應用數理統計（第三版）/普通高等教育“十五”***規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孫榮恒 著

圖書標籤:

• 數理統計
• 應用統計
• 高等教育
• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 教材
• 第三版
• 規劃教材

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030392015

版次：3

商品編碼：11398908

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十五”國傢級規劃教材

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：273

字數：361000

正文語種：中文

編輯推薦

國/傢/級規劃教材，經典應用數理統計教材，改版三次，有習題解答。

內容簡介

　　《應用數理統計（第三版）/普通高等教育“十五”***規劃教材》是為應用數學專業、數學專業、概率統計專業、信息與計算科學專業本科大學生和非數學專業的碩士生學習數理統計而編寫的教材，主要內容有：抽樣分布、參數估計、假設檢驗、方差分析與正交試驗設計、綫性迴歸模型，《應用數理統計（第三版）/普通高等教育“十五”***規劃教材》每章末附有習題，書後附有答案。
　　《應用數理統計（第三版）/普通高等教育“十五”***規劃教材》可供應用數學專業、數學專業、概率統計專業、信息與計算科學專業大學生和非數學專業的研究生，以及教師和科技工作者使用。

作者簡介

孫榮恒，重慶大學應用數學係教授(2003年退休).曾任重慶大學運籌與概率統計教研室主任、應用數學係主任、四川省概率統計學會副理事長.發錶科研論文近30篇，齣版專著 13部.所著科普讀物《趣味隨機問題》("好玩的數學"叢書之一)獲2009年度國傢科學技術進步二等奬

內頁插圖

目錄

序
第二版序
第一版序

第一章 抽樣分布
1.1 基本概念、順序統計量與經驗分布函數
1.1.1 基本概念
1.1.2 順序統計量
1.1.3 經驗分布函數
1.1.4 幾個重要分布
1.2 多元正態分布與正態二次型
1.3 抽樣分布定理
1.4 分位數
習題一

第二章 參數估計
2.1 點估計常用方法
2.1.1 矩法
2.1.2 極大似然法
2.2 評價估計量好壞的標準
2.2.1 無偏性與有效性
2.2.2 一緻最小方差無偏估計量
2.2.3 一緻性（相閤性）
2.3 充分性與完備性
2.3.1 充分性
2.3.2 完備性
2.4 區間估計
2.4.1 一個正態總體的情況
2.4.2 兩個正態總體的情況
2.4.3 指數分布與0-1分布參數的區間估計
2.5 貝葉斯（Bayes）估計
2.5.1 決策論的基本概念
2.5.2 最大風險最小化估計
2.5.3 後驗分布
2.5.4 貝葉斯估計
2.5.5 先驗分布的選取
2.5.6 最大後驗估計
2.5.7 貝葉斯區間估計
2.5.8 離散型分布中參數的貝葉斯估計與極大似然估計
2.6 截尾壽命試驗中指數分布和幾何分布的參數估計
2.6.1 指數分布中參數的點估計
2.6.2 指數分布中參數的區間估計
2.6.3 指數分布參數A的貝葉斯估計
2.6.4 幾何分布中參數q的估計
習題二


第三章 假設檢驗
3.1 假設檢驗的基本思想與基本概念
3.2 參數假設檢驗
3.2.1 單個正態總體均值的假設檢驗
3.2.2 單個正態總體方差的假設檢驗
3.2.3 兩個正態總體均值的假設檢驗
3.2.4 兩個正態總體方差的假設檢驗
3.2.5 廣義似然比檢驗
3.2.6 似然比檢驗
3.2.7 指數分布中參數λ的假設檢驗
3.2.8 截尾試驗中指數分布參數的假設檢驗
3.3 非參數假設檢驗
3.3.1 分布函數的擬閤檢驗
3.3.2 兩總體之間關係的假設檢驗
3.3.3 伯努利過程與泊鬆過程的檢驗
3.4 一緻最優勢檢驗
3.4.1 勢函數
3.4.2 奈曼-皮爾遜基本引理
3.5 質量控製
3.5.1 驗收抽樣方案的製訂
3.5.2 計量控製
3.5.3 計件控製與計點控製
……
第四章 方差分析與正交試驗設計
第五章 綫性迴歸模型

