具體描述
內容簡介
《概率論與數理統計教程（第2版）》為“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材。全書共八章，前四章為概率論部分，主要敘述各種概率分布及其性質，後四章為數理統計部分，主要敘述各種參數估計與假設檢驗《概率論與數理統計教程（第2版）》的編寫從實例齣發，圖文並茂，通俗易懂，注重講清楚基本概念與統計思想，強調各種方法的應用，適閤初次接觸概率統計的讀者閱讀。全書插圖100多幅，例題250多道，習題600餘道
《概率論與數理統計教程（第2版）》可供高等學校數學類專業與統計學專業作為教材使用，亦可供其他專業類似課程參考，也適閤自學使用
內頁插圖
目錄
第一章 隨機事件與概率1．1 隨機事件及其運算
1．1．1 隨機現象
1．1．2 樣本空間
1．1．3 隨機事件
1．1．4 隨機變量
1．1．5 事件間的關係
1．1．6 事件間的運算
1．1．7 事件域
習題1．1
1．2 概率的定義及其確定方法
1．2．1 概率的公理化定義
1．2．2 排列與組閤公式
1．2．3 確定概率的頻率方法
1．2．4 確定概率的古典方法
1．2．5 確定概率的幾何方法
1．2．6 確定概率的主觀方法
習題1．2
1．3 概率的性質
1．3．1 概率的可加性
1．3．2 概率的單調性
1．3．3 概率的加法公式
1．3．4 概率的連續性
習題1．3
1．4 條件概率
1．4．1 條件概率的定義
1．4．2 乘法公式
1．4．3 全概率公式
1．4．4 貝葉斯公式
習題1．4
1．5 獨立性
1．5．1 兩個事件的獨立性
1．5．2 多個事件的相互獨立性
1．5．3 試驗的獨立性
習題1．5
第二章 隨機變量及其分布
2．1 隨機變量及其分布
2．1．1 隨機變量的概念
2．1．2 隨機變量的分布函數
2．1．3 離散隨機變量的概率分布列
2．1．4 連續隨機變量的概率密度函數
習題2．1
2．2 隨機變量的數學期望
2．2．1 數學期望的概念
2．2．2 數學期望的定義
2．2．3 數學期望的性質
習題2．2
2．3 隨機變量的方差與標準差
2．3．1 方差與標準差的定義
2．3．2 方差的性質
2．3．3 切比雪夫不等式
習題2．3
2．4 常用離散分布
2．4．1 二項分布
2．4．2 泊鬆分布
2．4．3 超幾何分布
2．4．4 幾何分布與負二項分布
習題2．4
2．5 常用連續分布
2．5．1 E態分布
2．5．2 均勻分布
2．5．3 指數分布
2．5．4 伽瑪分布
2．5．5 貝塔分布
習題2．5
2．6 隨機變量函數的分布
2．6．1 離散隨機變量函數的分布
2．6．2 連續隨機變量函數的分布
……
第三章 多維隨機變量及其分布
第四章 大數定律與中心極限定理
第五章 統計量及其分布
第六章 參數估計
第七章 假設檢驗
第八章 方差分析與迴歸分析
附錶
習題參考答案
參考文獻
前言/序言
本書第一版發行以來各方麵反應尚好，同行也提齣瞭一些意見和建議，我們在教學中也發現瞭一些值得改進的地方。在高等教育齣版社李蕊女士的鼓勵下，我們著手修改教材，修改的重點放在概念和結論的敘述和解釋上，目的是使學生易學、教師易教，從而更好地幫助學生能用隨機觀念和統計思想去思考問題和處理問題。第二版教材保留瞭第一版教材的體係，在內容上作瞭一些局部調整和改進。在概率論部分更強調瞭隨機變量的設置和分布的概念，離散分布在古典概率的計算中齣現，密度函數用動畫形式在頻率的穩定中形成，分位數是解概率不等式F（x）≤p不可或缺的概念。改寫瞭分布的偏度與峰度，使之能更好地解釋分布的形狀。在極限定理中改變瞭敘述的次序，先講隨機變量序列的兩種收斂性，隨後簡要介紹瞭復隨機變量，引齣特徵函數，這使得大數定律和中心極限定理的敘述和證明更為自然。
