数理统计与数据分析

出版者:机械工业出版社

作者:赖斯

页数:597

出版时间:2003-7

价格:78.0

装帧:平装

isbn号码:9787111124139

具体描述

本书将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，反映出计算机在统计学中扮演着越来越重要的角色。为了说明数理统计在统计实践和科学研究中所起的作用，本书用真实数据分析了实际问题，以此增强读者对理论的理解。作者将bootstrap方法与传统的推论性过程结合起来，增加了蒙特卡罗方法，此外，为了使概念更清晰，书中提供了大量的示例，而且还有丰富的习题，以增强读者的计算能和。本书适合作为统计学、数学、其他理工科专业以及社会科学和经济学专业的高年级本科生和低年级研究生的教材，同时也可供相关领域技术人员参考。

作者简介

John A. Rice 在加州大学伯克利分校获得博士学位，并一直任教于该校统计系，现为该校统计学名誉教授。他是美国数理统计学会成员，发表过多篇理论和应用统计学论文，其研究兴趣集中于海量和需要高强度计算的随机数据的分析方法。

读后感

原书比较经典，很高兴有人翻译成中文，读来不用那么费劲，而且作者翻译质量很好，翻译内容精炼，排版比较漂亮，值得大家一读。本人从卓越网购买，不知道为什么当当网不给发货（非北京）。评论太短，只有再增加几个字。不晓得第一个述评的同行有没有读过这本书，翻译问题出现在...

翻译的比较糟糕，而且没有随书光盘。 书中有很多翻译错误，本来原版有的数据光盘也被省了，说是可以从华章的网站上下载，可以还需要注册教师用户，要填写一大堆个人信息不说，还要在2到3个工作日内打电话过来确认。  

翻译的比较糟糕，而且没有随书光盘。 书中有很多翻译错误，本来原版有的数据光盘也被省了，说是可以从华章的网站上下载，可以还需要注册教师用户，要填写一大堆个人信息不说，还要在2到3个工作日内打电话过来确认。  

基本上翻译很好，排版很烂，可能是为了省钱，原书将近700页，翻译完了剩400多页，应该不中英文该有的差距，为了省页数牺牲了排版上的清晰度，这是中文翻译专业书的通病，每页满满登登毫无结构可言。同样低级错误很多，但不是翻译上的，基本是公式符号没抄明白，可惜了。建议双...  

本书的中文翻译版已由机械工业出版社出版，9787111336464。 本书将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用. 本书内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、随机变量、...  

用户评价

这本书的优点在于它能够将数理统计的理论知识，与实际的数据分析应用，进行完美而自然的融合。作者在讲解每一个统计概念时，都会紧密联系实际的应用场景，让我能够清晰地看到这些理论的价值和意义。我之前在学习“假设检验”时，常常对“p值”的含义感到模糊，不知道它到底代表什么。但在这本书中，作者通过大量的例子，比如药物疗效的检验、广告效果的评估等，非常生动地解释了p值的含义，以及如何根据p值来做出决策。他强调了“统计显著性”和“实际显著性”的区别，以及在解释检验结果时需要注意的陷阱。书中的图表设计也非常人性化，它们能够直观地展示数据的分布和趋势，帮助我更好地理解统计模型。我尤其对书中关于“回归分析”的章节印象深刻，作者不仅讲解了线性回归，还深入介绍了非线性回归、广义线性模型等，并且通过实际案例，让我了解了如何在不同情况下选择合适的回归模型。而且，这本书的语言风格非常具有学术深度，但同时又保持了很高的可读性，让我在享受阅读的同时，也能够学到扎实的知识。它不仅仅是一本书，更像是一个能够帮助我成长为一名优秀的数据分析师的引路人，让我能够更有信心去面对各种数据挑战。

