具体描述
《数理统计》根据非数学类硕士研究生数理统计课程的基本要求，从数理统计的基本概念出发，较系统地介绍了数理统计的原理和方法。内容主要包括统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析和正交设计，还补充了回归诊断、均匀设计、多元分析与数据挖掘等若干内容。《数理统计》注重统计思想和方法介绍，强调统计的实际应用。全书论述深入浅出，富有启发性。为方便读者自学，附录给出了概率知识的简单总结。每章配有习题，书后附有习题答案。
读者对象为非数学类各专业研究生和数学类本科高年级学生，也可供教师、科技工作者和工程技术人员参考。
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读后感
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用户评价
从一个应用者的角度来看，这本书的实用价值是建立在深厚的理论基础之上的。它没有过多地纠缠于计算机编程实现细节，而是专注于统计模型的构建逻辑和参数估计的理论依据。我发现，当我理解了后侧方差分析（ANOVA）中平方和的分解原理后，再去看任何涉及模型比较的统计软件输出结果时，都会有豁然开朗的感觉。作者在介绍贝叶斯统计思想时，也处理得非常到位，他没有将贝叶斯和频率学派对立起来，而是清晰地展示了两种思想体系如何从不同的哲学角度解决同一个问题——在不确定性下进行推断。这种平衡的视角，对于培养一个全面发展的统计思维至关重要。这本书的难度是公认的，但它提供的却是构建未来统计知识大厦的坚实地基。它就像一本武功秘籍，里面的招式本身可能显得古老，但只要你把内功心法练到家，任何新的招式都能融会贯通。对于想要从事量化研究，或者希望自己能独立设计和分析复杂实验的专业人士来说，这本书是案头上不可或缺的参考书。
评分这本《数理统计》给我的感觉，就像是走进了一片广袤无垠的星空。刚开始翻阅的时候，那些复杂的公式和密集的符号阵列，真的让人有点望而生畏，感觉自己像个初学徒在攀登一座陡峭的山峰。尤其是关于概率论基础的部分，作者的讲解虽然严谨，但初学者可能会觉得有些抽象，需要反复琢磨才能真正领会其内在的逻辑。我记得有那么一章，讲到中心极限定理的推导过程，我足足花了两个下午才算勉强理清了脉络。不过，一旦越过了最开始的“死亡地带”，你会发现作者在后续章节的铺陈上，展现出了惊人的洞察力。比如在线性估计和假设检验的引入，他很巧妙地将理论与实际应用场景结合起来，比如金融市场波动分析或者生物实验数据的处理，这使得原本冰冷的数学工具瞬间变得“活”了起来。这本书的习题设置也很有挑战性，很多题目不是简单的套用公式就能解决的，它更侧重于考察你对统计思想的理解深度，需要你像侦探一样去剖析问题背后的统计结构。对我个人而言，最大的收获在于它重塑了我对“随机性”的认知，不再是简单地认为它是无序的混乱，而是被一套深刻而美丽的数学规律所支配。这本书无疑是给那些有志于深入统计学殿堂的读者准备的“硬通货”，读完它，你会对数据背后的真相有更坚实、更科学的把握。
评分这是一本读起来需要沉下心来的书，不适合碎片化阅读。我尝试过在通勤路上翻阅，结果效果很差，因为统计学中的概念往往是相互依赖、层层递进的。作者在构建理论体系时，采取了一种非常古典和严谨的路径，每一步推理都力求无懈可击。比如，在讨论统计检验的功效函数和第一、第二类错误时，他详尽地剖析了如何权衡这两种错误之间的关系，并且给出了卡方检验、t检验等经典方法的详细背景和适用条件。我最欣赏的是，书中没有过度美化统计学，它清醒地指出了很多经典方法在面对小样本或非正态数据时的局限性，并简要地提及了非参数方法的必要性，这体现了作者的专业性和客观性。不过，对于那些希望快速掌握一些“速成技巧”的读者来说，这本书可能显得有些“慢热”。它要求你像对待一部经典哲学著作一样，去细细品味每一个定义和定理的精妙之处，而不是仅仅为了应付考试或完成某个短期项目。但可以肯定，只要你肯投入时间，这本书所给予你的知识回报是极其丰厚的。
评分说实话，我读这本书的时候，心情是起伏不定的。前半部分，关于概率论基础和各种分布的介绍，我感觉自己像是回到了大学课堂，那些内容虽然经典，但阅读起来稍显枯燥，更多的是一种记忆和重温。那些关于矩量母函数、特征函数的推导，虽然逻辑严密，但在没有实际应用场景的强烈驱动下，很容易产生阅读疲劳。然而，当翻过大约三分之一的篇幅，进入到统计推断的核心领域时，这本书的魅力才真正爆发出来。最大似然估计（MLE）的引入简直是点睛之笔，作者不仅给出了估计量的性质（无偏性、一致性），更重要的是，他深入探讨了为什么MLE在渐近意义下如此优秀。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我的阅读兴趣。我甚至开始主动去寻找一些更前沿的统计方法，并试图用书中所学的知识去审视它们。这本书对于统计学的美感把握得很好，它让你明白，统计推断不是随意的猜测，而是一套基于严密逻辑构建起来的、用于在不确定性中做出最优决策的科学体系。如果你想从“会用公式”的初级阶段跃升到“理解原理”的高级阶段，这本书是必经之路。
评分这本书的装帧设计和印刷质量相当不错，拿在手里很有分量，这本身就是一种阅读的仪式感。我拿到这本《数理统计》时，首先注意到的是其清晰的排版。对于如此内容密集的学科书籍来说，字体大小、行间距的处理至关重要。作者在章节的组织上显得非常系统化，从最基础的随机变量、分布函数开始，循序渐进地搭建起整个统计学的知识框架，丝毫没有跳跃感。我尤其欣赏作者在解释某些复杂概念时所采用的类比手法。比如，在讲解大数定律和中心极限定理的差异时，他用了生动的“集体行为与个体波动”的比喻，一下子就把抽象的数学定理具象化了。但也要说实话，这本书的深度是毋庸置疑的，它对一些前置的数学知识要求较高，如果你对微积分和线性代数的基础不够扎实，那么在面对某些证明时，可能会感到吃力。我个人是建议，初次接触这类书籍的读者，最好能配合着网络上的辅助教学资源一起阅读，这样可以更好地消化书中那些略显“学术腔”的论述。总而言之，它是一部结构严谨、内容扎实的教科书，适合作为核心教材反复研读。
评分数理统计是真滴恶心……自闭了
评分数理统计是真滴恶心……自闭了
评分最后真心恶心的一科。还是我复习时间最长的一门。
评分数理统计是真滴恶心……自闭了
评分数理统计是真滴恶心……自闭了
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