统计推断（翻译版·原书第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] George，Casello，Roger，L.Berger 著

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• 统计推断
• 推断统计
• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 假设检验
• 置信区间
• 统计模型
• 数据分析
• 第二版

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111278764

版次：1

商品编码：12130251

品牌：机工出版

出版时间：2017-06-01

《概率统计基础与应用》 本书旨在为读者构建坚实的概率统计理论基础，并深入浅出地探讨其在实际问题中的应用。全书共分为四大部分，结构清晰，逻辑严谨。 第一部分：概率论基础 本部分着重于概率论的基本概念、公理以及由此衍生出的各种重要定理。我们将从随机现象的本质入手，循序渐进地介绍样本空间、事件及其运算，并深入理解概率的定义和性质。随后，将详细阐述条件概率和独立性这两个核心概念，这对于理解复杂事件之间的关联至关重要。 随机变量与概率分布： 介绍离散型随机变量和连续型随机变量，以及它们各自的概率质量函数、概率密度函数和累积分布函数。重点讲解二项分布、泊松分布、指数分布、均匀分布、正态分布等常见概率分布的特点、性质及其应用场景。 多维随机变量： 探讨联合概率分布、边缘概率分布和条件概率分布，理解随机变量之间的相关性，介绍协方差和相关系数的概念。 期望与方差： 深入理解随机变量的期望和方差的定义及其性质，以及它们在描述数据中心趋势和离散程度上的重要作用。 大数定律与中心极限定理： 详细阐述大数定律（包括弱大数定律和强大数定律）如何说明样本均值趋近于总体均值，以及中心极限定理如何揭示大量独立同分布随机变量之和（或均值）的分布趋近于正态分布。这两大定理是统计推断的理论基石。 第二部分：统计推断理论 本部分将概率论的理论成果转化为实际的统计推断方法。在掌握了概率论的基础上，我们将学习如何从样本数据中提取关于总体的信息，并对总体参数做出合理的推断。 参数估计： 点估计： 介绍矩估计法和最大似然估计法，比较它们的优缺点，并讲解如何评估点估计的性质，如无偏性、有效性。 区间估计： 重点讲解置信区间的概念和构造方法。我们将学习如何针对总体均值、方差、比例等参数构造置信区间，并理解置信水平的含义。 假设检验： 基本概念： 详细解释原假设（H0）和备择假设（H1），显著性水平（α）和P值，第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误），以及检验的功效。 常用检验方法： 讲解针对不同类型的数据和假设的常用检验方法，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。我们将学习如何根据具体问题选择合适的检验方法，并对检验结果进行解读。 第三部分：统计推断的应用 本部分将前面学到的统计推断理论应用于实际问题，通过具体的案例分析，展示统计学在各个领域的强大能力。 回归分析： 一元线性回归： 讲解如何建立变量之间的线性关系模型，包括最小二乘法的原理，回归系数的估计与检验，以及模型拟合优度（决定系数R²）的评估。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响，学习如何选择和构建多元回归模型，理解多重共线性问题。 方差分析（ANOVA）： 介绍如何比较多个样本均值是否存在显著差异，学习单因素方差分析和多因素方差分析的基本原理和应用。 时间序列分析基础： 简要介绍时间序列数据的特点，以及一些基本的平稳性检验和模型（如ARIMA模型）的概念，为理解数据随时间变化规律提供初步视角。 非参数检验： 在数据不满足参数检验的分布假设时，介绍一些常用的非参数检验方法，如秩和检验、符号检验等。 第四部分：统计软件应用与案例分析 本部分将理论与实践相结合，介绍如何利用主流统计软件（如R、Python的统计库）来实现上述的统计分析方法。通过丰富的实际案例，读者将能够亲手操作，解决现实世界中的各种统计问题，并学会如何准确地解释分析结果。 数据可视化： 讲解如何使用图表（如直方图、散点图、箱线图）来直观地展示数据特征和分析结果。 案例研究： 涵盖了经济学、生物学、医学、工程学、社会科学等多个领域，通过具体的项目，引导读者将统计学知识应用于解决实际难题，培养数据驱动的决策能力。 本书力求语言通俗易懂，避免过多的数学证明，而是侧重于概念的理解和方法的应用。每个章节都配有大量的例题和习题，帮助读者巩固所学知识。通过学习本书，读者将能够掌握概率统计的基本原理，熟练运用统计推断的方法分析数据，并能够理解和评价统计分析结果，从而在学习、工作和生活中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的翻译质量是相当高的，这对于一本学术翻译著作来说，简直是太重要了。