这本书最让我印象深刻的地方，是它对统计学与现实世界联系的深刻洞察。作者并没有把数理统计当作一门孤立的学科来教授，而是将其置于数据分析的宏大背景下，展现了统计学在解决实际问题中的强大力量。我之前对“贝叶斯统计”一直感到非常困惑，觉得它的思想与传统的频率学派统计学差异很大，难以理解。但这本书用一种非常循序渐进的方式，从贝叶斯定理的基本原理开始，逐步深入到贝叶斯估计、贝叶斯检验等内容，并且通过生动的案例，比如医学诊断、风险评估等，让我对贝叶斯统计的优势和适用场景有了全新的认识。作者在处理那些复杂数学公式时，会先从直观的理解出发，再进行数学推导，并且在推导过程中，还会穿插一些历史背景的介绍，让我能够更深刻地理解这些统计方法是如何发展而来的。书中的图表运用也非常精妙，它们不仅起到了辅助说明的作用，更像是故事的讲述者，将数据背后的规律和信息生动地传达出来。我尤其喜欢作者在分析“相关性”和“因果性”时所做的深入探讨，这对于任何一个从事数据分析工作的人来说，都是至关重要的。这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养一种严谨的、批判性的思维方式，让我能够更深入地理解数据，并做出更明智的决策。它让我明白，数理统计不仅仅是冰冷的数字，更是洞察世界、解决问题的有力工具。

这本书给我最深的感受是，它真正做到了“授人以渔”。作者在讲解数理统计的各种方法时，不仅仅是告诉你步骤和公式，更重要的是让你理解这些方法背后的逻辑和思想，从而能够举一反三，灵活运用。我之前学习统计学时，常常会遇到“为什么这么做”的困惑，很多公式和方法似乎是凭空出现的。但是在这本书中，作者非常注重从问题的根源出发，引导读者去思考，去发现解决问题的方法。例如，在讲解“方差分析”时，作者先从多个样本的均值比较出发，逐步引出了方差分析的思想，并且详细解释了F检验的原理。这让我对方差分析有了更深刻的理解，而不是仅仅记住了一个公式。书中的案例分析也非常贴合实际，涵盖了科研、商业、社会等多个领域，让我能够看到统计学在不同场景下的应用价值。我尤其对书中关于“数据可视化”的部分印象深刻，作者不仅介绍了各种常用的图表类型，还强调了如何选择合适的图表来有效地传达信息，以及如何避免误导性的可视化。这对于我这样希望通过数据来沟通和说服他人的人来说，是非常宝贵的指导。而且，这本书在数学推导的过程中，非常注重细节，每一个变量的含义，每一个公式的来源，作者都进行了清晰的说明，让我能够真正理解每一个步骤。它就像一位循循善诱的导师，引导我在统计学的海洋中扬帆远航，而不是仅仅在岸边观望。

这本书的封面设计就给我一种沉稳而又充满智慧的感觉，米白色的背景搭配深蓝色的书名，简洁大方，让我立刻对它产生了浓厚的兴趣。拿到手里，纸张的质感也非常棒，摸起来细腻，印刷清晰，翻阅时有种高级感，这对于一本需要长时间研读的书来说，是至关重要的。我尤其喜欢它的开篇，没有一开始就抛出复杂的公式和概念，而是用一种娓娓道来的方式，循循善诱地引导读者进入数理统计的世界。作者的语言非常流畅，就像和一位经验丰富的老师在进行一次深入的交流。我以前接触过一些统计类的书籍，往往一开始就让人望而却步，但这本书不同，它能够让你在不知不觉中就被吸引进去，并且开始思考，开始尝试。它不仅仅是在讲解知识点，更是在培养一种思维方式，一种严谨的、理性的思考方式。我尤其欣赏作者在解释一些核心概念时，会引用生活中的例子，或者用类比的方式来帮助我们理解，这使得原本可能枯燥的理论变得生动有趣，也更容易被我们吸收和记忆。比如，在讲解“概率”的时候，作者用了抛硬币和抽奖的例子，并且详细分析了不同情况下的概率计算，让我对这个基本概念有了更深刻的认识。这本书的排版也非常人性化，段落清晰，重点突出，即使是第一次接触数理统计的读者，也能轻松找到学习的路径。而且，在讲解完一个章节后，都会配有一些练习题，这些题目既有基础的巩固，也有一些需要思考和延伸的，能够有效地检验我们对知识的掌握程度。我迫不及待地想继续深入学习下去，相信这本书一定会成为我学术道路上的重要伙伴。

