正版教材 浙大四版 概率论与数理统计+习题全解指南 第4版 浙大概率论 盛骤 高等教育出 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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盛骤，谢式千，潘承毅编 著

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• 习题全解
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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040238969

商品编码：13524799350

包装：平装

开本：16

出版时间：2008-06-01

页数：414

字数：490000

内容介绍

概率论与数理统计（第4版）（配防伪标）
	定价	37.40
	出版社	高等教育出版社
	版次	4
	出版时间	2008年06月
	开本	16开
	作者	盛骤 等 编
	装帧	平装
	页数	414
	字数	490000
	ISBN编码	9787040238969

内容简介

　　《概率论与数理统计(第4版)/普通高等教育十—五国家ji规划教材》主要内容包括概率论、数理统计、随机过程三部分，每章附有习题；同时涵盖了《全国硕士研究生入学统—考试数学考试大纲》的所有知识点。本书可作为高等学校工科、理科（非数学专业）各专业的教材和研究生入学考试的参考书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。

目录

第四版前言
第三版前言
第二版前言
第—章 概率论的基本概念
1 随机试验
2 样本空间、随机事件
3 频率与概率
4 等可能概型（古典概型）
5 条件概率
6 独立性
小结
习题
第二章 随机变量及其分布
1 随机变量
2 离散型随机变量及其分布律
3 随机变量的分布函数
4 连续型随机变量及其概率密度
5 随机变量的函数的分布
小结
习题
第三章 多维随机变量及其分布
1 二维随机变量
2 边缘分布
3 条件分布
4 相互独立的随机变量
5 两个随机变量的函数的分布
小结
习题
第四章 随机变量的数字特征
1 数学期望
2 方差
3 协方差及相关系数
4 矩、协方差矩阵
小结
习题
第五章 大数定律及中心极限定理
1 大数定律
2 中心极限定理
小结
习题
第六章 样本及抽样分布
1 随机样本
2 直方图和箱线图
3 抽样分布
小结
附录
习题
第七章 参数估计
1 点估计
2 基于截尾样本的zui大似然估计
3 估计量的评选标准
4 区间估计
5 正态总体均值与方差的区间估计
6 （0-1）分布参数的区间估计
7 单侧置信区间
小结
习题
第八章 假设检验
1 假设检验
2 正态总体均值的假设检验
3 正态总体方差的假设检验
4 置信区间与假设检验之间的关系
5 样本容量的选取
6 分布拟合检验
7 秩和检验
8 假设检验问题的户值检验法
小结
习题
第九章 方差分析及回归分析
1 单因素试验的方差分析
2 双因素试验的方差分析
3 —元线性回归
4 多元线性回归
小结
附录
习题
第十章 bootstrap方法
1 非参数bootstrap方法
2 参数bootstrsp方法
小结
第十—章 在数理统计中应用Excel软件
1 概述
2 箱线图
3 假设检验
4 方差分析
5 —元线性回归
6 bootstrap方法、宏、VBA
本章参考文献
第十二章 随机过程及其统计描述
1 随机过程的概念
2 随机过程的统计描述
3 泊松过程及维纳过程
小结
习题
第十三章 马尔可夫链
1 马尔可夫过程及其概率分布
2 多步转移概率的确定
3 遍历性
小结
习题
第十四章 平稳随机过程
1 平稳随机过程的概念
2 各态历经性
3 相关函数的性质
4 平稳随机过程的功率谱密度
小结
习题
选做习题
参读材料 随机变量样本值的产生
附表
附表1 几种常用的概率分布表
附表2 标准正态分布表
附表3 泊松分布表
附表4 t分布表
附表5 X2分布表
附表6 F分布表
附表7 均值的t检验的样本容量
附表8 均值差的t检验的样本容量
附表9 秩和临界值表
习题答案

目录

概率论与数理统计习题全解指南(浙大第四版)
	定价	28.50
	出版社	高等教育出版社
	版次	4
	出版时间	2008年06月
	开本	16开
	作者	盛骤，谢式千，潘承毅 编
	装帧	平装
	页数	291
	字数	350000
	ISBN编码	9787040238983