精彩書摘

幾何分布也常為壽命分布。由於壽命試驗往往要很長時間，故在實際中常采用截尾壽命試驗，即隻要求投試樣品中有部分失效就停止試驗。試驗仍分為：
（n，有，時）——取n個相同産品進行有替換定時截尾壽命試驗。
（n，有，數）——取n個相同産品進行有替換定數截尾壽命試驗。
（n，無，時）——取n個相同産品進行無替換定時截尾壽命試驗。
（n，無，數）——取n個相同産品進行無替換定數截尾壽命試驗。
注意：這時“替換”是指對失效樣品立即用相同産品把它替換下來。
為瞭後麵的需要，先引入如下概念和定理。

前言/序言

時代在不斷進步，科技在不斷發展，新的需求新的東西在不斷湧現。然而，人的壽命是有限的。因此一本教材應該不斷吐故納新。根據這個思想,本教材在第一版中，簡化瞭抽樣分布定理1.3.1的證明;給齣並證明瞭推論2.2.1，不僅給齣判斷有效估計量存在唯一的充要條件，而且簡化瞭有效估計量及其方差和相應的費歇信息量 的求法；理順瞭上、下分位數之間的關係，並統一使用下側分位數錶；給齣瞭求參數置信區間和拒絕域的待定實數法，並把此法推廣到所有假設檢驗；還利用函數核概念，簡化瞭很大一部分貝葉斯估計量的求法。在第二版中，利用定理2.6.2，大大簡化瞭截尾壽命試驗中極大似然函數的求法，從而首次把截尾壽命試驗引入教材；利用單位脈衝函數，首次給齣求離散（兩點）分布參數極大似然估計的一般方法（例2.1.8）。在第三版中，利用定理2.6.4，將給齣截尾試驗中幾何分布參數的估計和泊鬆過程的檢驗與貝努利過程的檢驗；在第二版例2.1.8的基礎上，用一個式子錶達一般離散分布的概率函數，從而（纔有可能）給齣一般離散分布參數的貝葉斯估計和極大似然估計；還給齣超幾何分布的極大似然估計。
在第三版中所增加的新內容均來自參考文獻[23]。由於定理2.6.2和定理2.6.4是截尾試驗和（兩隨機）過程檢驗的理論基礎，所以比較重要。但是，這兩定理的證明較長，故以附錄的形式給齣。還需說明的是，定理2.6.4最早是由參考文獻[22]給齣的，但是，那裏的證明是錯的。最早給齣正確證明的是參考文獻[23]。
在第三版中，還增加瞭附錄四和幾個習題。改正瞭個彆筆誤和印刷錯誤。內容增加瞭,但是，課程學時一般不會增加，故刪去瞭§5.5、例2.1.8和式（2.5.6）與（2.5.7）的推導；還將一些較復雜的推導和證明加瞭星號“*”。如果學時緊張，這些加星號的內容可以不介紹，留給學生自己閱讀。
最後，由於作者水平所限，書中可能還有不少缺點和錯誤，再一次懇請讀者批評指正。

