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陈平 等 著

图书标签:

• 数理统计
• 应用统计
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 假设检验
• 抽样分布
• 统计建模
• 数据分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111248903

版次：1

商品编码：11863649

包装：平装

丛书名： 研究生非数学类数学系列规划教材

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　《应用数理统计》共有10章和1个附录，第1章介绍了概率论与矩阵代数的预备知识；第2章给出数理统计的基本概念；第3章和第4章是参数估计和假设检验，在大学相关内容的基础上作了适当的深化和扩充；第5章介绍多元回归、多项式回归、岭回归及Iogistic回归等；第6章介绍一元和多元方差分析方法及常见的协方差分析模型；第7章介绍主成分分析与因子分析方法；第8章介绍典型相关分析；第9章给出判别分析与聚类分析方法；第10章介绍各种常见的时间序列分析方法；附录是SAS系统简介。其中第5章至第10章及附录的典型例题除了给出关键的数学模型外，还给出了SAS计算程序，便于自学和应用。《应用数理统计》精心选材，特别注重数理统计与实践的结合。书中详细阐述了如何运用SAS软件系统来分析、研究并解决实际工作中与现代数理统计有关的问题。
　　《应用数理统计》可作为各类院校的工科专业或其他非数学专业的研究生教材或大学高年级数理统计选修课教材，也可作为数理统计应用工作者的参考书籍。

目录

前言
第1章 概率论与矩阵代数预备知识
1．1 概率空间
1．1．1 事件域
1．1．2 概率
1．2 随机变量及其分布函数
1．3 随机变量的独立性
1．4 随机变（向）量函数的分布
1．4．1 单个随机变量函数的分布
1．4．2 单个随机向量函数的分布
1．4．3 多个随机向量函数的分布
1．5 黎曼．斯蒂尔切斯（Iliemann-Stielties）积分
1．6 数字特征
1．7 矩母函数和特征函数
1．8 一些常用的分布
1．9 收敛性与极限定理
1．9．1 随机变量的收敛性与连续性定理
1．9．2 大数定律
1．9．3 中心极限定理
1．10 与矩阵代数有关的一些知识
1．10．1 向量和矩阵
1．10．2 矩阵的分解和微商
1．10．3 随机矩阵的矩
1．11 多元正态分布
习题1

第2章 数理统计的基本概念
2．1 数理统计的一些基本概念
2．2 统计量和样本矩
2．2．1 统计量的基本概念
2．2．2 样本矩
2．2．3 顺序统计量
2．2．4 经验分布与格列汶科定理
2．3 抽样分布
2．3．1 正Iq态总体样本的线性函数的分布
2．3．2 Г函数及11分布的性质
2．3．3 X2分布
2．3．4 t分布
2．3．5 F分布
2．4 正态总体的抽样分布定理
习题2

第3章 参数估计
3．1 点估计
3．1．1 矩估计法
3．1．2 最大似然估计法
3．2 估计量的评选标准
3．2．1 无偏性
3．2．2 有效性
3．2．3 相合性
3．3 区间估计
3．3．1 正态总体均值与方差的区间估计
3．3．2 两个正态总体参数的区间估计
3．4 单侧置信区间
3．5 非正态总体参数的区间估计
3．5．1 指数分布参数的置信区间
3．5．2 （0-1）分布参数的置信区间
3．5．3 总体均值的置信区间
3．5．4 两个总体均值之差的置信区间
习题3

第4章 假设检验
4．1 参数假设检验
4．2 正态总体参数的假设检验
4．2．1 单正态总体均值的假设检验
4．2．2 单正态总体方差的假设检验
4．2．3 两个正态总体参数的假检验
4．3 非正态总体参数的假设检验
4．3．1 （0．1 ）分布参数的假设检验
4．3．2 总体均值的假设检验
4．3．3 两个总体均值的假设检验
4．4 非参数假设检验
4．4．1 分布拟合检验
4．4．2 列联表的独立性检验
习题4

第5章 回归分析
5．1 多元线性回归模型
5．2 多元线性回归模型参数的估计
5．3 多元线性回归假设检验
5．3．1 线性关系显著性F检验
5．3．2 单个解释变量显著性t检验
5．4 多元线性回归预报
5．5 多项式回归
5．6 多元线性回归模型的选择
5．7 回归诊断与岭回归
5．8 非线性回归模型
5．9 Logistic 回归
5．9．1 二值Logistic回归模型原理
5．9．2 二值变量分组数据的
Logistic模型
习题5

