概率论与数理统计学习辅导与习题全解.华中科大（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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万建平，刘次华 著，华中科技大学数学系万建平 编

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• 习题集
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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040248623

版次：1

商品编码：10000236

包装：平装

开本：大32开

出版时间：2008-12-01

用纸：胶版纸

页数：416

字数：370000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《概率论与数理统计学习辅导与习题全解(华中科大·3版)》可作为工科与其他非数学类专业学生作为概率论与数理统计课程的教学辅导书，也可供有关教师与科技工作者参考。

内容简介

　　本书是与华中科技大学数学系编的《概率论与数理统计（第三版）》配套的学习辅导书，主要面向使用该教材的学生，也可供有关教师参考。为了与教学需求保持同步，本辅导书紧扣主教材，按照主教材编排顺序逐章编写，每章内容包括：基本要求与内容提要、典型例题与解题方法、教材习题同步解析、自测题四部分。本辅导书简明精要，逻辑严谨，论述清晰，例题、习题丰富，实用性强，便于自学。
　　本书可作为工科与其他非数学类专业学生作为概率论与数理统计课程的教学辅导书，也可供有关教师与科技工作者参考。

内页插图

目录

第一章 随机事件和概率
1.1 基本要求与内容提要
1.2 典型例题与解题方法
1.3 教材习题同步解析
1.4 自测题
第二章 随机变量及其分布
2.1 基本要求与内容提要
2.2 典型例题与解题方法
2.3 教材习题同步解析
2.4 自测题
第三章 多维随机变量及分布
3.1 基本要求与内容提要
3.2 典型例题与解题方法
3.3 教材习题同步解析
3.4 自测题
第四章 数字特征
4.1 基本要求与内容提要
4.2 典型例题与解题方法
4.3 教材习题同步解析
4.4 自测题
第五章 极限定理
5.1 基本要求与内容提要
5.2 典型例题与解题方法
5.3 教材习题同步解析
5.4 自测题
第六章 数理统计的基本概念
6.1 基本要求与内容提要
6.2 典型例题与解题方法
6.3 教材习题同步解析
6.4 自测题
第七章 参数估计
7.1 基本要求与内容提要
7.2 典型例题与解题方法
7.3 教材习题同步解析
7.4 自测题
第八章 假设检验
8.1 基本要求与内容提要
8.2 典型例题与解题方法
8.3 教材习题同步解析
8.4 自测题
第九章 方差分析及回归分析
9.1 基本要求与内容提要
9.2 典型例题与解题方法
9.3 教材习题同步解析
9.4 自测题

精彩书摘

　　第一章　随机事件和概率
　　1.1 基本要求与内容提要
　　1.1.1　基本要求
　　1.熟练掌握事件的描述方法及事件的运算和相关性质。
　　2.掌握概率的公理化定义及概率的性质，应能灵活运用这些性质于概率的有关计算问题之中。
　　3.掌握一般的古典概型及几何概型的计算方法及相关技巧。
　　4.牢固掌握超几何分布、条件概率、乘法公式、全概率公式及贝叶斯公式，并能灵活运用这些公式于有关的概率计算的问题之中。
　　5.能判别事件的独立性及不相容性，能运用独立性的有关结论解决某些概率的计算问题。
　　1.1.2 内容提要
　　一、随机试验
　　1.随机试验：1°相同条件下可重复试验；2°各次试验结果可以互不相同；3°试验的全部可能结果已知，但试验之前不知究竟哪一个结果出现。
　　2.样本空间：随机试验所产生可能结果的全体称为样本空间，一般记为Π。力中的元素称为样本点，也称为基本事件。样本点的集合称为随机事件，简称为事件。必然事件记为Π，不可能事件记为Φ。

