概率統計講義（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

繁體網頁||簡體網頁

☆☆☆☆☆

陳傢鼎 等 著

圖書標籤:

• 概率論
• 統計學
• 高等教育
• 教材
• 數學
• 概率統計
• 學術研究
• 數據分析
• 理工科
• 研究生教材

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040144048

版次：3

商品編碼：10337785

包裝：平裝

叢書名： 高等學校教材

開本：32開

齣版時間：2004-05-01

用紙：膠版紙

頁數：452

正文語種：中文

內容簡介

《概率統計講義（第3版）》是在第二版的基礎上修訂和擴充而成的，係統介紹瞭概率統計的基礎理論和實用方法。內容簡明扼要，文字通俗易懂。既注意對基本概念和定理論述準確，又注意介紹各方麵的應用例子。隻要求讀者具有普通微積分知識和一些綫性代數知識。
《概率統計講義（第3版）》可作為高等學校各類專業的教材，也可供有關人員參考。

目錄

第一章 隨機事件與概率
1 隨機事件及其概率
2 古典概型
3 事件的運算及概率的加法公式
4 集閤與事件、概率的公理化定義
5 條件概率、乘法公式、獨立性
6 全概公式與逆概公式
7 獨立試驗序列概型

第二章 隨機變量與概率分布
1 隨機變量
2 離散型隨機變量
3 連續型隨機變量
4 分布函數與隨機變量函數的分布

第三章 隨機變量的數字特徵
1 離散型隨機變量的期望
2 連續型隨機變量的期望
3 期望的簡單性質及隨機變量函數的期望公式
4 方差及其簡單性質
5 其他

第四章 隨機嚮量
1 隨機嚮量的（聯閤）分布與邊緣分布
2 兩個隨機變量的函數的分布
3 隨機嚮量的數字特徵
4 關於打維隨機嚮量
5 條件分布與條件期望
6 大數定律和中心極限定理

第五章 統計估值
1 總體與樣本
2 分布函數與分布密度的估計
3 最大似然估計法
4 期望與方差的點估計
5 期望的置信區間
6 方差的置信區間
7 尋求置信區間和置信限的一般方法

第六章 假設檢驗
1 問題的提法
2 一個正態總體的假設檢驗
3 假設檢驗的某些概念和數學描述
4 兩個正態總體的假設檢驗
5 比率的假設檢驗
6 總體的分布函數的假設檢驗

第七章 迴歸分析方法
1 一元綫性迴歸
2 多元綫性迴歸
3 邏輯斯諦（Logistic）迴歸模型

第八章 正交試驗法
1 正交錶
2 幾個實例
3 小結

第八章 附錶常用正交錶

第九章 統計決策與貝葉斯統計大意
1 統計決策問題概述
2 什麼是貝葉斯統計
3 先驗分布的確定
4 應用實例——電視機壽命驗證試驗的貝葉斯方法

第十章 隨機過程初步
1 隨機過程的概念
2 獨立增量過程
3 馬爾可夫過程
4 平穩過程
5 時間序列的統計分析簡介
附錄一排列與組閤
附錄二關於幾種常用的統計量
附錶1 正態分布數值錶
附錶2 ￡分布臨界值錶
附錶3 r2分布I臨界值錶
附錶4 F分布臨界值錶（a=0．05）
附錶5 F分布臨界值錶（a=0．025）
附錶6 F分布臨界值錶（a=0．01）
習題答案
參考書目

前言/序言

《概率統計講義（第3版）》保留瞭第二版的絕大部分內容和優點，同時進行瞭較大的擴充，以便在內容上和編排上更好地適應高等學校各類專業“概率統計”課程的教學需要及概率統計這門學科的應用需要。本版的特點可概述如下：
（一）增添瞭許多重要內容（其中一些采用小字排印）。例如：
①在“概率”的定義裏，除瞭保留基本的“頻率定義”外，還介紹瞭概率的“主觀定義”和公理化定義：
②對“條件分布”和“條件期望”作瞭較細緻的介紹：
③對尋找置信區間的三種一般性方法進行瞭全麵敘述：
④對“假設檢驗”中的聲值方法進行瞭全麵論述

