概率論與數理統計（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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盛驟 編

圖書標籤:

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• 數理統計
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• 教材
• 統計學
• 數學
• 概率
• 統計推斷
• 隨機過程
• 第三版

齣版社： 上海交通大學齣版社

ISBN：9787313020246

版次：3

商品編碼：10833370

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2011-08-01

頁數：284

內容簡介

《概率論與數理統計（第3版）》是按照國傢教育委員會高等學校工科數學課程指導委員會製訂的《概率論與數理統計課程基本要求，Ⅱ類（概率少，統計多）》所規定的內容的廣度和深度編寫的。全書分9章，內容包括有事件的概率、隨機變量、隨機變量的數字特徵、正態分布、參數的點估計、假設檢驗與區間估計、迴歸分析與方差分析、bootstrap方法和在數理統計中應用Excel軟件。 本書緻力於講清基本概念、基本理論和基本方法；在引入基本概念時，注意揭示其直觀背景和實際意義；在敘述基本概念和基本方法時，特彆注意闡明概率和統計的意義和思想；在選配例題和習題時，著力使學生理解基本理論和基本方法是怎樣用於解決實際問題的，以培養學生運用概率統計的方法解決實際問題的能力。
《概率論與數理統計（第3版）》可作為高等院校工科各專業、理科（非數學專業）各專業概率論與數理統計課程的教材，也可供相關專業技術人員參考。

目錄

1 事件的概率
1.1 隨機事件
1.2 隨機事件的概率
1.3 條件概率與乘法公式
1.4 事件的獨立性
1.5 全概率公式與貝葉斯公式
習題1

2 隨機變量
2.1 隨機變量的概念
2.2 離散型隨機變量與連續型隨機變量
2.3 分布函數
2.4 二維隨機變量
2.5 邊緣分布
2.6 條件分布
2.7 隨機變量的獨立性
2.8 隨機變量函數的分布
習題2

3 隨機變量的數字特徵
3.1 數學期望
3.2 方差
3.3 協方差與相關係數
3.4 大數定理
習題3

4 正態分布
4.1 正態分布
4.2 正態隨機變量的綫性組閤
4.3 中心極限定理
4.4 X的平方分布、t分布與F分布
習題4

5 參數的點估計
5.1 總體與樣本
5.2 直方圖
5.3 統計量
5.4 參數的點估計
習題5

6 假設檢驗與區間估計
6.1 假設檢驗
6.2 正態總體均值與方差的假設檢驗
6.3 兩正態總體均值或方差的比較
6.4 分布擬閤檢驗
6.5 參數的區間估計
習題6

7 迴歸分析與方差分析
7.1 一元綫性迴歸
7.2 一元綫性迴歸的統計分析
7.3 可轉化為一元綫性迴歸的模型舉例
7.4 單因素試驗方差分析
7.5 雙因素試驗方差分析
習題7

8 bootstrap方法
8.1 模擬各種分布的隨機變量
8.2 非參數bootstrap方法
8.3 參數bootstrap方法

9 在數理統計中應用Excel軟件
9.1 概述
9.2 假設檢驗
9.3 一元綫性迴歸
9.4 方差分析
9.5 bootstrap方法、宏、VBA語言
習題9
附錶1 標準正態分布錶
附錶2 t分布錶
附錶3 X2分布錶
附錶4 F分布錶
習題答案

