科学版研究生教学丛书：数理统计（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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师义民，徐伟，秦超英，许勇 著

图书标签:

• 数理统计
• 统计学
• 研究生教材
• 高等教育
• 第四版
• 概率论
• 数理统计学
• 学术研究
• 理工科
• 教材

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030430090

版次：4

商品编码：11716805

包装：平装

丛书名： 科学版研究生教学丛书

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：332

字数：418000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：作为工科各专业研究生，数学与应用数学、信息与计算科学、统计学专业本科生的使用教材，也可供广大工程技术人员参考使用
本书为西北工业大学一线教学团队精心打造三十余年的数理统计教材，改版4次，印刷22次，包含工科研究生数理统计课程教学要求内容，讲解严谨，内容明了，提高工科研究生的统计理论水平和应用能力，新版配合R语言，与时俱进。

内容简介

　　《数理统计（第四版）》是根据全国工科院校硕士研究生“数理统计”课程的基本要求，在保留第三版的大部分内容和优点的基础上，适当补充和修订而成。《数理统计（第四版）》共分8章，内容包括：统计量与抽样分布、参数估计、统计决策与贝叶斯估计、假设检验、方差分析与试验设计、回归分析、多元分析初步、统计软件R语言简介．本版与第三版相比较，加强了数理统计方法和统计软件及应用的介绍，旨在提高工科研究生的统计理论水平和应用能力.《数理统计（第四版）》各章配有适量的习题，书后附有习题答案或提示．

作者简介

师义民，男，西北工业大学教授，1952年9月生，1987年硕士研究生毕业，获理学硕士学位，博士生导师，概率统计教研室主任，统计学专业学科带头人。1993起担任硕士生导师，从事应用概率统计、可靠性理论及应用，金融数学等方面的教学与科研工作。现任中国运筹学会可靠性分会理事，美国数学评论（MR）评论员，国际期刊《Journal of Physical Sciences》编委，西北工业大学理学院学位委员会委员。并担任国内外十余种重要期刊的论文评阅人。多年来，一直从事应用概率统计,可靠性理论及应用，数量经济与金融数学等方面的教学及研究工作。先后在系统可靠性分析计算与优化设计、截尾寿命试验的Bayes与经验Bayes统计分析、无失效数据的可靠性分析、截断型分布族参数的经验Bayes统计推断，资本市场期权定价，统计过程控制，数量经济与金融市场分析等研究方面，取得了一定的成绩。

目录

第四版 前言
第三版 前言
第二版 前言
第一版 前言
第1章 统计量与抽样分布
1.1基本概念
1.1.1总体和样本
1.1.2统计量和样本矩
1.1.3经验分布函数
1.2充分统计量与完备统计量
1.2.1充分统计量
1.2.2因子分解定理
1.2.3完备统计量
1.2.4指数型分布族
1.3抽样分布
1.3.1分布
1.3.2t分布
1.3.3F分布
1.3.4概率分布的分位数
1.3.5正态总体样本均值和方差的分布
1.3.6一些非正态总体样本均值的分布
1.4次序统计量及其分布
1.4.1次序统计量
1.4.2样本中位数和样本极差
习题

第2章 参数估计
第3章 统计决策与贝叶斯估计
第4章 假设检验
第5章 方差分析与试验设计
第6章 回归分析
第7章 多元分析初步
第8章 统计软件R语言简介
习题
习题答案
参考文献
附表

