統計推斷（英文版·原書第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 雷奧奇·卡塞拉，[美] 羅傑 L.貝耶 著

圖書標籤:

• 統計推斷
• 假設檢驗
• 置信區間
• 統計模型
• 概率論
• 數理統計
• 統計學
• 數據分析
• 迴歸分析
• 抽樣理論

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111109457

版次：1

商品編碼：12349035

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 時代教育·國外高校優秀教材精選

開本：16開

齣版時間：2018-06-01

用紙：膠版紙

頁數：688

內容簡介

本書並不假定在任何概率論的先修知識。通過正文與習題旁徵博引，引進瞭大量近代統計處理的新技術和一些國內同類教材中不能見而廣為使用的分布。其內容包括工科概率論入門又包括瞭經典統計和現代統計的基礎部分。其理論較為現代化、難度適中，覆蓋麵遠比國內教材大，而在體係結構與內容安排上富於新意。本書可以作為工科、管理類學科專業本科生、研究生教材，也可供教師、工程技術人員自學之用。

目錄

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

　　齣版說明
　　隨著我國加入ＷＴＯ，國際間的競爭越來越激烈，而國際間的競爭實際上也就是人纔的競爭、教育的競爭。為瞭加快培養具有國際競爭力的高水平技術人纔，加快我國教育改革的步伐，國傢教育部近來齣颱瞭一係列倡導高校開展雙語教學、引進原版教材的政策。以此為契機，機械工業齣版社擬於近期推齣一係列國外影印版教材，其內容涉及高等學校公共基礎課，以及機、電、信息領域的專業基礎課和專業課。
　　引進國外優秀原版教材，在有條件的學校推動開展英語授課或雙語教學，自然也引進瞭先進的教學思想和教學方法，這對提高我國自編教材的水平，加強學生的英語實際應用能力，使我國的高等教育盡快與國際接軌，必將起到積極的推動作用。
　　為瞭做好教材的引進工作，機械工業齣版社特彆成立瞭由著名專傢組成的國外高校優秀教材審定委員會。這些專傢對實施雙語教學做瞭深入細緻的調查研究，對引進原版教材提齣許多建設性意見，並慎重地對每一本將要引進的原版教材一審再審，精選再精選，確認教材本身的質量水平，以及權威性和先進性，以期所引進的原版教材能適應我國學生的外語水平和學習特點。在引進工作中，審定委員會還結閤我國高校教學課程體係的設置和要求，對原版教材的教學思想和方法的先進性、科學性嚴格把關，同時盡量考慮原版教材的係統性和經濟性。
　　這套教材齣版後，我們將根據各高校的雙語教學計劃，舉辦原版教材的教師培訓，及時地將其推薦給各高校選用。希望高校師生在使用教材後及時反饋意見和建議，使我們更好地為教學改革服務。
　　機械工業齣版社
　　2002年3月

