具体描述
内容简介
的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”，内容除预备知识外，主要是关于几种基本统计推断形式（点估计、区间估计、似设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。
《高等数理统计学》的zuida特色是习题及其提示的安排，占了近半的篇幅，其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创，有很高的参考学习价值。
《高等数理统计学》可作为高等学校数理统计专业的教材，也可供相关专业人员作为参考用书。
内页插图
目录
总序
序
第1章 预备知识
1．1 样本空间与样本分布族
1．2 统计决策理论的基本概念
1．3 统计量
1．4 统计量的充分性
附录因子分解定理的证明
第2章 无偏估计与同变估计
2．1 风险一致最小的无偏估计
2．2 cramer-Rao不等式
2．3 估计的容许性
2．4 同变估计
附录
第3章 Bayes估计与Minimax估计
3．1 Bayes估计——统计决策的观点
3．2 Bayes估计——统计推断的观点
3．3 Minimax估计
第4章 大样本估计
4．1 相合性
4．2 渐近正态性
4．3 极大似然估计
4．4 次序统计量
第5章 假设检验的优化理论
5．1 基本概念
5．2 一致最优检验
5．3 无偏检验
5．4 不变检验
第6章 大样本检验
6．1 似然比检验
6．2 拟合优度检验
6．3 条件检验、置换检验与秩检验
第7章 区间估计
7．1 求区间估计的方法
7．2 区间估计的优良性
7．3 容忍区间与容忍限
7．4 区间估计的其他方法和理论
第8章 线性统计模型
8．1 最小二乘估计
8．2 检验与区间估计
8．3 方差分析和协方差分析
附录矩阵的广义逆
习题
习题提示
前言/序言
十余年前，笔者写过一部《数理统计引论》，当时的意图是作为一本专著来写，充作教材的想法倒是第二位的。可因当时百废待兴，数理统计学的教学、参考用书都很缺乏，因此该书出版后颇被充作这一用途。由于该书包含了不少超出基础课范围以外的材料，用作教本殊有其不便之处。另外，习题也太少了一些，而作者一向主张，在打基础的阶段，应强调多做习题。由于这些问题的存在，并考虑到随着学习数理统计及相近专业的青年人的队伍愈来愈扩大，这类教材今后的需要还会增加，多年来，笔者就有一个心愿，即按一本基础课教科书这个唯一的目标来重写这本书，并大大扩充其习题部分，其结果就是呈现在读者面前的这部书稿。
本书的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”。内容除预备知识外，其主体是关于几种基本统计推断形式（点估计、区间估计、假设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。凡是只宜在专门课程中展开讨论的内容，则一律不列入。这些看目次即可了然，故不在此细加说明了。
书中习题及提示占了近半的篇幅，从写作时间言，则占了四分之三以上。总计得题五百，若计小题，则不止千数。其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创。有时一题之设，累日始成，可以说倾注了不少心力。这样做完全是因为，多做习题，尤其是多做难题，对掌握并熟练数理统计学基本的论证方法和技巧，有着不可替代的重要性。
用户评价
《陈希孺文集：高等数理统计学》这本书，对我来说，更像是一位学识渊博的导师，而非一本简单的教科书。我是一个在金融领域工作的分析师，日常工作中需要处理大量的数据，并且需要对这些数据进行深入的分析和建模。虽然我已经具备了一定的统计学知识，但始终觉得在理论深度上有所欠缺。这本书正好填补了我的这一空白。我被书中对统计学基本原理的严谨阐述所深深吸引。例如，关于“统计推断”的讨论，陈先生从贝叶斯推断和频率学派推断两个主要学派的角度，详细阐述了它们的核心思想、优缺点以及在实际应用中的不同侧重点。这让我对“统计推断”有了更全面、更深入的认识。书中关于“估计理论”的部分，对各种估计量的性质（如无偏性、一致性、有效性、完备性等）进行了详细的讨论和证明，让我理解了为什么某些估计量比其他估计量更优。特别是对 Cramer-Rao 下界定理的阐述，为理解最优估计提供了一个理论上的参照。此外，书中关于“假设检验”的章节，对各种检验方法的理论基础、功效函数以及最优检验的构造进行了深入的讲解。我从中学习到了如何更科学地设计和理解统计检验，如何评估检验的有效性。虽然书中的数学推导非常严谨，但陈先生的讲解方式清晰且富有逻辑性，使得我在理解复杂理论时，能够逐步跟上他的思路。这本书不仅仅提供了方法，更重要的是，它培养了我一种严谨的、批判性的思维方式，让我能够更深刻地理解统计学的本质。
