概率统计讲义（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈家鼎 等 著

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• 概率论
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• 概率统计
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• 数据分析
• 理工科
• 研究生教材

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040144048

版次：3

商品编码：10337785

包装：平装

丛书名： 高等学校教材

开本：32开

出版时间：2004-05-01

用纸：胶版纸

页数：452

正文语种：中文

内容简介

《概率统计讲义（第3版）》是在第二版的基础上修订和扩充而成的，系统介绍了概率统计的基础理论和实用方法。内容简明扼要，文字通俗易懂。既注意对基本概念和定理论述准确，又注意介绍各方面的应用例子。只要求读者具有普通微积分知识和一些线性代数知识。
《概率统计讲义（第3版）》可作为高等学校各类专业的教材，也可供有关人员参考。

目录

第一章 随机事件与概率
1 随机事件及其概率
2 古典概型
3 事件的运算及概率的加法公式
4 集合与事件、概率的公理化定义
5 条件概率、乘法公式、独立性
6 全概公式与逆概公式
7 独立试验序列概型

第二章 随机变量与概率分布
1 随机变量
2 离散型随机变量
3 连续型随机变量
4 分布函数与随机变量函数的分布

第三章 随机变量的数字特征
1 离散型随机变量的期望
2 连续型随机变量的期望
3 期望的简单性质及随机变量函数的期望公式
4 方差及其简单性质
5 其他

第四章 随机向量
1 随机向量的（联合）分布与边缘分布
2 两个随机变量的函数的分布
3 随机向量的数字特征
4 关于打维随机向量
5 条件分布与条件期望
6 大数定律和中心极限定理

第五章 统计估值
1 总体与样本
2 分布函数与分布密度的估计
3 最大似然估计法
4 期望与方差的点估计
5 期望的置信区间
6 方差的置信区间
7 寻求置信区间和置信限的一般方法

第六章 假设检验
1 问题的提法
2 一个正态总体的假设检验
3 假设检验的某些概念和数学描述
4 两个正态总体的假设检验
5 比率的假设检验
6 总体的分布函数的假设检验

第七章 回归分析方法
1 一元线性回归
2 多元线性回归
3 逻辑斯谛（Logistic）回归模型

第八章 正交试验法
1 正交表
2 几个实例
3 小结

第八章 附表常用正交表

第九章 统计决策与贝叶斯统计大意
1 统计决策问题概述
2 什么是贝叶斯统计
3 先验分布的确定
4 应用实例——电视机寿命验证试验的贝叶斯方法

第十章 随机过程初步
1 随机过程的概念
2 独立增量过程
3 马尔可夫过程
4 平稳过程
5 时间序列的统计分析简介
附录一排列与组合
附录二关于几种常用的统计量
附表1 正态分布数值表
附表2 ￡分布临界值表
附表3 r2分布I临界值表
附表4 F分布临界值表（a=0．05）
附表5 F分布临界值表（a=0．025）
附表6 F分布临界值表（a=0．01）
习题答案
参考书目

前言/序言

《概率统计讲义（第3版）》保留了第二版的绝大部分内容和优点，同时进行了较大的扩充，以便在内容上和编排上更好地适应高等学校各类专业“概率统计”课程的教学需要及概率统计这门学科的应用需要。本版的特点可概述如下：
（一）增添了许多重要内容（其中一些采用小字排印）。例如：
①在“概率”的定义里，除了保留基本的“频率定义”外，还介绍了概率的“主观定义”和公理化定义：
②对“条件分布”和“条件期望”作了较细致的介绍：
③对寻找置信区间的三种一般性方法进行了全面叙述：
④对“假设检验”中的声值方法进行了全面论述

