數理統計學 [Mathematical Statistics] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王曉光 著

圖書標籤:

• 數理統計
• 統計學
• 數學
• 概率論
• 高等教育
• 教材
• 學術
• 理工科
• 數據分析
• 統計推斷

齣版社： 大連理工大學齣版社

ISBN：9787568505642

版次：1

商品編碼：12034352

包裝：平裝

叢書名： 高等學校理工科數學類規劃教材

外文名稱：Mathematical Statistics

開本：16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

頁數：170

字數：181000

正文語種：中文

內容簡介

　　《數理統計學》是高等學校理工科數學類規劃教材。教材共分八章內容：首先迴顧瞭概率論知識，在此基礎上介紹瞭總體、樣本和統計量等數理統計的基本概念，並將這些概念與概率論的基礎知識聯係起來，給齣統計量與抽樣分布的概念和實例；其次，敘述瞭數理統計的基礎部分——統計推斷（參數估計和假設檢驗）；再次，介紹瞭統計中的方差分析、迴歸分析和質量控製等內容。

目錄

第1章 概率論基礎知識
1．1 基本概念
1．1．1 隨機試驗與隨機事件
1．1．2 事件間的關係與運算
1．1．3 頻率與概率
1．1．4 條件概率的定義
1．1．5 乘法公式
1．1．6 全概率公式與貝葉斯公式
1．1．7 事件的相互獨立性
1．2 隨機變量及其分布
1．2．1 離散型隨機變量及其常見分布
1．2．2 連續型隨機變量及其常見分布
1．3 二維隨機變量及其分布
1．3．1 二維隨機變量的聯閤分布函數
1．3．2 二維離散型隨機變量
1．3．3 維連續型隨機變量
1．4 隨機變量的數字特徵
1．4．1 數學期望
1．4．2 方差
1．4．3 協方差
1．4．4 綫性相關係數
1．5 大數定律與中心極限定理
1．5．1 大數定律
1．5．2 中心極限定理

第2章 數理統計的基本概念
2．1 總體、樣本、統計量
2．2 常用抽樣分布
2．3 正態總體的抽樣分布
2．4 上岱治壞?
2．5 次序統計量及其分布
2．6 經驗分布函數
2．7 充分統計量
習題

第3章 參數點估計及其優良性
3．1 點估計
3．1．1 矩估計法
3．1．2 極大似然估計法
3．2 點估計優良性的評判標準
3．3 貝葉斯估計
習題

第4章 多元分布與多元正態分布
4．1 隨機嚮量的基本概念
4．2 多元正態分布的定義及基本性質
4．3 多元正態分布的參數估計
習題

第5章 參數的區間估計與假設檢驗
5．1 區間估計
5．2 假設檢驗
習題

第6章 方差分析
6．1 單因素方差分析
6．2 雙因素方差分析
6．2．1 雙因素方差分析的種類
6．2．2 無交互作用的雙因素方差分析
6．2．3 有交互作用的雙因素方差分析
習題

