Statistical Inference

出版者:BROOKS/COLE

作者:George Casella

页数:700

出版时间:2008-6-7

价格:USD 88.36

装帧:Paperback

isbn号码:9780495391876

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...  

这本书最最重要和值得大力推荐的是前5章（或者说前六章），很难想象象作者这样的大牛会潜心细细的讲解最最基本的一些东西，大牛就是大牛，基础讲的及其清晰！书的习题很多，网上有答案。但是对我这种不做题纯粹拿来看看到人，讲解中的例题分析也是很好的！应该说前5-6章读好了...  

This is a classical textbook for mathematical statistics. I have to say that this book is barely ok and clearly not a perfect one as it lacks the necessary rigorous math treatment. It seems to be too easy for a student with good math background but shows ev...  

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...  

这本书最最重要和值得大力推荐的是前5章（或者说前六章），很难想象象作者这样的大牛会潜心细细的讲解最最基本的一些东西，大牛就是大牛，基础讲的及其清晰！书的习题很多，网上有答案。但是对我这种不做题纯粹拿来看看到人，讲解中的例题分析也是很好的！应该说前5-6章读好了...  

用户评价

这本《Statistical Inference》的阅读体验，对我来说是一次重塑认知之旅。我曾经认为统计推断只是一门纯粹的数学学科，但这本书让我看到了它在科学研究和社会实践中的强大生命力。作者并没有回避统计学中那些看似“高深”的理论，但他却能用一种非常亲切和易于理解的方式将其呈现出来。我尤其喜欢书中对于“模型”这一概念的阐述。他解释了为什么我们需要建立统计模型，模型又是如何帮助我们简化现实世界，并从中提取有用的信息。书中对回归分析、方差分析等经典模型的介绍，都结合了非常具体的应用场景，让我看到了这些模型是如何被用来解决实际问题的。例如，在讲解线性回归时，他举了一个预测房价的例子，详细说明了如何选取变量，如何解释回归系数，以及如何评估模型的拟合优度。这些讲解都非常细致，让我学到了很多实用的技巧。更让我印象深刻的是，这本书不仅仅是教你“做什么”，更教你“为什么这么做”。作者会深入剖析每种方法的内在逻辑，以及它背后的统计学原理。这使得我在学习过程中，能够建立起一种由内而外的理解，而不是停留在“知其然”的层面。读完这本书，我感觉自己对数据的解读能力有了质的飞跃，也对如何设计科学的实验和研究有了更深刻的认识。

这本《Statistical Inference》我实在是非常喜欢！我之前对统计学一直有点畏惧，总觉得那些公式和概念离生活太远。但这本书完全颠覆了我的看法。它不是那种枯燥的教科书，而更像是一位循循善诱的老师，一步步地引导我理解统计推断的精髓。作者用非常生动的语言和丰富的实际案例，把抽象的理论变得清晰易懂。比如，在解释置信区间的时候，他没有上来就扔公式，而是先讲了一个关于调查民意的问题，通过模拟不同的抽样情况，让我直观地感受到区间估计的意义和价值。还有假设检验的部分，他会用一些生活中常见的例子，比如“某个新药是否真的有效”或者“某个营销活动是否带来了预期的增长”，来讲解P值和错误类型的概念。读完之后，我感觉自己不再是被动地记忆公式，而是真正理解了为什么需要这些方法，以及它们在实际应用中是如何帮助我们做出更明智的决策的。这本书的结构也非常合理，从基础概念到高级应用，层层递进，让我有一种“豁然开朗”的感觉。而且，它还强调了统计推断的局限性和需要注意的问题，这一点我觉得非常重要，它让我们明白统计结果不是万能的，而是需要结合实际情况进行解读的。总之，如果你也像我一样，对统计推断感到困惑，或者想从根本上理解它，这本书绝对是你的不二之选。它不仅能让你学到知识，更能培养你用统计思维去看待世界的能力。