《概率统计原理与方法》（第3版） 本书系统地阐述了概率论与数理统计的基本理论、核心方法及其在各个领域的广泛应用。作为第三版，本书在保持原有严谨的学术风格和清晰的逻辑结构的基础上，进行了全面的修订与更新，力求更好地反映当前概率统计研究的前沿动态和教学实践的需求。 内容概述： 全书共分为两个主要部分：概率论与数理统计。 第一部分：概率论 本部分奠定了整个学科的基础，深入探讨了随机现象的数学描述和分析工具。 随机事件及其概率： 从集合论的角度出发，精确定义了随机事件，并引入了概率的公理化体系。详细讲解了古典概型、几何概型以及频率与概率的关系，为理解不确定性提供了坚实的理论框架。 随机变量及其分布： 引入了随机变量的概念，区分了离散型和连续型随机变量，并详尽阐述了各种重要的概率分布，包括但不限于： 离散型分布： 伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布等，这些分布广泛应用于描述计数型随机现象。 连续型分布： 均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）、伽马分布、贝塔分布等，它们是描述测量型随机现象的基石。特别地，正态分布因其重要性和普遍性，得到了深入的讨论，包括其性质、变换以及在实际问题中的应用。 多维随机变量： 扩展了随机变量的概念，引入了二维及以上随机变量，探讨了联合分布、边缘分布、条件分布的概念，以及协方差、相关系数等衡量随机变量之间线性关系的指标。独立性作为多维随机变量的一个重要属性，也得到了充分的讲解。 随机变量的数字特征： 详细介绍了期望、方差、标准差等基本数字特征，以及它们在刻画随机变量集中趋势和离散程度中的作用。同时，还讨论了矩母函数、特征函数等工具，它们在理论分析和分布推导中具有重要价值。 大数定律与中心极限定理： 这是概率论中最具深远意义的理论成果。本书详细阐述了大数定律（包括切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、强大数定律）如何揭示大量独立同分布随机变量的均值趋于其期望的规律，以及中心极限定理（包括林德伯格-费勒中心极限定理、棣莫弗-拉普拉斯定理）如何说明大量独立同分布随机变量的和（或均值）在一定条件下近似服从正态分布。这些定理是统计推断的理论基础。 第二部分：数理统计 本部分将概率论的理论工具应用于从样本数据中进行推断和决策。 统计量及其分布： 引入了统计量的概念，即样本的函数，并着重介绍了样本均值、样本方差等常用统计量。详细讨论了这些统计量在正态总体下的抽样分布，特别是卡方分布、t分布和F分布，它们是后续统计推断的核心工具。 参数估计： 探讨了如何根据样本信息估计总体的未知参数。 点估计： 介绍了矩估计法和最大似然估计法，并对估计量的优良性准则（无偏性、有效性、一致性）进行了深入分析。 区间估计： 讲解了置信区间的概念和构造方法，包括对均值、方差、比例等参数的置信区间的求解，使我们能够量化估计的精度。 假设检验： 介绍了统计假设检验的基本思想、步骤和常用方法。 单样本检验： 如Z检验、t检验、卡方检验，用于检验单个总体的参数是否符合预设值。 双样本检验： 如t检验、F检验，用于比较两个总体的参数是否存在差异。 拟合优度检验： 如卡方拟合优度检验，用于检验观测数据是否服从某个理论分布。 独立性检验： 如卡方独立性检验，用于检验两个分类变量之间是否相互独立。 方差分析： 介绍了一种重要的统计技术，用于比较多个样本均值是否存在显著差异，特别在农业、医学、工业等领域有广泛应用。 回归分析： 探讨了变量之间的关系，特别是线性回归模型。 一元线性回归： 讲解了如何建立和拟合一条直线来描述两个变量之间的关系，以及如何进行参数估计和检验。 多元线性回归： 扩展到多个自变量与一个因变量之间的关系，介绍了模型的构建、解释和评估。 相关分析： 进一步研究变量之间的线性相关程度，计算相关系数并进行检验。 更新与特色： 第三版在内容上进行了多方面的提升，以更好地服务于读者： 内容增补与深化： 增加了部分前沿概念的介绍，如信息论初步、蒙特卡罗方法简介等，拓宽了读者的视野。对一些核心概念的阐释更加深入，例证更加丰富。 习题更新与优化： 大量更新了课后习题，既有巩固基本概念的基础题，也有启发思考的应用题和综合题，题型更加多样，难度适中，有助于读者加深理解和提高解题能力。 