这本书的叙事方式非常独特，它没有采用那种教科书式的、一板一眼的讲解模式，而是更像是在讲述一个关于数据和规律的故事。作者将抽象的数学概念，通过生动形象的语言和精心设计的图表，巧妙地融入到我们日常生活中所能接触到的各种场景之中。我尤其对其中关于“抽样调查”的部分印象深刻，作者通过对不同抽样方法的优劣势分析，以及在实际应用中可能遇到的问题和注意事项，让我对如何获取可靠的数据有了全新的认识。他不仅告诉我们“是什么”，更重要的是“为什么”以及“如何做”。书中的图表运用得非常精妙，它们并非简单的装饰，而是作为一种强有力的辅助工具，将复杂的统计分布和关系直观地呈现出来，让原本抽象的数字变得触手可及。我反复研读了关于“回归分析”的章节，作者的讲解层次分明，从最基础的线性回归，到多元回归，再到非线性回归，每一个步骤都讲解得非常透彻，并且提供了丰富的案例分析，让我能够理解这些方法在实际问题解决中的应用价值。更重要的是，这本书并没有止步于理论的讲解，而是非常注重培养读者的实践能力。在每个章节的结尾，都会有一些相关的软件操作指导或者编程练习，这对于我这种希望将理论应用于实际的读者来说，是极大的福音。我可以通过动手实践，更深切地体会到数理统计的力量，也能够更好地掌握数据分析的技能。这本书无疑是一次令人振奋的学习体验，它点燃了我对数据科学的兴趣，让我看到了统计学在现代社会中的巨大潜力。

当我翻开这本书时，首先吸引我的是其严谨而不失趣味的写作风格。作者在阐述数理统计的复杂理论时，并没有采用枯燥的学术语言，而是巧妙地融入了生动的比喻和深入浅出的讲解，使得原本可能晦涩难懂的概念变得触手可及。我尤其对书中关于“参数估计”和“置信区间”的章节印象深刻。作者通过一个又一个精心设计的例子，例如测量人体身高、估算产品合格率等，将这些抽象的统计概念具象化，让我能够直观地理解其含义和应用。他不仅仅是告诉你如何计算，更重要的是解释了这些计算背后的统计思想和决策逻辑。书中的图表也非常出色，它们恰到好处地辅助了文字的说明，使得数据的分布、变量之间的关系等复杂信息得以清晰呈现。我尤其欣赏作者在讲解“统计推断”时的逻辑层次，从样本到总体，从估计到检验，每一步都衔接得天衣无缝，让我在不知不觉中就建立起了一个完整的统计思维框架。而且，这本书非常注重理论与实践的结合，不仅仅讲解了“是什么”和“为什么”，更重要的是教会了“怎么做”。书末提供的实践练习，不仅巩固了知识，更激发了我动手操作的欲望，让我能够将所学知识应用到实际的数据分析场景中。这本书的排版也十分考究，清晰的章节划分、适度的留白以及精心设计的标题，都为我的阅读体验加分不少。总而言之，这是一本能够真正帮助读者理解并掌握数理统计精髓的优秀教材。

这本书的独特之处在于它对统计学思想的深度挖掘和精妙阐释。作者并没有止步于讲解各种统计方法的使用，而是深入探讨了这些方法背后所蕴含的统计思想，以及它们是如何帮助我们理解和应对世界上的不确定性的。我之前对“贝叶斯定理”的理解一直比较零散，总觉得它是一种“反向”的概率思维。但这本书通过一个又一个精彩的案例，比如天气预报的更新、产品故障的诊断等，将贝叶斯定理的强大之处展现得淋漓尽致。作者强调了“先验知识”在贝叶斯分析中的重要性，以及如何通过新的数据来不断更新我们的信念。书中的数学推导也做得非常到位，每一个公式的推导过程都清晰明了，并且会解释每个步骤的意义，让我能够真正理解这些公式是如何得出的，而不是死记硬背。我尤其喜欢作者在讲解“统计建模”时所强调的“模型选择”和“模型评估”的重要性，这让我明白，任何模型都是对现实世界的简化，关键在于找到一个能够最好地解释数据的模型，并且能够做出准确预测的模型。这本书不仅仅是一本关于数理统计的书，更是一本关于如何用科学的方法去思考和解决问题的书，它教会了我如何从数据中提炼有价值的信息，并做出明智的决策。

