具体描述
内容简介
本书作为“面向21世纪课程教材”——本书的配套辅导书，由主教材作者编写。各章对教材相应章节的基本概念、结论和公式进行了归纳总结，结合教材内容以及硕士研究生入学考试要求，有针对性地精选大量的例题和习题，并根据知识点和解题方法进行分类讲解，从而帮助读者系统地掌握基本概念、方法和思路，并提高综合分析和解决问题的能力。此外，书中选编了一些涉及经济、金融中的应用方面的例题和习题，也有一些例题和习题是对教材内容的适当延伸。本书不仅适合于经济管理各学科本科生的学习需要，也是一本适合成人教育考试、高等教育自学考试的参考书。对于有志考研的读者，本书也不失为一本很有价值的复习用书。
目录
第1章 随机事件与概率（一）内容提要
（二）典型例题分析
（三）习题
（四）习题解答
第2章 随机变量的分布与数字特征
（一）内容提要
（二）典型例题分析
（三）习题
（四）习题解答
第3章 随机向量
（一）内容提要
（二）典型例题分析
（三）习题
（四）习题解答
第4章 数理统计的基础知识
（一）内容提要
（二）典型例题分析
（三）习题
（四）习题解答
第5章 参数估计与假设检验
（一）内容提要
（二）典型例题分析
（三）习题
（四）习题解答
第6章 方差分析
（一）内容提要
（二）典型例题分析
（三）习题
（四）习题解答
第7章 回归分析
（一）内容提要
（二）典型例题分析
（三）习题
（四）习题解答
用户评价
作为一个在统计学领域摸爬滚打多年的“老兵”，我可以说，这本书在我近期的学习经历中，扮演了一个意想不到的“润滑剂”角色。我一直认为，概率论与数理统计是统计学乃至整个数据科学领域最最核心的基石，但同时也是最让许多初学者望而却步的学科。我接触过很多教材，它们在理论的深度和广度上都做得不错，但往往在“如何将理论落地”方面，显得力不从心。而这本书，恰恰抓住了这个痛点，并且做得相当扎实。它最吸引我的地方，就是其“典型例题分析”的定位。我喜欢它不只是给出题目和答案，而是深入到题目背后的“逻辑链条”。它会告诉你，为什么这个题目会选择这样的方法，这个方法背后的统计学原理是什么，以及在解题过程中，有哪些常见的误区需要避免。比如，在涉及到“矩估计”和“最大似然估计”的比较时，这本书不仅仅给出了两种方法的计算步骤，更重要的是，它会分析这两种估计量的性质，以及在什么情况下，哪种估计量会更优。这种深度的剖析，让我对这些重要的统计概念有了更深刻的理解，而不是仅仅停留在“会计算”的层面。而且，书中的例题覆盖面非常广，从基础的概率计算，到复杂的分布理论，再到统计推断中的各种模型，几乎可以说是一个“概率论与数理统计知识体系的浓缩”。每一个例题都像是一块精心打磨的“拼图”，将抽象的理论知识，以一种具象化的方式呈现出来。我记得我之前在理解“伯努利试验”和“二项分布”的联系时，总觉得有些绕。但通过书中对相关例题的详细分析，我才恍然大悟，原来它们之间是如此紧密的递进关系，而作者也巧妙地将这一层关系揭示了出来，让我豁然开朗。对于那些希望真正理解概率论与数理统计，而不是仅仅停留在机械记忆的学生来说，这本书无疑是一剂“良方”。
评分我之前一直以为，概率论与数理统计的学习，就是背公式、套公式。直到我遇到这本书，才明白，原来理解比记忆更重要，思路比技巧更关键。这本书的“典型例题分析”部分，简直是为我量身定制的。它没有像很多教材那样，仅仅是给出一些例题然后就结束了，而是真正地“分析”了这些题目。它会告诉你，为什么这道题要这样列方程，为什么选择这个统计量，以及这个统计量的背后蕴含着怎样的统计思想。我特别喜欢书中对“假设检验”部分例题的讲解。之前我对于如何正确设定原假设和备择假设，以及如何理解p值，一直感到很困惑。但这本书通过几个不同场景的例子，详细地解释了这些概念，并且给出了清晰的判断依据。