具体描述
The exercises are grouped into seven chapters with titles matching those in the author's Mathematical Statistics. Can also be used as a stand-alone because exercises and solutions are comprehensible independently of their source, and notation and terminology are explained in the front of the book. Suitable for self-study for a statistics Ph.D. qualifying exam.
作者简介
目录信息
读后感
国内教材，容易把数理统计和抽样调查混淆。 数理统计是对未知概率测度的估计。数理统计中的总体，是一个未知的概率分布P。总体已知，当且仅当对每一事件A，P(A)已知。样本是样本空间中随机实验的一个观测值。统计问题中，P至少是部分未知的，需要通过样本来对P进行推断。 国内...
评分国内教材，容易把数理统计和抽样调查混淆。 数理统计是对未知概率测度的估计。数理统计中的总体，是一个未知的概率分布P。总体已知，当且仅当对每一事件A，P(A)已知。样本是样本空间中随机实验的一个观测值。统计问题中，P至少是部分未知的，需要通过样本来对P进行推断。 国内...
评分国内教材，容易把数理统计和抽样调查混淆。 数理统计是对未知概率测度的估计。数理统计中的总体，是一个未知的概率分布P。总体已知，当且仅当对每一事件A，P(A)已知。样本是样本空间中随机实验的一个观测值。统计问题中，P至少是部分未知的，需要通过样本来对P进行推断。 国内...
评分国内教材，容易把数理统计和抽样调查混淆。 数理统计是对未知概率测度的估计。数理统计中的总体，是一个未知的概率分布P。总体已知，当且仅当对每一事件A，P(A)已知。样本是样本空间中随机实验的一个观测值。统计问题中，P至少是部分未知的，需要通过样本来对P进行推断。 国内...
评分国内教材，容易把数理统计和抽样调查混淆。 数理统计是对未知概率测度的估计。数理统计中的总体，是一个未知的概率分布P。总体已知，当且仅当对每一事件A，P(A)已知。样本是样本空间中随机实验的一个观测值。统计问题中，P至少是部分未知的，需要通过样本来对P进行推断。 国内...
用户评价
我是一个偏爱应用实践的读者，过去总觉得纯理论书籍与实际工作脱节，但这本书让我意识到，坚实的理论基础才是最高效的应用工具。它在讲解线性模型的假设和诊断部分时，表现出了极强的实用主义色彩。作者没有停留在经典的最小二乘估计，而是深入讨论了异方差性（Heteroscedasticity）和自相关（Autocorrelation）对估计量的影响，并清晰地指出了如何通过修正标准误（如White校正）来保证推断的有效性。这种将理论缺陷与实际解决方案紧密结合的叙述方式，非常贴合工程和金融领域对模型稳健性的要求。此外，书中对于时间序列分析的初步介绍，也展示了如何将平稳性、自相关函数等统计概念转化为对真实世界数据的分析语言。那些关于模型设定的讨论，充满了“过来人”的经验，比如何时应该引入交互项，何时需要进行变量变换，这些都不是简单公式能涵盖的智慧。读完这部分内容，我感觉自己对回归分析的理解不再是停留在“拟合曲线”的层面，而是上升到了对数据生成过程的深度建模和批判性分析。