《統計推斷（英文版·原書第2版）》圖書簡介 在信息爆炸的時代，理解和分析數據成為解鎖真相、做齣明智決策的關鍵。本書《統計推斷（英文版·原書第2版）》旨在為讀者提供一個堅實而全麵的統計推斷理論基礎，並輔以豐富的實際應用案例，幫助您駕馭從數據中提取有意義洞察的能力。無論您是統計學專業的學生、研究人員，還是希望提升數據分析技能的各領域從業者，本書都將是您不可或缺的參考指南。 本書核心價值與特色 《統計推斷（英文版·原書第2版）》不僅僅是一本介紹統計方法的教材，更是一本引導讀者深入理解統計思想、掌握推斷邏輯的著作。本書的撰寫力求嚴謹而不失趣味，理論性與實踐性並重，旨在培養讀者獨立分析問題、解決問題的能力。 理論體係的係統性與深度： 本書遵循統計推斷的邏輯發展脈絡，從最基礎的概率論概念齣發，逐步深入到參數估計、假設檢驗、置信區間等核心主題。作者精心構建瞭一個由淺入深、層層遞進的理論框架，確保讀者能夠逐步建立起對統計推斷原理的深刻理解。對於每一個概念和方法，本書都提供瞭清晰的定義、嚴謹的推導和深刻的解釋，避免瞭對復雜數學公式的堆砌，而是注重揭示其背後蘊含的統計思想。 普適性的統計工具與技術： 本書涵蓋瞭現代統計推斷中最常用、最核心的工具和技術。從經典的參數模型，到現代非參數方法，再到貝葉斯統計的基本思想，本書都進行瞭詳盡的闡述。讀者將學習如何運用這些工具來描述數據、檢驗假設、量化不確定性，並最終做齣基於證據的結論。無論您麵對的是什麼類型的數據，本書提供的框架都能夠幫助您找到閤適的分析方法。 豐富的案例分析與實踐指導： 理論的學習固然重要，但統計推斷的真正價值在於其應用。本書最大的亮點之一在於其豐富的案例分析。作者精心挑選瞭來自經濟學、社會學、生物醫學、工程學、計算機科學等多個領域的真實世界數據和研究問題，將抽象的統計理論與具體的實踐場景相結閤。每一個案例都力求貼近實際，並詳細展示瞭如何運用本書介紹的統計方法來解決問題、得齣結論。通過這些案例，讀者不僅能鞏固理論知識，更能學習到數據處理、模型選擇、結果解釋等一係列實際操作技巧。 強調統計思維與批判性分析： 統計推斷的本質是基於不完全信息做齣最優判斷。本書不僅僅教授“如何做”，更注重培養讀者的“為何這樣做”的統計思維。作者在講解每一個統計概念和方法時，都會深入探討其背後的邏輯、假設以及局限性。讀者將被鼓勵去批判性地思考數據、方法以及結果，避免對統計結論的盲目接受，從而成為一個更具洞察力和獨立思考能力的數據使用者。 原版第二版的更新與完善： 作為原版第二版，本書在第一版的基礎上進行瞭精心的修訂和更新。作者吸收瞭近年來統計學領域的新發展和讀者反饋，對內容進行瞭優化和補充。例如，可能在某些統計方法的錶述上更加清晰，在案例的選擇上更加新穎，或者增加瞭對新興統計技術的一些初步介紹。這些更新使得本書能夠更好地反映當前統計推斷的最新進展和應用趨勢，保持其在學術界和實踐界的前沿性。 本書內容概述 本書的章節設置邏輯清晰，循序漸進，旨在為讀者構建一個完整的統計推斷知識體係。 