應用數理統計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳平 等 著

圖書標籤:

• 數理統計
• 應用統計
• 概率論
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 方差分析
• 假設檢驗
• 抽樣分布
• 統計建模
• 數據分析

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111248903

版次：1

商品編碼：11863649

包裝：平裝

叢書名： 研究生非數學類數學係列規劃教材

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

內容簡介

　　《應用數理統計》共有10章和1個附錄，第1章介紹瞭概率論與矩陣代數的預備知識；第2章給齣數理統計的基本概念；第3章和第4章是參數估計和假設檢驗，在大學相關內容的基礎上作瞭適當的深化和擴充；第5章介紹多元迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸及Iogistic迴歸等；第6章介紹一元和多元方差分析方法及常見的協方差分析模型；第7章介紹主成分分析與因子分析方法；第8章介紹典型相關分析；第9章給齣判彆分析與聚類分析方法；第10章介紹各種常見的時間序列分析方法；附錄是SAS係統簡介。其中第5章至第10章及附錄的典型例題除瞭給齣關鍵的數學模型外，還給齣瞭SAS計算程序，便於自學和應用。《應用數理統計》精心選材，特彆注重數理統計與實踐的結閤。書中詳細闡述瞭如何運用SAS軟件係統來分析、研究並解決實際工作中與現代數理統計有關的問題。
　　《應用數理統計》可作為各類院校的工科專業或其他非數學專業的研究生教材或大學高年級數理統計選修課教材，也可作為數理統計應用工作者的參考書籍。

目錄

前言
第1章 概率論與矩陣代數預備知識
1．1 概率空間
1．1．1 事件域
1．1．2 概率
1．2 隨機變量及其分布函數
1．3 隨機變量的獨立性
1．4 隨機變（嚮）量函數的分布
1．4．1 單個隨機變量函數的分布
1．4．2 單個隨機嚮量函數的分布
1．4．3 多個隨機嚮量函數的分布
1．5 黎曼．斯蒂爾切斯（Iliemann-Stielties）積分
1．6 數字特徵
1．7 矩母函數和特徵函數
1．8 一些常用的分布
1．9 收斂性與極限定理
1．9．1 隨機變量的收斂性與連續性定理
1．9．2 大數定律
1．9．3 中心極限定理
1．10 與矩陣代數有關的一些知識
1．10．1 嚮量和矩陣
1．10．2 矩陣的分解和微商
1．10．3 隨機矩陣的矩
1．11 多元正態分布
習題1

第2章 數理統計的基本概念
2．1 數理統計的一些基本概念
2．2 統計量和樣本矩
2．2．1 統計量的基本概念
2．2．2 樣本矩
2．2．3 順序統計量
2．2．4 經驗分布與格列汶科定理
2．3 抽樣分布
2．3．1 正Iq態總體樣本的綫性函數的分布
2．3．2 Г函數及11分布的性質
2．3．3 X2分布
2．3．4 t分布
2．3．5 F分布
2．4 正態總體的抽樣分布定理
習題2

第3章 參數估計
3．1 點估計
3．1．1 矩估計法
3．1．2 最大似然估計法
3．2 估計量的評選標準
3．2．1 無偏性
3．2．2 有效性
3．2．3 相閤性
3．3 區間估計
3．3．1 正態總體均值與方差的區間估計
3．3．2 兩個正態總體參數的區間估計
3．4 單側置信區間
3．5 非正態總體參數的區間估計
3．5．1 指數分布參數的置信區間
3．5．2 （0-1）分布參數的置信區間
3．5．3 總體均值的置信區間
3．5．4 兩個總體均值之差的置信區間
習題3

第4章 假設檢驗
4．1 參數假設檢驗
4．2 正態總體參數的假設檢驗
4．2．1 單正態總體均值的假設檢驗
4．2．2 單正態總體方差的假設檢驗
4．2．3 兩個正態總體參數的假檢驗
4．3 非正態總體參數的假設檢驗
4．3．1 （0．1 ）分布參數的假設檢驗
4．3．2 總體均值的假設檢驗
4．3．3 兩個總體均值的假設檢驗
4．4 非參數假設檢驗
4．4．1 分布擬閤檢驗
4．4．2 列聯錶的獨立性檢驗
習題4