在數理統計部分，我們把估計的各種評價標準分散在各種估計思想和方法中。在矩法估計中建立相閤性，在無偏估計中強調有效性，在有偏估計中強調均方誤差準則，在大似然估計中建立漸近正態性，並重視其漸近方差和EM算法。假設檢驗是統計學的精華部分，能否自如地運用假設檢驗是檢閱一個學生是否真正理解瞭統計學原理的試金石，為此我們對假設檢驗部分作瞭大調整，在假設檢驗開始時就建立檢驗的p值，在隨後的使用中，拒絕域與p值並重，哪個方便就使用哪個。此外，還增加瞭成對數據的比較、似然比檢驗的基本思想和幾種基本的非參數檢驗方法。
第二版的習題仍按節設立，但有改、有增、有減，總量比第一版增加瞭100多道。
本書前四章仍由程依明負責修改，後四章仍由濮曉龍負責修改，全書由茆詩鬆統稿。我們幾經閱讀與討論定下第二版書稿。本次修訂得到廣大教師與學生的關心和支持，在此錶示感謝。由於水平所限，不當之處在所難免，還懇請廣大教師和學生提齣批評意見，我們將不斷改進，與時俱進，把這項教材建設的工作做好。
用戶評價
這本書，說實話，我拿到手的時候，被它那厚重感和樸實無華的外觀給震懾住瞭。作為一名數理統計領域的初學者，我的數學基礎不算紮實，但又對這個領域充滿瞭好奇和渴望。我記得當時翻開第一頁，一股濃濃的學術氣息撲麵而來，仿佛置身於一個古老而嚴謹的知識殿堂。 我最開始接觸的章節是關於概率的基本概念，比如樣本空間、事件、概率的公理化定義等等。作者用一種非常係統的方式，從最基本的定義齣發，一步步構建起概率論的大廈。我尤其喜歡書中對一些經典概率問題的詳細講解，比如伯努利試驗、泊鬆分布、正態分布等。作者不僅僅是給齣瞭公式和推導，更是深入淺齣地解釋瞭這些分布的含義、適用場景以及它們背後的統計思想。 我印象深刻的是，書中對一些容易混淆的概念進行瞭非常細緻的辨析。例如，在講到條件概率和獨立事件時，作者通過大量的例子，特彆是那些帶有迷惑性的例子，幫助我理解瞭兩者之間的微妙關係，以及如何避免常見的錯誤判斷。這種嚴謹的教學態度，讓我覺得這本書不僅僅是在傳授知識，更是在培養一種科學的思維方式。 當我深入到數理統計的部分時，我被書中對統計推斷的講解深深吸引。從參數估計到假設檢驗，作者都循序漸進地展開。我尤其欣賞作者在講解點估計時，對最大似然估計、矩估計等方法的介紹，以及對這些估計量優良性質的證明。這些證明過程雖然有些復雜，但作者的邏輯清晰，步驟詳細，讓我這個數學功底一般的人也能勉強跟上。 數理統計章節中，我對假設檢驗的部分情有獨鍾。書中對不同類型假設檢驗的框架和步驟進行瞭清晰的梳理，比如Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗等等。作者不僅僅是給齣檢驗的步驟，更是詳細地解釋瞭每一步背後的原理，比如P值的含義，犯第一類錯誤和第二類錯誤的區彆，以及如何根據實際情況選擇閤適的檢驗方法。 書中在講解參數估計時，對區間估計的介紹也讓我受益匪淺。作者詳細講解瞭如何構造置信區間，以及置信區間的實際意義。我特彆喜歡作者用一些生活化的例子來解釋置信區間的概念，比如“我們有95%的把握認為真實值落在某個區間內”，這種形象的比喻，讓我這個初學者更容易理解抽象的統計概念。 這本書的習題設計也很有特色。每一章後麵都配有大量的習題，難度從易到難，覆蓋瞭該章的知識點。我嘗試著做瞭很多習題，有些題目確實很有挑戰性，需要我反復琢磨，甚至去翻閱前麵的內容。但正是這些習題，讓我真正地將書本上的知識內化，並且發現瞭自己理解上的盲點。 我感覺作者在編撰這本書時，非常注重理論與實踐的結閤。在講解一些統計模型時，作者會穿插一些實際應用案例，比如在講解迴歸分析時，會提到如何用綫性迴歸來分析經濟數據或者社會現象。這讓我覺得統計學不僅僅是枯燥的數學公式，更是解決實際問題的強大工具。 雖然這本書的篇幅比較大，內容也比較密集，但我覺得它對於想要係統學習概率論與數理統計的讀者來說，是一本不可多得的寶藏。它的嚴謹性、係統性和啓發性，都讓我覺得物超所值。它不是一本用來“翻翻看看”的書，而是需要靜下心來，認真研讀，反復思考的書。 總的來說，這本書為我打開瞭概率論與數理統計這扇大門，讓我對這個領域有瞭更深刻的認識和更濃厚的興趣。我非常感謝作者的辛勤付齣，為我們提供瞭這樣一本高質量的教材。我還會繼續迴過頭來，一遍遍地溫習書中的內容，我相信它會是我未來學習和研究道路上的重要指引。
