概率統計與隨機過程習題解集 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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邢傢省 著

圖書標籤:

• 概率論
• 統計學
• 隨機過程
• 高等數學
• 習題集
• 解題指南
• 概率統計
• 隨機分析
• 數學輔導
• 考研數學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111301974

版次：1

商品編碼：10134523

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-06-01

用紙：膠版紙

頁數：230

正文語種：中文

內容簡介

　　《概率統計與隨機過程習題解集》是《概率統計與隨機過程》的習題解集，適用於理工科大學學生的學習。《概率統計與隨機過程習題解集》對概率統計與隨機過程中的常規性練習題目給齣瞭解答，題型多樣，覆蓋麵較全。通過練習和對照使用，有助於學生鞏固已學的知識和理論，掌握解決基本問題的方法和手段，提高解決問題的能力，以期能熟練靈活地解決更多的問題，取到較好的效果。
　　《概率統計與隨機過程習題解集》既可作為理工科大學生學習概率統計的自我訓練和檢測的輔導教材，也可作為考研、考博復習的參考書，亦可作為教師的教學參考書。

內頁插圖

目錄

前言
第一章 隨機事件的概率
第一節 隨機事件的關係及運算
第二節 古典概率的計算
第三節 幾何概率的計算
第四節 利用概率的性質求復雜事件的概率
第五節 條件概率與乘法公式，全概率公式與貝葉斯公式
第六節 事件的獨立性

第二章 隨機變量及其分布
第一節 隨機變量與隨機事件
第二節 分布函數
第三節 離散型隨機變量及其概率分布
第四節 二項分布和泊鬆分布的應用舉例
第五節 連續型隨機變量及其概率密度函數
第六節 均勻分布和指數分布的應用舉例
第七節 正態分布的應用舉例

第三章 二維隨機變量
第一節 隨機嚮量與聯閤分布
第二節 邊沿分布函數
第三節 邊沿分布律與條件分布律
第四節 邊沿概率密度與條件概率密度
第五節 相互獨立的隨機變量

第四章 隨機變量的函數的分布
第一節 離散型隨機變量的函數的分布
第二節 一維連續型隨機變量的函數的分布
第三節 二維連續型隨機變量的函數的分布

第五章 隨機變量的數字特徵
第一節 離散型隨機變量的數學期望
第二節 連續型隨機變量的數學期望
第三節 常用隨機變量的數學期望和方差
第四節 協方差和相關係數
第五節 數字特徵綜閤例題

第六章 大數定律和中心極限定理
第一節 契比雪夫不等式
第二節 大數定律
第三節 中心極限定理

第七章 統計量及其分布
第一節 總體與樣本、統計量
第二節 正態總體樣本的綫性函數分布和χ?分布
第三節 t分布和F分布

第八章 參數估計
第一節 參數的點估計和矩估計
第二節 極大似然估計
第三節 無偏估計與最小方差估計、一緻性估計

第九章 假設檢驗
第一節 假設檢驗的基本思想
第二節 正態總體均值和方差的假設檢驗

第十章 隨機過程的基本概念
第一節 隨機過程的概率分布
第二節 隨機過程的數字特徵

第十一章 平穩過程
第一節 嚴平穩過程
第二節 廣義平穩過程
第三節 正態平穩過程
第四節 遍曆過程

第十二章 齊次馬爾可夫鏈
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(一)
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(一)參考答案
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(二)
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(二)參考答案
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(三)
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(三)參考答案
參考文獻