我印象最深的是，书中分析了一个关于产品质量检测的假设检验例子，通过这个例子，我才真正理解了“第一类错误”和“第二类错误”的区别，以及它们对实际决策可能产生的影响。这种“理论联系实际”的讲解方式，让我对抽象的统计概念有了更直观的认识。而且，这本书的例题覆盖面非常广，从最基础的概率计算，到复杂的统计模型，几乎涵盖了概率论与数理统计学习过程中会遇到的所有重要知识点。每一个例题都像是精心设计的“训练营”，能够有效地锻炼我解决实际问题的能力。对于那些在学习中感到吃力，或者希望提高解题技巧的学生来说，这本书绝对是一本“宝藏”。它能够帮助你摆脱“死记硬背”的困境，真正做到举一反三，融会贯通。
评分这本书给我的感觉，就像是为我打开了一扇通往概率论与数理统计“智慧之门”的大锁。我之前学习这门课，常常是被大量的公式和理论淹没，感觉离实际应用越来越远。而这本书，却以一种极其“接地气”的方式，将抽象的数学概念与具体的解题过程巧妙地结合起来。它最让我赞叹的是“分析”这个环节。它不是简单地给出题目和答案，而是带领我深入到每一个例题的“解题灵魂”中去。作者会详细地剖析题目的背景，指出它所考察的核心知识点，并且一步一步地展示如何构建解题思路，如何进行数学推导，以及如何规避常见的错误。我印象特别深刻的是，书中关于“期望”和“方差”的计算。之前我总是觉得这些计算有些繁琐，但通过书中对几个典型例题的深入分析，我才明白，原来掌握了核心的计算技巧和思想，很多问题就能迎刃而解。作者在讲解时，不仅关注了数学的严谨性，更注重对概念的直观解释，让我能够真正地理解“为什么”。而且，这本书的例题选择非常具有代表性，几乎涵盖了概率论与数理统计的各个重要章节，从基础的概率计算，到复杂的统计模型，每一个例题都像是精心设计的“学习指南”。它能够帮助我巩固和深化知识，并且提升我的解题能力。对于那些在学习过程中感到吃力，或者希望能够更灵活地运用概率论与数理统计知识的学生来说，这本书绝对是一本“指路明灯”。
评分这本书简直是我学习概率论与数理统计道路上的“及时雨”，特别是对于我这种理论基础稍微有些薄弱，但又急需通过大量练习来巩固和加深理解的学生来说。市面上有很多教材，讲理论讲得头头是道，但真正上手做题的时候，却发现理论与实践之间隔着一道看不见的鸿沟。这本书的出现，完美地填补了这个空白。它的最大亮点在于，它不仅仅是简单地罗列了一堆题目，而是真正做到了“分析”。每一个例题，都不仅仅是给出答案，更是深入剖析了题目的背景，它考察的是哪个知识点，作者是如何一步步推导出解题思路的，每一步的逻辑是什么，在解题过程中可能遇到的陷阱有哪些，以及如何规避这些陷阱。这种“庖丁解牛”式的讲解，让我从“为什么这样解”的困惑，变成了“我也可以这样解”的自信。我特别喜欢它对一些经典题型的归纳和总结，比如正态分布的性质应用，泊松分布的条件概率计算，大数定律和中心极限定理的应用场景等等。作者似乎总能精准地抓住那些最容易让初学者感到棘手的地方，并给出清晰易懂的解释。我记得我之前在理解联合概率密度函数的边缘分布时，总是模棱两可，翻看了好几本书都觉得似懂非懂。但看了这本书关于这部分内容的例题分析后，豁然开朗，原来关键在于积分区域的划分以及变量的代换。这种醍醐灌顶的感觉，是其他任何学习资源都无法给予的。而且，书中的例题涵盖的范围非常广，从最基础的概率计算，到高等统计推断，几乎囊括了概率论与数理统计课程中的所有重要章节。每一个章节的例题都由易到难，循序渐进，让我能够逐步建立起信心。对于习题部分，虽然这本书的名字重点强调了“例题分析”，但其习题的质量同样可圈可点。习题的难度设置也很合理，既有巩固基础的简单题，也有能够拓展思维的难题，而且题目类型多样，能够有效锻炼我解决不同类型问题的能力。总而言之，这是一本集理论启发、解题思路引导、能力提升于一体的优质教材，我强烈推荐给所有正在学习概率论与数理统计的同学。
