概率论与数理统计教材 习题全解指南 第4版 浙江大学 概率论浙大四版 盛骤 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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盛骤谢式千潘承毅 著

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店铺： 布克专营店

出版社： 未知

ISBN：9787040238983

商品编码：10428159016

包装：01

开本：04

基本信息
书    名	概率论与数理统计(第4版)                             ISBN：9787040238969    定价：45.50元  概率论与数理统计习题全解指南(浙大.第4版)    ISBN：9787040238983    定价：28.50元
作    者	盛骤 谢式千 潘承毅	出 版 社	高等教育出版社
出版时间		印刷时间
页    数		字    数
I S B N		开    本	16开
装    帧	平装	总    重    量	920g
语    种	简体中文	总    定    价	74.00元

 内容简介

 《概率论与数理统计(第4版)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，在2001年出版的《概率论与数理统计(第4版)》（第三版）的基础上增订而成。本次修订新增的内容有：在数理统计中应用Excel，bootstrap方法，户值检验法，箱线图等；同时吸收了国内外优秀教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。

《概率论与数理统计(第4版)》主要内容包括概率论、数理统计、随机过程三部分，每章附有习题；同时涵盖了《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》的所有知识点。《概率论与数理统计(第4版)》可作为高等学校工科、理科（非数学专业）各专业的教材和研究生入学考试的参考书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。

《概率论与数理统计习题全解指南(浙大?第4版)》是浙江大学盛骤等编的《概率论与数理统计(第4版)》的配套辅导书，全书按照主教材的要求和章节顺序进行编排，与主教材习题一致。《概率论与数理统计习题全解指南(浙大?第4版)》对教材的全部300多道题目都给出了解答，少数题目是一题多解，有些作了题目分析、解题思路分析和解题方法归纳，并指出易犯的错误，究其原因，澄清不正确的想法。通过《概率论与数理统计习题全解指南(浙大?第4版)》的学习，可使读者提高分析问题和解题的能力，加深对基本内容的理解和掌握。可作为理工科和其他非数学类专业的学生学习概率论与数理统计的参考书。

