华章统计学原版精品系列：概率与统计（英文版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

[美] Ronald E.Walpole，Raymond H.Myers 等 著

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 英文教材
• 华章
• 高等教育
• 数学
• 数据分析
• 统计建模
• 精品教材
• 原版引进

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111425069

版次：1

商品编码：11250431

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 华章统计学原版精品系列

开本：16开

出版时间：2013-06-01

用纸：胶版纸

正文语种：英文

内容简介

　　《华章统计学原版精品系列：概率与统计（英文版）》中的统计方法大多是现代统计学的常用统计理论与方法，在介绍每一种统计方法前都详细叙述统计方法的思想。注重实际应用。把抽象的统计理论与方法进行直观描述与总结，不偏重理论的推导，而是注重具体应用。内容丰富，实用性强。书中含有大量的例子和习题，通过真实、科学的模型方案和数据使读者掌握统计方法。这些例子和习题不局限于工程领域，还包括一些社会学、经济学、生物学、物理学和计算机科学领域的应用。要求数学知识少。只要读者掌握基本的微积分和非常简单的矩阵运算知识，就可以畅通无阻地阅读全书，并能应用所介绍的统计方法。

内页插图

目录

Preface
1 IntrOduCtiONtoStatisticsandProbability
1.1 Overview：StatisticalInference，Samples，Populations，andthe
RoleofProbability
l.2 SamplingProcedures；CollectionofData
l.3 DiscreteandContinuousData
1.4 Probability：SampleSpaceandEvents
Exercises
1.5 CountingSamplePoints
Exercises
1.6 ProbabilityofanEvent
1.7 AdditiveRules
Exercises
1.8 ConditionalProbability，Independence，andtheProductRule
EXercises
1.9 Bayes’Rule
EXercises
RevJewExercises
2 RandomVariables，Distributions
andExpectations
2.1 ConceptofaRandomVariable
2.2 DiscretcProbabilityDistributions
2.3 ContinuousProbabilityDistributions
EXCrCiscS
2.4 JointProbabilityDistributions
EXcrCiscS
2.5 McanofaRandomVariable
EXcrciscs
2.6 VarineeandCovarianceofRandomVariablessl
Exercisess
2.7 MesnsandVariancesofI，inem"Combin~tionsofRandomVariables
Exercises
ReviewExerdses
2sPotentiaLMisconceptionsandHazards
RelationshiptoMa~erialinOtherChapters
3 SomeProbabilityDistributions
3.1 IntroductionandMotivation
3.2 BinomialandMultinomialDistributions
Exercises
3.3 HypergeometricDistribution
Exercises
3.4 NegativeBinomialandGeometricDistributions
n5PoissonDistributionandthePoissonProcess
Exercises
3.6 ContinuousUniformDistribution
3.7 NonnalDistribution
3.8 sAteasundertheNormalCurve
3.9 ApplicationsoftheNormalDistrihution
Exercises
31.0NormalApproximationtotheBinomial
Exercises
3.11 GaromaandExponentialDistrlbutlons
3.12 Chi-SquaredDistribution
Exercises
ReviewExercises
313PotelitialMisconceptionsandHazardsRelationshiptoMaterialinOtherChapters
4 SamplingDistributionsandDataDescriptions
4.1 RandomSampling
4.2 SomeImportantStatisticsExercises
4.3 SamplingDistributions
4.4 SamplingDistributionOFeansandtheCentralLimitTheoremExercises
4.5 SamplingDistributionofS

