包邮 浙大四版 概率论与数理统计 第四版 浙大概率论 盛骤 高等教育出版社 浙江大学第四版浙大4版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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盛骤 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040238969

商品编码：1062847893

包装：平装

出版时间：2010-11-01

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基本信息

书名:概率论与数理统计 浙大第四版(新版)

37.40元

作者：盛骤

出版社：高等教育出版社

出版日期：2010-11-01

ISBN：9787040238969

字数：490000

页码：414

版次：4

装帧：平装

开本：16

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书第四版是在第三版的基础上增订而成。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；同时吸收了国内外教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。
本书可作为高等学校工科、理科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。

内容提要

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本书是普通高等教育“十一五”规划教材，在2001年出版的本书(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；同时吸收了国内外教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。
本书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。本书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。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《概率论与数理统计》是一门基础性、工具性、创造性极强的学科，广泛应用于数学、统计学、计算机科学、物理学、工程学、经济学、生物学等众多领域。本书旨在系统地介绍概率论与数理统计的基本概念、理论方法与应用，帮助读者建立严谨的数学思维，掌握分析和解决实际问题的能力。 全书内容涵盖以下几个主要部分： 第一部分：概率论基础 随机事件与概率： 深入剖析随机事件的概念，包括样本空间、事件的运算（并、交、差、补），以及概率的基本性质与公理化定义。我们将探讨古典概型、几何概型等具体概率模型的计算方法，并通过大量的实例，使读者深刻理解概率的含义及其应用。 条件概率与独立性： 详细讲解条件概率的概念及其计算，以及事件之间的独立性判断。重点介绍全概率公式和贝叶斯公式，这是解决复杂概率问题的关键工具，尤其在统计推断和机器学习领域有着广泛应用。 随机变量及其分布： 引入随机变量的概念，区分离散型随机变量和连续型随机变量。详细介绍了一系列重要的概率分布，包括离散分布（二项分布、泊松分布、几何分布等）和连续分布（均匀分布、指数分布、正态分布、伽马分布、贝塔分布等）。我们将详细分析这些分布的性质、期望、方差，以及它们在不同场景下的适用性。 多维随机变量及其分布： 扩展到多维随机变量的理论，包括联合分布、边缘分布、条件分布等。深入探讨随机变量的独立性，以及协方差、相关系数等刻画随机变量之间线性关系的度量。 随机变量的数字特征： 重点阐述期望、方差、矩等数字特征的概念及其计算方法。我们将介绍切比雪夫不等式和马尔可夫不等式，这些不等式为刻画随机变量的取值范围提供了重要的理论依据。 大数定律与中心极限定理： 这是概率论中最核心的定理之一。详细讲解伯努利大数定律、辛钦大数定律，以及中心极限定理（包括林德伯格-列维定理、棣莫弗-拉普拉斯定理）。这些定理是数理统计的理论基础，解释了大量独立同分布随机变量的均值近似服从正态分布的现象，为统计推断提供了坚实的基础。 第二部分：数理统计基础 统计总体与统计样本： 介绍统计学研究的基本对象——总体，以及从总体中抽取出来的样本。详细阐述简单随机样本的概念和抽样方法。 统计量的概念与常用统计量： 定义统计量的概念，并介绍样本均值、样本方差、样本分位数等常用的统计量。着重分析这些统计量的分布，特别是与卡方分布、t分布、F分布的关系，这些分布在统计推断中起着至关重要的作用。 参数估计： 深入讲解参数估计的两种基本方法：点估计和区间估计。 点估计： 介绍矩估计法和最大似然估计法，分析它们的估计性质（无偏性、有效性、一致性），并通过具体实例说明如何构造和求解点估计量。 区间估计： 讲解置信区间和置信水平的概念，以及如何构造总体均值、总体方差、总体比例的置信区间。我们将详细推导和讲解不同情况下置信区间的计算方法，并解释其统计含义。 假设检验： 介绍假设检验的基本思想、步骤和原理。详细讲解了各种常见的假设检验方法，包括： 关于均值的检验： 单个总体均值检验、两个总体均值之差检验（独立样本和配对样本）。 