正版包邮 概率论与数理统计 浙大第四版(新版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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盛骤，谢式千，潘承毅 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040238969

商品编码：27451884565

包装：平装

出版时间：2010-11-01

图书基本信息
图书名称	概率论与数理统计 浙大第四版(新版)	作者	盛骤,谢式千,潘承毅
定价	34.70元	出版社	高等教育出版社
ISBN	9787040238969	出版日期	2010-11-01
字数	490000	页码	414
版次	4	装帧	平装
开本		商品重量	0.522Kg

内容简介

本书是普通高等教育“十一五”*规划教材，在2001年出版的本书(第三版)的基础上增订而成。本次修订新增的内容有：在数理统计中应用Excel，bootstrap方法，户值检验法，箱线图等；同时吸收了国内外教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。 本书主要内容包括概率论、数理统计、*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一考试数学考试大纲》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。

作者简介

目录

第四版前言 第三版前言 第二版前言 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 3一元线性回归 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 第十一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 5一元线性回归 6bootstrap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4t分布表 附表5X2分布表 附表6F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

编辑推荐

本书可作为高等学校工科、理科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。

文摘

序言

深入探索金融世界的基石：现代投资组合理论与风险管理 本书旨在为金融、经济、管理等领域的专业人士和高阶学生提供一个全面、深入且严谨的框架，用以理解和应用现代投资组合理论（MPT）及其在实际风险管理中的核心作用。我们聚焦于构建最优投资组合的数学基础、量化风险的评估方法，以及如何在不确定性环境中做出理性的资本配置决策。 第一部分：金融市场与资产定价的数学基础 本部分将奠定理解现代金融理论所需的定量基础，重点在于概率论和随机过程在金融建模中的应用。 第一章：随机变量与金融数据的统计特性 我们将从金融时间序列的统计特性入手，探讨收益率的分布特征，包括峰度和偏态的检验。重点分析对数收益率与简单收益率的转换关系，以及在处理高频数据时需要考虑的非正态性问题。深入讨论了时间序列的平稳性检验，如ADF检验和KPSS检验，并解释了序列相关性和异方差性对参数估计效率的影响。 第二章：随机过程在资产价格建模中的应用 本章是连接纯粹数学与金融实践的关键桥梁。我们详细介绍了布朗运动（Wiener过程）及其重要变体——几何布朗运动（GBM）。GBM如何被用于模拟股票价格的随机游走过程，及其在期权定价中的核心地位。更进一步，我们将探讨Ornstein-Uhlenbeck（OU）过程在模拟均值回归现象中的应用，例如在利率和波动率建模中的作用。随机微积分的基础知识，如伊藤引理（Itô’s Lemma），将被清晰阐释，确保读者能够理解金融衍生品定价公式（如Black-Scholes公式）的推导过程。 第三章：信息效率与有效市场假说（EMH）的量化检验 本章不再停留在对EMH的定性讨论，而是侧重于如何使用统计工具进行检验。我们将介绍序列相关性检验（如Ljung-Box检验）来测试弱式有效市场。对于半强式有效市场，我们采用事件研究法（Event Study Methodology），详细说明如何计算异常回报（Abnormal Returns）和累积异常回报（CAR），并评估市场对新信息的反应速度和幅度。本章强调了检验的稳健性，讨论了小样本偏差和回报率异方差性对检验结果的影响。 第二部分：现代投资组合理论（MPT）的构建与求解 本部分是全书的核心，基于马科维茨（Markowitz）的均值-方差分析，构建最优投资组合的数学模型，并探讨其实际操作中的限制与扩展。 第四章：均值-方差优化与投资组合前沿 我们将严谨地推导出最优二资产组合的解析解，并将其推广到多资产环境。重点分析了均值向量、协方差矩阵的估计及其对前沿形状的决定性影响。详细阐述了如何通过二次规划（Quadratic Programming）来求解有效前沿（Efficient Frontier）。本章的重点在于理解有效前沿的经济学含义：在给定风险水平下能获得的最大预期收益，或在给定收益水平下能承受的最小风险。 第五章：资本市场线（CML）与证券市场线（SML） 本章引入无风险资产，推导出资本市场线（CML）的方程。我们详细解释了CML的斜率即为市场风险溢价与市场组合方差的比值。随后，将焦点转向证券市场线（SML），这是基于资本资产定价模型（CAPM）的产物。我们将CAPM的数学表达式（$E(R_i) = R_f + eta_i [E(R_m) - R_f]$）与投资组合的结构紧密联系起来，区分了总风险（Total Risk）和系统性风险（Systematic Risk，即Beta）。 第六章：Beta的估计、检验与多因素模型 本章深入研究Beta系数的估计方法，包括时间序列回归分析。我们将讨论如何处理回归模型中可能存在的异方差性（如使用Fama-MacBeth两步法或GARCH模型修正），以获得更稳健的Beta估计值。随后，本书超越传统的单因素CAPM，引入Roll’s Critique的解决方案——多因素模型，特别是Fama-French三因子模型。我们将详细分析“规模（SMB）”和“价值（HML）”因子的构造逻辑及其解释力，并讨论如何通过统计检验来比较单因素模型与多因素模型的解释优度（如R方和调整R方）。 第三部分：风险计量与投资组合的动态调整 现代金融实践要求投资者不仅要构建静态的最优组合，更要对不确定性进行量化，并能动态调整策略。 第七章：风险度量：超越标准差 虽然标准差是MPT的基础，但它无法捕捉非对称风险（如下行风险）。本章探讨了更先进的风险度量指标。重点介绍下行风险（Downside Risk）的概念，以及半方差（Semivariance）的计算方法。随后，我们深入讲解风险价值（Value at Risk, VaR）的计算方法，包括历史模拟法、参数法（基于正态分布假设）和蒙特卡洛模拟法。对VaR的局限性（如次可加性问题）进行批判性分析，并引入预期亏损（Expected Shortfall, ES）作为更稳健的尾部风险度量工具。 第八章：套利定价理论（APT）与基差风险 本章介绍了套利定价理论（APT）作为CAPM的替代方案。APT的优势在于其不需要预先指定因子。我们将探讨如何通过主成分分析（PCA）等统计方法从数据中提取潜在的宏观经济因子。此外，本章还将分析在实际资产配置中，由于模型选择、参数估计误差或因子代表性不足而产生的模型风险与基差风险（Basis Risk），并探讨如何通过构建因子对冲组合来管理这些风险。 第九章：投资组合绩效评估与基准选择 构建组合只是第一步，持续的绩效评估至关重要。本章将介绍用于评估投资组合相对表现的指标，包括夏普比率（Sharpe Ratio）、特雷诺比率（Treynor Ratio）和詹森指数（Jensen's Alpha）。特别关注詹森指数如何衡量基金经理超越预期的能力。此外，本章讨论了基准选择（Benchmark Selection）的难题，强调了选择合适的基准对于准确评估绩效的重要性，并介绍了如何使用回归分析来检验基金经理的真正“技能”是否已被市场风险所解释。 本书的写作风格旨在保持学术的严谨性，同时注重数学工具与实际金融问题的紧密结合，力求使读者在掌握理论的同时，能够运用这些定量方法来分析和解决复杂的投资决策问题。书中大量的实例分析和模型推导，确保了内容的深度和实用性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和整体风格都透露着一种严谨和学术的氛围，这与我期望中的一本高质量教材非常契合。在阅读的过程中，我发现作者在表达上非常清晰，用词精准，避免了模糊和歧义。这种严谨的表达方式对于学习概率论与数理统计这类对精确性要求极高的学科至关重要。书中的一些概念定义，例如随机变量、概率分布、统计量等等，都给出了非常清晰和严格的数学定义，并且通过恰当的例子进行了佐证。这使得我在学习过程中，能够准确地把握每一个概念的内涵和外延，避免产生混淆。即使是一些比较抽象的定理，比如贝叶斯定理的阐述，也做到了逻辑链条的完整和推理的严密，让人能够信服。总的来说，这本书在学术内容的呈现上，给我留下了非常深刻的专业印象。

