高等学校本科生公共课教材：统计模拟及其R实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖枝洪，朱强 著

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• 统计模拟
• R语言
• 高等教育
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• 公共课
• 教材
• 统计学
• 计算方法
• 随机模拟
• R实现

出版社： 武汉大学出版社

ISBN：9787307076570

版次：1

商品编码：10082528

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-04-01

用纸：胶版纸

页数：252

正文语种：中文

编辑推荐

　　本书系统地介绍了统计模拟的一些实用方法和技术。全书共分九章，主要内容包括：常用统计分析；模拟随机变量；估计精度与有效模拟次数；模拟精度改进技术等。每章内容由浅入深，浅显易懂，但又能给人以更多的启示。同时还配有若干练习，帮助读者加强理解与巩固相关的知识。本书可作为统计学、计算数学与应用数学、保险学与管理学、精算学、工程技术等专业本科生教材或其他专业研究生教材，也可供相关专业人士参考。

内容简介

　　《统计模拟及其R实现》系统地介绍了统计模拟的一些实用方法和技术，同时也介绍了R语言及其编程方法。在对条件期望、条件方差、Poisson过程和Markov链的基本知识进行简单介绍之后，介绍了如何利用计算机产生随机数以及如何利用这些随机数产生任意分布的随机变量、随机过程等知识；介绍了一些分析统计数据的方法和技术，如Bootstrap、模拟精度改进技术等，介绍了如何利用统计模拟来判断所选的随机模型是否拟合实际的数据；介绍了处理缺失数据的EM算法和进行Bayesian统计推断的MCMC算法及一些新发展起来的统计模拟技术；最后介绍了动态模型的模拟。《统计模拟及其R实现》对每一章节中的例子，都给出了用R语言编写的模拟程序。
　　《统计模拟及其R实现》可作为统计学、计算数学与应用数学、保险学与管理学、精算学、工程技术等专业本科生教材或其他专业研究生教材，也可供相关专业人士参考。

内页插图

目录

第1章 预备知识
1.1 矩母函数与生成函数
1.2 条件期望和条件方差
1.3 随机过程简介
1.4 Markov链

第2章 R介绍
2.1 R软件基本操作
2.2 R向量
2.3 矩阵与多维数组
2.4 因子
2.5 列表与数据框
2.6 输出输入
2.7 程序控制结构
2.8 R程序设计
2.9 图形
2.10 解方程

第3章 常用统计分析
3.1 单变量数据分析
3.2 假设检验
3.3 R统计模型简介
3.4 回归分析实例
3.5 随机数的应用

第4章 模拟随机变量
4.1 逆变换方法
4.2 筛选法
4.3 合成方法
4.4 Poisson过程模拟
4.5 Markov链的模拟

第5章 估计精度与有效模拟次数
5.1 总体均值和总体方差
5.2 总体均值的区间估计
5.3 Bootstrap方法

第6章 模拟精度改进技术
6.1 对偶变量法
6.2 条件期望法
6.3 分层抽样法
6.4 重要抽样法

第7章 统计模型识别方法
7.1 单样本的拟合优度检验
7.2 含未知参数单样本的拟合优度检验
7.3 两样本问题
7.4 验证非齐次Poisson过程的假设

第8章 EM算法和MCMC方法
8.1 EM算法
8.2 MCMC方法
8.3 模拟退火
8.4 SIR方法

第9章 若干动态系统的模拟
9.1 追逐问题的模拟
9.2 Daubechies小波函数计算
9.3 排队系统
9.4 存储模型
9.5 保险风险模型
9.6 维修问题
9.7 期权实施策略
参考文献