关于方差的检验： 单个总体方差检验、两个总体方差之比检验。 关于比例的检验： 单个总体比例检验、两个总体比例之差检验。 拟合优度检验与独立性检验： 介绍卡方拟合优度检验和独立性检验，用于检验观测数据是否符合某个理论分布或两个分类变量之间是否相互独立。 检验的功效与错误类型： 讨论第一类错误（拒绝真实的原假设）和第二类错误（接受错误的原假设），以及检验功效的概念，并介绍如何选择最优的检验方法。 回归分析基础： 引入回归分析的概念，用于研究变量之间的统计关系。 一元线性回归： 详细讲解一元线性回归模型的建立、参数估计（最小二乘法）、模型检验（t检验、F检验）、置信区间的构造以及预测。 多元线性回归： 简要介绍多元线性回归模型，以及如何处理多个自变量与因变量之间的关系。 方差分析（ANOVA）： 介绍方差分析的基本思想和应用，用于比较多个样本均值是否存在显著差异。 本书的特色： 体系完整，逻辑清晰： 从概率论的基本概念出发，逐步深入到数理统计的各项推断方法，理论体系完整，逻辑严谨。 概念阐释深入浅出： 强调对基本概念的透彻理解，并通过形象的比喻和类比，使抽象的数学概念易于接受。 例题丰富，习题精练： 配备了大量精心设计的例题，涵盖了不同难度和应用场景，帮助读者巩固所学知识。每章后附有适量的习题，既有基础练习，也有综合应用题，有助于检验和提高学生的学习效果。 注重理论联系实际： 在讲解理论知识的同时，也强调其在各个领域的实际应用，帮助读者认识到概率论与数理统计的价值。 数学表述规范严谨： 采用标准的数学符号和语言，训练读者严谨的数学思维和表达能力。 本书适合作为高等院校数学、统计学、计算机科学、工程技术、经济管理等专业本科生的教材或参考书，也可供相关专业的在职人员及研究生学习参考。通过学习本书，读者将能够掌握概率论与数理统计的基本理论和方法，为进一步学习更高级的统计学课程或解决实际问题打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的逻辑严谨性是我最看重的一点。从概率的起源、公理化定义，到随机变量的分布，再到统计推断，整个知识体系的构建非常清晰，环环相扣。我尤其喜欢它在引入“期望”和“方差”这些概念时，先从离散型随机变量讲起，再过渡到连续型随机变量，最后到多维随机变量。这种由浅入深、循序渐进的讲解方式，让我能够更好地理解这些概念的内涵。而且，书中对一些重要定理的证明，都给出了详细的步骤和解释，这让我能够理解定理的由来，而不是仅仅记住结论。我当时对“贝叶斯定理”一直存在一些误解，直到读了这本书，才明白它在更新概率信息方面的强大作用。书中的例子也很有启发性，比如在讲到“置信区间”时，它会用一个“测量身高”的例子，来解释置信区间是如何构建的，以及它所代表的含义。这种贴近生活的例子，让我能够更好地理解抽象的统计概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是，它对于抽象概念的处理能力。概率论和数理统计，本身就充斥着很多抽象的数学概念，比如随机过程、多维随机变量等等，这些东西在脑海里构筑一个清晰的图像是相当困难的。然而，这本书在这方面做得非常出色。它通过大量的图示，例如概率密度函数的图形、累积分布函数的图形、样本分布的直方图等等，把这些抽象的概念形象化。我当时在学习多维随机变量的联合分布和边缘分布时，特别容易混淆，但是书中的三维图形和投影图，让我一下子就明白了它们之间的关系。而且，它在讲解期望和方差的性质时，也用了大量的表格和公式推导，让你不仅知道结果，还能理解推导过程。这本书的语言风格也比较朴实，没有太多华丽辞藻，但却非常精准和到位，每一个句子都直击要害。我特别喜欢它在解释一些复杂定理时，会用一些通俗易懂的比喻，比如用“抓阄”来解释随机抽样，用“骰子”来解释概率分布。这些比喻虽然简单，但却非常形象，能够帮助我们快速抓住问题的核心。这本书的习题设计也很有特色，很多习题都不仅仅是简单的计算，而是需要结合多个概念，进行综合分析。做完这些习题，你会感觉对知识点的掌握更加牢固，并且能够触类旁通。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个非数学专业的读者来说，概率论与数理统计这本书简直就是打开了新世界的大门。我之前一直觉得数学是枯燥乏味的，是那些“天才”才能玩的东西。但这本书，却让我看到了数学的魅力和实用性。它就像一位循循善诱的良师益友，用清晰的语言和生动的例子，把我从对数学的恐惧和排斥，一步步引向了对它的热爱。我最开始接触概率论，是因为我的专业课程需要用到，当时抱着“死记硬背”的心态去学，结果可想而知，简直是寸步难行。后来偶然的机会，我接触到了这本书，才发现原来概率论并没有那么难。它从最基本的概念讲起，比如什么是“样本空间”、“事件”、“概率”，然后慢慢过渡到更复杂的概念，比如“随机变量”、“概率分布”、“期望”、“方差”。书中的讲解非常注重逻辑性和条理性，让我能够一步步地理解这些概念的由来和意义。我尤其喜欢书中对“概率”的不同解释，比如古典概率、统计概率和公理化概率，这让我对“概率”这个概念有了更全面的认识。而且，书中大量的例题，都来自于实际生活，比如天气预测、彩票中奖概率、医疗诊断的准确率等等，这些例子让我觉得，概率论并不是空中楼阁，而是与我们的生活息息相关的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排非常合理，每个章节都有明确的学习目标，并且知识点之间的过渡也很自然。