第7章 迴歸分析
7．1 簡單綫性迴歸
7．2 多元綫性迴歸
習題

第8章 統計質量管理
8．1 統計質量控製簡介
8．2 控製圖的繪製
8．3 控製圖的判斷
習題

附錄
附錄1 標準正態分布錶
附錄2 t分布錶
附錄3 x2分布錶
附錄4 F分布錶
參考文獻

《概率論基礎與應用》 本書旨在為讀者提供堅實的概率論基礎，並展示其在不同領域的廣泛應用。從隨機現象的直觀理解齣發，本書逐步深入到概率論的核心概念，包括隨機變量、概率分布、期望、方差等。理論的講解力求清晰易懂，輔以大量的例題和習題，幫助讀者鞏固所學知識，培養分析和解決問題的能力。 第一部分：概率的基本概念 隨機現象與概率：本書首先引入隨機現象的概念，區分確定性現象與隨機現象，並闡述瞭概率作為度量隨機事件發生可能性的方法。我們將探討頻率學派和貝葉斯學派對概率的不同解釋，以及它們在實際問題中的應用。 樣本空間與事件：詳細介紹樣本空間、基本事件、復閤事件等概念，並闡述事件之間的關係（包含、相交、並集、差集、對立事件）。通過圖示和實例，幫助讀者直觀理解事件的構成與運算。 概率的公理化定義：係統介紹概率的公理化定義，包括非負性、規範性以及可列可加性。在公理化框架下，推導齣一係列重要的概率計算公式，如加法公式、減法公式、互斥事件的概率計算等。 條件概率與獨立性：深入講解條件概率的概念，即在已知某個事件發生的情況下，另一個事件發生的概率。這將是理解許多統計推斷方法的基礎。在此基礎上，我們將探討事件的獨立性，區分獨立事件與互斥事件，並通過實例分析獨立性在實際問題中的意義。 全概率公式與貝葉斯公式：介紹全概率公式，用於計算某個事件的總體概率，將其分解為若乾個互斥事件的聯閤概率。在此基礎上，進一步闡述貝葉斯公式，展示如何利用新的觀測信息更新先驗概率，從而得到後驗概率。這在統計推斷、機器學習等領域具有極其重要的應用。 第二部分：隨機變量及其分布 隨機變量的概念：介紹離散型隨機變量和連續型隨機變量的概念，並給齣其定義。通過具體事例，例如拋硬幣、測量長度等，來說明隨機變量的引入如何將現實世界的問題轉化為數學模型。 離散型隨機變量的分布：詳細介紹常見的離散型概率分布，如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、幾何分布等。對於每一種分布，都會詳細介紹其概率質量函數、期望、方差，並給齣其在實際問題中的應用場景，例如産品閤格率、事件發生次數統計等。 連續型隨機變量的分布：深入講解連續型隨機變量的概率密度函數、纍積分布函數。介紹常見的連續型概率分布，如均勻分布、指數分布、正態分布（高斯分布）。正態分布作為“自然界中最普遍的分布”，將對其性質和應用進行重點闡述。 多維隨機變量：將概率模型從一維推廣到多維，介紹聯閤分布、邊緣分布、條件分布的概念。探討隨機變量之間的相關性，包括協方差和相關係數。 隨機變量函數的分布：研究由一個或多個隨機變量組成的函數的概率分布，這在模型構建和參數估計中至關重要。 第三部分：期望、方差與矩 期望：詳細講解隨機變量的期望，將其理解為隨機變量的平均值。介紹期望的性質，以及期望在計算問題中的作用。 方差與標準差：引入方差和標準差的概念，用以衡量隨機變量取值的離散程度。解釋方差的性質，並說明標準差的實際意義。 高階矩：介紹原點矩和中心矩，並重點闡述偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，它們可以更全麵地描述概率分布的形狀，超越瞭均值和方差所能提供的信息。 第四部分：大數定律與中心極限定理 大數定律：介紹切比雪夫大數定律、伯努利大數定律和強大數定律。闡釋大數定律的意義，即在大量獨立同分布試驗中，樣本均值趨近於期望值。這為統計推斷提供瞭理論基礎。 中心極限定理：這是概率論中最強大的定理之一。詳細講解中心極限定理，包括林德伯格-勒維中心極限定理。闡述其核心內容：無論原始分布如何，大量獨立隨機變量的均值服從近似正態分布。這將是許多統計推斷方法（如假設檢驗、置信區間）的理論基石。 第五部分：概率論在統計學中的應用概述 抽樣分布：基於中心極限定理，我們將介紹統計量（如樣本均值、樣本方差）的抽樣分布，為統計推斷打下基礎。 參數估計與假設檢驗的初步認識：簡要介紹參數估計和假設檢驗的基本思想，強調概率論在構建這些統計方法中的核心作用。 本書在內容的組織上，注重理論與實踐的結閤。每一章都包含豐富的例題，從簡單到復雜，幫助讀者逐步掌握概念和方法。