数理统计与数据分析（原书第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 里斯 著，田金方 译

图书标签:

• 数理统计
• 数据分析
• 统计学
• 概率论
• 数据挖掘
• 统计推断
• 回归分析
• 假设检验
• R语言
• Python

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111336464

版次：3

商品编码：10664952

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 统计学精品译丛

开本：16开

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

页数：455

内容简介

　　《数理统计与数据分析（原书第3版）》将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用。《数理统计与数据分析（原书第3版）》内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、随机变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性最小二乘等。
　　《数理统计与数据分析（原书第3版）》用真实数据分析了实际问题，以此增强读者对理论的理解；作者将自助方法与传统的推论性过程结合起来，增加了蒙特卡罗方法。此外，为了使概念更清晰，书中提供了大量的示例，而且还有丰富的习题，以增强读者的计算能力。
　　《数理统计与数据分析（原书第3版）》适合作为统计学、数学、其他理工科专业以及社会科学和经济学专业高年级本科生和低年级研究生的教材，同时也可供相关领域技术人员参考。

作者简介

　　John A. Rice，在加州大学伯克利分校获得博士学位，并一直任教于该校统计系，现为该校统计学名誉教授。他是美国数理统计学会成员，发表过多篇理论和应用统计学论文，其研究兴趣集中于海量和需要高强度计算的随机数据的分析方法。

目录

第1章 概率
1.1 引言
1.2 样本空间
1.3 概率测度
1.4 概率计算：计数方法
1.4.1 乘法原理.
1.4.2 排列与组合
1.5 条件概率
1.6 独立性
1.7 结束语
1.8 习题

第2章 随机变量
2.1 离散随机变量
2.1.1 伯努利随机变量
2.1.2 二项分布
2.1.3 几何分布和负二项分布
2.1.4 超几何分布
2.1.5 泊松分布
2.2 连续随机变量
2.2.1 指数密度
2.2.2 伽马密度
2.2.3 正态分布
2.2.4 贝塔密度
2.3 随机变量的函数
2.4 结束语
2.5 习题

第3章 联合分布
3.1 引言
3.2 离散随机变量
3.3 连续随机变量
3.4 独立随机变量
3.5 条件分布
3.5.1 离散情形
3.5.2 连续情形
3.6 联合分布随机变量函数
3.6.1 和与商
3.6.2 一般情形
3.7 极值和顺序统计量
3.8 习题

第4章 期望
4.1 随机变量的期望
4.1.1 随机变量函数的期望
4.1.2 随机变量线性组合的期望
4.2 方差和标准差
4.2.1 测量误差模型
4.3 协方差和相关
4.4 条件期望和预测
4.4.1 定义和例子
4.4.2 预测
4.5 矩生成函数
4.6 近似方法
4.7 习题

第5章 极限定理
5.1 引言
5.2 大数定律
5.3 依分布收敛和中心极限定理
5.4 习题

第6章 正态分布的导出分布
6.1 引言
6.2.2 分布、t分布和F分布
6.3 样本均值和样本方差
6.4 习题

第7章 抽样调查
7.1 引言
7.2 总体参数
7.3 简单随机抽样
7.3.1 样本均值的期望和方差
7.3.2 总体方差的估计
7.3.3 X抽样分布的正态近似
7.4 比率估计
7.5 分层随机抽样
7.5.1 引言和记号
7.5.2 分层估计的性质
7.5.3 分配方法
7.6 结束语
7.7 习题

第8章 参数估计和概率分布拟合
8.1 引言
8.2 粒子排放量的泊松分布拟合
8.3 参数估计
8.4 矩方法
8.5 最大似然方法
8.5.1 多项单元概率的最大似然估计
8.5.2 最大似然估计的大样本理论
8.5.3 最大似然估计的置信区间
8.6 参数估计的贝叶斯方法
8.6.1 先验的进一步注释
8.6.2 后验的大样本正态近似
8.6.3 计算问题
8.7 效率和克拉默{拉奥下界
8.7.1 例子：负二项分布
8.8 充分性
8.8.1 因子分解定理
8.8.2 拉奥{布莱克韦尔定理
8.9 结束语
8.1 0习题

