數理統計學講義（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳傢鼎，孫山澤，李東風，劉力平 著

圖書標籤:

• 數理統計學
• 統計學
• 概率論
• 高等教育
• 教材
• 學術
• 理工科
• 數學
• 第3版
• 學習

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040424614

版次：3

商品編碼：11730055

包裝：平裝

叢書名： “十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-07-01

用紙：膠版紙

頁數：375

字數：450000

正文語種：中文

內容簡介

　　本版對第2版的許多章節進行瞭改寫與擴充，增添瞭許多重要的內容和實際應用例子，在敘述方法和內容編排上注意重點與非重點、基本內容與進一步內容的界限，層次分明，便於教學。
　　《數理統計學講義（第3版）》共8章，包括緒論、估計、假設檢驗、迴歸分析與綫性模型、試驗設計與方差分析、序貫分析初步、統計決策與貝葉斯統計大意、抽樣調查概述等，內容較豐富、重點突齣、文字確切易懂。
　　《數理統計學講義（第3版）》可作為高等學校數學類專業、統計學專業及有關專業數理統計課程的教材或參考書。

內頁插圖

目錄

第一章 緒論
§1 數理統計學的研究對象
§2 數理統計學的基本概念
§3 數理統計學發展簡史

第二章 估計
§1 參數估計的方法
§2 估計的優良性標準
§3 置信區間（區間估計）
§4 分布函數與密度函數的估計
習題

第三章 假設檢驗
§1 問題的提法
§2 N-P引理及似然比檢驗法
§3 單參數情形的假設檢驗
§4 廣義似然比檢驗
§5 臨界值和p值
§6 比率的假設檢驗
§7 擬閤優度檢驗
§8 幾種常用的非參數檢驗
習題

第四章 迴歸分析與綫性模型
§1 引言
§2 一元綫性迴歸
§3 綫性模型的參數估計
§4 綫性模型的假設檢驗
§5 迴歸分析
§6 迴歸自變量的選擇
§7 邏輯斯諦迴歸模型
習題

第五章 試驗設計與方差分析
§1 全麵試驗的方差分析
§2 多因素試驗設計問題的提法與數學模型
§3 正交錶和正交設計
§4 平衡不完全區組（BIB）設計
習題

第六章 序貫分析初步
§1 序貫方法的重要性與兩個要素
§2 序貫概率比檢驗（SPRT）
§3 序貫估計與隨機逼近
習題

第七章 統計決策與貝葉斯統計大意
§1 統計決策問題概述
§2 什麼是貝葉斯統計
§3 先驗分布的確定
§4 應用實例——電視機壽命驗證試驗的貝葉斯方法
習題

第八章 抽樣調查概述
§1 問題的提法
§2 單純隨機抽樣
§3 區間估計與樣本量的確定
§4 有放迴pps不等概抽樣
§5 分層抽樣
§6 二階抽樣
§7 基於超總體模型的方法
習題

附錶
附錶1 標準正態分布數值錶
附錶2 t分布臨界值錶
附錶3 x2分布臨界值錶
附錶4 F分布臨界值錶（α=0.05）
附錶5 F分布臨界值錶（α=0.025）
附錶6 F分布臨界值錶（α=0.01）
附錶7 柯爾莫哥洛夫檢驗的臨界值錶
附錶8 符號檢驗臨界值錶
附錶9 兩樣本秩和檢驗的臨界值錶
附錶10 常用正交錶
附錶11 隨機數錶
參考書目

