概率论与数理统计及其应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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浙江大学，盛骤，谢式千 著

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• 概率论
• 数理统计
• 高等教育
• 教材
• 应用数学
• 统计学
• 概率统计
• 数学
• 理工科
• 第二版

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040294583

版次：2

商品编码：12241479

包装：平装

页数：329

内容简介

　　本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。全书内容共9章，前4章为概率论部分，后4章为数理统计部分，第9章是概率统计的一些应用，如单服务台排队模型、蒙特卡罗模拟、质量控制等。第二版保留了第一版中除可靠性一节以外的内容，新增内容包括茎叶图、箱线图、截尾均值、中位数、假设检验问题的p值、Q-Q图、正态性检验、列联表的独立性检验、用bootstrap方法（自助法）求参数的点估计和区间估计、Excel软件简介及其在数理统计中的应用等。另外，增加了一些有利于加强基本概念、基本运算的习题及有关农业、医学、商业、体育等方面的习题和例题，更好地体现和揭示概率论与数理统计在实际中的应用，提高学生的学习兴趣。
　　 本书新增内容与原有内容相对独立，使用本教材时可视学时的多少作选择和安排。本教材可供培养应用型人才的高等学校使用，也可满足部分高等专科学校的概率论与数理统计课程的教学需求。

好的，下面是一份关于不包含《概率论与数理统计及其应用（第2版）》的图书的详细简介，旨在涵盖一个广泛的数学或统计学领域，但刻意避开特定书名的内容和结构。 --- 现代统计推断与数据驱动决策：从理论基石到前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系，侧重于现代数据分析所必需的理论基础、核心推断方法以及在不同领域中的实际应用。它不仅是一本教科书，更是一份引导读者掌握从数据采集到模型建立、从假设检验到预测分析的完整工具箱。 第一部分：概率论基础与随机变量的本质 本书首先构建了扎实的概率论基础，这是理解所有统计模型的出发点。我们摒弃了过于抽象的集合论表述，转而采用更直观且贴近实际问题的方式来阐释基本概念。 1. 概率的量化描述： 详细探讨了事件、样本空间以及古典概率、几何概率和主观概率的定义与应用边界。特别强调了条件概率和事件独立性的实际判断标准，而非仅仅停留在公式推导上。 2. 随机变量的映射： 深入剖析了离散型和连续型随机变量的概率分布。我们不仅仅罗列了诸如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF），更重要的是探讨了它们的矩（均值、方差、偏度和峰度）在描述物理或社会现象时的具体含义。对矩母函数和特征函数的引入，旨在为后续的极限定理做铺垫，展示函数在统计学中的强大表征能力。 3. 多维随机变量的交织： 考察了联合分布、边缘分布和条件分布，特别是二维随机变量。重点分析了协方差和相关系数在度量两个变量间线性关系紧密程度上的作用，并详细介绍了多元正态分布的结构，这是许多高维统计模型的基础。 4. 极限理论的威力： 这一部分是连接概率论和数理统计的桥梁。我们详尽阐述了大数定律（强弱两种形式）的意义，即样本均值趋于总体均值的必然性。随后，对中心极限定理（CLT）进行了细致的论证和大量的实际案例演示，解释了为什么正态分布在自然界和工程科学中如此普遍，以及它如何在样本统计量（如样本均值、样本比例）的抽样分布中扮演核心角色。 第二部分：统计推断的核心框架 在掌握了随机性的数学描述后，本书转向推断——如何根据有限样本信息对未知总体做出可靠的判断。 1. 描述性统计与数据可视化： 虽然篇幅不占主体，但本章强调了数据探索（EDA）的重要性。涵盖了有效的数据清洗、处理缺失值的方法，以及使用箱线图、直方图、散点图矩阵等工具来揭示数据潜在结构和异常值。 2. 