2019张宇考研数学概率论与数理统计9讲 适用数学一数三 可配2019张宇高等数学18 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张宇 著

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店铺： 文天雅图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040489989wty

商品编码：26608775335

包装：平装

丛书名： 2019张宇概率论与数理统计9讲

开本：16开

出版时间：2015-05-31

用纸：胶版纸

内容介绍

书名：2019张宇概率论与数理统计9讲
书名标题：高等教育出版社·时代云图·2019张宇概率论与数理统计
主编：张宇
出版社：高等教育出版社
ISBN 978-7-04-048998-9
中图法分类号：O12
定价：36.80元
开本：16开
印张：14
页数：224
版次：第1版

《2019张宇考研数学概率论与数理统计9讲》（适用数学一、数学三）图书简介 一、 课程背景与定位 备考2019年全国硕士研究生招生考试数学科目，特别是数学一和数学三的考生，面对概率论与数理统计这一重要板块，往往需要一套系统、深入且兼具实战性的复习资料。张宇教授作为考研数学领域的领军人物，其《概率论与数理统计9讲》课程，正是为满足广大考生的这一需求而倾力打造。本课程旨在帮助考生构建扎实的理论基础，掌握解题的思维方法，有效提升解题能力，最终在考研数学的战场上取得优异成绩。 本课程定位清晰，明确服务于报考数学一和数学三的考生。数学一和数学三的概率论与数理统计部分在考查的深度和广度上存在共性，但也各有侧重。本课程在讲解时，既会照顾到两类考生的共同需求，也会对不同专业方向可能出现的差异化考点进行提示和拓展，确保复习的全面性和针对性。 二、 课程内容深度与广度 《2019张宇考研数学概率论与数理统计9讲》并非简单罗列考纲知识点，而是以“9讲”为纲，系统梳理概率论与数理统计的内在逻辑和知识体系。其内容涵盖以下关键模块，并力求在深度和广度上均达到考研要求： 1. 概率论基础： 随机事件与概率： 从基本概念入手，清晰界定随机事件、样本空间、概率的定义、性质及公理化体系。重点讲解古典概型、几何概型、条件概率、全概率公式、贝叶斯公式等核心概念的应用，并通过典型例题演示如何将实际问题抽象为概率模型。 随机变量及其分布： 详细阐述离散型随机变量和连续型随机变量的概念，包括其概率分布列、概率密度函数、累积分布函数。在此基础上，深入讲解常见的概率分布，如两点分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等，并强调它们的特性、应用场景以及与其他分布的关系。 多维随机变量及其分布： 突破单变量的局限，系统介绍联合分布、边缘分布、条件分布的概念。对于二维随机变量，重点讲解联合概率密度函数、边缘概率密度函数、条件概率密度函数，以及两个随机变量的函数的分布等难点。同时，也会涉及随机变量的独立性这一重要性质。 随机变量的数字特征： 深入剖析期望、方差、协方差、相关系数等数字特征的定义、性质和计算方法。强调期望的线性性质、方差的计算技巧，以及协方差和相关系数在衡量变量间线性关系上的作用。 大数定律与中心极限定理： 这是概率论与数理统计的理论基石，也是考研数学的重点和难点。课程将详细讲解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律，以及中心极限定理（林德伯格-列维中心极限定理、棣莫弗-拉普拉斯定理）。重点在于理解这些定理的适用条件、结论及其在近似计算中的实际意义，例如用正态分布近似二项分布。 2. 数理统计基础： 统计研究方法与基本概念： 介绍数理统计的基本思想和研究方法，包括数据的收集、整理、描述和推断。讲解样本、样本容量、统计量、统计推断等基本术语。 参数估计： 分为点估计和区间估计两大部分。 点估计： 详细讲解矩估计法和最大似然估计法。重点在于掌握这两种方法的求解步骤，理解它们的优缺点，并学习如何对方估计量进行评价（如无偏性、有效性、相合性）。 区间估计： 重点讲解均值、方差、比例等参数的置信区间的求解。