5.1依概率收斂218 5.2依分布收斂221 5.2.1概率有界226 5.2.2Δ方[0法0]227 5.2.3矩母函數方[0法0]228 5.3中心[0極0]限定理231 ��5.4多變量分布的推廣236 [0第0]6章[0極0][0大0]似然[0法0]241 6.1[0極0][0大0]似然估計241 6.2拉奧剋拉默下界與有效性246 6.3[0極0][0大0]似然檢驗256 6.4多參數估計263 6.5多參數檢驗270 6.6EM算[0法0]276 [0第0]7章充分性283 7.1估計量[0品0]質的測量283 7.2參數的充分統計量287 7.3充分統計量的性質293 7.4完備性與性296 7.5指數分布類300 7.6參數的函數303 7.7多參數的情況308 7.8小充分性與從屬統計量313 7.9充分性、完備性以及[0獨0]立性319 [0第0]8章[0優0]假設檢驗324 8.1[0大0]功效檢驗324 8.2一緻[0大0]功效檢驗332 8.3似然比檢驗338 8.4序貫概率比檢驗347 8.5[0極0]小化[0極0][0大0]與分類方[0法0]352 8.5.1[0極0]小化[0極0][0大0]方[0法0]353 8.5.2分類355 [0第0]9章正態模型的推斷358 9.1二次型358 9.2單嚮方差分析362 9.3非中心χ2分布與F分布365 9.4多重比較[0法0]367 9.5方差分析371 9.6迴歸問題376 9.7[0獨0]立性檢驗383 9.8某些二次型分布386 9.9某些二次型的[0獨0]立性390 [0第0]10章非參數與穩健統計[0學0]396 10.1位置模型396 10.2樣本中位數與符號檢驗398 10.2.1漸近相對有效性401 10.2.2基於符號檢驗的估計方程405 10.2.3中位數置信區間406 10.3威爾科剋森符號秩407 10.3.1漸近相對有效性411 10.3.2基於威爾科剋森符號秩的估計方程413 10.3.3中位數的置信區間414 10.4曼惠特尼威爾科剋森方[0法0]415 10.4.1漸近相對有效性418 10.4.2基於MWW的估計方程420 10.4.3移位參數Δ的置信區間420 10.5一般秩得分421 10.5.1效力424 10.5.2基於一般得分的估計方程425 10.5.3[0優0]化佳估計426 10.6適應方[0法0]431 10.7簡單綫性模型435 10.8測量關聯性439 10.8.1肯德爾τ439 10.8.2斯皮爾曼ρ442 10.9穩健概念445 10.9.1位置模型445 10.9.2綫性模型450 [0第0]11章貝葉斯統計[0學0]457 11.1主觀概率457 11.2貝葉斯方[0法0]460 11.2.1先驗分布與後驗分布460 11.2.2貝葉斯點估計462 11.2.3貝葉斯區間估計465 11.2.4貝葉斯檢驗方[0法0]466 11.2.5貝葉斯序貫方[0法0]467 11.3貝葉斯其他術語與思想468 11.4吉布斯抽樣器473 11.5現代貝葉斯方[0法0]477 11.5.1經驗貝葉斯480 附錄A數[0學0]483 附錄B R函數486 附錄C分布錶495 附錄D常用分布列錶506 附錄E參考文獻509 附錄F部分習題答案513

好的，這是一本關於數據科學與機器學習的圖書簡介，內容詳實，旨在幫助讀者理解和應用現代數據分析技術。 --- 書名： 數據驅動的洞察：從基礎到前沿的機器學習與深度學習實踐 作者： [虛構作者姓名 A] 與 [虛構作者姓名 B] ISBN: [虛構ISBN] --- 圖書簡介 在這個數據爆炸的時代，如何從海量信息中提取有價值的知識，已成為科學研究、商業決策乃至社會治理的核心能力。本書《數據驅動的洞察：從基礎到前沿的機器學習與深度學習實踐》並非一本單純的理論綜述，而是一本麵嚮實踐、注重構建堅實數學基礎與工程實現能力的深度指南。它旨在為那些希望深入理解數據科學核心原理，並能熟練運用現代計算工具解決復雜問題的讀者提供一條清晰的學習路徑。 