概率论与数理统计：探索随机世界的奥秘与统计推理的魅力 在这纷繁复杂、充满不确定性的世界里，概率论与数理统计如同两盏明灯，为我们指引着理解和驾驭随机现象的道路。它们不仅是现代科学研究的基石，更是我们在日常生活中做出明智决策的有力工具。本书旨在深入浅出地介绍这两个核心学科的基本概念、重要理论及其广泛的应用，带领读者一同领略概率的奇妙，感受统计的力量。 第一部分：概率论——量化不确定性，洞悉偶然规律 概率论是研究随机现象统计规律的数学分支。它为我们提供了一套严谨的语言和方法，来描述、分析和预测那些在重复试验中呈现出规律性的不确定性事件。 1. 随机事件与概率： 我们从最基本的研究对象——随机事件开始。什么是随机事件？它是在一定条件下，结果不能预知，但可能发生或不发生的事件。例如，抛掷一枚硬币，结果可能是正面朝上，也可能是反面朝上，这就是一个随机事件。我们将引入样本空间、基本事件、互斥事件、对立事件等概念，为后续的学习打下坚实基础。 接着，我们将深入探讨概率的概念。概率是衡量一个随机事件发生可能性的数值。我们从古典概型、几何概型引入概率的定义，并学习如何计算简单事件的概率。随后，我们将学习更广泛的公理化概率定义，理解概率的性质，以及条件概率和独立性等重要概念。条件概率告诉我们，当已知某个事件发生时，另一个事件发生的可能性会如何变化；而独立性则揭示了事件之间互不影响的特殊关系。 2. 随机变量及其分布： 随机变量是概率论的核心工具之一，它将随机事件的结果映射到数值。我们区分离散型随机变量和连续型随机变量，并学习描述它们概率分布的函数：概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。这些函数如同随机变量的“身份证”，详细刻画了它们取不同数值的可能性。 在此基础上，我们将学习一些重要的离散型随机变量的分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布和几何分布。这些分布在描述各种计数型随机现象时具有广泛的应用，例如，在多次独立试验中成功次数的分布（二项分布），或是在单位时间内随机事件发生次数的分布（泊松分布）。 对于连续型随机变量，我们将重点介绍均匀分布、指数分布和正态分布。正态分布，又称高斯分布，因其在自然界和许多统计模型中的普遍存在而被称为“钟形曲线”，是统计学中最基本也是最重要的分布之一。我们将学习如何计算这些分布下事件的概率，并理解它们在实际问题中的意义。 3. 多维随机变量： 在许多实际问题中，我们关注的往往不止一个随机变量。多维随机变量（联合随机变量）研究的是两个或多个随机变量之间的关系。我们将学习联合概率分布、边缘概率分布以及条件概率分布，从而理解不同随机变量之间的依赖程度。协方差和相关系数是衡量两个随机变量线性关系强弱的重要指标，它们帮助我们量化变量之间的“同步性”。 4. 随机变量的数字特征： 为了更简洁地描述随机变量的性质，我们引入了数字特征。数学期望（均值）代表了随机变量的平均值或中心位置；方差则衡量了随机变量取值与其期望之间的离散程度。高阶矩也能提供关于分布形状的更多信息。我们将学习如何计算这些数字特征，并理解它们在实际问题中的解释。 5. 大数定律与中心极限定理： 这是概率论中最为深刻和重要的两个定理。大数定律揭示了大量独立同分布随机变量的平均值在样本量增大时趋于其数学期望的规律，它为统计推断提供了理论基础，解释了为什么重复试验的频率可以近似其概率。 中心极限定理更是揭示了，无论原始分布是什么样的，大量独立同分布随机变量的均值（或和）的分布都趋近于正态分布。这一强大的定理使得正态分布在统计推断中扮演着至关重要的角色，即使我们不知道总体的真实分布，也可以利用正态分布进行近似推断。 第二部分：数理统计——从数据中发现规律，做出科学决策 数理统计是应用概率论的原理和方法，研究如何从样本数据出发，对总体的特征进行推断和决策的学科。它将概率论的理论转化为处理实际数据的工具。 1. 统计量及其分布： 统计量是样本的函数，用来估计或推断总体的未知参数。我们介绍样本均值、样本方差等常用统计量，并学习它们的抽样分布。理解统计量的分布对于进行假设检验和区间估计至关重要。我们将涉及卡方分布、t分布和F分布等重要的抽样分布，它们在统计推断中扮演着关键角色。 2. 参数估计： 参数估计是数理统计的核心任务之一，旨在根据样本数据来估计总体的未知参数。