評分我拿到這本書的契機，其實是我的一個朋友強烈推薦的。他說這本書內容詳實，講解透徹，是他學習概率統計的“聖經”。我帶著半信半疑的態度，入手瞭這本《概率論與數理統計教程（第2版）》。 翻開書，最讓我驚艷的是它那嚴謹的邏輯結構。作者沒有急於拋齣復雜的公式，而是先從“隨機現象”這個最基本的概念入手，一步步地引導讀者進入概率的世界。我對概率論部分中對“事件”的分類和運算的講解印象深刻，作者通過大量具體的例子，讓我清晰地理解瞭“並事件”、“交事件”、“互斥事件”等概念。 進入數理統計部分，我被“抽樣分布”的概念所吸引。作者詳細解釋瞭為什麼我們需要研究抽樣分布，以及它與總體分布的區彆。我之前總是覺得“統計量”隻是一個隨便計算齣來的數，但這本書讓我明白，統計量本身也是一個隨機變量，並且它的分布有著重要的統計意義。 我尤其喜歡書中對“參數估計”方法的講解。作者不僅介紹瞭“點估計”，比如矩估計和最大似然估計，還詳細闡述瞭“區間估計”。我之前對“置信區間”的概念一直感到睏惑，不知道它到底代錶什麼。這本書通過形象的解釋和圖示，讓我明白瞭置信區間是如何反映我們對總體參數的確定程度的。 數理統計中“假設檢驗”的部分，是我反復鑽研的重點。作者將整個檢驗過程梳理得井井有條，從原假設和備擇假設的建立，到檢驗統計量的選擇，再到拒絕域的確定，每一步都清晰明瞭。我之前總是糾結於如何判斷“拒絕原假設”還是“接受原假設”，這本書讓我理解瞭P值的意義，以及如何根據P值做齣決策。 書中對“方差分析”的講解也讓我眼前一亮。作者用非常直觀的方式解釋瞭ANOVA的原理，並且通過實際案例，展示瞭如何利用方差分析來比較多個總體的均值是否存在顯著差異。這讓我看到瞭統計學在實際問題解決中的強大威力。 這本書的習題設計非常精良，既有基礎的鞏固題，也有需要深入思考的應用題。我花瞭很多時間去練習，並且在解答過程中不斷加深對書本知識的理解。 我感覺這本書的作者是一位非常務實的學者，他專注於將最核心的知識呈現給讀者。他的語言風格樸實無華，但每一個字都充滿瞭分量。 這本書讓我對概率統計的認識有瞭質的飛躍。它不僅僅是一本教材，更像是一位良師益友，在我學習的道路上給予我指引和幫助。
評分我拿到這本書時，其實並沒有抱太大的期望。我之前接觸過一些概率統計的入門讀物，但總覺得它們要麼過於淺顯，要麼過於晦澀，難以找到一本真正符閤我需求的。這本書的封麵看起來有些“老派”，但我被它的書名所吸引——“教程”，這暗示著它應該是一本係統性的學習材料。 翻開書，我首先被其結構所吸引。作者將內容分成瞭兩個大的部分：概率論和數理統計。這種劃分非常清晰，有助於讀者建立起學習的邏輯順序。我從概率論的基礎部分開始閱讀，作者從“隨機事件”的定義講起，循序漸進地引入瞭概率的基本性質和計算方法。 我印象深刻的是，作者在講解“概率的公理化定義”時，花瞭大量的篇幅進行闡述。雖然這部分內容有些抽象，但作者通過一些巧妙的比喻和實際例子，幫助我理解瞭為什麼需要這樣的定義，以及它在數學上的嚴謹性。我之前一直以為概率就是簡單的“可能性大小”，但這本書讓我認識到瞭它背後更深層次的數學基礎。 數理統計部分，我被“統計推斷”的概念所打動。作者將它定義為“通過樣本信息對總體特徵進行推斷的過程”。這讓我明白瞭統計學真正的核心在於“以小見大”，通過有限的樣本來瞭解無限的總體。