数理统计学讲义（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈家鼎，孙山泽，李东风，刘力平 著

图书标签:

• 数理统计学
• 统计学
• 概率论
• 高等教育
• 教材
• 学术
• 理工科
• 数学
• 第3版
• 学习

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040424614

版次：3

商品编码：11730055

包装：平装

丛书名： “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：375

字数：450000

正文语种：中文

内容简介

　　本版对第2版的许多章节进行了改写与扩充，增添了许多重要的内容和实际应用例子，在叙述方法和内容编排上注意重点与非重点、基本内容与进一步内容的界限，层次分明，便于教学。
　　《数理统计学讲义（第3版）》共8章，包括绪论、估计、假设检验、回归分析与线性模型、试验设计与方差分析、序贯分析初步、统计决策与贝叶斯统计大意、抽样调查概述等，内容较丰富、重点突出、文字确切易懂。
　　《数理统计学讲义（第3版）》可作为高等学校数学类专业、统计学专业及有关专业数理统计课程的教材或参考书。

内页插图

目录

第一章 绪论
§1 数理统计学的研究对象
§2 数理统计学的基本概念
§3 数理统计学发展简史

第二章 估计
§1 参数估计的方法
§2 估计的优良性标准
§3 置信区间（区间估计）
§4 分布函数与密度函数的估计
习题

第三章 假设检验
§1 问题的提法
§2 N-P引理及似然比检验法
§3 单参数情形的假设检验
§4 广义似然比检验
§5 临界值和p值
§6 比率的假设检验
§7 拟合优度检验
§8 几种常用的非参数检验
习题

第四章 回归分析与线性模型
§1 引言
§2 一元线性回归
§3 线性模型的参数估计
§4 线性模型的假设检验
§5 回归分析
§6 回归自变量的选择
§7 逻辑斯谛回归模型
习题

第五章 试验设计与方差分析
§1 全面试验的方差分析
§2 多因素试验设计问题的提法与数学模型
§3 正交表和正交设计
§4 平衡不完全区组（BIB）设计
习题

第六章 序贯分析初步
§1 序贯方法的重要性与两个要素
§2 序贯概率比检验（SPRT）
§3 序贯估计与随机逼近
习题

第七章 统计决策与贝叶斯统计大意
§1 统计决策问题概述
§2 什么是贝叶斯统计
§3 先验分布的确定
§4 应用实例——电视机寿命验证试验的贝叶斯方法
习题

第八章 抽样调查概述
§1 问题的提法
§2 单纯随机抽样
§3 区间估计与样本量的确定
§4 有放回pps不等概抽样
§5 分层抽样
§6 二阶抽样
§7 基于超总体模型的方法
习题

附表
附表1 标准正态分布数值表
附表2 t分布临界值表
附表3 x2分布临界值表
附表4 F分布临界值表（α=0.05）
附表5 F分布临界值表（α=0.025）
附表6 F分布临界值表（α=0.01）
附表7 柯尔莫哥洛夫检验的临界值表
附表8 符号检验临界值表
附表9 两样本秩和检验的临界值表
附表10 常用正交表
附表11 随机数表
参考书目