案例分析强化： 引入了更多贴近实际应用的案例分析，展示概率统计方法在工程、经济、金融、生物、医学、社会科学等领域的具体应用，帮助读者理解理论与实践的联系。 图表与可视化： 恰当使用图表和可视化手段，直观展示概率分布、抽样分布、回归曲线等，使抽象的概念更加易于理解。 语言表述精炼： 在保持严谨性的同时，力求语言表述更加清晰、流畅，逻辑性更强，便于读者阅读和学习。 适用对象： 本书适合高等院校相关专业（如数学、统计学、计算机科学、经济学、工程学、管理学、物理学、生物学等）的本科生、研究生作为教材或参考书。同时，也适合从事相关研究或工作的科研人员、工程师、数据分析师等，希望系统学习或巩固概率统计理论和方法的读者。 通过对本书的学习，读者将能够掌握概率论和数理统计的基本原理，熟悉常用的统计分析方法，并能够运用这些工具解决实际问题，为进一步深入学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于，它不仅仅是在教授知识，更是在培养一种严谨的科学思维。作者在编写过程中，始终将读者置于一个探索和发现的视角，引导我们一步步地理解概率统计的深层逻辑。在概率论部分，作者从最基本的“样本空间”和“事件”概念入手，逐步深入到“概率的公理化定义”，并详细阐述了“条件概率”、“独立性”以及“贝叶斯定理”等核心概念。我尤其喜欢作者在讲解“随机变量”时，对离散型和连续型随机变量的区分，以及对它们的期望、方差、概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）的详细介绍。书中对各种重要概率分布（如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布、对数正态分布等）的系统介绍，为我打开了新的视野。作者不仅给出了它们的数学定义，还深入分析了它们各自的特点和应用场景，例如，在讨论“均匀分布”时，作者详细分析了它在描述无偏抽样或事件发生概率均等情况下的应用，如在模拟实验中生成随机数，或者在某些统计模型中作为先验分布。这让我能够将抽象的数学模型与实际问题联系起来。在数理统计部分，本书更是让我眼前一亮。从“参数估计”的各种方法（点估计和区间估计），到“假设检验”的原理和步骤，再到“回归分析”的模型构建和解释，都写得非常到位。我特别欣赏作者在讲解“假设检验”时，对 P 值和统计显著性的详细阐释，以及对第一类错误和第二类错误概念的深入分析。这让我能够更严谨地进行数据分析和决策。这本书让我真正体会到，概率统计不仅仅是枯燥的公式和计算，更是一种洞察世界、理解随机性、做出明智决策的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编写风格让我耳目一新。作为一本学术讲义，它既保持了严谨的学术性，又充满了人文关怀。在内容编排上，作者展现了极高的专业素养，将概率论和数理统计这两个看似独立但又密不可分的领域，巧妙地融为一体。序言部分对于全书内容结构和学习方法的建议，让我受益匪浅。在概率论部分，作者从最基本的集合论概念出发，逐步深入到概率的测度理论，并详细阐述了各种重要的概率分布，如泊松分布、指数分布、正态分布、对数正态分布等。我尤其赞赏作者在讲解随机变量的期望和方差时，不仅提供了数学定义，还深入分析了它们在不同场景下的统计意义，例如，在金融风险管理中，期望可以代表预期收益，方差则可以衡量收益的波动性。这种深度解析，让我对这些基本概念有了更深刻的理解。书中的一个突出亮点在于对“条件概率”和“独立性”的深入探讨。作者通过一系列精心设计的例子，例如天气预报中的条件概率，或者游戏中的独立事件，来阐释这两个概念的重要性，以及它们在统计推断中的广泛应用。在数理统计部分，本书的价值更是得以充分体现。作者从参数估计出发，详细介绍了点估计和区间估计的各种方法，如矩估计法、最大似然估计法，以及置信区间的构建。在讲解假设检验时，作者不仅给出了各种检验方法（如 Z 检验、t 检验、卡方检验、F 检验）的原理和步骤，还特别强调了统计学中“无错误”是不存在的，并详细阐述了第一类错误和第二类错误的概念，以及如何权衡它们。这让我深刻体会到统计推断的严谨性和局限性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触人工智能领域的学生，我发现概率统计是理解许多机器学习算法，例如贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型、高斯混合模型等的基础。