概率导论(第2版修订版)/图灵数学统计学丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 伯特瑟卡斯齐齐克利斯 编

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出版社： 人民邮电

ISBN：9787115405074

商品编码：10356838531

开本：16

出版时间：2016-01-01

基本信息

书名：2014年执业兽医资格考试应试指南(兽医全科类)

定价：180.00元

作者：中国兽医协会 组织编写

出版社：中国农业出版社

出版日期：2014-04-01

ISBN：9787109189720

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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国家执业兽医资格考试**指定用书；各学科专家编写；紧扣新考纲变化，专业解析考题新动向；考生复习备考的重要指南

内容提要

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为配合和服务执业兽医资格考试工作，中国兽医协会组织各学科的专家，紧密围绕《2014年全国执业兽医资格考试大纲》要求的知识点，精心组织编写而成。本书重点突出，结构合理，逻辑性强，便于考生理解和记忆。为参加执业兽医资格考试的考生高效复习、备考，提高考试能力提供卓有成效的帮助。本书是2014年执业兽医资格考试的指定考试用书。内容包括动物解剖学组织学籍胚胎学、动物生理学、动物生物化学、动物病理学、兽医药理学、兽医微生物学与免疫学、兽医传染病学、兽医寄生虫学、兽医公共卫生学、兽医临床诊断学、兽医内科学、兽医外科学与外科手术学、兽医产科学、中兽医学、兽医法律法规等。

目录

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上 册
篇 兽医法律法规
单元 中华人民共和国动物防疫法
第二单元 动物防疫条件审查
第三单元 动物检疫管理
第四单元 执业兽医及诊疗机构管理
第五单元 动物疫病防控法律制度
第六单元 兽药管理法律制度
第七单元 病原微生物安全管理法律制度
第八单元 世界动物卫生组织(OIE)及其标准
第九单元 执业兽医职业道德
第二篇 动物解剖学、组织学及胚胎学
单元 概述
第二单元 骨骼
第三单元 关节
第四单元 肌肉
第五单元 被皮系统
第六单元 内脏
第七单元 消化系统
第八单元 呼吸系统
第九单元 泌尿系统
第十单元 生殖系统
第十一单元 心血管系统
第十二单元 淋巴系统
第十三单元 神经系统
第十四单元 内分泌系统
第十五单元 感觉器官
第十六单元 家禽解剖特点
第十七单元 胚胎学
第三篇 动物生理学
第四篇 动物生物化学
第五篇 动物病理学
第六篇 兽医药理学
第七篇 兽医微生物学与免疫学
第八篇 兽医传染病学
下 册
第九篇 兽医寄生虫学
第十篇 兽医公共卫生学
第十一篇 兽医临床诊断学
第十二篇 兽医内科学
第十三篇 兽医外科与外科手术学
第十四篇 兽医产科学
第十五篇 中兽医学