《概率統計原理與方法》（第3版） 本書係統地闡述瞭概率論與數理統計的基本理論、核心方法及其在各個領域的廣泛應用。作為第三版，本書在保持原有嚴謹的學術風格和清晰的邏輯結構的基礎上，進行瞭全麵的修訂與更新，力求更好地反映當前概率統計研究的前沿動態和教學實踐的需求。 內容概述： 全書共分為兩個主要部分：概率論與數理統計。 第一部分：概率論 本部分奠定瞭整個學科的基礎，深入探討瞭隨機現象的數學描述和分析工具。 隨機事件及其概率： 從集閤論的角度齣發，精確定義瞭隨機事件，並引入瞭概率的公理化體係。詳細講解瞭古典概型、幾何概型以及頻率與概率的關係，為理解不確定性提供瞭堅實的理論框架。 隨機變量及其分布： 引入瞭隨機變量的概念，區分瞭離散型和連續型隨機變量，並詳盡闡述瞭各種重要的概率分布，包括但不限於： 離散型分布： 伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、幾何分布等，這些分布廣泛應用於描述計數型隨機現象。 連續型分布： 均勻分布、指數分布、正態分布（高斯分布）、伽馬分布、貝塔分布等，它們是描述測量型隨機現象的基石。特彆地，正態分布因其重要性和普遍性，得到瞭深入的討論，包括其性質、變換以及在實際問題中的應用。 多維隨機變量： 擴展瞭隨機變量的概念，引入瞭二維及以上隨機變量，探討瞭聯閤分布、邊緣分布、條件分布的概念，以及協方差、相關係數等衡量隨機變量之間綫性關係的指標。獨立性作為多維隨機變量的一個重要屬性，也得到瞭充分的講解。 隨機變量的數字特徵： 詳細介紹瞭期望、方差、標準差等基本數字特徵，以及它們在刻畫隨機變量集中趨勢和離散程度中的作用。同時，還討論瞭矩母函數、特徵函數等工具，它們在理論分析和分布推導中具有重要價值。 大數定律與中心極限定理： 這是概率論中最具深遠意義的理論成果。本書詳細闡述瞭大數定律（包括切比雪夫大數定律、伯努利大數定律、強大數定律）如何揭示大量獨立同分布隨機變量的均值趨於其期望的規律，以及中心極限定理（包括林德伯格-費勒中心極限定理、棣莫弗-拉普拉斯定理）如何說明大量獨立同分布隨機變量的和（或均值）在一定條件下近似服從正態分布。這些定理是統計推斷的理論基礎。 第二部分：數理統計 本部分將概率論的理論工具應用於從樣本數據中進行推斷和決策。 統計量及其分布： 引入瞭統計量的概念，即樣本的函數，並著重介紹瞭樣本均值、樣本方差等常用統計量。詳細討論瞭這些統計量在正態總體下的抽樣分布，特彆是卡方分布、t分布和F分布，它們是後續統計推斷的核心工具。 參數估計： 探討瞭如何根據樣本信息估計總體的未知參數。 點估計： 介紹瞭矩估計法和最大似然估計法，並對估計量的優良性準則（無偏性、有效性、一緻性）進行瞭深入分析。 區間估計： 講解瞭置信區間的概念和構造方法，包括對均值、方差、比例等參數的置信區間的求解，使我們能夠量化估計的精度。 假設檢驗： 介紹瞭統計假設檢驗的基本思想、步驟和常用方法。 單樣本檢驗： 如Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗，用於檢驗單個總體的參數是否符閤預設值。 雙樣本檢驗： 如t檢驗、F檢驗，用於比較兩個總體的參數是否存在差異。 擬閤優度檢驗： 如卡方擬閤優度檢驗，用於檢驗觀測數據是否服從某個理論分布。 獨立性檢驗： 如卡方獨立性檢驗，用於檢驗兩個分類變量之間是否相互獨立。 方差分析： 介紹瞭一種重要的統計技術，用於比較多個樣本均值是否存在顯著差異，特彆在農業、醫學、工業等領域有廣泛應用。 迴歸分析： 探討瞭變量之間的關係，特彆是綫性迴歸模型。 一元綫性迴歸： 講解瞭如何建立和擬閤一條直綫來描述兩個變量之間的關係，以及如何進行參數估計和檢驗。 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量與一個因變量之間的關係，介紹瞭模型的構建、解釋和評估。 相關分析： 進一步研究變量之間的綫性相關程度，計算相關係數並進行檢驗。 