我们介绍两种主要的估计方法：点估计和区间估计。 点估计： 用一个具体的数值来估计未知参数，例如用样本均值估计总体均值。我们将学习矩估计法和最大似然估计法，这是两种常用的点估计方法，并了解它们的性质，如无偏性、一致性和有效性。 区间估计： 用一个区间来估计未知参数，并给出该区间包含真实参数的置信水平。我们将学习如何构建总体均值、总体方差以及比例的置信区间，理解置信区间的含义以及置信水平的意义。 3. 假设检验： 假设检验是根据样本数据来判断关于总体参数的某个假设是否成立。我们将学习假设检验的基本步骤，包括提出原假设（H0）和备择假设（H1），选择检验统计量，确定拒绝域，并根据样本数据做出决策。我们将介绍常见的假设检验方法，如t检验、F检验以及卡方检验，并学习如何解释检验结果，例如P值和显著性水平。 4. 方差分析（ANOVA）： 方差分析是一种用于比较两个或多个组平均值差异的统计技术。它通过分解总变异来判断不同因素对观测结果的影响程度。我们将学习单因素方差分析的基本原理和应用，例如，分析不同处理方法对产品质量的影响。 5. 回归分析： 回归分析用于研究变量之间的关系，特别是如何用一个或多个自变量来预测一个因变量。我们将从简单线性回归开始，学习如何建立回归模型，估计回归系数，并检验模型的显著性。随后，我们将介绍多元线性回归，研究多个自变量对因变量的影响。回归分析在预测、建模和解释变量关系方面具有极其广泛的应用。 6. 非参数统计： 当总体分布的假设无法满足时，非参数统计方法提供了一种不依赖于具体分布假设的统计推断方法。我们将简要介绍一些常见的非参数检验，如秩和检验，它们在特定情况下是有效的替代方案。 应用与展望： 概率论与数理统计的应用无处不在。在金融领域，它们用于风险评估和投资组合优化；在医学研究中，用于临床试验的统计分析和疾病预测；在工程领域，用于质量控制和可靠性分析；在社会科学中，用于民意调查和社会现象的分析。 本书的内容涵盖了概率论与数理统计的核心知识体系，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，掌握常用的统计分析方法。通过学习本书，您将能够： 理解和量化不确定性，培养严谨的逻辑思维。 掌握从数据中提取信息、发现规律的统计方法。 能够独立进行基本的数据分析和统计推断。 为进一步学习更高级的统计模型和机器学习算法打下坚实基础。 我们鼓励读者在学习过程中，积极思考，结合实际案例，将理论知识应用于解决实际问题。愿本书能成为您探索概率世界、驾驭统计规律的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我曾一度认为，学习概率论和数理统计，只要把教材上的定义和定理背下来，再多做一些习题，考试就能取得好成绩。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是帮助我“做对”题目，更重要的是，它让我“理解”题目背后的数学思想和统计逻辑。这本书的讲解方式非常独特，它不是简单地把答案呈现给你，而是会引导你一步步地思考，从问题的提出，到方法的选择，再到最终的计算和结论，每一个环节都充满了智慧。例如，在讲解假设检验时，书中会通过一些非常形象的例子，来解释原假设、备择假设、检验统计量、P值等概念的含义，并详细说明如何根据不同的情况选择合适的检验方法。这种讲解方式，让我对统计推断的整个过程有了更清晰的认识。而且，这本书的习题选材非常具有代表性，很多题目都能够很好地反映现实生活中的各种现象，让我觉得学习这些知识是有实际意义的，而不是纸上谈兵。我尤其欣赏书中对那些容易混淆的概念的辨析，例如在区分参数估计和区间估计时，它会通过对比和举例，帮助我更深刻地理解它们的本质区别。这本书不仅仅是一本习题解答，更像是一位耐心的导师，它在我的学习过程中，不断地启发我的思考，纠正我的错误，让我不断进步。我曾经以为自己永远也无法掌握这门学科，但这本书让我看到了希望，让我觉得只要用心去学，这门学科也并非遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买这本《概率论与数理统计教材 习题全解指南 第4版》的初衷，更多的是为了应对期末考试，我当时对这本书的期望也就是“能帮我把题做对”而已。但当我真正开始翻阅它的时候，我被它的深度和广度所震撼。