Statistical Inference

出版者:Duxbury Press

作者:George Casella

页数:650

出版时间:2001-6-18

价格:GBP 45.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534243128

丛书系列:Duxbury advanced series

具体描述

This book builds theoretical statistics from the first principles of probability theory. Starting from the basics of probability, the authors develop the theory of statistical inference using techniques, definitions, and concepts that are statistical and are natural extensions and consequences of previous concepts. Intended for first-year graduate students, this book can be used for students majoring in statistics who have a solid mathematics background. It can also be used in a way that stresses the more practical uses of statistical theory, being more concerned with understanding basic statistical concepts and deriving reasonable statistical procedures for a variety of situations, and less concerned with formal optimality investigations.

读后感

研究生一年级时上“高级计量经济学（1）”的时候此书作为第二参考书，算是囫囵吞枣的看过。 此书内容编排上包括概率和统计两个部分，而并非完全讲点估计、假设检验等“标准”数理统计的内容。这样的好处就是让读者（尤其研究生一年级的学生）有个循序渐进的过程。虽然多数人在...  

这本书一定要看原版，是佛罗里达大学大牛乔治-卡塞拉的经典之作，绝对值得一读，不仅包含了经典的数理统计和概率论内容，而且介绍了很多新的方法。  

很不错的，一本概率统计书，记得以前在艰难的看模式分类那书时，要是知道有该书做数学背景支持，就容易看多了。只要你有概率的基本知识（我以前是看ross那本概率论基础那书的）看这书，应该没问题。  

Read this book because it is the text for our PhD Econometrics I course, also mainly because it is recommended by Professor D, so first comes his comments on the book. "The standard PhD level first text on Math. Stats in all serious stats and econ departme...  

研究生一年级时上“高级计量经济学（1）”的时候此书作为第二参考书，算是囫囵吞枣的看过。 此书内容编排上包括概率和统计两个部分，而并非完全讲点估计、假设检验等“标准”数理统计的内容。这样的好处就是让读者（尤其研究生一年级的学生）有个循序渐进的过程。虽然多数人在...  

用户评价

读这本书让我有一种“拨云见日”的感觉。长期以来，我对统计推断的理解都停留在一些比较表面的层面，觉得它就是一个用来计算平均值、标准差然后写报告的工具。但Statistical Inference彻底改变了我的看法。它让我明白了，统计推断的本质是在不确定性中寻求确定性，是在有限的信息中做出最合理的判断。书中关于“显著性水平”和“p值”的讲解，让我对如何科学地判断一个研究结果是否可靠有了更深刻的认识。我不再是简单地去看p值是否小于0.05，而是开始思考p值本身的含义，以及它在整个推断过程中扮演的角色。作者通过大量生动的例子，比如药物疗效的验证、产品质量的控制，让我看到了统计推断在解决实际问题中的重要作用。我甚至开始尝试将书中的一些方法应用到我的工作中，比如在进行市场调研时，如何更科学地设计问卷，如何更准确地分析收集到的数据。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位良师益友，它引导我思考，启发我创新，让我对数据分析充满了热情。

这本书的写作风格真的非常吸引我，有一种娓娓道来的感觉，让我忍不住一页页地翻下去。它并没有把我当成一个需要被灌输知识的学生，而是像一个经验丰富的导师，耐心地与我交流。我特别欣赏作者在引入每一个新概念时，都会先从一个实际问题出发，然后逐步引导我理解这个概念的必要性和作用。例如，在讲解假设检验的时候，作者并没有一开始就抛出“零假设”和“备择假设”这些专业术语，而是先描述了一个场景：我们想知道一种新的教学方法是否真的比传统方法有效。然后，作者带领我思考，我们应该如何设计实验来回答这个问题，以及如何根据实验结果来做出判断。这种“问题导向”的学习方式，让我觉得非常有共鸣，也更容易将抽象的理论与具体的实践联系起来。书中对各种统计方法的介绍，也并非简单罗列，而是着重讲解了它们背后的原理和适用条件。我从中学会了如何根据数据的类型和研究目的来选择合适的统计工具，而不是盲目地套用公式。例如，当我想比较两个样本的均值是否存在显著差异时，书里详细介绍了t检验的应用场景和注意事项，让我对如何正确使用这项技术有了更深入的认识。这本书不仅教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“为什么”和“怎么做”，这对于我未来的学习和工作都将产生深远的影响。

