包郵 浙大四版 概率論與數理統計 第四版 浙大概率論 盛驟 高等教育齣版社 浙江大學第四版浙大4版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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盛驟 著

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齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040238969

商品編碼：1062847893

包裝：平裝

齣版時間：2010-11-01

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基本信息

書名:概率論與數理統計 浙大第四版(新版)

37.40元

作者：盛驟

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2010-11-01

ISBN：9787040238969

字數：490000

頁碼：414

版次：4

裝幀：平裝

開本：16

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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本書第四版是在第三版的基礎上增訂而成。新增的內容有：在數理統計中應用Excel，bootstrap方法，戶值檢驗法，箱綫圖等；同時吸收瞭國內外教材的優點對習題的類型和數量進行瞭調整和充實。
本書可作為高等學校工科、理科各專業的教材和研究生入學考試的參考書，也可供工程技術人員、科技工作者參考。

內容提要

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本書是普通高等教育“十一五”規劃教材，在2001年齣版的本書(第三版)的基礎上增訂而成。本次修訂新增的內容有：在數理統計中應用Excel，bootstrap方法，戶值檢驗法，箱綫圖等；同時吸收瞭國內外教材的優點對習題的類型和數量進行瞭調整和充實。
本書主要內容包括概率論、數理統計、隨機過程三部分，每章附有習題；同時涵蓋瞭《全國碩士研究生入學統一考試數學考試大綱》的所有知識點。本書可作為高等學校工科、理科(非數學專業)各專業的教材和研究生入學考試的參考書，也可供工程技術人員、科技工作者參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《概率論與數理統計》是一門基礎性、工具性、創造性極強的學科，廣泛應用於數學、統計學、計算機科學、物理學、工程學、經濟學、生物學等眾多領域。本書旨在係統地介紹概率論與數理統計的基本概念、理論方法與應用，幫助讀者建立嚴謹的數學思維，掌握分析和解決實際問題的能力。 全書內容涵蓋以下幾個主要部分： 第一部分：概率論基礎 隨機事件與概率： 深入剖析隨機事件的概念，包括樣本空間、事件的運算（並、交、差、補），以及概率的基本性質與公理化定義。我們將探討古典概型、幾何概型等具體概率模型的計算方法，並通過大量的實例，使讀者深刻理解概率的含義及其應用。 條件概率與獨立性： 詳細講解條件概率的概念及其計算，以及事件之間的獨立性判斷。重點介紹全概率公式和貝葉斯公式，這是解決復雜概率問題的關鍵工具，尤其在統計推斷和機器學習領域有著廣泛應用。 隨機變量及其分布： 引入隨機變量的概念，區分離散型隨機變量和連續型隨機變量。詳細介紹瞭一係列重要的概率分布，包括離散分布（二項分布、泊鬆分布、幾何分布等）和連續分布（均勻分布、指數分布、正態分布、伽馬分布、貝塔分布等）。我們將詳細分析這些分布的性質、期望、方差，以及它們在不同場景下的適用性。 多維隨機變量及其分布： 擴展到多維隨機變量的理論，包括聯閤分布、邊緣分布、條件分布等。深入探討隨機變量的獨立性，以及協方差、相關係數等刻畫隨機變量之間綫性關係的度量。 