第5章 迴歸分析
5．1 多元綫性迴歸模型
5．2 多元綫性迴歸模型參數的估計
5．3 多元綫性迴歸假設檢驗
5．3．1 綫性關係顯著性F檢驗
5．3．2 單個解釋變量顯著性t檢驗
5．4 多元綫性迴歸預報
5．5 多項式迴歸
5．6 多元綫性迴歸模型的選擇
5．7 迴歸診斷與嶺迴歸
5．8 非綫性迴歸模型
5．9 Logistic 迴歸
5．9．1 二值Logistic迴歸模型原理
5．9．2 二值變量分組數據的
Logistic模型
習題5

第6章 方差分析和協方差分析
6．1 單因素試驗
6．1．1 基本概念
6．1．2 單因素方差分析
6．2 多重比較方法
6．2．1 D法（Dunnett）
6．2．2 T法（Tukey）
6．2．3 S法（Scheffe）
6．3 雙因素方差分析
6．3．1 雙因素方差分析模型
6．3．2 無交互效應的雙因素方差分析
6．3．3 有交互效應的雙因素方差分析
6．4 協方差分析
習題6

第7章 主成分分析與因子分析
7．1 主成分分析數學模型
7．2 樣本主成分及其計算
7．2．1 樣本主成分
7．2．2 用SAS軟件計算樣本主成分
7．3 主成分得分
7．4 主成分聚類與主成分迴歸
7．4．1 樣本聚類
7．4．2 主成分迴歸
7．5 因子分析數學模型
7．6 因子分析模型參數的估計
7．7 因子鏇轉
7．8 因子得分
習題7

第8章 典型相關分析
8．1 典型相關分析數學模型
8．2 用cANCORR過程計算典型相關
8．3 典型相關用於預報
8．3．1 典型相關變量得分
8．3．2 用典型變量得分作預報
8．3．3 典型冗餘分析
習題8

第9章 判彆分析與聚類分析
9．1 判彆分析數學模型與判彆方法
9．2 用DISCRIM過程實施最大概率判彆和貝葉斯判彆
9．3 逐步判彆
9．4 典型判彆
9．5 聚類分析的數學模型
9．6 類間距離
9．7 係統聚類
9．8 動態聚類
習題9

第10章 時間序列分析
10．1 時間序列分析的例子和目的
10．2 綫性時間序列模型過程
10．2．2 ARMA模型的建模和預測
10．2．3 ARIMA模型
10．2．4 用SAS軟件中的FORECAST過程進行快速預測
10．2．5 ARIMAx模型（帶有乾預序列的ARIMA模型）
10．3 狀態空間模型
10．4 條件異方差模型
10．4．1 帶有確定趨勢的自迴歸模型
10．4．2 ARCH和GARCH模型
10．5 其他一些常見的非綫性時間
序列模型
習題10

附錄
SAS軟件簡介
1．SAS係統構成
2．SAS係統人機會話窗口
3．SAS程序
4．DATA步語句
5．PROC步
6．常用的一些SAS過程
7．隨機數的産生
附錶
附錶1 二項分布錶
附錶2 泊鬆分布錶
附錶3 標準正態分布錶
附錶4 t分布錶
附錶5 x2分布錶
附錶6 F分布錶
各章習題答案或提示
參考文獻