前言/序言

《华章统计学原版精品系列：概率与统计（英文版）》相关书籍推荐与统计学导论 鉴于您正在关注《华章统计学原版精品系列：概率与统计（英文版）》，我们为您精选了一系列在统计学和概率论领域同样具有深远影响和学术价值的经典著作。这些书籍涵盖了从基础理论到高级应用的多个层面，是构建坚实统计学知识体系的理想补充。 --- 1. 经典概率论与数理统计基础（侧重理论严谨性） 如果您希望在概率论的数理基础和严谨性上进行深入探索，以下两部作品是不可替代的基石： A. Introduction to Probability (by Joseph K. Blitzstein and Jessica Hwang) 这本书是哈佛大学统计学导论课程的经典教材，以其清晰的教学方法和丰富的现实世界案例而闻名。 核心特点与内容深度： 强调直觉与严格并重： 与纯粹的纯数学证明导向的教材不同，本书非常注重培养读者的概率思维。它通过大量的例子和应用场景来阐述抽象概念，帮助读者建立对概率现象的直观理解。 现代计算方法的引入： 书中不仅涵盖了传统的组合学、条件概率、随机变量等核心内容，还积极纳入了现代统计计算和模拟（如蒙特卡洛方法）的初步介绍，使其内容紧跟时代步伐。 主题覆盖广度： 内容从基本的离散和连续概率分布讲起，深入到大数定律、中心极限定理，并详细讨论了矩量生成函数、联合分布、马尔可夫链的基础概念。章节编排逻辑清晰，非常适合作为深入学习统计推断前的必备预备知识。 B. Probability and Statistical Inference (by Robert V. Hogg, Joseph W. McKean, Allen T. Craig) 这是统计学界公认的“圣经”之一，尤其侧重于概率论如何无缝过渡到统计推断。 核心特点与内容深度： 统计推断的桥梁： 本书的独特之处在于其结构设计，它将概率论（第一部分）与统计推断（第二部分）紧密结合。读者在学完概率论部分后，可以直接进入估计、假设检验等核心统计学议题。 深度与广度兼顾： 它对统计学中的各种估计方法（如矩估计、极大似然估计）和假设检验（如卡方检验、t检验、F检验）提供了详尽的理论推导和性质分析。 函数空间与变换： 对于追求数学深度和严谨性的读者，书中对随机变量的函数、变换、以及统计量分布的推导（例如卡方分布、t分布、F分布的严格推导）极为细致，是为高阶学习打下坚实基础的选择。 --- 2. 侧重统计推断与模型构建（侧重应用与方法论） 如果您希望在掌握基础概率后，立刻转向如何利用数据进行科学决策和模型构建，以下书籍提供了卓越的方法论指导： C. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference (by Larry Wasserman) 这本书以其极高的信息密度和对现代统计学核心概念的精炼总结而著称，适合有一定数学基础的读者快速掌握现代统计学的全貌。 核心特点与内容深度： 高效与精炼： 正如其名，本书旨在用最少的篇幅覆盖“所有”重要的统计学概念。它省略了大量冗余的初级概率习题，直接聚焦于统计推断的核心工具。 现代统计的支柱： 内容紧密围绕现代统计学的关键领域展开，包括回归分析（线性与非线性）、广义线性模型（GLM）、非参数统计、时间序列分析的初步概念，以及最重要的——统计学习（Statistical Learning）的理论基础。 理论与计算的平衡： Wasserman 对理论的阐述非常到位，尤其在探讨估计量的渐近性质（如一致性、渐近正态性）时，逻辑链条清晰。它为读者提供了理解现代数据科学中各种算法背后统计学原理的视角。 D. Applied Linear Statistical Models (by Michael H. Kutner, John Neter, Christopher J. Nachtsheim, William Li) 线性回归是统计学应用中最核心、最基础的模型，这本书被公认为该领域的权威参考书。 核心特点与内容深度： 回归分析的百科全书： 本书详尽地涵盖了简单线性回归、多重线性回归的全部细节。它不仅教授如何拟合模型，更重要的是教会读者如何诊断模型（残差分析、多重共线性诊断、异方差性处理）。 模型扩展与复杂性： 书中对模型扩展进行了深入探讨，包括变量选择技术、多项式回归、协方差分析（ANCOVA）、方差分析（ANOVA）的线性模型视角，以及初步介绍非线性模型和广义线性模型。 