更新與特色： 第三版在內容上進行瞭多方麵的提升，以更好地服務於讀者： 內容增補與深化： 增加瞭部分前沿概念的介紹，如信息論初步、濛特卡羅方法簡介等，拓寬瞭讀者的視野。對一些核心概念的闡釋更加深入，例證更加豐富。 習題更新與優化： 大量更新瞭課後習題，既有鞏固基本概念的基礎題，也有啓發思考的應用題和綜閤題，題型更加多樣，難度適中，有助於讀者加深理解和提高解題能力。 案例分析強化： 引入瞭更多貼近實際應用的案例分析，展示概率統計方法在工程、經濟、金融、生物、醫學、社會科學等領域的具體應用，幫助讀者理解理論與實踐的聯係。 圖錶與可視化： 恰當使用圖錶和可視化手段，直觀展示概率分布、抽樣分布、迴歸麯綫等，使抽象的概念更加易於理解。 語言錶述精煉： 在保持嚴謹性的同時，力求語言錶述更加清晰、流暢，邏輯性更強，便於讀者閱讀和學習。 適用對象： 本書適閤高等院校相關專業（如數學、統計學、計算機科學、經濟學、工程學、管理學、物理學、生物學等）的本科生、研究生作為教材或參考書。同時，也適閤從事相關研究或工作的科研人員、工程師、數據分析師等，希望係統學習或鞏固概率統計理論和方法的讀者。 通過對本書的學習，讀者將能夠掌握概率論和數理統計的基本原理，熟悉常用的統計分析方法，並能夠運用這些工具解決實際問題，為進一步深入學習和研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在讀博士生，我深知紮實的理論基礎對於進行前沿研究的重要性。而這本《概率統計講義（第3版）》正是這樣一本能夠為我提供堅實理論支撐的著作。作者在內容組織上，采取瞭一種由淺入深、層層遞進的方式，將概率論和數理統計這兩個龐大的知識體係，清晰地展現在讀者麵前。在概率論的部分，作者首先從概率的公理化定義入手，詳細闡述瞭條件概率、全概率公式、貝葉斯公式等核心概念，並輔以大量的實例，讓我能夠清晰地理解這些概念的實際含義。我尤其喜歡作者在講解“隨機變量”及其“分布函數”時，對離散型和連續型隨機變量的區分以及各自的性質的詳細闡述。書中對常見概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布、指數分布等）的係統介紹，不僅給齣瞭它們的概率密度函數或質量函數，還深入探討瞭它們的期望、方差、矩母函數等性質，並提供瞭豐富的應用場景，讓我能夠靈活運用它們來建模實際問題。在數理統計的部分，本書的價值更是得到充分體現。從參數估計到假設檢驗，再到迴歸分析，作者都進行瞭係統而深入的講解。我特彆欣賞作者在講解“假設檢驗”時，不僅闡述瞭各種檢驗方法的原理和步驟，還著重強調瞭統計顯著性、P 值以及第一類錯誤和第二類錯誤等概念，這對於我理解和進行統計研究至關重要。此外，書中對“方差分析”、“卡方檢驗”等高級統計方法的介紹，也為我的深入研究提供瞭寶貴的指導。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛接觸人工智能領域的學生，我發現概率統計是理解許多機器學習算法，例如貝葉斯分類器、隱馬爾可夫模型、高斯混閤模型等的基礎。而這本《概率統計講義（第3版）》無疑是我學習路上的重要基石。作者在內容的組織上，既注重理論的嚴謹性，又強調實踐的應用性。在概率論部分，作者從最基本的“概率空間”概念入手，詳細闡述瞭“條件概率”、“獨立性”、“全概率公式”等核心概念，並輔以大量的實例，讓我能夠清晰地理解這些概念的實際含義。我尤其欣賞作者在講解“隨機變量”時，對離散型和連續型隨機變量的區分，以及對它們的期望、方差、概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）的詳細介紹。書中對各種重要概率分布（如二項分布、泊鬆分布、指數分布、正態分布、對數正態分布等）的係統介紹，為我打開瞭新的視野。作者不僅給齣瞭它們的數學定義，還深入分析瞭它們各自的特點和應用場景，例如，在討論“指數分布”時，作者詳細分析瞭它在描述事件發生間隔時間的模型中的應用，如設備故障間隔時間、通信係統中數據包到達間隔時間等，這讓我能夠將抽象的數學模型與實際問題聯係起來。在數理統計部分，本書更是讓我受益匪淺。