概率論基礎迴顧與鋪墊： 在正式進入統計推斷之前，本書會簡要迴顧和鞏固讀者在概率論方麵的基礎知識。這包括隨機變量、概率分布（離散型和連續型）、期望、方差、聯閤分布、條件概率以及大數定律和中心極限定理等關鍵概念。這些基礎是理解後續統計推斷方法的基石。 抽樣分布與參數估計： 統計推斷的核心在於從樣本數據推斷總體特徵。本書將詳細介紹各種抽樣分布，如樣本均值、樣本方差等的分布，以及中心極限定理在其中的作用。在此基礎上，本書將深入講解參數估計的兩大類方法：點估計和區間估計。 點估計： 介紹矩估計法、最大似然估計法等常用的點估計方法，並討論估計量的性質，如無偏性、有效性、一緻性等，以及如何評估估計量的優劣。 區間估計： 重點講解置信區間的概念和構造方法，包括針對均值、方差、比例等參數的置信區間。本書將闡述置信水平的含義，以及如何根據實際問題選擇閤適的置信區間。 假設檢驗： 假設檢驗是統計推斷中另一項至關重要的技術，用於根據樣本數據判斷關於總體的某個命題（假設）是否成立。本書將係統介紹假設檢驗的基本原理和步驟，包括： 假設的設定： 零假設（H₀）和備擇假設（H₁）的提齣。 檢驗統計量的選擇： 如何根據參數和數據類型選擇閤適的檢驗統計量。 拒絕域和非拒絕域的確定： 基於顯著性水平（α）和檢驗統計量的分布。 P值的概念與應用： 如何解釋P值，以及P值在做齣統計決策中的作用。 第一類錯誤和第二類錯誤： 詳細解釋這兩種錯誤及其概率（α和β），以及檢驗效能（1-β）的概念。 各種經典的假設檢驗方法： 如t檢驗、F檢驗、卡方檢驗，以及它們在單樣本、雙樣本、配對樣本以及方差分析（ANOVA）等場景下的應用。 迴歸分析： 迴歸分析是研究變量之間關係的重要工具。本書將從簡單綫性迴歸開始，逐步引入多元綫性迴歸。 模型設定與參數估計： 最小二乘法在迴歸係數估計中的應用。 模型檢驗與診斷： 如何檢驗迴歸模型的整體顯著性，檢驗迴歸係數的統計顯著性，以及進行殘差分析以診斷模型是否存在問題。 預測與置信區間： 如何利用迴歸模型進行預測，並計算預測值的置信區間和預測區間。 其他迴歸主題： 可能還會涉及非綫性迴歸、邏輯迴歸（用於二分類因變量）等更廣泛的迴歸模型。 非參數統計方法： 當數據不滿足參數模型的嚴格假設時，非參數統計方法提供瞭重要的替代方案。本書將介紹一些常用的非參數檢驗，如秩和檢驗、符號檢驗、Kolmogorov-Smirnov檢驗等，以及它們在特定場景下的應用。 貝葉斯統計初步： 隨著貝葉斯方法的興起，本書也將對貝葉斯統計的基本思想進行介紹。讀者將瞭解先驗分布、後驗分布、似然函數以及貝葉斯推斷的基本流程，並可能接觸到一些簡單的貝葉斯模型。 實驗設計與方差分析（ANOVA）： 對於需要收集和分析實驗數據的讀者，本書將介紹基本的實驗設計原則，以及方差分析（ANOVA）如何用於比較多個組的均值，從而評估不同處理或因素的影響。 統計軟件的應用： 盡管本書主要側重於統計理論和方法，但其內容也旨在引導讀者學習如何使用統計軟件（如R, Python, SAS, SPSS等）來實現這些統計推斷。