孫榮恒
2013.6.31

《現代統計分析方法與實踐》 本書緻力於係統闡述現代統計分析的核心理論與前沿方法，並結閤實際案例，引導讀者掌握將統計工具應用於解決實際問題的能力。全書內容涵蓋瞭從基礎統計概念到高級建模技術的廣泛領域，旨在為統計學愛好者、研究人員以及需要進行數據分析的各行業專業人士提供一本兼具理論深度和實踐指導意義的參考書。 第一部分：統計學基石與數據探索 本部分首先從概率論和數理統計的基本概念齣發，為讀者構建堅實的理論基礎。我們將深入探討概率分布的性質，如離散型和連續型分布，並介紹常見的分布模型，例如二項分布、泊鬆分布、正態分布、指數分布等，闡述它們在不同場景下的應用。在此基礎上，本書將詳細講解統計推斷的基本原理，包括參數估計（點估計與區間估計）和假設檢驗。我們將介紹各種估計方法，如矩估計法和最大似然估計法，以及不同類型的假設檢驗，如Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗和F檢驗，並討論檢驗的功效和錯誤類型。 數據探索是統計分析的第一步，本書將投入大量篇幅介紹數據的初步處理與可視化技術。我們將涵蓋數據清洗、缺失值處理、異常值檢測等關鍵步驟，並介紹多種數據可視化工具和方法，包括但不限於直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖、餅圖以及熱力圖等。通過豐富的圖錶示例，讀者將學會如何有效地呈現數據特徵，識彆數據中的模式、趨勢和潛在關係。此外，我們將引導讀者掌握描述性統計量的計算與解讀，如均值、中位數、眾數、方差、標準差、四分位距等，幫助讀者快速把握數據的核心特徵。 第二部分：迴歸分析與方差分析 迴歸分析是研究變量之間數量關係的重要統計方法。本書將係統介紹綫性迴歸模型，包括簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。我們將詳細講解模型的建立、參數的估計（最小二乘法）、模型假設的檢驗（殘差分析、同方差性檢驗、獨立性檢驗等）以及模型的優劣評價（決定係數R²、調整R²）。在此基礎上，我們將進一步探討非綫性迴歸模型、多項式迴歸、交互項的應用以及處理多重共綫性的方法。 方差分析（ANOVA）是用於比較多個組均數差異的統計技術。本書將從單因素方差分析開始，逐步深入到雙因素及更復雜的多因素方差分析。我們將清晰地闡述方差分析的原理，包括平方和的分解、自由度的計算、F統計量的構造以及結果的解釋。書中將包含實際案例，展示如何運用方差分析來檢驗不同處理組、不同品種或不同因素對觀測變量的影響是否存在顯著差異。 第三部分：分類數據分析與多變量統計 對於分類變量的分析，卡方檢驗是核心工具。本書將詳細講解卡方擬閤優度檢驗和卡方獨立性檢驗，並探討其在不同情境下的應用，例如檢驗觀察頻數是否符閤理論分布，或判斷兩個分類變量之間是否存在關聯。 隨著數據維度的增加，多變量統計方法變得尤為重要。本書將介紹主成分分析（PCA），用於降低數據維度，提取數據中的主要信息；將介紹因子分析，用於識彆潛在的共同因素；將介紹聚類分析，用於將相似的對象分組；以及判彆分析，用於構建分類模型。我們將闡述這些方法的理論基礎、適用條件和結果解釋，並提供相應的應用場景示例，幫助讀者理解如何利用這些技術從高維數據中提取有價值的信息，發現隱藏的結構。 第四部分：時間序列分析與非參數統計 時間序列數據具有時序依賴性，對其進行分析需要專門的方法。本書將介紹時間序列的基本概念，如趨勢、季節性、周期性和隨機性。我們將探討平穩時間序列模型，如AR（自迴歸）、MA（移動平均）、ARMA（自迴歸移動平均）和ARIMA（季節性差分ARIMA）模型。讀者將學習如何識彆時間序列的模式，建立模型，進行預測，並評估模型的擬閤優度。 當數據不滿足參數統計模型的基本假設時，非參數統計方法就顯得尤為重要。本書將介紹幾種常用的非參數檢驗方法，例如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗以及Spearman等級相關。這些方法不依賴於數據的分布假設，能夠處理偏態數據或有序分類數據，為數據分析提供瞭更廣泛的選擇。 第五部分：統計軟件應用與案例實踐 理論與實踐相結閤是學習統計學的關鍵。本書將結閤當前主流的統計軟件，例如R或Python，通過大量的實例代碼和操作演示，引導讀者將所學理論付諸實踐。我們將從數據的導入、處理、可視化，到各種統計模型的建立、分析和結果解讀，一一進行詳細的講解。 全書的案例精選自生物學、醫學、經濟學、社會學、工程學等多個領域，力求貼近實際應用。每個案例都將清晰地展示數據分析的完整流程，包括問題定義、數據準備、模型選擇、模型擬閤、結果解釋以及結論的提齣。通過這些案例，讀者將能夠深刻理解統計學在解決現實問題中的強大作用，並提升獨立進行數據分析的能力。 本書旨在成為一本能夠陪伴讀者從入門到精通的統計分析指南，無論您是希望係統學習統計學理論，還是希望提升實際數據分析技能，本書都將是您寶貴的資源。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都讓我覺得非常滿意。它涵蓋瞭數理統計的許多核心內容，從基礎的概率論、數理統計的基本概念，到後麵更復雜的迴歸分析、方差分析、時間序列分析等等，幾乎囊括瞭我工作和學習中可能遇到的絕大多數統計方法。而且，它的講解循序漸進，不會讓人覺得跳躍過大。對於初學者來說，可以從頭開始，打下堅實的基礎；對於有一定基礎的人來說，也可以快速找到自己需要的章節，進行查閱和深入學習。書中對於一些統計量和檢驗的推導過程，雖然有些篇幅，但邏輯清晰，而且作者會用一些輔助性的解釋來幫助理解，不會讓人覺得枯燥。我特彆喜歡它在講解參數估計和假設檢驗時，對不同方法的比較和權衡。例如，在講到點估計時，它會介紹矩估計、最大似然估計等，並分析它們的優缺點；在講到區間估計時，它會講解如何構建置信區間，以及置信水平的含義。這些細節的處理，都體現瞭作者深厚的學術功底和豐富的教學經驗。這本書讓我感覺，它不僅僅是一本“學會”統計學的書，更是一本“理解”統計學的書。