本書的結構設計巧妙，兼顧瞭理論的嚴謹性與應用的直觀性。全書內容分為四大核心模塊：數據科學基礎與統計學習、經典機器學習算法、深度學習的構建與應用，以及模型評估與部署。 第一部分：數據科學基礎與統計學習的基石 在深入探討復雜的模型之前，我們首先需要夯實基礎。本模塊聚焦於數據科學的生命周期和統計學習的數學根基。 第一章：數據驅動的世界觀 本章首先界定瞭數據科學、人工智能和機器學習的區彆與聯係。我們探討瞭數據獲取、清洗、預處理（包括缺失值處理、異常值檢測與特徵工程）的關鍵步驟。強調瞭探索性數據分析（EDA）的重要性，通過可視化工具和描述性統計量來初步理解數據的結構、分布和潛在關係。此外，還引入瞭現代數據架構的基礎概念，如分布式存儲與計算的初步認識。 第二章：概率論與數理統計迴顧 為理解大多數機器學習算法的優化過程和泛化能力，本章對必要的概率論和統計學知識進行瞭係統性的迴顧與深化。重點涵蓋瞭隨機變量、概率分布（特彆是正態分布、泊鬆分布、指數分布等在實際場景中的應用）、大數定律與中心極限定理。在統計推斷部分，我們詳細闡述瞭參數估計（最大似然估計MLE與最大後驗估計MAP）以及假設檢驗的原理與方法，為後續理解模型擬閤與不確定性量化奠定基礎。 第三章：統計學習理論框架 本章將統計學習置於一個統一的理論框架下。我們深入探討瞭偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off），這是理解模型欠擬閤與過擬閤的根本。接著，引入瞭VC維（Vapnik-Chervonenkis Dimension）的概念，用以衡量模型的復雜度與學習能力。此外，本章還詳細解析瞭正則化（L1和L2）在控製模型復雜度，提升泛化能力中的作用，並將其與貝葉斯方法的聯係進行瞭闡述。 第二部分：經典機器學習算法的深入剖析 本模塊是全書的實踐核心，重點講解那些在工程中仍具有極高價值的經典算法，並著重分析其背後的優化原理。 第四章：綫性模型與判彆分析 從最基礎的綫性迴歸（包括嶺迴歸和Lasso）開始，係統梳理瞭如何使用梯度下降法及其變種（如隨機梯度下降SGD）來求解優化問題。隨後，將討論擴展到邏輯迴歸，並深入分析其作為廣義綫性模型在二分類問題中的應用。本章還詳細介紹瞭綫性判彆分析（LDA）和二次判彆分析（QDA），探討它們在分類問題中的統計學基礎。 第五章：基於樹的模型與集成學習 決策樹（CART算法、ID3/C4.5）因其易於解釋性而廣受歡迎。本章不僅講解瞭樹的構建過程，還重點討論瞭剪枝策略。隨後，將重點放在集成學習：Bagging（隨機森林）如何通過並行訓練降低方差，以及Boosting（AdaBoost、Gradient Boosting Machine GBM）如何通過串行、迭代地關注錯誤樣本來提升精度。尤其對XGBoost、LightGBM等現代梯度提升框架的工程優化進行瞭剖析。 第六章：支持嚮量機（SVM）與核方法 SVM作為一種強大的二分類器，其核心在於最大化間隔。本章詳細解釋瞭軟間隔SVM、對偶問題以及核技巧（Kernel Trick）的魔力，說明瞭如何通過將數據映射到高維空間來解決非綫性可分問題。我們也探討瞭核函數的選擇（如高斯核、多項式核）及其對模型性能的影響。 第七章：無監督學習與降維技術 無監督學習關注數據的內在結構發現。本章深入講解瞭聚類算法，包括K-均值、DBSCAN以及層次聚類，並討論瞭如何評估聚類效果（如輪廓係數）。在降維方麵，除瞭傳統的主成分分析（PCA）的數學推導外，還引入瞭t-SNE和UMAP等流形學習方法，用於高維數據的可視化和特徵提取。 第三部分：深度學習的構建與應用 本模塊帶領讀者進入現代人工智能的核心領域——深度學習，重點在於理解其結構、優化和應用。 第八章：人工神經網絡基礎 本章構建瞭神經網絡的數學模型，從單個神經元（感知器）到多層前饋網絡（MLP）。關鍵內容包括激活函數（ReLU、Sigmoid、Tanh）的選擇與特性，以及反嚮傳播算法（Backpropagation）的詳細推導過程，解釋瞭梯度如何在網絡中高效流動。 第九章：深度學習的優化與訓練 有效的優化器是深度學習成功的關鍵。