前言/序言

　　随机数学科学地位的重要性及应用的广泛性日益被人们所认识。在科学发展日新月异的时代，掌握好随机数学知识是对科技人才的基本要求。概率论与数理统计是大学理工科、经济学、管理学等非数学类专业的基础课程，也是硕士研究生入学考试的必考科目。为了帮助在校大学生学习及考研的需要，我们依照最新的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”及《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》，并结合华中科技大学数学系编写的教材《概率论与数理统计》（第三版，高等教育出版社2008年6月）编写了本学习辅导与习题全解参考书。
　　全书紧扣教材，精选了一些有特色的题目，一方面有利于学生对教材内容知识的巩固，另一方面启发学生思维，增强应用能力。每章包括下列四个部分。
　　一、基本要求与内容提要基本要求和内容提要力求做到基本要求明确，内容提要简练，重点突出，以便读者系统掌握基本知识。
　　二、典型例题与解题方法本书所选典型例题包括历年硕士研究生入学考试试题中具有代表性的试题以及某些典型性题目，并对题型分类，给出解题要领和分析思路，有助于读者掌握基本概念和基本理论，开拓解题思路，提高分析能力。
　　三，教材习题同步解析教材习题同步解析对主教材《概率论与数理统计》（第三版）中的全部习题给出了详尽的解答，方便读者在学习过程中进行对照分析，起到了释疑解难的作用。

