正版教材 浙大四版 概率論與數理統計+習題全解指南 第4版 浙大概率論 盛驟 高等教育齣 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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盛驟，謝式韆，潘承毅編 著

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
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• 第四版
• 盛驟
• 高等教育
• 習題全解
• 全解指南
• 浙大概率論

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齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040238969

商品編碼：13524799350

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2008-06-01

頁數：414

字數：490000

內容介紹

概率論與數理統計（第4版）（配防僞標）
	定價	37.40
	齣版社	高等教育齣版社
	版次	4
	齣版時間	2008年06月
	開本	16開
	作者	盛驟 等 編
	裝幀	平裝
	頁數	414
	字數	490000
	ISBN編碼	9787040238969

內容簡介

　　《概率論與數理統計(第4版)/普通高等教育十—五國傢ji規劃教材》主要內容包括概率論、數理統計、隨機過程三部分，每章附有習題；同時涵蓋瞭《全國碩士研究生入學統—考試數學考試大綱》的所有知識點。本書可作為高等學校工科、理科（非數學專業）各專業的教材和研究生入學考試的參考書，也可供工程技術人員、科技工作者參考。

目錄

第四版前言
第三版前言
第二版前言
第—章 概率論的基本概念
1 隨機試驗
2 樣本空間、隨機事件
3 頻率與概率
4 等可能概型（古典概型）
5 條件概率
6 獨立性
小結
習題
第二章 隨機變量及其分布
1 隨機變量
2 離散型隨機變量及其分布律
3 隨機變量的分布函數
4 連續型隨機變量及其概率密度
5 隨機變量的函數的分布
小結
習題
第三章 多維隨機變量及其分布
1 二維隨機變量
2 邊緣分布
3 條件分布
4 相互獨立的隨機變量
5 兩個隨機變量的函數的分布
小結
習題
第四章 隨機變量的數字特徵
1 數學期望
2 方差
3 協方差及相關係數
4 矩、協方差矩陣
小結
習題
第五章 大數定律及中心極限定理
1 大數定律
2 中心極限定理
小結
習題
第六章 樣本及抽樣分布
1 隨機樣本
2 直方圖和箱綫圖
3 抽樣分布
小結
附錄
習題
第七章 參數估計
1 點估計
2 基於截尾樣本的zui大似然估計
3 估計量的評選標準
4 區間估計
5 正態總體均值與方差的區間估計
6 （0-1）分布參數的區間估計
7 單側置信區間
小結
習題
第八章 假設檢驗
1 假設檢驗
2 正態總體均值的假設檢驗
3 正態總體方差的假設檢驗
4 置信區間與假設檢驗之間的關係
5 樣本容量的選取
6 分布擬閤檢驗
7 秩和檢驗
8 假設檢驗問題的戶值檢驗法
小結
習題
第九章 方差分析及迴歸分析
1 單因素試驗的方差分析
2 雙因素試驗的方差分析
3 —元綫性迴歸
4 多元綫性迴歸
小結
附錄
習題
第十章 bootstrap方法
1 非參數bootstrap方法
2 參數bootstrsp方法
小結
第十—章 在數理統計中應用Excel軟件
1 概述
2 箱綫圖
3 假設檢驗
4 方差分析
5 —元綫性迴歸
6 bootstrap方法、宏、VBA
本章參考文獻
第十二章 隨機過程及其統計描述
1 隨機過程的概念
2 隨機過程的統計描述
3 泊鬆過程及維納過程
小結
習題
第十三章 馬爾可夫鏈
1 馬爾可夫過程及其概率分布
2 多步轉移概率的確定
3 遍曆性
小結
習題
第十四章 平穩隨機過程
1 平穩隨機過程的概念
2 各態曆經性
3 相關函數的性質
4 平穩隨機過程的功率譜密度
小結
習題
選做習題
參讀材料 隨機變量樣本值的産生
附錶
附錶1 幾種常用的概率分布錶
附錶2 標準正態分布錶
附錶3 泊鬆分布錶
附錶4 t分布錶
附錶5 X2分布錶
附錶6 F分布錶
附錶7 均值的t檢驗的樣本容量
附錶8 均值差的t檢驗的樣本容量
附錶9 秩和臨界值錶
習題答案

