概率論與數理統計（高教·浙大·第四版 導教·導學·導考） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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唐亞寜 編

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
• 高等教育
• 浙江大學
• 第四版
• 教材
• 導教
• 導學
• 導考
• 統計學

齣版社： 西北工業大學齣版社

ISBN：9787561240731

版次：4

商品編碼：11528771

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-08-01

用紙：膠版紙

頁數：272

正文語種：中文

內容簡介

　　《概率論與數理統計（高教·浙大·第四版 導教·導學·導考）》每章的內容結構延續第3版的模塊，參考浙江大學編《概率論與數理統計》（第四版）的內容編寫。特彆是根據近年來的考研大綱要求及考研題型，重點對每章的考研典型題及常考題型進行瞭全麵更新，並對所參考教材的課後習題做瞭全解。
　　通過對《概率論與數理統計（高教·浙大·第四版 導教·導學·導考）》的學習，希望讀者能正確理解概率論與數理統計課程的基本概念，掌握解題的技巧和方法，提高綜閤分析問題和解決問題的能力，能對以後的學習、工作有所幫助。

目錄

第一章 概率論的基本概念
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、考研典型題及常考題型範例精解
四、學習效果兩級測試題及解答
五、課後習題全解

第二章 隨機變量及其分布
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、考研典型題及常考題型範例精解
四、學習效果兩級測試題及解答
五、課後習題全解

第三章 多維隨機變量及其分布
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、考研典型題及常考題型範例精解
四、學習效果兩級測試題及解答
五、課後習題全解

第四章 隨機變量的數字特徵
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、考研典型題及常考題型範例精解
四、學習效果兩級測試題及解答
五、課後習題全解

第五章 大數定律及中心極限定理
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、考研典型題及常考題型範例精解
四、學習效果兩級測試題及解答
五、課後習題全解

第六章 樣本及抽樣分布
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、考研典型題及常考題型範例精解
四、學習效果兩級測試題及解答百課後習題全解

第七章 參數估計
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、考研典型題及常考題型範例精解
四、學習效果兩級測試題及解答
五、課後習題全解

第八章 假設檢驗
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、考研典型題及常考題型範例精解
四、學習效果兩級測試題及解答
五、課後習題全解

第九章 方差分析及迴歸分析
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、常考題型範例精解
四、課後習題全解

第十章 隨機過程及其統計描述
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、常考題型範例精解
四、課後習題全解

第十一章 馬爾可夫鏈
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、常考題型範例精解
四、課後習題全解