《概率论与数理统计》—— 洞悉随机世界，掌握数据规律 本书旨在为广大读者提供一个系统、深入且易于理解的概率论与数理统计学习平台。本书内容严谨，讲解清晰，注重理论与实践的结合，旨在帮助读者建立扎实的学科基础，掌握分析和处理随机现象与数据的核心方法。 核心内容概述： 第一部分：概率论基础 随机事件与概率： 从集合论的角度出发，清晰定义随机事件，引入概率的基本概念、性质和公理化体系。我们将深入探讨古典概型、几何概型以及统计概型的应用，并通过丰富的实例，帮助读者理解概率的实际意义。 条件概率与独立性： 重点阐述条件概率的计算方法及其在实际问题中的应用。我们将详细介绍事件的独立性概念，包括相互独立、两两独立等，并探讨独立性在多随机变量分析中的重要作用。 随机变量及其分布： 引入离散型和连续型随机变量的概念，系统介绍各类重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布等。读者将学习如何描述和计算随机变量的概率特征，并理解不同分布在现实世界中的映射。 多维随机变量： 扩展到多个随机变量的情况，介绍联合分布、边缘分布、条件分布等概念。重点讲解随机变量的独立性，以及协方差、相关系数等度量随机变量之间线性关系的工具。 随机变量的数字特征： 深入分析期望、方差、矩等基本数字特征，阐述它们如何刻画随机变量的中心趋势、离散程度和分布形状。我们将探讨期望和方差的性质及其在不等式中的应用（如切比雪夫不等式）。 大数定律与中心极限定理： 这是概率论的基石。本书将详细讲解伯努利大数定律、辛钦大数定律以及各种形式的中心极限定理（如棣莫 सर्वा尔的中心极限定理、林德伯格-费勒中心极限定理），揭示大量独立随机变量的平均值趋于稳定的规律，以及它们如何逼近正态分布，为统计推断奠定理论基础。 第二部分：数理统计基础 数理统计的基本概念： 介绍总体、样本、统计量等基本概念，并阐述抽样分布的重要性。我们将重点讲解样本均值、样本方差等常用统计量的分布，特别是当总体服从正态分布时的抽样分布（如t分布、χ²分布、F分布）。 参数估计： 点估计： 介绍矩估计法和极大似然估计法，深入分析估计量的性质（无偏性、有效性、一致性），并探讨最佳线性无偏估计。 区间估计： 阐述置信区间的概念，以及如何根据样本数据构造各种参数的置信区间，如均值、方差、比例的置信区间。我们将详细讲解置信水平的含义以及如何选取合适的置信区间。 假设检验： 基本概念： 引入原假设、备择假设、显著性水平、检验统计量、拒绝域、P值等核心概念。 常见检验方法： 系统介绍针对均值、方差、比例等参数的各种假设检验方法，包括Z检验、t检验、χ²检验、F检验等。我们将重点分析检验的功效和错误类型，并提供清晰的判断依据。 方差分析（ANOVA）： 介绍单因素和多因素方差分析的基本原理和应用，用于比较多个总体的均值是否存在显著差异。 回归分析： 一元线性回归： 详细介绍线性回归模型的建立，最小二乘法的原理，回归系数的估计与检验，以及模型的拟合优度评估（如决定系数R²）。 多元线性回归： 扩展到多个自变量的情况，介绍多元线性回归模型的建立、系数估计、假设检验以及多重共线性等问题。 非参数统计（可选章节）： 简要介绍一些常用的非参数检验方法，如符号检验、秩和检验等，它们在不要求总体分布形式时非常有用。 本书特色： 理论与实践并重： 本书在讲解理论概念的同时，辅以大量的实际案例和习题，帮助读者将抽象的理论知识应用于解决实际问题。 循序渐进，由浅入深： 内容组织逻辑清晰，从基础概念逐步深入到高级主题，适合不同学习阶段的读者。 讲解细致，易于理解： 对于一些关键概念和定理，本书采用多种角度和方法进行阐释，力求使读者真正理解其内在含义。 注重解题技巧： 针对每一类问题，本书都提供了详细的解题思路和方法，帮助读者掌握解题技巧，提高解题效率。 覆盖全面，紧扣教学大纲： 本书内容涵盖了概率论与数理统计课程的核心知识点，能够有效指导读者进行复习和备考。 目标读者： 本书适用于高等院校统计学、数学、经济学、管理学、工学、农学、医学等专业本科生、研究生，以及需要系统学习概率论与数理统计的社会各界人士。它既是课堂学习的得力助手，也是独立钻研的优质参考。 通过本书的学习，您将能够： 深刻理解随机现象的本质，掌握描述和量化不确定性的方法。 熟练运用各种统计工具，对数据进行有效的分析、推断和预测。 提高解决实际问题的能力，将概率论与数理统计的知识融会贯通，应用于科研、工程、金融、决策等各个领域。 