精彩书摘

　　2.8 R程序设计
　　对于计算较复杂的问题我们只有通过编写程序才能解决。这样做的好处是一次编写程序可以重复使用，并且很容易修改。另一个好处是函数内的变量名是局部的，运行函数不会使函数内的局部变量被保存到当前工作空间，可以避免在交互状态下直接赋值来定义很多变量，从而使得工作空间不会杂乱无童。
　　1.工作空间管理
　　前面我们已经提到，R在运行时保持一个变量搜索路径表。要读取某变量时依次在此路径表中查找，返回找到的第一个；给变量赋值时在搜索路径的第一个位置赋值，被赋值的变量只在函数运行期间有效，在函数外部，搜索路径表的第一个位置是当前空间。这个工作空间将保存所有在函数外部定义的变量以及函数。
　　这样，因为工作空间里对象越来越多，出错的机会就增大了。尽量把工作都用函数实现可以避免该问题，函数内定义的变量是局部的，不会进入当前工作空间。
　　可以直接管理工作空间中的对象。用Is（）函数可以查看当前工作空间保存的变量和函数，用瑚（）函数可以剔除不想要的对象。

前言/序言

　　在当今信息时代，统计知识得到越来越多的应用，各种统计方法层出不穷。在统计领域中，统计计算技术应运而生，而且发展非常迅速。它一方面使得许多统计方法得到广泛应用，另一方面使得有些难以在理论上进行论证的问题通过模拟得到证实。
　　2005年以前，我国出版的有关统计模拟的著作还比较少，一般只是在理论上对统计计算方法进行介绍，而且使用R软件给出具体计算程序的更少。然而不过四五年，有关统计模拟和对R软件使用进行介绍的书籍开始大量出版。而我们适时出版这部书，也正是适应时代的需要。同时，本书也是省级教改项目“适应新时期人才培养的需要，构建概率统计类课程体系”和校级研究生创新工程项目“基于复杂数据的统计计算与模拟”的一项研究成果。提高大学生以及研究生进行数据挖掘、建立统计模型的能力是本项目改革的重点。因此，本书在写作上特别注意以下6个显著的特点：
　　（1）统计计算方法全面，脉络分明：分别介绍了逆变量法、筛选法、条件期望法、分层抽样法、重要抽样法、EM算法、MCMC法等。既考虑了离散型随机变量的模拟，又考虑了连续型随机变量的模拟，同时还考虑了随机过程的模拟。不仅考虑了一维随机变量的模拟，而且考虑多维随机向量的模拟。
　　（2）统计计算方法细腻详实，所编写的程序可以通过跟踪验证其准确性。
　　（3）密切结合实际问题，例如经济中的期权策略实施、维修问题、排队问题等。
　　（4）每章内容由浅入深，浅显易懂，但又能给人以更多的启示。同时还配。有若干练习，帮助读者加强理解与巩固相关的知识。
　　（5）本书第六章每提出一个模拟方法，都要和其他的方法相比较，尽量使算法更有效。通篇构成一个有机的整体，读者阅读此书，会感到逻辑性强，问题提出的背景清晰。