《统计学原理与方法》（修订版） 本书旨在为读者构建坚实的统计学理论基础，并引导其掌握实用的统计分析技术。全书内容涵盖从基础概念到高级应用的广泛领域，力求在严谨性与易读性之间取得平衡，特别适合作为高等院校相关专业本科生、研究生及统计学初学者的入门教材，同时也为需要运用统计学解决实际问题的科研人员和业界人士提供有益参考。 核心内容概览： 第一部分：统计学基础与描述性统计 本部分着重于统计学的基本概念，为后续深入学习打下坚实基础。 统计学导论： 介绍统计学的定义、研究对象、基本思想及在科学研究和社会实践中的重要作用。区分描述性统计与推断性统计，阐述数据收集、整理、分析和解释的全过程。 数据的类型与尺度： 详细讲解不同类型的数据（如定性数据、定量数据）及其对应的测量尺度（如定类、定序、定距、定比），并说明不同数据类型和尺度对统计方法选择的影响。 数据的整理与表示： 教授如何对原始数据进行有效的整理，包括分组、频数分布等。重点介绍各种图表工具，如频数分布表、直方图、条形图、饼图、折线图、散点图等，以及它们在数据可视化和初步洞察中的作用。 集中趋势的度量： 深入探讨描述数据中心位置的常用指标，包括均值（算术平均数）、中位数、众数。分析各自的特点、适用范围及其计算方法，并通过实例说明其在数据特征刻画上的不同侧重。 离散程度的度量： 讲解衡量数据分散程度的常用指标，如极差、四分位数间距、方差、标准差、变异系数。阐述这些指标如何反映数据的波动性和可比性，并介绍其计算公式和实际应用。 位置的度量： 介绍百分位数、十分位数、四分位数等概念，以及它们在描述数据分布中特定位置上的意义。 第二部分：概率论基础与随机变量 本部分为推断性统计奠定理论基石，系统介绍概率论的核心概念。 概率论基本概念： 定义随机事件、样本空间、概率，并介绍概率的基本性质、加法公式、乘法公式、条件概率、全概率公式及贝叶斯公式。 随机变量及其分布： 引入随机变量的概念，区分离散型随机变量和连续型随机变量。详细介绍几种重要的离散型分布，如二项分布、泊松分布；以及几种重要的连续型分布，如均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）。 多维随机变量： 介绍联合分布、边缘分布、条件分布，以及随机变量的协方差与相关系数，为理解多个变量之间的关系奠定基础。 期望与方差： 深入探讨随机变量的期望（均值）和方差的计算及其性质，并介绍期望的线性性质等重要定理。 第三部分：统计推断 本部分是本书的核心，详细介绍如何从样本数据推断总体的统计特征。 参数估计： 点估计： 介绍点估计的概念、性质（无偏性、有效性、一致性），以及矩估计法和最大似然估计法等常用估计方法。 区间估计： 讲解置信区间（置信限、置信水平）的概念，并推导总体均值、总体比例、总体方差的置信区间的计算方法，重点分析正态分布下和近似情况下的置信区间。 假设检验： 基本概念： 介绍假设检验的基本思想、原假设与备择假设、检验统计量、拒绝域、显著性水平（α）、P值等核心概念。 单样本检验： 详细介绍单样本Z检验、t检验，以及关于总体比例的检验。 双样本检验： 讲解独立同分布的两样本Z检验、t检验（包括方差相等和不相等的两种情况），以及配对t检验。 方差分析（ANOVA）： 介绍单因素方差分析的原理、计算步骤及F检验，用于比较三个或三个以上样本均值是否存在显著差异。 非参数检验简介： 简要介绍一些不依赖于总体分布假设的非参数检验方法，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等。 第四部分：回归分析与相关分析 本部分聚焦于变量之间的关系建模与分析。 相关分析： 介绍相关系数的概念，包括Pearson相关系数，用于衡量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。 简单线性回归： 讲解简单线性回归模型的建立，包括回归方程的估计（最小二乘法）、回归系数的检验，以及模型拟合优度（决定系数R²）的评估。 多元线性回归： 扩展到多元回归，介绍包含多个预测变量的回归模型，包括模型系数的估计与检验、变量选择、多重共线性问题等。 回归诊断： 介绍如何通过残差分析、异常值检测等方法对回归模型的有效性进行诊断。 第五部分：其他重要统计方法 本部分介绍一些在特定场景下常用的统计技术。 卡方检验（χ²检验）： 讲解卡方拟合优度检验和卡方独立性检验，用于分析分类变量的观测频率是否与期望频率一致，以及两个分类变量之间是否存在关联。 时间序列分析基础： 简要介绍时间序列数据的特点、平稳性、自相关性等基本概念，以及常用的时间序列模型（如ARIMA模型）的初步介绍。 抽样调查方法简介： 介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等基本抽样方法，以及样本量确定的原则。 特点与亮点： 理论与实践结合： 本书在阐述统计学原理的同时，大量引用实际案例，并通过清晰的步骤演示如何将理论应用于数据分析，帮助读者理解统计方法的实际意义。 数学严谨性： 在保持易懂性的前提下，本书对关键概念的数学推导力求严谨，为读者提供扎实的理论基础。 循序渐进的教学设计： 内容组织结构清晰，从基础概念逐步深入到高级应用，确保读者能够逐步掌握复杂的统计思想。 图表辅助： 大量使用图表来解释概念、展示数据分布和分析结果，提升了教学的直观性和趣味性。 适度的计算示例： 书中包含适度的计算示例，帮助读者熟悉统计量的计算过程，而非仅仅依赖于软件输出。 强调统计思维： 本书不仅教授“如何做”，更注重引导读者理解“为何这样做”，培养读者独立的统计分析和批判性思维能力。 适用读者： 大学本科生： 统计学、数学、经济学、管理学、心理学、生物学、工程学等专业本科生的教材或参考书。 研究生： 准备攻读相关专业研究生的学生，或作为研究生阶段统计学课程的入门教材。 科研人员： 需要在研究中运用统计方法进行数据分析的各领域研究人员。 业界人士： 从事数据分析、市场研究、质量控制、金融分析等工作，需要提升统计分析能力的专业人士。 自学者： 希望系统学习统计学知识的自学者。 通过学习本书，读者将能够理解统计学的核心思想，掌握基本的统计分析工具，并具备运用统计学解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