《統計學原理與方法》（修訂版） 本書旨在為讀者構建堅實的統計學理論基礎，並引導其掌握實用的統計分析技術。全書內容涵蓋從基礎概念到高級應用的廣泛領域，力求在嚴謹性與易讀性之間取得平衡，特彆適閤作為高等院校相關專業本科生、研究生及統計學初學者的入門教材，同時也為需要運用統計學解決實際問題的科研人員和業界人士提供有益參考。 核心內容概覽： 第一部分：統計學基礎與描述性統計 本部分著重於統計學的基本概念，為後續深入學習打下堅實基礎。 統計學導論： 介紹統計學的定義、研究對象、基本思想及在科學研究和社會實踐中的重要作用。區分描述性統計與推斷性統計，闡述數據收集、整理、分析和解釋的全過程。 數據的類型與尺度： 詳細講解不同類型的數據（如定性數據、定量數據）及其對應的測量尺度（如定類、定序、定距、定比），並說明不同數據類型和尺度對統計方法選擇的影響。 數據的整理與錶示： 教授如何對原始數據進行有效的整理，包括分組、頻數分布等。重點介紹各種圖錶工具，如頻數分布錶、直方圖、條形圖、餅圖、摺綫圖、散點圖等，以及它們在數據可視化和初步洞察中的作用。 集中趨勢的度量： 深入探討描述數據中心位置的常用指標，包括均值（算術平均數）、中位數、眾數。分析各自的特點、適用範圍及其計算方法，並通過實例說明其在數據特徵刻畫上的不同側重。 離散程度的度量： 講解衡量數據分散程度的常用指標，如極差、四分位數間距、方差、標準差、變異係數。闡述這些指標如何反映數據的波動性和可比性，並介紹其計算公式和實際應用。 位置的度量： 介紹百分位數、十分位數、四分位數等概念，以及它們在描述數據分布中特定位置上的意義。 第二部分：概率論基礎與隨機變量 本部分為推斷性統計奠定理論基石，係統介紹概率論的核心概念。 概率論基本概念： 定義隨機事件、樣本空間、概率，並介紹概率的基本性質、加法公式、乘法公式、條件概率、全概率公式及貝葉斯公式。 隨機變量及其分布： 引入隨機變量的概念，區分離散型隨機變量和連續型隨機變量。詳細介紹幾種重要的離散型分布，如二項分布、泊鬆分布；以及幾種重要的連續型分布，如均勻分布、指數分布、正態分布（高斯分布）。 多維隨機變量： 介紹聯閤分布、邊緣分布、條件分布，以及隨機變量的協方差與相關係數，為理解多個變量之間的關係奠定基礎。 期望與方差： 深入探討隨機變量的期望（均值）和方差的計算及其性質，並介紹期望的綫性性質等重要定理。 第三部分：統計推斷 本部分是本書的核心，詳細介紹如何從樣本數據推斷總體的統計特徵。 參數估計： 點估計： 介紹點估計的概念、性質（無偏性、有效性、一緻性），以及矩估計法和最大似然估計法等常用估計方法。 區間估計： 講解置信區間（置信限、置信水平）的概念，並推導總體均值、總體比例、總體方差的置信區間的計算方法，重點分析正態分布下和近似情況下的置信區間。 假設檢驗： 基本概念： 介紹假設檢驗的基本思想、原假設與備擇假設、檢驗統計量、拒絕域、顯著性水平（α）、P值等核心概念。 單樣本檢驗： 詳細介紹單樣本Z檢驗、t檢驗，以及關於總體比例的檢驗。 雙樣本檢驗： 講解獨立同分布的兩樣本Z檢驗、t檢驗（包括方差相等和不相等的兩種情況），以及配對t檢驗。 方差分析（ANOVA）： 介紹單因素方差分析的原理、計算步驟及F檢驗，用於比較三個或三個以上樣本均值是否存在顯著差異。 非參數檢驗簡介： 簡要介紹一些不依賴於總體分布假設的非參數檢驗方法，如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗等。 第四部分：迴歸分析與相關分析 本部分聚焦於變量之間的關係建模與分析。 相關分析： 介紹相關係數的概念，包括Pearson相關係數，用於衡量兩個定量變量之間綫性關係的強度和方嚮。 簡單綫性迴歸： 講解簡單綫性迴歸模型的建立，包括迴歸方程的估計（最小二乘法）、迴歸係數的檢驗，以及模型擬閤優度（決定係數R²）的評估。 多元綫性迴歸： 擴展到多元迴歸，介紹包含多個預測變量的迴歸模型，包括模型係數的估計與檢驗、變量選擇、多重共綫性問題等。 迴歸診斷： 介紹如何通過殘差分析、異常值檢測等方法對迴歸模型的有效性進行診斷。 第五部分：其他重要統計方法 本部分介紹一些在特定場景下常用的統計技術。 卡方檢驗（χ²檢驗）： 講解卡方擬閤優度檢驗和卡方獨立性檢驗，用於分析分類變量的觀測頻率是否與期望頻率一緻，以及兩個分類變量之間是否存在關聯。 時間序列分析基礎： 簡要介紹時間序列數據的特點、平穩性、自相關性等基本概念，以及常用的時間序列模型（如ARIMA模型）的初步介紹。 抽樣調查方法簡介： 介紹簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等基本抽樣方法，以及樣本量確定的原則。 特點與亮點： 理論與實踐結閤： 本書在闡述統計學原理的同時，大量引用實際案例，並通過清晰的步驟演示如何將理論應用於數據分析，幫助讀者理解統計方法的實際意義。 數學嚴謹性： 在保持易懂性的前提下，本書對關鍵概念的數學推導力求嚴謹，為讀者提供紮實的理論基礎。 循序漸進的教學設計： 內容組織結構清晰，從基礎概念逐步深入到高級應用，確保讀者能夠逐步掌握復雜的統計思想。 圖錶輔助： 大量使用圖錶來解釋概念、展示數據分布和分析結果，提升瞭教學的直觀性和趣味性。 適度的計算示例： 書中包含適度的計算示例，幫助讀者熟悉統計量的計算過程，而非僅僅依賴於軟件輸齣。 強調統計思維： 本書不僅教授“如何做”，更注重引導讀者理解“為何這樣做”，培養讀者獨立的統計分析和批判性思維能力。 適用讀者： 大學本科生： 統計學、數學、經濟學、管理學、心理學、生物學、工程學等專業本科生的教材或參考書。 研究生： 準備攻讀相關專業研究生的學生，或作為研究生階段統計學課程的入門教材。 科研人員： 需要在研究中運用統計方法進行數據分析的各領域研究人員。 業界人士： 從事數據分析、市場研究、質量控製、金融分析等工作，需要提升統計分析能力的專業人士。 自學者： 希望係統學習統計學知識的自學者。 通過學習本書，讀者將能夠理解統計學的核心思想，掌握基本的統計分析工具，並具備運用統計學解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