作者介绍

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中国兽医协会组织编写

文摘

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序言

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概率导论 (第2版修订版) / 图灵数学统计学丛书 简介 缘起与定位 本书作为“图灵数学统计学丛书”中的重要一员，旨在为读者构建一个坚实、清晰且富有洞察力的概率论基础。在当今数据科学、人工智能、金融工程乃至自然科学的各个领域，概率论都扮演着不可或缺的核心角色。它不仅仅是一门抽象的数学分支，更是我们理解不确定性、量化风险和进行理性决策的根本工具。 本“导论”并非对现有教材的简单重复，而是致力于在严谨性与可读性之间寻求最佳平衡。第二版修订版，在吸取了第一版广大读者的反馈和教学实践经验的基础上，进行了细致的打磨与升级。其核心目标是：让初学者能够无畏地踏入概率的殿堂，并使有一定基础的读者能够深化理解，触及现代概率论的精髓。 内容结构与核心特色 本书的结构设计遵循了从基础概念到高级理论的自然递进逻辑，确保知识点的衔接流畅且逻辑严密。 第一部分：概率论的基石——公理化方法与基本概念 开篇部分着重于建立概率论的公理化基础。我们不再停留在高中阶段基于古典概型的直观理解上，而是系统地引入概率空间的概念，包括样本空间、事件域（$sigma$-代数）和概率测度。 集合论基础的再审视： 针对读者可能存在的集合论知识空缺，本部分提供了必要的预备知识回顾，强调 $sigma$-代数在定义“可测事件”上的关键性作用，这是现代概率论的逻辑起点。 条件概率与独立性： 对条件概率进行了深入的探讨，并详细阐述了事件的独立性及其在复杂系统分析中的应用。引入了条件期望的概念，作为后续随机变量分析的桥梁。 第二部分：随机变量的塑形——离散与连续模型 此部分是概率论的核心内容，专注于描述和分析随机现象的数学模型——随机变量。 离散随机变量： 系统介绍了二项分布、泊松分布、几何分布等常见离散模型，并详细推导了它们的概率质量函数（PMF）及其矩（期望和方差）。特别地，对泊松过程（作为随机事件发生率的描述）进行了较为直观的阐释。 连续随机变量： 重点讲解了概率密度函数（PDF）的概念，并深入分析了均匀分布、指数分布、以及极为重要的正态分布。正态分布部分不仅展示了其数学性质，更强调了其在中心极限定理中的基础地位，并提供了多种形式的正态分布（如卡方分布、t分布、F分布）的引入。 联合分布与随机向量： 扩展到多维随机变量的情况，详细讨论了联合概率分布、边际分布，以及随机变量的独立性的严谨定义。对协方差、相关系数的讨论，帮助读者理解变量之间的线性关系。 第三部分：期望的深度——矩、函数与变换 本章旨在深化读者对“期望”这一核心概念的理解，并将其推广到更复杂的场景。 随机变量函数的期望： 导出了换元公式（对离散和连续情况分别讨论），这是计算复杂函数期望的基石。 矩生成函数（MGF）与特征函数（CF）： 引入了MGF和CF，强调了特征函数在证明唯一性、处理和的分布问题上的强大威力，这是理解更高级概率工具的关键。 第四部分：极限理论的辉煌——依概率收敛与大数定律 概率论的威力在于其对大样本行为的预测能力。本部分是理论的高潮。 收敛性的分类： 细致区分了依概率收敛、方差收敛和几乎必然收敛，明确了它们之间的关系，这是理解统计推断稳定性的前提。 大数定律（LLN）： 从切比雪夫不等式出发，推导出弱大数定律，并进一步引入了更强大的强大数定律（Kolmogorov形式），清晰地展示了样本均值何时能够稳定地收敛于真实期望。 第五部分：连接统计的桥梁——中心极限定理（CLT） 中心极限定理是概率论中最深刻、应用最广泛的成果之一。 CLT的精确叙述： 详细介绍了标准形式的中心极限定理，并解释了为什么正态分布在统计学中占据如此中心的位置。 应用与推广： 讨论了CLT在近似计算和统计推断中的实际意义，并简要提及了更广泛的福克-普拉纳定理（Lindeberg-Feller CLT）的思想，为读者后续学习概率论进阶课程（如随机过程）埋下伏笔。 教材特色与读者对象 面向对象： 本书主要面向数学、统计学、计算机科学（特别是机器学习和数据挖掘方向）、经济学和工程学等专业的高年级本科生和研究生。它也适合希望系统性回顾和深化概率论基础的专业人士。 显著特点： 1. 例题驱动，直观辅助： 每个核心概念后都附有精心设计的例题，这些例题不仅是计算练习，更是对抽象概念的具体化诠释。 2. 严谨而不失灵活性： 坚持概率论的公理化框架，确保理论的严谨性，同时在讲解过程中采用启发式的语言，避免过度依赖复杂的数学推导而忽略了背后的概率直觉。 3. 修订亮点： 第二版修订中，我们特别加强了对随机变量独立性在更复杂场景（如高维向量）下的讨论，并更新了部分习题，使其更贴近现代应用领域中遇到的问题类型。 通过本书的学习，读者将不仅仅是学会了如何计算概率，而是真正掌握了用概率的思维方式去分析和建模现实世界中不确定性的能力。本书力求成为读者通往高等概率论、数理统计、随机过程等前沿领域的坚实跳板。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常“英式幽默”，虽然主题是严肃的数学，但作者的笔触中透露着一种轻松和睿智。它不像一些翻译过来的教材那样，读起来有明显的“翻译腔”，而是非常流畅自然，仿佛一位经验丰富的教授正在面对面给你讲课。阅读过程中，我感觉自己不是在啃一本教科书，而是在与一位学识渊博的朋友探讨概率的奥秘。书中对一些历史背景的穿插也很有趣，能让人了解到这些概率工具是如何一步步发展起来的，这极大地增强了学习的代入感和趣味性。这种带有温度的教学方式，对于那些容易对数学感到畏惧的读者来说，无疑是一剂强心针。我甚至会主动去阅读那些“拓展阅读”的部分，因为它们往往蕴含着作者的独到见解和对学科的热爱，这种体验在很多同类书籍中是极其罕见的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理概率论中的那些“灰色地带”时表现得尤为出色。很多教材对大悖论或者看似反直觉的概率问题往往一笔带过，但这本书却敢于深入挖掘，用清晰的数学语言剖析这些难题的根源。比如，对于蒙提霍尔问题（Monty Hall Problem）的讨论，它不仅给出了正确的答案，更重要的是，它详细阐述了“先验概率”和“后验概率”在信息更新过程中的动态变化，这让我对概率的动态本质有了更深刻的理解。这种对细节的执着和对概念模糊性的清晰界定，是判断一本高级教材是否合格的重要标准。这本书在这方面做到了极致，它不仅仅是知识的传授者，更像是一位思维的塑造者，它训练你用一种更加精确和审慎的方式去审视世界中的不确定性。