很多翻译过来的技术书籍，都存在晦涩难懂、生搬硬套的现象，读起来非常吃力。但这本《统计推断》的翻译，却非常自然流畅，就像是用中文写的一样。学术术语的翻译准确且统一，让我不用担心因为术语翻译问题而产生理解障碍。更难得的是，译者在保持原文意思的基础上，还加入了一些符合中文阅读习惯的解释和补充，使得一些原书中可能比较拗口的内容，在中文版中变得更加容易理解。比如，一些复杂的数学公式，译者会附带一些解释性的文字，帮助我们理解公式的来源和意义。再者，这本书的排版设计也相当用心，字体大小适中，行间距舒适，章节划分清晰，配图和图表都清晰明了，整体视觉体验很好。长时间阅读也不会感到疲劳。我之前也看过一些统计学的书籍，但这本书在细节上的打磨，让我觉得它真的不只是一本普通的翻译书，而是一部用心之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是，它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我进入统计推断的殿堂。开篇就构建了一个严谨而又易于理解的概率论基础，这对于很多初学者来说至关重要。很多时候，我们因为概率基础不牢固，在学习统计推断时会遇到很多瓶颈。而这本书在这方面做得非常扎实，从集合论到概率测度，再到各种重要的概率分布，讲解都非常到位，而且概念的引入和发展都很有条理，不会让人觉得突兀。更让我惊喜的是，它并没有停留在理论层面，而是紧密结合实际应用。书中穿插了大量的例子，这些例子涵盖了生物医学、经济金融、社会科学等多个领域，并且对每个例子都进行了详细的统计分析。通过这些案例，我能够直观地感受到统计推断在解决实际问题中的强大力量。比如，在介绍贝叶斯统计时，作者就通过一个医疗诊断的案例，生动地说明了先验信息和观测数据如何结合，最终得到更可靠的推断结果。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地增强了我的学习兴趣和动力。而且，书中的习题设计也非常巧妙，既有巩固基础的概念题，也有需要综合运用所学知识的计算题和分析题，能够有效地检验学习效果。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是其对统计思想的深度挖掘。它不仅仅是列举各种统计方法，而是深入探讨了统计推断的哲学基础和核心思想。作者反复强调了“模型”在统计推断中的作用，以及“模型选择”的重要性。在讲解模型拟合和模型诊断时，作者详细阐述了残差分析、信息准则等工具的运用，并深入分析了不同模型可能带来的偏差和误导。这一点对于我来说是非常重要的，因为我曾经在实际项目中因为过度依赖某种模型而得出错误的结论。这本书教会我，统计推断是一个不断试错和优化的过程，需要我们对数据的特点和研究问题有深刻的理解，才能选择和构建出最合适的统计模型。此外，关于“随机性”和“不确定性”的讨论，也让我受益匪浅。作者用非常生动的语言，解释了统计推断的本质就是处理和量化不确定性，并且通过置信区间、p值等概念，教会我们如何客观地表达这种不确定性。这本书不仅仅是传授知识，更是在塑造一种严谨的科学思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在统计学领域绝对是一位大家，他的讲解深入浅出，既有理论的高度，又有实践的温度。我尤其欣赏他在讲述“因果推断”部分时，所展现出的深刻洞察。他不仅仅是介绍了一些因果推断的方法，更是深入探讨了因果推断的哲学基础，以及在实际应用中可能遇到的挑战。作者用非常清晰的逻辑，阐述了“相关不等于因果”这一基本原理，并详细讲解了如何通过控制混杂因素、使用匹配方法、以及进行随机对照实验等方式，来尝试建立因果关系。这一点，在我进行社会科学研究时，尤为重要，因为很多社会现象的背后，都存在着复杂的因果链条。这本书教会我，在分析数据时，不能仅仅停留在发现变量之间的相关性，更要努力去探究其背后的因果机制。此外，书中对于“先验知识”在统计推断中的作用的讨论，也让我受益匪浅。作者强调，统计推断并不是一个完全客观的过程，而是在一定程度上受到我们已有知识和假设的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是它的“全面性”和“实用性”。它几乎涵盖了统计推断的所有重要方面，从最基础的概率论，到各种参数估计和假设检验方法，再到各种模型，例如线性模型、广义线性模型、时间序列模型等等，都进行了详细的介绍。而且，书中还涉及了一些更高级的主题，比如非参数统计、贝叶斯统计、以及一些关于机器学习的统计学基础。这对于希望在统计学领域进行深入学习的读者来说，无疑是一本宝典。我尤其喜欢书中对于“模型评估和选择”部分的讲解，作者提供了非常多实用的技巧和建议，教我如何根据数据的特点和研究问题，选择最合适的模型，并且如何评估模型的优劣。这一点，在我实际工作中，经常需要面对大量的数据，并需要从中找出最有意义的模式。这本书不仅教会了我“做什么”，更教会了我“为什么这么做”以及“如何做得更好”。它为我打开了通往更深层次数据分析世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