本章對比瞭經典的SGD、動量法（Momentum），並深入講解瞭自適應學習率方法，如Adam、RMSprop。此外，還詳細探討瞭正則化技術在深度網絡中的應用，如Dropout，以及批歸一化（Batch Normalization）如何穩定訓練過程，加速收斂。 第十章：捲積神經網絡（CNN） CNN是處理圖像和序列數據的基石。本章詳細拆解瞭捲積層、池化層的操作原理，並介紹瞭經典的網絡結構（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）。重點分析瞭殘差連接的設計思想及其對訓練深層網絡的重要性。本章還涵蓋瞭目標檢測（如YOLO的基礎思想）和圖像分割的初步概念。 第十一章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 針對文本、語音等序列數據，本章介紹瞭RNN的基本結構，並著重分析瞭其麵臨的梯度消失/爆炸問題。隨後，詳細講解瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，闡明它們如何通過“門控機製”有效捕獲長期依賴。本章末尾還將涉及注意力機製（Attention Mechanism）的引入，為Transformer架構做鋪墊。 第四部分：模型評估、部署與前沿趨勢 最後一部分關注如何科學地評估模型的性能，以及如何將訓練好的模型投入實際生産環境。 第十二章：模型評估、選擇與交叉驗證 模型評估遠不止於準確率（Accuracy）。本章詳細討論瞭分類問題的混淆矩陣，以及精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫與AUC的意義。重點闡述瞭交叉驗證（K摺、留一法）在選擇最佳模型和超參數上的重要性，並引入瞭A/B測試在實際部署中的應用。 第十三章：模型可解釋性與公平性（XAI） 隨著模型復雜度的增加，黑箱問題日益突齣。本章介紹瞭當前主流的模型可解釋性（XAI）方法，包括LIME（局部可解釋性模型無關解釋）和SHAP（Shapley Additive Explanations）值，幫助讀者理解模型的決策依據。同時，也討論瞭數據偏見和算法公平性的挑戰及應對策略。 第十四章：模型部署與工程化 從研究原型到生産係統，模型需要工程化的流程支持。本章涵蓋瞭模型序列化（如使用Pickle或ONNX）、模型服務化（如使用Flask/Django構建API接口）的基礎知識。此外，還簡要介紹瞭MLOps的基本理念，包括模型監控、版本控製和持續集成/持續部署（CI/CD）在數據科學項目中的實踐。 --- 本書的特點在於其理論的深度與實踐的廣度的完美結閤。每章的理論講解後，都附帶有Python（基於NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）的代碼示例，確保讀者能夠同步動手實踐，將抽象概念轉化為可操作的解決方案。我們相信，通過本書的學習，讀者將能構建起堅實的數理基礎，並掌握構建下一代數據驅動係統的必備技能。

評分☆☆☆☆☆

我是一個業餘愛好者，純粹齣於興趣購買瞭這本統計學的經典之作，希望能夠建立起一個紮實的概率和統計知識體係，以便更好地理解新聞報道中的各種民調和科研發現。這本書的魅力在於它深厚的曆史沉澱感和知識的全麵性。它涵蓋瞭從基礎的隨機變量理論到高級的非參數統計方法，內容量非常可觀，但也正因如此，它更像是一部值得反復研讀的參考寶典。我特彆喜歡它對“似然”這個概念的闡述，它不隻是一個數學工具，更是一種思考問題的方式，教會我如何從數據中“最大化”地提取信息。雖然有時候一些數學推導需要我停下來，翻閱更基礎的微積分知識，但這反而促使我查漏補缺，鞏固瞭更底層的數學基礎。這本書的價值不在於一蹴而就的快速掌握，而在於它提供瞭一個穩固的知識平颱，無論未來我接觸到多麼前沿的統計模型，我都能迴溯到這裏，找到最本源的解釋和最嚴謹的定義。它不僅僅是教會瞭我“怎麼做”，更重要的是教會瞭我“為什麼這麼做”。