评分在我看来，一本好的概率论与数理统计教材，不应该仅仅是知识的传递者，更应该是思维的启迪者。而《概率论与数理统计中的典型例题分析与习题（第2版）》恰恰做到了这一点。它最让我印象深刻的是“分析”二字，这不仅仅是题目和答案的简单罗列，更是对解题思路的深度挖掘。作者仿佛是我的私人导师，耐心地引导我一步一步地走进题目的核心。我特别喜欢书中对“条件概率”和“全概率公式”的讲解。我之前在理解这两个概念时，总是有些混淆，但通过书中对几个典型例题的细致分析，我才真正明白了它们的应用场景和计算方法。作者在讲解时，不仅仅关注了数学上的推导，更注重对概念的实际意义的阐释，让我能够从更深的层次理解这些重要的概率概念。我记得，书中有一个关于“天气预报准确性”的例题，通过这个例子，我才真正体会到了条件概率在实际问题中的价值。而且，这本书的例题选择非常具有代表性，几乎涵盖了概率论与数理统计的各个重要章节，从基础的随机变量及其分布，到数理统计的参数估计和假设检验，每一个例题都像是精心设计的“思维训练营”。它能够帮助我不仅掌握解题技巧，更能培养我独立思考和解决问题的能力。对于那些希望真正学好概率论与数理统计，并且能够在实际问题中应用这些知识的学生来说，这本书绝对是一本“不可或缺”的工具。
评分读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一套“概率论与数理统计的解题秘籍”。我之前在学习这门课的时候，最大的困难在于，虽然书本上的理论讲得很清楚，但一旦遇到题目，就不知道如何下手，或者就算勉强写出答案，也不知道自己是否真的理解了。这本书的“典型例题分析”部分，正好解决了我的燃眉之急。它不仅仅是给出答案，更重要的是，它揭示了“解题的思考过程”。作者会一步一步地引导你，如何从题目中提取关键信息，如何选择合适的数学工具，以及如何将理论知识应用到实际计算中。我印象最深刻的是，书中对“最大似然估计”的讲解。之前我对这个概念一直有些模糊，总觉得它是“硬背”下来的。但通过书中几个典型的例题分析，我才明白了它背后的思想，以及它在估计问题中的重要性。作者在讲解时，不仅仅关注了数学上的推导，还解释了每一个步骤的意义，让我能够真正地理解“为什么”。而且，这本书的例题选择非常具有代表性，几乎涵盖了概率论与数理统计的各个重要章节，从基础的概率分布，到复杂的统计推断，每一个例题都像是一块精心雕琢的“钻石”，能够帮助我巩固和加深对知识的理解。对于那些在学习过程中感到迷茫，或者希望提升解题能力的学生来说，这本书绝对是一本“必读书籍”。它不仅能够帮助你解决眼前的难题，更能为你打下坚实的数学基础，为未来的学习和研究铺平道路。
评分坦白说，在翻阅这本《概率论与数理统计中的典型例题分析与习题（第2版）》之前，我对这门学科的恐惧感是相当强烈的。数学符号的堆砌，抽象的概念，以及那些仿佛永远也做不完的习题，常常让我感到力不从心。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。它就像一个经验丰富的老向导，带着我一步一步地穿梭在概率论与数理统计的迷宫中。它最让我惊喜的是“分析”二字。这本书不是简单地罗列题目，而是为我打开了“解题的思路之门”。它会仔细讲解每一个例题背后的“为什么”，从问题的背景，到解题的思路，再到关键步骤的推导，都分析得一丝不苟。我尤其喜欢它对一些经典概率分布的讲解，比如指数分布的“无记忆性”以及泊松过程的应用。书中通过几个贴近生活的例题，生动形象地展示了这些抽象概念的实际意义，让我不再觉得它们是枯燥的数学符号，而是能够解释现实世界现象的有力工具。我记得我之前在学习“中心极限定理”时，总是觉得它有些“玄乎”，但通过书中对该定理的几个典型例题的深入分析，我才真正理解了它在统计推断中的重要作用，以及为什么它被誉为“统计学的基石”。作者不仅给出了数学上的严谨推导，还巧妙地结合了实际的例子，让我能够直观地感受到这个定理的威力。而且，这本书的例题选择非常具有代表性，涵盖了从最基础的概率计算，到数理统计的参数估计和假设检验等几乎所有重要的知识点。对于那些在学习过程中，遇到“卡壳”的学生来说，这本书绝对是一本“灵丹妙药”。它能够帮助你找到问题的症结所在，并且提供切实可行的解决方案。它让我明白，学习概率论与数理统计，并非一定要天赋异禀，而是需要找到正确的学习方法和工具，而这本书，恰恰就是这样一个绝佳的工具。
