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出版者:高等教育齣版社

作者:茆詩鬆//程依明//濮曉龍

出品人:

頁數:523

译者:

出版時間:2011-2-1

價格:44.80元

裝幀:平裝

isbn號碼:9787040312102

叢書系列:普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材

圖書標籤:

• 概率論與數理統計
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• 隨機過程
• 數學建模
• 大學教材
• 基礎數學
• 數據分析
• 數學方法

現代統計學與數據科學前沿：基於R與Python的實踐指南 內容提要： 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實用的現代統計學與數據科學的實踐框架。我們摒棄瞭傳統教科書中過於依賴復雜解析推導的冗餘，轉而聚焦於概念的直觀理解、算法的運作機製，以及最重要的——在真實世界數據上的有效應用。全書緊密圍繞當前數據科學領域最核心的工具鏈：R語言和Python（及其生態係統如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）。 第一部分：統計學基礎的重塑與現代視角 (Foundations Revisited) 本部分首先對統計學的基本概念進行現代化梳理，強調其在數據驅動決策中的角色，而非僅僅是理論證明的工具。 第一章：數據驅動思維的建立 本章深入探討瞭數據的生命周期管理，從數據采集的偏差識彆到數據清洗的自動化流程。我們詳細介紹瞭探索性數據分析 (EDA) 的高級技術，包括多維可視化（如t-SNE, UMAP在降維後的應用）、時間序列的初步分解，以及如何使用描述性統計量有效總結數據集的特徵。重點講解瞭統計抽樣方法的現代選擇（如分層抽樣、集群抽樣）及其在應對大規模異構數據時的適用性。 第二章：概率模型與統計推斷的計算實現 我們不再停留在離散和連續隨機變量的古典定義，而是將重點放在隨機過程的模擬和應用上。通過R的`simstudy`包和Python的`SimPy`庫，讀者將學習如何模擬復雜的隨機係統。在統計推斷部分，本書側重於基於重采樣的推斷，如Bootstrap和Jackknife方法的原理與具體實現，用以構建穩健的置信區間和進行假設檢驗，特彆是在參數分布未知或樣本量較小的情況下。最大似然估計（MLE）的求解不再局限於解析，而是通過期望最大化（EM）算法的迭代過程在計算上完成。 第三章：綫性模型的擴展與診斷 超越基礎的簡單綫性迴歸，本章深入探討廣義綫性模型 (GLM) 的結構（如Logistic迴歸、Poisson迴歸），並詳細講解瞭如何使用R的`glm`係列函數和Python的`statsmodels`進行模型擬閤、係數解釋及殘差分析。模型診斷被提升到關鍵地位，我們引入瞭多重共綫性（VIF）的計算、異方差性（White檢驗）的檢測，以及杠杆點與影響點的識彆。對於非綫性關係的建模，本章介紹瞭加性模型 (GAMs) 的思想及其在R中的`mgcv`包中的應用。 第二部分：機器學習核心算法的統計學內涵 (Machine Learning Decoded) 本部分的目標是將常見的機器學習算法視為統計模型或優化問題的具體實例，強調其背後的統計學假設、偏倚-方差權衡，以及正則化在控製模型復雜度中的作用。 第四章：監督學習的正則化與選擇 本章詳細剖析瞭正則化技術如何影響模型估計。重點分析瞭嶺迴歸（Ridge）、Lasso迴歸（及其在特徵選擇中的作用）和Elastic Net的數學原理。讀者將使用Scikit-learn和R的`glmnet`包，比較不同正則化參數 ($lambda$) 對模型性能、係數收縮的影響。此外，我們深入探討瞭模型選擇標準，如AIC、BIC的計算及其在不同情境下的適用性限製，並引入瞭交叉驗證（K-Fold, LOOCV）作為模型泛化的黃金標準。 第五章：分類器的深度剖析 除瞭樸素貝葉斯（作為概率模型的應用），本章著重於支持嚮量機 (SVM) 的核方法（Kernel Trick）及其在統計學上如何映射到高維空間的決策邊界。對於決策樹，我們講解瞭信息增益、基尼不純度等分裂標準的統計學基礎，並詳細介紹瞭隨機森林作為集成方法的方差降低機製。分類性能的評估不再局限於準確率，本書詳細介紹瞭混淆矩陣的解讀、ROC麯綫的繪製與AUC的計算，以及F1分數在類彆不平衡問題中的重要性。 第六章：維度災難與降維技術 本章專門處理高維數據的挑戰。主成分分析 (PCA) 被視為一種尋找數據最大方差投影的統計過程，我們不僅講解瞭SVD分解在計算PCA中的作用，還探討瞭如何確定有效的主成分數量。因子分析 (FA) 作為探索潛在結構的一種方法，其與PCA的區彆與聯係被清晰闡述。在Python環境中，將使用`scikit-learn`實現這些方法，並側重於降維後數據重構誤差的量化。 第三部分：高級統計建模與前沿應用 (Advanced Modeling & Frontiers) 本部分聚焦於現代數據科學中不可或缺的高級統計工具和前沿計算方法。 第七章：時間序列分析的現代方法 時間序列的分析被提升到關注於平穩性檢驗、季節性分解和預測的層麵。本書涵蓋瞭經典的ARIMA模型族，但更側重於使用狀態空間模型（State-Space Models）及其在R中的`KFAS`包或Python中的`statsmodels.tsa.statespace`模塊中的實現。我們講解瞭GARCH模型在金融波動性建模中的應用，並通過實際案例展示瞭滾動預測（Rolling Forecast）的穩健性評估。 第八章：非參數方法與深度學習的統計基礎 本章探討瞭在模型假設不成立時，如何依賴數據本身進行推斷。核密度估計 (KDE) 的帶寬選擇原理是重點內容。在轉嚮深度學習時，我們將其視為一種極其復雜的、具有數百萬參數的非綫性迴歸/分類模型。本章解釋瞭反嚮傳播（Backpropagation） 的本質是一個基於鏈式法則的梯度計算過程，它本質上是在求解一個極度復雜的非凸優化問題。我們對比瞭傳統統計模型（如GLM）的“可解釋性”與深度網絡（如簡單前饋網絡）的“預測能力”之間的權衡。 第九章：貝葉斯統計的計算革命 本書將貝葉斯方法視為一種概率編程範式。我們詳細介紹瞭馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC） 方法，尤其是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣的運作機製，強調它們如何解決復雜後驗分布的積分問題。讀者將使用STAN（或其在R/Python中的接口）來構建層次模型（Hierarchical Models），學習如何診斷MCMC鏈的收斂性（如$hat{R}$統計量），並利用後驗樣本進行穩健的參數估計和預測區間構建。 附錄：R與Python環境配置與最佳實踐 本附錄提供瞭在主流操作係統上配置所需軟件環境的詳細步驟，包括包管理（`renv` for R, `conda` for Python）以及高效的數據操作技巧，確保讀者能夠無縫地將理論知識轉化為可執行的分析代碼。 本書特色： 1. 實踐驅動： 超過100個完整的代碼案例，覆蓋金融、生物信息和市場營銷數據。 2. 工具整閤： 深度融閤R（專注於統計建模和可視化）與Python（專注於大規模計算和機器學習集成）。 3. 概念清晰： 強調“為什麼”和“如何做”，而非僅限於“是什麼”。 4. 現代議題： 涵蓋因果推斷（如傾嚮得分匹配的初步介紹）和模型可解釋性（如SHAP值）的前沿概念。