第6章 方差分析和协方差分析
6．1 单因素试验
6．1．1 基本概念
6．1．2 单因素方差分析
6．2 多重比较方法
6．2．1 D法（Dunnett）
6．2．2 T法（Tukey）
6．2．3 S法（Scheffe）
6．3 双因素方差分析
6．3．1 双因素方差分析模型
6．3．2 无交互效应的双因素方差分析
6．3．3 有交互效应的双因素方差分析
6．4 协方差分析
习题6

第7章 主成分分析与因子分析
7．1 主成分分析数学模型
7．2 样本主成分及其计算
7．2．1 样本主成分
7．2．2 用SAS软件计算样本主成分
7．3 主成分得分
7．4 主成分聚类与主成分回归
7．4．1 样本聚类
7．4．2 主成分回归
7．5 因子分析数学模型
7．6 因子分析模型参数的估计
7．7 因子旋转
7．8 因子得分
习题7

第8章 典型相关分析
8．1 典型相关分析数学模型
8．2 用cANCORR过程计算典型相关
8．3 典型相关用于预报
8．3．1 典型相关变量得分
8．3．2 用典型变量得分作预报
8．3．3 典型冗余分析
习题8

第9章 判别分析与聚类分析
9．1 判别分析数学模型与判别方法
9．2 用DISCRIM过程实施最大概率判别和贝叶斯判别
9．3 逐步判别
9．4 典型判别
9．5 聚类分析的数学模型
9．6 类间距离
9．7 系统聚类
9．8 动态聚类
习题9

第10章 时间序列分析
10．1 时间序列分析的例子和目的
10．2 线性时间序列模型过程
10．2．2 ARMA模型的建模和预测
10．2．3 ARIMA模型
10．2．4 用SAS软件中的FORECAST过程进行快速预测
10．2．5 ARIMAx模型（带有干预序列的ARIMA模型）
10．3 状态空间模型
10．4 条件异方差模型
10．4．1 带有确定趋势的自回归模型
10．4．2 ARCH和GARCH模型
10．5 其他一些常见的非线性时间
序列模型
习题10

附录
SAS软件简介
1．SAS系统构成
2．SAS系统人机会话窗口
3．SAS程序
4．DATA步语句
5．PROC步
6．常用的一些SAS过程
7．随机数的产生
附表
附表1 二项分布表
附表2 泊松分布表
附表3 标准正态分布表
附表4 t分布表
附表5 x2分布表
附表6 F分布表
各章习题答案或提示
参考文献

