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

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[美] 雷奥奇·卡塞拉，[美] 罗杰 L.贝耶 著

图书标签:

• 统计推断
• 假设检验
• 置信区间
• 统计模型
• 概率论
• 数理统计
• 统计学
• 数据分析
• 回归分析
• 抽样理论

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111109457

版次：1

商品编码：12349035

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 时代教育·国外高校优秀教材精选

开本：16开

出版时间：2018-06-01

用纸：胶版纸

页数：688

内容简介

本书并不假定在任何概率论的先修知识。通过正文与习题旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门又包括了经典统计和现代统计的基础部分。其理论较为现代化、难度适中，覆盖面远比国内教材大，而在体系结构与内容安排上富于新意。本书可以作为工科、管理类学科专业本科生、研究生教材，也可供教师、工程技术人员自学之用。

目录

1 PROBABILITY THEORY
1.1 Set Theory
1.2 Basics of Probability Theory
1.3 Conditional Probability and Independence
1.4 Random Variables
1.5 Distribution Functions
1.6 Density and Mass Functions
1.7 Exercises
1.8 Miscellanea
2 TRANSFORMATIONS AND EXPECTATIONS
2.1 Distributions of Functions of a Random Variable
2.2 Expected Values
2.3 Moments and Moment Generating Functions
2.4 Differentiating Under an Integral Sign
2.5 Exercises
2.6 Miscellanea
3 COMMON FAMILIES OF DISTRIBUTIONS
3.1 Introduction
3.2 Discrete Distributions
3.3 Continuous Distributions
3.4 Exponential Families
3.5 Location and Scale Families
3.6 Inequalities and Identities
3.7 Exercises
3.8 Miscellanea
4 MULTIPLE RANDOM VARIABLES
4.1 Joint and Marginal Distributions
4.2 Conditional Distributions and Independence
4.3 Bivariate Transformations
4.4 Hierarchical Models and Mixture Distributions
4.5 Covariance and Correlation
4.6 Multivariate Distributions
4.7 Inequalities
4.8 Exercises
4.9 Miscellanea
5 PROPERTIES OF A RANDOM SAMPLE
5.1 Basic Concepts of Random Samples
5.2 Sums of Random Variables from a Random Sample
5.3 Sampling from the Normal Distribution
5.4 Order Statistics
5.5 Convergence Concepts
5.6 Generating a Random Sample
5.7 Exercises
5.8 Miscellanea
6 PRINCIPLES OF DATA REDUCTION
6.1 Introduction
6.2 The Sufficiency Principle
6.3 The Likelihood Principle
6.4 The Equivariance Principle
6.5 Exercises
6.6 Miscellanea
7 Point Estimation
7.1 Introduction
7.2 Methods of Finding Estimators
7.3 Methods of Evaluating Estimators
7.4 Exercises
7.5 Miscellanea
8 HYPOTHESIS TESTING
8.1 Introduction
8.2 Methods of Finding Tests
8.3 Methods of Evaluating Tests
8.4 Exercises
8.5 Miscellanca
9 INTERVAL ESTIMATION
9.1 Introduction
9.2 Methods of Finding Interval Estimators
9.3 Methods of Evaluating Interval Estimators
9.4 Exercises
9.5 Miscellanea
10 ASYMPTOTIC EVALUATIONS
10.1 Point Estimation
10.2 Robustness
10.3 Hypothesis Testing
10.4 Interval Estimation
10.5 Exercises
106 Miscellanea
11 ANALYSIS OF VARIANCE AND REGRESSION
11.1 Introduction
11.2 Oneway Analysis of Variance
11.3 Simple Linear Regression
11.4 Exercises
11.5 Miscellanea
12 Regression Models
12.1 Introduction
12.2 Regression with Errors in Variables
12.3 Logistic Regression
12.4 Robust Regression
12.5 Exercises
12.6 Miscellanea
......