隨機變量的數字特徵： 重點闡述期望、方差、矩等數字特徵的概念及其計算方法。我們將介紹切比雪夫不等式和馬爾可夫不等式，這些不等式為刻畫隨機變量的取值範圍提供瞭重要的理論依據。 大數定律與中心極限定理： 這是概率論中最核心的定理之一。詳細講解伯努利大數定律、辛欽大數定律，以及中心極限定理（包括林德伯格-列維定理、棣莫弗-拉普拉斯定理）。這些定理是數理統計的理論基礎，解釋瞭大量獨立同分布隨機變量的均值近似服從正態分布的現象，為統計推斷提供瞭堅實的基礎。 第二部分：數理統計基礎 統計總體與統計樣本： 介紹統計學研究的基本對象——總體，以及從總體中抽取齣來的樣本。詳細闡述簡單隨機樣本的概念和抽樣方法。 統計量的概念與常用統計量： 定義統計量的概念，並介紹樣本均值、樣本方差、樣本分位數等常用的統計量。著重分析這些統計量的分布，特彆是與卡方分布、t分布、F分布的關係，這些分布在統計推斷中起著至關重要的作用。 參數估計： 深入講解參數估計的兩種基本方法：點估計和區間估計。 點估計： 介紹矩估計法和最大似然估計法，分析它們的估計性質（無偏性、有效性、一緻性），並通過具體實例說明如何構造和求解點估計量。 區間估計： 講解置信區間和置信水平的概念，以及如何構造總體均值、總體方差、總體比例的置信區間。我們將詳細推導和講解不同情況下置信區間的計算方法，並解釋其統計含義。 假設檢驗： 介紹假設檢驗的基本思想、步驟和原理。詳細講解瞭各種常見的假設檢驗方法，包括： 關於均值的檢驗： 單個總體均值檢驗、兩個總體均值之差檢驗（獨立樣本和配對樣本）。 關於方差的檢驗： 單個總體方差檢驗、兩個總體方差之比檢驗。 關於比例的檢驗： 單個總體比例檢驗、兩個總體比例之差檢驗。 擬閤優度檢驗與獨立性檢驗： 介紹卡方擬閤優度檢驗和獨立性檢驗，用於檢驗觀測數據是否符閤某個理論分布或兩個分類變量之間是否相互獨立。 檢驗的功效與錯誤類型： 討論第一類錯誤（拒絕真實的原假設）和第二類錯誤（接受錯誤的原假設），以及檢驗功效的概念，並介紹如何選擇最優的檢驗方法。 迴歸分析基礎： 引入迴歸分析的概念，用於研究變量之間的統計關係。 一元綫性迴歸： 詳細講解一元綫性迴歸模型的建立、參數估計（最小二乘法）、模型檢驗（t檢驗、F檢驗）、置信區間的構造以及預測。 多元綫性迴歸： 簡要介紹多元綫性迴歸模型，以及如何處理多個自變量與因變量之間的關係。 方差分析（ANOVA）： 介紹方差分析的基本思想和應用，用於比較多個樣本均值是否存在顯著差異。 本書的特色： 體係完整，邏輯清晰： 從概率論的基本概念齣發，逐步深入到數理統計的各項推斷方法，理論體係完整，邏輯嚴謹。 概念闡釋深入淺齣： 強調對基本概念的透徹理解，並通過形象的比喻和類比，使抽象的數學概念易於接受。 例題豐富，習題精練： 配備瞭大量精心設計的例題，涵蓋瞭不同難度和應用場景，幫助讀者鞏固所學知識。每章後附有適量的習題，既有基礎練習，也有綜閤應用題，有助於檢驗和提高學生的學習效果。 注重理論聯係實際： 在講解理論知識的同時，也強調其在各個領域的實際應用，幫助讀者認識到概率論與數理統計的價值。 數學錶述規範嚴謹： 采用標準的數學符號和語言，訓練讀者嚴謹的數學思維和錶達能力。 本書適閤作為高等院校數學、統計學、計算機科學、工程技術、經濟管理等專業本科生的教材或參考書，也可供相關專業的在職人員及研究生學習參考。通過學習本書，讀者將能夠掌握概率論與數理統計的基本理論和方法，為進一步學習更高級的統計學課程或解決實際問題打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的邏輯嚴謹性是我最看重的一點。從概率的起源、公理化定義，到隨機變量的分布，再到統計推斷，整個知識體係的構建非常清晰，環環相扣。我尤其喜歡它在引入“期望”和“方差”這些概念時，先從離散型隨機變量講起，再過渡到連續型隨機變量，最後到多維隨機變量。這種由淺入深、循序漸進的講解方式，讓我能夠更好地理解這些概念的內涵。而且，書中對一些重要定理的證明，都給齣瞭詳細的步驟和解釋，這讓我能夠理解定理的由來，而不是僅僅記住結論。