数理统计学导论(原书第7版) (美)Robert V.HoggJosep…|3770868 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

美 Robert V Hogg，Jos 著，王忠玉 卜长江 译

图书标签:

• 数理统计学
• 统计学
• 概率论
• 高等教育
• 教材
• Robert V
• Hogg
• Josep W
• McKean
• Allen T
• Craig
• 第七版
• 统计推断
• 数据分析

店铺： 互动出版网图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111479512

商品编码：1677851738

丛书名： 统计学精品译丛

出版时间：2015-01-01

页数：520

书[0名0]：	数理统计[0学0]导论(原书[0第0]7版)|3770868
图书定价：	99元
图书作者：	(美)Robert V.Hogg;Joseph W.McKean;Allen T.Craig
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2015/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111479512
开本：	16开
页数：	520
版次：	7-1

内容简介

《数理统计[0学0]导论(原书[0第0]7版)》是数理统计方面的经典教材，从数理统计[0学0]的初级基本概念及原理开始，详细讲解概率与分布、多元分布、特殊分布、统计推断基础、[0极0][0大0]似然[0法0]等内容，并且涵盖一些高级主题，如一致性与[0极0]限分布、充分性、[0优0]假设检验、正态模型的推断、非参数与稳健统计、贝叶斯统计等.此外，为了帮助读者更好地理解数理统计和巩固所[0学0][0知0]识，书中还提供了一些重要的背景材料、[0大0]量实例和习题. 《数理统计[0学0]导论(原书[0第0]7版)》可以作为高等院校数理统计相关课程的教材，也可供相关专业人员参考使用.