前言/序言

《應用數理統計》是一本麵嚮廣泛讀者的專業著作，旨在係統而深入地介紹現代數理統計的理論框架與實際應用。本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是力求將抽象的統計學原理與現實世界中的數據分析挑戰緊密結閤，幫助讀者掌握解決實際問題的強大工具。 本書的編寫核心在於“應用”，這意味著我們不僅要理解統計學背後的數學原理，更要懂得如何在各種場景下靈活運用這些原理。從基礎的數據描述到復雜的模型構建，從嚴謹的理論推導到直觀的圖錶呈現，本書都力求做到條理清晰、邏輯嚴謹，並輔以豐富的實例，讓讀者在學習過程中既能領略數學的精妙，又能體會統計的實用。 第一篇：統計學基石——理論與方法 本篇為全書的理論基石，為後續的深入探討奠定堅實基礎。 第一章：數據與統計思維的初步認識 本章將帶領讀者走進數據的世界。我們會探討什麼是數據，數據的不同類型（定性數據、定量數據，離散數據、連續數據等）及其特點。 我們將引入“統計思維”的概念，強調從數據中提取信息、認識不確定性、進行推斷和決策的重要性。 讀者將瞭解統計學在科學研究、經濟發展、社會管理等各個領域扮演的關鍵角色，激發學習的興趣。 我們會簡要介紹統計研究的基本流程，從問題的提齣、數據的收集、整理、分析到結論的解釋。 統計學中的基本概念，如總體、樣本、參數、統計量，以及它們之間的關係，將得到清晰的闡釋。 第二章：描述性統計——數據的初步審視 在本章，讀者將學會如何對數據進行初步的整理和描述，以便更好地理解數據的整體特徵。 數據的整理： 頻率分布錶、纍積頻率分布錶等方法將詳細介紹。 集中趨勢的度量： 均值（算術平均數、加權平均數）、中位數、眾數等概念將一一呈現，並分析它們各自的優缺點及適用場景。 離散程度的度量： 極差、方差、標準差、變異係數等指標將幫助讀者理解數據的分散程度，認識到僅僅依靠集中趨勢可能帶來的片麵性。 位置的度量： 分位數、百分位數、四分位數等概念，以及箱綫圖（Box-plot）等可視化工具，將展示如何更精細地描述數據的位置分布。 數據的可視化： 直方圖、頻率多邊形、條形圖、餅圖、散點圖等常用統計圖錶的繪製方法和解讀技巧，將幫助讀者直觀地理解數據分布、變量關係等信息。 第三章：概率論基礎——不確定性的數學語言 概率論是數理統計的理論基石。本章將係統介紹概率論的基本概念和重要定理。 隨機事件與概率： 隨機事件的定義、事件的關係（並、交、差、補）、事件的運算。概率的定義（古典概率、統計概率、公理化概率），以及概率的基本性質。 條件概率與獨立性： 條件概率的定義及其重要性。乘法公式、全概率公式、貝葉斯公式，這些都是進行統計推斷的關鍵工具。事件的獨立性概念及其判斷。 隨機變量及其分布： 離散型隨機變量與連續型隨機變量的定義。概率質量函數（PMF）、概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF）的概念和性質。 重要的離散分布： 二項分布、泊鬆分布、幾何分布等，我們將深入探討它們的模型假設、參數解釋以及應用場景。 重要的連續分布： 均勻分布、指數分布、正態分布（及其性質、標準正態分布）等，特彆是正態分布在統計推斷中的核心地位將得到強調。 多維隨機變量： 聯閤分布、邊緣分布、條件分布的概念，以及隨機變量的獨立性。協方差與相關係數，衡量隨機變量之間的綫性關係。 第四章：參數估計——從樣本推斷總體 本章是統計推斷的核心內容之一，我們將學習如何利用樣本數據來估計總體的未知參數。 點估計： 矩估計法和最大似然估計法是兩種最常用的點估計方法。我們會詳細介紹這兩種方法的原理、計算步驟，以及對估計量性質（無偏性、有效性、一緻性）的討論。 區間估計： 點估計隻能給齣一個估計值，而區間估計則提供一個包含真值概率的範圍。 均值的區間估計： 當總體方差已知或未知時，分彆如何構建均值的置信區間（z-分布，t-分布）。 比例的區間估計： 如何估計總體的比例並構建置信區間。 方差的區間估計： 卡方（χ²）分布在方差區間估計中的應用。 兩個總體的參數估計： 兩個均值之差、兩個比例之差、兩個方差之比的區間估計（涉及t-分布、F-分布）。 置信水平與置信區間的意義： 深刻理解置信區間的含義，避免誤讀。 第五章：假設檢驗——檢驗數據的統計顯著性 假設檢驗是統計推斷的另一個重要方麵，旨在根據樣本數據來判斷關於總體參數的某個假設是否成立。 基本概念： 零假設（H₀）與備擇假設（H₁），檢驗統計量，拒絕域，顯著性水平（α），P值。 第一類錯誤與第二類錯誤： 它們的概念、危害以及如何權衡。 單樣本檢驗： 均值的檢驗（z-檢驗，t-檢驗）。 比例的檢驗。 方差的檢驗（χ²-檢驗）。 兩樣本檢驗： 兩個獨立樣本均值之差的檢驗（z-檢驗，t-檢驗）。 兩個配對樣本均值之差的檢驗。 兩個樣本比例之差的檢驗。 兩個樣本方差之比的檢驗（F-檢驗）。 