概率論與數理統計（第四版）（附習題集） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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上海財經大學數學學院 編

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
• 高等教育
• 教材
• 第四版
• 習題集
• 理工科
• 統計學
• 概率
• 數學

齣版社： 上海財經大學齣版社

ISBN：9787564223236

版次：4

商品編碼：11884920

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　《高等院校精品課係列教材·高等院校經濟數學係列教材:概率論與數理統計(第四版)》包括：《概率論與數理統計》、《概率論與數理統計習題集》共2冊。《高等院校精品課係列教材·高等院校經濟數學係列教材:概率論與數理統計(第四版)》係上海財經大學數學學院編寫的經濟數學係列教材之一。全書共十章，內容包括事件與概率、條件概率與獨立性、隨機變量及其分布、隨機嚮量及其分布、數字特徵與特徵函數、極限定理、統計量與抽樣分布、參數估計、假設檢驗、綫性統計推斷等。每章均配有不同難易程度的適量習題，書末附有習題答案或提示，供讀者參考。

目錄

《概率論與數理統計》目錄：
內容提要
前言
第一章 事件與概率
第一節 隨機現象與樣本空間
第二節 隨機事件與頻率穩定性
第三節 古典概型與幾何概率
第四節 概率的公理化定義與性質
習題一
第二章 條件概率與獨立性
第一節 條件概率與事件獨立性
第二節 全概率公式與貝葉斯公式
第三節 貝努利概型
習題二
第三章 隨機變量及其分布
第一節 隨機變量與分布函數
第二節 離散型隨機變量及其分布
第三節 連續型隨機變量及其分布
第四節 隨機變量函數的分布
習題三
第四章 隨機嚮量及其分布
第一節 二維隨機嚮量
第二節 隨機變量的獨立性
第三節 二維隨機嚮量函數的分布
第四節 條件分布
習題四
第五章 數字特徵與特徵函數
第一節 數學期望
第二節 方差
第三節 協方差和相關係數
第四節 特徵函數
第五節 條件數學期望
習題五
第六章 極限定理
第一節 大數定律
第二節 中心極限定理
習題六
第七章 統計量與抽樣分布
第一節 總體與樣本
第二節 統計量
第三節 抽樣分布
習題七
第八章 參數估計
第一節 點估計
第二節 估計的優良性準則
第三節 參數的區間估計
第四節 分布函數與密度函數的估計
習題八
第九章 假設檢驗
第一節 假設檢驗的基本思想與基本概念
第二節 單個正態總體參數的假設檢驗
第三節 兩個正態總體參數的假設檢驗
第四節 擬閤優度檢驗
習題九
第十章 綫性統計推斷
第一節 綫性統計模型
第二節 一元綫性模型的迴歸分析
第三節 多元綫性模型的迴歸分析
第四節 方差分析
習題十
習題參考答案
附錄一二項分布錶
附錄二普阿鬆分布錶
附錄三標準正態分布錶
附錄四t—分布錶
附錄五X2—分布錶
附錄六F—分布錶
……
《概率論與數理統計習題集》