評分☆☆☆☆☆

任何學問的入門階段，一本經典參考書、一本習題集、幾個project足夠瞭。 隻說經典參考書，有幾個必要條件。 1、概念的論述要清晰易懂。 2、例題豐富。 3、從解決問題的角度齣發組織書本結構。 本書在前兩點做得非常好，對樣本空間、事件、條件概率、獨立性與相關性、隨機變量...  

評分☆☆☆☆☆

很舒暢的一部書。概念的延展、講解，自然清新。描述語言生動，形象。“概率論”其實復雜的公式推導並不多，精彩的東西是深刻的體會理論的應用概念。這本書做到瞭。雖說是數學係應用教材，其實工科哪個專業，都可以拿來學習，難度不算太大。 比盛聚的那本大眾教材，要強的多得...  

評分☆☆☆☆☆

比盛粥的內容全麵且有一定的語言敘述，比陳希孺的條理清晰(陳的不過是囉囉嗦嗦的講瞭點自己的筆記罷瞭)，其內容基本上涵蓋瞭非理學係所需要的概統知識的基礎，證明嚴謹但存在跳步驟，習題質量一般，除瞭每節最後的幾個習題有點意思之外再無亮點。 很奇怪為什麼現在是盛粥的書當...

評分☆☆☆☆☆

比盛粥的內容全麵且有一定的語言敘述，比陳希孺的條理清晰(陳的不過是囉囉嗦嗦的講瞭點自己的筆記罷瞭)，其內容基本上涵蓋瞭非理學係所需要的概統知識的基礎，證明嚴謹但存在跳步驟，習題質量一般，除瞭每節最後的幾個習題有點意思之外再無亮點。 很奇怪為什麼現在是盛粥的書當...

評分☆☆☆☆☆

任何學問的入門階段，一本經典參考書、一本習題集、幾個project足夠瞭。 隻說經典參考書，有幾個必要條件。 1、概念的論述要清晰易懂。 2、例題豐富。 3、從解決問題的角度齣發組織書本結構。 本書在前兩點做得非常好，對樣本空間、事件、條件概率、獨立性與相關性、隨機變量...  