《數理統計學講義（第3版）》這本書，對我來說，與其說是一本教材，不如說是一次沉浸式的學術體驗。作者在文字的組織上，有著一種獨特的魅力，仿佛是在與讀者進行一場深入的對話。他善於使用形象的比喻和生動的例子，將那些抽象的數學概念具象化，讓學習過程不再枯燥。我特彆喜歡他在講解隨機變量及其分布時，所使用的那些生活中的例子，比如拋硬幣、測量身高等等，這些例子雖然簡單，卻能精準地捕捉到概率分布的精髓，讓我能夠快速建立起對這些概念的直觀認識。 而且，這本書在內容的廣度上也做得相當齣色。它涵蓋瞭數理統計的各個核心分支，從基礎的概率論，到參數估計、假設檢驗，再到迴歸分析、方差分析等等，內容全麵而係統。更重要的是，作者在不同章節之間的銜接上做得非常流暢，能夠讓你清晰地看到各個知識點是如何層層遞進，相互關聯的。 除瞭理論講解，書中還穿插瞭大量的圖錶和可視化呈現。例如，在解釋置信區間時，作者會用圖示來直觀地展示不同置信水平下區間長度的變化，以及樣本量對區間精度的影響。這些可視化元素極大地幫助我理解和記憶那些復雜的數學關係，讓抽象的理論變得更加生動和易於理解。

評分☆☆☆☆☆

《數理統計學講義（第3版）》是一本我願意反復翻閱的書。它最吸引我的地方在於，作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤。書中大量的案例分析，讓我能夠看到數理統計在各個領域的實際應用，比如在金融、醫學、工程等領域。這些案例的選取都非常貼近實際，並且講解得非常透徹，讓我在理解理論的同時，也能夠獲得解決實際問題的靈感。 而且，這本書在篇幅和內容深度上都達到瞭一個非常好的平衡。它既不像一些入門書籍那樣過於膚淺，也避免瞭像一些高級參考書那樣過於理論化而難以消化。作者以一種恰到好處的深度，將數理統計的核心概念和方法呈現在讀者麵前，既能滿足初步學習的需求，也能為進一步深入研究打下堅實的基礎。 我對書中關於統計模型構建的部分尤為贊賞。作者不僅介紹瞭常見的模型，還詳細闡述瞭模型選擇、模型診斷以及模型改進的原則和方法。這讓我明白，統計建模不僅僅是套用公式，更是一個反復迭代、不斷優化的過程。書中對模型有效性的評估方法也講解得非常清晰，讓我能夠對模型的結果有更客觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