前言/序言

《应用数理统计》是一本面向广泛读者的专业著作，旨在系统而深入地介绍现代数理统计的理论框架与实际应用。本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是力求将抽象的统计学原理与现实世界中的数据分析挑战紧密结合，帮助读者掌握解决实际问题的强大工具。 本书的编写核心在于“应用”，这意味着我们不仅要理解统计学背后的数学原理，更要懂得如何在各种场景下灵活运用这些原理。从基础的数据描述到复杂的模型构建，从严谨的理论推导到直观的图表呈现，本书都力求做到条理清晰、逻辑严谨，并辅以丰富的实例，让读者在学习过程中既能领略数学的精妙，又能体会统计的实用。 第一篇：统计学基石——理论与方法 本篇为全书的理论基石，为后续的深入探讨奠定坚实基础。 第一章：数据与统计思维的初步认识 本章将带领读者走进数据的世界。我们会探讨什么是数据，数据的不同类型（定性数据、定量数据，离散数据、连续数据等）及其特点。 我们将引入“统计思维”的概念，强调从数据中提取信息、认识不确定性、进行推断和决策的重要性。 读者将了解统计学在科学研究、经济发展、社会管理等各个领域扮演的关键角色，激发学习的兴趣。 我们会简要介绍统计研究的基本流程，从问题的提出、数据的收集、整理、分析到结论的解释。 统计学中的基本概念，如总体、样本、参数、统计量，以及它们之间的关系，将得到清晰的阐释。 第二章：描述性统计——数据的初步审视 在本章，读者将学会如何对数据进行初步的整理和描述，以便更好地理解数据的整体特征。 数据的整理： 频率分布表、累积频率分布表等方法将详细介绍。 集中趋势的度量： 均值（算术平均数、加权平均数）、中位数、众数等概念将一一呈现，并分析它们各自的优缺点及适用场景。 离散程度的度量： 极差、方差、标准差、变异系数等指标将帮助读者理解数据的分散程度，认识到仅仅依靠集中趋势可能带来的片面性。 位置的度量： 分位数、百分位数、四分位数等概念，以及箱线图（Box-plot）等可视化工具，将展示如何更精细地描述数据的位置分布。 数据的可视化： 直方图、频率多边形、条形图、饼图、散点图等常用统计图表的绘制方法和解读技巧，将帮助读者直观地理解数据分布、变量关系等信息。 第三章：概率论基础——不确定性的数学语言 概率论是数理统计的理论基石。本章将系统介绍概率论的基本概念和重要定理。 随机事件与概率： 随机事件的定义、事件的关系（并、交、差、补）、事件的运算。概率的定义（古典概率、统计概率、公理化概率），以及概率的基本性质。 条件概率与独立性： 条件概率的定义及其重要性。乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式，这些都是进行统计推断的关键工具。事件的独立性概念及其判断。 随机变量及其分布： 离散型随机变量与连续型随机变量的定义。概率质量函数（PMF）、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）的概念和性质。 重要的离散分布： 二项分布、泊松分布、几何分布等，我们将深入探讨它们的模型假设、参数解释以及应用场景。 重要的连续分布： 均匀分布、指数分布、正态分布（及其性质、标准正态分布）等，特别是正态分布在统计推断中的核心地位将得到强调。 多维随机变量： 联合分布、边缘分布、条件分布的概念，以及随机变量的独立性。协方差与相关系数，衡量随机变量之间的线性关系。 第四章：参数估计——从样本推断总体 本章是统计推断的核心内容之一，我们将学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数。 点估计： 矩估计法和最大似然估计法是两种最常用的点估计方法。我们会详细介绍这两种方法的原理、计算步骤，以及对估计量性质（无偏性、有效性、一致性）的讨论。 区间估计： 点估计只能给出一个估计值，而区间估计则提供一个包含真值概率的范围。 均值的区间估计： 当总体方差已知或未知时，分别如何构建均值的置信区间（z-分布，t-分布）。 比例的区间估计： 如何估计总体的比例并构建置信区间。 方差的区间估计： 卡方（χ²）分布在方差区间估计中的应用。 两个总体的参数估计： 两个均值之差、两个比例之差、两个方差之比的区间估计（涉及t-分布、F-分布）。 置信水平与置信区间的意义： 深刻理解置信区间的含义，避免误读。 第五章：假设检验——检验数据的统计显著性 假设检验是统计推断的另一个重要方面，旨在根据样本数据来判断关于总体参数的某个假设是否成立。 基本概念： 零假设（H₀）与备择假设（H₁），检验统计量，拒绝域，显著性水平（α），P值。 第一类错误与第二类错误： 它们的概念、危害以及如何权衡。 单样本检验： 均值的检验（z-检验，t-检验）。 比例的检验。 方差的检验（χ²-检验）。 两样本检验： 两个独立样本均值之差的检验（z-检验，t-检验）。 两个配对样本均值之差的检验。 两个样本比例之差的检验。 两个样本方差之比的检验（F-检验）。 卡方（χ²）检验的应用： 拟合优度检验（检验样本数据是否符合某个理论分布）和独立性检验（检验两个分类变量之间是否存在关联）。 第二篇：模型构建与深入分析——理论的实践拓展 本篇将基于前一阶段建立的理论基础，探讨更复杂的统计模型和分析方法，并强调其在解决实际问题中的应用。 第六章：回归分析——探索变量间的数量关系 回归分析是研究一个或多个自变量如何影响因变量的强大工具。 