概率論與數理統計及其應用（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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浙江大學，盛驟，謝式韆 著

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
• 高等教育
• 教材
• 應用數學
• 統計學
• 概率統計
• 數學
• 理工科
• 第二版

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040294583

版次：2

商品編碼：12241479

包裝：平裝

頁數：329

內容簡介

　　本書是普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材。全書內容共9章，前4章為概率論部分，後4章為數理統計部分，第9章是概率統計的一些應用，如單服務颱排隊模型、濛特卡羅模擬、質量控製等。第二版保留瞭第一版中除可靠性一節以外的內容，新增內容包括莖葉圖、箱綫圖、截尾均值、中位數、假設檢驗問題的p值、Q-Q圖、正態性檢驗、列聯錶的獨立性檢驗、用bootstrap方法（自助法）求參數的點估計和區間估計、Excel軟件簡介及其在數理統計中的應用等。另外，增加瞭一些有利於加強基本概念、基本運算的習題及有關農業、醫學、商業、體育等方麵的習題和例題，更好地體現和揭示概率論與數理統計在實際中的應用，提高學生的學習興趣。
　　 本書新增內容與原有內容相對獨立，使用本教材時可視學時的多少作選擇和安排。本教材可供培養應用型人纔的高等學校使用，也可滿足部分高等專科學校的概率論與數理統計課程的教學需求。

好的，下麵是一份關於不包含《概率論與數理統計及其應用（第2版）》的圖書的詳細簡介，旨在涵蓋一個廣泛的數學或統計學領域，但刻意避開特定書名的內容和結構。 --- 現代統計推斷與數據驅動決策：從理論基石到前沿應用 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的統計學知識體係，側重於現代數據分析所必需的理論基礎、核心推斷方法以及在不同領域中的實際應用。它不僅是一本教科書，更是一份引導讀者掌握從數據采集到模型建立、從假設檢驗到預測分析的完整工具箱。 第一部分：概率論基礎與隨機變量的本質 本書首先構建瞭紮實的概率論基礎，這是理解所有統計模型的齣發點。我們摒棄瞭過於抽象的集閤論錶述，轉而采用更直觀且貼近實際問題的方式來闡釋基本概念。 1. 概率的量化描述： 詳細探討瞭事件、樣本空間以及古典概率、幾何概率和主觀概率的定義與應用邊界。特彆強調瞭條件概率和事件獨立性的實際判斷標準，而非僅僅停留在公式推導上。 2. 隨機變量的映射： 深入剖析瞭離散型和連續型隨機變量的概率分布。我們不僅僅羅列瞭諸如二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布和正態分布的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF），更重要的是探討瞭它們的矩（均值、方差、偏度和峰度）在描述物理或社會現象時的具體含義。對矩母函數和特徵函數的引入，旨在為後續的極限定理做鋪墊，展示函數在統計學中的強大錶徵能力。 3. 多維隨機變量的交織： 考察瞭聯閤分布、邊緣分布和條件分布，特彆是二維隨機變量。重點分析瞭協方差和相關係數在度量兩個變量間綫性關係緊密程度上的作用，並詳細介紹瞭多元正態分布的結構，這是許多高維統計模型的基礎。 4. 極限理論的威力： 這一部分是連接概率論和數理統計的橋梁。我們詳盡闡述瞭大數定律（強弱兩種形式）的意義，即樣本均值趨於總體均值的必然性。隨後，對中心極限定理（CLT）進行瞭細緻的論證和大量的實際案例演示，解釋瞭為什麼正態分布在自然界和工程科學中如此普遍，以及它如何在樣本統計量（如樣本均值、樣本比例）的抽樣分布中扮演核心角色。 第二部分：統計推斷的核心框架 在掌握瞭隨機性的數學描述後，本書轉嚮推斷——如何根據有限樣本信息對未知總體做齣可靠的判斷。 1. 描述性統計與數據可視化： 雖然篇幅不占主體，但本章強調瞭數據探索（EDA）的重要性。涵蓋瞭有效的數據清洗、處理缺失值的方法，以及使用箱綫圖、直方圖、散點圖矩陣等工具來揭示數據潛在結構和異常值。 2. 參數估計的理論與實踐： 點估計方法： 詳細介紹瞭矩估計法（MOM）和極大似然估計法（MLE）。對於MLE，本書不僅給齣瞭求解步驟，更深入探討瞭其漸近性質，如無偏性、一緻性和漸近有效性。 區間估計： 教授如何構建置信區間，包括基於大樣本（正態近似）的區間和基於小樣本（t分布、卡方分布、F分布）的精確區間。對置信區間的“可靠性”解釋，避免瞭常見的誤解。 3. 假設檢驗的邏輯： 本章是統計推斷的實踐核心。我們遵循嚴謹的邏輯框架來構建檢驗： 基本概念： 零假設 ($H_0$) 與備擇假設 ($H_a$) 的設定，第一類錯誤 ($alpha$) 和第二類錯誤 ($eta$) 的權衡，以及功效函數的構建。 常用檢驗： 係統介紹瞭均值檢驗（Z檢驗、t檢驗）、方差檢驗（卡方檢驗）和比例檢驗。對於相互關聯的樣本（配對樣本），提供瞭專門的處理方法。 非參數檢驗導論： 在數據不滿足正態性或樣本量過小時，引入瞭符號檢驗、Wilcoxon 秩和檢驗等非參數方法的適用場景和解釋。 第三部分：方差分析與綫性模型的深入探索 本部分著眼於分析多個因素對響應變量的聯閤影響，這是從簡單檢驗走嚮多變量分析的關鍵步驟。 1. 方差分析（ANOVA）： 詳細闡述瞭單因素和雙因素ANOVA的原理，特彆是F檢驗的構建邏輯。重點解釋瞭平方和的分解（總平方和 = 組間平方和 + 組內平方和），以及如何利用ANOVA來比較三個或更多組均值之間的差異，同時控製整體的I類錯誤率。 2. 相關與迴歸分析： 簡單綫性迴歸： 建立瞭最小二乘法（OLS）的推導過程，並對估計量的性質（無偏性、最小方差性）進行瞭嚴格證明。迴歸模型的診斷是本章的重中之重，包括殘差分析、多重共綫性檢測以及異方差性的處理。 多元綫性迴歸： 將模型擴展到包含多個預測變量的情況，引入瞭迴歸係數的解釋、多重共綫性對估計的影響，以及逐步迴歸、變量選擇的實用策略。 第四部分：高級統計模型與現代數據分析技術 本書的最後部分將讀者帶入更復雜的、麵嚮應用的統計建模領域。 1. 廣義綫性模型（GLM）導論： 針對非正態響應變量（如計數數據、二元/多元分類數據），GLM提供瞭一個統一的框架。 邏輯迴歸： 詳細推導瞭Logit變換和Odds Ratio的含義，用於分析二元結果（如成功/失敗、患病/健康）。 泊鬆迴歸： 用於處理事件發生次數（如等待時間、交通事故數量）的建模。 2. 非參數與半參數方法： 在現代大數據環境中，模型的靈活性至關重要。本章介紹瞭核密度估計（KDE）作為平滑分布密度函數的有效工具，以及樣條迴歸在擬閤復雜非綫性趨勢時的應用。 3. 貝葉斯統計學的基本思想： 與傳統的頻率學派方法形成對比，本書簡要介紹瞭貝葉斯推斷的哲學基礎——先驗信息、似然函數和後驗分布。通過簡單的共軛先驗案例，展示瞭如何將先驗知識融入到統計推斷過程中，為有誌於深入研究的讀者提供瞭一條清晰的路徑。 總結： 本書的編寫風格強調清晰的數學邏輯和豐富的實際案例支撐。每章末尾都附有精心設計的練習題，涵蓋瞭理論驗證和實際數據分析兩類任務，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“如何做”，最終能夠自信地運用統計語言來解釋復雜的世界，做齣基於證據的決策。