内容简介

　　《概率论与数理统计习题全解指南（浙大·第四版）》是浙江大学盛骤等编的《概率论与数理统计》（第四版）的配套辅导书，全书按照主教材的要求和章节顺序进行编排，与主教材习题—致。《概率论与数理统计习题全解指南（浙大·第四版）》对教材的全部300多道题目都给出了解答，少数题目是—题多解，有些作了题目分析、解题思路分析和解题方法归纳，并指出易犯的错误，究其原因，澄清不正确的想法。通过《概率论与数理统计习题全解指南（浙大·第四版）》的学习，可使读者提高分析问题和解题的能力，加深对基本内容的理解和掌握。
　　《概率论与数理统计习题全解指南（浙大·第四版）》可作为理工科和其他非数学类专业的学生学习概率论与数理统计的参考书。

目录

第—章 概率论的基本概念
第二章 随机变量及其分布
第三章 多维随机变量及其分布
第四章 随机变量的数字特征
第五章 大数定律及中心极限定理
第六章 样本及抽样分布
第七章 参数估计
第八章 假设检验
第九章 方差分析及回归分析
第十二章 随机过程及其统计描述
第十三章 马尔可夫链
第十四章 平稳随机过程
第十五章 选做习题

《概率论与数理统计》：理性思维的基石，数据分析的利器 在科技飞速发展、信息爆炸的时代，理解和运用概率论与数理统计已经不再是少数专业人士的专属技能，而是成为了一项重要的素质。无论是金融市场的波动预测，生物医学的疾病建模，还是人工智能的算法设计，亦或是日常生活中对风险的评估，都离不开概率论与数理统计的深刻洞察。这门学科以其严谨的逻辑、强大的建模能力和对不确定性的量化处理，为我们认识世界、解决复杂问题提供了强有力的工具。 一、 揭示不确定性背后的规律：概率论的基础 概率论，作为研究随机现象数量规律的科学，为我们打开了理解不确定性的窗口。它并非宣扬宿命论，而是通过精确的数学语言，描绘出事件发生的可能性，以及这些可能性如何相互作用。 随机事件与概率： 概率论的起点是对随机事件的抽象和刻画。什么是随机事件？在既定的条件下，可能发生也可能不发生的事件，便是随机事件。例如，抛硬币出现正面，一次性生产出不合格产品，都属于随机事件。概率论的核心概念——概率，则是对随机事件发生可能性的定量描述，它是一个介于0与1之间的数值，越接近1表示事件发生的可能性越大。从直观的“机会”到严谨的数学定义，概率论为我们提供了一种量化不确定性的标准。 样本空间与概率分布： 为了系统地研究随机事件，我们需要引入样本空间的概念。样本空间是所有可能结果的集合。例如，抛掷一枚骰子，样本空间就是{1, 2, 3, 4, 5, 6}。在此基础上，概率论发展了各种概率分布，用以描述不同类型随机事件的概率规律。离散型随机变量的概率质量函数（PMF）和连续型随机变量的概率密度函数（PDF）是刻画随机变量取值概率的重要工具。 常见的离散分布： 二项分布、泊松分布、几何分布等，它们分别描述了固定次数独立试验中成功次数、在一定时间或空间内事件发生次数、以及首次成功所需的试验次数等情景。例如，检测一批产品中不合格品的数量，可能就服从二项分布；计算单位时间内呼叫中心的来电数量，则可能服从泊松分布。 常见的连续分布： 正态分布（高斯分布）、均匀分布、指数分布、t分布、卡方分布等，它们在自然科学和社会科学中扮演着至关重要的角色。正态分布的“钟形曲线”几乎无处不在，从人的身高、体重到测量误差，都表现出近似正态分布的特征。指数分布则常用于描述设备寿命或随机事件发生间隔。 随机变量的期望与方差： 概率分布虽然描绘了事件发生的可能性，但我们还需要更简洁的指标来概括随机变量的整体特征。数学期望（均值）代表了随机变量取值的平均值，它揭示了事件发生的“平均水平”。方差和标准差则衡量了随机变量取值与其期望的离散程度，即数据的波动性。理解期望和方差，能够帮助我们判断事件的“平均结果”以及结果的“不确定程度”。 多维随机变量及其协方差： 现实世界中的许多现象并非孤立存在，而是相互关联的。多维随机变量及其相关概念，如联合概率分布、边缘概率分布、条件概率分布，以及协方差和相关系数，帮助我们分析多个随机变量之间的关系。协方差衡量了两个随机变量线性相关的方向和程度，而相关系数则进一步将其标准化，消除了单位的影响，使我们能够更直观地比较不同变量间的相关性。 大数定律与中心极限定理： 概率论中最具颠覆性的成果之一便是大数定律和中心极限定理。大数定律指出，当试验次数足够多时，随机事件的频率会趋近于其概率，这意味着大量随机现象的平均值是可以预测的。而中心极限定理则更为强大，它告诉我们，无论原始随机变量的分布如何，大量独立同分布的随机变量之和（或平均值）的分布都趋近于正态分布。