这本书给我带来的最大惊喜，在于它不仅是一本理论书籍，更是一本实操指南。作者在讲解数理统计的核心概念时，并没有局限于数学公式的罗列，而是将这些概念与实际的数据分析应用紧密地结合起来。我尤其喜欢他对“变量”和“数据类型”的区分，以及如何根据不同的数据类型选择合适的统计方法，这让我对如何科学地处理和分析数据有了更清晰的认识。书中的案例分析非常丰富，涵盖了金融、医学、社会科学等多个领域，每一个案例都深入浅出，能够很好地说明统计学在解决实际问题中的重要作用。例如，在讲解“时间序列分析”时，作者引用了股票价格预测的案例，详细分析了趋势、周期、季节性和随机性等因素是如何影响股票价格的，并且指导我们如何运用ARIMA模型进行预测。这不仅让我学到了理论知识，更让我看到了统计学在投资决策中的应用价值。此外，这本书在数学公式的推导过程中，都力求做到严谨而又不失易读性。作者会为每一个符号、每一个步骤都提供清晰的解释，并且还会提醒读者在实际操作中可能遇到的陷阱。我发现，通过这本书的学习，我不仅能够理解统计学背后的数学原理，更重要的是，我能够将这些原理应用到实际的数据分析任务中。这本书的语言风格非常具有亲和力，没有那种高高在上的学术腔调，更像是朋友之间的交流，让我感觉学习过程非常轻松愉快。

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的数据科学家，将他多年的研究和实践经验，以一种深入浅出的方式传达给我。作者在讲解数理统计的各个方面时，都非常注重理论与实践的结合，让我能够清晰地看到这些理论是如何在实际数据分析中发挥作用的。我尤其对书中关于“非参数统计”的部分印象深刻，作者并没有回避那些计算相对复杂的非参数方法，而是用一种非常清晰易懂的方式，介绍了秩和检验、Wilcoxon检验等方法，并解释了它们在何种情况下比参数检验更优越。这让我对统计方法的选择有了更宽广的视野。书中的案例分析也非常丰富，涵盖了从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，每一个案例都精心设计，能够有效地说明统计学在不同领域的应用。我尤其喜欢作者在讲解“多重比较”时所做的详细分析，这让我明白了在进行多组数据比较时，如何避免犯“多重检验问题”的错误。而且，这本书在数学公式的讲解方面，做得非常到位，作者会仔细解释每一个数学符号的含义，以及公式的推导过程，让我在理解理论的同时，也能够掌握必要的数学工具。它就像一位耐心的导师，一步步地引导我深入理解数理统计的奥秘，并培养我独立进行数据分析的能力。

这本《数理统计与数据分析》在我手中，不仅仅是一本书，更像是一把开启数据世界大门的钥匙。作者的知识储备是显而易见的，他能够将如此庞杂的数理统计知识，用一种清晰、系统、而且充满逻辑性的方式呈现出来。我之前总觉得统计学是一门非常枯燥的学科，充斥着各种我难以理解的公式和符号，但这本书彻底改变了我的看法。作者在处理那些复杂的数学推导时，非常注重步骤的拆解和逻辑的梳理，他会先解释清楚每个公式背后的思想，然后再进行推导，并且在推导过程中，穿插一些易于理解的注释，让我能够跟上他的思路。尤其是在讲解“假设检验”的部分，作者通过一个又一个贴近现实的案例，比如产品质量控制、医学研究的疗效评估等，将抽象的统计假设、p值、置信区间等概念，变得鲜活而有意义。他不仅仅是教会我们如何计算，更重要的是让我们理解这些计算背后的逻辑和意义，以及如何在实际工作中做出基于统计证据的决策。我发现，这本书并没有刻意回避统计学中的“难点”，而是选择以一种更友好的方式来呈现它们，让读者在克服困难的过程中获得成就感。而且，作者在写作过程中，非常注重知识的连贯性，各个章节之间的过渡自然流畅，形成了一个完整的知识体系。我能够清晰地感受到，作者是真正用心在教学，希望能够帮助读者掌握真正的知识，而不是简单地罗列公式。对于我这样希望在数据领域有所建树的人来说，这本书无疑是一本不可多得的宝藏。

里面有些东西正好对我的论文有极大帮助

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#世界读书日#正在学习的正经书

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