我當時對“貝葉斯定理”一直存在一些誤解，直到讀瞭這本書，纔明白它在更新概率信息方麵的強大作用。書中的例子也很有啓發性，比如在講到“置信區間”時，它會用一個“測量身高”的例子，來解釋置信區間是如何構建的，以及它所代錶的含義。這種貼近生活的例子，讓我能夠更好地理解抽象的統計概念。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書對於我這樣的“數學小白”來說，簡直是福音！我曾經對概率論與數理統計有過很多負麵的印象，覺得它深奧難懂，與我的生活和專業毫無關係。但是，這本書完全顛覆瞭我的看法。它用一種非常平易近人的方式，將這個曾經讓我望而卻步的學科，變得生動有趣。我最開始接觸這本書，是因為我需要在工作中用到一些統計分析的方法，而這本書是我同事推薦的。翻開第一頁，就被它簡潔明瞭的排版和清晰的語言吸引瞭。它從最基礎的“什麼是概率”開始講起，然後逐步深入到“隨機變量”、“概率分布”、“參數估計”、“假設檢驗”等核心概念。書中的例子非常貼近實際生活，比如在講到“概率分布”時，它會用“考試成績”、“産品閤格率”等例子，讓我能夠輕鬆理解這些概念的含義。而且，它在講解一些復雜的數學公式時，都會附帶詳細的解釋和說明，讓我能夠理解公式背後的邏輯，而不是死記硬背。這本書的習題也很有針對性，能夠幫助我鞏固所學的知識，並且發現自己存在的不足。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的是，它對於抽象概念的處理能力。概率論和數理統計，本身就充斥著很多抽象的數學概念，比如隨機過程、多維隨機變量等等，這些東西在腦海裏構築一個清晰的圖像是相當睏難的。然而，這本書在這方麵做得非常齣色。它通過大量的圖示，例如概率密度函數的圖形、纍積分布函數的圖形、樣本分布的直方圖等等，把這些抽象的概念形象化。我當時在學習多維隨機變量的聯閤分布和邊緣分布時，特彆容易混淆，但是書中的三維圖形和投影圖，讓我一下子就明白瞭它們之間的關係。而且，它在講解期望和方差的性質時，也用瞭大量的錶格和公式推導，讓你不僅知道結果，還能理解推導過程。這本書的語言風格也比較樸實，沒有太多華麗辭藻，但卻非常精準和到位，每一個句子都直擊要害。我特彆喜歡它在解釋一些復雜定理時，會用一些通俗易懂的比喻，比如用“抓鬮”來解釋隨機抽樣，用“骰子”來解釋概率分布。這些比喻雖然簡單，但卻非常形象，能夠幫助我們快速抓住問題的核心。這本書的習題設計也很有特色，很多習題都不僅僅是簡單的計算，而是需要結閤多個概念，進行綜閤分析。做完這些習題，你會感覺對知識點的掌握更加牢固，並且能夠觸類旁通。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講解數理統計部分，更是讓我醍醐灌頂！我之前總覺得統計推斷這塊兒特彆難，什麼參數估計、假設檢驗，聽起來就頭大。但這本書，真的是把這些復雜的概念“軟化”瞭，變得觸手可及。它從描述性統計入手，講瞭如何用樣本去估計總體，比如矩估計、最大似然估計，講得非常清晰。我當時特彆睏惑“為什麼可以用樣本來估計總體？樣本的代錶性在哪裏？”這本書就通過大量的解釋和例子，讓我明白瞭抽樣調查的原理，以及大數定律和中心極限定理在其中的關鍵作用。然後講到假設檢驗，這本書也沒有直接給齣一堆步驟，而是先從“檢驗的基本思想”講起，比如如何設定原假設和備擇假設，如何理解P值，以及犯第一類錯誤和第二類錯誤的含義。我尤其欣賞它在講到各種具體的檢驗方法時，比如t檢驗、卡方檢驗，都會先分析它適用的場景，然後一步步展示計算過程，並給齣結果的解釋。這本書的優勢在於，它不僅教你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”，讓你真正理解背後的邏輯，而不是機械地套用公式。比如在講到置信區間時，它會反復強調置信水平的含義，避免瞭很多人對置信區間的常見誤解。而且，這本書的習題也非常有代錶性，涵蓋瞭各種難度和類型，做完之後，你會感覺對數理統計的掌握程度有瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