简单线性回归： 模型假设与参数估计（最小二乘法）。 回归方程的解释。 回归系数的显著性检验（t-检验）。 模型的拟合优度检验（F-检验，决定系数 R²）。 预测与置信区间（对个别值和平均值的预测）。 残差分析：检查模型假设是否成立。 多元线性回归： 引入多个自变量，构建更全面的模型。 偏回归系数的解释。 多重共线性问题及其处理。 模型选择（逐步回归等方法）。 ANOVA表在模型整体检验中的作用。 非线性回归简介： 简要介绍当变量关系不是线性时，如何进行模型选择和分析。 第七章：方差分析（ANOVA）——比较多组均值 方差分析用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。 单因素方差分析： 模型原理与假设。 F检验在检验各组均值是否相等的应用。 事后多重比较（LSD, Bonferroni, Tukey等）。 双因素方差分析： 考虑两个分类自变量（因子）对因变量的影响。 主效应与交互效应的检验。 第八章：时间序列分析——揭示数据的动态演变 时间序列数据具有时间依赖性，其分析方法有别于横截面数据。 时间序列的基本特征： 趋势、季节性、周期性和随机性。 平稳性： 严平稳与弱平稳的概念，以及检验方法。 自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）： 它们在识别序列模式中的作用。 平稳时间序列模型： 移动平均（MA）模型。 自回归（AR）模型。 自回归移动平均（ARMA）模型。 非平稳时间序列模型： 差分（ARIMA）模型。 模型识别、估计与检验： Box-Jenkins方法。 时间序列预测： 利用建立的模型进行未来值的预测。 第九章：非参数统计——无需严格分布假设的分析 当数据不满足参数统计方法对分布的严格要求时，非参数统计提供了有效的替代方案。 秩检验： 符号检验（用于单样本均值或中位数）。 Wilcoxon符号秩检验（用于单样本或配对样本）。 Mann-Whitney U检验（用于两独立样本）。 Kruskal-Wallis H检验（用于多独立样本）。 秩相关： Spearman秩相关系数，Kendall秩相关系数。 非参数方法在回归和方差分析中的应用简介。 第十章：多元统计分析入门——多变量数据的综合处理 本章将初步介绍处理多个变量之间复杂关系的方法。 主成分分析（PCA）： 降维技术，提取数据的主要变异成分。 因子分析： 寻找潜在的因子来解释变量之间的相关性。 聚类分析： 将相似的对象分组，发现数据的自然结构。 判别分析： 根据已知样本的特征，建立判别函数来分类新的个体。 第三篇：专题应用与前沿展望 本篇将聚焦于数理统计在特定领域的应用，并对一些新兴的统计方法进行介绍。 第十一章：实验设计——高效获取有效数据 如何科学地设计实验，以获得最能回答研究问题的可信数据。 基本原理： 随机化、重复、区组。 常用实验设计： 完全随机设计。 随机区组设计。 拉丁方设计。 析因设计。 实验数据分析： 与方差分析的结合。 第十二章：贝叶斯统计初步 介绍贝叶斯统计的基本思想，与频率派统计的区别。 先验分布、似然函数与后验分布。 贝叶斯估计与贝叶斯区间。 贝叶斯方法在模型选择中的应用。 第十三章：统计计算与软件应用 介绍常用的统计分析软件，如R、Python (Scipy, Statsmodels)、SPSS、SAS等。 强调如何在实际操作中运用这些软件实现统计分析，包括数据导入、预处理、模型拟合、结果输出和可视化。 案例分析： 通过真实数据演示如何运用软件完成从数据探索到模型解释的全过程。 第十四章：统计建模的质量评估与模型选择 如何全面评估统计模型的优劣。 模型诊断： 残差分析、异方差检验、自相关检验等。 模型选择准则： AIC, BIC等信息准则。 交叉验证： 评估模型在未见数据上的表现。 第十五章：面向未来的统计——大数据与机器学习的统计视角 简要探讨数理统计在处理大数据和机器学习中的作用。 大数据分析的挑战与统计视角： 高维性、异质性、动态性。 统计学习方法简介： 广义线性模型、支持向量机（SVM）、决策树、集成学习（随机森林、梯度提升）等，强调其背后统计学原理。 模型的解释性与可信度。 本书结构紧凑，内容丰富，逻辑清晰，力求为读者提供一个全面、实用且具有深度的数理统计学习体验。无论您是统计学专业的学生，还是需要运用统计学解决实际问题的科研人员、工程师、经济学家、生物学家，或是对数据分析充满兴趣的读者，《应用数理统计》都将是您宝贵的参考书和得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理论知识最终还是要回归到实践应用。《应用数理统计》这本书，恰恰完美地诠释了这一点。它并没有局限于枯燥的数学推导，而是将数理统计的原理和方法，巧妙地融入到各种各样的实际应用场景中。我尤其喜欢书中关于贝叶斯统计的章节，它通过分析一些经典的案例，让我明白了贝叶斯方法在处理不确定性信息时的强大之处。作者在讲解每一个统计方法时，都会先抛出一个实际问题，然后一步一步地引导读者去思考，如何运用统计学工具来解决这个问题。这种启发式的学习方式，让我觉得非常有趣，而且能够真正地将知识内化。我常常会一边阅读，一边在电脑上进行实际操作，通过实践来加深对知识的理解。这本书的语言也非常平实，而且逻辑性很强，即使我之前对统计学了解不多，也能够轻松地跟上作者的思路。它让我看到了数理统计在现实世界中强大的生命力，也激发了我进一步探索这个领域的浓厚兴趣。