评分☆☆☆☆☆

我是一名跨专业考研的学生，之前对概率论与数理统计的了解仅限于一些基础概念。拿到这本书后，我最大的感受就是它的逻辑性和系统性。作者在编写时，显然是站在了初学者的角度，从最基本的事实出发，循序渐进地引入各种概念和理论。每一章的开头都会回顾前一章的内容，并引入本章的主题，这使得知识点之间的联系非常紧密，不会感到突兀。我特别欣赏的是，书中有大量的例题，而且这些例题的难度分布得很合理，从最基础的计算题到需要综合运用多个知识点才能解决的应用题都有涵盖。而且，每一道例题的解答都非常详尽，不仅给出了答案，还详细解释了每一步的思考过程和所运用的定理，这对于我这样没有老师指导的学生来说，简直是雪中送炭。通过这些例题，我不仅学会了如何运用书中的理论，还培养了解决问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始选择这本教材，主要是因为它是“浙大版”并且是“第四版”。我一直认为国内顶尖高校的教材在学术严谨性和前沿性上都有很高的水准。拿到书后，我首先关注的是其内容的深度和广度。这本书在涵盖了概率论与数理统计的核心内容之外，还对一些更高级的主题进行了适当的介绍，比如一些统计推断的进阶方法，以及一些在实际应用中非常重要的模型。虽然我目前还不是专家，但我能感受到作者在内容选择上的深思熟虑，既保证了基础的扎实，又不乏对未来学习方向的指引。我翻阅了关于大数定律和中心极限定理的部分，它的阐述既清晰又准确，推导过程逻辑严谨，充分体现了数学的严密性。对于想要深入理解概率论与数理统计的读者来说，这本书无疑提供了一个坚实的基础和宽广的视野。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在统计学领域工作的从业者，我对市面上各种概率统计教材都有一定的了解。这本书最吸引我的地方在于它与实际应用的结合。虽然它是一本学术教材，但作者在编写过程中，并没有脱离实际统计分析的场景。很多章节在介绍完理论后，都会附带一些现实世界的例子，或者提及这些理论在哪些统计模型中得到了应用。例如，在介绍参数估计时，它不仅讲解了点估计和区间估计的方法，还提到了它们在生物统计、金融工程等领域是如何被应用的。这对于那些希望将理论知识转化为实际工作能力的读者来说，非常有价值。它能帮助读者建立起理论与实践之间的桥梁，理解学习这些概念的意义所在，而不只是死记硬背公式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的印刷质量相当不错，纸张厚实，封面也很有质感，一看就不是那种劣质的盗版货。作为一名正在学习相关课程的学生，对教材的易读性要求很高。翻开这本书，字体清晰，排版也很规整，每个公式都标注得非常清楚，而且没有出现模糊不清的情况。这一点非常重要，因为在学习概率论和数理统计这类需要大量公式和符号的科目时，如果印刷质量不好，真的会影响学习效率，甚至造成误解。我试着阅读了前几章，里面的插图和图表也都很精美，能够很好地辅助理解抽象的概念。我特别喜欢它在一些定理的推导过程中，给出了非常详细的步骤，不像有些教材那样一笔带过，让人摸不着头脑。即使是初次接触这个领域的读者，也能相对容易地跟上思路。整体来说，这本书在硬件方面给我留下了深刻的印象，感觉物超所值，对于长期学习和参考来说，这是一本非常值得拥有的好书。