在我眼中，這本書不僅僅是一本教材，更像是一本“概率論與數理統計的入門指南”。它沒有那些“勸退”式的開頭，而是用一種非常溫和、友好的方式，將讀者引入這個看似復雜的學科。我特彆喜歡它在講解“條件概率”時，花瞭大量的篇幅去解釋“先驗概率”和“後驗概率”的概念，並且用貝葉斯定理來串聯起來。這讓我對“條件”對概率的影響有瞭深刻的理解。書中的例子也做得非常到位，比如在講到“全概率公式”時，它會用一個生動的故事，比如“生男生女的概率”，來幫助我們理解這個公式的實際應用。我當時對“大數定律”一直很模糊，感覺就是“重復次數越多，頻率越接近概率”，這本書通過大量的模擬實驗和圖示，讓我深刻地體會到瞭大數定律的威力。而且，它在講解“中心極限定理”時，也沒有直接給齣結論，而是先展示瞭不同分布的樣本均值分布，然後一點點收斂到正態分布，這種過程式的講解，讓我對中心極限定理的理解更加深刻。書中的數學推導也非常嚴謹，但又不會過於晦澀，對於一些關鍵的步驟，還會給齣詳細的解釋。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排非常閤理，每個章節都有明確的學習目標，並且知識點之間的過渡也很自然。我尤其喜歡它在介紹新的統計方法時，會先迴顧之前學過的相關概念，這有助於我更好地理解新知識。比如在講到方差分析時，它會先迴顧t檢驗和F檢驗的相關知識，讓我能夠更好地理解方差分析的原理和適用範圍。這本書的語言風格也非常樸實，沒有太多復雜的術語，即使是初學者也能輕鬆理解。而且，書中的插圖和圖錶也非常豐富，這些圖錶能夠幫助我更直觀地理解抽象的數學概念。我特彆喜歡書中對“正態分布”的講解，它通過大量的圖示和例子，讓我明白瞭正態分布在統計學中的重要地位，以及如何利用正態分布來解決實際問題。這本書的習題也很有代錶性，覆蓋瞭各個章節的知識點，並且難度適中。通過做這些習題，我能夠更好地鞏固所學的知識，並且發現自己存在的不足。總的來說，這本書是一本非常優秀的概率論與數理統計教材，它不僅內容豐富，而且講解清晰，易於理解。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個非數學專業的讀者來說，概率論與數理統計這本書簡直就是打開瞭新世界的大門。我之前一直覺得數學是枯燥乏味的，是那些“天纔”纔能玩的東西。但這本書，卻讓我看到瞭數學的魅力和實用性。它就像一位循循善誘的良師益友，用清晰的語言和生動的例子，把我從對數學的恐懼和排斥，一步步引嚮瞭對它的熱愛。我最開始接觸概率論，是因為我的專業課程需要用到，當時抱著“死記硬背”的心態去學，結果可想而知，簡直是寸步難行。後來偶然的機會，我接觸到瞭這本書，纔發現原來概率論並沒有那麼難。它從最基本的概念講起，比如什麼是“樣本空間”、“事件”、“概率”，然後慢慢過渡到更復雜的概念，比如“隨機變量”、“概率分布”、“期望”、“方差”。書中的講解非常注重邏輯性和條理性，讓我能夠一步步地理解這些概念的由來和意義。我尤其喜歡書中對“概率”的不同解釋，比如古典概率、統計概率和公理化概率，這讓我對“概率”這個概念有瞭更全麵的認識。而且，書中大量的例題，都來自於實際生活，比如天氣預測、彩票中奬概率、醫療診斷的準確率等等，這些例子讓我覺得，概率論並不是空中樓閣，而是與我們的生活息息相關的。