我特彆喜歡作者在講解“點估計”時，對“最優性”的探討。他詳細介紹瞭各種估計方法的原理，以及如何評價它們的優劣。 書中對“假設檢驗”的講解也讓我受益匪淺。作者不僅給齣瞭檢驗的基本步驟，還對每一步的邏輯進行瞭深入的剖析。我之前總是在學習和工作中遇到各種“檢驗”，但總覺得一知半解。這本書讓我明白瞭，原來這些檢驗背後都有著統一的理論框架。 我欣賞作者在書中對一些經典概率分布的講解。比如“正態分布”，作者不僅僅是給齣瞭它的公式，更是詳細地闡述瞭它在自然界和社會現象中的普遍性，以及它在統計推斷中的重要作用。這種理論與應用的結閤，讓學習過程更加生動有趣。 我對書中習題的質量評價很高。它們種類繁多，難度梯度也很閤理。我嘗試著去解答一些較難的題目，這迫使我重新審視書中的概念，並且思考如何將它們應用到實際問題中。 這本書的語言風格非常嚴謹，但又不失學術的深度。作者的錶達清晰明瞭，沒有多餘的廢話。我感覺他是一位非常認真負責的學者，緻力於將知識準確地傳達給讀者。 我之所以說它“老派”，並非貶義，而是指它所包含的知識體係非常紮實，經得起時間的考驗。它不是那種追求時髦和新穎的教材，而是專注於傳遞那些最核心、最基礎的概率統計知識。 對於想要係統學習概率論與數理統計的讀者來說，這本書絕對是值得推薦的。它能夠為你的學習提供一個堅實的基礎，並且幫助你建立起對這個領域正確的認知。
評分我拿到這本書，是因為我的導師布置的閱讀任務。當時我對概率統計的概念還比較模糊，隻知道它是統計學的基礎。這本書拿到手裏，感覺分量十足，封麵也比較樸實，讓我覺得它應該是一本內容非常紮實的教材。 我從概率論的第一章開始閱讀，作者的講解方式非常細緻。他從“隨機現象”入手，然後引入“事件”的概念，再到“概率”的定義。我喜歡作者在解釋概率的公理化定義時，所用的嚴謹的數學語言，這讓我看到瞭概率論的科學性。 數理統計的部分，我被“統計推斷”的理念所吸引。作者詳細闡述瞭如何利用樣本信息來推斷總體的未知參數。我印象深刻的是“大數定律”和“中心極限定理”的講解。作者不僅給齣瞭定理的陳述，還對它們的意義進行瞭深入的闡述，讓我明白瞭它們在統計學中的核心地位。 在參數估計方麵，我特彆喜歡作者對“最大似然估計”的講解。他一步步地引導讀者去推導似然函數，然後找到使似然函數最大的參數值。這個過程雖然有些復雜，但作者的邏輯非常清晰，讓我能夠一步步地跟上。 假設檢驗是這本書的另一個亮點。作者將檢驗的整個過程分解為幾個清晰的步驟，並且對每一步的含義都進行瞭詳盡的解釋。我之前總是對“P值”的含義感到睏惑，這本書讓我明白，P值是衡量原假設成立的可能性，而不是備擇假設成立的可能性。 書中對“迴歸分析”的講解也讓我受益匪淺。作者不僅介紹瞭簡單綫性迴歸，還提到瞭多元綫性迴歸。他詳細解釋瞭迴歸係數的含義，以及如何通過模型來預測和分析變量之間的關係。 我喜歡這本書的習題設計，它們難度適中，並且能夠很好地檢驗對知識點的掌握程度。我嘗試著去解決一些習題，這幫助我鞏固瞭書本上的知識，並且發現瞭自己理解上的不足。 這本書的語言風格非常學術化，但又充滿瞭邏輯性和條理性。作者沒有刻意追求華麗的辭藻，而是用最簡潔、最準確的語言來傳達知識。 總的來說，這本書為我提供瞭一個非常係統和深入的學習路徑。它讓我對概率論與數理統計有瞭更全麵、更深刻的認識，並且為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。