評分☆☆☆☆☆

我作為一個在數據分析領域工作多年的從業者，閱覽過不少統計學相關的書籍，但《應用數理統計（第三版）》依然給瞭我不少驚喜。它的內容更新迭代很及時，緊跟學術界和工業界的最新發展，這一點非常難得。例如，在講解一些現代統計方法，比如廣義綫性模型或者非參數統計時，它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是給齣瞭實際應用中的一些常見案例和注意事項。這對於我們這些需要將理論知識快速轉化為生産力的人來說，簡直是太有價值瞭。而且，書中對於各種統計方法的優缺點、適用條件以及可能存在的陷阱都分析得非常透徹，這能幫助我們做齣更明智的選擇，避免走彎路。我記得在學習泊鬆迴歸時，作者不僅詳細講解瞭泊鬆分布的特性和模型建立過程，還特彆強調瞭在實際應用中，需要關注數據的離散度過大（overdispersion）等問題，並給齣瞭相應的處理方法。這種“接地氣”的指導，是我在其他書中很少看到的。這本書就像一個經驗豐富的“老司機”，不僅知道怎麼開，還知道路上可能會遇到的各種情況，以及如何應對。

評分☆☆☆☆☆

這本《應用數理統計（第三版）》真的是把我從統計學的迷霧中解救齣來的一束光。我之前接觸過一些統計方麵的書籍，但要麼過於理論化，讓人望而卻步，要麼就是過於簡單化，無法深入理解背後的原理。直到我翻開這本，我纔真正體會到什麼叫做“恰到好處”。它沒有迴避那些必要的數學推導，但卻能用非常直觀易懂的方式呈現齣來，讓我這種數學基礎不算特彆紮實的讀者也能跟得上思路。尤其是那些例子，真的太貼閤實際瞭！不僅僅是教科書上那種陳舊的、脫離現實的案例，而是很多我工作中經常會遇到的場景，比如質量控製、市場調研、甚至一些基礎的金融建模。作者在講解方法的同時，非常注重引導我們思考“為什麼”，而不是簡單地給齣公式和步驟。這讓我不僅學會瞭“怎麼做”，更重要的是理解瞭“為什麼這麼做”，以及在不同情境下應該選擇哪種方法。它不像有些書那樣，看完之後感覺自己好像什麼都懂瞭，但一到實際操作就抓瞎。這本書給我的感覺是，我不僅能理解理論，更能立刻付諸實踐。那些關於假設檢驗、迴歸分析、方差分析的章節，講得條理清晰，邏輯性極強。我經常會在工作遇到問題的時候，翻開這本書找找靈感，或者迴顧一下某個概念，總能發現新的理解角度，或者找到解決問題的綫索。這本書的齣版，對於我們這些需要將統計學知識應用於實際工作的工程師、研究人員或者分析師來說，簡直是福音。它不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的導師，在統計學的道路上指引我前行。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格和敘述方式，讓我覺得學習統計學不再是一件枯燥乏味的事情，反而充滿瞭探索的樂趣。作者在講解過程中，會穿插一些曆史故事，或者與統計學相關的趣味典故，讓整個學習過程變得更加生動有趣。例如，在介紹貝葉斯統計時，他會簡要迴顧貝葉斯定理的發現過程，以及它在統計學發展史上的重要地位。這種“故事化”的講解，不僅能幫助我們更好地理解概念，還能激發我們對統計學背後思想的興趣。而且，書中對於一些復雜公式的推導，都會配以詳細的文字解釋，幫助我們理解每一步的邏輯。不像有些書，隻是冷冰冰地給齣推導過程，看完之後依然雲裏霧裏。作者在書中還會經常鼓勵讀者進行思考和提問，並且在一些章節的末尾，會給齣一些“思考題”，引導我們去更深入地挖掘知識的內涵。我經常會在做這些思考題的時候，纔恍然大悟，原來之前學到的某個概念，還能有這樣的延伸和應用。這本書讓我覺得，它不僅僅是在傳遞知識，更是在培養一種“統計思維”的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書在案例的選擇上，真的可以說是一絕。它沒有選擇那些過於教科書化、脫離實際的例子，而是用瞭大量真實世界中，並且是各行各業都可能遇到的典型問題。比如，在講解方差分析時，它用瞭比較農業生産中不同肥料對作物産量的影響，又用瞭醫療領域中不同藥物對患者恢復速度的對比。在講解迴歸分析時，它用瞭經濟學中商品價格與需求量之間的關係，又用瞭心理學中學習時間與考試成績之間的關聯。這些案例的覆蓋麵非常廣，讓我能夠很容易地找到與自己工作或學習相關的場景，從而更好地理解統計方法是如何解決實際問題的。更重要的是，在每個案例分析中，作者都非常注重“如何提齣問題”、“如何選擇閤適的統計方法”、“如何解讀分析結果”以及“如何根據結果做齣決策”這幾個關鍵環節。這種“全流程”的指導，讓我覺得這本書不僅僅是教授統計方法，更是在教我如何成為一名閤格的數據分析師。我曾經在工作中遇到一個數據分析的難題，翻開這本書，竟然找到瞭一個非常相似的案例，並且書中給齣的分析思路和解決方案，對我啓發很大，最終幫助我順利解決瞭問題。

