概率与统计（第二版）（统计学分册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑忠国，陈家鼎 著

图书标签:

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• 统计学
• 概率与统计
• 高等教育
• 教材
• 统计学分册
• 第二版
• 数学
• 理学
• 学术

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301280065

版次：2

商品编码：12229590

包装：平装

丛书名： 北京大学数学教学系列丛书

开本：32开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：308

字数：314000

编辑推荐

　　《概率与统计（第二版）（统计学分册）》一版自出版以来得到了读者的广泛好评，本次修订保持了一版的特色，并把全书分为概率论分册和统计学分册。本册是统计学分册，强调了统计学的数据处理的功能。

内容简介

　　《概率与统计（第二版）（统计学分册）》系统论述概率和统计的概念、方法、理论及其应用，不仅提供了这个学科领域的基本内容，而且叙述了在日常生活、自然科学、技术科学、人文社会科学及经济管理等各方面的应用例子。本书恰当处理了逻辑严谨性与生动直觉的辩证关系，使学生既有严谨的抽象思维能力，又对随机现象具有直觉想象力；认真贯彻理论联系实际，应用举例贴近时代生活。
　　一版自出版以来得到了读者的广泛好评，本次修订保持了第一版的特色，并把全书分为概率论分册和统计学分册，以迎合目前许多高等院校将"概率论与数理统计"课程分为"概率论"课程和"数理统计"课程的需要，其中概率论分册强调了随机现象在社会生活和科学技术中的广泛性及所具有的内在规律，统计学分册则强调了其数据处理的功能。

作者简介

　　陈家鼎，北京大学数学科学学院教授、博士生导师，曾任北京大学统计系主任，数学科学学院副院长、中国概率统计学会理事长、中国统计学会副会长，主编的教材《数理统计学讲义》获国家教委优秀教材一等奖；郑忠国，北京大学数学科学学院教授、博士生导师。

