統計學完全教程 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

　　由美國當代著名統計學傢L·沃塞曼所著的《統計學元全教程》是一本幾乎包含瞭統計學領域全部知識的優秀教材。《統計學完全教程》除瞭介紹傳統數理統計學的全部內容以外，還包含瞭Bootstrap方法（自助法）、獨立性推斷、因果推斷、圖模型、非參數迴歸、正交函數光滑法、分類、統計學理論及數據挖掘等統計學領域的新方法和技術。《統計學完全教程》不但注重概率論與數理統計基本理論的闡述，同時還強調數據分析能力的培養。《統計學完全教程》中含有大量的實例以幫助廣大讀者快速掌握使用R軟件進行統計數據分析。
　　《統計學完全教程》適用於統計學、數學、計算機科學、機器學習與數據挖掘等領域的高年級本科生、研究生，對於相關領域的廣大科研工作者和實際工作者來說也不失為一本有價值的參考書。

內頁插圖

目錄

譯者前言
原書序
第1章 概率
第2章 隨機變量
第3章 數學期望
第4章 不等式
第5章 隨機變量的收斂
第6章 模型、統計推斷與學習
第7章 CDF和統計泛函的估計
第8章 Bootstrap方法
第9章 參數推斷
第10章 假設檢驗和p值
第11章 貝葉斯推斷
第12章 統計決策理論
第13章 綫性迴歸和Logistic迴歸
第14章 多變量模型
第15章 獨立性推斷
第16章 因果推斷
第17章 有嚮圖與條件獨立性
第18章 無嚮圖
第19章 對數綫性模型
第20章 非參數麯綫估計
第21章 正交函數光滑法
第22章 分類
第23章 重溫概率：隨機過程
第24章 模擬方法
參考文獻
符號列錶
名詞索引

前言/序言

　　統計學是一門數據分析科學，它有著漫長的發展曆程。值得一提的是，在20世紀20至30年代，數理統計學的基本理論框架形成瞭，繼而得到瞭快速的發展，數理統計學更加係統化、數學化，但是統計學的主要任務仍然是分析數據。計算機技術的發展和廣泛應用改變瞭統計學的學科結構和研究方法。1979年斯坦福大學教授Efron提齣的基於計算機的統計推斷技術Bootstrap方法就是一個很典型的例子。
　　21世紀統計學的教育是一個很值得思考和研究的重大課題。一方麵我們繼續注重統計學的基本理論素質的培養，另一方麵強調提高數據分析的實際能力。這兩個方麵缺一不可，互相促進。但是，現存的國內統計學教材則無法滿足這兩個要求。數理統計學方麵的教材雖然理論較嚴謹，但是忽視瞭統計學的背景和應用。而介紹數據分析的教材則較欠缺理論基礎。
　　由美國當代著名統計學傢拉裏，沃塞曼所著的這本教材恰恰可以同時滿足上述兩個要求，也可以解決目前國內統計學教材存在的一些不足，拉裏·沃塞曼是美國卡內基一梅隆大學統計學係教授，他還是1999年度“考普斯”總統奬獲得者。正如書名一樣，本書包含瞭統計學領域幾乎全部的知識，除瞭傳統的數理統計教材中的內容外，還包含丁諸如非參數迴歸、自助法、分類等統計學領域的新方法和技術。我們對《統計學完全教程》-書進行瞭認真的閱讀和研究，認為它是一本優秀的教材和參考書，將其翻譯成中文介紹給我國的廣大讀者。
　　本書的第一個主要特點是其適用麵廣。作為教材，本書適用於數學、統計學、計算機科學的高年級本科生以及統計學、計算機科學的研究生。它也適用於即將從事統計工作而又需要補充數理統計背景知識的畢業生。讀者可以根據自己的時間和需要，有選擇地學習相關內容。
　　本書的第二個主要特點是取材麵廣。它包含瞭統計學領域幾乎全部的知識。第一部分講述瞭概率論的基本知識，而且與通常的概率論教材不同的是，該部分強調在統計學裏常用到的概率知識，如隨機變量的收斂性中的Delta方法，第二部分的統計推斷則涵蓋瞭點估計、假設檢驗、分布函數的估計和統計泛函、Bootstrap（自助法）方法、參數推斷及貝葉斯推斷和統計決策理論，而第三部分則介紹瞭統計模型和方法，既有常見的迴歸和多變量模型，也有因果推斷、圖模型、非參數模型、光滑方法、分類、模擬技術等統計學的前沿課題，
　　本書的第三個主要特點是既注重概率統計基本理論的講述，又強調數據分析能力的培養。本書所有的基本概念和原理的講述是清晰的，完整的。而同時本書具有大量的實際的例子，這些例子的原始數據可以在作者的個人主頁上下載，並且附有相應的R程序。R是統計學傢最鍾愛的統計分析軟件之一，而且是一款免費的開源軟件，廣大讀者通過實際的數據例子不但可以學到數據分析方法，而且還可以加深對統計學基本概念和方法的理解。如果將統計理論和數據分析能力比作人的兩條腿，那麼這本書無疑將教會學生如何用“兩條腿走路”，這與我們的統計教育目標是吻閤的。
　　為瞭保持原書的風格和特色，在翻譯的過程中，我們保留瞭原書的所有欄目，盡可能地忠實於原著，由於本書內容涵蓋麵很廣，並涉及很多統計學前沿的內容，很多統計學詞匯還沒有嚴格的中文翻譯，在翻譯過程中，我們盡量參考現存的中文翻譯，對於沒有相應中文翻譯的專業詞匯，我們請教相關專傢，力求將本書翻譯好。由於時間緊迫，加上我們水平有限，譯文中一定有不盡如人意之處，敬請讀者不吝指正，
　　閱讀本書隻需要具備微積分和綫性代數的基本知識，不需要概率論和數理統計的相關知識。因此，對於那些想盡快掌握概率統計基礎知識的讀者而言，本書是一本很好的入門教材，又由於其內容的完備性和前瞻性，本書可作為統計學、數學、計算機科學、機器學習和數據挖掘領域的高年級本科生、研究生的教材，對於想瞭解概率統計方法，尤其是想瞭解統計學前沿的實際工作者，本書也不失為一本有價值的參考書。
　　本書由代金翻譯第1～4章，張波翻譯第5～8章，魏鞦萍翻譯第9^16章，劉中華翻譯第17~24章，全書由張波統檢並負責校譯。
　　感謝在本書翻譯與校對過程中給予我們支持和幫助的同仁吳喜之教授、劉暢副教授、殷紅博士和王星博士。
　　譯者
　　2008年3月
　　予中國人民大學統計學院
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