第9章 假设检验和拟合优度评估
9.1 引言
9.2 奈曼{皮尔逊范式
9.2.1 显著性水平的设定和p值概念
9.2.2 原假设
9.2.3 一致最优势检验
9.3 置信区间和假设检验的对偶性
9.4 广义似然比检验
9.5 多项分布的似然比检验
9.6 泊松散布度检验
9.7 悬挂根图
9.8 概率图
9.9 正态性检验
9.1 0结束语
9.1 1习题

第10章 数据汇总
10.1 引言
10.2 基于累积分布函数的方法
10.2.1 经验累积分布函数
10.2.2 生存函数
10.2.3 分位数{分位数图
10.3 直方图、密度曲线和茎叶图
10.4 位置度量
10.4.1 算术平均
10.4.2 中位数
10.4.3 截尾均值
10.4.4 M估计.
10.4.5 位置估计的比较
10.4.6 自助法评估位置度量的变异性
10.5 散度度量
10.6 箱形图
10.7 利用散点图探索关系
10.8 结束语
10.9 习题

第11章 两样本比较
11.1 引言
11.2 两独立样本比较
11.2.1 基于正态分布的方法
11.2.2 势
11.2.3 非参数方法：曼恩{惠特尼检验
11.2.4 贝叶斯方法
11.3 配对样本比较
11.3.1 基于正态分布的方法
11.3.2 非参数方法：符号秩检验
11.3.3 例子：测量鱼的汞水平
11.4 试验设计
11.4.1 乳腺动脉结扎术
11.4.2 安慰剂效应
11.4.3 拉纳克郡牛奶试验
11.4.4 门腔分术
11.4.5 FD&CRedNo;
11.4.6 关于随机化的进一步评注
11.4.7 研究生招生的观测研究、混杂和偏见
11.4.8 审前调查
11.5 结束语
11.6 习题

第12章 方差分析
12.1 引言
12.2 单因子试验设计
12.2.1 正态理论和F检验
12.2.2 多重比较问题
12.2.3 非参数方法：克鲁斯卡尔{沃利斯检验
12.3 二因子试验设计
12.3.1 可加性参数化
12.3.2 二因子试验设计的正态理论
12.3.3 随机化区组设计
12.3.4 非参数方法：弗里德曼检验
12.4 结束语
12.5 习题

第13章 分类数据分析
13.1 引言
13.2 费舍尔精确检验
13.3 卡方齐性检验
13.4 卡方独立性检验
13.5 配对设计
13.6 优势比
13.7 结束语
13.8 习题

第14章 线性最小二乘
14.1 引言
14.2 简单线性回归
14.2.1 估计斜率和截距的统计性质
14.2.2 拟合度评估
14.2.3 相关和回归
14.3 线性最小二乘的矩阵方法
14.4 最小二乘估计的统计性质
14.4.1 向量值随机变量
14.4.2 最小二乘估计的均值和协方差
14.4.3.2 的估计
14.4.4 残差和标准化残差
14.4.5 ˉ的推断
14.5 多元线性回归：一个例子
14.6 条件推断、无条件推断和自助法
14.7 局部线性平滑
14.8 结束语
14.9 习题
附录A 常用分布
附录B 表
部分习题答案
参考文献