評分☆☆☆☆☆

第一眼看到這本《概率論與數理統計及其應用（第2版）》，就覺得它是一本紮實可靠的學習材料。封麵設計簡潔大方，雖然不是那種花哨的風格，但卻透著一股嚴謹學術的氣息。翻開書頁，紙張的質感不錯，印刷清晰，字跡工整，閱讀起來是很舒適的體驗。我尤其看重教材的編排邏輯，好的教材能夠循序漸進，讓初學者也能逐步掌握復雜的概念。從目錄來看，它涵蓋瞭概率論的基礎部分，比如隨機事件、概率的公理化定義、條件概率、獨立性等，這些都是理解後續內容的關鍵。接著是隨機變量、其分布以及數字特徵，這部分往往是學習的重點和難點，需要透徹的理解。數理統計的部分，從參數估計到假設檢驗，再到迴歸分析，這些都是實際應用中不可或缺的工具。讓我感到欣慰的是，書名中“及其應用”的字樣，預示著它不僅僅是理論的堆砌，更注重理論在實際問題中的運用。我希望這本書能夠通過豐富的實例和練習題，幫助我把抽象的數學概念與現實世界聯係起來，理解這些理論是如何解決實際問題的。特彆是那些關於數據分析、統計推斷在不同領域（如經濟、工程、醫學等）的應用案例，我非常期待能從中獲得啓發。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《概率論與數理統計及其應用（第2版）》後，我第一眼就被其厚重感和封麵設計所吸引，它散發著一種紮實、可靠的氣息，讓人對即將展開的學習之旅充滿信心。我迫不及待地翻開瞭書頁，被其清晰的排版和工整的印刷所吸引，閱讀體驗非常流暢。作為一名對數據分析和科學研究感興趣的學生，我對概率論與數理統計有著天然的嚮往，但也深知其學習難度。我特彆希望這本教材能夠有效地 bridging the gap（架起橋梁），將抽象的數學理論與生動的實際應用相結閤。從目錄結構來看，它覆蓋瞭概率論的經典內容，如隨機變量及其分布、期望與方差等，也深入探討瞭數理統計的核心方法，包括參數估計、假設檢驗以及迴歸分析。我尤其看重“及其應用”這部分，期待它能提供豐富的案例研究，展示概率統計知識如何應用於解決現實世界中的復雜問題，例如在市場預測、風險管理、醫學診斷等領域。我希望能通過這本書，不僅掌握理論知識，更能培養齣獨立分析和解決問題的能力，讓統計學真正成為我手中的利器。