我尤其喜欢它在介绍新的统计方法时，会先回顾之前学过的相关概念，这有助于我更好地理解新知识。比如在讲到方差分析时，它会先回顾t检验和F检验的相关知识，让我能够更好地理解方差分析的原理和适用范围。这本书的语言风格也非常朴实，没有太多复杂的术语，即使是初学者也能轻松理解。而且，书中的插图和图表也非常丰富，这些图表能够帮助我更直观地理解抽象的数学概念。我特别喜欢书中对“正态分布”的讲解，它通过大量的图示和例子，让我明白了正态分布在统计学中的重要地位，以及如何利用正态分布来解决实际问题。这本书的习题也很有代表性，覆盖了各个章节的知识点，并且难度适中。通过做这些习题，我能够更好地巩固所学的知识，并且发现自己存在的不足。总的来说，这本书是一本非常优秀的概率论与数理统计教材，它不仅内容丰富，而且讲解清晰，易于理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我非常满意。它在涵盖了概率论与数理统计的核心知识点之外，还引入了一些更前沿的内容，比如在介绍一些统计模型时，会简单提及一些机器学习和数据挖掘中的应用。这让我觉得，这本书不仅能帮助我打好基础，还能让我对这个领域的未来发展有一个初步的了解。我特别欣赏它在讲解“最大似然估计”时，不仅给出了公式，还详细解释了“似然函数”的含义，以及为什么可以通过最大化似然函数来估计参数。书中的例题也体现了这一点，很多例题都需要我们去构建似然函数，然后进行求解。而且，这本书在讲解“假设检验”时，不仅仅是介绍了各种检验方法，还深入分析了“第一类错误”和“第二类错误”的权衡，以及如何根据实际情况来选择合适的显著性水平。这让我觉得，这本书不仅教我“怎么做”，更教我“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。书中的排版也非常舒服，字体大小适中，行间距合理，阅读起来不会感到疲劳。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当初买这本书，很大程度上是因为它的“名气”，毕竟是“浙大版”、“盛骤老师”的作品，口碑一直很好。拿到手之后，第一感觉就是它的厚重感，不是那种薄薄的、一眼就能看完的书，而是真材实料，内容翔实。我比较喜欢它在讲到一些基础概念时，会用多种方式来解释，有时候是文字描述，有时候是图表，有时候还会引用一些历史背景，这让整个学习过程变得不那么枯燥。比如在讲到概率的公理化定义时，它会先讲到早期的古典概型和频率学派的局限性，然后再引出公理化定义如何弥补这些不足。这种“溯源”式的方法，让我对概率论的理解更加深刻。它在数学上的严谨性毋庸置疑，但是它又不像某些纯理论的书籍那样，把读者完全挡在门外。在讲解定理的时候，它会给出清晰的证明思路，并附带一些辅助性的说明，让你能够跟得上证明的步骤，而不是直接看到一堆符号就放弃了。我觉得这本书最厉害的地方在于，它能在保持数学严谨性的同时，兼顾到工程、统计等各个应用领域的需求。它会介绍很多实际应用中的例子，比如在金融、通信、医疗等领域，概率论和数理统计是如何发挥作用的。这些例子让我觉得，学习这些理论知识，真的很有价值，能够为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在我眼中，这本书不仅仅是一本教材，更像是一本“概率论与数理统计的入门指南”。它没有那些“劝退”式的开头，而是用一种非常温和、友好的方式，将读者引入这个看似复杂的学科。我特别喜欢它在讲解“条件概率”时，花了大量的篇幅去解释“先验概率”和“后验概率”的概念，并且用贝叶斯定理来串联起来。这让我对“条件”对概率的影响有了深刻的理解。书中的例子也做得非常到位，比如在讲到“全概率公式”时，它会用一个生动的故事，比如“生男生女的概率”，来帮助我们理解这个公式的实际应用。我当时对“大数定律”一直很模糊，感觉就是“重复次数越多，频率越接近概率”，这本书通过大量的模拟实验和图示，让我深刻地体会到了大数定律的威力。而且，它在讲解“中心极限定理”时，也没有直接给出结论，而是先展示了不同分布的样本均值分布，然后一点点收敛到正态分布，这种过程式的讲解，让我对中心极限定理的理解更加深刻。书中的数学推导也非常严谨，但又不会过于晦涩，对于一些关键的步骤，还会给出详细的解释。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书对于我这样的“数学小白”来说，简直是福音！我曾经对概率论与数理统计有过很多负面的印象，觉得它深奥难懂，与我的生活和专业毫无关系。但是，这本书完全颠覆了我的看法。它用一种非常平易近人的方式，将这个曾经让我望而却步的学科，变得生动有趣。我最开始接触这本书，是因为我需要在工作中用到一些统计分析的方法，而这本书是我同事推荐的。翻开第一页，就被它简洁明了的排版和清晰的语言吸引了。它从最基础的“什么是概率”开始讲起，然后逐步深入到“随机变量”、“概率分布”、“参数估计”、“假设检验”等核心概念。书中的例子非常贴近实际生活，比如在讲到“概率分布”时，它会用“考试成绩”、“产品合格率”等例子，让我能够轻松理解这些概念的含义。而且，它在讲解一些复杂的数学公式时，都会附带详细的解释和说明，让我能够理解公式背后的逻辑，而不是死记硬背。这本书的习题也很有针对性，能够帮助我巩固所学的知识，并且发现自己存在的不足。