前言/序言

好的，以下是一本不包含《概率論與數理統計（第3版）》內容的圖書簡介，內容力求詳實，力求自然流暢，無AI痕跡。 --- 《信息時代的量化思維：從基礎理論到前沿應用》 內容提要 在當今這個數據爆炸的時代，對不確定性的理解和對復雜係統的洞察力，已成為科研、工程、金融乃至日常決策中不可或缺的核心素養。本書《信息時代的量化思維：從基礎理論到前沿應用》並非一本傳統的概率論或數理統計教材，它旨在為讀者構建一個跨學科的量化思維框架，重點關注如何運用現代統計學、信息論和計算方法來分析現實世界中的復雜現象和海量數據。 本書的獨特之處在於，它跳脫瞭傳統概率論教材中對微積分嚴密推導的過度依賴，轉而強調概念的直觀理解、模型的構建能力以及計算工具的應用。我們假定讀者具備基本的代數知識，並期望引導他們從一個工程師、數據科學傢或決策者的視角，去擁抱隨機性和信息流動的本質。 全書共分為四個主要部分，層層遞進，涵蓋瞭從基礎概率框架到高級機器學習模型背後的統計基石。 第一部分：不確定性的建模與基礎概率框架 本部分緻力於打下堅實的非傳統概率基礎。我們不從公理化定義開始，而是直接從事件的頻率和信息熵的角度引入概率。 章節一：隨機性的日常體現與直覺偏差 本章聚焦於現實世界中隨機現象的普遍性，從天氣預測到股票波動，剖析人類在處理不確定性時常見的認知偏差（如賭徒謬誤、可得性啓發等）。我們引入貝葉斯定理的直觀理解，將其視為一種“信念更新”的數學工具，而非僵硬的公式。通過大量的真實案例，如醫療診斷中的假陽性問題，讓讀者體會到概率思維的實際價值。 章節二：隨機變量與分布的幾何視角 相比於枯燥的函數推導，本章著重於隨機變量的特性描述。我們使用大量的二維和三維可視化圖景來展示離散型和連續型分布（如均勻分布、指數分布）的形態。重點講解矩的概念（均值、方差、偏度和峰度），將其解釋為數據分布形狀的“指紋”。期望與方差不再是抽象的 $ ext{E}[X]$ 和 $ ext{Var}[X]$，而是描述集中趨勢和離散程度的度量。 章節三：大數法則與中心極限定理的計算推論 本章探討統計學的兩大支柱，但視角獨特。我們不拘泥於柯爾莫哥洛夫的嚴密證明，而是通過濛特卡洛模擬來直觀展示這些定理的威力。讀者將學習如何利用計算機模擬來驗證大數法則的收斂性和中心極限定理如何使得正態分布成為“萬能近似工具”。這部分將為後續的統計推斷打下堅實的計算基礎。 第二部分：從數據到洞察——現代統計推斷 本部分將統計推斷的重點從傳統的假設檢驗（Hypothesis Testing）轉移到更具實操性的估計與模型擬閤。 章節四：參數估計：最大似然與貝葉斯估計的對決 本章深入探討如何從樣本中推斷總體參數。我們詳細講解最大似然估計（MLE）的原理，強調其在麵對復雜模型時的效率。隨後，引入貝葉斯估計，將其定位為一種將先驗知識融入數據分析的強大框架。我們通過對比在小樣本情況下兩種方法的差異，展示瞭貝葉斯方法在處理信息不完備性時的優勢。 章節五：迴歸分析的實用進階：穩健性與診斷 迴歸分析是量化分析的核心工具。本章聚焦於多元綫性迴歸的實際應用和陷阱規避。我們著重講解多重共綫性、異方差性等常見問題，並介紹嶺迴歸（Ridge）和LASSO等正則化技術如何通過對模型復雜度的懲罰，提高模型的泛化能力，這是連接到機器學習的關鍵一步。此外，本章還涵蓋瞭廣義綫性模型（GLM）的基礎，例如Logistic迴歸在分類問題中的應用。 章節六：非參數統計與檢驗的靈活運用 認識到並非所有數據都服從正態分布，本章介紹瞭一係列不需要對數據分布做強假設的統計方法，如秩和檢驗、Kolmogorov-Smirnov檢驗等。重點在於何時選擇非參數方法，以及如何解釋這些檢驗的結果，避免因錯誤假設分布而導緻的錯誤結論。 第三部分：信息論與復雜係統分析 本部分將視角提升到信息科學的高度，探討如何量化信息和復雜性。 章節七：香農信息論：量化信息與不確定性 本章是本書的一大特色。我們從信息熵齣發，解釋互信息（Mutual Information）和交叉熵（Cross-Entropy）的概念。