精彩书摘

　　《数理统计（第四版）》：
　　第1章 统计量与抽样分布
　　数理统计学是研究随机现象规律性的一门学科，它以概率论为理论基础，研究如何以有效的方式收集、整理和分析受到随机因素影响的数据，并对所考察的问题作出推理和预测，直至为采取某种决策提供依据和建议。数理统计研究的内容非常广泛，概括起来可分为两大类：一是试验设计，即研究如何对随机现象进行观察和试验，以便更合理更有效地获得试验数据；二是统计推断，即研究如何对所获得的有限数据进行整理和加工，并对所考察的对象的某些性质作出尽可能精确可靠的判断。数理统计是一门应用性很强的数学学科，已被广泛地应用到自然科学和工程技术的各个领域。数理统计方法已成为各学科从事科学研究以及在生产、管理、经济等部门进行有效工作的必不可少的数学工具。本章在回顾数理统计中的一些基本概念，如总体、样本、统计量和经验分布函数的基础上，介绍充分统计量、完备统计量以及一些重要统计量的分布等。
　　1.1.1总体和样本
　　1.总体在数理统计学中，我们把所研究对象的全体元素组成的集合称为总体(或称母体)，而把组成总体的每个元素称为个体。例如，在考察某批灯泡的质量时，该批灯泡的全体就组成一个总体，而其中每个灯泡就是个体。但是，在实际应用中，人们所关心的并不是总体中个体的一切方面，而所研究的往往是总体中个体的某一项或某几项数量指标。例如，考察灯泡质量时，我们并不关心灯泡的形状、式样等特征，而只研究灯泡的寿命、亮度等数量指标特征。如果只考察灯泡寿命这一项指标时，由于一批灯泡中每个灯泡都有一个确定的寿命值，因此，自然地把这批灯泡寿命值的全体视为总体，而其中每个灯泡的寿命值就是个体。由于具有不同寿命值的灯泡的比例是按一定规律分布的，即任取一个灯泡其寿命为某一值具有一定概率，因而，这批灯泡的寿命是一个随机变量，也就是说，可以用一个随机变量X来表示这批灯泡的寿命这个总体。因此，在数理统计中，任何一个总体都可用一个随机变量来描述。总体的分布及数字特征，即指表示总体的随机变量的分布及数字特征。对总体的研究也就归结为对表示总体的随机变量的研究。
　　……

前言/序言

为适应研究生“数理统计”课程教学改革的需要，这次编写的《数理统计》第四版是在保留第三版的大部分内容和优点的基础上，适当补充和修改而成．本次修订加强了数理统计方法和统计软件及应用的介绍．增加的新内容有：截尾样本下参数的最大似然估计，多元线性回归模型的预测，逐步回归，多项式回归，统计软件R语言简介及应用实例等.旨在提高工科研究生的统计理论水平和应用能力.
本书的第一章和第二章由秦超英编写、修订，第三章和第七章由师义民编写、修订，第四章和第六章由徐伟编写、师义民修订，第五章和第八章由许勇编写、修订.全书由师义民统稿与整理．
本书的编写与修订是西北工业大学研究生高水平课程建设的任务之一，得到了西北工业大学研究生院，科学出版社的大力支持和帮助．西北工业大学周丙常老师仔细校对了部分章节，给予了很大的帮助，在此一并致谢．
由于编者水平有限，书中错误之处，恳请读者指正.

