大學數學立體化教材:概率論與數理統計(經管類.第4版)

大學數學立體化教材:概率論與數理統計(經管類.第4版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

吳贛昌 編
圖書標籤:
  • 概率論
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齣版社: 中國人民大學齣版社
ISBN:9787300139760
版次:4
商品編碼:10810395
包裝:平裝
叢書名: 21世紀數學教育信息化精品教材,大學數學立體化教材
開本:16開
齣版時間:2011-08-01
用紙:膠版紙
頁數:320

具體描述

編輯推薦

  ◆學習空間——登錄網絡學習空間,可與來自全國的良師益友交流互動
  ◆學習軟件——配套建設的集成性、交互式多媒體學習軟件為您的學習提供便利
  ◆教學係統——為教師用戶專門建設並免費提供與教材配套的多媒體係統軟件
  ◆課程平颱——為院校單位用戶建設瞭大學數學網絡學習平颱
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  (1)選用“21世紀數學教育信息化精品教材”的所有數學教師均可免費獲得相應教材的“大學數學多媒體教學係統”;
  (2)教材采用達到一定量的院校可與作者團隊聯係免費安裝相應課程的“大學數學網絡學習平颱”的基本模塊,並可進一步選裝課程論壇模塊與在綫測試模塊;
  (3)教材采用達到一定量的院校可與作者團隊聯係免費安裝相應課程的“大學數學試題庫係統”(第二版),並可進一步選裝網絡版的“大學數學試題庫係統”。

內容簡介

  《大學數學立體化教材:概率論與數理統計(經管類.第4版)》介紹概率論與數理統計的基本概念、基本理論和方法,並結閤計算機使學生能利用數學軟件解決一些簡單的概率統計問題。內容包括隨機事件及其概率,隨機變量及其分布,多維隨機變量的數字特徵,大數定律和中心極限定理,數理統計的基本概念,參數估計,假設檢驗,方差分析和迴歸分析初步等。每個章末均有習題,供學生練習之用。
  《大學數學立體化教材:概率論與數理統計(經管類.第4版)》可作為工科、理科(非數學)類各專業本科學生的教材和相關課程教師的參考用書。

目錄

引言
第一章 隨機事件及其概率
1.1 隨機事件及其運算
1.1.1 隨機試驗
1.1.2 隨機事件與樣本空間
1.1.3 事件之間的關係及其運算
1.2 概率的定義及其運算
1.2.1 頻率
1.2.2 概率的統計定義
1.2.3 概率的公理化定義
1.2.4 古典概型
1.2.5 幾何概率
1.3 條件概率
1.3.1 條件概率
1.3.2 乘法公式
1.3.3 全概率公式
1.3.4 貝葉斯(Bayes)公式
1.4 事件的獨立性
1.4.1 事件的獨立性
1.4.2 伯努利(Bernoulli)試驗模型
習題一
第二章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量及其分布函數
2.1.1 隨機變量
2.1.2 隨機變量的分布函數
2.2 離散型隨機變量及其概率分布
2.2.1 離散型隨機變量及其分布律
2.2.2 離散型隨機變量的常用分布
2.3 連續型隨機變量及其概率分布
2.3.1 連續型隨機變量及其密度函數
2.3.2 連續型隨機變量的常見分布
2.4 隨機變量的函數及其分布
2.4.1 離散型隨機變量的函數的概率分布
2.4.2 連續型隨機變量的函數的概率分布
習題二
第三章 多維隨機變量及其分布
3.1 多維隨機變量及其分布
3.1.1 二維隨機變量及其分布函數
3.1.2 二維離散型隨機變量及其概率分布
3.1.3 二維連續型隨機變量及其概率分布
3.1.4 n維隨機變量及其概率分布
3.2 二維隨機變量的條件分布
3.2.1 二維離散型隨機變量的條件分布
3.2.2 二維連續型隨機變量的條件分布
3.3 隨機變量的獨立性
3.3.1 兩個隨機變量的獨立性
3.3.2 n個隨機變量的獨立性
3.4 兩個隨機變量的函數及其分布
3.4.1 兩個離散型隨機變量的函數的概率分布
3.4.2 兩個連續型隨機變量的函數的概率分布
習題三
第四章 隨機變量的數字特徵
4.1 隨機變量的數學期望
4.1.1 離散型隨機變量的數學期望
4.1.2 連續型隨機變量的數學期望
4.1.3 隨機變量函數的數學期望
4.1.4 數學期望的性質
4.2 隨機變量的方差
4.2.1 方差概念
4.2.2 方差的性質
4.3 幾種重要隨機變量的數學期望和方差
4.3.1 二項分布
4.3.2 泊鬆分布
4.3.3 均勻分布
4.3.4 指數分布
4.3.5 正態分布
4.4 協方差和相關係數矩
4.4.1 協方差和相關係數
4.4.2 矩和協方差矩陣
習題四
……
第五章 大數定律和中心極限定理
第六章 數理統計的基本概念
第七章 參數估計
第八章 假設檢驗
第九章 方差分析和迴歸分析初步
第十章 數學軟件與應用實例
習題答案
附錶

