吳喜之，北京大學數學力學係學士，美國北卡羅來納大學教堂山分校(UNC-Chapel Hill)統計係博士。中國人民大學統計學院教授，博士生導師。曾在美國加利福尼亞大學戴維斯分校(UC-Davis)、北卡羅來納大學教堂山分校(UNC-Chapel Hill)、北卡羅來納大學夏洛特分校(UNC-Charlotte)、加利福尼亞大學伯剋利分校(UC-Berkeley)、南開大學、中國人民大學、北京大學、中山大學、四川大學等十餘所著名學府執教。

第 1 章通過來學統計很容易
1．1統計是什麼? 學統計需要什麼?
1．2R 不僅是一款軟件，而且是一種文化
習題
第 2 章數據及其模式
2．1數據形式、變量
2．2用圖形描述變量的分布
2．3用數字描述變量的分布
2．4密度麯綫和正態分布
習題
第 3 章從數據中發現關係
3．1使用散點圖探索數據
3．2相關
3．3簡單綫性最小二乘迴歸
3．4關於相關和迴歸的注意點
3．5二維列聯錶的初等分析
習題
第 4 章通過實驗及抽樣獲得數據
4．1關於數據
4．2實驗設計
4．3抽樣設計及推斷
習題
第 5 章概率：隨機性的度量
5．1隨機性及概率模型
5．2隨機變量
5．3基本概率計算
習題
第 6 章抽樣分布
6．1頻數和頻率
6．2 樣本均值
習題
第 7 章統計推斷：估計
7．1正態總體均值的置信區間估計
7．2比例的置信區間
7．3對置信區間的常見誤解
習題
第 8 章統計推斷：顯著性檢驗
8．1正態總體均值的顯著性檢驗
8．2對總體比例的顯著性檢驗
8．3關於中位數的非參數檢驗
8．4閤理使用還是濫用檢驗
8．5檢驗的勢和決策
習題
第 9 章二維列聯錶和擬閤優度的卡方檢驗
9．1二維列聯錶推斷
9．2擬閤優度檢驗
習題
第 10 章對簡單綫性迴歸的推斷
10．1簡單綫性模型
10．2簡單綫性模型參數的推斷
習題
第 11 章經典多元綫性迴歸
11．1模型和擬閤
11．2變換及逐步迴歸
11．3自變量包括分類變量的迴歸
11．4關於經典迴歸的一些說明
11．5logistic 迴歸和probit 迴歸
習題
第 12 章機器學習方法的分類及迴歸
12．1機器學習方法簡介
12．2分類
12．3迴歸
習題
附錄練習：熟練使用 R 軟件
參考文獻

精彩書摘

無論在國內還是國外, 很多學生, 特彆是非統計專業的學生,都認為學習統計是很枯燥、煩瑣、令人頭疼的事情.能不能有一本統計教材讓人覺得統計不那麼可怕、不那麼令人反感?能不能有一本統計教材能夠對學生有吸引力,甚至讓學生從中得到樂趣?

每個人從小時候起就不斷地學習: 學走路學吃飯、學說話、學玩耍、學和同伴交往, 等等. 這些沒有一個是在學校裏學的, 都是在沒有任何老師或傢長督促的情況下自然學到的, 而且學得非常愉快. 在學習課堂知識,特彆是像統計這樣貌似睏難的課程時, 是否也能夠像兒時玩耍那樣輕鬆呢?筆者認為完全可以. 如果教授統計學的老師不覺得統計那麼嚴肅,而覺得統計很有趣, 那就更有助於增加學生學習的幸福感瞭.

筆者在本科階段完全沒有學過概率和統計,在學校裏也從來沒有學過英語和計算機, 但現在統計、英語和計算機很自然地成瞭生活不可或缺的一部分. 為什麼會這樣呢?這是把學習當成兒時的玩耍充滿興趣地投入精力的結果.感興趣的東西自然學得快, 而且掌握得也牢固. 隻要是齣於興趣,而不是為瞭應付考試,相信人們都能夠在獲得大量有用知識和能力的同時享受生活.

學好統計學這門課程的標準是什麼? 絕對不是考試得高分,而是會動手分析實際數據. 不會用計算機處理數據,即使你對標準的統計學試捲答得很好, 這門課也等於白學.統計學是數據科學, 不會分析數據就等於不會統計.

聽老師乾巴巴地講數學概念和公式推導是最摺磨人的, 不僅摺磨學生,也摺磨老師. 本書不鼓勵學生死記硬背, 但鼓勵學生動手,在分析數據中學到本領、得到樂趣. 不僅要動手,而且要不停地懷疑和質疑書本上的現成知識, 隻有充滿瞭懷疑和好奇,纔會有興趣去關注最新的發展, 纔有可能超越前人.如果一個人失去瞭好奇心, 那麼無論其實際年齡為多少歲,都說明他的心態已經進入瞭老年.

本書力圖把所有概念都通過例子講齣來, 而不是先定義概念再講例子.本書采用國際流行的免費編程軟件R來實現所有的目標, 並且提供所有例子的代碼.

在內容安排上,筆者有意把一些概念或術語在正式給齣數學定義之前就多次提及,以加深印象, 同時避免隔斷本來就交織在一起的知識. 比如,密度麯綫和正態分布的概念在正式定義隨機變量之前就引入;綫性迴歸在區間估計和假設檢驗之前就予以初步介紹;雖然很早就提及兩結果的獨立隨機試驗,但是二項分布卻在抽樣分布中纔引入.

在內容取捨上, 凡是本書沒有用到的理論或概念就盡量不講或少講,以避免分散讀者的精力.

此外, 除瞭經典統計的基本內容之外,本書還用一章介紹瞭機器學習的分類和迴歸方法.這一章用不著前麵各章的任何知識.

一本教材, 應該好教、易學、坦誠、透明,不應該有任何不可告人或者故作神秘的懸念.我們應該讓讀者喜歡而不是敬畏統計這門科學.