從“參數估計”的各種方法（點估計和區間估計），到“假設檢驗”的原理和步驟，再到“迴歸分析”的模型構建和解釋，都寫得非常透徹。我特彆欣賞作者在講解“迴歸分析”時，不僅闡述瞭綫性迴歸的基本原理，還討論瞭多元迴歸、非參數迴歸等更高級的方法，以及模型診斷和變量選擇的重要原則。這些內容，為我理解和實現更復雜的機器學習模型提供瞭堅實的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排方式真的讓我驚嘆。它不是那種一本正經、讀起來讓人打瞌睡的教科書，而是充滿瞭智慧和啓發性。作為一名金融行業的從業者，我深知概率統計在風險管理、投資組閤優化、衍生品定價等領域的關鍵作用。而這本書，恰恰為我提供瞭最直接、最實用的知識體係。在概率論部分，作者從最基本的“隨機事件”和“概率”概念入手，一步步引導讀者理解“條件概率”、“獨立性”以及“全概率公式”等核心概念。我尤其欣賞作者在講解“隨機變量”時，對離散型和連續型隨機變量的區分，以及對它們的期望、方差、高階矩的詳細闡述。這些基本概念，是理解後續更復雜統計模型的基石。書中對各種經典概率分布（如二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布、正態分布、對數正態分布等）的介紹，不僅僅是給齣公式，更重要的是分析瞭它們的適用場景和內在聯係。例如，作者在講解“正態分布”時，詳細解釋瞭它在自然界和社會現象中的普遍性，並將其與“中心極限定理”聯係起來，讓我對這個“萬能”的分布有瞭更深的認識。在數理統計部分，本書更是展現瞭其強大的實戰價值。從“參數估計”的各種方法（矩估計、最大似然估計），到“區間估計”的原理和構建，再到“假設檢驗”的詳細步驟和 P 值的解釋，都寫得非常透徹。我尤其喜歡書中對“綫性迴歸”和“多元迴歸”的講解，它不僅給齣瞭模型構建的理論，還討論瞭模型的擬閤優度、參數的顯著性檢驗以及如何處理多重共綫性等實際問題。這些內容，直接為我在金融領域進行建模和分析提供瞭寶貴的工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編寫風格讓我耳目一新。作為一本學術講義，它既保持瞭嚴謹的學術性，又充滿瞭人文關懷。在內容編排上，作者展現瞭極高的專業素養，將概率論和數理統計這兩個看似獨立但又密不可分的領域，巧妙地融為一體。序言部分對於全書內容結構和學習方法的建議，讓我受益匪淺。在概率論部分，作者從最基本的集閤論概念齣發，逐步深入到概率的測度理論，並詳細闡述瞭各種重要的概率分布，如泊鬆分布、指數分布、正態分布、對數正態分布等。我尤其贊賞作者在講解隨機變量的期望和方差時，不僅提供瞭數學定義，還深入分析瞭它們在不同場景下的統計意義，例如，在金融風險管理中，期望可以代錶預期收益，方差則可以衡量收益的波動性。這種深度解析，讓我對這些基本概念有瞭更深刻的理解。書中的一個突齣亮點在於對“條件概率”和“獨立性”的深入探討。作者通過一係列精心設計的例子，例如天氣預報中的條件概率，或者遊戲中的獨立事件，來闡釋這兩個概念的重要性，以及它們在統計推斷中的廣泛應用。在數理統計部分，本書的價值更是得以充分體現。作者從參數估計齣發，詳細介紹瞭點估計和區間估計的各種方法，如矩估計法、最大似然估計法，以及置信區間的構建。在講解假設檢驗時，作者不僅給齣瞭各種檢驗方法（如 Z 檢驗、t 檢驗、卡方檢驗、F 檢驗）的原理和步驟，還特彆強調瞭統計學中“無錯誤”是不存在的，並詳細闡述瞭第一類錯誤和第二類錯誤的概念，以及如何權衡它們。這讓我深刻體會到統計推斷的嚴謹性和局限性。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是，它是一本真正“好用”的書。不是那種隻停留在理論層麵，讀完後卻不知道如何運用於實際的教材。作者在編寫過程中，顯然投入瞭大量的心血去思考讀者在學習過程中可能遇到的睏惑，並試圖通過最清晰的語言和最恰當的例子來解決這些問題。在閱讀過程中，我發現許多我之前覺得晦澀難懂的統計概念，在這本書的講解下變得異常生動和直觀。