前言/序言

　　《概率統計與隨機過程》是理工科大學的一門重要的公共基礎課，是理工科大學生必備的知識體係。掌握這門課程的研究對象和理論、方法、知識等，對於相關專業課程的學習和開展科學研究，都是必要的。
　　《概率統計與隨機過程》是以自然界和社會中的不確定現象和各種隨機現象為研究對象，提齣瞭對問題的闡述，産生瞭研究解決問題的思想方法、理論、工具和手段，得到瞭大量的結果。這門課程與其他數學課程有很大的不同。學習概率統計課程，需要有對以往數學知識的紮實基礎和靈活運用，需要思考解決應用問題的靈活思維能力。
　　《概率統計與隨機過程》幾乎是理工科大學生的最後一門數學課程，齣現瞭許多新問題、新理論、新方法，理論深度和知識增進梯度大，應用範圍廣闊。多數初學者在學習過程中往往會遇到一定的疑難，不僅難以解題，而且解錯瞭題難以發現。本書專為幫助讀者學好概率統計與隨機過程知識而編寫。對常規性練習題目給齣瞭解答，題型多樣，覆蓋麵較全，給齣瞭類型與數量眾多的典型習題的解析，對其中一些典型習題給齣瞭較新穎的解法。學習數學知識最有效的方法就是上課聽好老師講解和課後自學復習及做習題進行練習。讀者可通過反復多次的訓練和對照使用，熟能生巧，實踐齣真知。這樣有助於理解概念和理論方法，掌握解決基本問題的方法和手段，提高解決問題的能力，以期能熟練靈活地解決更多的問題，取得較好的效果。
　　本書在編寫過程中參考引用瞭國內外眾多圖書中的許多資料和習題的解答，無法一一列舉，在此一並緻謝。概率統計的題目浩如煙海，已積纍瞭豐富的知識體係，並不斷更新，但核心的問題是不變的。由於編者經驗和水平所限，書中難免有欠妥和不足之處，敬請讀者不吝指正。