这两个定理是数理统计得以建立的理论基石，也解释了为何在许多领域中，正态分布如此普遍。 二、 从数据中提取信息：数理统计的智慧 如果说概率论是研究随机现象的理论基础，那么数理统计则是利用概率论的工具，从观测到的数据中提取有价值的信息，并做出推断的科学。它帮助我们在信息不完全的情况下，做出最合理的判断和决策。 统计推断的两大支柱：参数估计与假设检验 参数估计： 在实际应用中，我们往往不知道总体的概率分布的具体参数（例如，正态分布的均值和方差）。参数估计就是利用从总体中抽取的样本数据，来估计这些未知的总体参数。点估计是用一个具体的数值来估计总体参数，例如用样本均值估计总体均值。区间估计则更为审慎，它给出一个包含总体参数的可能范围，并给出一定的置信水平，例如95%的置信区间。这使得我们对估计结果的不确定性有更清晰的认识。 假设检验： 假设检验是数理统计中用于检验关于总体参数或分布的某种假设是否成立的方法。例如，我们可以检验某个新药是否比现有药物有效，或者某个生产过程的合格率是否达到标准。假设检验的基本思路是，先提出一个“原假设”（通常是无效的假设），然后收集样本数据，计算样本统计量，并根据统计量与原假设的矛盾程度，来决定是否拒绝原假设。它为我们提供了一种科学的方法来验证科学理论、评估产品质量、做出商业决策。 回归分析：揭示变量间的数量关系 线性回归： 回归分析是研究变量之间数量关系的重要工具。最常见的是一元线性回归，它试图找到一条直线来描述一个自变量和一个因变量之间的线性关系。例如，研究广告投入与销售额的关系，或者学习时间与考试成绩的关系。通过拟合回归直线，我们可以预测当自变量取某个值时，因变量的期望取值。 多元回归： 现实世界中的许多现象受到多种因素的影响，多元回归分析能够同时考虑多个自变量对因变量的影响，建立更复杂的模型。例如，预测房价不仅要考虑房屋面积，还需要考虑地段、装修、楼层等多种因素。多元回归分析能够帮助我们理解各个因素的贡献度，并进行更精确的预测。 相关与因果： 需要强调的是，相关性并不等同于因果性。回归分析揭示的是变量之间的统计关系，而因果关系则需要更深入的理论分析和实验设计来证实。 方差分析（ANOVA）：比较多个组的均值 方差分析是一种检验多个群体均值是否存在显著差异的统计方法。它通过分析数据中的总变异如何被归因于不同组别之间的差异和组内误差，来做出判断。例如，比较三种不同肥料对作物产量的影响，或者评估不同教学方法对学生成绩的影响。方差分析为我们提供了一种系统的方法来比较不同处理或分组的效果。 非参数统计：无分布假设的统计推断 当不满足参数统计方法对总体分布的假设时，非参数统计方法便显得尤为重要。非参数统计方法不依赖于对总体分布的具体形式做出假设，因此具有更广泛的适用性。例如，秩和检验、符号检验等，可以用于比较两组或多组数据的差异，而无需假设数据服从正态分布。 三、 概率论与数理统计的应用价值 概率论与数理统计的应用领域极其广泛，几乎渗透到现代社会的每一个角落： 科学研究： 自然科学、社会科学、工程技术等领域的实验设计、数据分析、模型构建，都离不开概率论与数理统计的指导。例如，在物理学中解释粒子行为的随机性，在生物学中分析基因表达的变异，在心理学中评估实验结果的显著性。 金融与经济： 风险管理、投资组合优化、经济预测、股票定价、市场行为分析等，都依赖于概率模型和统计分析。例如，利用期权定价模型评估金融衍生品价值，通过时间序列分析预测经济走势。 工程与质量控制： 保证产品质量、优化生产流程、评估系统可靠性、进行故障诊断，离不开统计质量控制（SQC）和可靠性工程。例如，通过抽样检验来控制产品合格率，利用故障树分析来预测系统失效的可能性。 医学与健康： 临床试验设计与分析、疾病传播模型、流行病学研究、基因组学分析，都离不开统计学方法。例如，评估新药疗效的随机对照试验，分析基因与疾病关联的统计模型。 人工智能与机器学习： 概率图模型、朴素贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型、决策树、支持向量机等，都建立在概率论和统计学的基础上。机器学习算法的学习过程本身就是一种统计推断。 信息技术与数据科学： 大数据分析、数据挖掘、搜索引擎排名、推荐系统、自然语言处理，这些热门领域都高度依赖于概率论和数理统计的原理。 结语 概率论与数理统计是构建理性思维、洞察世界真相的强大工具。掌握这门学科，不仅能帮助我们理解和量化不确定性，还能赋予我们从纷繁复杂的数据中提取有价值信息的能力，从而做出更明智的决策，应对不断变化的挑战。它是一门基础性学科，也是一门应用性极强的学科，无论您从事哪个领域，对它的理解都将为您打开新的视野，提升解决问题的能力。