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在金融行業摸爬滾打多年的老兵，我一直覺得，雖然我的日常工作離不開各種報告和數據，但對背後的統計學原理卻總是知其然而不知其所以然。手頭的這份教材，恰好彌補瞭我理論知識的短闆。它的深度把握得非常精準，既不像某些純理論著作那樣高深莫測，也不像純應用手冊那樣流於錶麵。尤其是它對大樣本理論的闡述，簡直是教科書級彆的嚴謹又不失洞察力。我特彆欣賞書中對中心極限定理的講解，它不僅僅是給齣瞭公式，更是深入探討瞭為什麼這個定理在現實世界的模型構建中具有如此核心的地位。在閱讀相關章節時，我常常會聯想到自己過去處理市場波動數據時遇到的瓶頸，現在迴過頭去看，就能清晰地理解當時為什麼那些基於小樣本的模型會錶現得那麼不穩定。這本書對最大似然估計（MLE）的詳細推導和對比分析，也讓我對如何選擇更優的模型擬閤方法有瞭更深刻的理解。它真的幫助我從一個“數據使用者”轉變為一個能審視數據“構建者”的視角，這對於提升我的分析深度是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

這本統計學的入門讀物，簡直是為我這種數學背景薄弱但又對數據分析充滿好奇的初學者量身定做的。我記得我最開始麵對那些復雜的公式和抽象的概念時，簡直是頭大，感覺自己像是在攀登一座陡峭的山峰，每一步都走得小心翼翼，生怕滑下去。但是這本書的敘述方式非常平易近人，它沒有一開始就拋齣一大堆讓人望而生畏的定義和定理，而是循序漸進地引導讀者進入統計學的世界。作者似乎非常懂得我們這些“門外漢”的睏惑，總能在關鍵的地方用生動的例子來解釋抽象的理論。比如，在講到概率論的基礎概念時，那些擲骰子、摸球的例子，雖然看似簡單，卻把概率背後的邏輯講解得透徹無比，讓我一下子就抓住瞭重點。更讓我驚喜的是，它在介紹推斷統計時，並沒有直接跳到復雜的假設檢驗，而是先花瞭大量篇幅講解瞭參數估計的重要性，以及不同估計方法的適用場景，這種結構安排，讓整個學習過程變得非常流暢和自然，就像是跟著一位耐心十足的導師在一步步解鎖知識的寶藏。這本書的排版和圖示也做得很好，清晰的圖錶往往比冗長的文字更能說明問題，大大減輕瞭閱讀的疲勞感。

評分☆☆☆☆☆

我是一個研究生，正在為我的畢業論文尋找堅實的理論基礎，而我選擇這本教材，純粹是因為身邊幾乎所有做量化研究的師兄師姐都在推薦。這本書的特點在於其詳盡的數學證明和對各種分布性質的深入探討。對於我這種需要深入挖掘模型假設和局限性的研究者來說，這種嚴謹性是不可或缺的。我尤其欣賞它對分布族（如指數族）的介紹，這為理解各種常見統計分布之間的內在聯係提供瞭一個統一的框架，避免瞭死記硬背各種公式的窘境。書中對卡方分布、t分布以及F分布的推導過程非常清晰，每一步的邏輯跳轉都有充分的鋪墊，即便是那些看起來很復雜的積分和變換，作者也處理得井井有條。當我開始著手我的實證部分時，書中關於估計量性質（無偏性、有效性、一緻性）的討論，成為瞭我檢驗自己模型選擇是否閤理的“金標準”。這本書不隻是一本工具書，更像是一本嚴謹的“統計學哲學”讀本，它教會我如何批判性地看待統計結果，而不是盲目地相信p值。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是在一個非常緊張的復習期接觸到這本書的，當時需要快速掌握一門新領域的基礎知識以便應對考試。這本書的結構設計非常適閤高強度的、目標明確的學習。它的知識點劃分清晰，每一個章節都像是一個獨立的模塊，但模塊之間又通過巧妙的過渡自然連接起來。我發現它在介紹迴歸分析的早期基礎時，處理得非常細緻，特彆是對誤差項的假設條件，做瞭非常明確的界定，這往往是很多初級教材容易忽略的“細節”。我感覺作者非常注重培養讀者的“統計直覺”，他會用一些巧妙的反問或者思考題來引導我們自己去發現結論，而不是單純地被動接受。例如，在講解方差分析（ANOVA）時，它將ANOVA與多個t檢驗進行瞭對比，清晰地指齣瞭為什麼需要使用ANOVA，這解決瞭睏擾我很久的一個實際操作中的疑惑。這本書的閱讀體驗是高效且富有成就感的，每攻剋一個章節，都能感到自己的理論功底又紮實瞭一分，信心也隨之大增。