《Statistical Inference》这本书给我带来的最大冲击，在于它对统计学本质的深刻洞察。我一直认为统计学就是一堆冰冷的数据和复杂的计算，但这本书让我看到了它背后蕴含着的逻辑和哲学。作者在书中反复强调“不确定性”是统计学的核心，而统计推断正是我们在面对不确定性时，如何科学地做出判断和决策的工具。他通过大量篇幅讲解了概率论的基础，以及它是如何支撑起整个推断体系的，这一点非常关键。我之前对概率的理解只停留在“猜硬币正反面”这种层面，但这本书让我明白，概率是我们量化不确定性的语言。然后，书中对各种估计方法和检验方法的讲解，都建立在坚实的概率基础之上，让我理解了“为什么”要用这些方法，而不是仅仅“怎么”用。我特别欣赏作者在处理一些容易引起混淆的概念时，比如贝叶斯推断和频率学派的差异，他给出了非常清晰的对比和解释，并且指出了各自的优缺点和适用场景。这让我能够更全面地理解不同的统计思想，而不是被单一的视角所束缚。这本书的写作风格也很独特，它不像一般的教科书那样死板，而是充满了思考的火花。作者经常会提出一些引人深思的问题，引导读者自己去探索答案。读这本书的过程，就像是在进行一场智力探险，每一次阅读都会有新的发现和感悟。

《Statistical Inference》这本书给我的感觉，就像是在一位经验丰富的侦探的指导下，学习如何从纷繁复杂的线索中抽丝剥茧，找到真相。我之前对统计推断的概念总是模糊不清，尤其是在理解“推断”这个词的含义时，总觉得它过于宽泛。但这本书的讲解，让我明白了统计推断的核心在于“从样本到总体”的推理过程。作者非常巧妙地运用了大量生动的比喻和类比，将抽象的统计概念形象化。比如，他用“从一口汤的味道判断整锅汤的咸淡”来比喻样本推断总体，让我一下子就理解了其基本思想。在讲解参数估计时，他详细介绍了点估计和区间估计的区别与联系，并且深入分析了各种估计量的性质，比如无偏性、有效性等，让我明白为什么我们需要选择最优的估计方法。而对于假设检验，他更是把每一个步骤都拆解得非常清楚，从零假设的设定，到检验统计量的计算，再到P值的解读，都提供了非常详细的指导。他还会强调，统计推断的结果并非绝对真理，而是在一定概率下的结论，这种严谨的态度让我非常受启发。这本书的写作风格也很有感染力，作者的文字充满了热情和智慧，读起来一点也不枯燥。我甚至觉得，这本书不只是一本统计学教材，更是一本关于如何理性思考和做出决策的指南。

这本《Statistical Inference》给我带来的最大收获，莫过于让我摆脱了对统计学的“恐惧症”。我一直觉得统计学是一门与我无关的“高冷”学科，直到我翻开这本书。作者用一种非常接地气的方式，将统计推断的知识娓娓道来。我最欣赏的是书中对“模型”概念的引入，它不是孤立的数学公式，而是帮助我们理解世界的框架。作者解释了为什么我们需要建立统计模型，以及模型如何帮助我们抓住事物的本质。他对各种常用统计模型的介绍，都结合了大量的现实案例，比如市场调查、医学研究、社会科学研究等，让我看到了统计推断在各个领域的广泛应用。特别是对因果推断的初步探讨，让我对如何从相关性中区分因果关系有了更深的理解。书中对不同统计方法之间的联系和区别也做了清晰的梳理，比如在讲解方差分析和线性回归时，他会指出它们之间的内在联系，让我能够建立起一个更系统、更完整的统计知识体系。这本书的语言风格也非常活泼，作者会时不时地穿插一些幽默的评论，让我在轻松的氛围中学习。而且，书中的图表也非常精美，能够很好地辅助理解。总而言之，这是一本能够让你真正爱上统计学的书，它不仅教会你知识，更培养你用统计学解决问题的能力。

5.1 Statistical Inference - Casella Berger (2nd ed. Thomson, 2002)

5.1 Statistical Inference - Casella Berger (2nd ed. Thomson, 2002)

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