目錄

概率論與數理統計習題全解指南(浙大第四版)
	定價	28.50
	齣版社	高等教育齣版社
	版次	4
	齣版時間	2008年06月
	開本	16開
	作者	盛驟，謝式韆，潘承毅 編
	裝幀	平裝
	頁數	291
	字數	350000
	ISBN編碼	9787040238983

內容簡介

　　《概率論與數理統計習題全解指南（浙大·第四版）》是浙江大學盛驟等編的《概率論與數理統計》（第四版）的配套輔導書，全書按照主教材的要求和章節順序進行編排，與主教材習題—緻。《概率論與數理統計習題全解指南（浙大·第四版）》對教材的全部300多道題目都給齣瞭解答，少數題目是—題多解，有些作瞭題目分析、解題思路分析和解題方法歸納，並指齣易犯的錯誤，究其原因，澄清不正確的想法。通過《概率論與數理統計習題全解指南（浙大·第四版）》的學習，可使讀者提高分析問題和解題的能力，加深對基本內容的理解和掌握。
　　《概率論與數理統計習題全解指南（浙大·第四版）》可作為理工科和其他非數學類專業的學生學習概率論與數理統計的參考書。

目錄

第—章 概率論的基本概念
第二章 隨機變量及其分布
第三章 多維隨機變量及其分布
第四章 隨機變量的數字特徵
第五章 大數定律及中心極限定理
第六章 樣本及抽樣分布
第七章 參數估計
第八章 假設檢驗
第九章 方差分析及迴歸分析
第十二章 隨機過程及其統計描述
第十三章 馬爾可夫鏈
第十四章 平穩隨機過程
第十五章 選做習題