前言/序言

　　出版说明
　　随着我国加入ＷＴＯ，国际间的竞争越来越激烈，而国际间的竞争实际上也就是人才的竞争、教育的竞争。为了加快培养具有国际竞争力的高水平技术人才，加快我国教育改革的步伐，国家教育部近来出台了一系列倡导高校开展双语教学、引进原版教材的政策。以此为契机，机械工业出版社拟于近期推出一系列国外影印版教材，其内容涉及高等学校公共基础课，以及机、电、信息领域的专业基础课和专业课。
　　引进国外优秀原版教材，在有条件的学校推动开展英语授课或双语教学，自然也引进了先进的教学思想和教学方法，这对提高我国自编教材的水平，加强学生的英语实际应用能力，使我国的高等教育尽快与国际接轨，必将起到积极的推动作用。
　　为了做好教材的引进工作，机械工业出版社特别成立了由著名专家组成的国外高校优秀教材审定委员会。这些专家对实施双语教学做了深入细致的调查研究，对引进原版教材提出许多建设性意见，并慎重地对每一本将要引进的原版教材一审再审，精选再精选，确认教材本身的质量水平，以及权威性和先进性，以期所引进的原版教材能适应我国学生的外语水平和学习特点。在引进工作中，审定委员会还结合我国高校教学课程体系的设置和要求，对原版教材的教学思想和方法的先进性、科学性严格把关，同时尽量考虑原版教材的系统性和经济性。
　　这套教材出版后，我们将根据各高校的双语教学计划，举办原版教材的教师培训，及时地将其推荐给各高校选用。希望高校师生在使用教材后及时反馈意见和建议，使我们更好地为教学改革服务。
　　机械工业出版社
　　2002年3月