評分拿到這本《概率論與數理統計教程（第2版）》，我首先注意到的是它的厚重感和書脊上醒目的標題。作為一名正在攻讀研究生學位的學生，我對這門學科有著迫切的學習需求，也知道一本好的教材至關重要。這本書給我的第一印象就是“專業”和“紮實”。 我從概率論部分開始閱讀，作者從最基本的“隨機事件”概念入手，逐步引入“概率”的定義、性質和計算方法。我特彆欣賞作者在講解概率的公理化定義時，那種循序漸進的邏輯。他沒有跳過任何中間步驟，而是詳細地解釋瞭每一個公理的含義和作用，讓我對概率的數學根基有瞭清晰的認識。 進入數理統計部分，我被“統計推斷”的核心理念深深吸引。作者將“參數估計”和“假設檢驗”作為兩大基石進行瞭係統性的講解。在參數估計方麵，我被“最大似然估計”和“矩估計”的講解所打動。作者不僅給齣瞭這兩種方法的計算步驟，還詳細解釋瞭它們各自的優劣和適用範圍，讓我能夠根據實際情況選擇閤適的估計方法。 在假設檢驗章節，我被作者嚴謹的邏輯所摺服。他清晰地闡述瞭假設檢驗的五個基本步驟，並且對每一步的含義都進行瞭深入的剖析。我之前總是在學習和工作中對“P值”感到睏惑，這本書讓我明白瞭P值是用來衡量原假設成立的可能性，而不是備擇假設成立的可能性，這對於正確理解檢驗結果至關重要。 書中對“方差分析”的講解也讓我印象深刻。作者用非常直觀的方式解釋瞭ANOVA的原理，並且通過實際案例，展示瞭如何利用方差分析來比較多個總體的均值是否存在顯著差異。這讓我看到瞭統計學在實際問題解決中的強大威力。 我對這本書的習題設計評價非常高。它們種類繁多，難度梯度也比較閤理，能夠有效地幫助我鞏固書本上的知識，並且發現自己理解上的盲點。 作者的語言風格非常學術，但又不會讓人覺得難以理解。他總是能夠用清晰、準確的語言來錶達復雜的概念，並且注重邏輯的嚴謹性。 總而言之，這本書是一本非常齣色的概率論與數理統計教材。它內容全麵，講解深入，邏輯嚴謹。它為我學習概率統計提供瞭堅實的基礎，也激發瞭我對這個領域的更深層次的探索。
評分我拿到這本《概率論與數理統計教程（第2版）》時，感覺它就是一本“硬核”的學術著作。書的封麵設計比較簡潔，但沉甸甸的質感，就已經透露齣它內容的厚重。我是一名對數據分析有著濃厚興趣的在校學生，深知概率統計的重要性，所以帶著一種“認真求學”的態度翻開瞭它。 書的開篇，作者就以一種非常係統和嚴謹的方式，介紹瞭概率論的基本概念，比如樣本空間、事件、概率的定義和性質。我尤其喜歡作者在講解概率的公理化定義時，那種層層遞進的邏輯。他沒有直接給齣抽象的數學定義，而是先從直觀的例子入手，然後逐步引導讀者理解這些定義的必要性和科學性。 數理統計部分，我被“統計推斷”的整個框架深深吸引。作者將“參數估計”和“假設檢驗”作為兩大核心內容進行瞭詳細講解。在參數估計方麵，我第一次真正理解瞭“點估計”和“區間估計”的區彆，以及它們各自的優缺點。作者對“最大似然估計”的推導過程，雖然有些復雜，但講解得非常細緻，讓我能夠一步步地跟著完成，並且理解其核心思想。 在假設檢驗章節，我被作者嚴謹的邏輯所摺服。他清晰地闡述瞭假設檢驗的五個基本步驟，並且對每一步的含義都進行瞭深入的剖析。我之前一直對“P值”的概念感到睏惑，這本書通過生動的例子，讓我明白瞭P值是用來衡量原假設成立的可能性，而不是備擇假設。 我非常欣賞書中對一些經典概率分布的講解。比如“正態分布”的章節，作者不僅給齣瞭它的數學錶達式，還詳細闡述瞭它在自然界和工程領域中的廣泛應用，以及它在統計學中的核心地位。這種理論與實際應用的結閤，讓我對所學知識有瞭更深刻的理解。 這本書的習題設計也讓我印象深刻。它們數量眾多，並且難度各異，能夠很好地覆蓋到該章的知識點。我嘗試著去解答一些難題，這不僅鍛煉瞭我的解題能力，也加深瞭我對書本內容的理解。 作者的語言風格非常學術，但又不會讓人覺得難以理解。他總是能夠用清晰、準確的語言來錶達復雜的概念，並且注重邏輯的嚴謹性。 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。它內容全麵，講解深入，邏輯嚴謹。它為我學習概率統計提供瞭堅實的基礎，也激發瞭我對這個領域的更深層次的探索。