我是一名生物学研究生，实验数据分析是我的日常工作。在学习过程中，我接触过不少统计学书籍，但很多都过于理论化，或者讲解不够细致。这本书则完全不同。它在介绍统计方法时，非常注重其在生物学研究中的应用。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，作者就给出了基因表达数据分析的例子；在讲解生存分析时，则详细介绍了如何分析临床试验数据。这些案例非常贴近我的研究领域，让我能够立刻将学到的知识应用到我的实验数据分析中。而且，书中对于统计模型的假设和检验，都讲解得非常详细。我学会了如何检查实验数据的分布是否符合正态性，如何判断方差是否齐性，以及在不满足这些条件时，有哪些替代方法可以选择。这对于保证我的研究结果的可靠性至关重要。另外，这本书也对一些高级的统计方法，比如主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）进行了介绍，这对于我处理高维度的基因组学数据也非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度都达到了一个非常高的水平，但作者并没有因此牺牲其易读性。他巧妙地运用了大量的图示和类比，将抽象的统计概念具体化。我特别喜欢书中对于“假设检验”部分的讲解，作者用了一个“陪审团审判”的比喻，非常形象地解释了零假设、备择假设、p值、第一类错误和第二类错误的概念。这样的比喻，让我在第一次接触这些概念时，就能够建立起清晰的认知框架。而且，书中对数学公式的推导，虽然严谨，但都配有详尽的文字说明，解释了每个步骤的目的和意义。这使得即使是数学基础不是特别强的读者，也能理解其逻辑过程。我尤其欣赏的是，作者并没有回避统计推断中的一些“灰色地带”，比如p值本身的局限性，以及“统计显著性”与“实际意义”的区别。他鼓励读者批判性地思考，而不是盲目地套用公式。这种引导性的教学方式，让我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在培养一种科学的探究精神。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析领域充满好奇的跨专业人士，我一直寻找一本能够系统性地介绍统计推断的书籍。这本书无疑是我的首选。它在内容的深度和广度上都做得相当出色。作者并没有回避一些复杂的统计概念，比如多重检验、广义线性模型等，而是以一种非常清晰和结构化的方式来呈现。我尤其欣赏的是，作者在介绍每个统计方法时，都先阐述其解决的问题背景，然后引出方法的原理，再讲解其具体的应用。这种“问题-原理-应用”的逻辑链条，让我在学习过程中始终能够明白“为什么”和“怎么做”。在讲解某些稍显晦涩的统计检验时，作者也提供了非常多的辅助说明，包括其适用条件、功效分析，以及可能存在的局限性。这使得我在实际应用中，能够更加审慎地选择合适的统计方法，并正确地解释统计结果。书中对于统计软件的应用提示也比较多，虽然没有专门的软件教程，但能够指导读者如何将理论知识转化为实际操作，这一点对我非常有帮助。我尝试着按照书中的思路，在R语言中复现了一些例子，效果非常好。这本书的内容，让我感觉自己不仅是在学习理论，更是在掌握一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事市场调研工作的职场人士，工作中经常需要对大量的用户数据进行分析，并从中提取有价值的洞察。