会详细介绍在不同情况下（如总体方差已知/未知，样本量大小）如何选择合适的统计量（如正态分布、t分布、卡方分布、F分布），并推导和计算置信区间的具体形式。 假设检验： 这是数理统计的重要应用。课程将系统讲解假设检验的基本思想、步骤和流程。重点包括：建立原假设和备择假设，选择检验统计量，确定拒绝域（或临界值），计算检验统计量的值，做出统计决策（拒绝或不拒绝原假设）。会针对均值、方差、比例等参数进行各种常见的假设检验，如Z检验、t检验、卡方检验、F检验。 方差分析（ANOVA）： 针对部分数学一考生可能涉及的范畴，本课程也会适当引入方差分析的基本概念和应用，介绍单因素方差分析的基本原理和计算方法，为考生提供拓展视野。 三、 教学特色与方法 张宇教授的课程一直以其深刻的洞察力、清晰的逻辑和强大的启发性而闻名。《2019张宇考研数学概率论与数理统计9讲》将延续这一优良传统： 1. 强调“理解”而非“记忆”： 课程的核心在于帮助考生真正理解概率论与数理统计背后的数学思想和逻辑。通过层层递进的讲解，由浅入深，将抽象的概念与直观的几何意义、统计规律联系起来，让考生“知其所以然”。 2. 理论与应用相结合： 概率论与数理统计并非纯粹的理论学科，其在金融、工程、医学、社会科学等众多领域都有广泛应用。课程中会穿插大量的实际案例和应用背景，帮助考生体会理论的价值，并能在解题时灵活运用。 3. 精选典型例题与考研真题： 课程精心挑选了大量具有代表性的例题，这些例题覆盖了考纲的每一个考点，难度梯度明显，能够有效巩固所学知识。同时，会结合历年考研真题，分析真题的考查特点、命题规律和解题思路，帮助考生熟悉考试风格，提高应试技巧。 4. 系统梳理知识框架： 课程以“9讲”为骨架，将分散的知识点串联成一个有机整体。每讲结束后，都会进行小结，梳理本讲的重点内容、方法技巧，并提示与前后知识点的联系。最终形成一个完整的知识网络，帮助考生构建清晰的知识体系。 5. 突破重难点： 概率论与数理统计中存在一些公认的难点，如多维随机变量的计算、大数定律与中心极限定理的理解与应用、假设检验的设计等。张宇教授会以其独到的视角和精妙的讲解，化繁为简，帮助考生攻克这些“拦路虎”。 6. 语言风格： 课程语言通俗易懂，又不失学术严谨性。张宇教授特有的风趣幽默的风格，能够极大地激发考生的学习兴趣，化解学习过程中的枯燥和疲惫。 四、 适用对象与效果预期 本课程特别适合以下考生： 数学基础相对薄弱，希望系统学习概率论与数理统计的考生： 课程从基础概念讲起，循序渐进，能够帮助考生打下坚实的基础。 数学基础较好，但对概率论与数理统计的理解不够深入，解题能力有待提高的考生： 课程深入剖析理论内涵，拓展解题思路，能够帮助考生提升分析问题、解决问题的能力。 备考数学一或数学三，希望在概率论与数理统计板块取得高分的考生： 课程紧扣考研大纲，内容全面，且有针对性地讲解了数学一和数学三的考查重点。 追求高效备考，希望通过名师课程快速掌握核心知识和应试技巧的考生： 张宇教授的课程以其高效性和实战性著称，能够帮助考生在有限的时间内获得最大化的复习效果。 预期效果： 通过系统学习本课程，考生将能够： 牢固掌握概率论与数理统计的核心概念、定理和公式。 深刻理解概率统计的思维方式和基本原理。 熟练运用各种数学工具和方法解决概率统计问题。 建立起完整的概率统计知识体系，形成良好的知识结构。 提升解题速度和准确率，有效应对考研数学中的相关题型。 增强应试信心，以更从容的心态迎接考试。 五、 与《2019张宇高等数学18讲》的配合 《2019张宇考研数学概率论与数理统计9讲》与《2019张宇高等数学18讲》构成了一个完整的考研数学复习体系。高等数学是考研数学的基础，而概率论与数理统计则是其重要的组成部分。二者虽然内容独立，但在某些思维方法和数学工具的使用上存在共通之处。例如，微积分在概率密度函数的计算、期望的求解等方面是必不可少的工具。因此，将二者结合学习，能够形成更强的知识关联，优化学习效率，实现考研数学的全方位提升。考生可以根据自己的复习进度和考试大纲的要求，合理安排高等数学和概率论与数理统计的学习顺序和时间。 结语 《2019张宇考研数学概率论与数理统计9讲》是一套集理论深度、解题技巧、实战导向于一体的考研数学复习精华。它不仅是知识的传授，更是思维的启迪。相信通过认真学习本课程，考生定能在这门挑战与机遇并存的科目上，筑牢根基，提升能力，实现考研梦想！