精彩书评

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目录

第六章 统计学中的基本概念

§6.1 引言

§6.2 若干基本概念

§6.3 若干统计问题

习题六

第七章 估计

§7.1 最大似然估计

§7.2 矩估计

§7.3 估计的无偏性

§7.4 无偏估计的优良性

§7.5 估计的相合性

§7.6 估计的渐近分布

§7.7 置信区间和置信限

习题七

第八章 假设检验

§8.1 问题的提法

§8.2 N�睵引理和似然比检验

§8.3 单参数模型中的检验

§8.4 广义似然比检验和关于正态总体参数的检验

§8.5 关于比率的检验

§8.6 拟合优度检验

习题八

第九章 回归分析

§9.1 引言

§9.2 一元线性回归

§9.3 多元线性回归

§9.4 多元线性回归中的参数检验

§9.5 预测和控制

*§9.6 模型检验

*§9.7 变量选择

§9.8 方差分析

*§9.9 逻辑斯谛回归

习题九

第十章 统计决策和贝叶斯分析简介

§10.1 统计决策问题概述

§10.2 贝叶斯统计

§10.3 先验分布的确定

习题十


习题答案与提示

附表1 标准正态分布数值表

附表2 t分布临界值表

附表3 χ2分布临界值表

附表4 F分布临界值表

附表5 柯氏检验临界值表

参考文献

名词索引

《概率论与数理统计（第二版）（统计学分册）》 本书是面向统计学专业及相关领域学生的权威教材，旨在系统性地构建和深化读者对概率论和数理统计核心概念、理论方法以及实际应用的理解。第二版在第一版的基础上，进行了全面修订和优化，使其更加贴合当前统计学研究和应用的发展趋势，并为读者提供更具深度和广度的学习体验。 核心内容概述： 本分册聚焦于统计学专业学习者在概率论与数理统计方面的基础知识与进阶内容，内容涵盖以下主要方面： 概率论基础： 随机事件与概率： 从基本概念出发，深入阐述随机事件的类型、集合运算，以及概率的公理化定义。详细介绍古典概型、几何概型、条件概率、独立性等核心概念，并通过大量实例帮助读者掌握概率的计算和分析方法。 随机变量及其分布： 引入离散型和连续型随机变量的概念，详尽介绍常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等。重点讲解分布函数的性质、概率密度函数和概率质量函数的作用，以及如何通过这些工具描述随机变量的统计特征。 多维随机变量： 探讨两个及以上随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布。深入分析随机变量的独立性、协方差、相关系数等概念，为后续的回归分析和多元统计打下坚实基础。 大数定律与中心极限定理： 阐释这些概率论的基石性定理，揭示了大量独立同分布随机变量的均值和总和的统计规律，以及正态分布在统计推断中的核心地位。 数理统计基础： 统计总体与样本： 定义统计总体和样本的概念，介绍常用的抽样方法，如简单随机抽样。讲解样本的统计量，如样本均值、样本方差，以及它们的抽样分布，为统计推断奠定基础。 参数估计： 详细介绍点估计和区间估计的方法。在点估计部分，系统讲解矩估计法和最大似然估计法，并分析估计量的优良性质（无偏性、有效性、一致性）。在区间估计部分，通过构建置信区间，为未知总体参数提供一个带有一定置信水平的取值范围，强调区间估计在实际应用中的重要性。 假设检验： 深入讲解假设检验的基本原理和步骤。介绍最常见的假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验和F检验，并针对不同类型的参数（均值、方差、比例）和数据特点，给出相应的检验方法。重点分析假设检验的犯错类型（第一类错误和第二类错误）以及功效的含义。 回归分析基础： 引入线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。详细介绍回归系数的估计（最小二乘法）、显著性检验和置信区间的构建，以及模型的拟合优度检验（决定系数R^2）。 方差分析（ANOVA）： 介绍方差分析的基本思想，用于比较多个总体的均值是否存在显著差异。详细阐述单因素和多因素方差分析的设计和计算方法。 特色与优势： 理论体系严谨： 以严谨的数学语言构建起概率论与数理统计的完整理论框架，从基本定义到高级定理，层层递进，逻辑清晰。 内容全面深入： 覆盖了统计学专业本科阶段所需的核心概率论与数理统计知识，并且在关键概念和方法上进行了深入的探讨，为读者进一步学习统计建模、机器学习等领域打下坚实基础。 强调应用性： 在讲解理论的同时，穿插了大量来自实际生活、工程、经济、生物等领域的统计应用实例，帮助读者理解理论知识的实际意义和应用价值。 结构清晰，易于理解： 各章节内容编排合理，过渡自然，概念引入和解释清晰明了。通过例题和习题，巩固所学知识，提高解决实际问题的能力。 更新与时俱进： 第二版在内容组织和案例选择上，充分考虑了近年来统计学方法和应用的发展，使其更具时效性和前瞻性。 目标读者： 本书适用于高等院校统计学、经济学、金融学、应用数学、管理科学、生物统计、医学统计、社会学、心理学等专业的高年级本科生和研究生，以及从事相关领域研究和应用工作的专业人士。对于希望系统学习和掌握概率论与数理统计理论与方法的读者，本书是理想的学习资源。 学习建议： 建议读者在学习过程中，注重理论与实践的结合。除了理解数学公式和定理的推导过程，更要通过大量练习题和实际案例，加深对概念的理解，并学会运用所学知识解决实际统计问题。对于初学者，可以先从概率论基础部分开始，逐步过渡到数理统计的各个模块。

评分☆☆☆☆☆

当我在书架上看到《概率与统计（第二版）（统计学分册）》时，我的第一个念头是：“终于找到一本我需要的了！”我是一名刚刚接触统计学不久的学生，之前尝试过几本教材，但总感觉它们要么过于理论化，要么过于浅显，难以真正建立起我对统计学深刻的理解。我需要的，是一本能够循序渐进，从最基本的概念讲起，逐步深入到复杂模型，并且能够清晰地解释“为什么”和“怎么做”的书。我特别看重书中的例题和习题。理论学习固然重要，但只有通过大量的练习，才能真正将知识内化。我希望这本书的例题能够覆盖各种典型的统计场景，并且解题思路清晰，能够帮助我理解如何将理论应用于实际问题。同时，我更希望习题的难度能够有梯度，从基础巩固到挑战思考，能够逐步提升我的解题能力。我对那种“只给答案不给过程”或者“过程含糊不清”的习题深恶痛绝。我相信，一本优秀的教材，不仅要传授知识，更要教会学习者如何思考，如何解决问题。我希望这本书能够做到这一点，成为我学习统计学的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