评分☆☆☆☆☆

这套书的出现，简直就是我当年求学路上的救星！当时学概率论与数理统计，简直是昏天黑地，概念像迷宫一样绕不清，公式更是让人望而生畏。好不容易咬牙买了这本，翻开的第一页就被它清晰的逻辑和循序渐进的讲解吸引了。不像有些书，上来就抛一堆抽象概念，让人云里雾里。这本书就像一位经验丰富的老师，一步一步地引导你，从最基础的概率概念，比如事件、概率的定义，到概率的加法法则、乘法法则，再到条件概率和独立性，都讲解得细致入微。而且，书中大量的例子，都是贴近实际生活的，比如抽奖、天气预测、质量控制等等，这让我一下子就觉得书中的理论不再是枯燥的数学符号，而是有血有肉、能够解决实际问题的工具。更不用说，它在讲到随机变量、概率分布时，图文并茂，各种分布的性质、应用都讲得明明白白，什么二项分布、泊松分布、正态分布，看完之后，就算是初学者也能有个大致的了解，不再觉得它们只是名字上的区分。我特别喜欢它在讲解期望、方差这些概念时，用了各种图示和对比，让你能直观地理解这些统计量的意义，而不是死记硬背公式。整本书的编排也非常合理，章节之间的过渡自然流畅，让人能够保持学习的连贯性。读这本书，我最大的感受就是，它真的把“教你如何学习”这件事做到了极致，让你在掌握知识的同时，也能培养出解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解数理统计部分，更是让我醍醐灌顶！我之前总觉得统计推断这块儿特别难，什么参数估计、假设检验，听起来就头大。但这本书，真的是把这些复杂的概念“软化”了，变得触手可及。它从描述性统计入手，讲了如何用样本去估计总体，比如矩估计、最大似然估计，讲得非常清晰。我当时特别困惑“为什么可以用样本来估计总体？样本的代表性在哪里？”这本书就通过大量的解释和例子，让我明白了抽样调查的原理，以及大数定律和中心极限定理在其中的关键作用。然后讲到假设检验，这本书也没有直接给出一堆步骤，而是先从“检验的基本思想”讲起，比如如何设定原假设和备择假设，如何理解P值，以及犯第一类错误和第二类错误的含义。我尤其欣赏它在讲到各种具体的检验方法时，比如t检验、卡方检验，都会先分析它适用的场景，然后一步步展示计算过程，并给出结果的解释。这本书的优势在于，它不仅教你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，让你真正理解背后的逻辑，而不是机械地套用公式。比如在讲到置信区间时，它会反复强调置信水平的含义，避免了很多人对置信区间的常见误解。而且，这本书的习题也非常有代表性，涵盖了各种难度和类型，做完之后，你会感觉对数理统计的掌握程度有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

正版书，包装不错，正在学习中。

评分☆☆☆☆☆

是正品，物流较快，快递员服务态度很好，给个赞

评分☆☆☆☆☆

圆通好慢啊

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到货很快，资料齐全。

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这个不错值得购买正版图书的？

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不错 有一天中午买到这个 真的不错 下次推荐几本书 大家可以

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贼新，新书一本，挺好的。

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质量不错，学习的好教材

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还算OK吧，是正版