评分☆☆☆☆☆

对于备考数学一的同学来说，概率论与数理统计常常被视为“送分题”或者“拉分点”，但想把它变成拉分点，就必须对细节有极致的把控。这本书在细节处理上的功力，真的让我叹服。我记得在处理涉及多维正态分布的特征值和特征向量的问题时，很多书都是直接把公式扔过来，让人感觉无从下手。然而，这本书里专门有一个章节，用几何直观的方式解释了为什么协方差矩阵的特征向量代表了数据的主要“伸展方向”，而特征值则代表了伸展的“程度”。这个可视化过程，配合张宇老师经典的“口诀式”记忆点，让我一下子就抓住了处理复杂协方差矩阵问题的关键切入点。而且，这本书对数理统计部分的侧重点把握得非常到位，没有像某些教材那样过度纠缠于那些基本概念的繁琐推导，而是将大量的篇幅投入到参数估计（最大似然法、矩估计）和假设检验的实际操作流程中，这直接命中了我考场上最需要的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

天呐，终于把这套书啃完了！说实话，一开始看到“9讲”这个名字，我还有点犹豫，毕竟张宇老师的题目分量大家心里都有数。但是真的上手之后才发现，这套书简直是为我们这种基础不太牢固，但又想冲击高分的同学量身定制的“救命稻草”。它对概率论与数理统计这块知识点的梳理，逻辑性强到令人发指。比如说，在线性代数和微积分的基础上讲授随机变量的联合分布时，张老师没有直接堆砌公式，而是先用非常形象的例子把“联合”这个概念在直觉上扎稳了，然后才引入严谨的数学定义。我记得最清楚的是关于大数定律和中心极限定理的讲解，他没有满足于仅仅给出证明，而是花了整整一节课的时间去讨论这些定理在实际工程问题中的应用场景，比如误差的累积效应，这让我瞬间对那些抽象的极限概念有了“实感”。更别提那几套模拟题了，难度梯度设置得极其巧妙，前面几套让你感觉“嗯，我能行”，但当你做到最后几套的时候，那种被精准打击的挫败感，反而成了最宝贵的复习资料，因为它精准地指出了我知识体系中的薄弱环节。这本书的价值，不在于它涵盖了多少知识点，而在于它教会了你如何用张宇老师的思维去解构概率统计这门学科，而不是被公式牵着鼻子走。

评分☆☆☆☆☆

购买这本书，很大程度上是冲着张宇老师的品牌去的，但实际使用体验超出了我的预期，它不仅仅是一本习题集或知识点汇总。它的独特之处在于，它成功地搭建了一座从“高等数学”到“概率统计”的坚实桥梁。这本书的编排结构，明显体现了对“数学一”考试要求的深刻理解。例如，在线性回归模型中，它会非常自然地将最小二乘法的求解与高等数学中的矩阵求导和极值理论联系起来，这种跨学科的串联，让知识点不再是孤立存在的。我感觉自己不再是孤立地学习“概率”或“统计”，而是真正地在应用数学工具解决概率问题。书中对概率论中随机过程的基础概念也有涉猎，虽然不是重点，但提供了足够的框架，让我对未来更深入的学习有了清晰的蓝图。总而言之，这本书的价值在于它提供了一种系统化、高效率、且具有启发性的学习路径，对于追求高分的考生来说，它绝对是兵器库里不可或缺的一件利器。

评分☆☆☆☆☆

我是一个典型的“题海战术”的信奉者，坦白说，刚开始买这本书的时候，我主要的目的是想看看配套的那些经典例题和强化练习的质量。结果发现，这本书的侧重点似乎有些“反直觉”。它不像市面上很多考研辅导书那样，上来就给你堆砌几十道不同花样的极限题型，而是选择了一种“少而精”的打磨方式。每讲的最后都会有一个“易错点剖析”模块，这个模块简直是神来之笔。它不是简单地告诉你“这个公式错了”，而是深入剖析了为什么考生会犯这个错误，往往是由于对某个前提条件的忽视或者对概念边界理解不清导致的。比如，在讲解假设检验的P值方法时，书上就专门画了一个图表，清晰地对比了什么时候应该用单侧检验，什么时候必须用双侧检验，以及P值是如何在直觉上反映拒绝原假设的“勇气”的。这种深挖病根的做法，对于我这种只知道套公式却不理解背后的统计学意义的人来说，简直是醍醐灌顶。我感觉自己不再是机械地计算，而是开始真正地理解概率论是如何描述现实世界的不确定性的，这种理解的深度，是其他只注重计算速度的教材无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的排版和设计风格，是我个人比较喜欢的类型，就是那种很“张宇系”的，简洁、信息密度高，但又不会让人感到压抑。对我这种需要长时间面对试卷和习题的考生来说，阅读体验感非常重要。拿到书的那一刻，我就感觉到了它在细节上的用心。比如，公式推导过程的每一步都写得非常清晰，很多关键的数学推导中间步骤，其他书上可能会一笔带过，但这本书会用小小的注解形式帮你补充完整，这对于理解从一个定理到另一个定理的跨越至关重要。我尤其欣赏它在统计三大分布（卡方、t、F）的介绍方式。张宇老师没有像传统教材那样，先讲一堆背景知识和期望方差的计算，而是直接给出了这三种分布在回归分析和方差分析中的实际作用，这种“结论先行，原理后补”的叙事方式，极大地激发了我继续钻研其数学推导的兴趣。它就像一个经验丰富的老司机在带路，先带你领略了风景（应用），再带你回去看地图（原理），效率极高。