具体描述
《数理统计学导论》(第5版影印版)是系列丛书中的一本，本系列丛书中，有Finney、Weir等编和《托马斯微积分》（第10版，Pearson），其特色可用“呈传统特色、富革新精神”概括，《数理统计学导论(第5版影印版)》自20世纪50年代第1版以来，平均每四五年就有一个新版面世，长达50余年始终盛行于西方教坛，作者既有相当高的学术水平，又热爱教学，长期工作在教学第一线，其中，年近90的G.B.Thomas教授长年在MIT工作，具有丰富的教学经验；Finney教授也在MIT工作达10年；Weir是美国数学建模竞赛委员会主任。Stewart编的立体化教材《微积分》（第5版，Thomson Learning）配备了丰富的教学资源，是国际是最畅销的微积分原版教材，2003年全球销量约40余万册，在美国，占据了约50％～60％的微积分教材市场，其用户包括耶鲁等名牌院校及众多一般院校600余所。本系列丛书还包括Anton编的经典教材《线性代数及其应用》（第8版，Wiely）；Jay L.Devore编的优秀教材《概率论与数理统计》（第5版，Thomson Learning）等。
作者简介
目录信息
读后感
我佛了，θ能印成0（P299第五题），大于号能印成小于号（忘了第几页），诸如此类错误数不胜数，还有各种语句不通顺，原版怎么样我不知道，反正这中译本我一星都嫌多。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...
评分P57 2.1.2式，应该最后加上的是a1,b1 。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。 。。。。。。。...
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用户评价
作为一名对数理统计学抱有浓厚兴趣的读者，我必须说《数理统计学导论》为我打开了一扇通往严谨数据分析世界的大门。作者在解释中心极限定理时，采用了非常直观的图示和文字说明，让我能够深刻理解为什么样本均值的分布会趋近于正态分布，即使原始数据的分布并非正态。这一点对于理解后续的统计推断方法至关重要。他对概率分布的分类和讲解也极其到位，从离散型分布（如均匀分布、几何分布）到连续型分布（如均匀分布、指数分布、正态分布、t分布、卡方分布），每一种分布的特点、应用场景以及其概率密度函数或概率质量函数的推导都讲解得非常清晰。我尤其喜欢他对t分布和F分布的介绍，它们在小样本情况下进行统计推断时扮演着关键角色，作者通过生动的例子，例如比较不同组的平均值差异，让我明白了这些分布的重要性。书中关于回归分析的部分，对相关系数、回归方程的解释，以及如何进行模型诊断，都显得非常实用。作者不仅教授了“是什么”，更重要的是教授了“为什么”，以及“如何做”，这种教学理念贯穿全书，让我受益匪浅。
评分对于一本名为《数理统计学导论》的书籍，我最初的期待是它能为我打下坚实的理论基础，而这本书完全超出了我的预期。作者的写作风格严谨而又不失生动，尤其是在解释方差分析（ANOVA）时，他通过实际的实验设计案例，如比较不同教学方法对学生成绩的影响，清晰地展示了如何利用方差分析来检验多个样本均值之间是否存在显著差异。这使得我不再仅仅将ANOVA视为一个公式的集合，而是理解了它背后的逻辑和应用场景。书中关于大数定律的讲解也让我耳目一新，作者用生动形象的比喻，比如“大量抛掷硬币，正面出现的频率趋近于0.5”，来阐述独立同分布随机变量的平均值在样本量足够大时趋于其期望值的规律，这种解释方式非常有助于加深记忆和理解。此外，书中对最大似然估计（MLE）的介绍，即使是对于初学者也显得非常友好，作者通过逐步推导，让我们理解了如何根据观测数据来寻找最能解释这些数据的模型参数。他对MLE的优良性质，如渐近无偏性、渐近有效性等的讨论，也为我们提供了判断和选择估计方法的依据。这本书的另一个亮点在于它对置信区间的讲解，它不仅仅是给出了一个区间的计算公式，更重要的是阐述了置信区间所代表的含义，即我们有多大的把握相信真实的总体参数落在这个区间内。这种对概念的深入剖析，让我不再对统计推断感到困惑。总而言之，这是一本能够真正引领读者进入数理统计殿堂的优秀著作。