前言/序言

　　前言
　　本书的目标
　　这本书反映了我对第一门统计学课程的认识，而这对很多学生来说可能是最后的统计课程。
　　这样的课程应该包括数理统计的一些经典内容（如似然法），以及描述统计学和数据分析的一些内容，特别是图形显示、试验设计和复杂的实际应用。它还应该体现出计算机在统计学中所起的不可或缺的作用。这些主题适当地交织在一起，可以将现代统计学的本质展示给学生。分别讲授两个主题的课程 || 一个是理论，一个是数据分析，对我来讲似乎有点造作。此外，很多学生仅学习一门统计学课程，而没有时间学习两门或两门以上这方面的课程。
　　数据分析与统计实践
　　为了将上述主题融合在一起，我一直在努力地撰写一本能够紧密结合统计实践的教科书。只有分析实际数据，才能使我们明白形式理论和通俗数据分析方法所扮演的角色。我围绕着各种问题组织了这本书，这些问题都需要使用统计方法来解决，此外书中包含很多实际例子，借此引入和介绍理论内容。这样安排的优点是理论构建在寓意深刻的背景内容下，对其逐步补充和加强，与通俗的分析方法结合在一起。我认为，这种方法是适合于统计学的，其历史发展主要是由实践需要来促进的，而不是抽象或美学的思考。同时，我也没有回避学生应该知道的数学内容。
　　第3 版
　　本书第1 版于 1988 年问世，第2 版于 1994 年出版。尽管本书基本的目的和结构没有改变，但是新的版本反映了统计学科的发展，尤其是计算方面的革新。
　　这一版最显著的变动是对贝叶斯推断的处理。我将最后一章的材料做了迁移，分散于之前的各章中，这是由于很多老师很难讲授到这一章。现在贝叶斯推断首先出现在第3章的条件分布中。然后，在第8章与频率学派方法同步讲解，那里的贝叶斯方法可以非常自然地解决最大似然估计量。第9章假设检验的引言部分现在以贝叶斯公式作为开端，然后再转向奈曼{皮尔逊范式。
　　这样做的一个好处是似然比的至关重要性更突出。在应用中，我强调无信息先验，说明频率学派和贝叶斯学派得出的定性结论具有相似性。
　　概率论章节新增了基因组学和金融统计的例子。这些材料除了与相应的主题相关外，还可以很自然地强化基本概念。例如，连接函数 （copulas） 强调了边际分布和联合分布之间的关系。其他变动包括第10章探索性数据分析中散点图和相关系数的介绍，以及第14章中利用局部线性最小二乘进行非参数平滑的简介。本版新增了将近 100 道习题，主要集中在第7 .14章，同时还包括几个新的数据集，有些数据集完全可以用于计算机实验室上机操作。此外， 还修改了前面版本中解释含糊不清的一些段落。
　　概要
　　当然，我们可以从目录中找到完整的大纲，这里，我仅仅强调几点，并指出教师讲授课程时需要取舍的章节内容。
　　前 6章包含概率论的内容，特别是与统计学密切相关的内容。第1章以非测度论的观点介绍概率论的基本内容，以及初等组合方法。在这一章和其他概率章节中，我尽可能地利用现实世界的例子，而不是使用球与盒子的抽样模型。
　　第2章介绍了随机变量的概念。我选择将离散型和连续型随机变量放在一起讨论，而不是把连续情形推迟到以后再进行介绍。本章介绍了几个常见分布。这样安排的好处是它能为后面的章节提供一些讨论和介绍的内容。
　　第3章继续讨论随机变量，但是转向联合分布。教师可以跳过雅可比行列式，这不会有损课程的连续性，因为它们很少在本书的其余部分出现。如果教师乐意之后做些回溯工作，可以在讲解时跳过 3.7 节极值和顺序统计量的内容。
　　期望、方差、协方差、条件期望和矩生成函数共同构成第4章。教师可以跳过条件期望和预测，尤其是没有计划讲解稍后的充分统计量时。这一章之后的部分介绍了 ± 方法 （误差传播方法），这个方法多次出现在统计学的章节中。
　　第5章在非常严格的假设条件下证明了大数定律和中心极限定理。
　　第6章汇编了与正态分布有关的常用分布，以及利用通常的正态随机样本计算所得统计量的抽样分布。我没有在此浪费过多的时间，但确实介绍了统计学章节所必需的知识点， 学生很有必要学习这些分布。
　　第7章是有关抽样调查的内容，以非常规但比较自然的方式导入统计学的研究议题。很多学生在学习抽样调查内容时感到比较模糊，而恰恰在抽样调查中很自然地提出了一系列比较特殊的具体统计问题。从历史上看，抽样调查涉及了很多重要的统计概念，并可以将其用作传播介质引入在后面的章节中深入介绍的概念和技术，例如：
　　作为随机变量的估计量的思想，具有与之相关联的抽样分布。
　　偏倚、标准误差和均方误差的概念。
　　置信区间和中心极限定理的应用。
　　通过研究分层估计量揭示试验设计的概念以及相对效率的概念。
　　期望、方差和协方差的计算。
　　抽样调查不受欢迎的原因之一是其计算十分令人讨厌。然而，这种讨厌也有其长处，学生可以在这样的计算中得到锻炼。教师可以灵活地掌握介绍本章概念的深度。比率估计和分层部分是可选的，初次讲授时完全可以跳过，或稍后再讲这些概念，这并不影响课程的连续性。
　　第8章介绍参数估计，它是由拟合数据的概率律问题引起的，其中介绍了矩方法、最大似然方法和贝叶斯推断方法，同时还介绍了效率的概念，证明了克拉默{拉奥不等式。8.8 节介绍了充分性的概念及其一些衍生问题。可以跳过克拉默{拉奥下界和充分性的内容。在我看来，充分性的重要性通常被过度强调了。负二项分布的内容也可以跳过。
　　第9章介绍了假设检验及其拟合优度检验的应用，这配合第8章的内容.（这个内容还会在第11章深入讨论。）这里还简要展示了图方法。如果课时有限，教师可以跳过本章最后的 9.6 节（泊松散布度检验）、9.7 节（悬挂根图）和 9.9 节（正态性检验）。
　　第10章介绍了几种描述性方法，其中的很多技术都会在后面的章节中出现。本章强调了图方法的重要性，并介绍了稳健性的概念。将描述性方法放在本书的后面似乎有点怪异， 这样做是因为描述性方法通常有其随机性的一面，三章之后再介绍之可以使学生有足够的基础知识去研究各种汇总统计量的统计行为（例如，中位数的置信区间）。我在讲授课程时，会较早地介绍这部分内容。例如，在抽样调查实验中，我让学生制作抽取样本的箱形图和直方图。教师可以跳过生存函数和危险函数。