高等院校统计类专业本科生教材：统计模拟及其R实现 内容简介 本书旨在为高等学校统计学及相关专业本科生提供一本系统、深入且实践性强的统计模拟教材。在当今数据科学与量化分析日益普及的时代，统计模拟已成为理解复杂统计模型、评估统计方法性能、解决现实世界统计问题不可或缺的工具。本书将统计模拟的核心理论与实际操作紧密结合，通过详细讲解和大量的R语言实现案例，帮助学生构建扎实的统计模拟理论基础，并熟练掌握运用R语言进行统计模拟的能力。 本书内容概览： 第一部分：统计模拟基础理论与方法 本部分将为读者打下坚实的理论基础，系统介绍统计模拟的基本概念、核心思想以及常用方法。 第一章：统计模拟概述 1.1 统计模拟的定义与意义： 阐述统计模拟在统计学研究中的地位和作用，解释为何需要通过模拟来理解和解决统计问题。 1.2 统计模拟的基本原理： 介绍基于随机数生成和抽样的模拟思想，讲解如何利用计算机生成具有特定概率分布的随机数，以及如何通过大量的重复抽样来逼近理论分布或估计参数。 1.3 统计模拟的应用领域： 列举并简要介绍统计模拟在不同学科领域的广泛应用，例如：金融风险管理、生物统计、社会科学调查、工程可靠性分析、机器学习模型评估等，以激发读者的学习兴趣。 1.4 统计模拟的基本流程： 梳理统计模拟的通用步骤，包括：问题定义、模型构建、随机数生成、模拟实验设计、数据分析与结果解释等。 1.5 统计模拟的优势与局限性： 分析统计模拟在处理复杂模型、高维数据、解析困难问题等方面的优势，同时也探讨其在计算效率、结果解释以及模型选择等方面的局限性，引导读者辩证看待。 第二章：随机数生成与伪随机数 2.1 随机数及其性质： 深入探讨随机数的概念，包括独立性、均匀性、不可预测性等关键特性，以及它们在统计模拟中的重要性。 2.2 伪随机数生成器（PRNG）： 介绍现代计算机中常用的伪随机数生成算法，如线性同余法、梅森旋转算法等，解释其工作原理，以及为何称之为“伪”随机数。 2.3 随机数生成器的选择与评估： 讨论如何根据不同的应用需求选择合适的PRNG，并介绍一些评估随机数生成器质量的方法和指标（例如：统计检验）。 2.4 R语言中随机数生成函数： 详细介绍R语言中用于生成各种基本随机数（如均匀分布、正态分布）的函数，并给出实例演示。 第三章：基本概率分布的模拟 3.1 离散概率分布模拟： 讲解如何模拟伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布、负二项分布等常见离散分布，并提供R语言实现。 3.2 连续概率分布模拟： 介绍如何模拟均匀分布、指数分布、正态分布、对数正态分布、伽马分布、贝塔分布、柯西分布等常见连续分布，并给出R语言实现。 3.3 复合分布与混合分布的模拟： 探讨如何模拟由基本分布组合而成的复合分布和混合分布，例如：多个泊松分布的卷积、正态混合模型等。 3.4 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）： 引入蒙特卡洛方法的核心思想，即利用随机抽样来近似计算积分、概率等，并为后续更复杂的模拟方法奠定基础。 第四章：重要抽样与拒绝采样 4.1 重要性采样（Importance Sampling）： 深入讲解重要性采样的原理，包括如何选择提议分布（proposal distribution），如何计算权重，以及如何利用提议分布的样本来估计目标分布下的期望值。 4.2 重要性采样的应用： 探讨重要性采样在计算难以直接采样的分布的期望、概率等方面的优势，例如：计算极小概率事件的概率。 4.3 拒绝采样（Rejection Sampling）： 详细介绍拒绝采样的算法步骤，包括如何选择包络函数（envelope function），如何生成候选样本，以及如何进行接受/拒绝判断。 4.4 拒绝采样的应用与局限： 分析拒绝采样在生成复杂分布样本时的应用，并讨论其在效率和提议分布选择方面的挑战。 4.5 R语言实现重要性采样与拒绝采样： 提供具体的R语言代码，演示如何实现这两种重要的抽样方法，并分析其模拟结果。 第五章：马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法入门 5.1 马尔可夫链的基本概念： 介绍马尔可夫链的定义、状态空间、转移概率等基本概念，理解其“无记忆性”的特性。 