评分这本书就像是我学习概率论与数理统计过程中遇到的一个“知己”。我之前一直在苦苦寻找一本能够真正帮助我理解“为什么”而不是仅仅“怎么做”的书。很多教材在理论上非常严谨，但在如何将理论与实践相结合，如何启发学生思考方面，都做得不够。而这本书，恰恰抓住了这一痛点，并且做得非常出色。它的“典型例题分析”部分，简直是“点睛之笔”。它不仅仅是给你一个题目，一个答案，而是带你走进“解题的思维殿堂”。作者会详细地剖析每一个例题，从问题的背景、考查的知识点，到解题的思路、关键步骤的推导，都进行了深入的讲解。我尤其喜欢它对“大数定律”和“中心极限定理”的讲解。之前我总是觉得这些定理有些抽象，难以理解。但通过书中几个生动形象的例题，我才真正体会到它们在现实世界中的巨大作用，以及它们如何成为统计推断的理论基础。作者在讲解时，不仅仅关注了数学上的严谨性，更注重对概念的直观解释，让我能够从宏观上把握这些重要的统计思想。而且，这本书的例题选择非常具有代表性，几乎涵盖了概率论与数理统计的各个重要章节，从基础的概率计算，到复杂的统计模型，每一个例题都像是精心挑选的“学习素材”，能够有效地帮助我巩固和深化对知识的理解。对于那些在学习中感到瓶颈，或者希望提升解题能力的同学来说，这本书绝对是一本“神助攻”。
评分读完这本《概率论与数理统计中的典型例题分析与习题（第2版）》，我感觉像是给我的大脑做了一次“深度按摩”，那些曾经让我头疼不已的概念和计算，现在变得清晰明朗起来。在我看来，一本好的教材，不仅仅在于它的内容有多么高深，更在于它能否有效地将这些高深的内容，以一种学生能够理解和吸收的方式呈现出来。这本书在这方面做得非常出色。它的核心价值在于“分析”，它没有简单地给你一道题，然后给你一个答案，而是将解题的每一个步骤，每一个思考过程都进行了细致的拆解。当我遇到一个难题时，我不再是茫然无措，而是能够翻开这本书，找到类似的例题，然后跟着作者的思路一步一步地走，仿佛他就在我身边，耐心地指导着我。我印象最深刻的是关于“条件期望”的讲解。之前我对条件期望的概念一直有些模糊，总觉得它和普通的期望没有什么本质区别。但是，通过书中对几个典型例题的深入分析，我才真正理解了条件期望在不同情境下的含义，以及如何通过全期望公式来简化计算。作者在分析例题时，不仅仅关注了数学上的计算，更注重对问题背景的解读，以及解题思路的逻辑梳理。他会告诉你，为什么选择这种方法，而不是那种方法，以及这种方法背后的数学原理是什么。这种“刨根问底”式的分析，极大地提升了我对概率论与数理统计知识的理解深度。而且，这本书的例题选择非常具有代表性，几乎涵盖了该领域的所有重要知识点。从概率的基本性质，到随机变量及其分布，再到数理统计中的参数估计、假设检验，每一个章节的例题都像是经过精心挑选的“精华”。通过对这些例题的反复研习，我感觉自己对这门学科的掌握程度有了质的飞跃。对于那些理论基础比较薄弱，或者在解题方面遇到瓶颈的学生来说，这本书绝对是一本不可多得的“救星”。