它不仅仅是简单地给出一道题的答案，而是像一位经验丰富的老师，一步一步地引导你思考，让你理解解题思路的形成过程。比如说，当遇到一个复杂的条件概率问题时，它不会直接给出公式，而是会先分析问题的本质，明确需要用到的定理，然后分步推导，直到最终得出结论。这种“授人以渔”的教学方式，比单纯的“授人以鱼”要珍贵得多。我尤其欣赏书中对于那些容易混淆的概念的辨析，例如离散型随机变量的分布律和概率密度函数，连续型随机变量的累积分布函数和概率密度函数，它会通过对比和举例，帮助我们深刻理解它们的区别和联系。而且，这本书的例题设计非常巧妙，很多题目都不仅仅是为了考察某个公式的应用，更是为了引出更深层次的统计思想。我记得有一道关于最大似然估计的题目，书中不仅给出了计算过程，还解释了为什么最大似然估计是一种有效的参数估计方法，以及它的优缺点。这种对理论的深入挖掘，让我觉得不仅仅是在做题，更是在学习一门科学。这本书的逻辑性非常强，每一章的内容都承接得恰到好处，不会让人感到突兀。我常常在做完一道题后，会回过头去复习相关的理论知识，而这本书恰好提供了最好的辅助。它让我的学习过程从被动接受，变成了主动探索，我越来越享受在这个过程中发现问题、解决问题的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我在学习概率论和数理统计的过程中，曾经有过想要放弃的念头。那些密密麻麻的公式，那些听起来就令人头疼的定理，都让我感觉自己像是在攀登一座无法逾越的高峰。直到我遇到了这本《概率论与数理统计教材 习题全解指南 第4版》。这本书就像是我攀登路上的一个坚实的帮手，它不仅给了我一个详细的攀登路线图，更重要的是，它提供了各种工具和技巧，让我能够一步步地克服困难。这本书最让我印象深刻的是它对习题的讲解方式。它不像我之前看过的很多教材那样，只是简单地给出一个答案，而是会详细地分析解题的思路，解释为什么会选择这个方法，以及这个方法背后的数学原理是什么。例如，在讲解方差分析时，书中会通过一个生动的例子，清晰地展示方差分析的逻辑，以及如何通过比较组间方差和组内方差来判断不同处理是否对结果有显著影响。这种深入的讲解，让我不仅仅是学会了如何做题，更重要的是理解了知识的来龙去脉。而且，这本书的习题覆盖面非常广，从最基础的概念题到一些非常具有挑战性的综合题，几乎涵盖了所有重要的知识点。我特别喜欢它对那些容易出错的地方的提示，例如在计算期望值和方差时，要注意区分离散型和连续型随机变量的计算方法。这种细致入微的讲解，让我受益匪浅。这本书不仅仅是一本习题解答，更是一本能够帮助我深入理解概率论和数理统计这门学科的绝佳辅导书。它让我对这门学科的信心倍增，也让我看到了自己掌握这门知识的希望。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习概率论和数理统计，掌握解题方法和技巧固然重要，但更重要的是理解背后的数学思想和统计逻辑。而这本《概率论与数理统计教材 习题全解指南 第4版》恰恰满足了这一点。它不仅仅是提供了一堆公式和解题步骤，更重要的是，它通过大量的例题和详细的解析，将那些抽象的理论“具象化”了。比如，在讲解回归分析时，书中不仅仅给出了最小二乘法的计算公式，还会解释为什么需要用最小二乘法，以及它在实际应用中的意义。它还会引导读者思考，如何解读回归系数，如何判断模型的拟合优度。这种深入的讲解，让我对统计模型的建立和应用有了更深刻的认识。而且，这本书的例题选材非常贴近实际，很多题目都来源于现实生活中的各种场景，这让我觉得学习这些知识是有实际意义的，而不是枯燥的数学游戏。我尤其喜欢它对于一些统计方法的历史渊源和发展脉络的简要介绍，这有助于我更全面地理解这些方法在统计学发展中的地位。另外，书中对于一些常见统计软件在处理相关问题时的应用也有所提及，虽然不是重点，但对我来说是很好的补充，让我知道如何在实际工作中应用这些知识。我曾经在面对一些复杂的抽样调查问题时感到束手无策，但通过这本书的讲解，我学会了如何根据不同的研究目的选择合适的抽样方法，如何计算样本量，以及如何对调查结果进行统计分析。这本书的出现，可以说是彻底改变了我对概率论和数理统计的看法，让我觉得这门学科既严谨又充满魅力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，概率论和数理统计这个学科，对我来说一直是个“拦路虎”。