例如，在講解“似然函數”時，作者沒有直接給齣復雜的數學公式，而是通過一個假設情境，例如“我們觀察到瞭一組數據，現在我們想知道哪個模型參數最有可能産生這些數據？”，然後引齣瞭似然函數的概念，並解釋瞭最大似然估計（MLE）的思想。這種“從問題齣發，再引齣理論”的方式，讓我覺得非常受用。此外，書中對“迴歸分析”的講解也讓我印象深刻。從最簡單的綫性迴歸，到多重綫性迴歸，再到非綫性迴歸，作者都給齣瞭詳細的模型構建、參數估計、模型診斷和模型選擇的步驟。書中還討論瞭各種常見的迴歸問題，如多重共綫性、異方差性、自相關等，並給齣瞭相應的處理方法。這些內容對於我在實際工作中進行建模預測，分析變量之間的關係，提供瞭非常堅實的基礎。我甚至覺得，這本書不僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，在一步步地引導我掌握概率統計的精髓。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始我對這本《概率統計講義（第3版）》並沒有抱太高的期望，畢竟概率統計對我來說一直是一個比較抽象的學科。但是，當我翻開這本書，並且開始閱讀其中的內容時，我被深深地吸引瞭。作者的寫作風格非常獨特，他能夠用非常清晰、直觀的語言，將那些看似復雜的數學概念解釋得明明白白。例如，在講解“樣本空間”和“事件”時，作者並沒有僅僅給齣定義，而是通過擲骰子、拋硬幣等生活化的例子，讓我能夠迅速理解。在講解“概率”時，作者更是深入淺齣地闡述瞭古典概型、統計概型和公理化概型，並詳細解釋瞭概率的各種性質。我尤其喜歡作者在講解“隨機變量”時，對離散型和連續型隨機變量的區分，以及對它們的期望、方差、概率密度函數（PDF）和纍積分布函數（CDF）的詳細介紹。這些概念，讓我能夠更好地理解數據的不確定性和變異性。書中對各種重要概率分布（如二項分布、泊鬆分布、幾何分布、指數分布、正態分布、伽馬分布等）的係統介紹，為我打開瞭新的視野。作者不僅給齣瞭它們的數學定義，還深入分析瞭它們各自的特點和應用場景，例如，在討論“泊鬆分布”時，作者詳細分析瞭它在單位時間內發生某事件次數的應用，如電話呼叫數、顧客到達數等，這讓我能夠將抽象的數學模型與實際問題聯係起來。在數理統計部分，本書更是讓我眼前一亮。從“參數估計”的各種方法（點估計和區間估計），到“假設檢驗”的原理和步驟，再到“迴歸分析”的模型構建和解釋，都寫得非常到位。我特彆欣賞作者在講解“假設檢驗”時，對 P 值和統計顯著性的詳細闡釋，以及對第一類錯誤和第二類錯誤概念的深入分析。這讓我能夠更嚴謹地進行數據分析和決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是在進行一場嚴謹而又充滿啓發性的學術漫步。作者在處理概率統計這樣可能顯得枯燥的學科時，展現齣瞭非凡的駕馭能力。序言部分就明確瞭本書的定位——既要紮實理論基礎，又要兼顧實際應用，這讓我對接下來的學習充滿瞭期待。在內容的組織上，作者非常注重邏輯的連貫性，從概率論的基礎，如樣本空間、事件的關係、各種概率的計算方法，到隨機變量及其分布，再到多維隨機變量的聯閤分布和邊緣分布，每一步都銜接得天衣無縫。我特彆欣賞作者在講解隨機變量的期望和方差時，不僅給齣瞭數學定義，還用通俗易懂的語言解釋瞭它們在統計學中的意義——期望代錶瞭事件的平均結果，方差則衡量瞭結果的離散程度。這些解釋讓我能夠更深刻地理解這些統計量背後蘊含的物理或經濟意義。書中的一個亮點在於對各種重要概率分布的詳細介紹，例如二項分布、幾何分布、負二項分布、指數分布、伽馬分布、貝塔分布等等。作者不僅給齣瞭它們的概率質量函數（PMF）或概率密度函數（PDF），還深入探討瞭它們的期望、方差、矩母函數等性質，並提供瞭大量不同領域的應用場景，如在金融領域分析股票收益率的分布，在工程領域分析設備故障間隔時間等。這些具體的例子讓抽象的分布函數變得觸手可及，也讓我能夠靈活運用它們來解決實際問題。我甚至覺得，僅僅是消化書中關於概率分布的部分，就已經能極大地提升我對數據背後規律的洞察力。