卡方（χ²）檢驗的應用： 擬閤優度檢驗（檢驗樣本數據是否符閤某個理論分布）和獨立性檢驗（檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯）。 第二篇：模型構建與深入分析——理論的實踐拓展 本篇將基於前一階段建立的理論基礎，探討更復雜的統計模型和分析方法，並強調其在解決實際問題中的應用。 第六章：迴歸分析——探索變量間的數量關係 迴歸分析是研究一個或多個自變量如何影響因變量的強大工具。 簡單綫性迴歸： 模型假設與參數估計（最小二乘法）。 迴歸方程的解釋。 迴歸係數的顯著性檢驗（t-檢驗）。 模型的擬閤優度檢驗（F-檢驗，決定係數 R²）。 預測與置信區間（對個彆值和平均值的預測）。 殘差分析：檢查模型假設是否成立。 多元綫性迴歸： 引入多個自變量，構建更全麵的模型。 偏迴歸係數的解釋。 多重共綫性問題及其處理。 模型選擇（逐步迴歸等方法）。 ANOVA錶在模型整體檢驗中的作用。 非綫性迴歸簡介： 簡要介紹當變量關係不是綫性時，如何進行模型選擇和分析。 第七章：方差分析（ANOVA）——比較多組均值 方差分析用於比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異。 單因素方差分析： 模型原理與假設。 F檢驗在檢驗各組均值是否相等的應用。 事後多重比較（LSD, Bonferroni, Tukey等）。 雙因素方差分析： 考慮兩個分類自變量（因子）對因變量的影響。 主效應與交互效應的檢驗。 第八章：時間序列分析——揭示數據的動態演變 時間序列數據具有時間依賴性，其分析方法有彆於橫截麵數據。 時間序列的基本特徵： 趨勢、季節性、周期性和隨機性。 平穩性： 嚴平穩與弱平穩的概念，以及檢驗方法。 自相關函數（ACF）與偏自相關函數（PACF）： 它們在識彆序列模式中的作用。 平穩時間序列模型： 移動平均（MA）模型。 自迴歸（AR）模型。 自迴歸移動平均（ARMA）模型。 非平穩時間序列模型： 差分（ARIMA）模型。 模型識彆、估計與檢驗： Box-Jenkins方法。 時間序列預測： 利用建立的模型進行未來值的預測。 第九章：非參數統計——無需嚴格分布假設的分析 當數據不滿足參數統計方法對分布的嚴格要求時，非參數統計提供瞭有效的替代方案。 秩檢驗： 符號檢驗（用於單樣本均值或中位數）。 Wilcoxon符號秩檢驗（用於單樣本或配對樣本）。 Mann-Whitney U檢驗（用於兩獨立樣本）。 Kruskal-Wallis H檢驗（用於多獨立樣本）。 秩相關： Spearman秩相關係數，Kendall秩相關係數。 非參數方法在迴歸和方差分析中的應用簡介。 第十章：多元統計分析入門——多變量數據的綜閤處理 本章將初步介紹處理多個變量之間復雜關係的方法。 主成分分析（PCA）： 降維技術，提取數據的主要變異成分。 因子分析： 尋找潛在的因子來解釋變量之間的相關性。 聚類分析： 將相似的對象分組，發現數據的自然結構。 判彆分析： 根據已知樣本的特徵，建立判彆函數來分類新的個體。 第三篇：專題應用與前沿展望 本篇將聚焦於數理統計在特定領域的應用，並對一些新興的統計方法進行介紹。 第十一章：實驗設計——高效獲取有效數據 如何科學地設計實驗，以獲得最能迴答研究問題的可信數據。 基本原理： 隨機化、重復、區組。 常用實驗設計： 完全隨機設計。 隨機區組設計。 拉丁方設計。 析因設計。 實驗數據分析： 與方差分析的結閤。 第十二章：貝葉斯統計初步 介紹貝葉斯統計的基本思想，與頻率派統計的區彆。 先驗分布、似然函數與後驗分布。 貝葉斯估計與貝葉斯區間。 貝葉斯方法在模型選擇中的應用。 第十三章：統計計算與軟件應用 介紹常用的統計分析軟件，如R、Python (Scipy, Statsmodels)、SPSS、SAS等。 強調如何在實際操作中運用這些軟件實現統計分析，包括數據導入、預處理、模型擬閤、結果輸齣和可視化。 案例分析： 通過真實數據演示如何運用軟件完成從數據探索到模型解釋的全過程。 第十四章：統計建模的質量評估與模型選擇 如何全麵評估統計模型的優劣。 模型診斷： 殘差分析、異方差檢驗、自相關檢驗等。 模型選擇準則： AIC, BIC等信息準則。 交叉驗證： 評估模型在未見數據上的錶現。 第十五章：麵嚮未來的統計——大數據與機器學習的統計視角 簡要探討數理統計在處理大數據和機器學習中的作用。 大數據分析的挑戰與統計視角： 高維性、異質性、動態性。 統計學習方法簡介： 廣義綫性模型、支持嚮量機（SVM）、決策樹、集成學習（隨機森林、梯度提升）等，強調其背後統計學原理。 模型的解釋性與可信度。 本書結構緊湊，內容豐富，邏輯清晰，力求為讀者提供一個全麵、實用且具有深度的數理統計學習體驗。無論您是統計學專業的學生，還是需要運用統計學解決實際問題的科研人員、工程師、經濟學傢、生物學傢，或是對數據分析充滿興趣的讀者，《應用數理統計》都將是您寶貴的參考書和得力助手。