《概率論與數理統計》：理性思維的基石，數據分析的利器 在科技飛速發展、信息爆炸的時代，理解和運用概率論與數理統計已經不再是少數專業人士的專屬技能，而是成為瞭一項重要的素質。無論是金融市場的波動預測，生物醫學的疾病建模，還是人工智能的算法設計，亦或是日常生活中對風險的評估，都離不開概率論與數理統計的深刻洞察。這門學科以其嚴謹的邏輯、強大的建模能力和對不確定性的量化處理，為我們認識世界、解決復雜問題提供瞭強有力的工具。 一、 揭示不確定性背後的規律：概率論的基礎 概率論，作為研究隨機現象數量規律的科學，為我們打開瞭理解不確定性的窗口。它並非宣揚宿命論，而是通過精確的數學語言，描繪齣事件發生的可能性，以及這些可能性如何相互作用。 隨機事件與概率： 概率論的起點是對隨機事件的抽象和刻畫。什麼是隨機事件？在既定的條件下，可能發生也可能不發生的事件，便是隨機事件。例如，拋硬幣齣現正麵，一次性生産齣不閤格産品，都屬於隨機事件。概率論的核心概念——概率，則是對隨機事件發生可能性的定量描述，它是一個介於0與1之間的數值，越接近1錶示事件發生的可能性越大。從直觀的“機會”到嚴謹的數學定義，概率論為我們提供瞭一種量化不確定性的標準。 樣本空間與概率分布： 為瞭係統地研究隨機事件，我們需要引入樣本空間的概念。樣本空間是所有可能結果的集閤。例如，拋擲一枚骰子，樣本空間就是{1, 2, 3, 4, 5, 6}。在此基礎上，概率論發展瞭各種概率分布，用以描述不同類型隨機事件的概率規律。離散型隨機變量的概率質量函數（PMF）和連續型隨機變量的概率密度函數（PDF）是刻畫隨機變量取值概率的重要工具。 常見的離散分布： 二項分布、泊鬆分布、幾何分布等，它們分彆描述瞭固定次數獨立試驗中成功次數、在一定時間或空間內事件發生次數、以及首次成功所需的試驗次數等情景。例如，檢測一批産品中不閤格品的數量，可能就服從二項分布；計算單位時間內呼叫中心的來電數量，則可能服從泊鬆分布。 常見的連續分布： 正態分布（高斯分布）、均勻分布、指數分布、t分布、卡方分布等，它們在自然科學和社會科學中扮演著至關重要的角色。正態分布的“鍾形麯綫”幾乎無處不在，從人的身高、體重到測量誤差，都錶現齣近似正態分布的特徵。指數分布則常用於描述設備壽命或隨機事件發生間隔。 隨機變量的期望與方差： 概率分布雖然描繪瞭事件發生的可能性，但我們還需要更簡潔的指標來概括隨機變量的整體特徵。數學期望（均值）代錶瞭隨機變量取值的平均值，它揭示瞭事件發生的“平均水平”。方差和標準差則衡量瞭隨機變量取值與其期望的離散程度，即數據的波動性。理解期望和方差，能夠幫助我們判斷事件的“平均結果”以及結果的“不確定程度”。 多維隨機變量及其協方差： 現實世界中的許多現象並非孤立存在，而是相互關聯的。多維隨機變量及其相關概念，如聯閤概率分布、邊緣概率分布、條件概率分布，以及協方差和相關係數，幫助我們分析多個隨機變量之間的關係。協方差衡量瞭兩個隨機變量綫性相關的方嚮和程度，而相關係數則進一步將其標準化，消除瞭單位的影響，使我們能夠更直觀地比較不同變量間的相關性。 大數定律與中心極限定理： 概率論中最具顛覆性的成果之一便是大數定律和中心極限定理。大數定律指齣，當試驗次數足夠多時，隨機事件的頻率會趨近於其概率，這意味著大量隨機現象的平均值是可以預測的。而中心極限定理則更為強大，它告訴我們，無論原始隨機變量的分布如何，大量獨立同分布的隨機變量之和（或平均值）的分布都趨近於正態分布。這兩個定理是數理統計得以建立的理論基石，也解釋瞭為何在許多領域中，正態分布如此普遍。 二、 從數據中提取信息：數理統計的智慧 如果說概率論是研究隨機現象的理論基礎，那麼數理統計則是利用概率論的工具，從觀測到的數據中提取有價值的信息，並做齣推斷的科學。它幫助我們在信息不完全的情況下，做齣最閤理的判斷和決策。 統計推斷的兩大支柱：參數估計與假設檢驗 參數估計： 在實際應用中，我們往往不知道總體的概率分布的具體參數（例如，正態分布的均值和方差）。參數估計就是利用從總體中抽取的樣本數據，來估計這些未知的總體參數。點估計是用一個具體的數值來估計總體參數，例如用樣本均值估計總體均值。區間估計則更為審慎，它給齣一個包含總體參數的可能範圍，並給齣一定的置信水平，例如95%的置信區間。這使得我們對估計結果的不確定性有更清晰的認識。 假設檢驗： 假設檢驗是數理統計中用於檢驗關於總體參數或分布的某種假設是否成立的方法。例如，我們可以檢驗某個新藥是否比現有藥物有效，或者某個生産過程的閤格率是否達到標準。假設檢驗的基本思路是，先提齣一個“原假設”（通常是無效的假設），然後收集樣本數據，計算樣本統計量，並根據統計量與原假設的矛盾程度，來決定是否拒絕原假設。它為我們提供瞭一種科學的方法來驗證科學理論、評估産品質量、做齣商業決策。 迴歸分析：揭示變量間的數量關係 綫性迴歸： 迴歸分析是研究變量之間數量關係的重要工具。最常見的是一元綫性迴歸，它試圖找到一條直綫來描述一個自變量和一個因變量之間的綫性關係。例如，研究廣告投入與銷售額的關係，或者學習時間與考試成績的關係。通過擬閤迴歸直綫，我們可以預測當自變量取某個值時，因變量的期望取值。 多元迴歸： 現實世界中的許多現象受到多種因素的影響，多元迴歸分析能夠同時考慮多個自變量對因變量的影響，建立更復雜的模型。例如，預測房價不僅要考慮房屋麵積，還需要考慮地段、裝修、樓層等多種因素。多元迴歸分析能夠幫助我們理解各個因素的貢獻度，並進行更精確的預測。 相關與因果： 需要強調的是，相關性並不等同於因果性。迴歸分析揭示的是變量之間的統計關係，而因果關係則需要更深入的理論分析和實驗設計來證實。 方差分析（ANOVA）：比較多個組的均值 方差分析是一種檢驗多個群體均值是否存在顯著差異的統計方法。它通過分析數據中的總變異如何被歸因於不同組彆之間的差異和組內誤差，來做齣判斷。例如，比較三種不同肥料對作物産量的影響，或者評估不同教學方法對學生成績的影響。方差分析為我們提供瞭一種係統的方法來比較不同處理或分組的效果。 非參數統計：無分布假設的統計推斷 當不滿足參數統計方法對總體分布的假設時，非參數統計方法便顯得尤為重要。非參數統計方法不依賴於對總體分布的具體形式做齣假設，因此具有更廣泛的適用性。例如，秩和檢驗、符號檢驗等，可以用於比較兩組或多組數據的差異，而無需假設數據服從正態分布。 三、 概率論與數理統計的應用價值 概率論與數理統計的應用領域極其廣泛，幾乎滲透到現代社會的每一個角落： 科學研究： 自然科學、社會科學、工程技術等領域的實驗設計、數據分析、模型構建，都離不開概率論與數理統計的指導。例如，在物理學中解釋粒子行為的隨機性，在生物學中分析基因錶達的變異，在心理學中評估實驗結果的顯著性。 金融與經濟： 風險管理、投資組閤優化、經濟預測、股票定價、市場行為分析等，都依賴於概率模型和統計分析。例如，利用期權定價模型評估金融衍生品價值，通過時間序列分析預測經濟走勢。 工程與質量控製： 保證産品質量、優化生産流程、評估係統可靠性、進行故障診斷，離不開統計質量控製（SQC）和可靠性工程。例如，通過抽樣檢驗來控製産品閤格率，利用故障樹分析來預測係統失效的可能性。 醫學與健康： 臨床試驗設計與分析、疾病傳播模型、流行病學研究、基因組學分析，都離不開統計學方法。例如，評估新藥療效的隨機對照試驗，分析基因與疾病關聯的統計模型。 人工智能與機器學習： 概率圖模型、樸素貝葉斯分類器、隱馬爾可夫模型、決策樹、支持嚮量機等，都建立在概率論和統計學的基礎上。機器學習算法的學習過程本身就是一種統計推斷。 信息技術與數據科學： 大數據分析、數據挖掘、搜索引擎排名、推薦係統、自然語言處理，這些熱門領域都高度依賴於概率論和數理統計的原理。 結語 概率論與數理統計是構建理性思維、洞察世界真相的強大工具。掌握這門學科，不僅能幫助我們理解和量化不確定性，還能賦予我們從紛繁復雜的數據中提取有價值信息的能力，從而做齣更明智的決策，應對不斷變化的挑戰。它是一門基礎性學科，也是一門應用性極強的學科，無論您從事哪個領域，對它的理解都將為您打開新的視野，提升解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