在我的认知里，《概率与统计（第二版）（统计学分册）》不仅仅是一本书，更像是一次“知识的重塑”。我希望它能够以一种全新的视角，重新审视统计学的基本概念和核心方法。我期待书中能够摒弃一些过时的、晦涩的表达方式，用更现代、更简洁、更易于理解的语言来阐释统计学。我希望它能够更注重统计思想的培养，而不仅仅是公式的堆砌。我希望它能够引导我从数据中发现规律，从不确定性中识别趋势，并最终能够对现实世界做出科学的判断。我关注这本书能否在讲解传统统计方法的同时，融入更多关于数据可视化、探索性数据分析（EDA）的思想，因为这些在现代统计学中扮演着越来越重要的角色。我希望它能够帮助我建立一种“数据驱动”的思维模式，学会如何优雅地与数据共舞，从中提取价值。这本书能否帮助我“重塑”我对统计学的认知，是我最为期待的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，《概率与统计（第二版）（统计学分册）》，让我产生了一种“意犹未尽”的感觉。通常，概率与统计是作为一个整体来学习的，而单独分出“统计学分册”，这本身就暗示了它对统计学部分的深入和侧重。这正是我想看到的！我一直觉得，在很多综合性的教材中，统计学的内容往往被概率论的篇幅所“稀释”，导致对于统计学的许多重要分支和前沿发展，往往只能浅尝辄止。我希望这本“统计学分册”能够真正地“分量十足”，在统计推断、回归分析、实验设计、多元统计分析、时间序列分析等核心领域，有足够深入的讲解。我关注的不仅仅是“学到”，更是“学透”。我希望书中能够对各种统计模型背后的假设条件进行详细的讨论，并能提供一些检验这些假设的方法。我希望它能够帮助我理解不同统计模型之间的关系和区别，以及在什么情况下选择哪种模型。这本分册能否真正地将统计学的深度和广度展现在我面前，是我最为期待的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题就让我眼前一亮——《概率与统计（第二版）（统计学分册）》。光是这个名字，就足以勾起我对知识的渴望，尤其是对统计学这个充满魅力的学科的探求。我一直认为，统计学是连接现实世界与抽象数学的桥梁，它让我们能够理解数据背后的规律，做出更明智的决策。所以，当我在书店看到这本厚重的“统计学分册”时，内心涌起一股强烈的期待，仿佛看到了通往真理的阶梯。我迫不及待地翻开它，希望能够在这个浩瀚的知识海洋中，找到我所追求的宝藏。这本书的装帧设计也相当考究，纸张的质感，印刷的清晰度，都透露着出版方的用心。封面设计简洁而不失大气，色彩搭配和谐，给人一种专业而严谨的感觉。我喜欢这种能够让人沉浸其中的书籍，它不仅仅是文字的堆砌，更是思想的传承和智慧的凝聚。我期待这本书能为我打开一扇新的大门，让我对统计学有更深入、更全面的认识，并能在未来的学习和工作中，将这些知识融会贯通，发挥出应有的价值。我希望这本书能够涵盖从基础概念到高级应用的广泛内容，既有理论的深度，也有实践的广度，能够满足不同层次读者的需求。同时，我更希望它能采用清晰易懂的语言，配以丰富的图表和实例，让原本枯燥的统计学知识变得生动有趣，易于理解和掌握。我始终相信，好的教材能够激发学习者的兴趣，点燃他们对知识的追求，而这本书，我仿佛已经能预感到它能做到这一点。

评分☆☆☆☆☆

这本《概率与统计（第二版）（统计学分册）》的出现，对我来说，更像是一种“及时雨”。我是一名跨专业学习统计学的学生，之前的基础相对薄弱，对很多概念都感到模糊不清。我一直希望能够找到一本能够“点石成金”的书，用最简洁、最直观的方式，将复杂的统计学概念一一剖析，让我豁然开朗。我特别希望书中能够有大量的类比和形象的比喻，帮助我理解抽象的数学原理。例如，在讲解概率分布时，我希望能够看到它如何像“骰子”一样，描绘出事件发生的可能性；在讲解中心极限定理时，我希望能够看到它如何像“万物归中”一样，揭示出样本均值的规律。我期待书中能够用一种“润物细无声”的方式，将概率论的严谨性与统计学的应用性巧妙地结合起来，让我既能理解背后的数学逻辑，又能体会到它在实际中的强大威力。我更希望这本书能够激发我对统计学的浓厚兴趣，让我不再视它为畏途，而是将其视为一种强大的工具，一种探索未知世界的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