前言/序言

好的，下麵為您提供一份關於《概率論與數理統計（第四版）（附習題集）》的圖書簡介，這份簡介將詳盡地介紹其他不包含該書內容的圖書的特點和價值。 --- 探索現代科學與工程的基石：精選數學與統計學著作推薦 在當今高度依賴數據驅動決策和復雜係統建模的時代，對數學基礎，特彆是概率論與數理統計的深入理解，已成為理工科、經濟學乃至社會科學領域專業人士的必備素養。然而，每本教材的側重點、深度和覆蓋範圍都有所不同，旨在滿足不同學習階段和專業方嚮的需求。 以下推薦的幾部著作，雖然不涉及您提到的特定版本教材，但在各自的領域內都具有極高的學術價值和廣泛的認可度，它們從不同角度構建瞭概率論與數理統計的知識體係，為讀者提供瞭多元化的學習路徑。 --- 第一部分：側重理論深度與嚴謹性的經典教材 對於追求數學基礎的純粹性和理論推導的完整性的讀者，以下著作提供瞭無可替代的深度和廣度。 1. 《隨機過程導論》（Introduction to Stochastic Processes） 核心特點： 本書的重點完全聚焦於隨機過程這一概率論的高級分支。它係統地介紹瞭馬爾可夫鏈（離散時間和連續時間）、泊鬆過程、布朗運動（維納過程）及其在金融、物理、通信等領域中的應用。 內容結構： 理論推導詳實，大量篇幅用於闡述隨機過程的收斂性、平穩性以及鞅論的基礎概念。與基礎概率論側重於單次實驗的概率計算不同，本書關注的是時間序列上的隨機現象。書中包含許多富有挑戰性的習題，這些習題往往要求讀者不僅掌握定義，更要能靈活運用極限定理和鞅的性質進行分析。 適用讀者： 對概率論有紮實基礎，希望深入研究金融工程、時間序列分析、控製理論或需要處理動態係統隨機性的研究生和研究人員。 2. 《高等數理統計學》（Advanced Mathematical Statistics） 核心特點： 這部著作將讀者從基礎的參數估計和假設檢驗，提升到瞭更抽象、更具一般性的統計推斷理論高度。 內容結構： 它深入探討瞭統計推斷的數學基礎，包括大樣本理論（如漸近正態性、Delta方法）、統計量的性質（如充分性、完備性、無偏性、有效性），以及構建最優檢驗（如UMP無偏檢驗）的理論框架。書中對信息論與統計決策論的連接點也有所涉及。它極少涉及具體的數值計算，更多的是對統計模型有效性的理論論證。 適用讀者： 統計學、生物統計學、計量經濟學等專業的高年級本科生及研究生，尤其適閤需要進行統計方法原創性研究的學者。 --- 第二部分：側重應用與建模的實戰型參考書 對於需要將統計工具快速應用於實際問題解決，注重模型構建和計算效率的工程和應用學科背景的讀者，以下書籍提供瞭優秀的實踐指導。 3. 《應用概率統計與數據分析》（Applied Probability and Data Analysis） 核心特點： 本書的鮮明特徵在於其強烈的應用導嚮性，它緊密結閤瞭現代數據科學的需求。 內容結構： 盡管涵蓋瞭概率論和統計推斷的基本要素，但其重點在於如何將這些工具轉化為可執行的分析流程。書中會花費大量篇幅介紹迴歸分析的深入話題（如廣義綫性模型GLM、非綫性迴歸），以及非參數統計方法（如核密度估計、Bootstrap重采樣技術）。教材往往會配閤現代統計軟件（如R或Python庫）的使用範例，展示如何處理真實世界中存在的缺失數據、異常值和高維數據問題。 適用讀者： 數據科學傢、統計分析師、生物信息學研究人員，以及工程領域需要快速構建和驗證統計模型的專業人士。 4. 《貝葉斯數據分析導論》（Introduction to Bayesian Data Analysis） 核心特點： 區彆於傳統教科書側重的頻率學派統計，本書專注於貝葉斯推斷範式，強調信念更新和後驗分布的構建。 內容結構： 本書從概率的基本解釋（主觀概率）齣發，係統講解瞭貝葉斯定理在參數估計中的應用。重點內容包括共軛先驗的選擇、馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法（如Metropolis-Hastings算法、Gibbs采樣）的理論背景和實際操作。書中的示例通常是復雜的、需要迭代計算纔能求解的實際問題，例如分層模型的建立。讀者將學習如何通過計算工具來探索復雜的後驗分布，而不是僅僅依賴於解析解。 適用讀者： 對統計建模有較高要求，希望在不確定性量化方麵追求更全麵解釋的科研工作者，特彆是在機器學習、人工智能和復雜係統建模領域。 --- 第三部分：強化計算和算法實現的基礎指南 對於需要將概率論和統計知識轉化為可運行代碼，注重算法效率和數值穩定性的讀者，以下教材提供瞭必要的橋梁。 5. 《數值概率與統計計算》（Numerical Probability and Statistical Computation） 核心特點： 這是一本專注於“如何用計算機實現概率與統計”的書籍。它將理論知識與數值算法緊密結閤。 內容結構： 基礎概率論和統計的公式知識在這裏被轉化為可計算的算法。內容涵蓋濛特卡洛積分的各種改進方法（如重要性采樣），綫性方程組求解在統計推斷中的應用，以及最大似然估計（MLE）的迭代求解算法（如牛頓法、期望最大化EM算法）。它側重於探討算法的收斂速度、穩定性和誤差分析，而不是僅僅停留在證明理論結果上。 適用讀者： 計算機科學背景的讀者、需要開發統計軟件工具的工程師，以及對算法效率有較高要求的統計學專業學生。 --- 通過以上幾部在不同維度上具有深厚積纍的著作，讀者可以根據自身專業背景和學習目標，選擇最適閤自己的路徑來深化對概率論與數理統計這門學科的理解和應用能力。它們共同構成瞭現代科學分析工具箱中不可或缺的組成部分。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論闡述上的深度和廣度，真的讓人印象深刻。它不僅僅是簡單地羅列公式和定義，更注重從直覺和實際應用的角度去解釋概率論和數理統計的核心思想。比如，在介紹中心極限定理的時候，作者用瞭好幾頁篇幅來對比不同分布下的收斂特性，並且穿插瞭一些曆史背景的介紹，這使得抽象的概念變得生動起來，讓人不再覺得這些定理隻是孤立的數學符號。更值得稱贊的是，它對數理統計部分的處理，講解瞭如何從實際數據中提取有效信息，包括參數估計和假設檢驗的邏輯構建過程，都交代得非常細緻。我尤其喜歡它在引入新概念時，總是會先給齣一些生活中的例子作為鋪墊，比如賭博中的賠率、保險精算中的風險評估，這樣一來，枯燥的數學理論就有瞭鮮活的載體。對於那些希望真正理解“為什麼”而不是僅僅記住“怎麼算”的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個絕佳的平颱，它成功地搭建起瞭理論與實踐之間的橋梁，讓人覺得這些知識是有用的、可觸及的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計挺吸引人的，封麵那種簡潔的藍白配色，一看就讓人覺得很專業。拿到手的時候，感覺紙張的質感也相當不錯，摸起來很舒服，即使是長時間閱讀也不會覺得刺眼。尤其是那個附帶的習題集，單獨裝訂的設計很貼心，方便讀者在做題的時候隨時翻閱和對照，不會像有些教材是直接夾在正文後麵，找起來總是有點麻煩。排版方麵，字體大小適中，公式和定理的標記都非常清晰，關鍵的定義和結論都會用粗體或者不同的顔色標注齣來，這點對於初學者來說非常友好。我記得以前看其他教材時，有時候會因為排版太擁擠而感到頭疼，但這本書的留白處理得很到位，使得閱讀體驗非常流暢，即使是麵對那些復雜的數學推導過程，也能讓人保持相對放鬆的心態去理解。而且，書脊的裝訂也很牢固，感覺可以經受住高頻率翻閱的考驗，不用擔心很快就散架。整體來說，從物理形態上，這本書給我的第一印象是非常積極的，它確實體現瞭一本高質量教材應有的水準。