評價三 我對這本《概率論與數理統計》教材的版式設計和排版風格有一些小小的建議。整體而言，教材的紙張質量和印刷清晰度都還不錯，封麵設計也比較簡潔大方。但是，在內容呈現上，我有時會覺得信息量過於密集。比如，在一個頁麵裏，如果同時齣現瞭很多公式、定理、推導過程以及少量例題，視覺上會給人一種壓迫感，不容易集中注意力。我更傾嚮於一種更加“留白”的設計，可以將定理、證明、例題和習題在頁麵上進行更清晰的功能劃分，例如使用不同的字體、字號或者加粗來區分，甚至可以考慮使用色塊或者分隔綫來進一步增強閱讀的層次感。另外，教材中的插圖和圖錶的使用頻率還可以再提高一些。雖然概率論本身是抽象的數學，但通過形象的圖示，很多概念會變得更加直觀易懂。比如，在講解隨機變量的分布函數或者密度函數時，如果能配以高質量的圖形，相信會極大地幫助我們理解這些函數的幾何意義。還有，一些重要的公式和結論，如果能在頁腳或者側邊欄進行一個小小的“知識點迴顧”或者“易錯點提醒”，也會對我們的學習起到很好的輔助作用。

評分☆☆☆☆☆

評價四 作為一名正在攻讀統計學相關專業的學生，我深切體會到紮實的概率論基礎對於後續課程的重要性。浙大這版《概率論與數理統計》教材，無疑是在理論深度和嚴謹性上做得非常齣色。它所涵蓋的知識點非常全麵，從基礎的概率空間，到各種重要的概率分布，再到大數定律和中心極限定理等核心內容，都進行瞭深入的闡述。然而，在學習過程中，我有時會感覺到教材在理論的“實用性”方麵可以有進一步的加強。也就是說，如何將這些精妙的數學理論與實際應用場景更緊密地聯係起來，讓讀者能夠感受到概率論在解決實際問題中的強大力量。例如，在介紹一些抽樣分布的時候，如果能穿插一些關於統計推斷的具體案例，哪怕是很小的片段，都能讓我們對這些理論的“用武之地”有一個更清晰的認識。當然，我也理解教材的定位是理論基礎，但適當的“應用導嚮”的補充，會極大地提升學習的積極性和目標感，讓我們不僅僅是為瞭完成考試而學習，更是為瞭掌握一門解決問題的工具。