評分☆☆☆☆☆

說實話，當初買這本書，很大程度上是因為它的“名氣”，畢竟是“浙大版”、“盛驟老師”的作品，口碑一直很好。拿到手之後，第一感覺就是它的厚重感，不是那種薄薄的、一眼就能看完的書，而是真材實料，內容翔實。我比較喜歡它在講到一些基礎概念時，會用多種方式來解釋，有時候是文字描述，有時候是圖錶，有時候還會引用一些曆史背景，這讓整個學習過程變得不那麼枯燥。比如在講到概率的公理化定義時，它會先講到早期的古典概型和頻率學派的局限性，然後再引齣公理化定義如何彌補這些不足。這種“溯源”式的方法，讓我對概率論的理解更加深刻。它在數學上的嚴謹性毋庸置疑，但是它又不像某些純理論的書籍那樣，把讀者完全擋在門外。在講解定理的時候，它會給齣清晰的證明思路，並附帶一些輔助性的說明，讓你能夠跟得上證明的步驟，而不是直接看到一堆符號就放棄瞭。我覺得這本書最厲害的地方在於，它能在保持數學嚴謹性的同時，兼顧到工程、統計等各個應用領域的需求。它會介紹很多實際應用中的例子，比如在金融、通信、醫療等領域，概率論和數理統計是如何發揮作用的。這些例子讓我覺得，學習這些理論知識，真的很有價值，能夠為我未來的學習和工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我非常滿意。它在涵蓋瞭概率論與數理統計的核心知識點之外，還引入瞭一些更前沿的內容，比如在介紹一些統計模型時，會簡單提及一些機器學習和數據挖掘中的應用。這讓我覺得，這本書不僅能幫助我打好基礎，還能讓我對這個領域的未來發展有一個初步的瞭解。我特彆欣賞它在講解“最大似然估計”時，不僅給齣瞭公式，還詳細解釋瞭“似然函數”的含義，以及為什麼可以通過最大化似然函數來估計參數。書中的例題也體現瞭這一點，很多例題都需要我們去構建似然函數，然後進行求解。而且，這本書在講解“假設檢驗”時，不僅僅是介紹瞭各種檢驗方法，還深入分析瞭“第一類錯誤”和“第二類錯誤”的權衡，以及如何根據實際情況來選擇閤適的顯著性水平。這讓我覺得，這本書不僅教我“怎麼做”，更教我“為什麼這麼做”，以及“如何做得更好”。書中的排版也非常舒服，字體大小適中，行間距閤理，閱讀起來不會感到疲勞。

評分☆☆☆☆☆

這套書的齣現，簡直就是我當年求學路上的救星！當時學概率論與數理統計，簡直是昏天黑地，概念像迷宮一樣繞不清，公式更是讓人望而生畏。好不容易咬牙買瞭這本，翻開的第一頁就被它清晰的邏輯和循序漸進的講解吸引瞭。不像有些書，上來就拋一堆抽象概念，讓人雲裏霧裏。這本書就像一位經驗豐富的老師，一步一步地引導你，從最基礎的概率概念，比如事件、概率的定義，到概率的加法法則、乘法法則，再到條件概率和獨立性，都講解得細緻入微。而且，書中大量的例子，都是貼近實際生活的，比如抽奬、天氣預測、質量控製等等，這讓我一下子就覺得書中的理論不再是枯燥的數學符號，而是有血有肉、能夠解決實際問題的工具。更不用說，它在講到隨機變量、概率分布時，圖文並茂，各種分布的性質、應用都講得明明白白，什麼二項分布、泊鬆分布、正態分布，看完之後，就算是初學者也能有個大緻的瞭解，不再覺得它們隻是名字上的區分。我特彆喜歡它在講解期望、方差這些概念時，用瞭各種圖示和對比，讓你能直觀地理解這些統計量的意義，而不是死記硬背公式。整本書的編排也非常閤理，章節之間的過渡自然流暢，讓人能夠保持學習的連貫性。讀這本書，我最大的感受就是，它真的把“教你如何學習”這件事做到瞭極緻，讓你在掌握知識的同時，也能培養齣解決問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

正品

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正在學習，謝謝！

評分☆☆☆☆☆

太貴瞭。

評分☆☆☆☆☆

還沒看，但感覺不錯

評分☆☆☆☆☆

發貨速度很快，書質量很好

評分☆☆☆☆☆

太貴瞭。

評分☆☆☆☆☆

不錯，為瞭開始重新學習的，經典教材

評分☆☆☆☆☆

速度真快，應該是正版！

評分☆☆☆☆☆

可以用哦可以用吧可以用