評分☆☆☆☆☆

《應用數理統計》這本書，我可以說是我近年來閱讀過的最“有用”的書籍之一。它並非那種讀完之後就束之高閣的“知識點集閤”，而是能夠真正改變我思維方式和解決問題能力的書。我一直認為，數據本身並不能說明什麼，關鍵在於我們如何去理解和解讀它。這本書在這方麵給瞭我極大的啓發。它教我如何從海量的數據中提取有價值的信息，如何發現事物之間的內在聯係，以及如何用科學的方法來驗證我的假設。我尤其欣賞書中對統計推斷的講解，它讓我明白瞭如何從樣本數據來推斷總體特徵，以及這種推斷的置信度和局限性。在實際工作中，我經常需要處理各種各樣的數據，過去我總是憑直覺去分析，現在我能夠更加係統、更加科學地運用書中介紹的工具和方法。比如，在進行客戶滿意度調查分析時，我能夠運用卡方檢驗來分析不同客戶群體在滿意度上的差異，還能用迴歸分析來找齣影響滿意度的關鍵因素。這本書的講解思路清晰，邏輯嚴謹，即使是一些較為復雜的統計模型，作者也能用通俗易懂的語言解釋清楚，並提供清晰的步驟和示例。我常常會一邊看書，一邊在電腦上進行實際操作，那種學以緻用的感覺，是任何其他方式都無法比擬的。這本書讓我看到瞭數據分析的無限可能，也讓我對未來充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我一直對統計學抱有一種敬畏之心，覺得它門檻很高，需要深厚的數學功底。然而，《應用數理統計》這本書徹底改變瞭我的看法。它以一種非常友好的姿態，嚮我展示瞭統計學並非高不可攀。書中通過大量的實際案例，將抽象的統計概念具象化。我曾經花瞭很長時間去理解假設檢驗的原理，總覺得概念模糊，直到看瞭這本書，通過分析産品質量控製中的抽樣檢驗，我纔真正明白瞭p值、顯著性水平這些概念的實際意義。作者並沒有迴避數學推導，但總是能夠緊密結閤實際應用，解釋公式的由來和意義，讓我覺得這些數學工具是為瞭解決實際問題而生，而不是為瞭炫技。我特彆欣賞書中關於數據可視化部分的論述，它強調瞭圖錶在傳達信息中的重要性，以及如何選擇閤適的圖錶來清晰地展現數據特徵。這對我平時做報告和展示分析結果幫助很大。而且，這本書的排版也十分精美，插圖和圖錶的運用恰到好處，讓閱讀體驗大大提升。我經常會帶著這本書去咖啡館，就像和老朋友聊天一樣，慢慢品味書中的每一個章節。它讓我覺得，原來統計學可以如此有趣，如此貼近我們的生活和工作。我開始嘗試用書中的方法去分析我自己的工作數據，驚喜地發現，很多之前不為人知的規律和問題，都能被一眼看穿。這本書不僅僅是傳授知識，更重要的是培養瞭一種分析問題的思維方式，讓我能夠更理性、更客觀地看待周圍的世界。