评分在翻阅《数理统计学导论》的过程中，我深刻体会到作者在教学设计上的用心良苦。他并没有将统计学知识孤立地呈现，而是将理论与实践紧密结合，例如在介绍卡方检验时，他通过实际的列联表数据分析，如分析不同地区的人口性别比例是否存在差异，来演示卡方检验的计算过程和结果解释，这让我能够将抽象的统计方法与具体的问题相联系。他对期望值和方差性质的讲解也极具条理，从基本定义到加法、乘法性质，再到期望值和方差在随机变量函数中的变化，每一步都辅以清晰的推导和例子，让我对随机变量的数字特征有了全面的认识。书中对指数分布的阐述也给我留下了深刻印象，作者通过例如电子元件的寿命，或者两次事件发生之间的时间间隔等例子，来解释指数分布的“无记忆性”特征，以及它在可靠性工程等领域的应用。他对最大似然估计的讨论，不仅仅停留在理论层面，还结合了实际的统计模型，例如二项分布、泊松分布的最大似然估计，让我们看到这一方法的通用性和强大之处。这本书的语言风格流畅自然，很少使用生硬的术语，而是用一种更具启发性的方式引导读者思考，这对于提升学习兴趣至关重要。
评分我之所以对《数理统计学导论》爱不释手，是因为它以一种极其严谨但又不失人文关怀的方式，将统计学这门学科的精髓展现得淋漓尽致。作者在讲解假设检验的步骤时，详细阐述了第一类错误（拒绝真实零假设）和第二类错误（接受错误零假设）的概念，以及如何通过选择显著性水平来权衡这两者之间的关系。这种对错误类型的深入剖析，让我深刻认识到统计推断的局限性和不确定性。书中关于泊松分布的讨论，我特别喜欢，作者用例如单位时间内客户到达数量，或者单位面积内某种微生物的数量等实际场景来解释泊松分布的适用条件和概率计算，这让我能直观地感受到其在描述离散事件发生次数上的强大能力。对中心极限定理的阐释更是精彩，它不仅仅是一个理论定理，更是连接个体分布与正态分布的桥梁，作者通过图示和文字解释，让我们看到不同分布的抽样分布如何随着样本量的增加而趋近于正态分布，这是统计推断的基石。书中对参数估计方法（如矩估计、最小二乘估计）的比较和分析，让我理解了不同方法在不同场景下的适用性，以及它们各自的优缺点。对我而言，这本书最宝贵的价值在于它培养了我用统计思维去观察和分析世界的能力，让我能够更客观、更理性地看待数据和不确定性。
评分这是一本非常出色的数理统计学入门读物，其内容之丰富、讲解之透彻，让我对统计学这个曾经让我望而生畏的学科产生了浓厚的兴趣。作者以一种非常平易近人的方式，将那些抽象的数学概念和复杂的统计方法一一呈现。例如，在描述概率分布时，作者不仅仅是给出了一堆公式，而是通过生活中的生动例子，比如抛硬币、测量身高，来帮助我们理解离散和连续变量的区别，以及不同概率分布的特点。贝叶斯定理的讲解尤其精彩，它不再是枯燥的数学推导，而是被赋予了“信念更新”的生动含义，让我们体会到在不确定性世界中如何根据新证据不断修正判断的过程。此外，书中关于参数估计的章节，对于点估计和区间估计的介绍，清晰地阐述了如何从样本数据中推断出总体的未知参数，并且给出了多种估计方法的优缺点比较，这对于刚接触统计学的学生来说，无疑是打下了坚实的基础。更令我印象深刻的是，作者在讲解统计推断时，并没有回避其背后的数学逻辑，而是循序渐进地引导读者理解假设检验的原理，从零假设、备择假设的设定，到p值的计算和解释，每一步都辅以图示和例子，使得理解过程变得流畅而自然。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，它不仅传授了知识，更重要的是教会了我们如何去思考，如何去分析问题，如何运用统计工具来解决实际问题。我非常推荐这本书给所有对数理统计学感兴趣的读者，无论是初学者还是希望巩固基础的进阶者，都能从中受益匪浅。
评分《数理统计学导论》这本书在我学习统计学的旅程中，扮演了“引路人”的角色。作者以一种极其清晰且富有条理的方式，将数理统计学的核心概念和方法呈现在我面前。我至今仍记得书中对“随机变量”概念的解释，它不仅仅是一个符号，而是一个能够取不同数值的变量，其取值具有不确定性，这种不确定性可以用概率来描述。作者通过抛硬币、掷骰子等简单例子，将随机变量和概率分布的概念根植于我的理解之中。他对期望值和方差的讲解，更是深入浅出，他不仅给出了这些统计量的计算公式，还阐述了它们在描述数据集中趋势和离散程度上的重要作用。书中对假设检验的阐述，也让我印象深刻，从零假设、备择假设的设定，到显著性水平的选择，再到p值的计算和解释，每一步都清晰明了，让我能够理解如何根据数据来判断一个假设是否成立。我对书中关于“抽样分布”的讨论尤为赞赏，它将我们从单一样本的局限性中解放出来，让我们能够通过多次抽样来了解统计量的分布规律，这是进行统计推断的基础。这本书不仅传授了知识，更重要的是培养了我的逻辑思维能力和分析问题的能力。