評分☆☆☆☆☆

這本《概率論與數理統計及其應用（第2版）》給我的第一印象是它的一份承諾——承諾帶我走進概率與統計的奧秘，並最終將這些知識轉化為解決問題的力量。拿到書的那一刻，我就迫不及待地翻閱瞭目錄。從概率的基本概念，到各種重要的分布，再到數理統計的核心內容，如估計、檢驗和迴歸，脈絡清晰，結構完整。我一直覺得，學習數學理論最關鍵的一點在於理解其“為什麼”以及“怎麼用”。很多時候，教材僅僅提供“是什麼”和“怎麼算”，卻忽略瞭學生在學習過程中可能遇到的睏惑。我非常期待這本書能夠提供詳盡的解釋，尤其是對於那些初學者來說可能比較晦澀的理論，比如最大似然估計、卡方檢驗等。我希望作者能夠用生動形象的比喻，或者是一些經典的例子來輔助講解，讓這些理論不再是冰冷的公式，而是鮮活的數學思想。而且，我特彆關注“應用”部分。現代社會是一個數據驅動的時代，掌握概率與統計的知識，就相當於掌握瞭一把打開數據寶庫的金鑰匙。我希望書中能夠展示一些實際案例，說明如何運用這些統計方法來分析實際問題，比如市場調研、科學實驗、甚至是日常生活中遇到的不確定性。

評分☆☆☆☆☆

當我從快遞員手中接過《概率論與數理統計及其應用（第2版）》時，首先感受到的是它堅實的實體感，這預示著它不僅僅是一本薄薄的參考書，而是一部能夠伴隨我深入學習的工具。我仔細地翻閱瞭前幾章，發現它在概念的引入上相當謹慎，一步步構建起概率論的基石。從樣本空間到事件，再到概率的定義，每一個概念都給齣瞭清晰的解釋，並配有相對容易理解的例子。我尤其看重數理統計部分，因為這直接關係到我能否運用學到的知識去處理真實世界的數據。參數估計、區間估計、假設檢驗，這些都是統計推斷的核心。我希望這本書在講解這些內容時，不僅停留在公式推導，更要強調其背後的邏輯和思想。例如，為什麼我們需要進行假設檢驗？在什麼情況下選擇哪種檢驗方法？這些問題對於我建立完整的統計思維至關重要。另外，“應用”部分是我非常期待的亮點。我希望能看到一些將概率統計理論應用於實際場景的案例分析，例如在經濟學、生物學、工程學中的具體應用，這樣纔能真正理解這些數學工具的價值和力量，並學會如何將它們融會貫通，運用到自己的學習和研究中去。

評分☆☆☆☆☆

收到這本《概率論與數理統計及其應用（第2版）》時，我的第一感覺是它的份量十足，預示著內容的豐富和深入。包裝完好，拿到手裏沉甸甸的，讓人對接下來的學習充滿期待。我之前學習概率論時，總是覺得理論部分過於抽象，難以理解其背後的直觀意義。很多時候，僅僅是記住公式和推導過程，卻無法真正領會其精髓。我希望這本教材能夠在這方麵有所突破，用更清晰易懂的語言解釋那些核心概念，例如大數定律和中心極限定理，它們是連接個體觀察與整體規律的橋梁。更重要的是，我非常看重“及其應用”這個部分。我知道概率論與數理統計在數據科學、機器學習、金融建模等領域有著廣泛的應用。我希望這本書能夠提供一些貼近實際的案例，展示如何運用這些統計工具來分析數據、做齣預測、解決現實世界中的問題。比如，在金融領域，如何運用統計模型來評估風險；在工程領域，如何通過統計方法來控製産品質量。我希望能在這本書中找到那些能夠激發我學習興趣，並且能直接應用於實踐的例子，讓我的學習不再是紙上談兵，而是能夠真正解決實際問題。