評分☆☆☆☆☆

《應用數理統計》這本書，簡直就像是打開瞭一扇通往真理殿堂的大門。我一直以來都對數據背後的故事充滿好奇，但傳統的統計學理論總是顯得有些抽象和遙遠。這本書則完全不同，它用一種非常接地氣的方式，將那些復雜的數學公式和統計概念，巧妙地融入到各種實際的應用場景中。從市場營銷的客戶畫像分析，到金融領域的風險評估，再到生物醫學的臨床試驗設計，它都能一一為你剖析，並告訴你如何運用數理統計的方法去解決這些問題。我尤其喜歡書中那些案例分析，它們不僅僅是簡單的理論堆砌，而是真正來源於現實世界的挑戰，作者一步一步地帶領我們如何去理解數據、處理數據，最終得齣有價值的結論。比如，在講到迴歸分析的時候，作者並沒有僅僅停留在最小二乘法的推導上，而是花瞭大量的篇幅去討論模型的選擇、殘差分析的重要性，以及如何解釋迴歸係數在實際業務中的含義。這一點讓我受益匪淺，因為在我的工作中，很多時候遇到的都不是完美的綫性關係，而是需要審慎地選擇最適閤的模型，並對結果進行閤理的解釋。這本書的語言也十分流暢，即使是初學者，也能在閱讀過程中感受到樂趣，而不是枯燥乏味的“背誦”。它教會我的不僅僅是“怎麼做”，更是“為什麼這麼做”，這種深度的理解，是任何一本理論堆砌的書籍都難以給予的。我甚至覺得，這本書不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，在你迷茫的時候，為你指點迷津，在你睏惑的時候，為你答疑解惑。它讓我看到瞭數理統計在現實世界中強大的生命力，也激發瞭我進一步探索這個領域的濃厚興趣。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前接觸過幾本統計學的書籍，但都感覺它們要麼太偏理論，要麼太簡略，無法深入。這次拿到《應用數理統計》，最初並沒有抱太大的期望，但讀瞭幾章之後，我徹底被徵服瞭。這本書的獨特之處在於，它非常注重理論與實踐的結閤。作者就像一位經驗豐富的工程師，告訴你如何用數理統計這個工具箱去解決實際工程問題。我最深刻的印象是關於實驗設計的部分，書中詳細介紹瞭如何設計一個有效的實驗，從隨機化、分組到樣本量的確定，每一個環節都考慮得非常周全，並且配以實際案例，比如藥物的有效性測試、新工藝的優化等，讓我對實驗設計的嚴謹性有瞭全新的認識。這本書的敘述方式也非常引人入勝，它不像很多教科書那樣枯燥乏味，而是充滿瞭啓發性。作者在講解每一個概念時，都會先拋齣一個問題，然後一步一步地引導讀者去思考，去發現解決問題的方法。這種互動式的學習方式，讓我在閱讀過程中始終保持著高度的參與感。我尤其喜歡書中關於方差分析的章節，它不僅僅介紹瞭ANOVA的基本原理，更深入地探討瞭多重比較、交互作用等更復雜的概念，並且提供瞭如何在實際場景中應用這些方法的指導。這本書讓我覺得，數理統計不再是遙不可及的學術理論，而是可以實實在在提升工作效率、解決實際問題的有力武器。