评分☆☆☆☆☆

《应用数理统计》这本书，给我最大的感受就是“实用”二字。我一直以来都觉得，学习一门学科，最终还是要落到实际应用上，而这本书恰恰做到了这一点。它没有把重点放在纯理论的推导上，而是通过大量的实际案例，将数理统计的原理和方法巧妙地融入其中。我尤其喜欢书中关于时间序列分析的章节，它深入浅出地讲解了如何分析和预测具有时间依赖性的数据，比如股票价格、天气变化等。作者还详细介绍了ARIMA模型等常用的时间序列模型，并提供了具体的应用步骤和代码示例，这对我日后进行数据预测非常有帮助。这本书的逻辑结构也非常清晰，从基础的描述性统计，到复杂的推断性统计，再到模型构建和评估，层层递进，让我能够逐步建立起对数理统计的全面认识。而且，书中在讲解每一个概念时，都会给出相应的数学公式，但同时也会用通俗易懂的语言进行解释，并辅以图表和示例，让读者能够理解其背后的逻辑。我常常会一边阅读，一边思考如何将书中的方法应用到我的实际工作中，并且已经开始尝试着用这些方法来优化我的数据分析流程。这本书让我觉得，数理统计不再是遥不可及的学问，而是可以实实在在地提升我的工作能力、解决实际问题的利器。