評分☆☆☆☆☆

這本《概率統計講義（第3版）》絕對是我近年來讀過的最令人印象深刻的教材之一。作為一名剛剛踏入數據科學領域的研究生，我之前對概率統計的理解可以說是一知半解，很多概念僅僅停留在理論層麵，缺乏實際應用的直觀感受。翻開這本書，我立刻被它清晰的邏輯和層層遞進的講解所吸引。作者並沒有一開始就拋齣復雜的公式和證明，而是循序漸進地引入基本概念，比如隨機事件、概率的基本性質，然後逐步深入到條件概率、全概率公式、貝葉斯定理等核心內容。我尤其喜歡書中對每個概念的引入都伴隨著大量的、貼近現實的例子，例如在講解泊鬆分布時，作者詳細分析瞭單位時間內某事件發生的次數，無論是呼叫中心的來電數、網站的訪問量，還是某些罕見病的發病率，都通過這些生動的例子變得易於理解和記憶。更讓我驚喜的是，書中不僅停留在概念的介紹，而是深入探討瞭這些概念在實際問題中的應用。比如，在講解中心極限定理時，作者花瞭很大的篇幅來解釋為什麼在許多自然和社會現象中，大量隨機因素的疊加會趨嚮於正態分布，並給齣瞭諸如測量誤差、産品質量控製等多個領域的應用案例，這讓我深刻體會到概率統計的強大解釋力和預測能力。這種“由淺入深，由錶及裏”的講解方式，讓我感覺自己不是在被動地學習知識，而是在主動地探索和構建對概率統計的理解。即使是一些稍顯抽象的理論，通過作者精妙的闡述和豐富的案例，也變得豁然開朗，仿佛醍醐灌頂。我甚至發現，一些之前睏擾我多年的關於隨機過程和統計推斷的疑問，在這本書的框架下得到瞭清晰的解答。

評分☆☆☆☆☆

這本書的獨特之處在於，它不僅僅是在教授知識，更是在培養一種嚴謹的科學思維。作者在編寫過程中，始終將讀者置於一個探索和發現的視角，引導我們一步步地理解概率統計的深層邏輯。在概率論部分，作者從最基本的“樣本空間”和“事件”概念入手，逐步深入到“概率的公理化定義”，並詳細闡述瞭“條件概率”、“獨立性”以及“貝葉斯定理”等核心概念。我尤其喜歡作者在講解“隨機變量”時，對離散型和連續型隨機變量的區分，以及對它們的期望、方差、概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）的詳細介紹。書中對各種重要概率分布（如二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布、正態分布、對數正態分布等）的係統介紹，為我打開瞭新的視野。作者不僅給齣瞭它們的數學定義，還深入分析瞭它們各自的特點和應用場景，例如，在討論“均勻分布”時，作者詳細分析瞭它在描述無偏抽樣或事件發生概率均等情況下的應用，如在模擬實驗中生成隨機數，或者在某些統計模型中作為先驗分布。這讓我能夠將抽象的數學模型與實際問題聯係起來。在數理統計部分，本書更是讓我眼前一亮。從“參數估計”的各種方法（點估計和區間估計），到“假設檢驗”的原理和步驟，再到“迴歸分析”的模型構建和解釋，都寫得非常到位。我特彆欣賞作者在講解“假設檢驗”時，對 P 值和統計顯著性的詳細闡釋，以及對第一類錯誤和第二類錯誤概念的深入分析。這讓我能夠更嚴謹地進行數據分析和決策。這本書讓我真正體會到，概率統計不僅僅是枯燥的公式和計算，更是一種洞察世界、理解隨機性、做齣明智決策的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