编者
2014年6月于西北工业大学

《数理统计》（第四版） 《数理统计》（第四版）是一部系统深入介绍数理统计基本理论和方法的高等教育教材。本书旨在为数学、统计学、计算机科学、经济学、管理学、工程技术等相关专业的研究生提供扎实的数理统计基础，培养其运用统计方法分析和解决实际问题的能力。 全书结构严谨，内容涵盖了从基础概念到前沿应用的广泛领域。第一部分重点介绍概率论的基础知识，包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量、数字特征、大数定律和中心极限定理等。这部分内容为后续的统计推断奠定了坚实的理论基础，强调概率论与统计学之间的内在联系。 第二部分则聚焦于数理统计的核心内容。在描述统计方面，本书介绍了数据的组织、整理和初步分析，包括各种统计图表和描述性统计量。随后，深入讲解了统计推断的两个主要分支：参数估计和假设检验。 在参数估计部分，本书系统阐述了点估计的各种方法，如矩估计法、最大似然估计法，并详细介绍了估计量的优良性判据，包括无偏性、有效性、相合性等。对于区间估计，则讲解了置信区间的构造原理和常用方法的应用。 假设检验是本书的另一核心内容。本书从 Neyman-Pearson 引理出发，系统介绍了功效函数、最显著性检验等重要概念，并深入讲解了各种常用的假设检验方法，如 t 检验、卡方检验、F 检验等，以及它们在不同场景下的应用。 第三部分则进一步拓展了统计推断的范围，介绍了回归分析和方差分析。在线性回归分析中，本书详细讲解了一元线性回归和多元线性回归模型，包括模型设定、参数估计、显著性检验、拟合优度检验以及模型诊断等内容。在方差分析方面，则介绍了单因素和多因素方差分析，用于比较多个总体的均值是否存在显著差异。 此外，本书还触及了非参数统计、多重比较、实验设计等更高级的主题，为读者提供了更广阔的视野。 《数理统计》（第四版）的特点在于： 理论严谨性： 每一个概念的引入都伴随着严格的数学推导和证明，确保理论的准确性和深刻性。 逻辑清晰性： 全书内容循序渐进，从基础概念到复杂模型，逻辑链条清晰，便于读者逐步理解和掌握。 方法实用性： 在讲解理论的同时，本书也注重方法的实际应用，提供了丰富的例题和习题，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 现代化视角： 本书融入了现代统计思想，对一些经典方法进行了更新和拓展，并暗示了统计学在当今大数据时代的重要作用。 本书适合作为高等院校数学、统计学、经济学、管理学、金融学、计算机科学、工程学等专业研究生的核心教材，也可供相关领域的研究人员和从业人员参考阅读，以巩固和提升其数理统计的理论水平和应用能力。掌握本书内容，将为读者在数据分析、建模、决策等领域的研究和实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏这本书的一点，是它所蕴含的“求真务实”的学术精神。在讲解过程中，作者并没有回避一些统计方法存在的局限性或者争议之处，而是会客观地分析它们的优缺点，以及在什么情况下可能出现问题。例如，在介绍某种近似方法时，作者会清晰地说明它的适用条件，以及当条件不满足时可能会带来的误差。这种严谨的态度，让我觉得这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养一种批判性思维。作者鼓励我们去质疑，去思考，去探索更好的解决方案，而不是全盘接受。这种学术精神，对于我们这些未来的科研工作者来说，是非常宝贵的。它让我明白，科学的进步往往伴随着对既有理论的审视和挑战，而这种审视和挑战，正是建立在对基础理论的深刻理解之上的。

评分☆☆☆☆☆

我在这本书中发现的一个非常独特之处，是它在某些关键概念的讲解中，会引入一些历史背景或者发展脉络。例如，在介绍某个统计方法时，作者会简要提及这个方法的提出者是谁，它是在什么背景下被提出的，以及它在发展过程中经历了哪些重要的改进。这种做法，让我觉得学习过程更加生动有趣，也更能理解为什么这个方法是这样被设计出来的。它不仅仅是一堆冰冷的数学公式，背后还有人类智慧的结晶和不断探索的精神。此外，书中对于不同统计方法的比较和辨析也做得相当到位。比如，在介绍几种相似的估计方法时，作者会详细分析它们的优缺点、适用范围以及在不同场景下的表现，这让我能够根据实际问题选择最合适的方法，而不是盲目套用。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，无疑对提升我的统计思维能力大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

