概率与统计（理工类·第9版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗纳德·E·沃波尔（Ronald E.Walpole） 著

图书标签:

• 概率论
• 统计学
• 理工科
• 高等教育
• 教材
• 概率与统计
• 数学
• 数据分析
• 应用统计
• 统计推断

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300233437

版次：1

商品编码：12063010

包装：平装

丛书名： 统计学经典译丛

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：512

内容简介

　　这本经典教材以其在理论和方法之间取得的独特的平衡，通过兴趣激发和相关应用的方式，“生动”“缜密”地介绍了基础概率理论和统计推断。书中还吸收了大量*新的统计知识和新问题，并在每章末增加一个小节，以增强书中内容与时下工程与科研问题的适用性和相关性。在内容方面，不仅有许多*新的工程问题，也有很多生物学、物理学以及计算机科学方面的*新问题；不仅强调对关键思想的掌握，同时警示实践中可能发生的风险和危害。　　枯燥的概率与统计理论令那些感兴趣的读者望而却步，本书的出版却带来了一股新风，其内容通俗易懂，章节安排环环相扣，而且有大量的练习留给读者去理解和感知概率与统计的思想和概念。建议有实践需求的读者将本书带入你的课题研究中，也推荐愿意更多了解概率和统计知识的人员阅读。

作者简介

　　主要作者简介　　雷蒙德·H·迈尔斯（Raymond H. Myers）　弗吉尼亚理工大学统计学名誉教授，主要研究领域为试验设计与分析、响应面分析和非线性模型分析，美国统计协会（ASA）会员，国际统计学会（ISI）会员，曾任弗吉尼亚理工大学统计咨询中心主任。
　　莎伦·L·迈尔斯（Sharon L. Myers）　瑞德福大学统计学名誉副教授，主要研究领域为统计计算、回归分析和响应面分析，曾任弗吉尼亚理工大学统计咨询中心副主任、瑞德福大学统计咨询中心主任。
　　译者简介　　袁东学，经济学博士，本科毕业于西北工业大学应用数学系，博士毕业于中国人民大学统计学院。现工作于中国证监会博士后工作站，任中国人民大学国民经济核算研究所兼职研究人员。近年来在核心期刊公开发表多篇论文。
　　龙少波，重庆大学公共管理学院讲师，中国人民大学经济学博士，重庆市宏观经济学会会员。在《金融研究》等期刊发表论文30多篇，主持国家社科基金、重庆市人文社科重点基地项目各1项，担任《金融研究》等杂志匿名审稿人。