章末習題的設計，既包含基礎性的計算題，也包含應用性的思考題，鼓勵讀者將所學知識應用於解決實際問題。本書適閤作為高等院校本科生、研究生以及對概率統計感興趣的廣大讀者學習概率論的基礎教材。通過學習本書，讀者將能夠理解隨機世界的規律，掌握描述、分析和預測不確定性現象的基本工具。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的教材不僅僅是知識的搬運工，更應該是思想的啓迪者。這本《數理統計學》無疑做到瞭這一點。作者在講解每一個統計概念時，都不僅僅停留在“給齣定義-推導公式”的層麵，而是深入挖掘其背後的統計學思想和哲學含義。例如，在討論統計推斷的框架時，作者會花大量的篇幅去闡述“模型”在統計學中的作用，以及不同統計學派（頻率學派和貝葉斯學派）的核心觀點和差異。這種宏觀的視角，讓我能夠更好地理解數理統計學在整個科學研究體係中的地位和作用。我喜歡書中那些“思考題”，它們往往沒有直接的答案，而是引導讀者去獨立思考，去發現知識的邊界和未解的難題。這讓我感覺自己不僅僅是在被動地接受知識，更是在主動地參與到統計學理論的探索中。本書的語言也很有特色，既有嚴謹的學術錶達，又不乏生動的比喻和形象的描述，讓我在輕鬆愉快的氛圍中完成瞭學習。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據分析充滿興趣的學生，一直在尋找一本能夠係統梳理數理統計學知識的教材。當我在書店看到這本《數理統計學》時，就被其嚴謹的學術風格所吸引。翻閱幾頁後，我更是愛不釋手。它不僅僅是知識的堆砌，更像是一場邏輯嚴密的思維訓練。作者在講解每一個概念時，都力求追本溯源，從最基本的定義齣發，逐步深入到其內在的原理和推導過程。我尤其欣賞作者在引入一些核心概念時，所使用的數學符號和公式的規範性，以及對每個符號含義的清晰界定。這對於我這樣習慣於嚴謹思維的學生來說，是至關重要的。書中的例題設計也非常巧妙，既能幫助理解抽象的理論，又能展現統計學在不同領域的應用。我注意到一些例題的難度梯度設計得很閤理，從易到難，能夠逐步提升讀者的理解能力和解題技巧。此外，書後的習題也很有代錶性，涵蓋瞭教材中的大部分重點和難點，相信通過認真完成這些習題，能夠有效地鞏固所學知識，並為進一步的學習打下堅實的基礎。這本書的翻譯質量也值得稱贊，語言流暢自然，專業術語翻譯準確，沒有生硬感，這對於非英語母語的讀者來說，極大地降低瞭閱讀門檻。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本《數理統計學》時，首先吸引我的是其清晰且富有邏輯性的章節安排。作者顯然是花瞭大量時間去構思如何纔能讓讀者最有效地掌握這些復雜的概念。在學習過程中，我發現作者不僅注重理論的傳授，更強調統計學在實際應用中的意義。例如，在介紹迴歸分析時，書中不僅給齣瞭最小二乘法的推導，還詳細討論瞭如何解釋迴歸係數，如何檢驗模型的擬閤優度，以及模型選擇的原則。這些內容對於我這樣希望將統計學知識應用於科研實踐的人來說，非常有價值。書中還涉及瞭一些機器學習領域常用的統計學基礎，比如概率圖模型和信息論在統計推斷中的應用。這讓我感覺這本書不僅僅是一本傳統的數理統計學教材，更是一座連接經典統計學與現代數據科學的橋梁。我尤其欣賞作者在撰寫過程中所展現齣的嚴謹的學術態度，每一個公式、每一個定理都經過仔細推敲，並且引用瞭大量的參考文獻，這使得本書具有很高的學術價值和參考價值。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《數理統計學》，第一感覺就是厚重，封麵設計簡潔大氣，書脊上的燙金字體也顯得很有質感。翻開目錄，內容涵蓋瞭從基礎概率論到高等統計推斷的各個方麵，看得齣來作者在內容的組織上花瞭大量的心思，力求條理清晰，循序漸進。我之前接觸過一些統計學的入門書籍，但總感覺不夠深入，很多概念性的東西理解起來模模糊糊。這本書的齣現，似乎正好填補瞭我在這方麵的知識空白。初步瀏覽瞭一下緒論部分，作者用生動形象的例子引齣瞭統計學的基本思想和研究方法，比如在實際應用中如何通過抽樣來推斷總體特徵，如何處理和分析數據中的不確定性。這比我之前看過的那些乾巴巴的定義要容易理解得多。我特彆期待後麵關於參數估計和假設檢驗的部分，希望能在這本書的引導下，真正掌握如何科學地做齣統計推斷，避免落入常見的思維陷阱。這本書的排版也很舒適，字體大小適中，行距閤理，即使是長時間閱讀也不會覺得疲勞。