　　第11章介绍了两样本问题的经典分析方法和非参数方法。假设检验的概念第一次出现在第9章，在此做了更深一步的介绍。本章的末尾讨论了试验设计并解释了观测研究的一些内容。
　　前面 11章是初级课程的核心，涵盖了估计和假设检验的构造理论、图和描述性方法以及试验设计的内容。
　　教师可以自由地选择第12章到第14章的内容。特别地，没有必要按照书中给定的顺序讲解这些章节。
　　第12章利用方差分析和非参数技术讨论了单因子和二因子试验设计问题。多重比较问题第一次出现在第11章末，在此进行了深入讨论。
　　第13章简单讨论了分类数据分析， 介绍了齐性和独立性的似然比检验， 并叙述了麦克尼马尔检验。最后，通过前瞻性和回顾性研究的讨论引入了优势比的估计问题。
　　第14章讨论了线性最小二乘。首先介绍了简单线性回归，接着利用线性代数讨论了更一般的情形。我选择运用矩阵代数，但尽可能地将其维持在简单和具体层面上，没有超过初级一学期（每学年分为四学期制度中的一学期） 课程所讲授的内容。特别地，我没有介绍一般线性模型的几何分析内容，也没有试图将回归和方差分析统一起来。在这一整章中，理论结果伴随着更多基于残差分析的定性数据分析步骤。在本章末，我通过局部线性最小二乘介绍了非参数回归。
　　计算机使用和习题解答
　　计算是现代统计不可或缺的一部分。它是数据分析的本质，可以帮助我们理清基本概念。我的学生使用开源软件包 R，将其安装在自己的计算机上就可以使用。也可以使用其他的软件包，但在这本书中，我没有讨论其他的软件程序。原书配套的 CD 内容可从华章网站 （www.hzbook.com）下载，其中包括书中涉及的数据。
　　这本书包含大量的习题，从例行的基本概念强化题到具有一定难度的分析题。我认为习题解答，特别是非常规的习题，是非常重要的。
　　致谢
　　我要感谢很多人，他们直接和间接地促成了第1 版面世。Richard Olshen、Yosi Rinnot、Donald Vlvisaker、Len Ha。和 David Lane 在教学中使用了早期版本，他们提出很多有益的意见。他们和我自己课堂中的学生提供了很多建设性的意见。助教，尤其是 Joan Staniswalis、Roger John-son、Terri Bittner 和 Peter Kim，解答了很多习题，发现其中的很多错误。很多审稿人给出了有益的建议：Rollin Brant，多伦多大学；George Casella，康奈尔大学；Howard B。Christensen，杨百翰大学；David Fairley，俄亥俄州立大学；Peter Guttorp，华盛顿大学；Hari Iyer，科罗拉多州立大学；Douglas G。Kelly，北卡罗来纳大学；Thomas Leonard，威斯康星大学；Albert S。Paul-son，伦斯勒理工学院；Charles Peters，休斯敦大学；Andrew Rukhin，马萨诸塞大学安默斯特校区；Robert Schaefer，迈阿密大学；Ruth Williams，加州大学圣地亚哥分校。Richard Royall 和 W.G。Cumberland 热心地提供了第7章抽样调查所使用的数据集。我在休假时有幸在国家标准局度过了愉快的一年，那里的统计学家让我留意到书中其他几个数据集。我深深地感激编辑 John Kimmel，他的耐心、毅力和信念促成这本书的出版。
　　使用过本书第1 版的很多学生和教员给出了坦诚的评论，这极大地影响了第2 版的修订。我要特别感谢 Ian Abramson、Edward Bedrick、Jon Frank、Richard Gill、Roger Johnson、Torgny Lindvall、Michael Martin、Deb Nolan、Roger Pinkham、Yosi Rinott、Philip Stark 和 Bin Yu。我要向无意间遗漏的同仁表示道歉。最后，我要感谢 Alex Kugushev 在进行修订时所提供的鼓励和支持，感谢 Terri Bittner 在校正和解答新的习题时所做的细致工作。
　　很多人促成了第3 版的问世。我想感谢如下这些审稿专家：Marten Wegkamp，耶鲁大学；
　　Aparna Huzurbazar，新墨西哥大学；Laura Bernhofen，克拉克大学；Joe Glaz，康涅狄格大学；Michael Minnotte，犹他州立大学。我深深地感激很多读者，他们慷慨地花费大量时间指出书中的错误，并提出了很多改善结构安排之类的良好建议。特别地，Roger Pinkham 发送了很多有益的电子邮件信息，Nick Cox 指出了大量的语法错误。Alice Hsiaw 详细评述了第7.14章。我还想感谢 Ani Adhikari、Paulo Berata、Patrick Brewer、Sang-Hoon Cho Gier Eide、John Einmahl、David Freedman、Roger Johnson、Paul van der Laan、Patrick Lee、Yi Lin、Jim Linnemann、Rasaan Moshesh、Eugene Schuster、Dylan Small、Luis Tenorio、Richard De Veaux 和 Ping Zhang。Bob Stine 贡献了金融数据; Diane Cook 提供了意大利橄榄油的数据; Jim Albert 提供了篮球数据集，很漂亮地解释了回归向均值的问题; Rainer Sachs 提供了可爱的染色质分离数据。我要感谢编辑Carolyn Crockett 坚强的毅力和耐心，使这一版修订的愿望得以实现，还要感谢这个充满活力且高效的工作团队。我要向无意间遗漏其姓名的其他人表示道歉。
　　John A。Rice