《统计推断（英文版·原书第2版）》图书简介 在信息爆炸的时代，理解和分析数据成为解锁真相、做出明智决策的关键。本书《统计推断（英文版·原书第2版）》旨在为读者提供一个坚实而全面的统计推断理论基础，并辅以丰富的实际应用案例，帮助您驾驭从数据中提取有意义洞察的能力。无论您是统计学专业的学生、研究人员，还是希望提升数据分析技能的各领域从业者，本书都将是您不可或缺的参考指南。 本书核心价值与特色 《统计推断（英文版·原书第2版）》不仅仅是一本介绍统计方法的教材，更是一本引导读者深入理解统计思想、掌握推断逻辑的著作。本书的撰写力求严谨而不失趣味，理论性与实践性并重，旨在培养读者独立分析问题、解决问题的能力。 理论体系的系统性与深度： 本书遵循统计推断的逻辑发展脉络，从最基础的概率论概念出发，逐步深入到参数估计、假设检验、置信区间等核心主题。作者精心构建了一个由浅入深、层层递进的理论框架，确保读者能够逐步建立起对统计推断原理的深刻理解。对于每一个概念和方法，本书都提供了清晰的定义、严谨的推导和深刻的解释，避免了对复杂数学公式的堆砌，而是注重揭示其背后蕴含的统计思想。 普适性的统计工具与技术： 本书涵盖了现代统计推断中最常用、最核心的工具和技术。从经典的参数模型，到现代非参数方法，再到贝叶斯统计的基本思想，本书都进行了详尽的阐述。读者将学习如何运用这些工具来描述数据、检验假设、量化不确定性，并最终做出基于证据的结论。无论您面对的是什么类型的数据，本书提供的框架都能够帮助您找到合适的分析方法。 丰富的案例分析与实践指导： 理论的学习固然重要，但统计推断的真正价值在于其应用。本书最大的亮点之一在于其丰富的案例分析。作者精心挑选了来自经济学、社会学、生物医学、工程学、计算机科学等多个领域的真实世界数据和研究问题，将抽象的统计理论与具体的实践场景相结合。每一个案例都力求贴近实际，并详细展示了如何运用本书介绍的统计方法来解决问题、得出结论。通过这些案例，读者不仅能巩固理论知识，更能学习到数据处理、模型选择、结果解释等一系列实际操作技巧。 强调统计思维与批判性分析： 统计推断的本质是基于不完全信息做出最优判断。本书不仅仅教授“如何做”，更注重培养读者的“为何这样做”的统计思维。作者在讲解每一个统计概念和方法时，都会深入探讨其背后的逻辑、假设以及局限性。读者将被鼓励去批判性地思考数据、方法以及结果，避免对统计结论的盲目接受，从而成为一个更具洞察力和独立思考能力的数据使用者。 原版第二版的更新与完善： 作为原版第二版，本书在第一版的基础上进行了精心的修订和更新。作者吸收了近年来统计学领域的新发展和读者反馈，对内容进行了优化和补充。例如，可能在某些统计方法的表述上更加清晰，在案例的选择上更加新颖，或者增加了对新兴统计技术的一些初步介绍。这些更新使得本书能够更好地反映当前统计推断的最新进展和应用趋势，保持其在学术界和实践界的前沿性。 本书内容概述 本书的章节设置逻辑清晰，循序渐进，旨在为读者构建一个完整的统计推断知识体系。 概率论基础回顾与铺垫： 在正式进入统计推断之前，本书会简要回顾和巩固读者在概率论方面的基础知识。这包括随机变量、概率分布（离散型和连续型）、期望、方差、联合分布、条件概率以及大数定律和中心极限定理等关键概念。这些基础是理解后续统计推断方法的基石。 抽样分布与参数估计： 统计推断的核心在于从样本数据推断总体特征。本书将详细介绍各种抽样分布，如样本均值、样本方差等的分布，以及中心极限定理在其中的作用。在此基础上，本书将深入讲解参数估计的两大类方法：点估计和区间估计。 点估计： 介绍矩估计法、最大似然估计法等常用的点估计方法，并讨论估计量的性质，如无偏性、有效性、一致性等，以及如何评估估计量的优劣。 区间估计： 重点讲解置信区间的概念和构造方法，包括针对均值、方差、比例等参数的置信区间。本书将阐述置信水平的含义，以及如何根据实际问题选择合适的置信区间。 假设检验： 假设检验是统计推断中另一项至关重要的技术，用于根据样本数据判断关于总体的某个命题（假设）是否成立。本书将系统介绍假设检验的基本原理和步骤，包括： 假设的设定： 零假设（H₀）和备择假设（H₁）的提出。 检验统计量的选择： 如何根据参数和数据类型选择合适的检验统计量。 拒绝域和非拒绝域的确定： 基于显著性水平（α）和检验统计量的分布。 P值的概念与应用： 如何解释P值，以及P值在做出统计决策中的作用。 第一类错误和第二类错误： 详细解释这两种错误及其概率（α和β），以及检验效能（1-β）的概念。 各种经典的假设检验方法： 如t检验、F检验、卡方检验，以及它们在单样本、双样本、配对样本以及方差分析（ANOVA）等场景下的应用。 回归分析： 回归分析是研究变量之间关系的重要工具。本书将从简单线性回归开始，逐步引入多元线性回归。 模型设定与参数估计： 最小二乘法在回归系数估计中的应用。 模型检验与诊断： 如何检验回归模型的整体显著性，检验回归系数的统计显著性，以及进行残差分析以诊断模型是否存在问题。 预测与置信区间： 如何利用回归模型进行预测，并计算预测值的置信区间和预测区间。 其他回归主题： 可能还会涉及非线性回归、逻辑回归（用于二分类因变量）等更广泛的回归模型。 非参数统计方法： 当数据不满足参数模型的严格假设时，非参数统计方法提供了重要的替代方案。本书将介绍一些常用的非参数检验，如秩和检验、符号检验、Kolmogorov-Smirnov检验等，以及它们在特定场景下的应用。 贝叶斯统计初步： 随着贝叶斯方法的兴起，本书也将对贝叶斯统计的基本思想进行介绍。读者将了解先验分布、后验分布、似然函数以及贝叶斯推断的基本流程，并可能接触到一些简单的贝叶斯模型。 实验设计与方差分析（ANOVA）： 对于需要收集和分析实验数据的读者，本书将介绍基本的实验设计原则，以及方差分析（ANOVA）如何用于比较多个组的均值，从而评估不同处理或因素的影响。 统计软件的应用： 尽管本书主要侧重于统计理论和方法，但其内容也旨在引导读者学习如何使用统计软件（如R, Python, SAS, SPSS等）来实现这些统计推断。在案例分析中，很可能会涉及使用这些软件进行数据分析的演示。 本书的目标读者 《统计推断（英文版·原书第2版）》适合以下人群阅读： 统计学、数学、经济学、社会学、生物学、心理学、计算机科学等专业的本科生和研究生： 作为核心课程教材或参考书，帮助学生建立扎实的统计推断基础。 需要进行数据分析的研究人员和学者： 掌握科学的统计推断方法，提高研究的严谨性和可信度。 数据分析师、市场研究员、金融分析师、生物统计师等专业人士： 提升数据解读和决策能力，掌握更高级的数据分析技巧。 对统计推断感兴趣的任何人士： 希望理解现代社会中统计学的重要性，学习如何从数据中获取有价值的信息。 学习建议 为了最大化本书的学习效果，建议读者： 1. 扎实基础： 确保对概率论和基础数学有足够的了解。 2. 主动思考： 在阅读过程中，尝试自己进行推导，理解公式的含义，并思考其统计意义。 3. 勤加练习： 认真完成书中的例题和课后习题，这是检验理解程度的最佳方式。 4. 结合实践： 尝试将书中的方法应用于自己感兴趣的数据集或实际问题。 5. 利用工具： 学习使用统计软件来辅助计算和可视化，但切记不要本末倒置，要理解方法本身。 6. 交流讨论： 与同学、同事或导师交流学习心得，共同解决遇到的难题。 《统计推断（英文版·原书第2版）》是一部具有里程碑意义的著作，它将以其深刻的理论阐述、丰富的实践案例和清晰的逻辑结构，引导您一步步掌握统计推断的精髓，让您能够自信地解读数据，做出更加明智的决策，并在您所处的领域中取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