頁麵的紙張質量也很好，不容易反光，整體閱讀體驗非常棒。我迫不及待地想開始係統地學習瞭，相信這本書會成為我統計學學習道路上一位得力的夥伴，幫助我構建起堅實的理論基礎，並能將所學知識融會貫通，運用到實際的研究和工作中去。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對統計學非常感興趣的初學者，但又擔心過於理論化的內容會讓我望而卻步。在朋友的推薦下，我入手瞭這本《數理統計學》。這本書最讓我贊賞的地方在於它的“引導性”。作者就像一位經驗豐富的嚮導，將原本可能枯燥乏味的統計學知識，以一種循序漸進、層層遞進的方式呈現齣來。從最基礎的概率論開始，到隨機變量、概率分布，再到統計推斷的核心——參數估計和假設檢驗，每一個概念的引入都非常自然，並且緊密聯係。作者在解釋基本概念時，常常會用到生活中常見的例子，比如拋硬幣、抽奬等，這些例子讓我能夠快速建立起對抽象概念的感性認識。而當進入到更復雜的理論部分時，作者又會提供清晰的數學推導和圖示輔助，確保我既能理解概念的“是什麼”，也能理解“為什麼”。我特彆喜歡書中在討論一些統計模型時，會先從實際問題齣發，再引導讀者去構建相應的統計模型，這種“問題驅動”的學習方式，讓我覺得學習過程非常有目的性。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，真正的數理統計學學習，不應該僅僅停留在對公式和定理的記憶，更重要的是理解它們背後的邏輯和思想。這本《數理統計學》恰恰滿足瞭我的這一需求。作者在講解每一個統計量或統計方法時，都會迴溯其産生的背景，解釋其統計意義，以及在什麼樣的問題場景下可以使用它。例如，在講解方差分析（ANOVA）時，作者並沒有僅僅給齣計算公式，而是詳細解釋瞭它如何將總變異分解為不同因素的貢獻，以及為什麼這種分解方式能夠幫助我們判斷因素之間的差異是否顯著。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，讓我受益匪淺。書中提供的案例分析也很貼近實際，讓我能夠看到抽象的統計理論是如何轉化為解決實際問題的有力工具的。我尤其喜歡作者在介紹假設檢驗時，對於“第一類錯誤”和“第二類錯誤”的區分和討論，這讓我深刻理解瞭統計推斷中固有的不確定性，以及如何權衡不同決策的風險。總而言之，這本書不僅僅是一本教材，更是一本啓發思考、提升應用能力的指導書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《數理統計學》就非常吸引我，我一直想找一本能夠深入理解統計學理論的書籍。拿到手後，它的內容沒有讓我失望。我特彆欣賞作者在處理數學推導時的嚴謹性。每一個公式的齣現，都有其清晰的邏輯鏈條，並且作者會盡量用通俗的語言來解釋那些復雜的數學符號和概念。我曾遇到過一些統計學書籍，在數學推導上過於簡潔，讓我很難跟上思路，而這本書則顯得非常細緻周到。例如，在推導最大似然估計量時，作者會一步步地展開偏導數，求解方程，並詳細解釋每一步的含義。這對於我這樣需要紮實數學基礎的學生來說，是極其寶貴的。此外，本書還包含瞭一些高級主題，比如貝葉斯統計和非參數統計，這讓我看到瞭數理統計學的廣闊天地，也為我未來進一步深入研究提供瞭方嚮。書中的習題集也體現瞭作者的良苦用心，難度適中，涵蓋廣泛，並且解答詳盡，足以幫助我鞏固和深化對知識的理解。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據領域摸爬滾打多年的從業者，我深知紮實的數理統計學基礎對於理解和運用各種數據分析工具的重要性。最近購入瞭這本《數理統計學》，它的內容深度和廣度都令我印象深刻。書中的內容並非停留在對常見統計方法的簡單介紹，而是深入剖析瞭這些方法背後的數學原理和統計思想。比如，在講解最大似然估計時，作者不僅給齣瞭公式，還詳細闡述瞭其統計意義以及為什麼它是一種優良的估計方法。這種深入的探討，對於我這樣的實踐者來說，能夠幫助我更清晰地理解模型的假設和局限性，從而在實際應用中做齣更明智的選擇。書中的證明過程也非常詳盡，對於那些希望深入理解統計學理論的讀者來說，無疑是一筆寶貴的財富。我注意到書中還涉及瞭一些較少見的統計模型和推斷方法，這為我拓展知識麵提供瞭很好的機會。此外，這本書在圖錶的運用上也恰到好處，能夠有效地輔助理解復雜的統計概念。我期待著通過學習這本書，進一步提升我的數據分析能力，能夠更準確地解讀數據，做齣更科學的決策。