这本书在章节的过渡和内容的衔接上，做得非常流畅。每一章的结尾，都会对本章内容进行一个简要的总结，并引出下一章将要学习的内容，这让我能够清楚地看到整个知识体系是如何构建起来的。例如，在讲完参数估计之后，下一章就会自然地过渡到假设检验，解释为什么我们需要进行假设检验，以及它与参数估计之间的内在联系。作者仿佛是一位经验丰富的向导，带领着我们在数理统计的广阔领域里探索，每一步都走得很稳健，让我不会感到迷失。这种精心设计的章节过渡，让我在学习过程中，能够保持一种连续的思维，不会因为知识点的跳跃而产生困惑，也更容易将零散的知识点整合成一个有机的整体。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计，可以说是匠心独运。它不是那种把所有内容一股脑地堆砌起来的书，而是非常有层次感。首先，每一章的开头都会有一个清晰的章节导引，告诉你这一章要讲什么，以及它与前面章节的联系，这对于我把握整体知识框架非常有帮助。然后，每个小节的内容都会围绕一个核心主题展开，讲解清晰，逻辑严密。我特别喜欢书中对定理和推导的处理方式。定理部分会清晰地列出定理的陈述，然后是证明过程。证明过程中的每一步都给出了详细的解释，有时候还会穿插一些几何图形或者示意图来辅助理解，这对于理解抽象的数学证明非常有帮助。而且，书中还会在定理证明的后面，给出一些关于定理的“理解提示”，解释定理的实际意义，以及它在哪些方面可以应用，这让我不再是死记硬背公式，而是真正理解了定理的精髓。这种结构设计，让我在学习过程中，能够清晰地看到知识的脉络，不会迷失方向，也更容易构建起完整的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书在练习题的设计上，也做到了“深浅适度，各有侧重”。我最看重的是，每一章的习题不仅仅是简单地重复课本上的例子，而是有一些需要综合运用多个知识点才能解决的问题。这让我能够检验自己对知识的掌握程度，以及是否能够灵活运用所学的理论。习题的难度梯度也设计得比较合理，从一些巩固基础的简单题，到一些需要深入思考和分析的难题，都应有尽有。更让我感到满意的是，书后附带的习题解答，不仅仅是给出最终答案，对于一些关键的题目，还会给出详细的解题思路和过程，这对于我独立完成习题，以及在遇到困难时寻求帮助，都提供了极大的便利。我常常会先尝试自己做，遇到实在解决不了的问题，再对照答案中的思路，然后自己再重新思考一遍，这种反复的过程，让我对知识的掌握更加牢固。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，我必须点赞。它不像有些学术著作那样，写得晦涩难懂，充满了生僻的专业术语，读起来像是在啃一本字典。这本书的作者显然非常注重与读者的沟通，用词非常精炼，同时又保持了科学的严谨性。很多时候，在解释一个复杂的概念时，作者会穿插一些更通俗易懂的类比，或者用一种“反问”的方式引导读者思考，让我在阅读过程中不会感到枯燥乏味，反而会有一种“被引导”的感觉，仿佛作者就在我身边，耐心细致地讲解。而且，书中对数学符号的使用也非常规范，每一个符号的出现都会给出明确的定义，不会出现模棱两可的情况。我尤其喜欢书中那些“提示”和“注意”的部分，它们往往能点出一些容易出错的地方，或者是一些重要的关键点，这些细节上的补充，对于我们这些刚入门的学生来说，简直是雪中送炭。有时候，我会反复阅读这些提示，加深理解。感觉作者真的是站在学生的角度去思考，把复杂的问题简单化，把抽象的概念具体化，让学习过程变得更加顺畅和高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计我一开始觉得有点朴实，甚至可以说是不起眼，但正是这种低调，反而让我有了一种沉静的感觉。拿到手里，书的纸张质感很好，不是那种光滑得有点刺手的，也不是太粗糙，是一种很舒服的触感，翻页的时候也不会发出刺耳的声音。我最喜欢的是它的装帧，线装的，翻开之后能完全平铺在桌面上，这对于我这种喜欢做笔记、划重点的读者来说，简直是福音。很多书，特别是厚重的教材，翻起来都很费劲，总要用手压着，但这本书完全不会，而且感觉非常牢固，不会有掉页的风险。书的大小也适中，放在我的书架上不会显得突兀，拿在手里阅读也很趁手，不像有些巨著，搬动起来都觉得是个负担。字体的大小和行间距也设计得恰到好处，不会让人觉得拥挤，也不会觉得太空旷，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。排版也很清晰，公式、定理、例题都区分得明明白白，视觉上很舒服。总的来说，从拿到书的那一刻起，它就给我一种“值得信赖”的感觉，一种踏实的感觉，就像是一位经验丰富的老教授，虽然话不多，但字字珠玑。这种细致入微的设计，绝对是经过深思熟虑的，也让我对接下来的内容充满了期待，相信它会是学习路上的好帮手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的一个显著优点是它对数学推导的严谨性。在讲解每一个公式和定理时，作者都提供了非常详细的数学推导过程，并且每一步都力求清晰明了，逻辑链条完整。我特别欣赏的是，作者会在推导过程中，明确指出每一步所依据的公理、定理或者性质，这使得整个推导过程透明化，让我能够完全理解其数学根基。对于一些比较复杂的推导，作者还会在旁边给出一些辅助性的解释，或者用不同的颜色标出关键的步骤，这对于我这种数学功底不是特别扎实的读者来说，无疑是极大的帮助。我尝试着自己去推导一些公式，对照书中的过程，发现自己真的能够理解其中的奥妙。这种严谨的数学推导，不仅锻炼了我的数学思维，更让我对数理统计的理论有了更深刻的认识，不再是停留在表面，而是真正掌握了其内在的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，我最大的感受就是“条理清晰，循序渐进”。作为一名数理统计的初学者，我一开始对这个领域是既好奇又有些畏惧的，毕竟涉及大量的数学理论和符号。但这本书从最基础的概念讲起，比如随机变量、概率分布这些，都给出了非常形象的比喻和直观的解释，而不是直接扔一堆公式。我尤其欣赏的是它在引入新的概念时，会先回顾之前学过的知识，明确新旧知识之间的联系，这样我就不会觉得知识点是孤立的，而是像一串项链上的珍珠，一颗一颗地串联起来。书中大量的例题也是我爱不释手的原因，每一个定理、每一个推导，几乎都配有相应的例题，而且例题的难度是逐步增加的，从最简单的应用到一些稍微复杂的情境，都覆盖得很到位。更重要的是，这些例题的解答过程都非常详细，不仅仅是给出最终答案，而是会把每一步的思考过程、使用的公式、以及需要注意的地方都一一列出，让我能够真正理解“为什么这么做”。有时候，我还会对照书中的讲解，自己尝试着去推导一些公式，感觉这本书给了我很大的信心，不再是单纯地记忆，而是真正地理解了背后的逻辑。这种教学方式，对于培养学生的独立思考能力和解决问题的能力，我觉得非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