强调实践与解释： 重点在于“应用”和“解释”。书中包含了大量的实际案例分析和软件输出解读，确保读者能够将复杂的统计理论转化为对商业或科学问题的有效洞察。 --- 3. 高级主题与交叉学科（侧重前沿与特定领域） 对于希望将统计学知识应用于更前沿或更专业领域的读者： E. Bayesian Data Analysis (by Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, Donald B. Rubin) 贝叶斯统计学是当前数据分析领域快速增长的重要分支，本书是该领域的黄金标准教材。 核心特点与内容深度： 贝叶斯范式的全面介绍： 从基础的贝叶斯定理、共轭先验、到复杂的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法（如Metropolis-Hastings和Gibbs采样），本书提供了详尽的路线图。 多层次模型（Hierarchical Modeling）： 这是贝叶斯方法的强大之处，本书对此进行了深入的阐述，教会读者如何处理具有嵌套结构的复杂数据（如跨地区、跨时间点的比较分析）。 软件与计算的结合： 书中不仅有理论推导，更注重实际操作，引导读者使用如Stan等现代MCMC软件来解决实际问题，是理论与计算完美结合的典范。 F. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman) 这本书是统计学习（即机器学习的统计学根基）领域最权威的参考书，通常被称为“ESL”。 核心特点与内容深度： 统计学与机器学习的统一： ESL 旨在展示现代数据挖掘和预测方法如何建立在坚实的统计学基础之上。它横跨了预测、分类、维度缩减等多个前沿领域。 算法的数学剖析： 详细解释了诸如支持向量机（SVM）、提升（Boosting）、随机森林、核方法、神经网络等关键算法的数学原理和统计性质。 关注预测精度与模型选择： 强调交叉验证、偏差-方差权衡、正则化（Lasso, Ridge）等在构建高精度预测模型时的核心策略。 --- 总结 这些推荐书籍从不同维度深化了对概率论和统计学的理解：《Introduction to Probability》和《Probability and Statistical Inference》打下坚实的理论地基；《All of Statistics》提供了现代推断的快速全景图；《Applied Linear Statistical Models》专攻应用回归；而《Bayesian Data Analysis》和《The Elements of Statistical Learning》则带领读者进入贝叶斯方法和前沿预测模型的殿堂。组合阅读这些著作，将构建一个全面、深刻且与时俱进的统计学知识体系。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当初选择这本《概率与统计》（英文原版）的时候，心里还是有点打鼓的。毕竟，英文原版教材阅读起来对语言能力的要求不低，我当时英语水平也算不上顶尖。但是，我对统计学的兴趣实在是被国内的一些教材“劝退”了，感觉它们要么太过于理论化，要么太过于应用化，总是抓不住那个核心的精髓。这本原版书，我只能说，它打开了我对统计学认识的新世界。它最大的特点就是那种“通俗易懂”与“严谨深刻”的完美结合。它并没有牺牲数学的严谨性，但却用一种非常直观、甚至可以说是“接地气”的方式去讲解那些抽象的概念。我举个例子，书中讲到大数定律的时候，并没有直接给出定理的证明，而是通过模拟抛硬币的例子，让你亲眼看到频率如何逐渐趋近于概率，这种“可视化”的教学方式，极大地降低了理解门槛。而且，它对许多统计学概念的起源和发展历程也有所提及，这让我能够更好地理解这些概念的出现是有其历史必然性和实际需求的，而不是凭空产生的。此外，书中的图示和插图也做得非常棒，很多时候，一张图就能胜过千言万语，清晰地展示了数据分布、模型拟合等效果。我记得有一次，我花了很长时间去理解一个关于置信区间的概念，直到我看到书里那个生动的图示，才豁然开朗。这种通过视觉语言来辅助理解的方式，对于我这种非数学专业背景的学习者来说，简直是福音。总而言之，这本书让我觉得，原来统计学并没有想象中那么高冷和枯燥，它是有血有肉，有灵魂的。