评分《陈希孺文集：高等数理统计学》这本书，对我来说，更像是一位引路人，指引我在浩瀚的数理统计海洋中前行。我是一名准备考研的学生，目标是攻读统计学专业。在选择考研资料时，我听闻陈希孺先生的著作是数理统计领域的经典之作，便毫不犹豫地选择了它。这本书的难度是显而易见的，很多概念和定理都需要反复推敲和理解。例如，关于“分布函数”和“密度函数”的细微差别，以及它们在不同情况下的应用，我都需要花费大量时间去消化。书中对“期望”和“方差”的定义和性质的阐述，虽然看似基础，但陈先生的讲解却深入到了其本质，让我对这些基本概念有了更深刻的理解。我尤其欣赏书中对“大数定律”和“中心极限定理”的详细推导和证明。这两个定理是统计学中最重要的基石，陈先生的讲解清晰而又严谨，让我对统计推断的理论基础有了更坚实的把握。我每天都会抽出固定的时间来阅读和练习书中的习题。虽然有些习题对我来说极具挑战性，但我相信，通过不断的练习，我能够逐渐提升自己的解题能力，并且加深对书本内容的理解。这本书不仅为我提供了扎实的理论知识，更重要的是，它培养了我独立思考和解决问题的能力，为我的未来学习打下了坚实的基础。
评分我对《陈希孺文集：高等数理统计学》这本书的感受，可以用“醍醐灌顶”来形容。我是一名已经工作多年的统计从业者，一直以来，我所接触的统计方法大多是比较表面的应用。虽然我能够熟练地运用各种统计软件，但总感觉在理论层面，自己存在着明显的短板。这本书的出现，彻底改变了我的认知。书中对“概率空间”的构建，从最基本的样本空间、事件空间到概率测度，进行了一系列严谨的定义和阐述。这让我明白了，统计学并非空中楼阁，而是建立在坚实的数学基础之上的。我尤其被书中对“随机过程”的讲解所震撼。随机过程在金融、通信、物理等领域有着广泛的应用，陈先生对泊松过程、布朗运动等经典随机过程的详细介绍，让我看到了统计学在描述和分析动态系统中的强大能力。书中对“最大熵原理”的阐述，也给我带来了新的思考。它提供了一种在信息不完全的情况下，构造概率模型的重要指导思想，这对于我在实际工作中进行模型选择和构建具有重要的启示意义。尽管我已拥有多年的实践经验，但阅读这本书，我依然感受到了前所未有的挑战和惊喜。陈先生的讲解风格严谨而又富有洞察力，总能在看似平凡的公式中揭示出深刻的数学思想。我相信，这本书将成为我职业生涯中一个重要的里程碑，引领我进入一个更广阔的统计学天地。
评分第一次翻开《陈希孺文集：高等数理统计学》，就被那股厚重而严谨的气息所震撼。虽然我算不上是科班出身的统计学专业人士，但出于对数据分析的浓厚兴趣，以及对陈希孺先生学术声望的仰慕，我还是决定挑战一下这部巨著。这本书给我的第一印象是，它绝不是一本轻松的读物，里面充斥着各种符号、公式和抽象的理论，需要极大的耐心和扎实的数学基础才能啃下来。我花了将近一周的时间，才慢慢地开始理解那些看似天书一般的概念。例如，关于参数估计的章节，陈先生深入浅出地介绍了最大似然估计、矩估计、最小二乘估计等多种方法，并对其性质进行了严谨的证明。特别是对最大似然估计的渐近性质的阐述，让我对统计推断的科学性有了更深刻的认识。书中对假设检验的论述同样精彩，从最基本的 Neyman-Pearson 引理，到更复杂的似然比检验，再到 T 检验、F 检验等具体方法的推导，都清晰而系统。我尤其欣赏的是，陈先生在讲解每一个概念时，都会回顾其历史渊源和发展脉络，这不仅能帮助我理解理论的深度，也能感受到统计学这门学科的魅力。虽然书中涉及的数学工具非常强大，但我感觉自己仍处于一个非常初级的学习阶段。要真正掌握这本书的内容，还需要反复研读、实践，并结合更多的实际案例来加深理解。这本书的出版，无疑为国内高水平的数理统计研究者和学习者提供了一份宝贵的财富，也为我这样渴望在数据领域有所建树的业余爱好者，指明了一条清晰而又充满挑战的道路。我期待着在未来的日子里，能够一点点地消化和吸收其中的精华。
