陈希孺老先生的书逻辑严谨，详细定理公式的推导，对于研究生阶段学习高等数理统计学是一本不错的教材。陈老先生其他的书也很不错，值得认真的品读。

本书的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”。内容除预备知识外，其主体是关于几种基本统计推断形式（点估计、区间估计、假设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。凡是只宜在专门课程中展开讨论的内容，则一律不列入。这些看目次即可了然，故不在此细加说明了。 书中习题及提示占了近半的篇幅，从写作时间言，则占了四分之三以上。总计得题五百，若计小题，则不止千数。其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创。有时一题之设，累日始成，可以说倾注了不少心力。这样做完全是因为，多做习题，尤其是多做难题，对掌握并熟练数理统计学基本的论证方法和技巧，有着不可替代的重要性。

陈希孺-线性回归分析.pdf

近代回归分析 陈希孺

《数理统计简史》由已故数学家陈希孺编著，把数理统计知识的来龙去脉讲的清清楚楚，对理解模式识别与机器学习的基本概念非常有帮助。虽然著书的年代久远（1998），但是一本小册子能让你轻松理解统计学框架，还是值得读一读的。

概率论与数理统计（陈希孺）很不错。借用别人评论：陈希孺院士的《概率论与数理统计》是入门书籍，但也是一本经典书书籍，以前学习的浙大版概率论与数理统计教材在高校很流行，但是一比较就逊色很多了。后者讲的都是方法性的东西，以介绍为主，在连贯性上也很生硬，更谈不上传授一种统计思想了，不过用于应付考试还是很不错的，“重点突出”，省去不少力气，但是要从事数理统计方面研究的绝不可误入歧途。陈希孺院士的书很连贯，从一个思想过渡到另一个思想很自然，比如从参数估计过渡到假设检验。以前因为教材的问题，只知道零散的很多问题的简单要点，却不知道之间的联系，现在读陈希孺院士的书才慢慢有了个概貌。原来自以为了解统计的思想，觉得很简单嘛，现在才发现实在差得很远啊，统计思想其实是一个体系，比如概率思维、估计思想、假设检验思想等，学习数理统计最重要的目的就是掌握统计思想，并把这种思想应用到实际问题中。

数理统计研究人员必看的书籍之一，很多概念的出处都在这本书里

本书论述了自17世纪迄今数理统计学发展的简要历史。内容包括：概率基本概念的起源和发展、伯努利大数定律和狄莫弗二项概率正态逼近，贝叶斯关于统计推断的思想。最小二乘法与误差分布——高斯正态分布的发现过程。社会统计学家对数理统计方法的主要贡献，高尔登从研究遗传问题引进相关归及皮尔逊等将其完善化的过程，Student和费歇尔等对小样本理沦的贡献，费歇尔引进参数估计的基本框架及他对方差分析，试验设计的贡献，皮尔逊、费歇尔，奈曼等发展假设检验这一分支的过程等内容。

数理统计的经典教材，学习数理统计的基础，绝对值得下载。

《概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。《概率论与数理统计》着重基本概念的阐释，同时，在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。书中精选了百余道习题，并在书末附有提示与解答。《概率论与数理统计》可作为高等学校理工科非数学系的概率统计课程教材，也可供具有相当数学准备（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自修之用。