《数理统计学讲义（第3版）》这本书，对我来说，与其说是一本教材，不如说是一次沉浸式的学术体验。作者在文字的组织上，有着一种独特的魅力，仿佛是在与读者进行一场深入的对话。他善于使用形象的比喻和生动的例子，将那些抽象的数学概念具象化，让学习过程不再枯燥。我特别喜欢他在讲解随机变量及其分布时，所使用的那些生活中的例子，比如抛硬币、测量身高等等，这些例子虽然简单，却能精准地捕捉到概率分布的精髓，让我能够快速建立起对这些概念的直观认识。 而且，这本书在内容的广度上也做得相当出色。它涵盖了数理统计的各个核心分支，从基础的概率论，到参数估计、假设检验，再到回归分析、方差分析等等，内容全面而系统。更重要的是，作者在不同章节之间的衔接上做得非常流畅，能够让你清晰地看到各个知识点是如何层层递进，相互关联的。 除了理论讲解，书中还穿插了大量的图表和可视化呈现。例如，在解释置信区间时，作者会用图示来直观地展示不同置信水平下区间长度的变化，以及样本量对区间精度的影响。这些可视化元素极大地帮助我理解和记忆那些复杂的数学关系，让抽象的理论变得更加生动和易于理解。

评分☆☆☆☆☆

我近期阅读的《数理统计学讲义（第3版）》，给我留下了深刻的印象。这本书在内容的组织上，非常注重逻辑性和层次感。作者在引入每一个新的概念之前，都会先回顾相关的旧知识，或者先设定一个引人入胜的实际问题，然后循序渐进地导出新的理论。这种“问题驱动”的学习方式，让我能够始终保持学习的动力，并且能够清晰地理解每一个知识点的重要性。 在讲解参数估计时，书中不仅详细介绍了最大似然估计、矩估计等经典方法，还对这些方法的优缺点进行了深入的比较和分析，并提供了如何在实际问题中选择合适估计方法的指导。这对于我这样的初学者来说，是非常有价值的。它不仅仅是告诉我“怎么做”，更重要的是告诉我“为什么这么做”以及“在什么情况下这样做最好”。 此外，书中还加入了对统计软件应用的介绍，虽然不是重点，但这些简短的提示和指导，让我能够更快地将理论知识应用到实际数据分析中，这对于提升我的实践能力非常有帮助。作者的叙述风格也是非常严谨的，每一个数学符号的出现，每一个公式的推导，都力求做到精确无误。

评分☆☆☆☆☆

《数理统计学讲义（第3版）》是一本能让我“豁然开朗”的书。它最突出的优点在于，作者能够将一些非常抽象和复杂的数理统计概念，解释得生动有趣，并且易于理解。我特别喜欢作者在讲解一些“难点”时，所采用的“图解法”。例如，在解释中心极限定理时，他用了一系列图示来展示不同分布在样本量增加时，其抽样分布如何逐渐趋近于正态分布。这种直观的呈现方式，让我立刻就明白了其中的原理。 这本书的内容涵盖非常广泛，从最基础的随机事件的概率计算，到复杂的多元统计分析，几乎无所不包。而且，在每一个分支领域，作者都进行了深入的挖掘，提供了非常详尽的理论阐述和方法介绍。我尤其对书中关于贝叶斯统计的讲解印象深刻，它打破了我之前对传统频率学派的固有认知，让我看到了另一种看待统计推断的视角。 值得一提的是，这本书在数学符号的使用上也十分规范和统一，这对于一个对数学比较敏感的读者来说，是非常重要的。清晰一致的符号系统，能够减少很多不必要的理解障碍，让我在学习过程中能够更专注于知识本身。