第十二章 平隱隨機過程
一、大綱要求及考點提示
二、主要概念、重要定理與公式
三、常考題型範例精解
四、課後習題全解

選做習題及解答
概率論部分
數理統計部分
隨機過程部分
課程考試真題及解答
考試題A
考試題B
考試題A解答
考試題B解答
參老立獻

前言/序言

《應用概率與數理統計基礎》 內容提要 本書旨在為讀者構建一個堅實而係統的概率論與數理統計知識框架，重點突齣理論的嚴謹性與實際應用的廣泛性。全書共分為三大部分：概率論基礎、數理統計推斷與數理統計應用。內容涵蓋瞭從隨機事件與概率的基本概念，到隨機變量的分布特性，再到大數定律與中心極限定理等核心理論；隨後深入探討瞭統計推斷的基石——參數估計（矩估計、極大似然估計）與假設檢驗（N-P 理論、卡方檢驗），最後拓展至迴歸分析、方差分析等多元統計工具，確保讀者能夠熟練運用統計思維解決實際問題。 第一部分：概率論基礎 本部分奠定瞭整個概率論與數理統計學科的基石。我們從最基礎的隨機現象的數學描述入手，詳盡闡述瞭樣本空間、事件及其運算。概率的公理化定義被置於核心地位，並輔以古典概型、幾何概型等直觀模型，使抽象的概率概念易於理解。條件概率與獨立性是本部分的關鍵轉摺點， Bayes 公式在多個實際場景中的應用被詳細剖析，尤其在貝葉斯推斷的早期概念鋪墊中至關重要。 隨機變量的概念被係統引入，包括離散型和連續型隨機變量的概率分布函數（PMF 和 PDF）。針對初學者易混淆的期望、方差、矩等概念，本書提供瞭詳盡的計算方法和性質推導。特彆是對於常見分布——如二項分布、泊鬆分布、指數分布、正態分布的特性、相互關係及其在實際問題中的適用情境，均進行瞭深入剖析和案例說明。 多元隨機變量的分析是理解復雜係統依賴關係的關鍵。本書對聯閤分布、邊際分布、條件分布的計算進行瞭詳盡的步驟指導，並引入瞭協方差和相關係數來度量隨機變量之間的綫性關係。隨機變量函數的分布求解，特彆是使用換元法和雅可比行列式的方法，提供瞭嚴謹的數學工具。 概率論的宏大理論體係依賴於極限定理的支撐。大數定律（包括 Bernoulli 大數定律和 Kolmogorov 大數定律）保證瞭樣本均值在大量重復試驗下的收斂性，為統計推斷提供瞭理論基礎。中心極限定理（CLT）的闡述尤為細緻，它解釋瞭為什麼許多自然和社會現象都趨嚮於正態分布，並被視為統計學中最強大的工具之一。 第二部分：數理統計推斷 數理統計的目標是將概率論的理論應用於從樣本數據中獲取關於總體的可靠信息。本部分聚焦於統計推斷的兩個核心支柱：參數估計和假設檢驗。 統計量的概念被首先確立，重點強調瞭充分性、完備性、無偏性、有效性等優良統計量的性質。我們詳細探討瞭如何通過樣本信息來構造最佳的統計量。 參數估計方麵，本書首先講解瞭矩估計法（Method of Moments, MoM）的計算流程，以及其直觀易得的特點。隨後，將篇幅重點放在瞭極大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。MLE 的原理、構造步驟、無偏性和漸近正態性的討論，配閤大量實例（如正態分布、指數分布、二項分布參數的估計）進行強化訓練。對於估計的精度評估，引入瞭 Cramer-Rao 下界，用以衡量估計量的有效性。 點估計的局限性在於無法體現估計的不確定性。因此，本書隨後係統講解瞭區間估計，即置信區間的構造。針對不同場景，如總體方差已知或未知時均值（t分布），比例（正態近似）的置信區間，都給齣瞭清晰的推導和實際操作指南。 假設檢驗是數理統計中做齣決策的核心方法。本書從邏輯上梳理瞭原假設 ($H_0$) 和備擇假設 ($H_1$) 的設定、檢驗統計量的選擇、拒絕域的確定、犯第一類和第二類錯誤的概率 ($alpha$ 和 $eta$) 等基本概念。Neyman-Pearson (N-P) 準則作為最優化檢驗的基礎，被用於推導單邊檢驗的最佳無偏檢驗。 針對實際應用，本書詳細介紹瞭基於常見分布的檢驗方法：Z 檢驗、t 檢驗（單樣本與雙樣本）、方差的比率檢驗（F 檢驗）。卡方分布作為非正態分布檢驗的基礎，其在擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）和獨立性檢驗中的應用被深入分析。 第三部分：數理統計應用與多元分析 本部分將理論知識應用於更復雜的現實建模。迴歸分析是應用統計的重中之重。我們從最簡單的簡單綫性迴歸模型齣發，詳細講解瞭最小二乘法（OLS）的推導、迴歸係數的估計及其統計性質（如無偏性）。接著，重點闡述瞭模型的診斷和檢驗，包括 $R^2$ 的解釋、殘差分析（用於檢驗模型假設的有效性）以及 t 檢驗和 F 檢驗在迴歸係數上的應用。 多元綫性迴歸模型擴展瞭模型的預測能力，並引入瞭多重共綫性、變量選擇等實際工程中的挑戰。本書提供瞭在多元迴歸中如何科學地選擇和構建最優模型的指導框架。 方差分析（ANOVA）被用作比較兩個或多個總體均值是否相等的強大工具。單因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理基於“組間變異”與“組內變異”的比值，其與綫性模型和 F 檢驗的內在聯係被清晰地闡述。對於涉及兩個分類因素的實驗設計，雙因素方差分析提供瞭更精細的分析視角。 此外，本書還涉及瞭非參數統計方法的引言，尤其是在樣本量較小或數據分布不滿足正態性假設時，如符號檢驗（Sign Test）和秩和檢驗（Mann-Whitney U test）的適用場景和基本操作。 全書貫穿始終的特點是理論的嚴密性與習題的豐富性相結閤。每章都配有大量的例題和習題，涵蓋瞭從基礎概念驗證到復雜模型構建的全過程，旨在培養讀者獨立分析和解決實際問題的能力。本書結構清晰，邏輯連貫，是理工科、經濟學及相關專業學生深入掌握概率論與數理統計的優秀教材和參考書。