我对《概率与统计（第二版）（统计学分册）》的期待，在于它能否提供一种“循序渐进”的学习路径，并且能“化繁为简”。我曾接触过一些统计学书籍，它们要么上来就抛出复杂的公式和定理，让我望而却步；要么内容过于零散，缺乏系统性。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我一步步地探索统计学的奥秘。从最基础的概念（如均值、方差）开始，然后是概率分布，再到抽样理论，最后过渡到统计推断和模型构建。我希望书中能够用清晰的语言解释每一个概念的由来和意义，并配以直观的图示和生活化的例子。我特别看重书中对“为什么”的解释，而不是仅仅告诉我们“是什么”和“怎么做”。例如，为什么我们要进行假设检验？为什么需要进行回归分析？这些问题的解答，对于建立深刻的理解至关重要。我期待这本书能够让我从“知其然”走向“知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职的统计从业者，我对《概率与统计（第二版）（统计学分册）》的期待，更多地聚焦于其实用性和前沿性。我经常需要将统计学知识应用于解决实际工作中遇到的各种问题，因此，我迫切需要一本能够提供丰富案例，并且能够介绍最新统计方法和工具的书籍。我希望这本书能够涵盖一些在当前数据科学领域备受关注的主题，例如贝叶斯统计、非参数统计、时间序列分析、多层次模型等，并且能够提供清晰的理论阐释和实际操作的指导。我关注的不仅仅是理论的深度，更看重它能否帮助我解决实际工作中的“痛点”。我希望书中的例子能够来自于真实的商业、金融、医疗或其他领域，并且能够详细讲解如何利用统计学工具来分析这些数据，从中提取有价值的信息，并最终做出有效的决策。我还需要书中能够介绍一些常用的统计软件（如R, Python等）在该领域的应用，因为理论知识最终需要通过实践来落地。一本能够帮助我提升职业技能，并且紧跟行业发展趋势的教材，对我来说具有不可替代的价值。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多地体现在它是否能够帮助我构建一个完整的统计学知识体系。很多时候，我们学习的知识点都是零散的，缺乏联系，导致难以形成全局观。我希望这本“统计学分册”能够像一张地图一样，将概率论的基础知识巧妙地融入到统计学的框架中，让我明白它们之间的内在联系和相互依存。我希望它能够清晰地梳理出统计推断的整个流程，从数据收集、描述性统计，到参数估计、假设检验，再到模型构建和模型检验，每一步都逻辑严谨，层层递进。我期待书中能够对各种统计方法的使用条件、优缺点以及适用范围进行详细的解释，而不是简单地罗列公式。我希望能够通过这本书，真正理解“何时使用何种方法”以及“为何要使用这种方法”，而不是仅仅停留在“如何使用”的层面。我希望它能够帮助我培养一种批判性思维，能够辨别不同统计方法的适用性，并能根据具体问题选择最合适的方法。一本好的统计学教材，不应该仅仅是知识的集合，更应该是一种思维方式的引导，一种解决问题的能力的培养。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我选择《概率与统计（第二版）（统计学分册）》是因为我在寻找一本能够“打通任督二脉”的书。我常常觉得，概率和统计虽然紧密相连，但它们之间往往存在一道无形的门槛。很多时候，我们能理解概率论中的概念，却难以将其巧妙地运用到统计推断中；反之亦然。我希望这本“统计学分册”能够成为连接这两者的桥梁，用一种自然而然的方式，将概率论的严谨性注入到统计学的应用中。我期待书中能够清晰地阐述，如何利用概率的原理来理解统计模型的不确定性，如何利用概率分布来描述数据的行为。我希望它能够帮助我理解，统计推断的本质就是一种基于概率的推理过程。我期待书中能够有足够的篇幅来讲解条件概率、贝叶斯定理在统计推断中的应用，以及如何利用概率模型来构建更复杂的统计模型。这本书能否真正地实现概率与统计的“融合”，是我最为关注的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我选择这本书，很大程度上是被它“第二版”这个标签吸引。这意味着它在前一版的基础上进行了更新和完善，可能吸收了最新的研究成果，修正了过去的不足。对于统计学这样一个不断发展的领域来说，时效性非常重要。我曾遇到过一些过时的教材，里面的方法和例子已经跟不上时代的发展，学习起来显得格格不入，甚至产生误导。因此，一本能够紧跟前沿的著作，对我来说是至关重要的。我期望这本书在保留经典理论框架的同时，能够融入更多现代统计学的思想和技术，比如大数据分析、机器学习在统计学中的应用等等。当然，我并不是说只需要追求新潮，经典的统计方法仍然是基石，我希望的是一个有机结合，能够体现统计学发展脉络的整体。我希望作者在修订过程中，能够充分考虑读者的反馈，将那些在实际应用中遇到的难点和疑点，在这一版中得到更清晰的阐释和更有效的解决。我关注的不仅仅是理论的更新，更是对理解和应用层面的提升。这本书能否在理论的严谨性与方法的实用性之间找到一个恰到好处的平衡点，是我非常看重的一点。我希望它不仅仅是一本“知识的搬运工”，更是能够激发思考，培养分析能力的“智慧的启蒙者”。