深入探索与实践的数学工具箱：一本聚焦应用与思维构建的现代统计学著作 本书旨在为理工科学生和专业人士提供一个坚实而灵活的概率论与数理统计知识框架。它并非仅仅是理论的堆砌，而是一个强调理解、应用与批判性思维的综合性学习资源。本书的编写哲学是：真正的统计学能力源于对核心概念的深刻洞察和将数学工具应用于复杂现实问题的勇气。 第一部分：概率论基础——构建随机世界的逻辑基石 本部分着重于建立严谨而直观的概率论基础。我们深知，对于理工科学习者而言，概率论是理解不确定性、进行数据驱动决策的前提。 1. 随机现象与基本概念的清晰界定： 我们从集合论的角度严谨定义了样本空间、事件及其运算，确保读者对概率的数学载体有清晰的认识。然而，我们的重点并未停留在纯粹的集合操作上，而是迅速过渡到概率的解释（古典、频率和公理化解释），引导读者思考在不同情境下概率的实际意义。 2. 概率的计算方法与组合学原理的结合： 在介绍加法原理、乘法原理的基础上，我们详细阐述了排列与组合在解决实际计数问题中的应用。例如，在通信系统中的编码错误分析、在物理学中粒子分布的计算，都离不开对这些组合工具的熟练运用。我们特别设计了一组涉及高维空间和组合优化的练习题，以深化读者对“有限样本空间”内概率测度的理解。 3. 随机变量：从离散到连续的桥梁： 随机变量的概念是连接纯概率论与统计推断的关键。本书对离散型随机变量（如伯努利、二项、泊松分布）的性质、矩的计算进行了细致的剖析。更重要的是，在引入连续型随机变量时，我们强调了概率密度函数（PDF）与累积分布函数（CDF）之间的微分与积分关系。对于伽马分布、指数分布和正态分布，我们不仅展示了其数学形式，还深入探讨了它们在物理过程（如放射性衰变、泊松过程的间隙时间）和工程可靠性分析中的核心地位。 4. 多维随机变量与随机向量： 现实世界的问题往往涉及多个相互影响的随机因素。本章详尽讨论了联合分布、边际分布的推导过程。我们花费大量篇幅解释了协方差、相关系数的物理含义和局限性，并引入了矩母函数作为分析多维分布特性的强大工具。针对涉及向量输入的模型（如多元回归的预备知识），我们构建了如何处理随机向量的期望和协方差矩阵的详细步骤，这是后续多元统计分析的基础。 5. 极限理论：概率论的“微积分”： 对理工科学生而言，极限理论是理解大数定律和中心极限定理的必要准备。我们区分了依概率收敛、几乎必然收敛和依分布收敛，并着重分析了中心极限定理（CLT）的普适性及其在构建置信区间和假设检验中的核心作用。我们不满足于仅给出定理的陈述，而是通过模拟实验展示了不同分布在样本量增大时趋向正态分布的过程，增强了学生对“大数定律”的直观感受。 第二部分：数理统计——从数据中提取知识与洞察 第二部分的核心是将第一部分的概率工具应用于实际数据分析，重点在于统计推断的严谨性与有效性。 6. 统计数据描述与抽样分布： 数据处理是统计推断的第一步。本书涵盖了描述性统计量（均值、方差、偏度和峰度）的计算及其在数据可视化（直方图、箱线图）中的应用。随后，我们深入探讨了统计量的抽样分布，这是统计推断的理论核心。我们详细分析了卡方分布、t分布和F分布的推导过程，并清晰阐明了它们是如何与正态分布的二次型（如样本方差）紧密关联的，为后续的参数估计和方差分析奠定基础。 7. 参数估计的理论与方法： 我们全面比较了主要的点估计方法：矩估计法（Method of Moments, MoM）和极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。对于MLE，我们不仅展示了其构造步骤，还深入分析了其优良性质（一致性、渐近正态性、渐近有效性），并讨论了在实际应用中如何处理非解析解的情况。此外，我们引入了贝叶斯估计法的基本思想，提供了一个与经典统计学并行的视角。 8. 估计的质量评估与区间估计： 估计的优劣需要量化标准。本书系统介绍了无偏性、有效性、一致性和充分性等评价标准。在区间估计方面，我们着重于置信区间的构建，并区分了基于正态性假设（Z区间、t区间）和基于大样本近似（如MLE的渐近置信区间）的构造方法，强调了置信水平的正确解释。 9. 假设检验的逻辑框架： 假设检验被视为统计决策的核心。我们清晰界定了原假设与备择假设的设定逻辑，并详细解释了I类错误和II类错误（$alpha$和$eta$）的权衡。针对均值、比例、方差的单样本和双样本检验（Z检验、t检验、卡方检验），我们提供了详尽的步骤指南和适用场景分析。对于非参数检验，我们也简要介绍了符号检验和秩和检验的原理，以应对数据不满足分布假设的情况。 10. 方差分析（ANOVA）与回归分析的初步： 为了对接后续的实验设计和建模课程，本部分对方差分析（ANOVA）进行了系统的介绍，强调其与线性模型中F检验的内在联系。随后，我们过渡到一元线性回归分析，从最小二乘法的推导出发，讨论了回归系数的估计、显著性检验（t检验和F检验）以及模型拟合优度（$R^2$）。我们特别关注了对模型假设（残差的正态性、同方差性）的检验，强调了模型诊断的重要性。 贯穿全书的特色与教学理念 本书的独特之处在于其对计算思维和软件应用的强调。