我近期閱讀的《數理統計學講義（第3版）》，給我留下瞭深刻的印象。這本書在內容的組織上，非常注重邏輯性和層次感。作者在引入每一個新的概念之前，都會先迴顧相關的舊知識，或者先設定一個引人入勝的實際問題，然後循序漸進地導齣新的理論。這種“問題驅動”的學習方式，讓我能夠始終保持學習的動力，並且能夠清晰地理解每一個知識點的重要性。 在講解參數估計時，書中不僅詳細介紹瞭最大似然估計、矩估計等經典方法，還對這些方法的優缺點進行瞭深入的比較和分析，並提供瞭如何在實際問題中選擇閤適估計方法的指導。這對於我這樣的初學者來說，是非常有價值的。它不僅僅是告訴我“怎麼做”，更重要的是告訴我“為什麼這麼做”以及“在什麼情況下這樣做最好”。 此外，書中還加入瞭對統計軟件應用的介紹，雖然不是重點，但這些簡短的提示和指導，讓我能夠更快地將理論知識應用到實際數據分析中，這對於提升我的實踐能力非常有幫助。作者的敘述風格也是非常嚴謹的，每一個數學符號的齣現，每一個公式的推導，都力求做到精確無誤。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在研讀《數理統計學講義（第3版）》，發現這本書在內容的組織和呈現上，都充滿瞭智慧。作者在講解每一個統計量或統計方法時，都會先給齣其背後的統計思想和應用場景，這讓我能夠深刻理解該方法的重要性，以及它在解決什麼樣的問題時發揮作用。而不是僅僅停留在公式的層麵。 書中關於統計模型的選擇與檢驗的部分，尤為讓我受益。作者詳細闡述瞭如何根據數據的特點和研究目的來選擇閤適的統計模型，以及如何通過各種檢驗方法來評估模型的擬閤優度。這讓我明白，統計分析不僅僅是描述數據，更重要的是通過模型來揭示數據背後的規律，並進行預測和決策。 這本書的語言風格也是我非常欣賞的一點。作者的文字功底深厚，敘述清晰流暢，邏輯嚴謹。他能夠用一種非常“接地氣”的方式，來解釋那些看似高深的數理統計理論，讓學習過程變得更加輕鬆愉快。

評分☆☆☆☆☆

從《數理統計學講義（第3版）》這本書中，我學到瞭很多關於統計推斷的精髓。作者在講解過程中，非常注重理論的深度和方法的嚴謹性。他並沒有迴避數理統計中那些復雜的數學推導，而是以一種清晰、係統的方式呈現齣來，這讓我能夠真正理解每一個結論是如何得齣的。 書中最讓我印象深刻的是，作者在講解不同統計方法時，都會強調它們的適用條件和局限性。這讓我在麵對實際問題時，能夠更準確地選擇閤適的方法，避免誤用。 此外，這本書的排版和設計也非常齣色，圖錶清晰，公式規範，閱讀起來非常舒適。總而言之，這絕對是一本值得反復閱讀和學習的數理統計學經典。

評分☆☆☆☆☆

《數理統計學講義（第3版）》是一本能讓我“豁然開朗”的書。它最突齣的優點在於，作者能夠將一些非常抽象和復雜的數理統計概念，解釋得生動有趣，並且易於理解。我特彆喜歡作者在講解一些“難點”時，所采用的“圖解法”。例如，在解釋中心極限定理時，他用瞭一係列圖示來展示不同分布在樣本量增加時，其抽樣分布如何逐漸趨近於正態分布。這種直觀的呈現方式，讓我立刻就明白瞭其中的原理。 這本書的內容涵蓋非常廣泛，從最基礎的隨機事件的概率計算，到復雜的多元統計分析，幾乎無所不包。而且，在每一個分支領域，作者都進行瞭深入的挖掘，提供瞭非常詳盡的理論闡述和方法介紹。我尤其對書中關於貝葉斯統計的講解印象深刻，它打破瞭我之前對傳統頻率學派的固有認知，讓我看到瞭另一種看待統計推斷的視角。 值得一提的是，這本書在數學符號的使用上也十分規範和統一，這對於一個對數學比較敏感的讀者來說，是非常重要的。清晰一緻的符號係統，能夠減少很多不必要的理解障礙，讓我在學習過程中能夠更專注於知識本身。

評分☆☆☆☆☆

《數理統計學講義（第3版）》這本書，在我看來，是一本真正意義上的“講義”。它不僅僅是知識的堆砌，更是一種思想的傳遞。作者在講解過程中，始終貫穿著對統計思維的強調，鼓勵讀者去思考“為什麼”，而不是簡單地記憶“怎麼做”。 我特彆喜歡書中關於“誤差”和“偏差”的討論。作者不僅解釋瞭它們的來源和影響，還提供瞭如何去控製和減小它們的策略。這讓我對統計分析的準確性和可靠性有瞭更深刻的認識。 這本書的習題設計也非常貼心。它不僅有基礎的練習題，還有一些需要綜閤運用多個知識點纔能解決的挑戰性題目。這些題目能夠有效地檢驗我對知識的掌握程度，並促使我進行更深入的思考。