评分☆☆☆☆☆

《应用数理统计》这本书，真的给我打开了一扇新的大门。我一直觉得，统计学是一门非常重要的学科，但传统的教科书往往过于偏重理论，让人难以理解其在实际中的应用。这本书则完全不同，它将理论与实践完美地结合起来。我尤其喜欢书中关于假设检验的讲解，它不仅仅停留在理论层面，还通过大量的案例，比如产品合格率的抽检、广告投放效果的评估等，让我能够直观地理解假设检验的原理和实际意义。作者在讲解每一个统计方法时，都会先提出一个实际问题，然后引导读者一步一步地思考，如何运用统计学工具来解决这个问题，这种启发式的学习方式，让我受益匪浅。我还会经常一边阅读，一边尝试在电脑上复现书中的案例，通过实际操作来加深理解。这本书的语言非常流畅，而且逻辑性很强，即使是初学者，也能够轻松地掌握其中的知识。我常常觉得，这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养一种分析问题的思维方式，让我能够更加客观、更加理性地看待周围的世界。它让我看到了数理统计在现实世界中强大的生命力，也激发了我进一步探索这个领域的浓厚兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据背后隐藏的规律充满好奇，但苦于缺乏系统的学习方法。偶然间，我接触到了《应用数理统计》这本书，它就像是为我量身打造的。这本书最让我印象深刻的是，它并没有让我一开始就去面对复杂的数学符号和抽象的定义，而是从一个又一个生动的实际案例出发，比如市场调研、产品质量控制、医疗诊断等，让我感受到统计学在这些领域的强大应用能力。作者在讲解每一个统计方法时，都会先铺垫一个实际问题，然后引导读者一步一步地思考，如何运用统计学工具来解决这个问题。我尤其喜欢书中关于回归分析的讲解，它不仅仅介绍了线性回归，还深入探讨了多元回归、逻辑回归等，并且详细讲解了如何选择合适的模型、如何解释回归系数、如何进行模型诊断等，这些内容对于我理解和应用回归分析至关重要。这本书的语言风格也非常独特，既有严谨的学术性，又不失生动活泼，让我阅读起来一点也不觉得枯燥。我经常会在阅读的时候，一边思考如何将书中的方法应用到我自己的工作中，并且已经开始尝试着用这些方法来分析我遇到的实际问题。这本书让我看到了数据分析的巨大潜力，也让我对未来的学习和工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直对统计学抱有一种敬畏之心，觉得它门槛很高，需要深厚的数学功底。然而，《应用数理统计》这本书彻底改变了我的看法。它以一种非常友好的姿态，向我展示了统计学并非高不可攀。书中通过大量的实际案例，将抽象的统计概念具象化。我曾经花了很长时间去理解假设检验的原理，总觉得概念模糊，直到看了这本书，通过分析产品质量控制中的抽样检验，我才真正明白了p值、显著性水平这些概念的实际意义。作者并没有回避数学推导，但总是能够紧密结合实际应用，解释公式的由来和意义，让我觉得这些数学工具是为了解决实际问题而生，而不是为了炫技。我特别欣赏书中关于数据可视化部分的论述，它强调了图表在传达信息中的重要性，以及如何选择合适的图表来清晰地展现数据特征。这对我平时做报告和展示分析结果帮助很大。而且，这本书的排版也十分精美，插图和图表的运用恰到好处，让阅读体验大大提升。我经常会带着这本书去咖啡馆，就像和老朋友聊天一样，慢慢品味书中的每一个章节。它让我觉得，原来统计学可以如此有趣，如此贴近我们的生活和工作。我开始尝试用书中的方法去分析我自己的工作数据，惊喜地发现，很多之前不为人知的规律和问题，都能被一眼看穿。这本书不仅仅是传授知识，更重要的是培养了一种分析问题的思维方式，让我能够更理性、更客观地看待周围的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书，可以说是把我从一个对统计学一知半解的门外汉，变成了一个能够运用统计学解决实际问题的人。我一直对数据充满兴趣，但总觉得缺乏一种系统的方法论。《应用数理统计》这本书，就像一位循循善诱的老师，将复杂的统计概念，用最清晰、最易懂的方式呈现给我。我尤其喜欢书中关于相关性和回归分析的讲解，它通过大量的实际案例，让我明白了如何衡量变量之间的关系，如何建立预测模型，以及如何解释模型的含义。比如，在分析客户购买行为时，我能够运用相关性分析来找出哪些因素对购买决策影响最大，再通过回归分析来建立购买预测模型。这本书的讲解方式非常注重启发性，作者总是在提出一个问题后，引导我们去思考，去探索解决问题的方法，而不是直接给出答案。这种方式让我觉得，我不是在被动地接受知识，而是在主动地学习和发现。我经常会一边看书，一边思考如何将书中的方法应用到我的工作中，并且已经开始尝试着用这些方法来分析我遇到的实际问题。这本书让我看到了数据分析的巨大潜力，也让我对未来的学习和工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前接触过几本统计学的书籍，但都感觉它们要么太偏理论，要么太简略，无法深入。这次拿到《应用数理统计》，最初并没有抱太大的期望，但读了几章之后，我彻底被征服了。这本书的独特之处在于，它非常注重理论与实践的结合。作者就像一位经验丰富的工程师，告诉你如何用数理统计这个工具箱去解决实际工程问题。我最深刻的印象是关于实验设计的部分，书中详细介绍了如何设计一个有效的实验，从随机化、分组到样本量的确定，每一个环节都考虑得非常周全，并且配以实际案例，比如药物的有效性测试、新工艺的优化等，让我对实验设计的严谨性有了全新的认识。这本书的叙述方式也非常引人入胜，它不像很多教科书那样枯燥乏味，而是充满了启发性。作者在讲解每一个概念时，都会先抛出一个问题，然后一步一步地引导读者去思考，去发现解决问题的方法。这种互动式的学习方式，让我在阅读过程中始终保持着高度的参与感。我尤其喜欢书中关于方差分析的章节，它不仅仅介绍了ANOVA的基本原理，更深入地探讨了多重比较、交互作用等更复杂的概念，并且提供了如何在实际场景中应用这些方法的指导。这本书让我觉得，数理统计不再是遥不可及的学术理论，而是可以实实在在提升工作效率、解决实际问题的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