评分☆☆☆☆☆

从一个侧重应用的角度来看，这本书的价值简直是无可估量。它没有将理论和实际应用割裂开来，而是非常巧妙地将金融建模、机器学习中的随机性处理等现代热点问题融入到章节的例题和讨论中。例如，它对随机变量函数的变换、矩方法等基础工具的讲解，无不与现代数据分析的实际需求紧密挂钩。我过去一直苦于找不到一个能有效连接理论和编程实践的桥梁，而这本书恰恰提供了这个框架——它教会你如何思考概率，而不是仅仅如何计算概率。我甚至开始用书中介绍的方法去重新审视我正在进行的一个项目中的误差分析，效果立竿见影。对于渴望将数学知识转化为生产力的工程师和分析师来说，这本书的指导意义远超一般意义上的教材范畴。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书时，最先注意到的是它排版上的用心。页边距的处理恰到好处，使得在阅读复杂的公式推导时，眼睛不容易疲劳。而且，插图的质量非常高，那些图形化的解释，比如对中心极限定理的演示，远比干巴巴的文字描述来得有效得多。我过去在其他地方学习这部分内容时总是感到云里雾里，但在这本书里，图表的辅助作用简直是点睛之笔，瞬间打通了我的思维堵塞点。作者在细节上的把控也体现了专业性，比如在处理条件概率和独立性概念的区分时，用了好几页篇幅进行细致的辨析，这种严谨态度让人非常信服。对我个人而言，这本书最大的价值在于它构建了一个非常稳固的数学基础框架，让我能够自信地去面对后续更深入的数理统计学习。我敢说，这本书足以成为我数学工具箱里最锋利的一把瑞士军刀。

评分☆☆☆☆☆

这本统计学教材真是让人眼前一亮，它不像传统教科书那样枯燥乏味，而是用一种非常直观和生动的方式来阐述概率论的核心概念。作者的叙述逻辑清晰，从最基础的定义出发，逐步深入到复杂的随机过程。我尤其喜欢它在讲解马尔可夫链和贝叶斯推断时的处理方式，作者没有仅仅停留在公式的罗列，而是结合了大量的实际案例，让我能够真正理解这些理论在现实世界中的应用价值。比如，在解释大数定律时，书中用了一个非常贴切的例子，让我一下子就把握住了其精髓。对于初学者来说，这本书的难度设置非常友好，它提供了足够的背景知识铺垫，使得我们能够平稳地过渡到更高阶的主题。当然，对于那些希望深入研究的读者，书后的习题设计也相当有挑战性，既有巩固基础的计算题，也有启发思维的证明题，让人感到物有所值。总而言之，这是一本集理论深度与实践应用完美结合的优秀著作，非常值得推荐给所有对概率统计感兴趣的读者。