当我第一眼看到这本书，脑海中浮现出的第一个词就是“扎实”。这种扎实，来源于它“原书第二版”的身份，也来源于它“统计推断”这个主题本身所蕴含的严谨性。我曾尝试过一些市面上的统计学书籍，有些过于追求“易懂”，结果导致内容肤浅，无法深入；有些则过于学院派，充斥着大量难以理解的数学推导，让我望而却步。而这本《统计推断》给我一种预感，它可能找到了一个很好的平衡点。我猜想，这本书的作者一定对统计推断有着深刻的理解，并且能够将复杂的概念用清晰、逻辑性强的方式呈现出来。我期待它能够系统地介绍统计推断的各个方面，从概率论的基础，到各种估计方法，再到假设检验的原理和应用，甚至可能包括一些关于模型构建和选择的讨论。我希望它能帮助我建立起对统计推断的系统认知，让我能够理解其背后的逻辑，并将其灵活应用于实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受，就是它散发出的那种“硬核”学术范儿。不是那种故作高深，而是真正的、扎实的学术功底。从书名上就能看出，它涉及的“统计推断”本身就是一个严谨的学科分支。我之前在学习一些数据分析的课程时，总是会遇到一些统计学概念，虽然当时能够照猫画虎地运用，但总感觉心里没底，不知道为什么这样做才是对的，也不知道这些方法的局限性在哪里。这本《统计推断》恰恰弥补了我的这个遗憾。我猜测，它一定是在理论推导、数学证明、公式讲解等方面做得非常到位，能够让读者真正理解统计推断的“前因后果”。我期待它能够带领我走进统计推断的“心脏”，去了解那些核心的定理和方法，去理解它们是如何被创造出来的，以及它们在解决实际问题时扮演的角色。这种对“知其然，更知其所以然”的追求，让我对这本书的阅读充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感受，就是一股扑面而来的“学术气息”，但并非是那种拒人千里之外的冷冰冰，而是充满智慧和探索精神的温暖。我之前阅读过一些统计学的入门书籍，它们虽然能够帮助我建立起一些基本的概念，但总感觉像是站在了山脚下，对整个统计推断的全貌仍然模糊不清。而这本《统计推断（英文版·原书第2版）》给我的感觉，就是它能够真正带我登上山顶，俯瞰整个统计推断的壮丽景色。我猜想，这本书的作者一定是一位循循善诱的老师，他能够将复杂的理论用清晰、有条理的方式讲解清楚，并且能够通过恰当的例子来帮助读者理解。我期待它能够在概率论的基础上，逐步深入到各种统计推断的核心方法，例如最大似然估计、贝叶斯推断、各种假设检验的原理和应用，以及回归分析的深入探讨。我希望这本书能够帮助我建立起一种严谨的统计思维方式，让我能够从数据中挖掘出更有价值的信息，并做出更科学的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象，是一种沉甸甸的“分量感”。这种分量感，既是物理上的厚度，更是其所包含知识的深度和广度。我之前尝试过一些关于统计推断的书籍，有些过于偏向应用，计算和代码占了很大篇幅，但理论讲解却显得比较单薄；有些又过于理论化，数学公式堆砌，让我难以理解其背后的实际意义。而这本《统计推断（英文版·原书第2版）》的出现，让我看到了一个更平衡的可能性。我猜想，它在保持理论严谨性的同时，也会兼顾实际的应用，用清晰的语言和恰当的例子来阐释复杂的概念。我期待它能像一位经验丰富的导师，带着我一步一步地剖析统计推断的精髓，从最基础的概率分布，到参数估计的各种方法，再到假设检验的逻辑，甚至可能包括一些现代统计学的前沿进展。我希望通过阅读这本书，能够真正建立起一套完整的统计推断知识体系，让我能够更自信地面对数据，进行更科学的分析。