《統計數據分析實戰：從原理到應用》 本書旨在為讀者提供一套係統而深入的統計學知識體係，側重於理論與實際應用的結閤，幫助讀者掌握分析和解釋數據的方法。我們相信，在信息爆炸的時代，能夠理解和運用統計學原理，是洞察事物本質、做齣明智決策的關鍵能力。 第一部分：統計學基礎原理 本部分將從統計學的基本概念入手，循序漸進地引導讀者建立起嚴謹的統計思維。 數據收集與整理： 我們將探討不同類型數據的特點（如分類數據、數值數據），以及如何進行有效的抽樣設計，以確保數據的代錶性。同時，會詳細介紹數據的初步整理方法，包括數據清洗、缺失值處理、異常值識彆等，這些是後續分析的基石。 描述性統計： 學習如何用簡潔的圖錶和數字來概括數據的特徵。我們將深入講解集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散程度（方差、標準差、極差、四分位數間距）等核心概念，並介紹多種可視化工具，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，幫助讀者直觀地理解數據分布和關係。 概率論基礎： 概率是統計推斷的理論支撐。本章將涵蓋概率的基本概念、條件概率、獨立事件、貝葉斯定理等，並介紹離散型和連續型隨機變量及其常見的概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布、指數分布），為理解隨機現象打下堅實基礎。 第二部分：統計推斷與模型構建 本部分將進一步拓展統計學的應用範圍，介紹如何從樣本數據推斷總體特徵，並構建能夠描述和預測的統計模型。 抽樣分布與中心極限定理： 理解樣本統計量的分布特性至關重要。我們將詳細闡述中心極限定理，解釋為何在大量獨立同分布的樣本下，樣本均值的分布會趨於正態分布，這是構建置信區間和進行假設檢驗的理論依據。 參數估計： 學習如何利用樣本數據來估計總體的未知參數。我們將深入講解點估計（矩估計、最大似然估計）和區間估計（置信區間）的方法，並分析不同估計方法的優缺點及其應用場景。 假設檢驗： 掌握如何根據樣本數據對總體參數的某種假設進行檢驗。本章將詳細介紹假設檢驗的基本步驟，包括建立原假設與備擇假設、選擇檢驗統計量、確定檢驗區域、計算P值以及做齣統計決策。我們將覆蓋多種常見的假設檢驗方法，如Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等，並探討其在不同數據類型和研究問題中的應用。 迴歸分析： 迴歸分析是研究變量之間關係的重要工具。我們將從簡單的綫性迴歸開始，詳細講解模型構建、參數估計、模型診斷（殘差分析、多重共綫性診斷）以及模型評價（決定係數R²、F統計量）等內容。在此基礎上，還將介紹多元綫性迴歸，以及非綫性迴歸和廣義綫性模型等更復雜的迴歸技術，幫助讀者建立能夠量化變量間影響的模型。 方差分析（ANOVA）： 當需要比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異時，方差分析是首選方法。本章將介紹單因素方差分析和多因素方差分析的基本原理，以及如何解釋方差分析的結果，判斷不同因素或因素組閤對響應變量的影響。 第三部分：專題應用與進階 本部分將聚焦於統計學在實際問題中的應用，並介紹一些進階的統計分析技術。 時間序列分析： 針對具有時間依賴性的數據，我們將介紹時間序列的基本概念、平穩性、自相關與偏自相關函數，以及ARIMA模型等經典時間序列模型，幫助讀者分析數據的趨勢、季節性、周期性等特徵，並進行短期預測。 分類數據分析： 除瞭數值型數據的分析，本章將重點講解分類數據的統計方法，如列聯錶分析、卡方獨立性檢驗、Fisher精確檢驗等，並介紹邏輯迴歸模型，用於預測二元或多元分類結果。 非參數統計： 當數據不滿足參數統計方法對分布的假設時，非參數統計方法提供瞭靈活的解決方案。我們將介紹Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等常用的非參數檢驗方法，以及Spearman秩相關係數等。 統計軟件應用： 理論知識需要通過實踐來鞏固。本書將穿插介紹如何使用常見的統計軟件（如R, Python中的SciPy/Statsmodels庫）來實現數據分析的各個環節。我們將提供具體的代碼示例和操作指南，幫助讀者快速上手，將所學知識應用於真實數據分析項目。 本書特色： 理論與實踐並重： 每一章節都力求在解釋清晰統計學原理的同時，提供貼近實際的案例分析和應用場景。 循序漸進，由淺入深： 內容安排符閤學習邏輯，從基礎概念逐步過渡到復雜的模型和技術。 強調理解而非記憶： 注重引導讀者理解統計思想的形成過程和方法背後的邏輯，而非簡單羅列公式。 注重數據可視化： 強調圖形在數據探索和結果呈現中的重要作用，介紹多種有效的可視化方法。 實操性強： 結閤常用的統計軟件，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 通過學習本書，您將能夠： 準確地理解和描述數據的特徵。 掌握從樣本推斷總體的基本統計方法。 建立和評估用於預測和解釋的統計模型。 靈活運用統計工具解決實際問題。 提升數據分析和決策的能力。 無論您是統計學專業的學生，還是希望提升數據分析技能的從業者，亦或是對如何從海量數據中提取有價值信息感興趣的讀者，本書都將是您寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

《概率統計與隨機過程習題解集》這本書，對我而言，簡直就是學習路上的“良師益友”。它就像一個不知疲倦的助手，總能在我遇到睏難時，給予我最及時的幫助。這本書的解答，最讓我欣賞的一點是它的“邏輯性”和“嚴謹性”。它不會簡單地給齣計算結果，而是會一步步地推導，並且解釋每一步的數學依據。我記得有一道關於中心極限定理的應用題，當時我對中心極限定理的條件和適用範圍有些睏惑。在這本書裏，作者不僅詳細解釋瞭中心極限定理的內容，還給齣瞭幾個不同場景下的應用例子，並且分析瞭在這些例子中，為什麼中心極限定理是適用的。這種深入的講解，讓我對中心極限定理有瞭更深刻的理解，也能夠更自信地去運用它。這本書的題目，覆蓋瞭概率統計和隨機過程的各個主要領域，從基礎的概率模型，到復雜的統計推斷，再到各種隨機過程的應用，都包含在內。我經常會在學習過程中，遇到一些難以理解的概念或者方法，然後就會翻開這本書，通過相關的習題和解答，來加深自己的理解。這本書的解答，不僅僅是幫助我解決題目，更重要的是，它能夠引導我去思考，去發現知識之間的聯係，去構建自己的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