評分我拿到這本書，純粹是因為它在專業領域內的口碑。很多同行都會提及它，說它是學習概率統計繞不開的一本經典。所以，盡管封麵設計並不算特彆吸引人，我還是毫不猶豫地入手瞭。 打開書，首先映入眼簾的是極其規整的目錄。作者將內容分成瞭概率論和數理統計兩大部分，每個部分又細緻地劃分瞭章節，讓我對這本書的學習脈絡有一個清晰的預判。我從概率論的基礎內容開始，作者在解釋“隨機事件”和“概率”時，並沒有采用生硬的數學定義，而是從生活化的例子入手，比如拋硬幣、抽奬等，讓我很快就進入瞭狀態。 我特彆喜歡書中對“概率的公理化定義”的闡釋。作者花瞭大量的篇幅去解釋每一個公理的含義和重要性，這讓我深刻地理解瞭概率論的數學基礎。在學習“隨機變量”時，作者對離散型和連續型隨機變量的區分，以及它們各自的概率分布，都講解得非常透徹，配閤書中大量的圖示，讓我對這些抽象的概念有瞭直觀的認識。 進入數理統計部分，我被“統計推斷”的整個體係所吸引。作者將“參數估計”和“假設檢驗”作為兩大核心內容進行瞭係統性的講解。在參數估計方麵，我被“最大似然估計”和“矩估計”的講解所打動。作者不僅給齣瞭這兩種方法的計算步驟，還詳細解釋瞭它們各自的優劣和適用範圍，讓我能夠根據實際情況選擇閤適的估計方法。 在假設檢驗章節，我被作者嚴謹的邏輯所摺服。他清晰地闡述瞭假設檢驗的五個基本步驟，並且對每一步的含義都進行瞭深入的剖析。我之前總是在學習和工作中對“P值”感到睏惑，這本書讓我明白瞭P值是用來衡量原假設成立的可能性，而不是備擇假設成立的可能性，這對於正確理解檢驗結果至關重要。 書中對“迴歸分析”的講解也讓我眼前一亮。作者用非常清晰的方式解釋瞭簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的原理，並且通過實際案例，展示瞭如何利用模型來預測和分析變量之間的關係。 我對這本書的習題設計評價非常高。它們數量眾多，並且難度梯度也比較閤理，能夠有效地幫助我鞏固書本上的知識，並且發現自己理解上的盲點。 作者的語言風格非常學術，但又不會讓人覺得難以理解。他總是能夠用清晰、準確的語言來錶達復雜的概念，並且注重邏輯的嚴謹性。
評分拿到這本《概率論與數理統計教程（第2版）》時，我抱著一種既期待又有點忐忑的心情。期待的是能在這個領域找到一本真正的好書，能夠幫助我理解那些看似晦澀的數學概念；忐忑的是，畢竟是“第2版”，不知道內容會不會過於陳舊，或者是否更新得足夠及時，畢竟科學發展日新月異。 翻開書頁，首先映入眼簾的是那撲麵而來的“學術範兒”。字體、排版，都透著一股嚴謹和專業。我不是數學係的科班齣身，但作為一名需要與數據打交道的研究者，概率論和數理統計是繞不開的坎。我希望這本書能像一位耐心而資深的導師，帶我一步步走進這個世界。 我從概率論部分開始閱讀，從最基礎的隨機事件、概率的定義講起。作者的語言風格相當沉穩，但又不失條理。他沒有急於拋齣復雜的公式，而是先從直觀的角度解釋“隨機性”這個概念，然後逐步引入公理化定義。我特彆欣賞書中對一些基本概率公式的推導過程，作者的處理非常細膩，每一個步驟都給齣瞭清晰的理由，避免瞭“知其然不知其所以然”的尷尬。 讓我印象深刻的是，書中對“隨機變量”這個概念的講解。作者用瞭大量的篇幅去闡述離散型和連續型隨機變量的區彆，以及它們各自的概率分布。我之前總是在各種資料裏看到“概率密度函數”、“纍積分布函數”，但總是覺得一知半解。這本書通過清晰的圖示和詳細的例子，讓我對這些概念有瞭更直觀的理解，尤其是對連續型隨機變量的概率是如何通過積分來計算的，感覺豁然開朗。 進入數理統計部分，我對“統計量”的概念有瞭全新的認識。作者將它定義為“樣本的函數”，並且強調瞭它在推斷總體未知參數中的作用。這為我理解後續的參數估計和假設檢驗打下瞭堅實的基礎。我尤其喜歡作者在講解“大數定律”和“中心極限定理”時，所采用的語言。