让我们一起踏上这段探索随机世界、揭示数据规律的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解一些关于假设检验和区间估计的部分，对于其背后的统计思想和逻辑进行了深入的阐述。它不仅仅是给出了各种检验方法和计算公式，更是花费了大量的篇幅来解释这些方法是如何建立起来的，它们各自的适用条件是什么，以及在实际应用中需要注意哪些问题。这让我不再是将这些方法看作是“黑箱”，而是真正理解了它们是如何工作的，以及它们的局限性。这种对统计思想的深入剖析，帮助我建立了更全面的统计思维，让我能够更灵活地运用这些工具来分析数据，做出决策。它让我明白，统计推断不仅仅是数学计算，更是一种科学的思考方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，简直就是打开了概率论与数理统计这门课程的一扇新世界的大门。在此之前，我总觉得这门课就像一本天书，各种公式、定理看得我眼花缭乱，每次考试都提心吊胆。然而，当我翻开这本辅导书时，那种困惑和恐惧感瞬间消散了不少。它不仅仅是简单地罗列公式，而是从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者理解每一个概念的由来和意义。书中对那些抽象的数学概念的解释，运用了很多贴近生活的例子，比如抛硬币、掷骰子，甚至还有一些生活中的随机现象，让原本枯燥的理论变得生动有趣。我特别喜欢它讲解一些经典概率分布的部分，比如二项分布、泊松分布，它不仅给出了公式，更详细地解释了这些分布在实际生活中可能出现的场景，以及它们各自的特点和适用条件。这让我不再是死记硬背公式，而是真正理解了它们背后的逻辑，仿佛自己也成为了一个小小的数据分析师，能够用这些工具去解读现实世界。而且，书中的语言风格也很亲切，就像一位经验丰富的老师在旁边耐心指导，即使是初学者也能感受到学习的乐趣和信心。我常常在阅读完一个章节后，会发现自己对之前模糊不清的概念有了豁然开朗的感觉，这种成就感是难以言喻的。这本书真的是我学习这门课程路上不可多得的良师益友，它让我从“畏惧”变成了“好奇”，从“迷茫”走向了“清晰”，为我打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容编排上，真的做得非常用心。它不是那种将所有知识点一股脑抛给读者的教材，而是非常有条理地将复杂的概率论与数理统计体系进行拆解和重组。每个章节都围绕着一个核心主题展开，并且在章节内部，知识点之间的逻辑联系也非常紧密。它会先从最基础的概念讲起，然后逐步引入相关的定理和公式，再通过大量的例题来巩固和应用这些知识。这种循序渐进的学习方式，非常适合初学者。我特别喜欢它在引入新概念时，会先回顾之前学过的相关知识，帮助我们建立起知识之间的联系，形成一个完整的知识体系。而且，它在每个章节的末尾，都会有一个小结，帮助我们梳理本章的重点内容，加深记忆。这种结构化的学习方式，让我能够清晰地把握每个章节的学习目标，并且有效地检测自己的学习成果。它就像一个精心设计的地图，指引着我在概率论与数理统计的海洋中前行，让我知道我所处的“位置”，以及即将到达的“目的地”。这种清晰的路线图，让我学习起来更有方向感，也更有信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和排版也给我留下了深刻的印象。虽然这可能不是最核心的内容，但一个好的排版和清晰的布局，能够极大地提升阅读体验。这本书的纸张质量很好，印刷清晰，字体大小适中，看起来非常舒服。而且，它的章节划分、段落分隔都做得非常合理，不会让人感到拥挤或者混乱。重要的概念和公式也用醒目的方式标注出来，方便我快速找到和回顾。这种细节上的用心，让我觉得这本书的编者确实是非常专业的。它不仅仅是内容的堆砌，更是一个经过精心打磨的产品，从内到外都散发着专业和品质。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解一些统计量、统计分布的推导和性质时，提供了非常详尽的步骤。很多教材可能只会给出最终的结论，但这本书则会详细地展示推导过程，这对于我这样想要深入理解原理的学生来说，非常重要。它让我能够看到每一个公式是如何一步步得出的，理解其中的逻辑和数学技巧。这不仅帮助我更好地记忆公式，更重要的是，它培养了我解决数学问题的能力。我不再是简单地记忆和套用公式，而是能够理解公式背后的逻辑，甚至能够自己尝试去推导一些相关的结果。这种“知其然，知其所以然”的学习方式，让我对这门学科的理解更加深刻，也更有信心应对各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