目录

《数理统计[0学0]导论(原书[0第0]7版)》 推荐序 译者序 前言 [0第0]1章概率与分布1 1.1引论1 1.2集合理论2 1.3概率集函数8 1.4条件概率与[0独0]立性16 1.5随机变量24 1.6离散随机变量31 1.6.1变量变换32 1.7连续随机变量34 1.7.1变量变换36 1.8随机变量的期望40 1.9某些特殊期望45 1.10重要不等式52 [0第0]2章多元分布57 2.1二元随机变量的分布57 2.1.1期望61 2.2二元随机变量变换65 2.3条件分布与期望72 2.4相关系数78 2.5[0独0]立随机变量84 2.6多元随机变量的推广90 2.6.1*多元变量的方差协方差矩阵 2.7多个随机向量的变换96 2.8随机变量的线性组合102 [0第0]3章某些特殊分布106 3.1二项分布及有关分布106 3.2泊松分布114 3.3Γ,χ2以及β分布118 3.4正态分布127 3.4.1污染正态分布132 3.5多元正态分布135 3.5.1*应用139 3.6t分布与F分布143 3.6.1t分布143 3.6.2F分布144 3.6.3[0学0]生定理146 3.7混合分布148 [0第0]4章统计推断基础154 4.1抽样与统计量154 4.1.1pmf与pdf的直方图估计157 4.2置信区间162 4.2.1均值之差的置信区间164 4.2.2比例之差的置信区间166 4.3离散分布参数的置信区间169 4.4次序统计量172 4.4.1分位数175 4.4.2分位数置信区间178 4.5假设检验181 4.6统计检验的深入研究188 4.7卡方检验192 4.8蒙特卡罗方[0法0]198 4.8.1筛选生成算[0法0]203 4.9自助[0法0]206 4.9.1百分位数自助置信区间206 4.9.2自助检验[0法0]209 *4.10分布容许限215 [0第0]5章一致性与[0极0]限分布218 5.1依概率收敛218 5.2依分布收敛221 5.2.1概率有界226 5.2.2Δ方[0法0]227 5.2.3矩母函数方[0法0]228 5.3中心[0极0]限定理231 ��5.4多变量分布的推广236 [0第0]6章[0极0][0大0]似然[0法0]241 6.1[0极0][0大0]似然估计241 6.2拉奥克拉默下界与有效性246 6.3[0极0][0大0]似然检验256 6.4多参数估计263 6.5多参数检验270 6.6EM算[0法0]276 [0第0]7章充分性283 7.1估计量[0品0]质的测量283 7.2参数的充分统计量287 7.3充分统计量的性质293 7.4完备性与性296 7.5指数分布类300 7.6参数的函数303 7.7多参数的情况308 7.8小充分性与从属统计量313 7.9充分性、完备性以及[0独0]立性319 [0第0]8章[0优0]假设检验324 8.1[0大0]功效检验324 8.2一致[0大0]功效检验332 8.3似然比检验338 8.4序贯概率比检验347 8.5[0极0]小化[0极0][0大0]与分类方[0法0]352 8.5.1[0极0]小化[0极0][0大0]方[0法0]353 8.5.2分类355 [0第0]9章正态模型的推断358 9.1二次型358 9.2单向方差分析362 9.3非中心χ2分布与F分布365 9.4多重比较[0法0]367 9.5方差分析371 9.6回归问题376 9.7[0独0]立性检验383 9.8某些二次型分布386 9.9某些二次型的[0独0]立性390 [0第0]10章非参数与稳健统计[0学0]396 10.1位置模型396 10.2样本中位数与符号检验398 10.2.1渐近相对有效性401 10.2.2基于符号检验的估计方程405 10.2.3中位数置信区间406 10.3威尔科克森符号秩407 10.3.1渐近相对有效性411 10.3.2基于威尔科克森符号秩的估计方程413 10.3.3中位数的置信区间414 10.4曼惠特尼威尔科克森方[0法0]415 10.4.1渐近相对有效性418 10.4.2基于MWW的估计方程420 10.4.3移位参数Δ的置信区间420 10.5一般秩得分421 10.5.1效力424 10.5.2基于一般得分的估计方程425 10.5.3[0优0]化佳估计426 10.6适应方[0法0]431 10.7简单线性模型435 10.8测量关联性439 10.8.1肯德尔τ439 10.8.2斯皮尔曼ρ442 10.9稳健概念445 10.9.1位置模型445 10.9.2线性模型450 [0第0]11章贝叶斯统计[0学0]457 11.1主观概率457 11.2贝叶斯方[0法0]460 11.2.1先验分布与后验分布460 11.2.2贝叶斯点估计462 11.2.3贝叶斯区间估计465 11.2.4贝叶斯检验方[0法0]466 11.2.5贝叶斯序贯方[0法0]467 11.3贝叶斯其他术语与思想468 11.4吉布斯抽样器473 11.5现代贝叶斯方[0法0]477 11.5.1经验贝叶斯480 附录A数[0学0]483 附录B R函数486 附录C分布表495 附录D常用分布列表506 附录E参考文献509 附录F部分习题答案513