评分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書的價值遠超齣一本普通的教材定義。它更像是一部陪伴學習者成長的工具書和參考手冊。我發現，即便是學習完課程很久之後，當我再次遇到一些模糊不清的概率或統計問題時，我還是會習慣性地翻開這本書的特定章節。每次重溫，總能從中挖掘齣新的理解層次。例如，書中關於置信區間的構建和解釋部分的細緻程度，讓我對“不確定性”有瞭更審慎的態度，而不是簡單地將其視為一個數字。它強調瞭區間估計的穩健性和適用邊界，這種嚴謹的學術態度貫穿始終。對我個人而言，這本書不僅僅是考試的工具，更是後續深入研究數理統計及其在實際領域應用時，最可靠的起點和最堅實的後盾。它的內容密度適中，深度足夠，並且具有極強的自洽性和邏輯完整性，是值得反復研讀的經典之作。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我最初拿到這本書時，對其中關於多維隨機變量的章節感到有些吃力。那些矩陣運算和協方差結構的描述，很容易讓人在復雜的代數推導中迷失方嚮。但是，這本書的妙處在於，它總能在關鍵時刻插入一些清晰的幾何解釋或直觀的比喻。例如，在講解主成分分析（PCA）的統計基礎時，書中通過嚮量投影和特徵分解的可視化描述，將原本抽象的綫性代數概念與降維的目的緊密聯係起來，讓我一下子就抓住瞭問題的核心——如何在保持信息量最大的前提下減少數據的維度。這種從“代數錶述”到“幾何直觀”的轉換，是這本書為我帶來的最大收獲之一。它教會我，在麵對復雜的多元統計時，不要隻顧著計算，更要嘗試理解數據空間中的形態和結構。這種深度的、多維度的教學方法，使得我對統計學的理解從二維平麵上升到瞭三維空間，受益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我接觸過不少關於概率統計的書籍，但真正能讓我感到醍醐灌頂的並不多。這本書最大的亮點，我認為在於它對“模型構建”的強調。它不僅僅是教會你如何計算，更重要的是教會你如何“思考”——如何將現實世界中的不確定性問題抽象成數學模型。書中的案例選取非常貼近實際應用場景，無論是金融領域的風險評估，還是工程中的質量控製，都能找到相應的理論支撐。這使得學習過程不再是孤立的知識點積纍，而是一個解決實際問題的過程。比如，在講解假設檢驗時，作者非常細緻地分析瞭不同檢驗方法背後的統計哲學，這對我理解“犯第一類錯誤”和“犯第二類錯誤”的權衡至關重要。我清晰地記得有一次在工作中遇到一個數據解釋難題，恰好翻閱到書中關於非參數檢驗的那一節，書中的描述瞬間點亮瞭我的思路，讓我找到瞭突破口。這種知識的遷移能力，正是這本教材功力的體現，它提供的工具箱遠比錶麵上展示的公式要豐富得多。

评分☆☆☆☆☆

這本**《概率論與數理統計教程》**對我來說，簡直是一場智力上的冒險。我記得剛開始翻開這本書時，那些密密麻麻的公式和符號就讓我有點望而生畏。然而，作者的敘述方式卻有著一種獨特的魔力，它不像是冷冰冰的教科書，更像是一位經驗豐富的老師，耐心地引導著你一步步跨越那些看似難以逾越的數學鴻溝。書中的例題設計得非常巧妙，它們不僅僅是公式的堆砌，更是對理論概念的生動詮釋。我特彆欣賞作者在引入新概念時所采用的“循序漸進”的手法，比如在講解大數定律時，不是一下子就拋齣復雜的數學證明，而是先從直觀的例子入手，讓人對概率的隨機性與規律性之間的微妙平衡産生深刻的理解。完成一章的學習後，那種豁然開朗的感覺，是其他很多教材難以給予的。當然，對於初學者來說，某些章節的深度可能需要反復閱讀和思考，但正是這種挑戰性，纔使得最終掌握知識時的成就感倍增。這本書的排版清晰，邏輯流暢，即便是麵對最抽象的統計推斷部分，也能感受到作者試圖將復雜的數學工具“人化”的努力。

评分☆☆☆☆☆

從結構上看，這部教材的處理方式顯得尤為成熟和穩健。它沒有盲目追求新穎或過度炫技，而是專注於打磨那些最核心、最基礎的概念。我很喜歡它在處理隨機變量的聯閤分布時所展現的嚴謹性，每一個定義、每一個定理的引入都有堅實的邏輯基礎支撐。對於那些對數學證明有較高要求的讀者來說，這本書無疑提供瞭足夠的深度和廣度。然而，即便是對於那些更偏嚮應用取嚮的讀者，它也提供瞭足夠的注釋和圖示來輔助理解那些看似艱深的證明過程。特彆是關於中心極限定理的討論部分，作者不僅給齣瞭標準的證明路徑，還深入探討瞭其在不同分布族中的普適性，這極大地拓寬瞭我對“漸近性”這一核心統計概念的認識。這本書的深度和廣度達到瞭一個精妙的平衡點，既能滿足專業研究人員對細節的苛求，又能為初學者構建起一個堅實的概念框架，堪稱是教科書編寫藝術的典範。

评分☆☆☆☆☆

用純數學的方式建立的概統教程，接著高數看很受啓發。

评分☆☆☆☆☆

棒，適閤自學

评分☆☆☆☆☆

蔣欣格推薦的數學係本科教材，解決瞭我糟糕的概率論與數理統計基礎！卯師鬆老師的書確實不錯！

评分☆☆☆☆☆

教材當中真的算用心的。期末考逆襲瞭！

评分☆☆☆☆☆

相見恨晚啊，尤其是配套的習題，越復習越有動力