评分☆☆☆☆☆

从《数理统计学讲义（第3版）》这本书中，我学到了很多关于统计推断的精髓。作者在讲解过程中，非常注重理论的深度和方法的严谨性。他并没有回避数理统计中那些复杂的数学推导，而是以一种清晰、系统的方式呈现出来，这让我能够真正理解每一个结论是如何得出的。 书中最让我印象深刻的是，作者在讲解不同统计方法时，都会强调它们的适用条件和局限性。这让我在面对实际问题时，能够更准确地选择合适的方法，避免误用。 此外，这本书的排版和设计也非常出色，图表清晰，公式规范，阅读起来非常舒适。总而言之，这绝对是一本值得反复阅读和学习的数理统计学经典。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在研读《数理统计学讲义（第3版）》，发现这本书在内容的组织和呈现上，都充满了智慧。作者在讲解每一个统计量或统计方法时，都会先给出其背后的统计思想和应用场景，这让我能够深刻理解该方法的重要性，以及它在解决什么样的问题时发挥作用。而不是仅仅停留在公式的层面。 书中关于统计模型的选择与检验的部分，尤为让我受益。作者详细阐述了如何根据数据的特点和研究目的来选择合适的统计模型，以及如何通过各种检验方法来评估模型的拟合优度。这让我明白，统计分析不仅仅是描述数据，更重要的是通过模型来揭示数据背后的规律，并进行预测和决策。 这本书的语言风格也是我非常欣赏的一点。作者的文字功底深厚，叙述清晰流畅，逻辑严谨。他能够用一种非常“接地气”的方式，来解释那些看似高深的数理统计理论，让学习过程变得更加轻松愉快。

评分☆☆☆☆☆

《数理统计学讲义（第3版）》是一本我愿意反复翻阅的书。它最吸引我的地方在于，作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合。书中大量的案例分析，让我能够看到数理统计在各个领域的实际应用，比如在金融、医学、工程等领域。这些案例的选取都非常贴近实际，并且讲解得非常透彻，让我在理解理论的同时，也能够获得解决实际问题的灵感。 而且，这本书在篇幅和内容深度上都达到了一个非常好的平衡。它既不像一些入门书籍那样过于肤浅，也避免了像一些高级参考书那样过于理论化而难以消化。作者以一种恰到好处的深度，将数理统计的核心概念和方法呈现在读者面前，既能满足初步学习的需求，也能为进一步深入研究打下坚实的基础。 我对书中关于统计模型构建的部分尤为赞赏。作者不仅介绍了常见的模型，还详细阐述了模型选择、模型诊断以及模型改进的原则和方法。这让我明白，统计建模不仅仅是套用公式，更是一个反复迭代、不断优化的过程。书中对模型有效性的评估方法也讲解得非常清晰，让我能够对模型的结果有更客观的认识。