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评价三 我对这本《概率论与数理统计》教材的版式设计和排版风格有一些小小的建议。整体而言，教材的纸张质量和印刷清晰度都还不错，封面设计也比较简洁大方。但是，在内容呈现上，我有时会觉得信息量过于密集。比如，在一个页面里，如果同时出现了很多公式、定理、推导过程以及少量例题，视觉上会给人一种压迫感，不容易集中注意力。我更倾向于一种更加“留白”的设计，可以将定理、证明、例题和习题在页面上进行更清晰的功能划分，例如使用不同的字体、字号或者加粗来区分，甚至可以考虑使用色块或者分隔线来进一步增强阅读的层次感。另外，教材中的插图和图表的使用频率还可以再提高一些。虽然概率论本身是抽象的数学，但通过形象的图示，很多概念会变得更加直观易懂。比如，在讲解随机变量的分布函数或者密度函数时，如果能配以高质量的图形，相信会极大地帮助我们理解这些函数的几何意义。还有，一些重要的公式和结论，如果能在页脚或者侧边栏进行一个小小的“知识点回顾”或者“易错点提醒”，也会对我们的学习起到很好的辅助作用。

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评价四 作为一名正在攻读统计学相关专业的学生，我深切体会到扎实的概率论基础对于后续课程的重要性。浙大这版《概率论与数理统计》教材，无疑是在理论深度和严谨性上做得非常出色。它所涵盖的知识点非常全面，从基础的概率空间，到各种重要的概率分布，再到大数定律和中心极限定理等核心内容，都进行了深入的阐述。然而，在学习过程中，我有时会感觉到教材在理论的“实用性”方面可以有进一步的加强。也就是说，如何将这些精妙的数学理论与实际应用场景更紧密地联系起来，让读者能够感受到概率论在解决实际问题中的强大力量。例如，在介绍一些抽样分布的时候，如果能穿插一些关于统计推断的具体案例，哪怕是很小的片段，都能让我们对这些理论的“用武之地”有一个更清晰的认识。当然，我也理解教材的定位是理论基础，但适当的“应用导向”的补充，会极大地提升学习的积极性和目标感，让我们不仅仅是为了完成考试而学习，更是为了掌握一门解决问题的工具。