評分☆☆☆☆☆

關於習題集的部分，我必須給它點贊。很多教材的習題集往往是正文的簡單重復，或者難度跨度太大，讓人無從下手。但這本附帶的習題集設計得非常巧妙。它嚴格遵循瞭正文的章節順序，每一章的習題都分為基礎鞏固、綜閤應用和思維拓展三個層次。基礎題大多是用來檢驗對基本概念和公式的掌握程度，讓你能迅速建立信心；綜閤應用題則往往需要結閤兩到三個知識點進行綜閤運算，這對於培養解題的係統性思維非常有幫助；而“思維拓展”部分，簡直是為那些想要衝擊更高難度的同學準備的“饕餮盛宴”，有些題目甚至涉及到瞭更前沿的研究方嚮，引人深思。更棒的是，習題集的答案解析部分，不僅僅給齣瞭最終結果，很多關鍵步驟都有詳細的文字說明，這一點對於自學者至關重要，避免瞭因為卡在某個小步驟而導緻整個章節學不下去的窘境。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格可以說是相當嚴謹又不失親和力。數學教材常常犯的錯誤是過度依賴冷冰冰的數學語言，讓人讀起來像在啃石頭。然而，作者在行文過程中，時不時會穿插一些引導性的提問，或者用非常簡潔明瞭的句子來概括一個復雜的推導過程的精髓。這種敘述方式，仿佛是有一位經驗豐富的老師在你身邊，耐心地為你講解每一個難點。例如，在講述最大似然估計時，作者並沒有直接跳到求導令其為零的步驟，而是先闡述瞭“最大化觀察到這組數據的概率”這一核心思想，將統計學的哲學內涵融入瞭數學推導之中。這種“寓教於樂”的寫作手法，極大地降低瞭初學者對這門學科的畏懼感。我甚至覺得，即使是本科非數學專業的學生，隻要有足夠的耐心，也能在這本書中找到樂趣和掌握精髓，它的易讀性確實是同類教材中的佼佼者。

評分☆☆☆☆☆

迴顧我使用這本書的學習曆程，它給我的最大收獲在於培養瞭一種“統計思維”。不同於純粹的代數或分析，概率論和數理統計更側重於處理不確定性。這本書在講解過程中，非常強調隨機變量、期望、方差這些概念背後的實際意義，而不是僅僅把它們當作計算工具。比如，在介紹假設檢驗時，它花瞭大量篇幅討論瞭第一類錯誤和第二類錯誤的權衡，以及如何根據實際需求來設定顯著性水平，這其實是在教導讀者如何在信息不完全的情況下做齣“最閤理的決策”。這種強調決策過程和風險評估的教學方式，讓我對未來在數據分析或實驗設計中遇到的問題有瞭更深刻的理解。它不僅僅是一本教科書，更像是一本關於如何理性看待和量化不確定世界的指南。我能明顯感覺到，我的分析問題的方式都被這本書潛移默化地重塑瞭，這種思維上的轉變，遠比記住幾個公式來得寶貴。