而这本《概率统计讲义（第3版）》无疑是我学习路上的重要基石。作者在内容的组织上，既注重理论的严谨性，又强调实践的应用性。在概率论部分，作者从最基本的“概率空间”概念入手，详细阐述了“条件概率”、“独立性”、“全概率公式”等核心概念，并辅以大量的实例，让我能够清晰地理解这些概念的实际含义。我尤其欣赏作者在讲解“随机变量”时，对离散型和连续型随机变量的区分，以及对它们的期望、方差、概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）的详细介绍。书中对各种重要概率分布（如二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布、对数正态分布等）的系统介绍，为我打开了新的视野。作者不仅给出了它们的数学定义，还深入分析了它们各自的特点和应用场景，例如，在讨论“指数分布”时，作者详细分析了它在描述事件发生间隔时间的模型中的应用，如设备故障间隔时间、通信系统中数据包到达间隔时间等，这让我能够将抽象的数学模型与实际问题联系起来。在数理统计部分，本书更是让我受益匪浅。从“参数估计”的各种方法（点估计和区间估计），到“假设检验”的原理和步骤，再到“回归分析”的模型构建和解释，都写得非常透彻。我特别欣赏作者在讲解“回归分析”时，不仅阐述了线性回归的基本原理，还讨论了多元回归、非参数回归等更高级的方法，以及模型诊断和变量选择的重要原则。这些内容，为我理解和实现更复杂的机器学习模型提供了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在读博士生，我深知扎实的理论基础对于进行前沿研究的重要性。而这本《概率统计讲义（第3版）》正是这样一本能够为我提供坚实理论支撑的著作。作者在内容组织上，采取了一种由浅入深、层层递进的方式，将概率论和数理统计这两个庞大的知识体系，清晰地展现在读者面前。在概率论的部分，作者首先从概率的公理化定义入手，详细阐述了条件概率、全概率公式、贝叶斯公式等核心概念，并辅以大量的实例，让我能够清晰地理解这些概念的实际含义。我尤其喜欢作者在讲解“随机变量”及其“分布函数”时，对离散型和连续型随机变量的区分以及各自的性质的详细阐述。书中对常见概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等）的系统介绍，不仅给出了它们的概率密度函数或质量函数，还深入探讨了它们的期望、方差、矩母函数等性质，并提供了丰富的应用场景，让我能够灵活运用它们来建模实际问题。在数理统计的部分，本书的价值更是得到充分体现。从参数估计到假设检验，再到回归分析，作者都进行了系统而深入的讲解。我特别欣赏作者在讲解“假设检验”时，不仅阐述了各种检验方法的原理和步骤，还着重强调了统计显著性、P 值以及第一类错误和第二类错误等概念，这对于我理解和进行统计研究至关重要。此外，书中对“方差分析”、“卡方检验”等高级统计方法的介绍，也为我的深入研究提供了宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本《概率统计讲义（第3版）》绝对是我近年来读过的最令人印象深刻的教材之一。作为一名刚刚踏入数据科学领域的研究生，我之前对概率统计的理解可以说是一知半解，很多概念仅仅停留在理论层面，缺乏实际应用的直观感受。翻开这本书，我立刻被它清晰的逻辑和层层递进的讲解所吸引。作者并没有一开始就抛出复杂的公式和证明，而是循序渐进地引入基本概念，比如随机事件、概率的基本性质，然后逐步深入到条件概率、全概率公式、贝叶斯定理等核心内容。我尤其喜欢书中对每个概念的引入都伴随着大量的、贴近现实的例子，例如在讲解泊松分布时，作者详细分析了单位时间内某事件发生的次数，无论是呼叫中心的来电数、网站的访问量，还是某些罕见病的发病率，都通过这些生动的例子变得易于理解和记忆。更让我惊喜的是，书中不仅停留在概念的介绍，而是深入探讨了这些概念在实际问题中的应用。比如，在讲解中心极限定理时，作者花了很大的篇幅来解释为什么在许多自然和社会现象中，大量随机因素的叠加会趋向于正态分布，并给出了诸如测量误差、产品质量控制等多个领域的应用案例，这让我深刻体会到概率统计的强大解释力和预测能力。这种“由浅入深，由表及里”的讲解方式，让我感觉自己不是在被动地学习知识，而是在主动地探索和构建对概率统计的理解。