評分☆☆☆☆☆

作為一名需要進行大量數據分析的研究人員，一本可靠的數理統計學參考書對我至關重要。這本《數理統計學》以其內容的全麵性和深度的專業性，成為瞭我工作案頭常備的書籍。我特彆喜歡書中對於不同統計檢驗方法的比較和討論。例如，在介紹T檢驗、U檢驗和ANOVA時，作者會清晰地說明它們各自的適用條件、優缺點以及如何根據數據特點選擇最閤適的方法。這種“鑒彆力”的培養，對於避免在實際應用中做齣錯誤的統計決策非常有幫助。此外，本書還包含瞭一些關於統計計算和軟件應用的提示，雖然不是重點，但這些細節卻能極大地提升讀者的實踐效率。我注意到書中對一些現代統計方法也有所涉獵，比如時間序列分析和空間統計學的基礎概念，這為我今後學習更專業的統計領域提供瞭很好的入門指導。總而言之，這本書是一部集理論深度、應用導嚮和前沿視野於一體的優秀數理統計學著作，值得每一位從事數據相關工作的人士認真閱讀和參考。

評分☆☆☆☆☆

讀《數理統計學》這本書，我最大的感受是作者在理論的嚴謹性和錶述的清晰性之間找到瞭一個非常好的平衡點。很多時候，學習數學和統計學最令人頭疼的就是那些晦澀難懂的證明和抽象的定義，但在這本書中，作者似乎總能用一種更易於理解的方式來呈現。例如，在解釋中心極限定理時，我記得作者並沒有直接拋齣復雜的公式，而是通過一係列形象的比喻和直觀的圖示，讓我逐漸體會到這個定理的強大之處。這種“潤物細無聲”的講解方式，讓我感覺學習的過程不再是枯燥的記憶，而是一種思維的啓發和拓展。我特彆喜歡書中穿插的那些“思考題”和“補充說明”，它們往往能夠引導讀者去思考一些更深層次的問題，或者提供一些額外的背景信息，讓知識點變得更加立體和生動。這本書的章節劃分也很清晰，每一章的邏輯遞進都非常自然，讓我能夠一步一步地構建起對數理統計學的理解。即使是初學者，也能在這本書的引導下，逐步建立起對統計學核心概念的信心，並對未來的學習充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

正版，不過沒怎麼學，掛瞭，下學期繼續，好評攢人品

評分☆☆☆☆☆

十分感謝，滿意

評分☆☆☆☆☆

正版書，不錯，學習中

評分☆☆☆☆☆

上課用的 第二天就到瞭 很好

評分☆☆☆☆☆

正版，不過沒怎麼學，掛瞭，下學期繼續，好評攢人品

評分☆☆☆☆☆

這個産品用起來還是感覺可以的

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

物流好評！618優惠隻能說無敵。

評分☆☆☆☆☆

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