那些复杂的公式和概念，常常让我感到无从下手。但自从我接触了这本《概率论与数理统计教材 习题全解指南 第4版》，我感觉自己像是找到了“救星”。这本书最让我感到惊艳的是它对每一道题目的讲解方式。它不是简单地给你一个答案，而是会详细地剖析解题思路，解释为什么会选择这个方法，以及这个方法背后的数学原理是什么。例如，在讲解假设检验中的Z检验时，书中会从检验统计量的构造开始，一步步推导出P值的计算方法，并详细解释P值的含义以及如何根据P值做出决策。这种深入的讲解，让我对统计推断的整个过程有了更清晰的认识。而且，这本书的例题覆盖面非常广，从最基础的概念题到一些非常具有挑战性的综合题，几乎涵盖了所有重要的知识点。我特别喜欢它对那些容易混淆的概念的辨析，例如在区分独立事件和互斥事件时，它会通过清晰的例子，帮助我更深刻地理解它们的本质区别。这本书不仅仅是一本习题解答，更是一本能够帮助我系统梳理知识，巩固理解，并且培养解决问题能力的优秀辅导书。它让我对这门学科的信心倍增，也让我看到了自己掌握这门知识的希望。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本好的习题解答，不仅仅是提供一个标准答案，更重要的是能够引导读者深入理解问题的本质，掌握解决问题的通用方法。而这本《概率论与数理统计教材 习题全解指南 第4版》恰恰做到了这一点。它对每一道例题的解析都极其详尽，不仅仅是给出计算步骤，更重要的是，它会深入剖析解题思路，解释为什么选择这种方法，以及这种方法背后的数学原理。例如，在讲解多元正态分布时，书中会通过构建协方差矩阵，来清晰地展示变量之间的相关性，并详细解释如何通过矩阵运算来计算联合概率密度函数。这种深入的讲解，让我对抽象的数学概念有了更直观的理解。而且，这本书的例题选材非常贴近实际，很多题目都来源于经济、金融、工程等领域，这让我觉得学习这些知识是有实际意义的，而不是脱离实际的纯理论。我特别喜欢它对那些易错点和难点的强调，例如在处理条件概率和边缘概率时，它会通过对比和举例，帮助我更清晰地认识它们的区别。这本书不仅仅是一本习题解答，更是一本能够帮助我系统梳理知识，巩固理解，并且培养解决问题能力的优秀辅导书。它让我在不知不觉中，将那些抽象的理论知识，转化为解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，学习概率论和数理统计，最怕的就是“知其然，不知其所以然”。很多时候，我们能够套用公式，但却不理解公式背后的逻辑。这本《概率论与数理统计教材 习题全解指南 第4版》恰恰解决了这个问题。它不仅仅是提供了一个“答案”，更重要的是，它为我提供了“思路”。书中对每一道例题的解析都极其详尽，它会从问题的本质出发，逐步分析，引出解题方法，再进行详细的计算，最后给出结论。例如，在讲解中心极限定理的应用时，书中会通过模拟实验，来直观地展示样本均值分布的渐近正态性，并详细解释为什么在实际应用中，我们能够用正态分布来近似其他分布。这种讲解方式，让我对统计理论有了更深刻的理解。而且，这本书的例题选材非常具有代表性，很多题目都能够很好地反映现实生活中的各种现象，这让我觉得学习这些知识是有实际意义的，而不是枯燥的数学游戏。我尤其欣赏书中对那些容易出错的地方的提示，例如在计算相关系数时，要特别注意变量的单位和数据的性质。这本书不仅仅是一本习题解答，更像是一位循循善诱的老师，它在我的学习过程中，不断地启发我的思考，纠正我的错误，让我不断进步。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价，可以用“相见恨晚”来形容。在我之前学习概率论和数理统计的过程中，我一直感觉自己是在“摸着石头过河”，很多时候遇到了难题，不知道该如何下手。然而，这本《概率论与数理统计教材 习题全解指南 第4版》的出现，彻底改变了我的学习状态。它就像是一位经验丰富的向导，为我指明了方向，提供了清晰的路线图。这本书最让我惊喜的是它对习题的讲解方式。它不仅仅是简单地给出答案，而是会详细地分析解题的思路，解释为什么会选择这个方法，以及这个方法背后的数学原理是什么。例如，在讲解贝叶斯公式时，书中会通过一个非常生动的例子，来解释先验概率、后验概率和似然函数之间的关系，并详细说明如何利用贝叶斯公式来更新我们的信念。这种深入的讲解，让我对概率推理的过程有了更深刻的认识。