即使是一些稍显抽象的理论，通过作者精妙的阐述和丰富的案例，也变得豁然开朗，仿佛醍醐灌顶。我甚至发现，一些之前困扰我多年的关于随机过程和统计推断的疑问，在这本书的框架下得到了清晰的解答。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是，它是一本真正“好用”的书。不是那种只停留在理论层面，读完后却不知道如何运用于实际的教材。作者在编写过程中，显然投入了大量的心血去思考读者在学习过程中可能遇到的困惑，并试图通过最清晰的语言和最恰当的例子来解决这些问题。在阅读过程中，我发现许多我之前觉得晦涩难懂的统计概念，在这本书的讲解下变得异常生动和直观。例如，在讲解“似然函数”时，作者没有直接给出复杂的数学公式，而是通过一个假设情境，例如“我们观察到了一组数据，现在我们想知道哪个模型参数最有可能产生这些数据？”，然后引出了似然函数的概念，并解释了最大似然估计（MLE）的思想。这种“从问题出发，再引出理论”的方式，让我觉得非常受用。此外，书中对“回归分析”的讲解也让我印象深刻。从最简单的线性回归，到多重线性回归，再到非线性回归，作者都给出了详细的模型构建、参数估计、模型诊断和模型选择的步骤。书中还讨论了各种常见的回归问题，如多重共线性、异方差性、自相关等，并给出了相应的处理方法。这些内容对于我在实际工作中进行建模预测，分析变量之间的关系，提供了非常坚实的基础。我甚至觉得，这本书不仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在一步步地引导我掌握概率统计的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是在进行一场严谨而又充满启发性的学术漫步。作者在处理概率统计这样可能显得枯燥的学科时，展现出了非凡的驾驭能力。序言部分就明确了本书的定位——既要扎实理论基础，又要兼顾实际应用，这让我对接下来的学习充满了期待。在内容的组织上，作者非常注重逻辑的连贯性，从概率论的基础，如样本空间、事件的关系、各种概率的计算方法，到随机变量及其分布，再到多维随机变量的联合分布和边缘分布，每一步都衔接得天衣无缝。我特别欣赏作者在讲解随机变量的期望和方差时，不仅给出了数学定义，还用通俗易懂的语言解释了它们在统计学中的意义——期望代表了事件的平均结果，方差则衡量了结果的离散程度。这些解释让我能够更深刻地理解这些统计量背后蕴含的物理或经济意义。书中的一个亮点在于对各种重要概率分布的详细介绍，例如二项分布、几何分布、负二项分布、指数分布、伽马分布、贝塔分布等等。作者不仅给出了它们的概率质量函数（PMF）或概率密度函数（PDF），还深入探讨了它们的期望、方差、矩母函数等性质，并提供了大量不同领域的应用场景，如在金融领域分析股票收益率的分布，在工程领域分析设备故障间隔时间等。这些具体的例子让抽象的分布函数变得触手可及，也让我能够灵活运用它们来解决实际问题。我甚至觉得，仅仅是消化书中关于概率分布的部分，就已经能极大地提升我对数据背后规律的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，一开始我对这本《概率统计讲义（第3版）》并没有抱太高的期望，毕竟概率统计对我来说一直是一个比较抽象的学科。但是，当我翻开这本书，并且开始阅读其中的内容时，我被深深地吸引了。作者的写作风格非常独特，他能够用非常清晰、直观的语言，将那些看似复杂的数学概念解释得明明白白。例如，在讲解“样本空间”和“事件”时，作者并没有仅仅给出定义，而是通过掷骰子、抛硬币等生活化的例子，让我能够迅速理解。在讲解“概率”时，作者更是深入浅出地阐述了古典概型、统计概型和公理化概型，并详细解释了概率的各种性质。我尤其喜欢作者在讲解“随机变量”时，对离散型和连续型随机变量的区分，以及对它们的期望、方差、概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的详细介绍。这些概念，让我能够更好地理解数据的不确定性和变异性。书中对各种重要概率分布（如二项分布、泊松分布、几何分布、指数分布、正态分布、伽马分布等）的系统介绍，为我打开了新的视野。作者不仅给出了它们的数学定义，还深入分析了它们各自的特点和应用场景，例如，在讨论“泊松分布”时，作者详细分析了它在单位时间内发生某事件次数的应用，如电话呼叫数、顾客到达数等，这让我能够将抽象的数学模型与实际问题联系起来。在数理统计部分，本书更是让我眼前一亮。