《概率統計與隨機過程習題解集》這本書，對我來說，絕不僅僅是一本練習冊，它更像是一部“智慧的指南”。每當我麵對一道棘手的題目，感到無從下手時，我就會翻開它，然後，就像是打開瞭一扇新的大門。這本書的解答，最大的特點在於它的“深度”和“廣度”。它不會僅僅停留在計算層麵，而是會深入到每一個公式、每一個定理的背後，去探討其産生的邏輯，以及它們在不同情境下的應用。我記得有一道關於馬爾可夫鏈的題目，當時我對轉移概率矩陣和穩態分布的概念有些模糊。書中的解答，不僅詳細計算瞭轉移概率，還對穩態分布進行瞭推導，並且還解釋瞭穩態分布的物理意義，比如一個係統在長時間運行後，各種狀態齣現的概率趨於穩定。這種深入的講解，讓我對馬爾可夫鏈有瞭更清晰、更深刻的認識。而且，這本書的題目類型非常豐富，從簡單的概率模型，到復雜的隨機過程，都涉及到瞭。它能夠幫助我係統地梳理知識，查漏補缺。我最喜歡的部分是，書中很多解答都附帶瞭一些“小貼士”或者“注意事項”，用來提醒我一些容易齣錯的地方，或者是一些重要的解題技巧。這些“細節”雖然不起眼，但卻非常實用，能夠幫助我避免很多不必要的錯誤，提高解題效率。

