概率與統計（理工類·第9版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

羅納德·E·沃波爾（Ronald E.Walpole） 著

圖書標籤:

• 概率論
• 統計學
• 理工科
• 高等教育
• 教材
• 概率與統計
• 數學
• 數據分析
• 應用統計
• 統計推斷

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300233437

版次：1

商品編碼：12063010

包裝：平裝

叢書名： 統計學經典譯叢

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：512

內容簡介

　　這本經典教材以其在理論和方法之間取得的獨特的平衡，通過興趣激發和相關應用的方式，“生動”“縝密”地介紹瞭基礎概率理論和統計推斷。書中還吸收瞭大量*新的統計知識和新問題，並在每章末增加一個小節，以增強書中內容與時下工程與科研問題的適用性和相關性。在內容方麵，不僅有許多*新的工程問題，也有很多生物學、物理學以及計算機科學方麵的*新問題；不僅強調對關鍵思想的掌握，同時警示實踐中可能發生的風險和危害。　　枯燥的概率與統計理論令那些感興趣的讀者望而卻步，本書的齣版卻帶來瞭一股新風，其內容通俗易懂，章節安排環環相扣，而且有大量的練習留給讀者去理解和感知概率與統計的思想和概念。建議有實踐需求的讀者將本書帶入你的課題研究中，也推薦願意更多瞭解概率和統計知識的人員閱讀。

作者簡介

　　主要作者簡介　　雷濛德·H·邁爾斯（Raymond H. Myers）　弗吉尼亞理工大學統計學名譽教授，主要研究領域為試驗設計與分析、響應麵分析和非綫性模型分析，美國統計協會（ASA）會員，國際統計學會（ISI）會員，曾任弗吉尼亞理工大學統計谘詢中心主任。
　　莎倫·L·邁爾斯（Sharon L. Myers）　瑞德福大學統計學名譽副教授，主要研究領域為統計計算、迴歸分析和響應麵分析，曾任弗吉尼亞理工大學統計谘詢中心副主任、瑞德福大學統計谘詢中心主任。
　　譯者簡介　　袁東學，經濟學博士，本科畢業於西北工業大學應用數學係，博士畢業於中國人民大學統計學院。現工作於中國證監會博士後工作站，任中國人民大學國民經濟核算研究所兼職研究人員。近年來在核心期刊公開發錶多篇論文。
　　龍少波，重慶大學公共管理學院講師，中國人民大學經濟學博士，重慶市宏觀經濟學會會員。在《金融研究》等期刊發錶論文30多篇，主持國傢社科基金、重慶市人文社科重點基地項目各1項，擔任《金融研究》等雜誌匿名審稿人。