探索数据背后的逻辑：一本严谨的数理统计与数据分析指南 在这信息爆炸的时代，数据无处不在，其价值也日益凸显。然而，真正从海量数据中提炼出有意义的洞见，并非易事。它需要一套扎实的理论基础，以及灵活运用统计工具的能力。本书旨在为您提供这样一套全面的知识体系，引导您深入理解数据，并运用科学的方法对其进行分析。 核心理念：严谨的理论支撑与实用的分析方法 本书不同于市面上一些仅侧重于工具操作的“速成”类书籍，我们始终坚信，理解统计学背后的数学原理，是进行有效数据分析的基石。因此，本书在内容编排上，将理论深度与实践应用巧妙结合。我们从概率论的基础概念入手，逐步深入到随机变量、概率分布、期望与方差等核心内容。这些基础知识不仅是理解后续统计方法的必要铺垫，更能帮助您建立起对数据不确定性本质的深刻认识。 在夯实理论基础之后，我们将焦点转向统计推断。这部分内容是本书的重头戏，涵盖了参数估计（点估计与区间估计）和假设检验两大核心模块。您将学习如何从样本数据推断出未知总体参数的范围，理解置信区间的意义，以及如何根据统计证据来做出决策，拒绝或接受关于总体的假设。我们将详细讲解各种常见的统计检验方法，如t检验、卡方检验、F检验等，并深入探讨它们的应用场景、适用条件以及结果的解读。 数据分析的完整流程：从收集到解读 数据分析并非孤立的步骤，而是一个完整且相互关联的流程。本书将带领您贯穿整个数据分析的生命周期： 数据探索与预处理（EDA）： 在进行正式建模之前，深入了解数据的特征至关重要。我们将介绍各种可视化技术，如直方图、散点图、箱线图等，帮助您直观地认识数据的分布、识别异常值、发现变量之间的关系。同时，您也将学习到如何进行数据清洗，处理缺失值、异常值，以及如何进行数据转换和特征工程，为后续分析奠定良好的基础。 回归分析： 回归分析是理解变量之间定量关系最强大的工具之一。本书将详细讲解线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。您将学习如何构建回归模型，如何解释回归系数的含义，如何评估模型的拟合优度（如R方），以及如何进行模型诊断，确保模型的有效性和鲁棒性。此外，我们还会触及非线性回归、逻辑回归等更高级的回归技术，拓展您的分析视野。 方差分析（ANOVA）： 当您需要比较多个组的均值是否存在显著差异时，方差分析将是您的得力助手。本书将详细介绍单因素和多因素方差分析，解释其背后的原理，并指导您如何进行分析和解读结果。 时间序列分析： 许多实际问题的数据都具有时间依赖性。本书将介绍时间序列数据的基本概念，如平稳性、自相关性等，并讲解 ARIMA 模型等经典的时间序列分析方法，帮助您预测未来趋势，识别周期性或季节性模式。 分类与聚类： 数据分析的目标之一是发现数据的结构，将相似的数据点归为一类（聚类），或根据已知类别将新数据分配到相应类别（分类）。本书将介绍几种经典的聚类算法，如K-means，以及朴素贝叶斯、决策树等分类算法，并探讨它们在实际应用中的效果。 多元统计方法： 随着数据维度的增加，传统的单变量分析方法可能显得不足。本书将引入一些重要的多元统计方法，如主成分分析（PCA）和因子分析，帮助您降低数据维度，提取主要信息，并揭示变量之间的潜在结构。 理论与实践的桥梁：丰富的案例与习题 为了帮助读者更好地理解抽象的统计概念，本书在每一章节都精心设计了大量的理论讲解，并辅以清晰的数学推导。同时，我们强调学以致用，提供了丰富多样、贴近实际的案例研究。这些案例来源于经济学、社会学、生物学、工程学等多个领域，涵盖了从简单的描述性统计到复杂的模型构建和评估的全过程。通过分析这些案例，读者可以直观地看到统计方法是如何被应用于解决实际问题的。 每章结尾的习题设计也同样严谨。习题类型多样，既有概念性的问题，考察读者对理论的理解程度，也有计算和应用性的题目，鼓励读者动手实践。部分习题提供了详细的解答思路或最终答案，方便读者进行自我检验和巩固学习。 适合读者 本书适合以下人群： 对数理统计和数据分析感兴趣的学生： 无论是统计学、数学、计算机科学、经济学、工程学还是其他相关专业的学生，本书都将为您提供坚实的理论基础和实用的分析技能。 希望提升数据分析能力的从业人员： 无论您身处哪个行业，如果您希望更科学、更有效地从数据中获取洞察，本书都将是您的理想选择。 对数据驱动决策有追求的研究者： 本书将帮助您掌握严谨的统计推断方法，为您的研究提供可靠的数据支持。 所有希望系统学习统计学原理，并将其应用于实际问题解决的读者。 学习本书，您将能够： 深刻理解概率和统计学的基本原理。 掌握数据探索、预处理和可视化的方法。 熟练运用各种统计推断技术，进行参数估计和假设检验。 构建和评估回归模型，解释变量之间的关系。 运用方差分析、时间序列分析、分类与聚类等方法处理不同类型的数据。 理解并初步应用多元统计分析技术。 培养严谨的数据分析思维，并能将其应用于解决实际问题。 在这个数据驱动的时代，掌握数理统计与数据分析的技能，已不再是一种选择，而是一种必然。本书将是您开启数据分析之旅，探索数据背后无限可能的有力伙伴。让我们一同踏上这段严谨而富有成效的学习旅程，用数据说话，用逻辑决策！