5.2 平稳分布与可逆性： 讲解马尔可夫链的平稳分布，以及在什么条件下马尔可夫链能够达到平稳分布，介绍可逆性条件。 5.3 Metropolis-Hastings算法： 详细介绍 Metropolis-Hastings 算法的步骤，包括如何构造接受率，如何生成下一个状态，以及如何从目标分布中抽样。 5.4 Gibbs采样： 讲解 Gibbs 采样作为 Metropolis-Hastings 算法的一种特殊形式，如何利用条件分布进行采样，简化计算过程。 5.5 MCMC的应用与收敛性问题： 讨论 MCMC 在贝叶斯统计、复杂模型参数估计等领域的广泛应用，并初步探讨 MCMC 模拟的收敛性问题，如“burn-in”期和“thinning”。 5.6 R语言实现简单的MCMC算法： 提供使用R语言实现 Metropolis-Hastings 或 Gibbs 采样的简单示例，帮助读者理解算法的实际操作。 第二部分：统计模拟在统计推断中的应用 本部分将重点展示统计模拟如何在各种统计推断场景下发挥重要作用，包括参数估计、假设检验、区间估计等。 第六章：参数估计的模拟方法 6.1 极大似然估计（MLE）的模拟验证： 通过模拟实验，验证 MLE 的渐近性质，例如一致性、渐近正态性，并比较不同样本量下的估计效果。 6.2 贝叶斯参数估计的模拟： 介绍贝叶斯框架下的参数估计，重点讲解如何利用 MCMC 方法从后验分布中抽样，以获得参数的后验分布估计。 6.3 Bootstrap方法： 详细介绍 Bootstrap 的原理，包括有放回抽样、重采样统计量等，以及如何利用 Bootstrap 来估计参数的标准误和置信区间。 6.4 Jackknife方法： 介绍 Jackknife 方法，与 Bootstrap 相比，其原理和适用范围，并分析其与 Bootstrap 的异同。 6.5 R语言实现 Bootstrap 与 Jackknife： 提供详细的 R 语言代码，演示如何使用 Bootstrap 和 Jackknife 方法进行参数估计和标准误计算。 第七章：假设检验的模拟方法 7.1 P值的模拟计算： 讲解如何通过模拟来计算精确 P 值，特别是在解析方法困难的情况下，例如 Fisher 精确检验。 7.2 置换检验（Permutation Test）： 详细介绍置换检验的原理，如何在零假设下生成置换样本，并计算检验统计量，以评估观察到的统计量是否显著。 7.3 Bootstrap重抽样检验： 介绍如何利用 Bootstrap 方法进行假设检验，例如通过 Bootstrap 估计零假设下的统计量分布。 7.4 模拟比较不同假设检验方法的效率： 通过模拟实验，比较不同假设检验方法（解析法、置换检验、Bootstrap检验）在不同情境下的功效（power）和显著性水平（significance level）。 7.5 R语言实现置换检验： 提供 R 语言代码，演示如何进行置换检验，以比较两组数据的均值或比例是否存在显著差异。 第八章：置信区间的模拟构造 8.1 Bootstrap置信区间： 深入讲解 Bootstrap 方法构造置信区间的几种主要方法，如百分位数法、加速偏差法（ABC法）等。 8.2 经验贝叶斯置信区间： 介绍如何结合经验贝叶斯方法来构造更稳定的置信区间。 8.3 模拟评估置信区间的覆盖率： 通过模拟实验，评估不同置信区间构造方法的覆盖率（coverage rate），即真实参数落入置信区间的比例，以及区间的平均长度。 8.4 R语言实现 Bootstrap 置信区间： 提供 R 语言代码，演示如何使用 Bootstrap 方法构造各种参数的置信区间。 第九章：模型选择与模型评估的模拟 9.1 交叉验证（Cross-Validation）的模拟： 介绍 k 折交叉验证、留一法等交叉验证技术的原理，并通过模拟演示其在模型性能评估中的应用。 9.2 Bootstrap模型选择： 探讨如何利用 Bootstrap 方法进行模型选择，例如比较不同模型的预测性能。 9.3 模拟比较不同模型的拟合优度： 通过模拟生成符合不同模型的数据，然后用不同模型进行拟合，比较模型的拟合优劣。 