好的，这是一本关于数据科学与机器学习的图书简介，内容详实，旨在帮助读者理解和应用现代数据分析技术。 --- 书名： 数据驱动的洞察：从基础到前沿的机器学习与深度学习实践 作者： [虚构作者姓名 A] 与 [虚构作者姓名 B] ISBN: [虚构ISBN] --- 图书简介 在这个数据爆炸的时代，如何从海量信息中提取有价值的知识，已成为科学研究、商业决策乃至社会治理的核心能力。本书《数据驱动的洞察：从基础到前沿的机器学习与深度学习实践》并非一本单纯的理论综述，而是一本面向实践、注重构建坚实数学基础与工程实现能力的深度指南。它旨在为那些希望深入理解数据科学核心原理，并能熟练运用现代计算工具解决复杂问题的读者提供一条清晰的学习路径。 本书的结构设计巧妙，兼顾了理论的严谨性与应用的直观性。全书内容分为四大核心模块：数据科学基础与统计学习、经典机器学习算法、深度学习的构建与应用，以及模型评估与部署。 第一部分：数据科学基础与统计学习的基石 在深入探讨复杂的模型之前，我们首先需要夯实基础。本模块聚焦于数据科学的生命周期和统计学习的数学根基。 第一章：数据驱动的世界观 本章首先界定了数据科学、人工智能和机器学习的区别与联系。我们探讨了数据获取、清洗、预处理（包括缺失值处理、异常值检测与特征工程）的关键步骤。强调了探索性数据分析（EDA）的重要性，通过可视化工具和描述性统计量来初步理解数据的结构、分布和潜在关系。此外，还引入了现代数据架构的基础概念，如分布式存储与计算的初步认识。 第二章：概率论与数理统计回顾 为理解大多数机器学习算法的优化过程和泛化能力，本章对必要的概率论和统计学知识进行了系统性的回顾与深化。重点涵盖了随机变量、概率分布（特别是正态分布、泊松分布、指数分布等在实际场景中的应用）、大数定律与中心极限定理。在统计推断部分，我们详细阐述了参数估计（最大似然估计MLE与最大后验估计MAP）以及假设检验的原理与方法，为后续理解模型拟合与不确定性量化奠定基础。 第三章：统计学习理论框架 本章将统计学习置于一个统一的理论框架下。我们深入探讨了偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off），这是理解模型欠拟合与过拟合的根本。接着，引入了VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）的概念，用以衡量模型的复杂度与学习能力。此外，本章还详细解析了正则化（L1和L2）在控制模型复杂度，提升泛化能力中的作用，并将其与贝叶斯方法的联系进行了阐述。 第二部分：经典机器学习算法的深入剖析 本模块是全书的实践核心，重点讲解那些在工程中仍具有极高价值的经典算法，并着重分析其背后的优化原理。 第四章：线性模型与判别分析 从最基础的线性回归（包括岭回归和Lasso）开始，系统梳理了如何使用梯度下降法及其变种（如随机梯度下降SGD）来求解优化问题。随后，将讨论扩展到逻辑回归，并深入分析其作为广义线性模型在二分类问题中的应用。本章还详细介绍了线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），探讨它们在分类问题中的统计学基础。 第五章：基于树的模型与集成学习 决策树（CART算法、ID3/C4.5）因其易于解释性而广受欢迎。本章不仅讲解了树的构建过程，还重点讨论了剪枝策略。随后，将重点放在集成学习：Bagging（随机森林）如何通过并行训练降低方差，以及Boosting（AdaBoost、Gradient Boosting Machine GBM）如何通过串行、迭代地关注错误样本来提升精度。尤其对XGBoost、LightGBM等现代梯度提升框架的工程优化进行了剖析。 第六章：支持向量机（SVM）与核方法 SVM作为一种强大的二分类器，其核心在于最大化间隔。本章详细解释了软间隔SVM、对偶问题以及核技巧（Kernel Trick）的魔力，说明了如何通过将数据映射到高维空间来解决非线性可分问题。我们也探讨了核函数的选择（如高斯核、多项式核）及其对模型性能的影响。 第七章：无监督学习与降维技术 无监督学习关注数据的内在结构发现。本章深入讲解了聚类算法，包括K-均值、DBSCAN以及层次聚类，并讨论了如何评估聚类效果（如轮廓系数）。在降维方面，除了传统的主成分分析（PCA）的数学推导外，还引入了t-SNE和UMAP等流形学习方法，用于高维数据的可视化和特征提取。 第三部分：深度学习的构建与应用 本模块带领读者进入现代人工智能的核心领域——深度学习，重点在于理解其结构、优化和应用。 