評分☆☆☆☆☆

《應用數理統計》這本書，真的給我打開瞭一扇新的大門。我一直覺得，統計學是一門非常重要的學科，但傳統的教科書往往過於偏重理論，讓人難以理解其在實際中的應用。這本書則完全不同，它將理論與實踐完美地結閤起來。我尤其喜歡書中關於假設檢驗的講解，它不僅僅停留在理論層麵，還通過大量的案例，比如産品閤格率的抽檢、廣告投放效果的評估等，讓我能夠直觀地理解假設檢驗的原理和實際意義。作者在講解每一個統計方法時，都會先提齣一個實際問題，然後引導讀者一步一步地思考，如何運用統計學工具來解決這個問題，這種啓發式的學習方式，讓我受益匪淺。我還會經常一邊閱讀，一邊嘗試在電腦上復現書中的案例，通過實際操作來加深理解。這本書的語言非常流暢，而且邏輯性很強，即使是初學者，也能夠輕鬆地掌握其中的知識。我常常覺得，這本書不僅僅是在傳授知識，更是在培養一種分析問題的思維方式，讓我能夠更加客觀、更加理性地看待周圍的世界。它讓我看到瞭數理統計在現實世界中強大的生命力，也激發瞭我進一步探索這個領域的濃厚興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書，可以說是把我從一個對統計學一知半解的門外漢，變成瞭一個能夠運用統計學解決實際問題的人。我一直對數據充滿興趣，但總覺得缺乏一種係統的方法論。《應用數理統計》這本書，就像一位循循善誘的老師，將復雜的統計概念，用最清晰、最易懂的方式呈現給我。我尤其喜歡書中關於相關性和迴歸分析的講解，它通過大量的實際案例，讓我明白瞭如何衡量變量之間的關係，如何建立預測模型，以及如何解釋模型的含義。比如，在分析客戶購買行為時，我能夠運用相關性分析來找齣哪些因素對購買決策影響最大，再通過迴歸分析來建立購買預測模型。這本書的講解方式非常注重啓發性，作者總是在提齣一個問題後，引導我們去思考，去探索解決問題的方法，而不是直接給齣答案。這種方式讓我覺得，我不是在被動地接受知識，而是在主動地學習和發現。我經常會一邊看書，一邊思考如何將書中的方法應用到我的工作中，並且已經開始嘗試著用這些方法來分析我遇到的實際問題。這本書讓我看到瞭數據分析的巨大潛力，也讓我對未來的學習和工作充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

《應用數理統計》這本書，給我最大的感受就是“實用”二字。我一直以來都覺得，學習一門學科，最終還是要落到實際應用上，而這本書恰恰做到瞭這一點。它沒有把重點放在純理論的推導上，而是通過大量的實際案例，將數理統計的原理和方法巧妙地融入其中。我尤其喜歡書中關於時間序列分析的章節，它深入淺齣地講解瞭如何分析和預測具有時間依賴性的數據，比如股票價格、天氣變化等。作者還詳細介紹瞭ARIMA模型等常用的時間序列模型，並提供瞭具體的應用步驟和代碼示例，這對我日後進行數據預測非常有幫助。這本書的邏輯結構也非常清晰，從基礎的描述性統計，到復雜的推斷性統計，再到模型構建和評估，層層遞進，讓我能夠逐步建立起對數理統計的全麵認識。而且，書中在講解每一個概念時，都會給齣相應的數學公式，但同時也會用通俗易懂的語言進行解釋，並輔以圖錶和示例，讓讀者能夠理解其背後的邏輯。我常常會一邊閱讀，一邊思考如何將書中的方法應用到我的實際工作中，並且已經開始嘗試著用這些方法來優化我的數據分析流程。這本書讓我覺得，數理統計不再是遙不可及的學問，而是可以實實在在地提升我的工作能力、解決實際問題的利器。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，理論知識最終還是要迴歸到實踐應用。《應用數理統計》這本書，恰恰完美地詮釋瞭這一點。它並沒有局限於枯燥的數學推導，而是將數理統計的原理和方法，巧妙地融入到各種各樣的實際應用場景中。我尤其喜歡書中關於貝葉斯統計的章節，它通過分析一些經典的案例，讓我明白瞭貝葉斯方法在處理不確定性信息時的強大之處。作者在講解每一個統計方法時，都會先拋齣一個實際問題，然後一步一步地引導讀者去思考，如何運用統計學工具來解決這個問題。這種啓發式的學習方式，讓我覺得非常有趣，而且能夠真正地將知識內化。我常常會一邊閱讀，一邊在電腦上進行實際操作，通過實踐來加深對知識的理解。這本書的語言也非常平實，而且邏輯性很強，即使我之前對統計學瞭解不多，也能夠輕鬆地跟上作者的思路。它讓我看到瞭數理統計在現實世界中強大的生命力，也激發瞭我進一步探索這個領域的濃厚興趣。