参数估计的理论与实践： 点估计方法： 详细介绍了矩估计法（MOM）和极大似然估计法（MLE）。对于MLE，本书不仅给出了求解步骤，更深入探讨了其渐近性质，如无偏性、一致性和渐近有效性。 区间估计： 教授如何构建置信区间，包括基于大样本（正态近似）的区间和基于小样本（t分布、卡方分布、F分布）的精确区间。对置信区间的“可靠性”解释，避免了常见的误解。 3. 假设检验的逻辑： 本章是统计推断的实践核心。我们遵循严谨的逻辑框架来构建检验： 基本概念： 零假设 ($H_0$) 与备择假设 ($H_a$) 的设定，第一类错误 ($alpha$) 和第二类错误 ($eta$) 的权衡，以及功效函数的构建。 常用检验： 系统介绍了均值检验（Z检验、t检验）、方差检验（卡方检验）和比例检验。对于相互关联的样本（配对样本），提供了专门的处理方法。 非参数检验导论： 在数据不满足正态性或样本量过小时，引入了符号检验、Wilcoxon 秩和检验等非参数方法的适用场景和解释。 第三部分：方差分析与线性模型的深入探索 本部分着眼于分析多个因素对响应变量的联合影响，这是从简单检验走向多变量分析的关键步骤。 1. 方差分析（ANOVA）： 详细阐述了单因素和双因素ANOVA的原理，特别是F检验的构建逻辑。重点解释了平方和的分解（总平方和 = 组间平方和 + 组内平方和），以及如何利用ANOVA来比较三个或更多组均值之间的差异，同时控制整体的I类错误率。 2. 相关与回归分析： 简单线性回归： 建立了最小二乘法（OLS）的推导过程，并对估计量的性质（无偏性、最小方差性）进行了严格证明。回归模型的诊断是本章的重中之重，包括残差分析、多重共线性检测以及异方差性的处理。 多元线性回归： 将模型扩展到包含多个预测变量的情况，引入了回归系数的解释、多重共线性对估计的影响，以及逐步回归、变量选择的实用策略。 第四部分：高级统计模型与现代数据分析技术 本书的最后部分将读者带入更复杂的、面向应用的统计建模领域。 1. 广义线性模型（GLM）导论： 针对非正态响应变量（如计数数据、二元/多元分类数据），GLM提供了一个统一的框架。 逻辑回归： 详细推导了Logit变换和Odds Ratio的含义，用于分析二元结果（如成功/失败、患病/健康）。 泊松回归： 用于处理事件发生次数（如等待时间、交通事故数量）的建模。 2. 非参数与半参数方法： 在现代大数据环境中，模型的灵活性至关重要。本章介绍了核密度估计（KDE）作为平滑分布密度函数的有效工具，以及样条回归在拟合复杂非线性趋势时的应用。 3. 贝叶斯统计学的基本思想： 与传统的频率学派方法形成对比，本书简要介绍了贝叶斯推断的哲学基础——先验信息、似然函数和后验分布。通过简单的共轭先验案例，展示了如何将先验知识融入到统计推断过程中，为有志于深入研究的读者提供了一条清晰的路径。 总结： 本书的编写风格强调清晰的数学逻辑和丰富的实际案例支撑。每章末尾都附有精心设计的练习题，涵盖了理论验证和实际数据分析两类任务，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”，最终能够自信地运用统计语言来解释复杂的世界，做出基于证据的决策。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《概率论与数理统计及其应用（第2版）》后，我第一眼就被其厚重感和封面设计所吸引，它散发着一种扎实、可靠的气息，让人对即将展开的学习之旅充满信心。我迫不及待地翻开了书页，被其清晰的排版和工整的印刷所吸引，阅读体验非常流畅。作为一名对数据分析和科学研究感兴趣的学生，我对概率论与数理统计有着天然的向往，但也深知其学习难度。我特别希望这本教材能够有效地 bridging the gap（架起桥梁），将抽象的数学理论与生动的实际应用相结合。从目录结构来看，它覆盖了概率论的经典内容，如随机变量及其分布、期望与方差等，也深入探讨了数理统计的核心方法，包括参数估计、假设检验以及回归分析。我尤其看重“及其应用”这部分，期待它能提供丰富的案例研究，展示概率统计知识如何应用于解决现实世界中的复杂问题，例如在市场预测、风险管理、医学诊断等领域。我希望能通过这本书，不仅掌握理论知识，更能培养出独立分析和解决问题的能力，让统计学真正成为我手中的利器。