評分☆☆☆☆☆

從一個學習者的角度來看，這本書最大的價值在於它的“引導性”。很多統計學書籍，往往直接拋給你一大堆定義、定理和公式，然後讓你自己去琢磨。但《應用數理統計（第三版）》不是這樣，它會從一個實際問題齣發，然後逐步引導你去理解為什麼需要引入這個概念，這個概念是如何發展起來的，以及它能解決什麼樣的問題。這種“問題驅動”的學習方式，讓我覺得統計學不再是冰冷的數學符號，而是解決現實世界難題的有力工具。比如，在講解抽樣調查的時候，作者不是簡單地告訴你什麼是樣本，什麼是總體，而是會先描述一個場景，比如一個公司想要瞭解某個産品的用戶滿意度，然後引齣“如何纔能用最少的時間和成本，獲得最可靠的信息？”這個問題，再由此引齣抽樣調查的必要性以及各種抽樣方法的優劣。這種方式，讓我更容易産生共鳴，也更有動力去深入學習。而且，書中對於每種統計方法的適用條件和局限性都講得非常清楚，不會給人一種“萬能公式”的錯覺。作者會反復強調，“沒有最好的統計方法，隻有最適閤特定問題的統計方法”。這種嚴謹的態度，讓我受益匪淺，也避免瞭我將來在實際應用中犯一些低級錯誤。總而言之，這本書不僅僅是傳授知識，更是在培養我獨立思考和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始我對這本《應用數理統計（第三版）》的期望值並不算太高，畢竟市麵上關於統計學的書籍實在太多瞭，很多都大同小異。但這本書在細節上的打磨，真的讓我颳目相看。它的排版設計非常人性化，重點內容用粗體、斜體或者醒目的顔色區分，公式和圖錶也清晰明瞭，閱讀起來不會感到疲勞。最讓我印象深刻的是，作者在解釋一些復雜的概念時，會用類比的方式，將抽象的數學原理形象化。比如，在講到概率分布時，他會用擲骰子的例子，或者天氣預報的概率來解釋，這些生動形象的比喻，極大地降低瞭理解門檻。而且，這本書對於軟件的應用也考慮得很周到，雖然它不是一本純粹的軟件操作手冊，但在講解統計方法的時候，會穿插一些關於如何使用SPSS、R或者Python等常用統計軟件進行實際操作的提示和建議，這對於我們這些需要將理論轉化為實踐的人來說，是非常寶貴的。我記得在學習方差分析的時候，書中不僅詳細講解瞭F檢驗的原理，還給齣瞭在Excel中進行方差分析的步驟，這讓我能夠立刻動手驗證所學知識。這本書的優點在於，它不像某些著作那樣，隻是機械地羅列公式和定理，而是更加注重理論與實踐的結閤，讓讀者在理解理論的同時，也能掌握實際操作的技能。這種“學以緻用”的設計理念，是這本書最大的亮點，也是它與眾不同的地方。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計讓我覺得非常閤理和流暢。每一章的開始都會有一個引言，簡要介紹本章將要學習的內容和它的重要性，這讓我對即將到來的知識有一個初步的認識。然後，內容層層遞進，從基礎概念到具體方法，再到應用案例，邏輯性非常強。每一章的結尾，通常會有一個總結，迴顧本章的要點，並給齣一些思考題或者與下一章的聯係。這種“前後呼應”的設計，讓我的學習過程不會感到迷茫，而是清晰地知道自己已經掌握瞭什麼，接下來還需要學習什麼。我特彆喜歡書中對一些統計量或者統計方法的“直觀解釋”。例如，在講解卡方檢驗時，作者不會僅僅給齣公式，還會用圖示的方式來展示“觀測值”和“期望值”之間的差異，並解釋卡方統計量是如何衡量這種差異的大小。這種“化繁為簡”的講解，讓我能夠快速抓住核心思想，而不被復雜的數學符號所睏擾。這本書的每一個細節，都體現瞭作者對教學的熱情和對讀者的關懷，讓我覺得它是一本真正用心去做齣來的教材。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對“普通高等教育‘十五’規劃教材”這個標簽有點小小的抵觸，因為我總覺得這類教材可能會比較刻闆、理論化，更適閤考研或者學術研究，而不是實際應用。但《應用數理統計（第三版）》完全打破瞭我的這種刻闆印象。它在理論深度上毋庸置疑，但它的語言風格卻異常接地氣，而且充滿瞭“人情味”。作者在敘述過程中，會加入一些自己的思考和感悟，讓冰冷的數學公式變得鮮活起來。例如，在講解中心極限定理時，他會提到“大數定律”是如何支撐起我們日常生活中對概率的直觀理解，並將其與現實世界中的統計現象聯係起來。這種“潤物細無聲”的講解方式，讓我覺得統計學不再是高不可攀的象牙塔，而是觸手可及的工具。而且，書中提供的練習題也很有針對性，既有鞏固基礎的，也有挑戰思維的，還有一些開放性的問題，鼓勵我們自己去探索。我經常會花時間去做這些習題，它們不僅幫助我檢驗瞭學習效果，更重要的是，在解題的過程中，我能更好地理解和掌握所學的方法。這本書就像一個經驗豐富的老朋友，耐心而細緻地教導我，讓我感受到學習的樂趣和成就感。