评分《陈希孺文集：高等数理统计学》这本书，对于我这样一位在学术研究领域摸索多年的学者来说，其价值不言而喻。我长期从事应用数学的研究，但数理统计一直是我的一个薄弱环节，也是我渴望深入攻克的领域。翻开这本书，我立刻被其严谨的学术风格和深厚的理论底蕴所吸引。书中对“统计模型”的构建和分析，提供了非常系统和全面的视角。陈先生从概率分布模型的选择，到模型参数的确定，再到模型的检验和修正，层层递进，逻辑清晰。特别是关于“广义线性模型”的阐述，让我对非正态分布数据的建模有了更深刻的理解，也为我解决实际研究中的一些难题提供了理论指导。书中对“非参数统计”的介绍，也让我眼前一亮。在许多实际问题中，我们往往无法预设数据的分布形式，这时非参数统计方法就显得尤为重要。陈先生对秩和检验、核密度估计等方法的详细介绍，让我看到了在信息不充分的情况下进行统计推断的有效途径。令我印象深刻的是，书中不仅仅是罗列公式和定理，而是注重对理论背后的思想和逻辑进行解释，这有助于我从更本质的层面理解统计学的精髓。尽管我已具备一定的学术基础，但仍需投入大量时间和精力去消化和吸收书中的内容。这本书无疑为我提供了宝贵的学术资源，也让我对未来的研究方向有了更清晰的规划。
评分我是一个对自然科学充满好奇心的爱好者，虽然没有接受过正规的统计学训练，但一直对“数据”和“规律”背后的联系着迷。当我在书店看到《陈希孺文集：高等数理统计学》时，就被它所散发出的学术气息所吸引。我深知这本书的难度，但强烈的求知欲还是驱使我购买了它。在阅读的过程中，我遇到的最大的挑战是那些抽象的数学概念和严谨的证明过程。例如，关于“条件期望”的定义和性质，我需要反复阅读，并且结合一些简单的例子才能勉强理解。书中对“马尔可夫链”的介绍，虽然很精彩，但对我来说，理解其状态转移、平稳分布等概念，也需要花费相当长的时间。然而，正是这种挑战，让我感受到了学习的乐趣。陈先生在讲解每一个概念时，都力求严谨，并且会追溯其发展的历史，这让我不仅仅是学习到了知识，更像是参与了一场智力上的探索。特别是书中关于“信息论”与统计学结合的部分，让我看到了统计学在更广泛领域的应用潜力，比如在数据压缩、编码等方面的应用，这对我来说是一种全新的启发。虽然我不可能完全理解书中的所有内容，但我相信，通过反复的阅读和思考，我能够逐渐领会到其中蕴含的智慧，并且将这些知识应用到我对自然现象的观察和理解中去。
评分第一次接触《陈希孺文集：高等数理统计学》，就感觉这是一部足以改变我对统计学看法的著作。作为一名对人工智能领域充满热情的初学者，我深知统计学在机器学习、数据挖掘等领域的重要性。然而，在阅读这本书之前，我所接触到的统计学知识大多停留在应用层面，对于其背后的理论基础了解甚少。这本书的出现，恰恰满足了我对理论深度探索的渴望。书中最让我印象深刻的是关于“期望最大化（EM）算法”的讲解。虽然我在其他地方也接触过 EM 算法，但陈先生的阐述更加系统和深入，从理论层面揭示了其收敛性，以及在处理含有隐变量模型时的强大威力。这让我对 EM 算法有了全新的认识，并且对它在统计建模中的应用有了更清晰的思路。此外，书中关于“统计决策理论”的讨论，也给我带来了启发。它将统计推断与决策问题相结合，提供了一个更宏观的视角来理解统计学的应用价值。特别是对损失函数、风险函数以及最优决策规则的介绍，让我认识到统计学不仅仅是为了描述和推断，更是为了指导实际的决策。虽然书中的数学公式和证明一度让我感到压力，但陈先生的讲解风格非常清晰，而且他总是能够将抽象的理论与潜在的应用场景联系起来，这极大地激发了我继续深入学习的动力。我相信，这本书会成为我通往更高级统计学知识的敲门砖。
评分当我第一次捧起《陈希孺文集：高等数理统计学》这本书时，我便预感到这将是一场艰难但充满收获的旅程。我是一名在生物医药领域工作的研究人员，虽然日常会接触到一些统计分析，但对于其背后的理论深度，我一直感到好奇和不足。这本书，恰恰满足了我对理论严谨性的追求。书中最令我印象深刻的是关于“实验设计”的章节。在生物医药研究中，科学严谨的实验设计是获得可靠研究结果的基础。陈先生从统计学的角度，详细阐述了随机化、重复、区组等基本原则，以及各种实验设计方案，如完全随机设计、随机区组设计、析差实验设计等。这让我明白了，一个好的实验设计，不仅仅是凭经验，而是需要有扎实的统计学理论作为支撑。书中对“方差分析”的深入讲解，让我明白了如何通过分析不同来源的变异，来判断处理效应的显著性，这对于解读实验结果至关重要。此外，书中关于“生存分析”的介绍，对于我从事的疾病研究具有直接的应用价值。如何分析病人的生存时间，如何评估不同治疗方法的疗效，这些问题都需要借助生存分析的技术。陈先生对 Kaplan-Meier 估计、Cox 比例风险模型等的详细阐述，为我提供了解决这些问题的理论框架。尽管书中充斥着复杂的数学公式，但我能够感受到陈先生讲解的逻辑性和条理性，这让我即使在遇到困难时，也能找到前进的方向。