评分这本书简直是概率论和统计学爱好者的福音！从我拿到手的那一刻起，就被它深入浅出的讲解方式深深吸引住了。作者并没有急于展示那些复杂难懂的公式推导，而是花了大量的篇幅来构建直观的理解框架。比如，在介绍大数定律时，它不是直接甩出一个定理，而是通过一系列生动的例子和思想实验，让你仿佛身临其境地体会到随机性背后的确定性规律。特别是关于中心极限定理的阐述，简直是教科书级别的精彩，它用不同分布的例子来展示，当样本量足够大时，样本均值的分布会趋于正态，这种渐进性的概念被解释得清晰透彻，让我这个曾经在这块绊倒过的读者豁然开朗。书中的图示也非常到位，那些二维概率密度函数的立体图、贝叶斯更新过程的动态流程图，都极大地辅助了抽象概念的理解。我尤其欣赏作者在介绍假设检验时，那种严谨又不失灵活的叙述风格，将I类错误和II类错误之间的权衡关系，处理得像是探讨一场精心策划的博弈。读完第一章，我已经感觉自己对随机变量的理解上升到了一个新的台阶，它不再是教科书上冰冷的代码，而是充满生命力的数学对象。这本书的结构设计也十分合理，从基础的概率公理出发，逐步过渡到更复杂的随机过程，每一步都走得踏实而有力，为后续更高级的数理统计打下了极其坚实的基础。
评分坦白说，我起初对这类纯理论性的统计学著作抱有一定程度的抗拒，总觉得它们会像枯燥的法律条文一样让人昏昏欲睡，但这本书彻底颠覆了我的看法。它的文字风格简直像是一位经验丰富、风趣幽默的导师在耳边轻声细语地指导你。书中对统计推断部分的讲解尤其出色，那种娓娓道来的叙述感，让你感觉自己不是在“学习”知识，而是在“发现”知识。比如，在讲解点估计时，它对比了矩估计、最大似然估计和贝叶斯估计的优劣，不是简单地罗列公式，而是深入剖析了每种方法的思想内核——矩估计的直观性、极大似然估计的渐近最优性以及贝叶斯方法对先验信息的纳入。作者在论证过程中，会穿插一些历史背景或者现实应用中的小故事，这使得原本可能显得枯燥的数学证明过程变得活泼起来，读起来完全没有压力。我发现自己可以很自然地跟着作者的思路走，即使遇到复杂的积分或矩阵运算，也能保持阅读的连贯性，这很大程度上归功于作者对逻辑链条的精心编织。这本书的排版也十分考究，公式的间距、定理的突出显示，都体现了出版方的专业水准，确保了长时间阅读的舒适度。
评分这本书的难度曲线设计得相当巧妙，它像是一个精心铺设的阶梯，让学习者能够在稳步攀升中获得持续的成就感。初期的章节注重概念的打磨和直觉的培养，语言相对平易近人，目标是建立一个坚不可摧的概率基础。但当我们进入到后半部分，讨论到分布函数的性质、充分性和完备性，或者涉及测度论在概率论中的应用时，它的深度陡然增加，开始要求读者具备更强的数学抽象能力。这种渐进式的难度提升，避免了初学者的望而却步，同时也保证了资深学习者不会感到内容单薄。我特别喜欢作者处理复杂定理证明时采用的“先给出核心思想，再逐步填补技术细节”的策略，这使得读者在面对那些冗长而技术性的证明时，能够始终抓住其背后的数学逻辑，不至于在细节的泥潭中迷失方向。它不是一本可以快速翻阅的书，而是一本需要你停下来、思考、甚至亲自推导一遍才能真正消化的“慢读”佳作。它强迫你慢下来，但正是这种慢，带来了知识的深度沉淀。
评分这是一本真正为深度学习者量身定做的参考书，它敢于直面那些教科书常常回避的细节和边界条件。对于那些已经掌握了基础概率论，但想在统计推断的理论根基上打得更牢固的读者来说，这本书的价值是无可估量的。它在介绍非参数统计方法的开篇部分，那种对统计模型假设的审视，就展现了极高的学术水准。作者没有满足于给出标准的检验统计量，而是深入探讨了检验的功效（Power）以及如何通过置换检验来克服分布假设带来的不便。特别是在处理高维数据和渐近理论时，书中对Slutsky定理和Delta方法等工具的运用，讲解得细致入微，每一步的条件假设都被明确指出，极大地增强了读者的严谨性。我个人认为，它在“统计学作为一门科学的哲学”这一层面上也做了很好的铺垫，引导读者思考“为什么”要选择某个估计量或检验方法，而不是仅仅停留在“如何计算”的层面。对于准备进行学术研究或者攻读高级学位的同行来说，这本书提供的理论深度和广度是确保其研究工作站得住脚的基石。
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