評分☆☆☆☆☆

自從我接觸到《概率統計與隨機過程習題解集》這本書，我感覺自己仿佛擁有瞭一位無聲的導師，它總能在最關鍵的時刻，點醒我的睏惑。這本書的魅力之處在於，它不僅僅滿足於給齣答案，更在於它對每一個答案背後的思考過程進行瞭深入的挖掘和闡釋。比如，在處理一些關於假設檢驗的題目時，書中會清晰地解釋為什麼選擇這種檢驗方法，每一步的假設條件是什麼，以及如何解讀檢驗結果。它還會舉一反三，給齣一些相關的拓展知識，讓我能夠觸類旁通，融會貫通。我記得有一次，我在做一道關於泊鬆過程的題目，當時對“到達間隔時間”和“單位時間內到達次數”這兩個概念總是混淆不清。這本書中的一個解答，用瞭一個非常形象的比喻，將泊鬆過程比作“定時炸彈”的爆炸，而到達間隔時間就是兩次爆炸之間的時間，單位時間內到達次數就是某個時間段內爆炸的次數。這個生動的比喻，瞬間就讓我茅塞頓開，徹底理解瞭這兩個概念的區彆和聯係。更重要的是，這本書的語言風格非常嚴謹而又富有啓發性，它不會過於生澀難懂，也不會過於隨意淺顯，而是恰到好處地掌握瞭學術性和易懂性之間的平衡。我常常在解題遇到瓶頸時，翻開這本書，看著那些精心設計的解答，就像是在和一位博學的前輩交流，每次都能獲得新的啓發和感悟。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書《概率統計與隨機過程習題解集》的齣現，簡直就是我學習道路上的“及時雨”。以前在學習概率統計和隨機過程的時候，我常常會遇到一些“卡殼”的地方，即便是花瞭大量時間去鑽研課本，也還是覺得雲裏霧裏，尤其是那些需要邏輯推理和數學推導的題目，更是讓我頭疼不已。這本書的齣現，就像為我打開瞭一扇通往知識殿堂的大門。它不僅提供瞭海量的習題，而且每一道題目的解答都極其詳盡，每一個步驟都清晰可見，就好像有一位經驗豐富的老師，耐心地手把手地教你解題一樣。我記得有一道關於聯閤概率分布的題目，我嘗試瞭幾種不同的方法都無法得到正確答案，後來翻到這本書，它不僅給齣瞭標準的解答，還詳細解釋瞭每一種方法背後的數學原理，並且還對比瞭不同方法的優劣，以及它們各自適用的場景。這種深入的解析，讓我不僅僅是學會瞭如何解這道題，更重要的是，我理解瞭其背後的數學思想，以及如何將這些思想運用到解決其他類似問題中。這本書的解答過程，充滿瞭智慧和啓發，它教會我如何去思考，如何去分析，如何去運用數學工具來解決實際問題。我甚至覺得，這本書的價值，已經遠遠超齣瞭“習題解答”的範疇，它更像是一本“概率統計與隨機過程的思維訓練手冊”。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《概率統計與隨機過程習題解集》這本書，是我學習生涯中遇到的一本“神器”。它不僅僅是提供習題的答案，更重要的是，它以一種極其清晰、極其深刻的方式，引領我深入理解概率統計和隨機過程的精髓。這本書的解答，最大的特點在於它的“啓發性”和“係統性”。它不會僅僅滿足於給齣一個正確的答案，而是會深入剖析解題思路，並常常會提供多種解題方法，讓我們能夠從不同的角度去理解問題。我記得有一道關於貝葉斯統計的題目，當時我對先驗分布和後驗分布的概念感到很睏惑。在這本書裏，作者不僅詳細解釋瞭貝葉斯定理，還給齣瞭一個非常生動的例子，說明如何根據新的證據來更新我們對某個事件的信念，從而得到後驗分布。這種深入淺齣的講解，讓我瞬間就明白瞭貝葉斯統計的核心思想。而且，這本書的題目設計非常閤理，既有基礎概念的鞏固，也有綜閤應用能力的提升。我經常會在做完課後習題後，再來做這本書上的練習，然後對照解答，進一步鞏固和深化我的理解。這本書的解答，不僅僅是幫助我解決題目，更重要的是，它能夠激發我的學習興趣，讓我更加熱愛概率統計和隨機過程這門學科。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《概率統計與隨機過程習題解集》這本書，真的是我學習生涯中遇到的一本“寶藏”。當初拿到它的時候，我隻是想找一些練習題來鞏固課上學到的知識，沒想到它卻給瞭我遠超預期的驚喜。這本書的解答，不僅僅是簡單地給齣答案，而是包含瞭一個非常完整的思考鏈條。它會首先分析題目的關鍵信息，然後根據這些信息選擇閤適的數學工具和方法，接著進行詳細的計算和推導，最後還會對結果進行解釋和討論。我特彆喜歡書中對於一些比較抽象的概念的解釋，比如隨機變量的期望和方差，書中會用非常直觀的例子來說明它們的含義，比如拋硬幣的次數和得分，或者射擊的命中次數等，讓我能夠從感性的層麵去理解這些數學概念。而且，這本書的題目覆蓋麵非常廣，幾乎涵蓋瞭概率統計和隨機過程課程中的所有重要知識點，從基礎的概率計算，到復雜的統計推斷，再到各種隨機過程的模型，應有盡有。我記得有一次，我在解決一道關於卡方檢驗的題目，當時對卡方值的計算公式和自由度的確定感到非常睏惑。在這本書裏，作者不僅給齣瞭詳細的計算步驟，還解釋瞭卡方檢驗背後的統計思想，以及為什麼需要計算卡方值和確定自由度。這種深入的講解，讓我不僅僅是會做這道題，更重要的是，我理解瞭卡方檢驗的原理和適用範圍。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，《概率統計與隨機過程習題解集》這本書，徹底改變瞭我對概率統計和隨機過程學習的態度。以前，我覺得這些科目非常枯燥，概念抽象，計算繁瑣。但這本書，卻讓我看到瞭數學的魅力和實用性。這本書的解答，真的可以說是“細緻入微”，每一個步驟都寫得非常清楚，而且還會提供一些背景知識或者相關的概念解釋，讓我能夠更好地理解題目。我記得有一道關於最大似然估計的題目，當時我對似然函數和最大似然估計的原理理解得不夠透徹。在這本書裏，作者不僅詳細推導瞭似然函數，還解釋瞭如何通過求導來找到最大似然估計量。而且，書中還列舉瞭其他估計方法，並對比瞭它們之間的優劣，讓我能夠更全麵地認識最大似然估計的意義。這本書的題目，涵蓋瞭從基礎概念到高級理論的各個方麵，可以說是一本“全能型”的參考書。我經常會在學習完一個章節後，就翻開這本書，做相關的習題，然後對照解答，鞏固和深化理解。這本書的解答，不僅僅是給齣答案，更重要的是，它能夠引導我去思考，去發現問題，去解決問題。我甚至覺得，這本書不僅僅是習題解答，更像是一本“概率統計與隨機過程的思維訓練寶典”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛開始拿到《概率統計與隨機過程習題解集》的時候，我其實抱著一種“姑且一試”的心態。畢竟，市麵上關於這類數學書籍的習題解答不在少數，但真正能做到既全麵又深入，還能真正解決學習痛點的，卻不多見。我之前也嘗試過一些其他齣版社的解答，要麼是答案簡略，要麼是過程跳躍，看完之後反而更添幾分迷茫。但這本書，完全顛覆瞭我的認知。它不僅僅是提供瞭標準的答案，更重要的是，它賦予瞭每一道題目“生命”。作者在解答過程中，並沒有拘泥於單一的解法，而是常常會提供多種思考角度和解題策略，這對於培養學生的解題靈活性和數學思維能力至關重要。例如，在處理一些組閤數學問題時，書中不僅列舉瞭直接計數的方法，還會結閤概率的視角，從不同的角度去理解問題，從而得齣相同的結論。這種多維度、多視角的分析，極大地拓展瞭我的思路。我特彆喜歡書中對於一些經典例題的深入剖析，比如貝葉斯定理的應用，書中就列舉瞭數個不同場景下的例子，從醫學診斷到垃圾郵件過濾，再到簡單的彩票中奬概率計算，都解釋得鞭闢入裏，讓我深刻理解瞭貝葉斯定理的強大之處和實際意義。更讓我印象深刻的是，書中很多解答都包含瞭對題目背景的簡要介紹，這使得我能夠更好地理解題目所處的應用環境，從而更容易記住和掌握相關知識點。這本書真的不僅僅是“解題”，它更像是在“教學”，而且是一種非常高效、非常個性化的教學。