評分☆☆☆☆☆

評價二 對於這本書的習題部分，我真是又愛又恨。它提供的習題量是相當可觀的，覆蓋瞭教材的各個章節，從基礎的計算題到稍微復雜的應用題，應有盡有。這無疑為我們鞏固知識提供瞭絕佳的平颱。然而，也正是因為習題的難度和多樣性，我常常陷入睏境。有些題目，一看就覺得思路清晰，動手一算，卻發現結果與預期不符，反復檢查，也找不到錯在哪裏。這種時候，一本詳盡的“習題全解指南”就顯得尤為重要瞭。我希望這本指南不僅僅是給齣答案，更重要的是能夠提供詳細的解題步驟和思路。例如，對於一道稍有難度的題目，我希望能看到題目分析、關鍵點提示、多種解法（如果存在的話）以及解題過程中的注意事項。有時候，僅僅看到一個正確的答案，而不知道“為什麼”是這個答案，那種感覺非常不踏實。而且，不同的解題思路往往能帶來不同的啓發，甚至能幫助我發現教材中一些容易被忽略的細節。所以，我對習題全解的期待，遠不止於“答案提供者”，更希望能成為我學習路上的“解題導師”，能夠引導我一步步走嚮清晰的理解。

評分☆☆☆☆☆

評價五 這本書的作者團隊，無論是盛驟先生還是其他編委，都是業內赫赫有名的大咖，這本身就賦予瞭這本書極高的學術聲譽。我之所以選擇這版教材，正是看中瞭它的權威性和經典性。然而，作為一名初學者，有時候會覺得教材的某些部分描述過於精煉，對一些基礎概念的講解，雖然準確無誤，但對於完全沒有接觸過這門學科的學生來說，可能稍顯晦澀。我期望在學習過程中，能夠有更多地“循循善誘”式的講解，能夠一步步引導讀者從易到難，逐漸建立起對概率論的理解。比如，在引入一些較為復雜的概念時，可以先從一個簡化的模型入手，逐步增加復雜性，或者通過一些類比來幫助讀者建立直觀的認識。此外，教材中的語言風格，雖然嚴謹，但有時會顯得比較“書麵化”，如果能適當融入一些更具啓發性、更易於理解的語言，哪怕是少量，都能讓學習過程變得更加輕鬆愉快。畢竟，學習本身就是一個不斷挑戰自我的過程，而一本能夠讓讀者感受到“被引導”而不是“被拋棄”的教材，無疑會大大提升學習的效率和樂趣。

評分☆☆☆☆☆

評價一 拿到這本《概率論與數理統計》教材，內心是忐忑又期待的。浙大這版的名字早就如雷貫耳，說是國內概率論領域的標杆也不為過。但說實話，剛翻開的時候，那些密密麻麻的公式和符號確實讓我有點頭暈。特彆是第一章，隨機事件與概率，雖然概念比較基礎，但要真正理解其中的細微之處，比如如何準確地判斷事件之間的關係，以及在實際問題中如何建模，確實需要花不少心思。教材的例題雖然精心挑選，但有時候，當老師在課堂上講完一個定理，然後看例題時，還是會覺得連接有些跳躍，好像少瞭一步思考的邏輯。我特彆希望在學習過程中，能夠有更係統、更深入的講解，能夠把那些抽象的概念和具體的應用場景更緊密地結閤起來。比如說，在講解條件概率和全概率公式的時候，如果能多一些貼近生活或者工程的案例，哪怕是簡單的模擬，都能幫助我更好地理解公式背後的意義，而不是僅僅停留在數學推導層麵。畢竟，學概率論的最終目的，是為瞭更好地理解和預測現實世界中的不確定性，而不是成為一個純粹的數學傢。這本書在理論深度上無疑是夠的，但如何讓普通讀者也能“看得懂、用得上”，這可能還需要一些額外的輔助。