转载:统计学读物推荐

本文精选了统计学及数据分析领域的经典书籍,涵盖基础统计、回归分析、多元统计、时间序列、抽样方法、软件应用等多个方面,旨在帮助读者深入理解统计思想与实践应用。

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此篇仅供参考

 

一、统计学基础部分
   1、《统计学》 David Freedman等著,魏宗舒,施锡铨等译 中国统计出版社    据说是统计思想讲得最好的一本书,读了部分章节,受益很多。整本书几乎没有公式,但是讲到了统计思想的精髓。
   2、《Mind on statistics(英文版)》 机械工业出版社
   只需要高中的数学水平,统计的扫盲书。有一句话影响很深: Mathematics as to statistics is something like hammer, nails, wood as to a house, it's just the material and tools but not the house itself。
  3、《Mathematical Statistics and Data Analysis(英文版.第二版)》 机械工业出版社
  看了就发现和国内的数理统计树有明显的不同。这本书理念很好,讲了很多新的东西,把很热门的Bootstrap方法和传统统计在一起讲了。Amazon上有书评。
  4、《Business Statistics a decision making approach(影印版)》 中国统计出版社
  在实务中很实用的东西,虽然往往为数理统计的老师所不屑
  5、《Understanding Statistics in the behavioral science(影印版)》 中国统计出版社
  和上面那本是一个系列的。老外的书都挺有意思的
  6、《探索性数据分析》中国统计出版社 和第一本是一个系列的。大家好好看看陈希儒老先生做的序,可以说是对中国数理统计的一种反思。
  7、 数理统计引论
  著译者: 陈希孺
  出版者:科学出版社
  《数理统计学简史》陈希孺
  8 《概率论与数理统计教程》魏宗舒



二、回归部分
  1、《应用线性回归》 中国统计出版社
  还是著名的蓝皮书系列,有一定的深度,道理讲得挺透的。看看里面对于偏回归系数的说明,绝对是大开眼界啊!非常精彩的书
  2、《Regression Analysis by example (3rd Ed影印版)》
  这是偶第一本从头到底读完的原版统计书,太好看了。那张虚拟变量写得比小说都吸引人。没什么推导,甚至说“假定你有统计软件可以算出结果”,主要就是将分析,怎么看图,怎么看结果。看完才觉得回归真得很好玩
  3、《Logistics回归模型——方法与应用》 王济川 郭志刚 高等教育出版社 不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身,不重推导重应用。每章都有详细的SAS和SPSS程序和输出的分析。两位估计洋墨水喝得比较多,中文写的书,但是明显老外写书的风格 



三、多元

  0、《多元统计分析引论》张尧庭,方开泰著 科学出版社
  1、《应用多元分析(第二版)》 王学民 上海财经大学出版社
  现在好像就是用的这本书,但是请注意,这本书的亮点不是推导,而是后面和SAS结合的部分,以及其中的一些想法(比如P99 n对假设检验的影响,绝对是统计的感觉,不是推推公式就能感觉到的)。这是一本国内很好的多元统计教材。
  2、《Analyzing Multivariate Data(英文版)》 Lattin等著 机械工业出版社 这本书有很多直观的感觉和解释,非常有意思。对数学要求不高,证明也不够好,但的确是“统计书”,不是数学书。
  3、《Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed影印版)》 Johnson & Wichem 著 中国统计出版社
  个人认为是国内能买到的最好的多元统计书了。Amazon 上有人评论,评价很高的。不过据王学民老师说,这本书的证明还是有不太清楚,老外实务可以,证明实在不咋的,呵呵



四、时间序列

  1、《商务和经济预测中的时间序列模型》 弗朗西斯著
  Amazon 上五星推荐的书,讲了很多很新的东西也非常实用。我看完才知道,原来时间序列不知有AR(1) MA(1)啊,哈
  2、《Forecasting and Time Series an applied approach(third edition)》 Bowerman & Connell 著
  本书的主讲Box-Jenkins(ARIMA)方法,附上了SAS和Minitab程序



五、抽样

  1、《抽样技术》 科克伦著 张尧庭译
  绝对是该领域最权威,最经典的书了。王学民老师说:这本书不是那么好懂的,数学系的人,就算看得懂每个公式,未必能懂它的意思(不是数学系的人,还是别看了吧)。
  2、《Sampling: Design and Analysis(影印版)》 Lohr著 中国统计出版社
  讲了很多很新的方法,无应答,非抽样误差,再抽样,都有讨论。也很不好懂,当时偶是和《Advance Microeconomic
  Theory》一起看的,后者被许多人认为是梦魇,但是和前者一比,好懂多了。主要还是理念上的差距。我们的统计思想和数据感觉有待加强啊



六、软件及其他

  1、《SAS软件与应用统计分析》 王吉利 张尧庭 主编
  好书啊!!!!
  2、《SAS V8基础教程》 汪嘉冈编 中国统计出版社
  主要讲编程,没怎么讲统计。如果想加强SAS编程可以考虑。
  3、《SPSS11统计分析教程(基础篇)(高级篇)》 张文彤 北京希望出版社
  当初第一次看这本书,发现怎么几乎都看不懂,尤其是高级篇,现在终于搞清楚了:)
  4、《金融市场的统计分析》 张尧庭著 广西师范大学出版社
  张老师到底是大家,薄薄的一本书,言简意赅,把主要的金融模型都讲清楚了。看完会发现,分析金融单单数学模型还是纸上谈兵,必须加上统计模型和统计方法才能真正应用。本书用的多元统计(代数知识)比较深。



其它

  Common Errors in Statistics : (and How to Avoid Them)
  Good P.I., Hardin J.W.
  John Wiley & Sons; 2003; 240стр.; ISBN: 0471460680 

当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势和关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维定式,以系统化、前瞻性的视角,全面规划和实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对未来需求的精准把握而制定。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法和高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化和智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模式和服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径和实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
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