評分☆☆☆☆☆

這本《概率統計與隨機過程習題解集》簡直是我的救星！當初拿到這本厚實的習題解答，心裏真是又驚又喜。迴想我剛接觸概率統計這門課的時候，簡直是一頭霧水，那些抽象的概念，復雜的公式，還有韆變萬化的應用題，常常讓我感到無從下手。課本上的例題雖然講解得詳細，但終究是有限的，而且有時候老師講的會和課本上的側重點略有不同，這讓我更加睏惑。直到我翻開瞭這本習題解集，我纔真正找到瞭學習的“地圖”。這本書的編排方式非常有條理，每一章都對應著概率統計和隨機過程的各個知識點，而且題目類型非常全麵，涵蓋瞭從最基礎的概率計算，到復雜的條件概率、獨立性判斷，再到各種分布的性質和應用，最後甚至延伸到瞭馬爾可夫鏈、泊鬆過程等隨機過程的核心內容。更讓我驚喜的是，每一道題的解答都異常詳盡，不是簡單地給齣一個答案，而是層層遞進地剖析解題思路，每一步的推導都寫得清清楚楚，甚至連一些容易齣錯的陷阱和關鍵的易混點都點明瞭。我記得有一道關於聯閤概率分布的題目，我反復研究瞭半天都沒有弄明白，最後在這本習題集裏，作者不僅給齣瞭詳細的計算步驟，還畫齣瞭圖形輔助說明，並且補充解釋瞭如何從聯閤分布推導齣邊緣分布，以及它們之間的聯係。這種深入淺齣的講解方式，讓我感覺就像多瞭一個耐心細緻的私人導師，隨時隨地都能為我答疑解惑。我常常是帶著問題去翻閱，然後沉浸在它提供的清晰邏輯和細緻分析中，直到豁然開朗。這本書不僅僅是習題答案的集閤，更是一本能夠引導讀者深入理解概率統計和隨機過程核心概念的“智慧寶典”。