評分☆☆☆☆☆

對於像我這樣需要備考的學生來說，這本書的“導教、導學、導考”這一係列配套內容，簡直是神器！首先，“導教”部分，它並沒有簡單地重復課本內容，而是提煉齣瞭每個章節的核心知識點、易錯點以及一些需要特彆注意的細節。這讓我能夠非常高效地迴顧和鞏固已經學過的理論，避免遺漏關鍵信息。比如，在學習最大似然估計時，“導教”部分會特彆強調其適用條件和可能齣現的陷阱，讓我能夠避免一些常見的錯誤。其次，“導學”部分更是我學習路上的好幫手。它提供瞭多種學習路徑和方法建議，針對不同基礎的學生給齣瞭個性化的學習建議。我發現，當我遇到某個概念難以理解時，翻閱“導學”部分，通常都能找到一些更直觀的解釋或者不同角度的理解方式。最重要的是，“導考”部分，它提供瞭大量的曆年真題和模擬試題，並且對一些重點題目進行瞭詳細的解析。這些解析不僅僅給齣答案，還會分析解題思路、考查的知識點以及得分要點，讓我能夠非常清晰地瞭解考試的重點和難點，做到有的放矢地復習。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在內容深度和廣度上都達到瞭一個相當高的水準。它不僅涵蓋瞭概率論與數理統計的基礎理論，還深入探討瞭一些更高級的主題，比如條件期望、馬爾可夫鏈、方差分析等，並且在介紹這些內容時，都有明確的現實應用場景作為支撐。我特彆欣賞書中在引入統計推斷的概念時，對“不確定性”這一核心問題的探討。它解釋瞭為什麼我們需要統計推斷，以及在信息不完整的情況下，我們如何通過樣本來推斷總體，並給齣瞭置信區間和假設檢驗等方法。這些方法不僅僅是公式的堆砌，書中還詳細闡述瞭它們背後的統計學思想和哲學含義，讓我對統計學有瞭更深刻的理解。而且，書中對一些經典統計模型的介紹，如綫性迴歸模型，不僅給齣瞭理論框架，還涉及瞭模型診斷和模型選擇等實際操作層麵，這對於我將來進行數據分析非常有幫助。總的來說，這本書提供瞭一個非常紮實的概率論與數理統計知識體係，並且能夠引導讀者將其應用到實際問題中去，是一本非常值得深入研讀的教材。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的教材不僅要傳授知識，更要激發學習者的思考。而這本《概率論與數理統計》恰恰做到瞭這一點。這本書在各個章節的末尾都設置瞭“思考題”和“拓展閱讀”部分，這給我留下瞭非常深刻的印象。比如，在學習瞭中心極限定理之後，書中不僅引導我們思考為什麼許多自然現象都呈現正態分布的特徵，還拋齣瞭關於“誤差纍積”的討論，讓我不禁聯想到工程測量、醫學檢驗等領域中誤差的普遍性。這種由淺入深、由點到麵的引導方式，極大地拓展瞭我的視野，讓我不僅僅停留在課本知識本身，而是開始主動去探索概率論和數理統計在現實世界中的更多可能性。此外，書中的一些“案例分析”也極具啓發性，它們通常取材於經濟學、管理學、生物醫學等領域，通過真實的統計數據和問題，展示瞭如何運用概率論和數理統計的工具來分析和解決實際問題，這比單純的理論推導更能激發我的學習興趣和解決問題的動力。我真的覺得，這本書培養的不僅僅是解題能力，更是用統計思維去認識世界的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本《概率論與數理統計》的第四版，真的給我帶來瞭很多驚喜。相比我之前看過的同類書籍，它的理論講解部分真的做到瞭深入淺齣。作者沒有一味地堆砌公式和定理，而是花瞭大量篇幅去解釋概念的由來、物理意義以及在實際問題中的應用。比如，在講到大數定律時，書中不僅僅給齣瞭伯努利大數定律和辛欽大數定律的嚴謹證明，還通過模擬實驗和生動的生活案例（比如街頭抽奬的中奬率、股票的長期迴報率等）來形象地說明其含義，讓我這個初學者也能逐漸領會到“平均”的力量。而且，書中對數理統計的介紹也極具條理性，從參數估計、假設檢驗到迴歸分析，每一步都循序漸進，邏輯清晰。尤其是對置信區間的講解，書中給齣瞭不同場景下的具體計算方法和解釋，讓我明白這個區間並非隨意的數字，而是蘊含著對未知參數的確定性約束。我覺得這本書最難得的地方在於，它沒有迴避難點，但又巧妙地化繁為簡，通過豐富的例題和圖示，讓抽象的數學概念變得觸手可及。即使是對數學基礎稍弱的讀者，也能在細緻的講解下找到學習的樂趣和自信。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量也讓我感到非常滿意。首先，整體設計風格簡潔大方，字體大小適中，長時間閱讀也不會感到疲勞。書中大量的公式推導都清晰地呈現齣來，符號規範，沒有齣現混亂不清的情況。圖錶的使用也非常恰當，無論是概念的示意圖、數據的分布圖還是結果的可視化圖，都非常直觀，能夠幫助我更好地理解抽象的數學概念。而且，我注意到書中使用瞭兩種不同的顔色來區分正文、注釋和示例，這樣的細節處理非常有條理，讓我在閱讀時能夠迅速區分不同的信息層級，提高閱讀效率。此外，紙張的質感也很好，厚實且不易反光，即使在燈光下閱讀也不會感到刺眼。翻閱起來也很順滑，不會有廉價感。對於一本需要反復查閱和學習的教科書來說，良好的閱讀體驗是非常重要的，而這本《概率論與數理統計》在這方麵做得非常齣色，讓我感覺物有所值。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的書。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

快遞很快，滿意書也是正版的

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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第十頁完瞭直接是27頁=_=。

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快遞很快，滿意書也是正版的

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很好的書，讀瞭不錯，很受益

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還好吧還好吧還好吧還好吧還好吧

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