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评价二 对于这本书的习题部分，我真是又爱又恨。它提供的习题量是相当可观的，覆盖了教材的各个章节，从基础的计算题到稍微复杂的应用题，应有尽有。这无疑为我们巩固知识提供了绝佳的平台。然而，也正是因为习题的难度和多样性，我常常陷入困境。有些题目，一看就觉得思路清晰，动手一算，却发现结果与预期不符，反复检查，也找不到错在哪里。这种时候，一本详尽的“习题全解指南”就显得尤为重要了。我希望这本指南不仅仅是给出答案，更重要的是能够提供详细的解题步骤和思路。例如，对于一道稍有难度的题目，我希望能看到题目分析、关键点提示、多种解法（如果存在的话）以及解题过程中的注意事项。有时候，仅仅看到一个正确的答案，而不知道“为什么”是这个答案，那种感觉非常不踏实。而且，不同的解题思路往往能带来不同的启发，甚至能帮助我发现教材中一些容易被忽略的细节。所以，我对习题全解的期待，远不止于“答案提供者”，更希望能成为我学习路上的“解题导师”，能够引导我一步步走向清晰的理解。

评分☆☆☆☆☆

评价五 这本书的作者团队，无论是盛骤先生还是其他编委，都是业内赫赫有名的大咖，这本身就赋予了这本书极高的学术声誉。我之所以选择这版教材，正是看中了它的权威性和经典性。然而，作为一名初学者，有时候会觉得教材的某些部分描述过于精炼，对一些基础概念的讲解，虽然准确无误，但对于完全没有接触过这门学科的学生来说，可能稍显晦涩。我期望在学习过程中，能够有更多地“循循善诱”式的讲解，能够一步步引导读者从易到难，逐渐建立起对概率论的理解。比如，在引入一些较为复杂的概念时，可以先从一个简化的模型入手，逐步增加复杂性，或者通过一些类比来帮助读者建立直观的认识。此外，教材中的语言风格，虽然严谨，但有时会显得比较“书面化”，如果能适当融入一些更具启发性、更易于理解的语言，哪怕是少量，都能让学习过程变得更加轻松愉快。毕竟，学习本身就是一个不断挑战自我的过程，而一本能够让读者感受到“被引导”而不是“被抛弃”的教材，无疑会大大提升学习的效率和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

评价一 拿到这本《概率论与数理统计》教材，内心是忐忑又期待的。浙大这版的名字早就如雷贯耳，说是国内概率论领域的标杆也不为过。但说实话，刚翻开的时候，那些密密麻麻的公式和符号确实让我有点头晕。特别是第一章，随机事件与概率，虽然概念比较基础，但要真正理解其中的细微之处，比如如何准确地判断事件之间的关系，以及在实际问题中如何建模，确实需要花不少心思。教材的例题虽然精心挑选，但有时候，当老师在课堂上讲完一个定理，然后看例题时，还是会觉得连接有些跳跃，好像少了一步思考的逻辑。我特别希望在学习过程中，能够有更系统、更深入的讲解，能够把那些抽象的概念和具体的应用场景更紧密地结合起来。比如说，在讲解条件概率和全概率公式的时候，如果能多一些贴近生活或者工程的案例，哪怕是简单的模拟，都能帮助我更好地理解公式背后的意义，而不是仅仅停留在数学推导层面。毕竟，学概率论的最终目的，是为了更好地理解和预测现实世界中的不确定性，而不是成为一个纯粹的数学家。这本书在理论深度上无疑是够的，但如何让普通读者也能“看得懂、用得上”，这可能还需要一些额外的辅助。