评分作为一名正在努力啃下概率论与数理统计这块“硬骨头”的研究生，我必须说，这本书简直是我近期学习生涯中最给力的一项投资。我之前尝试过很多国内外的经典教材，它们在理论的严谨性上无懈可击，但在实际应用层面，尤其是对于如何将抽象的理论转化为解决实际问题的具体方法，常常显得有些“纸上谈兵”。这本书，恰恰弥补了这一遗憾。它的独特之处在于，它不仅仅是告诉你“是什么”，更侧重于“怎么做”以及“为什么这么做”。每一个例题的展开，都像是在为你揭示一个解题的“秘籍”。作者并没有回避其中的难点和易错点，反而巧妙地将它们呈现出来，并给出详细的剖析。比如，在处理多维随机变量的函数分布时，仅仅知道公式是远远不够的，更重要的是理解变量变换的原理以及新变量与旧变量之间关系的确切含义。这本书在这方面的讲解，我至今觉得是所有我读过的书中最为清晰透彻的。它会告诉你，为什么我们要使用雅可比行列式，它的几何意义是什么，以及在实际计算中需要注意哪些细节。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，让我对概率论的理解上升到了一个新的高度。而且，书中的例题选择非常具有代表性，几乎涵盖了考研、期末考试以及未来在科研中可能会遇到的各种典型问题。从离散型随机变量的联合分布计算，到连续型随机变量的期望、方差的求解，再到统计推断中的参数估计和假设检验，每一个章节的例题都是精心挑选，并且按照一定的逻辑顺序排列，方便读者循序渐进地掌握。我尤其欣赏它在处理一些稍有难度的统计应用题时，能够将理论知识与实际场景紧密结合，让抽象的数学概念变得更加鲜活和易于理解。比如，在讲解贝叶斯统计时，它并没有仅仅停留在公式推导，而是通过一个实际的案例，生动地展示了先验概率、似然函数以及后验概率的更新过程，让我深刻体会到了贝叶斯方法的强大之处。这本书不仅仅是一本习题集，更是一本能够引导你思维、培养你解题能力的“良师益友”。
评分还好还好哈哈哈还好还好
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评分⑤教学生抓重点.教学难免有意外，课堂难免有突变，应对教学意外、课堂突变的本领，就是我们通常说的驾驭课堂、驾驭学生的能力。对教师来说，让意外干扰教学、影响教学是无能，把意外变成生成，促进教学、改进教学是艺术。生成相对于教学预设而言，分有意生成、无意生成两种类型；问题生成、疑问生成、答案生成、灵感生成、思维生成、模式生成六种形式。生成的重点在问题生成、灵感生成。教学机智显亮点.随机应变的才智与机敏，最能赢得学生钦佩和行赞叹的亮点。教学机智的类型分为教师教的机智、学生学的机智，师生互动的机智，学生探究的机智。机智常常表现在应对质疑的解答，面对难题的措施，发现问题的敏锐，解决问题的灵活。
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评分②民主平等是指在学术面前人人平等，在知识面前人人平等。不因家庭背景、地区差异而歧视，不因成绩落后、学习困难遭冷落。民主的核心是遵照大多数人的意志而行事，教学民主的核心就是发展、提高多数人。可是总有人把眼睛盯在几个尖子学生身上，有意无意地忽视多数学生的存在。“抓两头带中间”就是典型的做法。但结果往往是抓“两头”变成抓“一头”，“带中间”变成“丢中间”。教学民主最好的体现是以能者为师，教学相长。信息时代的特征，能者未必一定是教师，未必一定是“好”学生。在特定领域，特定环节上，有兴趣占有知识高地的学生可以为同学“师”，甚至为教师“师”。在教学中发现不足，补充知识、改善教法、
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评分③我们的教师为了控制课堂，总担心秩序失控而严格纪律，导致紧张有余而轻松不足。轻松的氛围，使学生没有思想顾忌，没有思想负担，提问可以自由发言，讨论可以畅所欲言，回答不用担心受怕，辩论不用针锋相对。同学们的任何猜想、幻想、设想都受到尊重、都尽可能让他们自己做解释，在聆听中交流想法、
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