让我感到惊喜的是，这本书在讲解一些统计推断的部分，引入了大量实际应用案例。概率论与数理统计不仅仅是抽象的数学理论，它在现实世界中有着广泛的应用。这本书并没有仅仅停留在理论层面，而是通过一些真实的案例，展现了如何运用统计推断来解决实际问题。比如，在医学领域，如何通过样本数据推断总体疾病的发病率；在金融领域，如何利用统计模型预测股票价格的走势；在工程领域，如何评估产品的可靠性等等。这些案例的引入，让我对这门学科的应用价值有了更深刻的认识，也激发了我学习的兴趣。我不再觉得这门课只是为了考试而存在的，而是真正认识到它在各个领域的重要作用。它让我看到，那些看似复杂的数学公式，能够转化成解决实际问题的强大工具。这种将理论与实践相结合的方式，让学习过程更加充实和有意义，也让我对未来的学习和工作充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是我非常喜欢的一个方面。它没有使用过于晦涩难懂的学术术语，而是尽量用清晰、简洁、易懂的语言来解释复杂的概念。即便是对于一些比较抽象的数学概念，它也能通过形象的比喻和类比，让读者更容易理解。我感觉就像在和一个经验丰富、教学水平很高的老师在交流，他能够把我难以理解的地方，用最通俗的方式讲明白。有时候，即使我反复阅读某个公式，仍然感到困惑，但一旦我看了这本书对这个公式的解释，就会豁然开朗。这种“化繁为简”的能力，是这本书最大的优点之一。它让我感觉学习这门课程不再是一件“苦差事”，而是一种愉快的探索过程。它也让我意识到，优秀的教材不仅仅在于内容的深度，更在于传递知识的“温度”和“清晰度”。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的编写风格非常扎实，对于数学的严谨性把握得相当到位。它在引入每一个概念、定理的时候，都会给出严格的数学定义和推导过程。虽然有时候这些推导过程会显得有些烧脑，但它也恰恰体现了这门学科的严谨性。它不会为了迎合读者而简化或者省略关键的数学步骤，而是尽力将理论的来龙去脉讲清楚。这对于那些想要深入理解概率论与数理统计本质的读者来说，无疑是一大福音。我个人比较看重理论基础的牢固性，因为我知道，只有基础打扎实了，才能在后续的学习和应用中走得更远。这本书在这方面做得非常出色，它让我明白，每一个公式、每一个定理都不是凭空产生的，而是经过严密的数学推理得出的。它甚至会解释一些“为什么”的问题，比如为什么二项分布的模型是这样的，为什么期望和方差的计算公式是那个样子。这种对“为什么”的解答，极大地提升了我对这门学科的认知深度。虽然有时候需要花更多的时间去理解那些数学推导，但我知道，这是值得的。它培养了我严谨的数学思维，让我能够更准确地理解和运用这门学科的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的例题选择非常具有代表性，而且覆盖了概率论与数理统计的各个重要方面。这些例题不仅仅是为了练习计算，更多的是为了帮助我们理解和应用相关的概念和定理。每一个例题都配有详细的解答过程，清晰地展示了如何分析问题、选择方法、进行计算，并最终得出结论。我特别喜欢它在讲解一些综合性题目时，能够将多个知识点融会贯通，让我在练习一道题的同时，也巩固了其他相关的知识。通过这些例题，我不仅学会了如何解题，更重要的是，我学会了如何将理论知识转化为实际的解题思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题解析部分，简直是我复习时的“救命稻草”。我通常会在学完某个章节的理论知识后，立刻尝试去做配套的练习题。然而，很多时候，我能看懂题目，却不知道该如何下手，或者解了一半就卡住了。这个时候，这本书的习题全解就显得尤为珍贵了。它不是简单地给出一个答案，而是非常详细地展示了每道题的解题思路和步骤。对于一些比较复杂的题目，它会先分析题目的考点，然后一步步引导我们如何提取关键信息，选择合适的公式或定理，并最终得出答案。我最欣赏的是，它会针对同一类型的题目，给出几种不同的解法，或者指出解题过程中容易出现的陷阱和误区。这极大地拓宽了我的解题思路，也让我对各种解题技巧有了更深入的理解。有的时候，我即使自己做对了题目，也会翻看它的解析，因为我总能在其中找到更简洁、更巧妙的解法，或者学到一些我之前从未注意到的解题技巧。这种“比对”和“学习”的过程，让我受益匪浅。而且，它的解析语言清晰明了，即使是那些一看就让人头疼的数学式子，在它的讲解下也变得通俗易懂。这本书的习题解析，不仅帮助我巩固了理论知识，更重要的是，它教会了我如何思考，如何分析问题，如何解决问题，让我从被动接受知识，转变为主动掌握知识，这种能力的提升，比单纯记住答案要重要得多。

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正版图书，值得购买，支持京东！

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图书很喜欢，送货速度快，这次购书很愉快。

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本书是与华中科技大学数学系编的《概率论与数理统计（第三版）》配套的学习辅导书，主要面向使用该教材的学生，也可供有关教师参考。为了与教学需求保持同步，本辅导书紧扣主教材，按照主教材编排顺序逐章编写，每章内容包括：基本要求与内容提要、典型例题与解题方法、教材习题同步解析、自测题四部分。本辅导书简明精要，逻辑严谨，论述清晰，例题、习题丰富，实用性强，便于自学。

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很好，物流速度也很快

评分☆☆☆☆☆

9.1　基本要求与内容提要

评分☆☆☆☆☆

8.4　自测题

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到货也很快，喜欢。。。

评分☆☆☆☆☆

3.1　基本要求与内容提要

评分☆☆☆☆☆

还包含了课本习题答案