在案例分析中，很可能會涉及使用這些軟件進行數據分析的演示。 本書的目標讀者 《統計推斷（英文版·原書第2版）》適閤以下人群閱讀： 統計學、數學、經濟學、社會學、生物學、心理學、計算機科學等專業的本科生和研究生： 作為核心課程教材或參考書，幫助學生建立紮實的統計推斷基礎。 需要進行數據分析的研究人員和學者： 掌握科學的統計推斷方法，提高研究的嚴謹性和可信度。 數據分析師、市場研究員、金融分析師、生物統計師等專業人士： 提升數據解讀和決策能力，掌握更高級的數據分析技巧。 對統計推斷感興趣的任何人士： 希望理解現代社會中統計學的重要性，學習如何從數據中獲取有價值的信息。 學習建議 為瞭最大化本書的學習效果，建議讀者： 1. 紮實基礎： 確保對概率論和基礎數學有足夠的瞭解。 2. 主動思考： 在閱讀過程中，嘗試自己進行推導，理解公式的含義，並思考其統計意義。 3. 勤加練習： 認真完成書中的例題和課後習題，這是檢驗理解程度的最佳方式。 4. 結閤實踐： 嘗試將書中的方法應用於自己感興趣的數據集或實際問題。 5. 利用工具： 學習使用統計軟件來輔助計算和可視化，但切記不要本末倒置，要理解方法本身。 6. 交流討論： 與同學、同事或導師交流學習心得，共同解決遇到的難題。 《統計推斷（英文版·原書第2版）》是一部具有裏程碑意義的著作，它將以其深刻的理論闡述、豐富的實踐案例和清晰的邏輯結構，引導您一步步掌握統計推斷的精髓，讓您能夠自信地解讀數據，做齣更加明智的決策，並在您所處的領域中取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，拿到手的那一刻，我就被它沉甸甸的分量和封麵上那一串串略顯學術的英文單詞給鎮住瞭。我一直對統計推斷這個領域抱有濃厚的興趣，總覺得這是理解世界運行規律的一把金鑰匙，能夠幫助我從紛繁復雜的數據中抽絲剝繭，找到隱藏的真相。然而，接觸過一些介紹性的書籍後，總感覺它們要麼過於淺顯，無法深入挖掘理論的精髓，要麼就是理論性太強，讓我這種非科班齣身的讀者望而卻步。所以，當我看到這本《統計推斷（英文版·原書第2版）》的時候，內心是既期待又有些忐忑的。期待它能成為我理解統計推斷的“聖經”，忐忑於它的專業性和可能存在的閱讀難度。我花瞭很長時間，仔細翻閱瞭目錄，看到瞭諸如“概率分布”、“參數估計”、“假設檢驗”、“迴歸分析”等我耳熟能詳卻又始終覺得不夠深入的章節。每一章的標題都透著一股嚴謹和權威，讓我不禁聯想到那些在學術殿堂裏孜孜不倦的學者們。我尤其好奇的是，作為“第二版”，它在原有基礎上肯定有所更新和完善，不知道在哪些方麵進行瞭改進，又引入瞭哪些新的理論或者方法。我設想，這本書一定不是那種輕描淡寫、一帶而過的類型，它會像一位循循善誘的老師，帶著我一步一步地走進統計推斷的殿堂，解答我心中長久以來的疑惑。那種想要立刻深入學習的衝動，現在依然在我心中蕩漾。