评分☆☆☆☆☆

这套“华章统计学原版精品系列”简直是我统计学学习路上的灯塔！我当初选择这套书，主要是被“原版精品”这几个字吸引，想着直接接触最前沿、最权威的知识，总比二手翻译或者国内教材更来得扎实。拿到手后，果然不负所望。厚重精美的装帧，清晰标准的排版，还有那些原汁原味的英文术语，都让我感受到一种严谨治学的氛围。我尤其喜欢它在概念引入上的处理方式，不会一下子抛出复杂的公式，而是循序渐进，通过贴近实际的例子，让你先理解背后的逻辑和直觉，然后再引入数学表达。这种方式对于我这种初学者来说，简直太友好了。不像有些教材，上来就让人眼花缭乱，看得人头皮发麻。这本书在这方面做得非常出色，让我能够沉浸在知识的世界里，而不是被技术细节所困扰。我到现在都还记得，书中关于正态分布的讲解，不仅仅是给出了钟形曲线，还花了大量篇幅去解释它为什么在自然界和社会现象中如此普遍，这让我对概率论的理解上升到了一个新的高度。而且，书中的习题设计也非常巧妙，从简单的概念检验，到需要综合运用多个知识点的难题，层层递进，非常适合用来巩固和检验学习效果。我常常会在做完一章的理论学习后，花大量时间去啃这些习题，虽然有时候会卡住，但一旦攻克，那种成就感是无与伦比的。这套书真的让我体验到了学习的乐趣，也让我对统计学产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我购买这套“华章统计学原版精品系列”的《概率与统计》（英文版）纯粹是出于一种“致敬经典”的心态。我听说过很多牛逼的统计学家，他们的著作都是建立在扎实的数学基础上的，而这套书正是把这些经典的理论用最原汁原味的英文呈现出来。拿到书后，我首先被它的排版和纸质所震撼，那种厚重感和历史感，让我觉得它不只是一本书，更是一件艺术品。我花了很多时间去翻阅，即使是对一些已经非常熟悉的统计学概念，在这本书里也能找到新的理解角度。比如，书中对各种概率分布的讲解，不仅仅是罗列公式和性质，更重要的是去探讨它们各自的适用场景和背后的概率思想。它会让你思考，为什么泊松分布适合描述单位时间内事件发生的次数，为什么指数分布适合描述事件发生的时间间隔。这种“为什么”的探究，让我觉得这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养一种思考统计学问题的能力。而且，这本书的叙述风格非常流畅，充满了数学家的严谨和逻辑，但又不失一种人文的关怀。它会在关键之处给出一些提示和注解，帮助读者更好地理解深层次的含义。我个人特别喜欢书中对一些证明的推导过程，虽然有时候会比较复杂，但每一步都充满了智慧的闪光。我经常会把这本书放在床头，睡前随意翻开一页，都能从中获得一些启发。这是一种纯粹的精神享受，也是对自身知识体系的一次深度梳理。

评分☆☆☆☆☆

当初选择这本《概率与统计》（英文版），纯粹是抱着一种“破釜沉舟”的心态。我之前学过一些国内编写的统计学教材，虽然内容也还算全面，但总感觉缺了点什么——那种对知识本身的敬畏感和对理论深度的探索欲。这本原版书，我必须承认，它带给我的冲击是巨大的。它在概念的阐述上，有种“四两拨千斤”的功力，用最精炼的语言，直击核心。我印象最深刻的是，书中关于“随机变量”的定义，它并没有一开始就给你一堆数学符号，而是先通过一些生活中的例子，比如投掷骰子、测量身高，让你去感受“随机性”的存在，然后再慢慢引出“随机变量”这个概念。这种由浅入深、由具象到抽象的教学方式，让我对抽象的数学概念不再感到畏惧。而且，这本书在对统计学定理的证明上，也显得尤为“匠心独运”。它会详细地展示每一个推导步骤，并给出必要的解释，让读者能够理解定理背后的逻辑和数学推理过程。我之前一直对某些统计学定理感到“知其然而不知其所以然”，在这本书里，我终于找到了答案。另外，它在描述统计方法时，不仅仅是给出公式，还会深入探讨这些方法是如何被设计出来的，以及它们的优点和局限性。这种“追根溯源”的态度，让我对统计学有了一种全新的认识。这本书真的让我觉得，统计学不仅仅是一门学科，更是一种科学的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会对这本《概率与统计》（英文版）产生如此浓厚的兴趣，完全是因为我听闻了它的“江湖地位”。很多在统计学领域有所建树的人，都会提及这本书，说它是学习概率统计绕不开的一本经典。抱着“取经”的心态，我入手了。不得不说，这套书的确名不虚传。它在知识的体系构建上做得非常出色，从最基础的集合论和概率论基础，逐步过渡到推断统计、回归分析等更高级的内容。它的逻辑非常严密，知识点的衔接自然流畅，读起来让人感觉像是顺着一条清晰的脉络在前进。我特别欣赏的是，这本书对统计学思想的强调。它不仅仅是教你如何计算，更重要的是让你理解为什么要去计算，以及计算出来的结果意味着什么。比如，在讲解假设检验的时候，它会非常清晰地阐述“零假设”和“备择假设”的意义，以及P值是如何帮助我们做出决策的。这种对“统计思维”的培养，是我在很多其他教材中很难找到的。而且，这本书的习题设计也很有代表性，涵盖了各种难度和类型的题目，能够有效地检验读者对知识的掌握程度。我常常会在做完习题后，反思自己的解题思路，看看有没有更优化的方法。这套书真的让我觉得，学习统计学是一件需要耐心和悟性的事情，而这本书正是引导你走向这条道路的绝佳向导。