深入探索與實踐的數學工具箱：一本聚焦應用與思維構建的現代統計學著作 本書旨在為理工科學生和專業人士提供一個堅實而靈活的概率論與數理統計知識框架。它並非僅僅是理論的堆砌，而是一個強調理解、應用與批判性思維的綜閤性學習資源。本書的編寫哲學是：真正的統計學能力源於對核心概念的深刻洞察和將數學工具應用於復雜現實問題的勇氣。 第一部分：概率論基礎——構建隨機世界的邏輯基石 本部分著重於建立嚴謹而直觀的概率論基礎。我們深知，對於理工科學習者而言，概率論是理解不確定性、進行數據驅動決策的前提。 1. 隨機現象與基本概念的清晰界定： 我們從集閤論的角度嚴謹定義瞭樣本空間、事件及其運算，確保讀者對概率的數學載體有清晰的認識。然而，我們的重點並未停留在純粹的集閤操作上，而是迅速過渡到概率的解釋（古典、頻率和公理化解釋），引導讀者思考在不同情境下概率的實際意義。 2. 概率的計算方法與組閤學原理的結閤： 在介紹加法原理、乘法原理的基礎上，我們詳細闡述瞭排列與組閤在解決實際計數問題中的應用。例如，在通信係統中的編碼錯誤分析、在物理學中粒子分布的計算，都離不開對這些組閤工具的熟練運用。我們特彆設計瞭一組涉及高維空間和組閤優化的練習題，以深化讀者對“有限樣本空間”內概率測度的理解。 3. 隨機變量：從離散到連續的橋梁： 隨機變量的概念是連接純概率論與統計推斷的關鍵。本書對離散型隨機變量（如伯努利、二項、泊鬆分布）的性質、矩的計算進行瞭細緻的剖析。更重要的是，在引入連續型隨機變量時，我們強調瞭概率密度函數（PDF）與纍積分布函數（CDF）之間的微分與積分關係。對於伽馬分布、指數分布和正態分布，我們不僅展示瞭其數學形式，還深入探討瞭它們在物理過程（如放射性衰變、泊鬆過程的間隙時間）和工程可靠性分析中的核心地位。 4. 多維隨機變量與隨機嚮量： 現實世界的問題往往涉及多個相互影響的隨機因素。本章詳盡討論瞭聯閤分布、邊際分布的推導過程。我們花費大量篇幅解釋瞭協方差、相關係數的物理含義和局限性，並引入瞭矩母函數作為分析多維分布特性的強大工具。針對涉及嚮量輸入的模型（如多元迴歸的預備知識），我們構建瞭如何處理隨機嚮量的期望和協方差矩陣的詳細步驟，這是後續多元統計分析的基礎。 5. 極限理論：概率論的“微積分”： 對理工科學生而言，極限理論是理解大數定律和中心極限定理的必要準備。我們區分瞭依概率收斂、幾乎必然收斂和依分布收斂，並著重分析瞭中心極限定理（CLT）的普適性及其在構建置信區間和假設檢驗中的核心作用。我們不滿足於僅給齣定理的陳述，而是通過模擬實驗展示瞭不同分布在樣本量增大時趨嚮正態分布的過程，增強瞭學生對“大數定律”的直觀感受。 第二部分：數理統計——從數據中提取知識與洞察 第二部分的核心是將第一部分的概率工具應用於實際數據分析，重點在於統計推斷的嚴謹性與有效性。 6. 統計數據描述與抽樣分布： 數據處理是統計推斷的第一步。本書涵蓋瞭描述性統計量（均值、方差、偏度和峰度）的計算及其在數據可視化（直方圖、箱綫圖）中的應用。隨後，我們深入探討瞭統計量的抽樣分布，這是統計推斷的理論核心。我們詳細分析瞭卡方分布、t分布和F分布的推導過程，並清晰闡明瞭它們是如何與正態分布的二次型（如樣本方差）緊密關聯的，為後續的參數估計和方差分析奠定基礎。 7. 參數估計的理論與方法： 我們全麵比較瞭主要的點估計方法：矩估計法（Method of Moments, MoM）和極大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。對於MLE，我們不僅展示瞭其構造步驟，還深入分析瞭其優良性質（一緻性、漸近正態性、漸近有效性），並討論瞭在實際應用中如何處理非解析解的情況。此外，我們引入瞭貝葉斯估計法的基本思想，提供瞭一個與經典統計學並行的視角。 8. 估計的質量評估與區間估計： 估計的優劣需要量化標準。本書係統介紹瞭無偏性、有效性、一緻性和充分性等評價標準。在區間估計方麵，我們著重於置信區間的構建，並區分瞭基於正態性假設（Z區間、t區間）和基於大樣本近似（如MLE的漸近置信區間）的構造方法，強調瞭置信水平的正確解釋。 9. 假設檢驗的邏輯框架： 假設檢驗被視為統計決策的核心。我們清晰界定瞭原假設與備擇假設的設定邏輯，並詳細解釋瞭I類錯誤和II類錯誤（$alpha$和$eta$）的權衡。針對均值、比例、方差的單樣本和雙樣本檢驗（Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗），我們提供瞭詳盡的步驟指南和適用場景分析。對於非參數檢驗，我們也簡要介紹瞭符號檢驗和秩和檢驗的原理，以應對數據不滿足分布假設的情況。 10. 方差分析（ANOVA）與迴歸分析的初步： 為瞭對接後續的實驗設計和建模課程，本部分對方差分析（ANOVA）進行瞭係統的介紹，強調其與綫性模型中F檢驗的內在聯係。隨後，我們過渡到一元綫性迴歸分析，從最小二乘法的推導齣發，討論瞭迴歸係數的估計、顯著性檢驗（t檢驗和F檢驗）以及模型擬閤優度（$R^2$）。我們特彆關注瞭對模型假設（殘差的正態性、同方差性）的檢驗，強調瞭模型診斷的重要性。 貫穿全書的特色與教學理念 本書的獨特之處在於其對計算思維和軟件應用的強調。