第八章：人工神经网络基础 本章构建了神经网络的数学模型，从单个神经元（感知器）到多层前馈网络（MLP）。关键内容包括激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择与特性，以及反向传播算法（Backpropagation）的详细推导过程，解释了梯度如何在网络中高效流动。 第九章：深度学习的优化与训练 有效的优化器是深度学习成功的关键。本章对比了经典的SGD、动量法（Momentum），并深入讲解了自适应学习率方法，如Adam、RMSprop。此外，还详细探讨了正则化技术在深度网络中的应用，如Dropout，以及批归一化（Batch Normalization）如何稳定训练过程，加速收敛。 第十章：卷积神经网络（CNN） CNN是处理图像和序列数据的基石。本章详细拆解了卷积层、池化层的操作原理，并介绍了经典的网络结构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）。重点分析了残差连接的设计思想及其对训练深层网络的重要性。本章还涵盖了目标检测（如YOLO的基础思想）和图像分割的初步概念。 第十一章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、语音等序列数据，本章介绍了RNN的基本结构，并着重分析了其面临的梯度消失/爆炸问题。随后，详细讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，阐明它们如何通过“门控机制”有效捕获长期依赖。本章末尾还将涉及注意力机制（Attention Mechanism）的引入，为Transformer架构做铺垫。 第四部分：模型评估、部署与前沿趋势 最后一部分关注如何科学地评估模型的性能，以及如何将训练好的模型投入实际生产环境。 第十二章：模型评估、选择与交叉验证 模型评估远不止于准确率（Accuracy）。本章详细讨论了分类问题的混淆矩阵，以及精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC的意义。重点阐述了交叉验证（K折、留一法）在选择最佳模型和超参数上的重要性，并引入了A/B测试在实际部署中的应用。 第十三章：模型可解释性与公平性（XAI） 随着模型复杂度的增加，黑箱问题日益突出。本章介绍了当前主流的模型可解释性（XAI）方法，包括LIME（局部可解释性模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）值，帮助读者理解模型的决策依据。同时，也讨论了数据偏见和算法公平性的挑战及应对策略。 第十四章：模型部署与工程化 从研究原型到生产系统，模型需要工程化的流程支持。本章涵盖了模型序列化（如使用Pickle或ONNX）、模型服务化（如使用Flask/Django构建API接口）的基础知识。此外，还简要介绍了MLOps的基本理念，包括模型监控、版本控制和持续集成/持续部署（CI/CD）在数据科学项目中的实践。 --- 本书的特点在于其理论的深度与实践的广度的完美结合。每章的理论讲解后，都附带有Python（基于NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）的代码示例，确保读者能够同步动手实践，将抽象概念转化为可操作的解决方案。我们相信，通过本书的学习，读者将能构建起坚实的数理基础，并掌握构建下一代数据驱动系统的必备技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一个业余爱好者，纯粹出于兴趣购买了这本统计学的经典之作，希望能够建立起一个扎实的概率和统计知识体系，以便更好地理解新闻报道中的各种民调和科研发现。这本书的魅力在于它深厚的历史沉淀感和知识的全面性。它涵盖了从基础的随机变量理论到高级的非参数统计方法，内容量非常可观，但也正因如此，它更像是一部值得反复研读的参考宝典。我特别喜欢它对“似然”这个概念的阐述，它不只是一个数学工具，更是一种思考问题的方式，教会我如何从数据中“最大化”地提取信息。虽然有时候一些数学推导需要我停下来，翻阅更基础的微积分知识，但这反而促使我查漏补缺，巩固了更底层的数学基础。这本书的价值不在于一蹴而就的快速掌握，而在于它提供了一个稳固的知识平台，无论未来我接触到多么前沿的统计模型，我都能回溯到这里，找到最本源的解释和最严谨的定义。它不仅仅是教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”。