9.4 R语言实现交叉验证： 提供 R 语言代码，演示如何使用交叉验证来评估和选择统计模型。 第三部分：统计模拟在特定领域的应用与进阶 本部分将拓展统计模拟的应用范围，深入探讨其在时间序列分析、回归分析、生存分析、机器学习等领域的具体应用，并介绍一些进阶的模拟技术。 第十章：时间序列分析的统计模拟 10.1 ARMA/ARIMA模型的模拟： 介绍如何从给定的 ARMA/ARIMA 模型参数出发，通过模拟生成时间序列数据，用于模型检验和参数估计的验证。 10.2 GARCH模型的模拟： 讲解如何模拟条件异方差模型（如 GARCH），用于研究金融时间序列的波动性。 10.3 状态空间模型与卡尔曼滤波的模拟： 介绍状态空间模型的概念，以及如何利用卡尔曼滤波进行状态估计和预测，并进行相应的模拟演示。 10.4 R语言实现时间序列模拟： 提供 R 语言代码，演示如何模拟生成不同类型的时间序列数据，以及如何利用模拟数据来检验时间序列分析方法。 第十一章：回归分析的统计模拟 11.1 线性回归模型的模拟： 演示如何从假设的线性回归模型参数生成观测数据，用于验证 OLS 估计的性质，以及评估模型假设。 11.2 非线性回归模型的模拟： 介绍如何模拟非线性回归模型，并分析其参数估计和模型拟合的挑战。 11.3 广义线性模型（GLM）的模拟： 讲解如何模拟泊松回归、逻辑回归等 GLM 模型，并进行参数估计和模型评估。 11.4 鲁棒回归的模拟研究： 通过模拟生成含有异常值的数据，比较不同鲁棒回归方法（如 M 估计、LMS 估计）的性能。 11.5 R语言实现回归模型模拟： 提供 R 语言代码，演示如何模拟生成回归数据，并进行模型拟合和诊断。 第十二章：生存分析的统计模拟 12.1 生存函数与风险函数模型模拟： 介绍如何模拟生成服从特定生存函数和风险函数的生存数据。 12.2 Kaplan-Meier估计量的模拟验证： 通过模拟生成生存数据，计算 Kaplan-Meier 估计量，并验证其性质。 12.3 Cox比例风险模型的模拟： 讲解如何模拟生成 Cox 比例风险模型中的数据，并进行参数估计和模型验证。 12.4 R语言实现生存分析模拟： 提供 R 语言代码，演示如何模拟生成生存数据，并进行 Kaplan-Meier 曲线绘制和 Cox 模型分析。 第十三章：统计模拟在机器学习中的应用 13.1 决策树与随机森林的模拟： 介绍如何模拟生成数据，用于训练和评估决策树和随机森林模型。 13.2 支持向量机（SVM）的模拟： 探讨如何通过模拟数据来理解 SVM 的工作原理，以及不同核函数和参数的影响。 13.3 神经网络与深度学习的初步模拟： 介绍如何利用模拟数据来演示神经网络的训练过程，以及理解损失函数和反向传播。 13.4 模拟评估机器学习模型的性能： 重点在于如何通过交叉验证、Bootstrap 等模拟技术来客观评估机器学习模型的泛化能力。 13.5 R语言实现机器学习模型模拟： 提供 R 语言代码，演示如何使用 R 语言中的机器学习包进行模型训练、评估和参数调优。 第十四章：高级统计模拟技术与工具 14.1 计算机模拟实验设计： 介绍如何进行有效的计算机模拟实验设计，包括因子设计、响应面法等，以最大化信息获取并减少计算成本。 14.2 并行计算与分布式计算： 探讨如何利用并行计算和分布式计算技术来加速大型统计模拟的进程。 14.3 代理模型（Surrogate Models）与响应面法： 介绍代理模型在模拟复杂系统中的作用，以及响应面法在优化设计中的应用。 14.4 R语言的并行计算包与工具： 介绍 R 语言中支持并行计算的各种包（如 `parallel`, `doParallel`）和技术。 14.5 统计模拟在仿真中的应用： 简要介绍统计模拟在构建仿真模型，例如交通仿真、排队系统仿真等中的作用。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章的理论讲解都紧密结合 R 语言的实际编程实现，确保读者在理解概念的同时，能够动手实践。 丰富的 R 语言案例： 全书包含大量的 R 语言代码示例，覆盖了统计模拟的各个方面，代码清晰、注释详细，可以直接运行和修改，方便读者学习和应用。 