评分☆☆☆☆☆

在拿到这本书之前，我其实对“统计推断”这个概念有着模糊的理解，知道它和数据分析、科学研究有关，但具体涉及到哪些方法、有哪些理论基础，一直没有一个清晰的认知。我尝试过一些通俗的科普读物，它们可以让我对统计学产生一些初步的好感，但往往在关键的理论讲解上，总是含糊其辞，让我无法深入。而当我看到这本《统计推断（英文版·原书第2版）》时，我仿佛看到了一扇通往真正理解统计推断大门的钥匙。我猜想，这本书的编写一定会遵循循序渐进的原则，从最基础的概率论概念开始，逐步引入各种统计推断的方法，例如参数的点估计与区间估计，假设的检验，回归分析等等。我尤其期待书中能够对这些方法的原理进行深入的阐释，不仅仅是告诉我们“怎么用”，更要让我们明白“为什么这么用”。这种对知识体系的构建和原理的探究，是我对这本书的主要期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计，我觉得挺有意思的。不是那种花里胡哨、追求视觉冲击力的风格，反而是一种沉稳、内敛的调调。厚重的纸张，带着淡淡的油墨香，这种触感本身就给人一种踏实的感觉，仿佛在暗示着里面蕴含着扎实的知识。封面上简洁的英文标题，没有过多的修饰，却自带一种专业的光环。我喜欢这种“返璞归真”的设计，它让我的注意力能够更集中在书本本身的内容上，而不是被一些不必要的装饰分散。我曾经尝试过一些设计感很强的科普读物，虽然在视觉上很吸引人，但往往内容深度不够，看完之后感觉像是吃了一顿“快餐”，满足了暂时的好奇心，却留不下多少实质性的东西。而这本《统计推断》给我的第一印象，恰恰是与此相反的。我感觉它更像是一件经过精心打磨的工艺品，每一个细节都透露出制作者的用心。它没有试图讨好读者，而是以一种自信的态度，呈现出它最真实的面貌。我猜想，这本书的作者在内容的组织和编写上，也一定遵循了类似的严谨和务实原则，力求将最精华的统计推断知识，以最清晰、最有效的方式呈现给读者。这种期待，让我对接下来的阅读充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉，就是一股扑面而来的学术气息。不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是一种严谨、系统、逻辑严密的知识体系。我能想象到，这本书的作者一定是一位在统计推断领域有着深厚造诣的专家，他能够将复杂的概念拆解得井井有条，并通过清晰的逻辑链条将其串联起来。我虽然不是统计学专业出身，但对这类严谨的学术著作一直心存敬畏，同时也充满了学习的欲望。我曾经尝试过一些“软”一些的统计学入门读物，它们确实能让我初步了解一些概念，但总感觉像是隔靴搔痒，无法真正触及到统计推断的核心。而这本《统计推断》给我的感觉，就是它能够带我进入更深层次的学习，去理解那些公式背后的原理，去掌握那些推导过程的逻辑。我期待它能够帮助我建立起一个扎实的统计推断知识框架，让我能够融会贯通，举一反三。这种对知识的渴望，让我对这本书的深入阅读充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，拿到手的那一刻，我就被它沉甸甸的分量和封面上那一串串略显学术的英文单词给镇住了。我一直对统计推断这个领域抱有浓厚的兴趣，总觉得这是理解世界运行规律的一把金钥匙，能够帮助我从纷繁复杂的数据中抽丝剥茧，找到隐藏的真相。然而，接触过一些介绍性的书籍后，总感觉它们要么过于浅显，无法深入挖掘理论的精髓，要么就是理论性太强，让我这种非科班出身的读者望而却步。所以，当我看到这本《统计推断（英文版·原书第2版）》的时候，内心是既期待又有些忐忑的。期待它能成为我理解统计推断的“圣经”，忐忑于它的专业性和可能存在的阅读难度。我花了很长时间，仔细翻阅了目录，看到了诸如“概率分布”、“参数估计”、“假设检验”、“回归分析”等我耳熟能详却又始终觉得不够深入的章节。每一章的标题都透着一股严谨和权威，让我不禁联想到那些在学术殿堂里孜孜不倦的学者们。我尤其好奇的是，作为“第二版”，它在原有基础上肯定有所更新和完善，不知道在哪些方面进行了改进，又引入了哪些新的理论或者方法。我设想，这本书一定不是那种轻描淡写、一带而过的类型，它会像一位循循善诱的老师，带着我一步一步地走进统计推断的殿堂，解答我心中长久以来的疑惑。那种想要立刻深入学习的冲动，现在依然在我心中荡漾。