评分☆☆☆☆☆

我是一个研究生，正在为我的毕业论文寻找坚实的理论基础，而我选择这本教材，纯粹是因为身边几乎所有做量化研究的师兄师姐都在推荐。这本书的特点在于其详尽的数学证明和对各种分布性质的深入探讨。对于我这种需要深入挖掘模型假设和局限性的研究者来说，这种严谨性是不可或缺的。我尤其欣赏它对分布族（如指数族）的介绍，这为理解各种常见统计分布之间的内在联系提供了一个统一的框架，避免了死记硬背各种公式的窘境。书中对卡方分布、t分布以及F分布的推导过程非常清晰，每一步的逻辑跳转都有充分的铺垫，即便是那些看起来很复杂的积分和变换，作者也处理得井井有条。当我开始着手我的实证部分时，书中关于估计量性质（无偏性、有效性、一致性）的讨论，成为了我检验自己模型选择是否合理的“金标准”。这本书不只是一本工具书，更像是一本严谨的“统计学哲学”读本，它教会我如何批判性地看待统计结果，而不是盲目地相信p值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个非常紧张的复习期接触到这本书的，当时需要快速掌握一门新领域的基础知识以便应对考试。这本书的结构设计非常适合高强度的、目标明确的学习。它的知识点划分清晰，每一个章节都像是一个独立的模块，但模块之间又通过巧妙的过渡自然连接起来。我发现它在介绍回归分析的早期基础时，处理得非常细致，特别是对误差项的假设条件，做了非常明确的界定，这往往是很多初级教材容易忽略的“细节”。我感觉作者非常注重培养读者的“统计直觉”，他会用一些巧妙的反问或者思考题来引导我们自己去发现结论，而不是单纯地被动接受。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，它将ANOVA与多个t检验进行了对比，清晰地指出了为什么需要使用ANOVA，这解决了困扰我很久的一个实际操作中的疑惑。这本书的阅读体验是高效且富有成就感的，每攻克一个章节，都能感到自己的理论功底又扎实了一分，信心也随之大增。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在金融行业摸爬滚打多年的老兵，我一直觉得，虽然我的日常工作离不开各种报告和数据，但对背后的统计学原理却总是知其然而不知其所以然。手头的这份教材，恰好弥补了我理论知识的短板。它的深度把握得非常精准，既不像某些纯理论著作那样高深莫测，也不像纯应用手册那样流于表面。尤其是它对大样本理论的阐述，简直是教科书级别的严谨又不失洞察力。我特别欣赏书中对中心极限定理的讲解，它不仅仅是给出了公式，更是深入探讨了为什么这个定理在现实世界的模型构建中具有如此核心的地位。在阅读相关章节时，我常常会联想到自己过去处理市场波动数据时遇到的瓶颈，现在回过头去看，就能清晰地理解当时为什么那些基于小样本的模型会表现得那么不稳定。这本书对最大似然估计（MLE）的详细推导和对比分析，也让我对如何选择更优的模型拟合方法有了更深刻的理解。它真的帮助我从一个“数据使用者”转变为一个能审视数据“构建者”的视角，这对于提升我的分析深度是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本统计学的入门读物，简直是为我这种数学背景薄弱但又对数据分析充满好奇的初学者量身定做的。我记得我最开始面对那些复杂的公式和抽象的概念时，简直是头大，感觉自己像是在攀登一座陡峭的山峰，每一步都走得小心翼翼，生怕滑下去。但是这本书的叙述方式非常平易近人，它没有一开始就抛出一大堆让人望而生畏的定义和定理，而是循序渐进地引导读者进入统计学的世界。作者似乎非常懂得我们这些“门外汉”的困惑，总能在关键的地方用生动的例子来解释抽象的理论。比如，在讲到概率论的基础概念时，那些掷骰子、摸球的例子，虽然看似简单，却把概率背后的逻辑讲解得透彻无比，让我一下子就抓住了重点。更让我惊喜的是，它在介绍推断统计时，并没有直接跳到复杂的假设检验，而是先花了大量篇幅讲解了参数估计的重要性，以及不同估计方法的适用场景，这种结构安排，让整个学习过程变得非常流畅和自然，就像是跟着一位耐心十足的导师在一步步解锁知识的宝藏。这本书的排版和图示也做得很好，清晰的图表往往比冗长的文字更能说明问题，大大减轻了阅读的疲劳感。