評分☆☆☆☆☆

我最近在鑽研《數理統計學講義（第3版）》，不得不說，它在我對數理統計的認知版圖上填補瞭許多空白。這本書的優點在於其對概念的精煉和對邏輯的嚴密。作者並沒有迴避數理統計中那些看似晦澀的數學細節，而是以一種“抽絲剝繭”的方式，將復雜的數學推導過程呈現得井井有條。對於我這種喜歡追根溯源的讀者而言，這種嚴謹的論證過程是極具吸引力的。 舉個例子，在關於假設檢驗的部分，作者不僅僅是介紹瞭P值和顯著性水平的概念，更深入地闡述瞭這些統計量背後所蘊含的決策理論，以及在不同犯錯代價下如何選擇最佳的檢驗策略。這種從理論基礎到實際決策的延伸，讓我對如何科學地進行統計推斷有瞭更深刻的理解。書中還大量引用瞭不同學派的觀點，並對它們的異同進行瞭比較分析，這使得讀者能夠更全麵地認識數理統計的發展脈絡和不同方法的優勢劣勢。 更令我驚喜的是，書中對一些經典統計問題的處理方式也彆齣心裁。作者並沒有簡單地復述教科書上的標準解法，而是會提供一些更具洞察力的視角，或者指齣某些解法的局限性，引導讀者思考更優化的解決方案。這種“不落俗套”的處理方式，讓我在學習過程中不斷有新的啓發，也培養瞭我獨立思考和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本《數理統計學講義（第3版）》真的是讓我驚艷到瞭，我本來以為會是一本枯燥乏味的教科書，但讀起來卻意外地引人入勝。作者的敘述方式非常清晰，即使是像我這樣對統計學不算特彆精通的讀者，也能很快理解書中的概念。最讓我印象深刻的是，書中不僅僅是羅列公式和定理，更注重對這些理論背後思想的闡釋。例如，在講解概率分布時，作者並沒有止步於各種分布的性質和參數，而是花瞭大量的篇幅去解釋它們是如何在現實世界中産生的，以及它們分彆代錶著什麼樣的統計模型。這種“知其然，知其所以然”的教學方式，讓我對數理統計有瞭更深層次的認識。 而且，書中給齣的例題和習題設計得非常巧妙，既有理論推導的練習，也有實際應用的場景模擬。我尤其喜歡那些結閤實際數據分析的例子，它們讓我能夠直觀地感受到數理統計在解決實際問題中的強大力量。比如，在講解迴歸分析時，書中就引用瞭一個關於房價預測的案例，通過對曆史數據的分析，逐步構建齣預測模型，並解釋瞭模型的優劣和適用範圍。這種從理論到實踐的無縫銜接，極大地提升瞭我的學習興趣和主動性。 當然，這本書的嚴謹性也是毋庸置疑的。每一個概念的引入，每一個定理的推導，都力求做到邏輯清晰，論證充分。作者在處理一些復雜的概念時，會循序漸進地引導讀者，先從簡單的特例入手，再逐步推廣到一般情況，讓讀者在理解的基礎上，逐步構建起完整的知識體係。對於那些需要深入研究數理統計的讀者來說，這本書無疑是一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

在我閱讀過的數理統計類書籍中，《數理統計學講義（第3版）》無疑是讓我印象最深刻的一本。它的語言風格非常樸實，沒有過多的修飾，但每一個字都充滿瞭信息量。作者在講解過程中，總能用最簡潔明瞭的語言，將最核心的知識點傳遞給讀者。我尤其喜歡他在闡述一些容易混淆的概念時，所使用的類比和區分，這讓我能夠準確地把握它們之間的細微差彆。 這本書的結構也設計得非常閤理。它遵循著從易到難，從簡到繁的原則，一步一步地引導讀者進入數理統計的殿<bos>。從概率論的基礎，到各種統計推斷的方法，再到更高級的主題，整個過程都顯得非常自然和連貫。我從來不會感到突兀或者不解。 另外，書中對一些經典問題的解題思路和方法進行瞭深入的探討，這讓我不僅僅是學會瞭“怎麼解”，更重要的是理解瞭“為什麼這麼解”。作者會提供多種解題思路，並比較它們的優劣，這極大地拓寬瞭我的解題視野，也培養瞭我獨立思考的能力。

評分☆☆☆☆☆

一本好書，有實用價值，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

很不錯，發貨時用瞭紙箱子，值得錶揚

評分☆☆☆☆☆

挺好

評分☆☆☆☆☆

挺好

評分☆☆☆☆☆

很好的數理統計書，曆經3版

評分☆☆☆☆☆

很好的書，值得推薦。

評分☆☆☆☆☆

這本不錯，感覺講得比較明白，適閤閱讀。

評分☆☆☆☆☆

書挺厚的，絕對正版。數理統計的知識講得很棒，深入淺齣，層層遞進，推薦！！

評分☆☆☆☆☆

包裝特彆簡單，是從北京調的貨，到的時候包裝都碎瞭，書有一個角壞瞭