他沒有僅僅列齣公式，而是用一種“潤物細無聲”的方式，闡述瞭這兩個定理在統計學中的核心地位，以及它們如何支撐起各種統計推斷方法。 在參數估計方麵，我被“矩估計”和“最大似然估計”的介紹所吸引。作者詳細闡述瞭這兩種方法的原理，以及它們各自的優缺點。雖然推導過程略顯復雜，但作者的思路非常清晰，讓我能夠一步步跟著他完成推導，並且理解為什麼我們需要這些方法來估計未知參數。 接下來的假設檢驗部分，也是我反復閱讀的重點。作者將整個檢驗過程分解為幾個清晰的步驟：建立原假設和備擇假設，選擇檢驗統計量，確定拒絕域，然後進行計算和判斷。這種結構化的講解方式，讓我能夠係統地掌握假設檢驗的流程，並且避免在實際應用中齣現混亂。 書中對“t分布”和“卡方分布”的講解也讓我受益匪淺。我之前總是對這兩個分布感到睏惑，不知道它們在什麼時候使用。這本書通過具體的統計場景，比如小樣本情況下均值檢驗（t檢驗），以及方差的檢驗（卡方檢驗），讓我理解瞭它們各自的應用背景和理論基礎。 我對書中的例題設計非常滿意。它們緊密結閤瞭理論知識，並且覆蓋瞭不同難度的題目。我花瞭很多時間去嘗試解決這些習題，有些題目確實需要我絞盡腦汁。但每當成功解決一個難題時，我都會獲得一種巨大的成就感，並且加深瞭對知識的理解。 總而言之，這本書給我最大的感受是它的“紮實”。它不像某些“速成”的書籍，而是真正地在為讀者打下堅實的理論基礎。它沒有迴避復雜的證明，也沒有刻意簡化概念，而是以一種負責任的態度，帶領讀者去探索概率論與數理統計的深層奧秘。
評分我拿到這本書的時候，是抱著一種“試試看”的態度。我之前對概率統計瞭解不多，隻知道它是統計學的基礎，但具體內容和應用總感覺模模糊糊。這本書的書名聽起來很“硬核”，但我抱著一種“不管怎樣，先拿來讀讀看”的心態。 翻開書，首先吸引我的是它清晰的目錄結構。每一個章節的標題都直指核心內容，讓我對這本書的整體脈絡有一個初步的瞭解。我從概率論的第一章開始，作者用一種非常平實的語言，介紹瞭“隨機事件”和“概率”這兩個基本概念。我喜歡作者在解釋概率時，不僅僅是給齣定義，而是通過一些生活中的例子，比如拋硬幣、擲骰子，來幫助我理解概率的含義。 我感覺作者在編寫這本書時，非常注重對概念的“可視化”。在講解“隨機變量”時，書中穿插瞭很多圖示，比如概率質量函數、概率密度函數的圖形，以及纍積分布函數的麯綫。這些圖示讓我對抽象的概率分布有瞭更直觀的認識，能夠更容易地分辨齣離散型和連續型隨機變量的區彆。 數理統計的部分，我被“參數估計”的概念深深吸引。作者用通俗易懂的語言解釋瞭什麼是“參數”，以及為什麼我們需要通過“統計量”來估計它。我尤其喜歡作者在講解“最大似然估計”時，所采用的思路。他一步步地引導讀者去思考，如何找到一個最優的估計值，讓樣本數據齣現的可能性最大。 書中對“假設檢驗”的介紹也讓我印象深刻。作者將整個過程分解為幾個步驟，並且對每一步的含義都進行瞭詳細的解釋。我之前總是對“P值”感到睏惑，不知道它到底代錶什麼。這本書通過具體的例子，讓我理解瞭P值是如何衡量原假設的成立程度的。 我特彆喜歡作者在講解“迴歸分析”時，所采用的方法。他不僅僅是給齣綫性迴歸的公式，而是詳細地解釋瞭迴歸方程的意義，以及如何通過模型來預測變量之間的關係。書中還提到瞭一些多元迴歸的內容，雖然有些復雜，但作者的講解讓我對建立更復雜的統計模型有瞭一定的瞭解。 這本書的語言風格比較樸實，沒有太多華麗的辭藻，但字裏行間透著一種嚴謹。作者在解釋每一個概念時，都力求清晰和準確。我感覺作者不是在“炫技”，而是真的在努力地把知識傳達給讀者。 我喜歡書中習題的設計。它們難度適中，並且覆蓋瞭各個知識點。我嘗試著做瞭一些習題，有些題目確實需要我花點時間去思考，但通過做題，我發現自己對書本內容的理解更加深入瞭。 我感覺這本書更像是一本“工具書”，它為我提供瞭一個學習概率統計的係統框架。它不是那種讀完一遍就能“精通”的書，而是需要我反復地去查閱，去思考，去實踐的書。 這本書讓我對概率統計有瞭初步但深刻的認識。它讓我明白，原來統計學並不是那麼遙不可及，也不是那麼枯燥無味。它是一種非常強大的分析工具，能夠幫助我們理解數據背後的規律。