Statistical Inference这本书给我带来了前所未有的知识提升。它就像一位经验丰富的向导，带领我在数据分析的广阔天地里畅游。我尤其赞赏作者在讲解每一个统计概念时，都会深入浅出地解释其理论基础和实际意义。例如，在介绍“方差分析”（ANOVA）时，作者并没有直接抛出复杂的公式，而是先从一个简单的例子入手，说明为什么需要使用方差分析来比较多个样本的均值，然后才逐步引入F统计量和F分布的概念。这种“从宏观到微观，从具体到抽象”的讲解方式，让我能够轻松地理解和掌握这些复杂的统计概念。书中对“贝叶斯推断”的介绍也让我大开眼界。这是一种与传统频率学派截然不同的统计思维方式，让我看到了在不确定性中更新信念的强大力量。作者通过生动的例子，展示了如何将先验知识与观测数据结合起来，从而做出更优的推断。这本书的内容非常全面，让我对统计推断有了更系统、更深入的认识，也为我今后的学习和研究提供了宝贵的指导。

这本书真是让我脑洞大开，彻底颠覆了我过去对“概率”和“统计”的一些模糊认识。一直以来，总觉得这些概念离实际生活有点远，但在读了Statistical Inference之后，我才发现原来它们渗透在生活的方方面面。比如，书中关于抽样分布的讲解，一开始我还觉得挺枯燥的，但随着例子深入，我开始理解为什么我们需要用样本来推断总体，以及为什么样本的大小、样本的代表性如此重要。书中的例子非常贴近生活，比如通过调查一部分人的喜好来预测整个城市对某个新产品的接受程度，或者通过观察一小群患者的病情变化来估计某种药物的疗效。我尤其喜欢书中关于置信区间的讨论，它让我明白，我们做出的推断并非绝对精确，而是一个具有一定概率的范围，这个概念对于理解科学研究的严谨性非常有帮助。而且，作者并没有直接给我一个冰冷的公式，而是循序渐进地引导我思考，从基本概念到复杂模型，逻辑清晰，循循善诱。即使我之前对统计学完全没有基础，也能在作者的引导下慢慢理解。这本书让我意识到，数据分析不仅仅是计算，更是一种思维方式，一种在不确定性中寻找规律、做出合理判断的能力。它让我对周围的世界有了更深刻的洞察力，也激发了我进一步学习和探索的兴趣。我甚至开始主动去分析生活中遇到的各种统计数据，比如新闻报道里的民意调查，或者商品的销量排行榜，都变得不再是简单的数字堆砌，而是有了背后更深层次的含义。

这本书的内容充实且逻辑性极强，让我感觉每一页都充满了价值。作者在介绍不同的统计推断方法时，都清晰地阐述了它们的应用场景、前提条件以及背后的数学原理。我特别欣赏作者在讲解“最大似然估计”时，那种循序渐进的引导过程。从理解“似然函数”的概念，到如何通过最大化似然函数来寻找最优参数，每一步都讲解得非常细致，并且配有直观的图示。这让我对这个重要的估计方法有了深入的理解，也为我将来学习更复杂的统计模型打下了坚实的基础。书中对“假设检验”的介绍也让我印象深刻。我不仅学会了如何进行各种类型的假设检验，更重要的是，我明白了假设检验的本质是为了在证据不足的情况下，做出一个有理有据的决策。作者还详细地讨论了第一类错误和第二类错误，以及如何通过调整显著性水平来平衡这两种错误，这让我对统计决策的权衡有了更深入的理解。

读完Statistical Inference，我最大的感受就是它彻底改变了我对“证据”的理解。以前，我觉得只要有数据，就能得出结论，但这本书让我明白，数据的“质”比“量”更重要，而“如何解读数据”则更加关键。书中关于参数估计的部分，让我对“估计量”和“真实值”之间的关系有了更清晰的认识。我了解到，我们通过样本计算出的估计值，并不是事物本身的真实面貌，而只是一个近似。而且，这个近似可能还存在一定的误差。这让我开始反思，我们在日常生活中，是不是常常因为过度自信于一些不全面的数据而做出错误的判断？作者通过对偏差和方差的深入分析，让我理解了为什么有些估计量会更优，以及如何在偏差和方差之间进行权衡。这对于我理解机器学习模型中的“过拟合”和“欠拟合”问题也提供了很好的理论基础。此外，书中关于置信度和假设检验的讨论，让我明白，任何推断都无法做到百分之百的确定。我们总是需要在一定的不确定性中做出决策。这种对不确定性的科学态度，让我对许多“一刀切”的结论产生了警惕，也让我更加重视信息的来源和分析过程的严谨性。