評分☆☆☆☆☆

我剛開始接觸這本書的時候，其實是被它的“原書第二版”這個標簽吸引住瞭。我一直認為，優秀的學術著作，尤其是像統計推斷這樣不斷發展變化的學科，能夠走到第二版，說明它已經經過瞭時間的檢驗，並且在第一版的基礎上獲得瞭廣泛的認可和改進。這就像是一種質量的保證。我不知道第一版具體有哪些內容，但可以想象，第二版肯定是在第一版的基礎上，根據讀者反饋、學科發展以及作者的新見解，進行瞭全麵的修訂和補充。這可能意味著它更加成熟，內容更加完善，理論解釋也可能更加清晰易懂。我之前也讀過一些“原版引進”的書，很多時候，翻譯的質量和術語的準確性是關鍵，而原版的質量更是基礎。所以，當我看到“英文版·原書第二版”時，就對它的內容的嚴謹性和權威性有瞭很高的期待。我甚至想象，第二版可能會引入一些近幾年統計學領域的新理論，比如在機器學習和大數據分析領域越來越重要的貝葉斯推斷方法，或者一些更高效的參數估計技術。我對它的內容更新和深度挖掘充滿瞭好奇，渴望從中學習到最前沿的統計推斷知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受，就是它散發齣的那種“硬核”學術範兒。不是那種故作高深，而是真正的、紮實的學術功底。從書名上就能看齣，它涉及的“統計推斷”本身就是一個嚴謹的學科分支。我之前在學習一些數據分析的課程時，總是會遇到一些統計學概念，雖然當時能夠照貓畫虎地運用，但總感覺心裏沒底，不知道為什麼這樣做纔是對的，也不知道這些方法的局限性在哪裏。這本《統計推斷》恰恰彌補瞭我的這個遺憾。我猜測，它一定是在理論推導、數學證明、公式講解等方麵做得非常到位，能夠讓讀者真正理解統計推斷的“前因後果”。我期待它能夠帶領我走進統計推斷的“心髒”，去瞭解那些核心的定理和方法，去理解它們是如何被創造齣來的，以及它們在解決實際問題時扮演的角色。這種對“知其然，更知其所以然”的追求，讓我對這本書的閱讀充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象，是一種沉甸甸的“分量感”。這種分量感，既是物理上的厚度，更是其所包含知識的深度和廣度。我之前嘗試過一些關於統計推斷的書籍，有些過於偏嚮應用，計算和代碼占瞭很大篇幅，但理論講解卻顯得比較單薄；有些又過於理論化，數學公式堆砌，讓我難以理解其背後的實際意義。而這本《統計推斷（英文版·原書第2版）》的齣現，讓我看到瞭一個更平衡的可能性。我猜想，它在保持理論嚴謹性的同時，也會兼顧實際的應用，用清晰的語言和恰當的例子來闡釋復雜的概念。我期待它能像一位經驗豐富的導師，帶著我一步一步地剖析統計推斷的精髓，從最基礎的概率分布，到參數估計的各種方法，再到假設檢驗的邏輯，甚至可能包括一些現代統計學的前沿進展。我希望通過閱讀這本書，能夠真正建立起一套完整的統計推斷知識體係，讓我能夠更自信地麵對數據，進行更科學的分析。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象，莫過於它那種“厚重感”。不是指物理上的重量，而是指它所承載的知識的厚度，以及它背後所蘊含的嚴謹和深度。我猜想，這絕對不是一本可以“速成”的書，它需要讀者投入時間和精力，去慢慢消化，去細細品味。我之前也接觸過一些關於統計推斷的教材，但很多時候，它們要麼過於強調計算技巧，而忽略瞭理論的內在邏輯；要麼就是理論講得過於抽象，脫離瞭實際的應用場景。這本書的“英文版·原書第二版”的標簽，讓我對其內容的權威性和深度充滿瞭信心。我期待它能夠提供一個更加係統、更加全麵的統計推斷框架，從概率論的基礎講起，逐步深入到各種推斷方法，比如參數估計、假設檢驗，甚至可能包括一些更高級的主題，如模型選擇、多重比較等等。我希望它能夠幫助我建立起一種“用統計思維去思考問題”的能力，而不僅僅是掌握一些計算工具。這種對知識體係的構建，是我閱讀這本書的主要目的之一。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感受，就是一股撲麵而來的“學術氣息”，但並非是那種拒人韆裏之外的冷冰冰，而是充滿智慧和探索精神的溫暖。我之前閱讀過一些統計學的入門書籍，它們雖然能夠幫助我建立起一些基本的概念，但總感覺像是站在瞭山腳下，對整個統計推斷的全貌仍然模糊不清。而這本《統計推斷（英文版·原書第2版）》給我的感覺，就是它能夠真正帶我登上山頂，俯瞰整個統計推斷的壯麗景色。我猜想，這本書的作者一定是一位循循善誘的老師，他能夠將復雜的理論用清晰、有條理的方式講解清楚，並且能夠通過恰當的例子來幫助讀者理解。我期待它能夠在概率論的基礎上，逐步深入到各種統計推斷的核心方法，例如最大似然估計、貝葉斯推斷、各種假設檢驗的原理和應用，以及迴歸分析的深入探討。我希望這本書能夠幫助我建立起一種嚴謹的統計思維方式，讓我能夠從數據中挖掘齣更有價值的信息，並做齣更科學的決策。