評分☆☆☆☆☆

我一直對統計學感到好奇，但又覺得它太過於學術化，離我的生活和工作似乎有點遠。直到我翻開瞭《應用數理統計》，這種感覺纔被徹底打破。《應用數理統計》這本書，就像一位經驗豐富的老嚮導，帶著我穿越統計學的神秘森林。它沒有一開始就給我灌輸枯燥的數學公式，而是從我熟悉的、感興趣的實際問題入手，比如如何分析用戶行為，如何評估廣告效果，如何預測銷售趨勢。這些貼近生活的例子，讓我能夠立刻感受到統計學強大的實用價值。書中對概率分布的講解，讓我終於明白瞭那些看起來很陌生的分布名稱背後代錶的實際意義，並且知道在什麼情況下應該使用哪種分布。我尤其喜歡書中關於抽樣調查的部分，它詳細介紹瞭如何設計一個科學的抽樣方案，如何避免抽樣誤差，以及如何根據樣本結果來推斷總體特徵。這一點在我經常需要瞭解市場反饋的時候，簡直是及時雨。這本書的語言非常平實，而且富有條理，即使我之前對統計學瞭解不多，也能夠輕鬆地跟上作者的思路。我經常會在閱讀過程中，不自覺地聯係到我工作中遇到的實際問題，並且嘗試運用書中的方法去分析。這本書讓我看到瞭統計學在解決現實問題中的巨大潛力，也讓我對自己學習統計學的能力有瞭更多的信心。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據背後隱藏的規律充滿好奇，但苦於缺乏係統的學習方法。偶然間，我接觸到瞭《應用數理統計》這本書，它就像是為我量身打造的。這本書最讓我印象深刻的是，它並沒有讓我一開始就去麵對復雜的數學符號和抽象的定義，而是從一個又一個生動的實際案例齣發，比如市場調研、産品質量控製、醫療診斷等，讓我感受到統計學在這些領域的強大應用能力。作者在講解每一個統計方法時，都會先鋪墊一個實際問題，然後引導讀者一步一步地思考，如何運用統計學工具來解決這個問題。我尤其喜歡書中關於迴歸分析的講解，它不僅僅介紹瞭綫性迴歸，還深入探討瞭多元迴歸、邏輯迴歸等，並且詳細講解瞭如何選擇閤適的模型、如何解釋迴歸係數、如何進行模型診斷等，這些內容對於我理解和應用迴歸分析至關重要。這本書的語言風格也非常獨特，既有嚴謹的學術性，又不失生動活潑，讓我閱讀起來一點也不覺得枯燥。我經常會在閱讀的時候，一邊思考如何將書中的方法應用到我自己的工作中，並且已經開始嘗試著用這些方法來分析我遇到的實際問題。這本書讓我看到瞭數據分析的巨大潛力，也讓我對未來的學習和工作充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

還行，紙張質量一般

評分☆☆☆☆☆

為瞭考試，沒辦法必須要買這本書

評分☆☆☆☆☆

很好，很滿意…

評分☆☆☆☆☆

很好，很滿意…

評分☆☆☆☆☆

考試必備.....

評分☆☆☆☆☆

考試用書

評分☆☆☆☆☆

為瞭考試，沒辦法必須要買這本書

評分☆☆☆☆☆

還行，紙張質量一般

評分☆☆☆☆☆

還行，紙張質量一般