每章的末尾均附有“计算与实践”专栏，引导读者使用主流的科学计算软件（如Python的SciPy/Statsmodels或R语言）重现关键的理论推导和实例分析。这确保了学生不仅能“算出来”，更能“做出来”，将理论知识转化为解决实际工程和科研问题的能力。我们相信，现代的概率与统计教育必须是理论深度与实际操作能力并重的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，但又不失生动。作者在讲解一些较为抽象的概率论概念时，并没有使用过于晦涩难懂的数学语言，而是通过形象的比喻和贴近生活的例子来辅助说明，比如关于独立事件的讲解，作者会用“连续两次抛掷硬币的结果互不影响”来类比，这使得原本可能枯燥的概念变得易于理解。在涉及统计学内容时，作者的讲解也同样细致，对于各种统计方法的原理和适用条件都做了清晰的阐述。我尤其欣赏的是，书中对于数学公式的推导过程都尽可能地详细，并解释了每一个步骤的含义，这对于我这样需要理解“为什么”的学习者来说，非常有帮助。虽然这本书的篇幅较长，但内容组织得当，章节之间的过渡自然流畅，整体阅读体验非常顺畅。我感觉通过这本书的学习，我不仅掌握了概率与统计的基础知识，更重要的是培养了一种严谨的科学思维方式，这对于我未来的学习和工作都将是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容编排非常符合理工科学生的学习习惯，结构清晰，逻辑性强。我在阅读关于参数估计和假设检验的章节时，深切体会到了这一点。作者首先清晰地定义了点估计和区间估计的概念，并详细介绍了不同的估计方法，如矩估计法和最大似然估计法。这些方法的推导过程都清晰明了，并配有大量的示例。紧接着，作者将这些估计方法应用到假设检验中，通过生动的例子讲解了如何构建检验统计量，如何计算P值，以及如何根据显著性水平做出决策。我印象深刻的是，书中对每种统计检验方法都给出了明确的应用场景和注意事项，这让我避免了在实际应用中产生混淆。此外，书中还对一些常见的统计分布，如正态分布、t分布、卡方分布和F分布，进行了详细的介绍，并说明了它们在统计推断中的作用。这使得我对统计推断有了更系统、更深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引我，简约而不失专业感，深蓝色的底色搭配烫金的字体，透露着一种沉静而厚重的学术气息。翻开书页，纸张的触感也相当不错，厚实而略带弹性，印刷清晰，排版合理，即使长时间阅读也不会感到疲劳。内容方面，我主要关注的是前几章的基础概念介绍，比如概率的基本性质、条件概率、独立性等。作者的讲解条理清晰，循序渐进，对于一些抽象的概念，作者会辅以生动形象的例子，比如经典的抛硬币、抽牌问题，这极大地帮助了我理解。书中例题的选择也很有代表性，涵盖了不同类型的概率问题，并提供了详细的解题步骤和思路，让我能够举一反三。我特别欣赏的是，作者并没有一味地堆砌公式，而是注重解释公式背后的逻辑和意义，这让我觉得学习过程更加扎实，而不是死记硬背。虽然我还没有深入学习后面的统计部分，但从前面的内容来看，这本书的严谨性和深度都让我非常满意，相信后续的学习也会同样受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在准备考研的同学，选择这本《概率与统计》作为我的复习资料，主要是看中了它在理工科领域内的广泛认可度和教学深度。这本书的理论阐述非常扎实，尤其是在随机变量及其分布、期望与方差、大数定律和中心极限定理等核心章节，作者的论证过程严谨而详尽。我花了很多时间去理解这些理论的推导，并尝试自己动手演算，这对于建立坚实的理论基础至关重要。书中提供的习题难度梯度分明，从基础巩固到综合运用，再到一些具有挑战性的思考题，都能够满足不同学习阶段的需求。我尤其喜欢那些需要结合多个概念才能解决的难题，它们能有效地检验我是否真正掌握了知识点。此外，书中一些章节还涉及到了一些常用的统计方法，比如参数估计和假设检验，这对于我后续学习统计推断有很大的帮助。虽然有些章节的数学推导相对复杂，需要投入较多的时间和精力去钻研，但我相信这是值得的，因为扎实的理论基础是解决实际问题的关键。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满兴趣的初学者，我发现这本书在引入统计学概念时，非常注重实际应用。书中的案例分析部分，运用了很多来自实际工程、科学研究以及金融经济领域的例子，比如测量误差的分析、实验数据的统计推断、风险评估等等。这些案例让我能够直观地理解统计学在解决现实问题中的重要性，也激发了我进一步学习的动力。我特别喜欢书中关于描述性统计的部分，例如均值、中位数、标准差、方差等统计量的计算和解释，让我能够快速地从一堆数据中提取出有用的信息。书中对图表的使用也恰到好处，柱状图、折线图、散点图等，都能清晰地展示数据特征和趋势，非常便于理解。虽然我还没有深入研究统计建模部分，但通过对这些基础概念的学习，我已经能够初步分析和解读一些简单的数据集了，这让我感到非常兴奋。这本书为我打开了数据科学的大门，我相信它将成为我学习道路上重要的指引。