我一直对统计学感到好奇，但又觉得它太过于学术化，离我的生活和工作似乎有点远。直到我翻开了《应用数理统计》，这种感觉才被彻底打破。《应用数理统计》这本书，就像一位经验丰富的老向导，带着我穿越统计学的神秘森林。它没有一开始就给我灌输枯燥的数学公式，而是从我熟悉的、感兴趣的实际问题入手，比如如何分析用户行为，如何评估广告效果，如何预测销售趋势。这些贴近生活的例子，让我能够立刻感受到统计学强大的实用价值。书中对概率分布的讲解，让我终于明白了那些看起来很陌生的分布名称背后代表的实际意义，并且知道在什么情况下应该使用哪种分布。我尤其喜欢书中关于抽样调查的部分，它详细介绍了如何设计一个科学的抽样方案，如何避免抽样误差，以及如何根据样本结果来推断总体特征。这一点在我经常需要了解市场反馈的时候，简直是及时雨。这本书的语言非常平实，而且富有条理，即使我之前对统计学了解不多，也能够轻松地跟上作者的思路。我经常会在阅读过程中，不自觉地联系到我工作中遇到的实际问题，并且尝试运用书中的方法去分析。这本书让我看到了统计学在解决现实问题中的巨大潜力，也让我对自己学习统计学的能力有了更多的信心。

评分☆☆☆☆☆

《应用数理统计》这本书，我可以说是我近年来阅读过的最“有用”的书籍之一。它并非那种读完之后就束之高阁的“知识点集合”，而是能够真正改变我思维方式和解决问题能力的书。我一直认为，数据本身并不能说明什么，关键在于我们如何去理解和解读它。这本书在这方面给了我极大的启发。它教我如何从海量的数据中提取有价值的信息，如何发现事物之间的内在联系，以及如何用科学的方法来验证我的假设。我尤其欣赏书中对统计推断的讲解，它让我明白了如何从样本数据来推断总体特征，以及这种推断的置信度和局限性。在实际工作中，我经常需要处理各种各样的数据，过去我总是凭直觉去分析，现在我能够更加系统、更加科学地运用书中介绍的工具和方法。比如，在进行客户满意度调查分析时，我能够运用卡方检验来分析不同客户群体在满意度上的差异，还能用回归分析来找出影响满意度的关键因素。这本书的讲解思路清晰，逻辑严谨，即使是一些较为复杂的统计模型，作者也能用通俗易懂的语言解释清楚，并提供清晰的步骤和示例。我常常会一边看书，一边在电脑上进行实际操作，那种学以致用的感觉，是任何其他方式都无法比拟的。这本书让我看到了数据分析的无限可能，也让我对未来充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

《应用数理统计》这本书，简直就像是打开了一扇通往真理殿堂的大门。我一直以来都对数据背后的故事充满好奇，但传统的统计学理论总是显得有些抽象和遥远。这本书则完全不同，它用一种非常接地气的方式，将那些复杂的数学公式和统计概念，巧妙地融入到各种实际的应用场景中。从市场营销的客户画像分析，到金融领域的风险评估，再到生物医学的临床试验设计，它都能一一为你剖析，并告诉你如何运用数理统计的方法去解决这些问题。我尤其喜欢书中那些案例分析，它们不仅仅是简单的理论堆砌，而是真正来源于现实世界的挑战，作者一步一步地带领我们如何去理解数据、处理数据，最终得出有价值的结论。比如，在讲到回归分析的时候，作者并没有仅仅停留在最小二乘法的推导上，而是花了大量的篇幅去讨论模型的选择、残差分析的重要性，以及如何解释回归系数在实际业务中的含义。这一点让我受益匪浅，因为在我的工作中，很多时候遇到的都不是完美的线性关系，而是需要审慎地选择最适合的模型，并对结果进行合理的解释。这本书的语言也十分流畅，即使是初学者，也能在阅读过程中感受到乐趣，而不是枯燥乏味的“背诵”。它教会我的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”，这种深度的理解，是任何一本理论堆砌的书籍都难以给予的。我甚至觉得，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在你迷茫的时候，为你指点迷津，在你困惑的时候，为你答疑解惑。它让我看到了数理统计在现实世界中强大的生命力，也激发了我进一步探索这个领域的浓厚兴趣。

评分☆☆☆☆☆

考试用书

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还行，纸张质量一般

评分☆☆☆☆☆

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考试用书

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为了考试，没办法必须要买这本书

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考试必备.....

评分☆☆☆☆☆

很好，很满意…

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