而且，这本书的例题覆盖面非常广，从最基础的概念题到一些非常具有挑战性的综合题，几乎涵盖了所有重要的知识点。我特别喜欢它对那些容易混淆的概念的辨析，例如在区分独立性与条件独立性时，它会通过清晰的例子，帮助我更深刻地理解它们的本质区别。这本书不仅仅是一本习题解答，更是一本能够帮助我系统梳理知识，巩固理解，并且培养解决问题能力的优秀辅导书。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价，可以说是从最初的“抱着试试看”的心态，到现在的“爱不释手”。我承认，概率论和数理统计对我来说一直是个挑战，尤其是那些涉及多维随机变量、联合分布、边缘分布、条件分布等等的概念，常常让我感到力不从心。在我之前学习的过程中，虽然也有参考书，但总感觉它们要么过于理论化，要么习题解答过于简略，无法满足我深入理解的需求。然而，这本《概率论与数理统计教材 习题全解指南 第4版》彻底改变了我的看法。它的“全解”二字名副其实，每一道例题都给出了详尽的解答过程，而且不仅仅是计算，它还会解释为什么需要这样做，背后的数学原理是什么。例如，在讲解中心极限定理时，书中给出的例题不仅仅是计算一个概率值，还会引导你思考为什么在样本量足够大的情况下，样本均值的分布会趋近于正态分布，以及这种近似的意义和应用场景。这种深入的讲解，让我对抽象的理论有了更直观的理解。而且，这本书的习题覆盖面非常广，从最基础的概念题到一些综合性较强的应用题，几乎涵盖了所有重要的知识点。我特别喜欢它对于一些易错点和难点的强调，例如在区分独立事件和互斥事件时，它会给出一些反例，帮助我更清晰地认识它们的区别。甚至是一些我之前完全摸不着头脑的统计推断部分，例如置信区间的构造和假设检验的步骤，这本书都提供了非常清晰的讲解和大量的练习，让我能够逐渐掌握这些关键技能。它不仅仅是一本习题解答，更是一本优秀的学习辅导书，能够帮助我系统地梳理知识，巩固理解，并且培养解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的像是黑暗中的一道光，照亮了我通往概率论和数理统计这片迷雾般领域的道路。一开始，我被那些抽象的公式和概念搞得头晕脑胀，感觉自己就像是在一片没有地图的森林里迷失了方向。翻开这本书，我被它清晰的逻辑和循序渐进的讲解深深吸引。每一章都像是一位循循善诱的老师，耐心地引导我理解那些曾经让我望而却步的知识点。特别是那些例题，简直是神来之笔！它们不仅仅是简单的习题解答，更是对理论知识的完美诠释和应用。作者没有停留在简单的计算，而是深入剖析了每个解题步骤背后的原理，让我真正理解“为什么”这样做，而不是死记硬背。很多时候，我会在一道题上卡很久，但只要翻到这本书的对应解答，那种豁然开朗的感觉简直妙不可言。它不仅仅是提供一个答案，更是一种思维方式的启迪。我曾经以为自己永远也搞不懂条件概率和全概率公式，但这本书通过一系列精心设计的例子，将这些概念讲得透彻无比，让我能够自如地运用它们解决复杂问题。甚至是一些看起来非常绕的排列组合问题，在它的讲解下也变得井井有条，思路清晰。而且，这本书的排版也十分舒适，字体大小适中，图表清晰明了，不会让人产生阅读疲劳。我常常会花上几个小时沉浸其中，感觉时间过得飞快，因为我一直在学习和进步。对于那些和我一样，在学习概率论和数理统计过程中遇到困难的同学来说，这本书绝对是一本不可多得的宝藏。它不仅解决了我们眼前的难题，更重要的是，它建立了我对这门学科的信心，让我觉得掌握这些知识并非遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

。。。

评分☆☆☆☆☆

不错的书，考研复习的时候很有用

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

不错的书，考研复习的时候很有用

评分☆☆☆☆☆

书的质量不错，包装也可以，速度有点慢

评分☆☆☆☆☆

。。。

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不错

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不错

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不错的书，考研复习的时候很有用