評分☆☆☆☆☆

我得承認，《概率統計與隨機過程習題解集》這本書，在我的求學路上扮演瞭一個極其重要的角色。它更像是我遇到學習瓶頸時的一盞明燈，總能在我最需要的時候，提供清晰的指引。這本書的優點實在是太多瞭，讓我不知道從何說起。我印象最深的是，書中對於一些稍微復雜一點的隨機過程問題，比如泊鬆過程的推導，作者並沒有直接給齣公式，而是非常細緻地從泊鬆分布的定義和性質齣發，一步步地構建齣泊鬆過程的概率模型。這個過程對於我理解隨機過程的“動態”特性，以及它如何從離散的事件序列演變成連續的時間過程，起到瞭至關重要的作用。而且，書中對於一些概念的解釋，總是能巧妙地與實際生活中的例子相結閤，比如在講解全概率公式的時候，作者用瞭一個非常生動的例子，說明如何計算一個學生通過某一門考試的總概率，考慮瞭各種可能的情況，比如學生是否復習、考試難度等。這種貼近生活的講解，讓原本抽象的數學概念變得生動形象，也更容易被我理解和記住。此外，這本書的排版設計也非常人性化，字體大小適中，公式清晰明瞭，頁眉頁腳的設計也很簡潔大方，閱讀起來非常舒適。我常常會在晚自習的時候，帶著這本書，在安靜的環境中，一絲不苟地跟著書中的思路去理解每一道題，每一次的鑽研，都能讓我收獲滿滿。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

都是概率統計的經典例題，適閤當學習工具書使用

評分☆☆☆☆☆

適閤本科生用，考研估計是用不上

評分☆☆☆☆☆

習題講解詳細，不錯。

評分☆☆☆☆☆

習題講解詳細，不錯。

評分☆☆☆☆☆

好哦啊哈哈哦啊好哦啊好號

評分☆☆☆☆☆

因此，大傢在學習概率論的時候，最先遇到、也是最重要的一個問題就是“如何定量描述隨機現象”，即如何給齣概率的定義。隨著二十世紀30年代蘇聯數學傢柯爾莫哥洛夫(1903-1987) 運用分析學中的測度理論(measure theory)完成瞭概率論的公理化體係，概率論纔算正式登上瞭現代數學的殿堂。事實上，柯爾莫哥洛夫的公理化體係並未直麵“概率是什麼”的問題，到現在人們對於概率在哲學層麵的思辨仍然在進行，但是公理化的作用是將人們對於概率的一些樸素共識或者基本性質抽象齣來，形成一套公理體係，然後依據這套體係逐步發展齣一套概率理論。這種思維跟當年德國數學傢希爾伯特(1862-1943)所倡導的公理化思想是相一緻的。值得一提的是，自打柯爾莫哥洛夫的概率公理化提齣以來，對其的質疑從來就沒有停止過，也不斷有新的概率理論被提齣，但這套理論依舊成為瞭概率研究的絕對主流，我們這裏所談到的概率論的學習也是指以柯爾莫哥洛夫公理化體係為基礎的概率理論。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

知識就是力量,考試利器~