評分拿到這本《概率論與數理統計教程（第2版）》，我最直觀的感受就是它的“厚重感”。它不僅僅是指物理上的重量，更是指其中蘊含的知識的深度和廣度。我是一名對統計學應用頗感興趣的學生，深知掌握堅實的理論基礎是多麼重要，因此，這本書對我來說，無疑是打開瞭一扇通往更深層次理解的大門。 我從概率論的第一個章節開始閱讀，作者對“隨機事件”和“概率”的闡釋，非常細緻入微。他不僅僅是給齣瞭數學定義，更是通過一些貼近生活的例子，比如拋硬幣、抽撲剋牌等，幫助我理解概率的實際含義。我尤其喜歡作者在講解“概率的加法法則”和“乘法法則”時，所用的清晰的邏輯推導，這讓我能夠深刻地理解為什麼這些法則能夠成立。 數理統計部分，我被“統計推斷”的理念深深吸引。作者將“參數估計”和“假設檢驗”作為兩大核心內容進行瞭係統性的講解。在參數估計方麵，我被“最大似然估計”和“矩估計”的講解所打動。作者不僅給齣瞭這兩種方法的計算步驟，還詳細解釋瞭它們各自的優劣和適用範圍，讓我能夠根據實際情況選擇閤適的估計方法。 在假設檢驗章節，我被作者嚴謹的邏輯所摺服。他清晰地闡述瞭假設檢驗的五個基本步驟，並且對每一步的含義都進行瞭深入的剖析。我之前總是在學習和工作中對“P值”感到睏惑，這本書讓我明白瞭P值是用來衡量原假設成立的可能性，而不是備擇假設成立的可能性，這對於正確理解檢驗結果至關重要。 書中對“迴歸分析”的講解也讓我眼前一亮。作者用非常清晰的方式解釋瞭簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的原理，並且通過實際案例，展示瞭如何利用模型來預測和分析變量之間的關係。 我對這本書的習題設計評價非常高。它們數量眾多，並且難度梯度也比較閤理，能夠有效地幫助我鞏固書本上的知識，並且發現自己理解上的盲點。 作者的語言風格非常學術，但又不會讓人覺得難以理解。他總是能夠用清晰、準確的語言來錶達復雜的概念，並且注重邏輯的嚴謹性。
評分很經典的教材，買書隻選擇京東自營
評分本科學習的教材瞭,現在學習算法 買迴來溫故一下
評分《概率論與數理統計教程（第二版）習題與解答》為《概率論與數理統計教程》第二版(茆詩鬆等編)的配套輔導書。主教材共分8章43節，含有600多道習題，書內每節內容縮寫瞭“概要”，對每道習題作瞭詳細解答，有些習題還作瞭較為深入的討論。此外，還補充瞭部分習題與解答，這些都有利於復習與提高。
評分書沒什麼問題，支持京東。
評分我是真的很奇怪，京東北京地區賣書的，能不能配送的時候用紙箱？每次都是用一個袋子裝，書有沒有破損全看運氣？這次書旁邊又有一些破損。書還是不錯的。
評分書麵有點髒，不過是新書
評分1、概念的論述要清晰易懂。
評分售後服務挺快，就是書皮質量太差，居然是紙做的，像我們這種邋遢的人倆天就撕壞瞭
評分商品質量很好，價格便宜，配送迅速
相關圖書
![核心放射學：影像診斷圖解教程（中英文對照版） [Core Radiology: A Visual Approach to Diagnostic Imaging] pdf epub mobi 電子書 下載](https://pic.tinynews.org/12101905/594b59e4N7245faaf.jpg)
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.tinynews.org All Rights Reserved. 静思书屋 版权所有