Statistical Inference这本书的语言风格非常专业且严谨，但同时又具备一种引人入胜的魅力。作者在描述每一个统计概念时，都力求做到准确无误，并且避免使用模糊的表述。我印象特别深刻的是，书中对“概率”的定义就花了相当大的篇幅进行阐述，从古典概率、统计概率到公理化概率，层层递进，让我对这个看似简单的概念有了全新的认识。这种对基础概念的深刻挖掘，奠定了我理解后续内容坚实的基础。而且，书中对数学推导的展示，也做得非常出色。虽然我不是数学专业出身，但在作者清晰的引导下，我能够理解推导的每一步逻辑，并体会到数学公式背后严密的推理过程。这让我不仅仅是“知道”了这些公式，更是“理解”了它们是如何产生的。书中的例子非常丰富多样，涵盖了从经济学、心理学到生物医学等多个领域，这让我看到了统计推断的广泛适用性，也激发了我将其应用于自己感兴趣的领域的想法。我甚至开始在思考，如何利用书中学到的知识来分析我自己的一些研究数据。

这本书的结构设计非常巧妙，每一章的内容都环环相扣，层层递进。作者在介绍新的统计方法之前，总是会先回顾前面学过的概念，并说明新概念与旧概念之间的联系。这种“温故而知新”的学习方式，让我能够更好地掌握知识体系，避免遗忘和混淆。我尤其喜欢书中关于“参数”和“统计量”的区分。虽然听起来有些基础，但正是这种清晰的界定，帮助我理解了为什么我们需要从样本统计量来估计总体参数，以及为什么样本统计量本身也会有变异性。书中对各种分布的详细介绍，也让我了解到不同数据类型和不同问题背景下，应该选择哪种分布来建模。例如，在分析事件发生的频率时，泊松分布的适用性；在分析二分类结果时，二项分布的重要性。这些知识不仅拓展了我的思维，也为我今后处理实际数据提供了非常有力的工具。这本书的优点在于，它既有理论深度，又有实践指导性，让我觉得学到的知识是真正能够用得上的。

这本书就像一把钥匙，为我打开了通往数据世界的大门，让我看到了隐藏在数字背后的逻辑和规律。我尤其喜欢作者在讲解过程中所展现出的那种批判性思维。他不仅仅是在教我如何计算，更是在引导我思考“为什么”要这样计算，以及这些计算结果“意味着什么”。例如，在介绍中心极限定理时，作者并没有直接给出公式，而是通过模拟大量样本均值的分布，让我直观地感受到即使原始数据的分布不规则，样本均值的分布也会趋向于正态分布。这种“可视化”的讲解方式，让抽象的理论变得生动形象，也更容易被我理解和记忆。书中对各种统计分布的介绍，也并非仅仅是列出它们的性质，而是强调了它们在不同情境下的应用。比如，泊松分布如何描述单位时间内事件发生的次数，二项分布如何描述固定次数试验成功的次数。这些具体的应用场景，让我不再觉得这些分布是孤立的数学概念，而是有实际意义的工具。这本书的深度和广度都让我惊叹，它涵盖了统计推断的许多重要方面，但又不会让我感到 overwhelming。

Statistical Inference这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本关于统计方法的书，更是一本关于“思考”的书。作者在讲解每一个统计概念时，都鼓励我去质疑，去思考，去探索。他常常提出一些启发性的问题，让我主动去寻找答案，而不是被动地接受信息。例如，在介绍置信区间时，他会问：“如果我们重复抽样很多次，我们有多少概率会得到一个包含真实参数的区间？” 这种提问方式，让我主动去理解置信区间的真实含义，而不是简单地记住一个公式。书中对统计推断中常见误区的讨论，也让我受益匪浅。我了解到，很多时候，我们对统计结果的理解是存在偏差的，比如过度解读p值，或者忽略了样本的代表性。作者通过深入浅出的分析，帮助我纠正了这些误区，让我对统计推断有了更科学、更理性的认识。这本书的阅读体验非常愉悦，它让我觉得学习统计学是一件有趣且有意义的事情。

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极好的入门教材…… 看完此书简直可以无师自通了

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