评分☆☆☆☆☆

我刚开始接触这本书的时候，其实是被它的“原书第二版”这个标签吸引住了。我一直认为，优秀的学术著作，尤其是像统计推断这样不断发展变化的学科，能够走到第二版，说明它已经经过了时间的检验，并且在第一版的基础上获得了广泛的认可和改进。这就像是一种质量的保证。我不知道第一版具体有哪些内容，但可以想象，第二版肯定是在第一版的基础上，根据读者反馈、学科发展以及作者的新见解，进行了全面的修订和补充。这可能意味着它更加成熟，内容更加完善，理论解释也可能更加清晰易懂。我之前也读过一些“原版引进”的书，很多时候，翻译的质量和术语的准确性是关键，而原版的质量更是基础。所以，当我看到“英文版·原书第二版”时，就对它的内容的严谨性和权威性有了很高的期待。我甚至想象，第二版可能会引入一些近几年统计学领域的新理论，比如在机器学习和大数据分析领域越来越重要的贝叶斯推断方法，或者一些更高效的参数估计技术。我对它的内容更新和深度挖掘充满了好奇，渴望从中学习到最前沿的统计推断知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象，莫过于它那种“厚重感”。不是指物理上的重量，而是指它所承载的知识的厚度，以及它背后所蕴含的严谨和深度。我猜想，这绝对不是一本可以“速成”的书，它需要读者投入时间和精力，去慢慢消化，去细细品味。我之前也接触过一些关于统计推断的教材，但很多时候，它们要么过于强调计算技巧，而忽略了理论的内在逻辑；要么就是理论讲得过于抽象，脱离了实际的应用场景。这本书的“英文版·原书第二版”的标签，让我对其内容的权威性和深度充满了信心。我期待它能够提供一个更加系统、更加全面的统计推断框架，从概率论的基础讲起，逐步深入到各种推断方法，比如参数估计、假设检验，甚至可能包括一些更高级的主题，如模型选择、多重比较等等。我希望它能够帮助我建立起一种“用统计思维去思考问题”的能力，而不仅仅是掌握一些计算工具。这种对知识体系的构建，是我阅读这本书的主要目的之一。