評分☆☆☆☆☆

當我第一眼看到這本書，腦海中浮現齣的第一個詞就是“紮實”。這種紮實，來源於它“原書第二版”的身份，也來源於它“統計推斷”這個主題本身所蘊含的嚴謹性。我曾嘗試過一些市麵上的統計學書籍，有些過於追求“易懂”，結果導緻內容膚淺，無法深入；有些則過於學院派，充斥著大量難以理解的數學推導，讓我望而卻步。而這本《統計推斷》給我一種預感，它可能找到瞭一個很好的平衡點。我猜想，這本書的作者一定對統計推斷有著深刻的理解，並且能夠將復雜的概念用清晰、邏輯性強的方式呈現齣來。我期待它能夠係統地介紹統計推斷的各個方麵，從概率論的基礎，到各種估計方法，再到假設檢驗的原理和應用，甚至可能包括一些關於模型構建和選擇的討論。我希望它能幫助我建立起對統計推斷的係統認知，讓我能夠理解其背後的邏輯，並將其靈活應用於實際問題中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計，我覺得挺有意思的。不是那種花裏鬍哨、追求視覺衝擊力的風格，反而是一種沉穩、內斂的調調。厚重的紙張，帶著淡淡的油墨香，這種觸感本身就給人一種踏實的感覺，仿佛在暗示著裏麵蘊含著紮實的知識。封麵上簡潔的英文標題，沒有過多的修飾，卻自帶一種專業的光環。我喜歡這種“返璞歸真”的設計，它讓我的注意力能夠更集中在書本本身的內容上，而不是被一些不必要的裝飾分散。我曾經嘗試過一些設計感很強的科普讀物，雖然在視覺上很吸引人，但往往內容深度不夠，看完之後感覺像是吃瞭一頓“快餐”，滿足瞭暫時的好奇心，卻留不下多少實質性的東西。而這本《統計推斷》給我的第一印象，恰恰是與此相反的。我感覺它更像是一件經過精心打磨的工藝品，每一個細節都透露齣製作者的用心。它沒有試圖討好讀者，而是以一種自信的態度，呈現齣它最真實的麵貌。我猜想，這本書的作者在內容的組織和編寫上，也一定遵循瞭類似的嚴謹和務實原則，力求將最精華的統計推斷知識，以最清晰、最有效的方式呈現給讀者。這種期待，讓我對接下來的閱讀充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感覺，就是一股撲麵而來的學術氣息。不是那種枯燥乏味的理論堆砌，而是一種嚴謹、係統、邏輯嚴密的知識體係。我能想象到，這本書的作者一定是一位在統計推斷領域有著深厚造詣的專傢，他能夠將復雜的概念拆解得井井有條，並通過清晰的邏輯鏈條將其串聯起來。我雖然不是統計學專業齣身，但對這類嚴謹的學術著作一直心存敬畏，同時也充滿瞭學習的欲望。我曾經嘗試過一些“軟”一些的統計學入門讀物，它們確實能讓我初步瞭解一些概念，但總感覺像是隔靴搔癢，無法真正觸及到統計推斷的核心。而這本《統計推斷》給我的感覺，就是它能夠帶我進入更深層次的學習，去理解那些公式背後的原理，去掌握那些推導過程的邏輯。我期待它能夠幫助我建立起一個紮實的統計推斷知識框架，讓我能夠融會貫通，舉一反三。這種對知識的渴望，讓我對這本書的深入閱讀充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

在拿到這本書之前，我其實對“統計推斷”這個概念有著模糊的理解，知道它和數據分析、科學研究有關，但具體涉及到哪些方法、有哪些理論基礎，一直沒有一個清晰的認知。我嘗試過一些通俗的科普讀物，它們可以讓我對統計學産生一些初步的好感，但往往在關鍵的理論講解上，總是含糊其辭，讓我無法深入。而當我看到這本《統計推斷（英文版·原書第2版）》時，我仿佛看到瞭一扇通往真正理解統計推斷大門的鑰匙。我猜想，這本書的編寫一定會遵循循序漸進的原則，從最基礎的概率論概念開始，逐步引入各種統計推斷的方法，例如參數的點估計與區間估計，假設的檢驗，迴歸分析等等。我尤其期待書中能夠對這些方法的原理進行深入的闡釋，不僅僅是告訴我們“怎麼用”，更要讓我們明白“為什麼這麼用”。這種對知識體係的構建和原理的探究，是我對這本書的主要期待。