讀者將理解信息熵如何成為衡量隨機性的標準度量，以及互信息如何在特徵選擇中評估兩個變量之間的依賴強度，這直接服務於現代機器學習中的特徵工程。 章節八：時間序列的基礎結構與平穩性 針對金融、物聯網等領域常見的時間序列數據，本章介紹如何識彆序列中的趨勢、季節性和周期性。我們引入自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF），並初步介紹ARIMA模型的基本結構，重點在於識彆和去除序列的非平穩性，為後續的動態預測打下基礎。 第四部分：從統計模型到預測機器 本部分將統計理論與現代計算方法融閤，展示如何構建高性能的預測係統。 章節九：維度災難與特徵選擇 在高維數據麵前，傳統統計方法往往失效。本章探討維度災難的本質，並詳細介紹基於統計思想的降維技術，如主成分分析（PCA）的數學機理，以及如何利用信息論指標（如互信息）進行特徵篩選。 章節十：統計學習的基石：偏差-方差權衡 本章是連接統計推斷與機器學習的橋梁。我們用清晰的數學語言闡述偏差-方差權衡，解釋為什麼過擬閤是模型泛化的最大敵人。通過綫性模型和非綫性模型的對比，讀者將理解正則化、交叉驗證（Cross-Validation）等技術的統計意義，它們都是在控製方差、降低模型復雜度的一種體現。 章節十一：生成模型與判彆模型的統計視角 最後，本章將主流的機器學習分類方法置於統計框架下審視。我們將樸素貝葉斯分類器作為生成模型的實例，解釋其基於概率分布的構建思想；而將邏輯迴歸視為判彆模型，強調其目標函數與極大似然估計的緊密關係。 本書的受眾 本書麵嚮具有一定數學基礎，希望深入理解數據驅動決策背後的量化邏輯的工程技術人員、金融分析師、計算機科學專業學生以及所有對現代統計思想感興趣的自學者。閱讀本書，您將獲得一套強大的、可應用於復雜實際問題的量化分析工具箱。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的研究生，平時在科研中經常會遇到需要應用統計方法的場景。在此之前，我一直是用一些零散的資料或者在綫課程來學習相關的知識，效果總是差強人意，感覺自己像是“東一榔頭，西一棒槌”，始終無法構建起一個完整而係統的知識體係。而這本《概率論與數理統計（第3版）》就像是為我量身定做的一樣，它的內容深度和廣度都恰好能夠滿足我在學術研究上的需求。書中對各種統計推斷方法的介紹，例如假設檢驗、置信區間的構建，都描述得非常詳盡，不僅給齣瞭理論推導，還提供瞭具體的應用實例。我尤其看重書中的一些高級章節，比如關於迴歸分析和方差分析的部分，這些內容對於我的論文寫作和數據分析至關重要。作者在講解這些內容時，並沒有迴避其背後的數學原理，而是用一種深入淺齣的方式，將復雜的模型和分析方法娓娓道來。通過閱讀這本書，我不僅掌握瞭統計分析的工具，更重要的是，我學會瞭如何從統計學的角度去審視和解讀科研數據，這對我今後的研究工作有著深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是給我打開瞭新世界的大門！作為一個理工科背景的學生，過去我對概率論和數理統計的理解一直停留在一些零散的公式和概念堆砌上，總感覺缺乏係統性和深度。直到我翻開瞭這本《概率論與數理統計（第3版）》，我纔真正體會到它的魅力所在。書中的概念講解循序漸進，從最基礎的事件、概率齣發，逐步深入到隨機變量、概率分布，再到多維隨機變量、抽樣分布等等。作者的語言通俗易懂，即使是復雜的數學推導，也能通過清晰的邏輯和恰當的比喻變得豁然開朗。我尤其喜歡書中對每個重要概念的引入方式，往往會結閤一些實際生活中的例子，比如拋硬幣、擲骰子，甚至是更復雜的抽樣調查，這讓我能夠快速地建立起直觀的認識。而且，書中例題的解析也非常詳細，步驟清晰，每一步的推理都讓人信服，這對於我這種喜歡刨根問底的學習者來說，簡直是福音。我常常會反復閱讀同一個例題，直到完全理解其背後的原理和方法。這本書不僅教會瞭我知識，更重要的是培養瞭我用概率思維去分析和解決問題的能力，讓我覺得統計學不再是枯燥的數字遊戲，而是理解世界的一種強大工具。