从“参数估计”的各种方法（点估计和区间估计），到“假设检验”的原理和步骤，再到“回归分析”的模型构建和解释，都写得非常到位。我特别欣赏作者在讲解“假设检验”时，对 P 值和统计显著性的详细阐释，以及对第一类错误和第二类错误概念的深入分析。这让我能够更严谨地进行数据分析和决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排方式真的让我惊叹。它不是那种一本正经、读起来让人打瞌睡的教科书，而是充满了智慧和启发性。作为一名金融行业的从业者，我深知概率统计在风险管理、投资组合优化、衍生品定价等领域的关键作用。而这本书，恰恰为我提供了最直接、最实用的知识体系。在概率论部分，作者从最基本的“随机事件”和“概率”概念入手，一步步引导读者理解“条件概率”、“独立性”以及“全概率公式”等核心概念。我尤其欣赏作者在讲解“随机变量”时，对离散型和连续型随机变量的区分，以及对它们的期望、方差、高阶矩的详细阐述。这些基本概念，是理解后续更复杂统计模型的基石。书中对各种经典概率分布（如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布、对数正态分布等）的介绍，不仅仅是给出公式，更重要的是分析了它们的适用场景和内在联系。例如，作者在讲解“正态分布”时，详细解释了它在自然界和社会现象中的普遍性，并将其与“中心极限定理”联系起来，让我对这个“万能”的分布有了更深的认识。在数理统计部分，本书更是展现了其强大的实战价值。从“参数估计”的各种方法（矩估计、最大似然估计），到“区间估计”的原理和构建，再到“假设检验”的详细步骤和 P 值的解释，都写得非常透彻。我尤其喜欢书中对“线性回归”和“多元回归”的讲解，它不仅给出了模型构建的理论，还讨论了模型的拟合优度、参数的显著性检验以及如何处理多重共线性等实际问题。这些内容，直接为我在金融领域进行建模和分析提供了宝贵的工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事数据分析工作的从业者，在日常工作中经常需要处理海量数据，而理解和应用概率统计的知识是我的核心竞争力之一。坦白说，市面上关于概率统计的书籍很多，但能够真正做到理论扎实、深入浅出、兼顾实用的却屈指可数。而这本《概率统计讲义（第3版）》无疑是其中的佼佼者。它并没有回避任何复杂的理论，而是以一种系统性的方式将概率论和数理统计有机地结合在一起。在概率论部分，作者对公理化概率、条件概率、独立性、马尔可夫链等概念的阐述清晰而严谨，并且在引入每一个新概念时，都会给出详细的数学推导过程，让我能够理解其来龙去脉。特别是在讲解“大数定律”和“中心极限定理”时，作者深入浅出地解释了它们在统计推断中的重要性，以及为什么它们能够成为统计学的重要基石。这些理论的讲解不是为了炫技，而是为了让读者真正理解统计模型背后的数学原理，从而能够更自信地进行模型选择和结果解读。到了数理统计部分，本书更是展现了其价值。从参数估计（点估计和区间估计），到假设检验，再到回归分析，每一个章节都循序渐进，逻辑清晰。我尤其喜欢关于假设检验的讲解，作者通过大量的实例，如“t检验”、“卡方检验”、“F检验”，详细介绍了它们的适用条件、检验步骤和 P 值的含义，并且还重点强调了统计决策中可能出现的两类错误，以及如何根据实际情况进行权衡。这些内容对于我在实际工作中进行数据驱动的决策至关重要。

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讲的清楚 非常简单 有益于初学者

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挺好的，谢谢啦，再看看。

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好

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不错不错不错不错不错

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考研用的概率统计，不考国家卷，参考书也这么非主流。

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教科书，内容可以，挺好！

评分☆☆☆☆☆

不错 挺好 难以适中