书中对于实际应用的重视程度，让我感到惊喜。虽然这是一本数理统计的教材，但它并没有局限于纯粹的理论讲解，而是非常注重理论与实践的结合。书中穿插了大量的统计应用案例，涵盖了经济、金融、医学、工程等多个领域。这些案例的选取非常有代表性，能够直观地展示数理统计在解决实际问题中的威力。作者在讲解每个案例时，都会先介绍问题的背景，然后分析如何运用所学的统计知识来建模和分析，最后给出结论。更重要的是，书中还会提及一些常用的统计软件（虽然没有详细的软件操作教程，但会给出相关的指示），引导我们如何将理论知识转化为实际操作。这种“理论联系实际”的教学方式，让我觉得数理统计不再是枯燥的数学游戏，而是解决现实世界中各种问题的强大工具，极大地激发了我学习的兴趣和动力。

评分☆☆☆☆☆

快递速度非常快，急用，及时赶上了

评分☆☆☆☆☆

弄得有点皱，其他的都还好

评分☆☆☆☆☆

研究生教材，快递很快，整体不错

评分☆☆☆☆☆

教材！包装和质量都不错！

评分☆☆☆☆☆

书不错

评分☆☆☆☆☆

很好，很快，很有用。

评分☆☆☆☆☆

速度还是挺快的，一天就到了

评分☆☆☆☆☆

图书正版！很不错，还有塑封，继续支持京东哦~加油！

评分☆☆☆☆☆

只是为了凑字赚京豆而已。