评分☆☆☆☆☆

我最近在钻研《数理统计学讲义（第3版）》，不得不说，它在我对数理统计的认知版图上填补了许多空白。这本书的优点在于其对概念的精炼和对逻辑的严密。作者并没有回避数理统计中那些看似晦涩的数学细节，而是以一种“抽丝剥茧”的方式，将复杂的数学推导过程呈现得井井有条。对于我这种喜欢追根溯源的读者而言，这种严谨的论证过程是极具吸引力的。 举个例子，在关于假设检验的部分，作者不仅仅是介绍了P值和显著性水平的概念，更深入地阐述了这些统计量背后所蕴含的决策理论，以及在不同犯错代价下如何选择最佳的检验策略。这种从理论基础到实际决策的延伸，让我对如何科学地进行统计推断有了更深刻的理解。书中还大量引用了不同学派的观点，并对它们的异同进行了比较分析，这使得读者能够更全面地认识数理统计的发展脉络和不同方法的优势劣势。 更令我惊喜的是，书中对一些经典统计问题的处理方式也别出心裁。作者并没有简单地复述教科书上的标准解法，而是会提供一些更具洞察力的视角，或者指出某些解法的局限性，引导读者思考更优化的解决方案。这种“不落俗套”的处理方式，让我在学习过程中不断有新的启发，也培养了我独立思考和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《数理统计学讲义（第3版）》真的是让我惊艳到了，我本来以为会是一本枯燥乏味的教科书，但读起来却意外地引人入胜。作者的叙述方式非常清晰，即使是像我这样对统计学不算特别精通的读者，也能很快理解书中的概念。最让我印象深刻的是，书中不仅仅是罗列公式和定理，更注重对这些理论背后思想的阐释。例如，在讲解概率分布时，作者并没有止步于各种分布的性质和参数，而是花了大量的篇幅去解释它们是如何在现实世界中产生的，以及它们分别代表着什么样的统计模型。这种“知其然，知其所以然”的教学方式，让我对数理统计有了更深层次的认识。 而且，书中给出的例题和习题设计得非常巧妙，既有理论推导的练习，也有实际应用的场景模拟。我尤其喜欢那些结合实际数据分析的例子，它们让我能够直观地感受到数理统计在解决实际问题中的强大力量。比如，在讲解回归分析时，书中就引用了一个关于房价预测的案例，通过对历史数据的分析，逐步构建出预测模型，并解释了模型的优劣和适用范围。这种从理论到实践的无缝衔接，极大地提升了我的学习兴趣和主动性。 当然，这本书的严谨性也是毋庸置疑的。每一个概念的引入，每一个定理的推导，都力求做到逻辑清晰，论证充分。作者在处理一些复杂的概念时，会循序渐进地引导读者，先从简单的特例入手，再逐步推广到一般情况，让读者在理解的基础上，逐步构建起完整的知识体系。对于那些需要深入研究数理统计的读者来说，这本书无疑是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

在我阅读过的数理统计类书籍中，《数理统计学讲义（第3版）》无疑是让我印象最深刻的一本。它的语言风格非常朴实，没有过多的修饰，但每一个字都充满了信息量。作者在讲解过程中，总能用最简洁明了的语言，将最核心的知识点传递给读者。我尤其喜欢他在阐述一些容易混淆的概念时，所使用的类比和区分，这让我能够准确地把握它们之间的细微差别。 这本书的结构也设计得非常合理。它遵循着从易到难，从简到繁的原则，一步一步地引导读者进入数理统计的殿<bos>。从概率论的基础，到各种统计推断的方法，再到更高级的主题，整个过程都显得非常自然和连贯。我从来不会感到突兀或者不解。 另外，书中对一些经典问题的解题思路和方法进行了深入的探讨，这让我不仅仅是学会了“怎么解”，更重要的是理解了“为什么这么解”。作者会提供多种解题思路，并比较它们的优劣，这极大地拓宽了我的解题视野，也培养了我独立思考的能力。

评分☆☆☆☆☆

《数理统计学讲义（第3版）》这本书，在我看来，是一本真正意义上的“讲义”。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思想的传递。作者在讲解过程中，始终贯穿着对统计思维的强调，鼓励读者去思考“为什么”，而不是简单地记忆“怎么做”。 我特别喜欢书中关于“误差”和“偏差”的讨论。作者不仅解释了它们的来源和影响，还提供了如何去控制和减小它们的策略。这让我对统计分析的准确性和可靠性有了更深刻的认识。 这本书的习题设计也非常贴心。它不仅有基础的练习题，还有一些需要综合运用多个知识点才能解决的挑战性题目。这些题目能够有效地检验我对知识的掌握程度，并促使我进行更深入的思考。

评分☆☆☆☆☆

书不错，速度也很快，正好上课用。

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这本书非常好

评分☆☆☆☆☆

很好的数理统计书，历经3版

评分☆☆☆☆☆

正版图书，价格贵啊。

评分☆☆☆☆☆

很好很满意，商品描述属实，价格合适，送货快，好评！

评分☆☆☆☆☆

很不错，发货时用了纸箱子，值得表扬

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内容不错，值得学习，好评

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内容不错，值得学习，好评

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纸质不怎么样，不过是最新版次的