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定统计基础的读者，我当初购买这本书，主要是看中了它在“数据分析”这一块的深度。事实证明，我的选择非常明智。书中关于回归分析、方差分析等经典统计方法的阐述，不仅严谨，而且紧密结合了实际应用。它详细解释了这些方法背后的原理，以及在实际数据分析中，如何正确地选择和运用它们。更让我惊喜的是，书中还引入了一些现代数据分析的思路和方法，虽然不是主角，但点到为止，足以让我窥见更广阔的天地。比如，在讲解模型诊断的时候，它提供了非常实用的图示方法，以及如何解读这些图示，这对于避免模型误用非常有帮助。这本书的优点在于，它既有扎实的理论基础，又不失对实践操作的指导，让我感觉自己不仅学到了“是什么”，更学到了“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书对我而言，更像是一本“战略指南”而非“战术手册”。我并非统计学专业的科班出身，更多的是希望能在日常工作中，运用更科学的方法来解读数据。这本书的独特之处在于，它没有一开始就陷入繁复的公式推导，而是从数据分析的整体框架入手，强调了理解数据背后逻辑的重要性。它让我意识到，任何数据分析都离不开清晰的问题定义和严谨的设计。书中关于数据收集、清洗、探索性分析的章节，提供了非常实用的操作思路，很多地方让我醍醐灌顶，发现之前在实践中走过的弯路。更重要的是，它让我学会了如何批判性地看待数据，不被表面的数字所迷惑，而是去探究其深层的原因。书中对模型选择和评估的讲解，也让我对如何构建一个有效的分析模型有了更深的认识，它教会我权衡模型的复杂度与解释力。对于我这样的应用型读者来说，这本书提供的宏观视野和思维方式，远比单纯的技巧更宝贵。