评分☆☆☆☆☆

当我从快递员手中接过《概率论与数理统计及其应用（第2版）》时，首先感受到的是它坚实的实体感，这预示着它不仅仅是一本薄薄的参考书，而是一部能够伴随我深入学习的工具。我仔细地翻阅了前几章，发现它在概念的引入上相当谨慎，一步步构建起概率论的基石。从样本空间到事件，再到概率的定义，每一个概念都给出了清晰的解释，并配有相对容易理解的例子。我尤其看重数理统计部分，因为这直接关系到我能否运用学到的知识去处理真实世界的数据。参数估计、区间估计、假设检验，这些都是统计推断的核心。我希望这本书在讲解这些内容时，不仅停留在公式推导，更要强调其背后的逻辑和思想。例如，为什么我们需要进行假设检验？在什么情况下选择哪种检验方法？这些问题对于我建立完整的统计思维至关重要。另外，“应用”部分是我非常期待的亮点。我希望能看到一些将概率统计理论应用于实际场景的案例分析，例如在经济学、生物学、工程学中的具体应用，这样才能真正理解这些数学工具的价值和力量，并学会如何将它们融会贯通，运用到自己的学习和研究中去。

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这本《概率论与数理统计及其应用（第2版）》给我的第一印象是它的一份承诺——承诺带我走进概率与统计的奥秘，并最终将这些知识转化为解决问题的力量。拿到书的那一刻，我就迫不及待地翻阅了目录。从概率的基本概念，到各种重要的分布，再到数理统计的核心内容，如估计、检验和回归，脉络清晰，结构完整。我一直觉得，学习数学理论最关键的一点在于理解其“为什么”以及“怎么用”。很多时候，教材仅仅提供“是什么”和“怎么算”，却忽略了学生在学习过程中可能遇到的困惑。我非常期待这本书能够提供详尽的解释，尤其是对于那些初学者来说可能比较晦涩的理论，比如最大似然估计、卡方检验等。我希望作者能够用生动形象的比喻，或者是一些经典的例子来辅助讲解，让这些理论不再是冰冷的公式，而是鲜活的数学思想。而且，我特别关注“应用”部分。现代社会是一个数据驱动的时代，掌握概率与统计的知识，就相当于掌握了一把打开数据宝库的金钥匙。我希望书中能够展示一些实际案例，说明如何运用这些统计方法来分析实际问题，比如市场调研、科学实验、甚至是日常生活中遇到的不确定性。

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第一眼看到这本《概率论与数理统计及其应用（第2版）》，就觉得它是一本扎实可靠的学习材料。封面设计简洁大方，虽然不是那种花哨的风格，但却透着一股严谨学术的气息。翻开书页，纸张的质感不错，印刷清晰，字迹工整，阅读起来是很舒适的体验。我尤其看重教材的编排逻辑，好的教材能够循序渐进，让初学者也能逐步掌握复杂的概念。从目录来看，它涵盖了概率论的基础部分，比如随机事件、概率的公理化定义、条件概率、独立性等，这些都是理解后续内容的关键。接着是随机变量、其分布以及数字特征，这部分往往是学习的重点和难点，需要透彻的理解。数理统计的部分，从参数估计到假设检验，再到回归分析，这些都是实际应用中不可或缺的工具。让我感到欣慰的是，书名中“及其应用”的字样，预示着它不仅仅是理论的堆砌，更注重理论在实际问题中的运用。我希望这本书能够通过丰富的实例和练习题，帮助我把抽象的数学概念与现实世界联系起来，理解这些理论是如何解决实际问题的。特别是那些关于数据分析、统计推断在不同领域（如经济、工程、医学等）的应用案例，我非常期待能从中获得启发。

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收到这本《概率论与数理统计及其应用（第2版）》时，我的第一感觉是它的份量十足，预示着内容的丰富和深入。包装完好，拿到手里沉甸甸的，让人对接下来的学习充满期待。我之前学习概率论时，总是觉得理论部分过于抽象，难以理解其背后的直观意义。很多时候，仅仅是记住公式和推导过程，却无法真正领会其精髓。我希望这本教材能够在这方面有所突破，用更清晰易懂的语言解释那些核心概念，例如大数定律和中心极限定理，它们是连接个体观察与整体规律的桥梁。更重要的是，我非常看重“及其应用”这个部分。我知道概率论与数理统计在数据科学、机器学习、金融建模等领域有着广泛的应用。我希望这本书能够提供一些贴近实际的案例，展示如何运用这些统计工具来分析数据、做出预测、解决现实世界中的问题。比如，在金融领域，如何运用统计模型来评估风险；在工程领域，如何通过统计方法来控制产品质量。我希望能在这本书中找到那些能够激发我学习兴趣，并且能直接应用于实践的例子，让我的学习不再是纸上谈兵，而是能够真正解决实际问题。