评分这本书在我学习数理统计学的道路上扮演了至关重要的角色，它如同一个循循善诱的导师，将原本复杂晦涩的理论转化为清晰易懂的知识。我尤其欣赏作者在讲解抽样分布时所采取的方法，他并没有一开始就抛出中心极限定理这样的“大招”，而是先从简单的随机抽样开始，通过模拟实验和图表展示，让我们直观地感受到样本均值的分布规律。这种由浅入深的教学方式，极大地降低了学习的门槛。书中关于统计量的部分，对各种常用的统计量，如均值、方差、标准差的定义、性质以及它们在数据分析中的作用进行了详尽的阐述，并结合实际数据进行了案例分析，让我们能够更好地理解这些统计量是如何从数据中提取信息的。另一个让我感到受益匪浅的部分是关于回归分析的章节，作者不仅详细介绍了简单线性回归的原理和模型，还深入探讨了多重线性回归，并阐述了如何通过拟合优度、残差分析等方法来评估模型的可靠性。这对于理解变量之间的关系，预测未来趋势至关重要。我喜欢作者在书中反复强调的“模型思想”，即我们总是试图用一个简化的模型来描述复杂的现实世界，而统计学正是提供了一种量化和检验这种模型的方法。这本书不仅在理论层面深入浅出，在实践层面也提供了丰富的指导，例如关于如何选择合适的统计方法，如何解读统计分析结果等，这些都为我日后的学习和工作提供了宝贵的经验。
评分《数理统计学导论》是我在学习统计学过程中遇到的一本非常优秀的教材，它的逻辑清晰，条理分明，尤其是在讲解统计推断的理论基础时，作者展现了非凡的驾驭能力。他对伯努利试验和二项分布的介绍，从最基础的抛硬币问题出发，逐步引申出二项分布的概率质量函数，以及其期望和方差，这种由简到繁的讲解方式，使得我能够轻松地理解概率论的基本概念。书中对正态分布的详尽阐述，包括其概率密度函数、标准化过程以及其在自然科学和社会科学中的广泛应用，都让我深刻认识到正态分布的重要性。我特别欣赏作者在讲解统计量时，对点估计和区间估计的区分和联系的阐述，他不仅介绍了不同的点估计方法（如矩估计、最大似然估计），还详细解释了区间估计的含义以及如何计算置信区间，这为我理解统计推断的“量化不确定性”提供了重要支撑。他对假设检验的阐述更是细致入微，从零假设、备择假设的设定，到检验统计量的选择，再到p值的计算和判别，每一步都循序渐进，逻辑严谨。这本书真正做到了理论与实践的有机结合，让我不仅掌握了统计学的知识，更学会了如何运用统计学的思想去解决实际问题。
评分我之所以对《数理统计学导论》赞不绝口，是因为它用一种极具启发性的方式，将统计学这门看似枯燥的学科变得生动有趣。作者在解释参数估计时，并没有简单地罗列公式，而是通过生动的例子，如根据历史销售数据预测未来销售额，来阐述如何利用样本信息来推断总体的未知参数。他对最大似然估计的讲解，让我深刻理解了“最大化似然函数”的含义，即找到最能解释观测数据的模型参数。书中对回归分析的详细阐述，从简单线性回归到多元线性回归，以及对回归系数的解释和检验，都让我受益匪浅。我特别欣赏作者在讲解统计检验时，对“功效”和“统计检验力”的深入讨论，让我明白了提高检验能力的途径，例如增加样本量或者调整显著性水平。他对置信区间的解释，不仅仅是给出区间的计算方法，更重要的是阐述了置信区间所代表的“95%的把握”，让我们能够量化推断的不确定性。这本书的语言风格平实而流畅，没有过多晦涩的专业术语，而是用一种更易于理解的方式来传达复杂的概念，这对于初学者来说尤为重要。
评分《数理统计学导论》这本书为我深入理解数理统计学打开了一扇窗。作者在讲解概率论基础时，从样本空间、事件、概率的定义出发，逐步引入了条件概率和独立性等重要概念，让我对概率的本质有了更深的认识。他对随机变量及其分布函数的介绍，以及对离散型和连续型随机变量的区分，都非常清晰。我尤其欣赏书中对回归分析的阐述，从简单线性回归模型到多重线性回归，再到模型诊断和变量选择，作者都进行了详尽的介绍，并结合实际案例进行演示，这让我能够将理论知识应用于实际的数据分析中。他对假设检验的讲解也十分到位，从零假设、备择假设的设定，到检验统计量的选择，再到p值的计算和解释，每一步都逻辑清晰，让我能够逐步掌握统计推断的思维方式。书中对卡方分布和t分布的介绍，以及它们在统计推断中的应用，都让我对统计方法的灵活性有了更深的认识。总而言之，这本书不仅传授了统计学的知识，更重要的是培养了我用统计学思维去分析和解决问题的能力，是一本值得反复阅读的佳作。
评分被院长说：“这本啊，还算简单的啊。”
评分kanbudong
评分整体上感觉还是不错的，但是有些地方略过了证明让数学系的人看的很难受。btw基于测度的概率论是真的重要，这本书中虽然没有讲但是有用那里面的定理比如（Dominated convergence theorem)等等，，要想从本质上理解书中内容，还是先学基于测度的概率论吧2333
评分整体上感觉还是不错的，但是有些地方略过了证明让数学系的人看的很难受。btw基于测度的概率论是真的重要，这本书中虽然没有讲但是有用那里面的定理比如（Dominated convergence theorem)等等，，要想从本质上理解书中内容，还是先学基于测度的概率论吧2333
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