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書絕對是我這幾年來讀過的最“硬核”也最“實在”的教材之一。它不像市麵上很多教材那樣，為瞭追求所謂的“通俗易懂”而犧牲瞭內容的嚴謹性和深度，反而是以一種紮實、嚴謹的態度，將概率論與數理統計的精髓一一呈現。剛開始翻閱時，我確實被書中密集的公式和嚴謹的證明所震撼，但越往後讀，越能感受到作者深厚的功底和對學科的深刻理解。書中對一些關鍵定理的證明，雖然過程復雜，但邏輯鏈條卻異常清晰，每一處推理都力求嚴謹，這讓我對這些定理的理解不再是停留在“知道有這麼迴事”的層麵，而是能夠深入到其推導的根本。對於我這種希望在這門學科上有所建樹的學生來說，這種深度是至關重要的。此外，書中在介紹一些概念時，還會提及相關的曆史背景和發展脈絡，這不僅增加瞭閱讀的趣味性，更讓我明白瞭這些理論是如何一步步發展起來的，以及它們在整個學科體係中的地位。總而言之，這是一本需要靜下心來，投入時間和精力去細細品味的教材，它給予的迴報，絕對是豐厚的。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我當初選擇這本書，很大程度上是因為它在學術界的口碑，以及它作為一本經典教材的地位。購買後，我抱著一種“試試看”的心態開始翻閱，結果卻超齣瞭我的預期。這本書的魅力在於其“經得起推敲”的嚴謹性，以及“言之有物”的深度。書中對每一個概念的定義都非常精確，對每一個定理的證明都力求完備，這對於我這種喜歡追根究底的學習者來說，簡直是福音。在閱讀過程中，我常常會發現自己之前對某些概念的理解存在偏差，而這本書恰恰能夠幫助我撥亂反正，建立起更為科學和係統的認識。例如，在講解條件概率時，書中非常細緻地闡述瞭不同情境下的理解方式，並給齣瞭相應的數學模型，這讓我對這個看似簡單卻至關重要的概念有瞭全新的認識。此外，書中在一些章節的末尾，還會提供一些拓展閱讀的建議，或者是一些與實際應用相關的討論，這不僅能夠加深我對所學知識的理解，還能引導我思考這些理論在更廣泛領域中的價值。總而言之，這是一本能夠伴隨我長期學習的優秀教材，它不僅僅是一本課本，更是一本能夠提升我思維能力和學術素養的“寶典”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書一開始確實讓我有點望而生畏。翻開扉頁，厚厚的一疊，密密麻麻的文字和公式，讓我一度懷疑自己是否能夠駕馭。然而，當我硬著頭皮，從第一章開始讀起，並結閤課程教授的內容，神奇的事情發生瞭。書中的圖錶運用得非常恰當，很多抽象的概念，通過生動的圖示，變得異常直觀。例如，在講解概率密度函數時，書中配的圖形讓我立刻就明白瞭其麵積代錶概率的含義。更讓我驚喜的是，書中在講解一些復雜的算法和模型時，還會穿插一些“小貼士”或者“注意事項”，這些看似不起眼的細節，卻往往能夠點撥我這個初學者，避免走入一些常見的誤區。我特彆喜歡書中關於最大似然估計和貝葉斯估計的章節，作者用一種非常清晰的思路，將兩種不同的統計思想呈現在我麵前，並且通過對比，讓我對它們各自的優缺點有瞭更深刻的認識。雖然有些部分我還需要反復琢磨，但總體而言，這本書的編排非常人性化，讓我在啃“硬骨頭”的同時，也能感受到學習的樂趣和進步。

評分☆☆☆☆☆

差，書質量有問題，缺頁

評分☆☆☆☆☆

還行。質量不錯！值得購買

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

使用後證明性價比還是可以的

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

馬上要讀書瞭能派上用場很是不錯的呢，支持京東望擴展數源其他的也豐富一下哦

評分☆☆☆☆☆

浙大三版概率論寫得很好，簡明易懂，快遞也很給力

評分☆☆☆☆☆

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