我是一名從事數據分析工作的從業者，在日常工作中經常需要處理海量數據，而理解和應用概率統計的知識是我的核心競爭力之一。坦白說，市麵上關於概率統計的書籍很多，但能夠真正做到理論紮實、深入淺齣、兼顧實用的卻屈指可數。而這本《概率統計講義（第3版）》無疑是其中的佼佼者。它並沒有迴避任何復雜的理論，而是以一種係統性的方式將概率論和數理統計有機地結閤在一起。在概率論部分，作者對公理化概率、條件概率、獨立性、馬爾可夫鏈等概念的闡述清晰而嚴謹，並且在引入每一個新概念時，都會給齣詳細的數學推導過程，讓我能夠理解其來龍去脈。特彆是在講解“大數定律”和“中心極限定理”時，作者深入淺齣地解釋瞭它們在統計推斷中的重要性，以及為什麼它們能夠成為統計學的重要基石。這些理論的講解不是為瞭炫技，而是為瞭讓讀者真正理解統計模型背後的數學原理，從而能夠更自信地進行模型選擇和結果解讀。到瞭數理統計部分，本書更是展現瞭其價值。從參數估計（點估計和區間估計），到假設檢驗，再到迴歸分析，每一個章節都循序漸進，邏輯清晰。我尤其喜歡關於假設檢驗的講解，作者通過大量的實例，如“t檢驗”、“卡方檢驗”、“F檢驗”，詳細介紹瞭它們的適用條件、檢驗步驟和 P 值的含義，並且還重點強調瞭統計決策中可能齣現的兩類錯誤，以及如何根據實際情況進行權衡。這些內容對於我在實際工作中進行數據驅動的決策至關重要。

評分☆☆☆☆☆

不錯的書

評分☆☆☆☆☆

很好··············

評分☆☆☆☆☆

非常不錯,很好用的一本書

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

很好哈哈哈哈哈哈還好還好還好還好哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

不錯 挺好 難以適中

評分☆☆☆☆☆

要評論500字有點多瞭，嗬嗬哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈好哈哈哈哈嗬嗬哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈好哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

《概率統計講義（第3版）》是在第二版的基礎上修訂和擴充而成的，係統介紹瞭概率統計的基礎理論和實用方法。內容簡明扼要，文字通俗易懂。既注意對基本概念和定理論述準確，又注意介紹各方麵的應用例子。隻要求讀者具有普通微積分知識和一些綫性代數知識。

評分☆☆☆☆☆

為瞭把學生的好奇轉化為學習興趣,授課時我們改變過去先給齣定義和規則的講授辦法,而是從具體問題入手,努力把枯燥無味的“語言”講的生動、活潑。 　　在第一節課上,就給學生找一些《高等數學》、《綫性代數》等已學課程的問題,用算法語言來求解,使學生體會程序設計的用途和一種全新的解決問題的方法。在課程的進行中,引導學生學一種算法,就嘗試在同行課程中應用。我們還經常介紹一些趣味性算例,如: “菲波納契兔子問題”、“水仙花數”、“競賽記分”等,培養學生的學習興趣,讓大傢積極主動、自覺獨立地獲取知識,打好學習程序設計語言的基礎。整個教學過程中應該把解題思路、方法和步驟（即“算法”）當作授課的重點，從而讓學生明白如何分析並解決實際問題，逐漸培養學生進行程序設計的正確思維模式。 　　循序漸進 　　絕大部分學生是第一次接受計算機語言,“通俗性、可接受性”的教學原則同樣適閤於這門課的教學。在課程講授過程中,我們沒有把重點放在語法規則的敘述上,而是放在算法和程序設計方法上,通常由幾個例題引齣一種語法規則,通過一些求解具體問題的程序來分析算法,介紹程序設計的基本方法和技巧,既注重教材的係統性、科學性,又注意易讀性和啓發性。很好，值得推薦的不錯教材！還不錯吧，適閤閱讀，經典教材啊嘿嘿額嗬嗬，適閤閱讀，經典教材啊