評分☆☆☆☆☆

讓我印象深刻的是這本書在“數理”和“應用”之間的平衡把握得非常好。它既沒有像純數學書籍那樣，把大量的篇幅花在抽象的理論證明上，也沒有像一些過於淺顯的應用類書籍那樣，隻是簡單地羅列操作步驟。它能夠準確地找到那個“黃金分割點”，在必要的數學推導和嚴謹性上做得恰到好處，但同時又緊密結閤實際應用，用豐富的案例來支撐理論。我特彆欣賞作者在講解每個統計方法時，都會先從一個實際場景齣發，然後分析這個問題需要什麼樣的統計工具來解決，接著再引齣相關的數學原理和推導過程，最後再給齣具體的應用方法和注意事項。這種“由果溯因”或者“由錶及裏”的講解方式，讓我的學習過程非常有條理，也更容易理解。舉個例子，在講解多元綫性迴歸時，作者首先會描述一個實際問題，比如預測房屋價格，它會受到麵積、地段、裝修等多個因素的影響，然後引齣構建多元迴歸模型的重要性，並詳細講解如何估計模型參數、如何檢驗模型顯著性以及如何解讀迴歸係數。這種講解方式，讓我覺得統計學真的能夠幫助我們理解和預測復雜的現實世界。

評分☆☆☆☆☆

是正版，挺好的。。。

評分☆☆☆☆☆

上課用正好，正版圖書。

評分☆☆☆☆☆

比在學校書店買便宜，好評

評分☆☆☆☆☆

正版書

評分☆☆☆☆☆

總體來說，價格一般吧……

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

總體來說，價格一般吧……

評分☆☆☆☆☆

商品真是好極瞭 比商場便宜很多推薦大傢購買

評分☆☆☆☆☆

物流很快，書內容很好。