书籍介绍
翻开这本书之前，你或许以为它又是一本罗列公式、教人套模板的教材。但陈希孺院士真正想交付的，是统计学家当年在争论中一步步蹚出来的思想脉络：假设检验里 Pearson 与 Fisher 的分歧、置信区间与贝叶斯后验的对峙、'样本究竟起什么作用'这类被多数教材一笔带过的问题。读者反复回味的，正是这种把概念'讲清楚来由'的坦诚——不回避证明，却总想让你明白每个统计量从何而来、为何如此。它适合愿意啃矩阵、追求'知其所以然'的人；也提醒匆匆应试者：这里没有速成技巧。若你曾为'为什么这样估计'而困惑，它会给你一份有分量、也有争议的回答。
AI导读
核心看点
- 本书系统覆盖数理统计的完整知识体系，从基本概念、点估计、假设检验、区间估计，到Bayes统计与统计判决理论、线性统计模型和多元分析基础，共七章构成循序渐进的教材结构，是综合性大学与师范院校数学系统计课程的核心教材。
- 全书最大的特色是不回避数学证明，并运用矩阵论把每个统计量的来由和性质讲述得清晰明了，尤其在线性统计模型一章借助矩阵代数处理回归分析与方差分析，使结论的推导直接而简洁明快，与国外经典教材相比更显干脆。
- 作者以讲故事的笔法梳理各种统计方法的来龙去脉，如假设检验一章详述Pearson与Fisher的思想、Neyman-Pearson理论、似然比检验等，让读者理解方法背后的统计思想，第五章贝叶斯部分被读者普遍认为极其精彩。
读者共识
- 被广泛誉为最好的中文数理统计教材之一，在各国教材中都算得上优秀，其统计思想讲解的清晰度、全面性和亲和力被多位读者高度评价，认为国内学者的治学功力不逊于国外经典。
- 读者普遍认可作者讲故事的笔法和对统计直觉的揭示，把各种方法的来龙去脉讲得清晰易懂，语言明白晓畅，读起来比部分教材更为畅快，尤其贝叶斯部分被反复称赞为极其精彩。
- 同时存在明显分歧：多数读者认为其思想透彻、逻辑清晰，也有读者指出其实例太少太旧、语言叙述生硬、口水话偏多、缺乏严谨研究型体系，认为作为应用型课程教材尚有不足。
精彩摘录
- "按照Bayes学派的观点，后验分布综合了我们关于θ的先验信息（反映在先验分布中）和样本x中关于θ的信息（这后者与样本分布有关）。 样本的唯一作用就在于他是我们对θ的认识起了这个转化。 人们对某事件发展前途几个可能性有所估计（先验知识），在获得了新的情报后，对这几种可能性大小的估计就可能改变。比方说，原来认为不甚可能的结局，现在认为颇有可能或大有可能了。"
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用户评论
也许是最好的中文数理统计教材，在各国教材当中都算得上相当优秀，偶尔有符号比较不习惯，不过瑕不掩瑜，尤其贝叶斯部分极其精彩
神作。对假设检验统计推断的讲解，估计没有比这本更有亲和力和全面的了，老外写的都不行。这说明国内的学者写书也不比老外差，前提是心态和功力。不过这书全面到不少概念都是数学系硕士生才要学的，对标高教的高等统计学（比如充分统计量这种）。所以没心思专研的外行还是别来凑热闹了，最后看不懂给一星差评，图啥呢？
非常棒的入门书，idea讲的很清楚，也要有一定的数学功底
我想这不是本科生能完全明白的吧…
好难啊，没读完.....以后再读一遍吧
不适合想迅速学习具体的统计学方法进行实际工作的人，但很适合时间充裕，有心思细学统计理论的人
用来期末复习的，比学校自编的垃圾教材好多了。后来毕业送人了。
膜拜陈希孺院士
很多理论跳跃严重，讲解模糊。
跳跃严重，重点不突出
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