每章的末尾均附有“計算與實踐”專欄，引導讀者使用主流的科學計算軟件（如Python的SciPy/Statsmodels或R語言）重現關鍵的理論推導和實例分析。這確保瞭學生不僅能“算齣來”，更能“做齣來”，將理論知識轉化為解決實際工程和科研問題的能力。我們相信，現代的概率與統計教育必須是理論深度與實際操作能力並重的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常嚴謹，但又不失生動。作者在講解一些較為抽象的概率論概念時，並沒有使用過於晦澀難懂的數學語言，而是通過形象的比喻和貼近生活的例子來輔助說明，比如關於獨立事件的講解，作者會用“連續兩次拋擲硬幣的結果互不影響”來類比，這使得原本可能枯燥的概念變得易於理解。在涉及統計學內容時，作者的講解也同樣細緻，對於各種統計方法的原理和適用條件都做瞭清晰的闡述。我尤其欣賞的是，書中對於數學公式的推導過程都盡可能地詳細，並解釋瞭每一個步驟的含義，這對於我這樣需要理解“為什麼”的學習者來說，非常有幫助。雖然這本書的篇幅較長，但內容組織得當，章節之間的過渡自然流暢，整體閱讀體驗非常順暢。我感覺通過這本書的學習，我不僅掌握瞭概率與統計的基礎知識，更重要的是培養瞭一種嚴謹的科學思維方式，這對於我未來的學習和工作都將是寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備考研的同學，選擇這本《概率與統計》作為我的復習資料，主要是看中瞭它在理工科領域內的廣泛認可度和教學深度。這本書的理論闡述非常紮實，尤其是在隨機變量及其分布、期望與方差、大數定律和中心極限定理等核心章節，作者的論證過程嚴謹而詳盡。我花瞭很多時間去理解這些理論的推導，並嘗試自己動手演算，這對於建立堅實的理論基礎至關重要。書中提供的習題難度梯度分明，從基礎鞏固到綜閤運用，再到一些具有挑戰性的思考題，都能夠滿足不同學習階段的需求。我尤其喜歡那些需要結閤多個概念纔能解決的難題，它們能有效地檢驗我是否真正掌握瞭知識點。此外，書中一些章節還涉及到瞭一些常用的統計方法，比如參數估計和假設檢驗，這對於我後續學習統計推斷有很大的幫助。雖然有些章節的數學推導相對復雜，需要投入較多的時間和精力去鑽研，但我相信這是值得的，因為紮實的理論基礎是解決實際問題的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析充滿興趣的初學者，我發現這本書在引入統計學概念時，非常注重實際應用。書中的案例分析部分，運用瞭很多來自實際工程、科學研究以及金融經濟領域的例子，比如測量誤差的分析、實驗數據的統計推斷、風險評估等等。這些案例讓我能夠直觀地理解統計學在解決現實問題中的重要性，也激發瞭我進一步學習的動力。我特彆喜歡書中關於描述性統計的部分，例如均值、中位數、標準差、方差等統計量的計算和解釋，讓我能夠快速地從一堆數據中提取齣有用的信息。書中對圖錶的使用也恰到好處，柱狀圖、摺綫圖、散點圖等，都能清晰地展示數據特徵和趨勢，非常便於理解。雖然我還沒有深入研究統計建模部分，但通過對這些基礎概念的學習，我已經能夠初步分析和解讀一些簡單的數據集瞭，這讓我感到非常興奮。這本書為我打開瞭數據科學的大門，我相信它將成為我學習道路上重要的指引。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很吸引我，簡約而不失專業感，深藍色的底色搭配燙金的字體，透露著一種沉靜而厚重的學術氣息。翻開書頁，紙張的觸感也相當不錯，厚實而略帶彈性，印刷清晰，排版閤理，即使長時間閱讀也不會感到疲勞。內容方麵，我主要關注的是前幾章的基礎概念介紹，比如概率的基本性質、條件概率、獨立性等。作者的講解條理清晰，循序漸進，對於一些抽象的概念，作者會輔以生動形象的例子，比如經典的拋硬幣、抽牌問題，這極大地幫助瞭我理解。書中例題的選擇也很有代錶性，涵蓋瞭不同類型的概率問題，並提供瞭詳細的解題步驟和思路，讓我能夠舉一反三。我特彆欣賞的是，作者並沒有一味地堆砌公式，而是注重解釋公式背後的邏輯和意義，這讓我覺得學習過程更加紮實，而不是死記硬背。雖然我還沒有深入學習後麵的統計部分，但從前麵的內容來看，這本書的嚴謹性和深度都讓我非常滿意，相信後續的學習也會同樣受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容編排非常符閤理工科學生的學習習慣，結構清晰，邏輯性強。我在閱讀關於參數估計和假設檢驗的章節時，深切體會到瞭這一點。作者首先清晰地定義瞭點估計和區間估計的概念，並詳細介紹瞭不同的估計方法，如矩估計法和最大似然估計法。這些方法的推導過程都清晰明瞭，並配有大量的示例。緊接著，作者將這些估計方法應用到假設檢驗中，通過生動的例子講解瞭如何構建檢驗統計量，如何計算P值，以及如何根據顯著性水平做齣決策。我印象深刻的是，書中對每種統計檢驗方法都給齣瞭明確的應用場景和注意事項，這讓我避免瞭在實際應用中産生混淆。此外，書中還對一些常見的統計分布，如正態分布、t分布、卡方分布和F分布，進行瞭詳細的介紹，並說明瞭它們在統計推斷中的作用。這使得我對統計推斷有瞭更係統、更深入的認識。