由浅入深，循序渐进： 本书从统计模拟的基础概念讲起，逐步深入到各种高级方法和应用，适合统计学及相关专业本科生作为教材使用，也适合研究生和研究人员作为参考。 面向实际问题： 强调统计模拟在解决实际统计问题中的应用价值，帮助读者将所学知识融会贯通，应用于科学研究和工程实践。 强调统计思想： 在讲解具体算法和方法的同时，注重培养读者严谨的统计思维和分析能力，理解模拟结果的含义，并正确地进行解释和推断。 本书的出版，将为高等院校统计学及相关专业的本科生提供一本集理论深度、实践广度和教学价值于一体的优秀教材，帮助他们掌握统计模拟这一现代统计学的重要研究工具，为未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手的时候，说实话，我的第一感觉是“沉甸甸”的，不仅仅是物理上的重量，更多的是内容上的厚重感。作为一名本科生，平时上课听老师讲那些理论公式，感觉都快要跟不上节奏了，尤其是涉及到需要大量计算和推导的部分，更是头大。我本来还担心这本书会不会又是一本堆砌公式、晦涩难懂的“天书”，但翻开第一章后，我悬着的心就放下了不少。作者显然深知我们这些初学者的痛点，开篇就用非常直观的例子把统计模拟这个概念给“掰开了揉碎了”讲清楚了。比如，书中不是直接扔给我们一个复杂的概率模型，而是先从掷骰子、抛硬币这种我们从小就接触的生活场景入手，然后非常自然地引出蒙特卡洛方法的核心思想。这种由浅入深的叙述方式，让我感觉每一步都是在扎实地往上爬，而不是被突然拽到一个很高的地方。而且，书中的图例和插图质量非常高，不像有些教材，插图都是那种粗糙的黑白线条，看着就犯困。这里的插图色彩鲜明，逻辑清晰，很多时候，看图比看文字更能帮我理解抽象的概率分布和收敛过程。整体阅读下来，感觉像是身边有一位耐心且知识渊博的导师，一步一步引导我跨越了初学者的鸿沟，让我对这门原本觉得高不可攀的课程产生了真正的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个比较“动手能力强”的学习者，纯理论对我来说就是空中楼阁，必须得敲代码、跑实验才能真正理解。这本书最让我惊喜的地方就在于，它完美地平衡了理论的深度和实践的可操作性。很多统计教材要么只讲理论，让你自己去想怎么编程实现；要么就是直接给你一堆代码，但你不清楚代码背后的数学逻辑是什么。但这本书不一样，它就像搭积木一样，先告诉你这个统计概念的理论基础是什么，然后紧接着就告诉你如何利用R语言将这个概念“具象化”。我尤其欣赏作者在讲解特定算法时，那种严谨的结构。比如在处理MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）那一章节时，作者没有急于展示复杂的采样器，而是先清晰地阐述了平稳分布的含义，以及为什么我们需要“行走”到那个分布上去。随后，代码的实现部分，变量的命名、注释的详尽程度，都体现了作者的匠心。我跟着书上的例子敲了一遍，然后又试着修改参数，观察结果的变化，那种“一切尽在掌握”的感觉，是看纯理论推导给不了的。对于我这种需要通过实践来巩固知识的学生来说，这本书简直就是一本“实战手册”，而不是一本“参考词典”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版设计，真的值得单独点赞。现在很多教材为了压缩成本，印出来的纸张薄得跟A4纸似的，字迹模糊，油墨还容易蹭到手上，阅读体验极差。但《高等学校本科生公共课教材：统计模拟及其R实现》的纸张选择非常厚实，白度适中，印刷清晰锐利，即便是长时间盯着屏幕和书本对照阅读，眼睛的疲劳感也相对轻微一些。更重要的是，它的版式设计非常“现代”。不同于传统教材那种密密麻麻的段落，作者巧妙地运用了大量的留白空间，将重要的公式、定理和代码块用不同的背景色块或边框区分开来。这使得信息层次感非常分明。当我需要快速回顾某个关键点时，我的目光可以立刻被吸引到重点区域，而不会被周围的文字“淹没”。尤其是在R代码示例部分，代码块的缩进、字体大小都做了精细的调整，完美适配了标准的RStudio界面风格，阅读起来毫不费力。这种对阅读体验的重视，让我感觉作者不仅仅是想把知识传授给我们，更是想让我们“舒服地”学到知识，这在学术教材中是比较少见的品质。