之前我一直依赖一些基本的统计软件操作，但对于其背后的原理了解不多，导致在解释结果时常常底气不足，或者遇到一些复杂的问题就束手无策。这本书恰好填补了我在这方面的知识空白。它从统计推断的基础概念讲起，逐步深入到各种常用的统计方法，比如t检验、ANOVA、回归分析等，并且详细解释了这些方法的适用条件、计算原理以及如何解读结果。最让我惊喜的是，书中有很多关于“如何设计实验”和“如何解释研究结果”的章节，这对于我这样的应用型读者来说，简直是太有价值了。作者在讲解回归分析时，不仅仅是介绍了如何建立模型，还详细分析了多重共线性、异方差等问题，以及如何处理这些问题。这一点，在我实际工作中经常遇到，通过这本书的学习，我学会了如何更科学地进行数据分析，并且能够更自信地向团队汇报我的发现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就相当吸引人，沉稳的蓝色搭配简洁的字体，一看就知道是学术类书籍，但又不会显得枯燥乏味。翻开目录，可以看到章节的划分非常清晰，从基础的概率论概念，到复杂的统计模型，再到实际的应用案例，层层递进，逻辑性极强。我尤其喜欢其中关于“参数估计”和“假设检验”部分的讲解，作者用非常形象的比喻和图示，把抽象的统计原理变得生动易懂。例如，在解释最大似然估计时，作者就用了一个寻找最适合人群身高的模型来类比，让人一下子就能抓住核心思想。而且，书中的数学推导部分，虽然严谨，但并非让人望而生畏。作者在每个关键推导步骤后，都会附带简要的解释，说明这个推导的意义和它在整个理论体系中的位置，这对于像我这样数学基础不算特别扎实但又想深入理解统计学原理的读者来说，简直是福音。即使是第一次接触某些概念，也能通过作者的引导，逐渐建立起完整的知识框架。译者也下了很大的功夫，语言流畅自然，学术术语的翻译准确到位，完全没有翻译腔，读起来就像是阅读一本中文原著一样顺畅。这本书不仅适合统计学专业的学生，对于其他需要用到统计知识的研究人员，或者对数据分析有浓厚兴趣的普通读者，都是一本不可多得的宝藏。我感觉自己在这本书的陪伴下，对统计学的理解已经提升了好几个level。

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这个书很好，很适合我学习，买下来再看

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很棒，看起来也很好看，推荐，很实用。

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内容不错，包装太简陋了

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正版

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统计专业老师推荐自学用书，收到还没有仔细阅读，外观看有磨损和污损，内页还好，字迹清晰，暂未发现有问题；京东包装大，书没有新书的任何包装，在京东包装袋内可以自有晃动，类似二手书。

评分☆☆☆☆☆

买了好久了，就是还没来得及看(•???•??)

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东西很好，已经用上了。送货师傅辛苦了！

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随手翻了下，感觉可以，经典教材。