评分☆☆☆☆☆

这绝对是一本能激发“求知欲”的书籍。我一直对统计学抱有一种敬畏之心，觉得它高深莫测。但这本书的魅力在于，它能够巧妙地将那些抽象的理论，与现实世界中的生动案例相结合。比如，在讲解贝叶斯统计的时候，作者并没有直接给出复杂的公式，而是通过一个生动的“医学诊断”的例子，一步步引导读者理解先验概率、似然函数以及后验概率的概念，这种“润物细无声”的教学方式，让我觉得学习过程充满了乐趣和成就感。我尤其喜欢书中那些“思考题”，它们往往不是简单的计算，而是需要读者运用所学知识去分析和推断，这种开放式的提问，极大地激发了我的思考。每当我啃下一章，都会有一种“原来如此”的顿悟感。这本书让我深刻体会到，学习统计学并非易事，但只要方法得当，它也可以是一场充满惊喜的智力探险。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我的统计学入门的启蒙之作！当初拿到它的时候，就被厚实的封面和满满的学术气息震慑住了，但翻开第一页，一种循序渐进的引导感便扑面而来。作者对于基础概念的讲解，就像是手把手地教你如何理解概率的奥秘，从最简单的硬币抛掷，到复杂的随机变量分布，每一步都清晰明了，配合着大量的例子，让我这个初学者也能很快抓住精髓。书中的习题设计也堪称神来之笔，既有巩固基础的练习，也有启发思考的应用题，做完之后，我感觉自己对统计学的理解上升了一个台阶。尤其是对于那些容易混淆的概念，比如独立性与相关性的区别，书中的阐述总是那么精辟，让我豁然开朗。它不像某些教材那样枯燥乏味，反而充满了探索的乐趣，我经常会沉浸在解决问题的过程中，忘记时间的流逝。这本书让我第一次真正体会到，原来统计学不仅仅是冰冷的数字和公式，更是一种洞察世界、理解现象的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书给我最大的感受就是“耐心”。它不像一些教材那样，上来就堆砌公式和定理，而是非常有耐心地解释每一个概念的由来和意义。当我遇到一些不理解的地方时，我常常会翻回去，重新阅读前面相关的章节，惊喜地发现，作者早已在之前的讲解中埋下了伏笔，或者用更浅显的语言再次解释。书中对于概率分布的介绍，就做得非常出色，它从最基本的离散分布讲起，然后循序渐进地过渡到连续分布，每一种分布都配有丰富的图形和实际应用场景，让我能够直观地理解它们的特性。即使是一些相对复杂的统计推断，在书中的细致讲解下，也变得不再那么难以捉摸。这本书就像一位循循善诱的老师，它不会催促你，而是陪伴你，直到你真正掌握每一个知识点，这种“陪伴式”的学习体验，对我来说是弥足珍贵的。

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本书售价38元人民币，对我的价值却远远超过这个纸面价值。他不仅仅告诉我如何去科学的阅读一本书，最重要的是让我避免了去花很多时间阅读那些对我无用的书，提高了我的生命效率。

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物流速度快，下单后第二天就收到了

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支持折扣，满意！

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挺好的，不错不错呀

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给力的书

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纸质非常差，见过最差的

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书很经典，是正版的，很满意

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价格那么贵，以为会很好，结果内容一般，不如同系列的统计学。