评分☆☆☆☆☆

我个人在学习这门课程之前，对“模拟”的理解非常肤浅，总觉得它就是一种“碰运气”的计算方法，不够严谨。然而，这本书在深入讲解各种模拟方法时，不断地提醒读者关注模拟结果的可靠性和收敛性问题。这在我看来，是区分“会用”和“会思考”的关键点。书中关于误差分析和收敛诊断的部分，处理得极为细致和审慎。它没有回避统计模拟本身固有的随机性误差，而是系统地介绍了诸如收敛诊断指标（比如 Gelman-Rubin 统计量）的应用场景和解读方法。我记得有一次我在模拟一个复杂的金融模型时，跑出来的结果总感觉不太对劲，后来对照书中的“收敛诊断”章节，我才意识到是我的初始值设置有问题，导致链没有充分混合。这本书教会我的不仅是工具的使用，更是一种批判性的科学思维——即，你不能盲目相信你跑出来的第一个结果，你必须有量化的方法来证明你的模拟是可靠的。这种对科学严谨性的强调，远超了我对一本本科教材的预期。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的另一个突出优点在于其极强的“适用性边界”。我的一些高年级同学已经开始接触一些前沿的计量经济学或机器学习模型，他们反馈说，很多基础的统计软件教程，讲到复杂模型时，往往会省略掉模型背后的统计模拟基础。而这本书，虽然定位是本科公共课教材，但其覆盖的深度，足以让学生在未来进阶学习时打下极其坚实的基础。例如，它对贝叶斯统计中的先验和后验分布的模拟，以及如何处理高维参数空间，都有相当清晰的讲解。我甚至发现，书中的一些细节处理，比如如何利用R的向量化操作来优化循环代码，提高了计算效率，这些技巧对于提升我未来写程序解决复杂问题的能力都是有直接帮助的。它不是那种学完就忘的“应试教材”，更像是一本可以放在案头，在未来几年内需要进行数据分析或建模时，随时可以翻阅的工具书和思想指南。它的价值，在我看来，是随着我未来学习的深入，会不断显现出来的。

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这本书很不错，学习起来很方便，有例子，不错。

评分☆☆☆☆☆

很好 没有发现什么缺点

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调整后的统计学一级学科将原属应用经济学和数学下与统计相关的学科进行了整合，并在一级学科下设有数理统计、社会经济统计、生物卫生统计、金融统计与风险管理和精算、应用统计等5个二级学科，可以根据各校情况授予经济学学位或者理学学位。

评分☆☆☆☆☆

统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推断统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。[1]

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好

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非常实用的书，快递也给力

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这本书很不错，学习起来很方便，有例子，不错。

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质量不错 书是正版的

评分☆☆☆☆☆

内容看目录就大概知道了