评分《陈希孺文集：高等数理统计学》这本书，对我而言，不仅仅是一本学术著作，更像是一次对统计学思想的深度溯源。我是一位长期从事社会科学研究的学者，在研究中经常需要处理复杂的数据集，并且试图从中挖掘出有意义的社会规律。然而，我一直觉得我在统计方法的应用上，更多的是“知其然”，而未能“知其所以然”。这本书的出现，恰恰满足了我对这种“所以然”的探究。书中关于“统计模型”的构建，从最基础的概率模型，到更复杂的统计模型，都进行了详尽的介绍。特别是对“因果推断”的探讨，让我认识到，在社会科学研究中，仅仅发现相关性是远远不够的，我们需要更深入地去理解数据背后是否存在因果关系。陈先生对各种因果推断方法的介绍，如匹配法、工具变量法等，为我提供了一种新的研究视角和方法论。此外，书中对“时间序列分析”的深入讲解，也让我受益匪浅。社会科学现象往往具有时间维度，如何有效地分析和预测时间序列数据，对于理解社会发展趋势至关重要。陈先生对 ARMA 模型、GARCH 模型等经典模型的严谨推导和应用分析，让我对时间序列分析有了更系统和深入的认识。尽管书中涉及的数学工具非常强大，但我能够感受到陈先生的讲解逻辑清晰，并且善于将抽象理论与实际问题相结合，这极大地激发了我学习和探索的兴趣。
评分老实说，拿到《陈希孺文集：高等数理统计学》这本书的时候，我的内心是忐忑的。我是一位市场研究员，日常工作中会用到一些基础的统计方法，但对于“高等数理统计学”这个词，总觉得离我有些遥远，充满了复杂的数学证明和理论推导。然而，出于对陈希孺先生在统计学界地位的了解，以及希望提升自己数据分析能力的愿望，我还是决定一试。这本书的开篇就让我感受到了其学术的严谨性。它不像一些普及读物那样，上来就给你讲一些直观的例子。相反，它直接引入了集合论、概率论等基础概念，为后续的理论构建打下了坚实的基础。我花了很长时间才理解了“概率测度”、“可测函数”这些抽象的概念，并且反复阅读了相关的定义和定理。书中对随机变量及其分布的详细阐述，特别是各种重要分布的性质和应用，让我受益匪浅。比如，对正态分布、卡方分布、t 分布、F 分布的深入分析，不仅加深了我对这些分布的理解，也为我理解后续的统计推断方法奠定了基础。尽管我并非数学专业出身，但在阅读过程中，我努力去理解每一个证明的逻辑链条，虽然有些地方显得吃力，但我能感受到其中蕴含的深刻智慧。这本书的深度和广度都让我感到惊喜，它不仅仅是简单地罗列公式，而是试图构建一个完整的、严谨的统计学理论体系。我感觉自己就像一个初学者，站在一座宏伟的学术殿堂门口，虽然还不能完全理解其精髓，但已经被其壮丽所震撼。我深知，要真正掌握这本书的内容，还需要付出巨大的努力和时间。
评分这本书算是经典了，过段时间再看
评分本书可作为高等学校数理统计专业的教材，也可供相关专业人员作为参考用书。本书的定位是“基于测度论的数理统汁学基础教科书”。内容除预备知识外，主要是关于几种基本统计推断形式（点估计、区间估计、假设检验）的大小样本理论和力法，另有一章讲述线性模型的初步理论。.
评分纸张一般 有点小破 脏 但是书本是本好书 答案解析很详细
评分很厚的一本书，数理统计的经典，是非常值得一看的，另外习题也非常多
评分很好很不错！很好很不错！很好很不错！很好很不错！很好很不错！
评分编辑
评分高等统计学是陈老师写的数理统计引论的简化版，主要特色是习题多，而且大部分是陈老师自创，非常有价值！
评分罗斯福沟沟壑壑就健健康康快
评分长度在5-200个字之间 填写您对此商品的使用心得，例如该商品或某功能为您带来的帮助，或使用过程中遇到的问题等。最多可输入200字
相关图书
![空气动力学基础（第5版 双语教学译注版）/普通高等院校航空航天双语教学用书 [Fundamentals of Aerodynamics] pdf epub mobi 电子书 下载](https://pic.tinynews.org/11441391/rBEbRVN0k4IIAAAAAAZUNnSX_oUAABSOAKr93kABlRO054.jpg)
![局部解剖学（第3版 八年制 配增值） [Topographic Anatomy] pdf epub mobi 电子书 下载](https://pic.tinynews.org/11713071/559f1242N50b2eae9.jpg)
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.idnshop.cc All Rights Reserved. 静思书屋 版权所有