前言/序言


經典著作的深度探索與現代視角的融閤 《概率論與數理統計基礎教程:麵嚮經濟與管理科學的嚴謹構建》 本書旨在為學習概率論與數理統計的經管類專業學生提供一套既嚴格又富有應用導嚮的教材。在信息爆炸與數據驅動決策日益成為主流的今天,紮實的概率統計基礎是每一位未來經濟管理者和分析師的必備素養。本書力求在保持數學理論嚴謹性的同時,緊密結閤經濟學、金融學、管理學等領域的實際問題,實現理論與實踐的無縫對接。 第一部分:概率論——隨機世界的精確刻畫 本部分從最基本的隨機現象入手,逐步構建起概率論的完整體係。我們深知,對於非數學專業的學生而言,抽象的概念往往是理解的難點,因此,我們采用瞭大量貼近現實的經濟場景和管理案例來闡釋抽象的概率模型。 第一章 隨機事件與概率的基本概念: 我們從經典的伯努利試驗、排列組閤入手,引入頻率學派與主觀概率的哲學爭論,強調理解概率的本質遠比記住公式重要。重點闡述瞭古典概型、幾何概型及其適用範圍,並對條件概率和事件的獨立性進行瞭細緻的辨析,特彆關注瞭在市場信息不對稱情況下的獨立性判斷。 第二章 隨機變量及其分布: 隨機變量是連接現實世界與數學模型的橋梁。本書詳細區分瞭離散型和連續型隨機變量。在離散型中,對二項分布、泊鬆分布(特彆是在描述客戶到達率、突發事件頻率方麵的應用)進行瞭深入剖析。連續型部分,正態分布作為“萬有分布”的地位得到瞭充分強調,並配以大量關於股價波動、生産誤差的實例。此外,我們引入瞭超幾何分布,以應對抽樣不放迴的復雜情況,這在質量控製和審計抽樣中至關重要。 第三章 隨機變量的聯閤分布: 現實世界中的因素往往相互關聯。本章深入探討瞭二元隨機變量的聯閤概率分布、邊際分布以及條件分布。協方差和相關係數的計算及其經濟學意義(如風險敞口分析)是本章的重點。我們花費大量篇幅講解瞭多維正態分布,這在投資組閤優化(Markowitz模型的基礎)中不可或缺,揭示瞭多個風險變量之間復雜的相互作用機製。 第四章 隨機變量的數字特徵與極限定理: 數學期望與方差是衡量隨機現象集中趨勢與離散程度的核心工具。本章不僅關注瞭矩的計算,更側重於其在風險價值(VaR)估計中的應用。我們對大數定律和中心極限定理 (CLT) 進行瞭詳盡的闡述。CLT被視為統計推斷的基石,我們通過模擬展示瞭即使原始總體分布復雜,樣本均值的分布也趨於正態的強大特性,這為後續的參數估計和假設檢驗奠定瞭理論基礎。 第二部分:數理統計——從樣本到總體的理性推斷 如果說概率論是預測未來的工具,那麼數理統計就是從曆史數據中學習並做齣科學決策的方法論。 第五章 統計量與抽樣分布: 本章聚焦於如何從總體中抽取樣本並有效地概括信息。我們詳細介紹瞭樣本均值、樣本方差等常用統計量的性質。特彆強調瞭$chi^2$ 分布、$t$ 分布和 $F$ 分布的推導及其在不同場景下的應用——$chi^2$ 用於擬閤優度檢驗, $t$ 分布用於小樣本均值估計,而 $F$ 分布則是方差分析和迴歸模型有效性的核心工具。 第六章 參數估計: 估計是數理統計的核心任務之一。本書對比瞭矩估計法 (MME) 和極大似然估計法 (MLE) 的優缺點和適用性。對於 MLE,我們不僅展示瞭其計算步驟,更深入分析瞭其漸近性質(無偏性、有效性、一緻性)。隨後,我們引入瞭區間估計的概念,通過置信區間的構建,直觀展示瞭估計的不確定性,並討論瞭置信水平的實際含義。 第七章 假設檢驗: 假設檢驗是檢驗理論模型與實際數據是否相符的科學方法。本書遵循 Neyman-Pearson 檢驗的嚴謹框架,詳細介紹瞭構建檢驗統計量、確定拒絕域和做齣決策的完整流程。我們係統地講解瞭針對單個或兩個總體均值、比例和方差的各種檢驗(如 $Z$ 檢驗,$t$ 檢驗,方差比率 $F$ 檢驗)。同時,對第一類錯誤($alpha$ 錯誤)和第二類錯誤($eta$ 錯誤)的權衡與控製,尤其是在産品質量控製和市場營銷決策中的重要性,進行瞭深入的剖析。 第八章 方差分析 (ANOVA) 與非參數檢驗導論: 現代管理分析中,需要同時比較多個處理組的差異。方差分析以其優雅的統計原理,提供瞭一種高效的檢驗方法。本書詳細講解瞭單因素和雙因素方差分析的原理、模型假設以及 $F$ 檢驗的應用。此外,為瞭應對數據不滿足正態性或方差齊性假設的“非參數”情況,我們簡要介紹瞭符號檢驗和秩和檢驗,拓寬瞭學生處理實際復雜數據的能力。 第三部分:迴歸分析——模型構建與預測 本部分將概率論與數理統計的知識熔鑄於最廣泛應用的迴歸分析之中。 第九章 一元綫性迴歸分析: 最小二乘法的推導過程被詳盡展示,強調瞭其幾何意義和統計假設(如誤差項的正態性和同方差性)。我們重點分析瞭模型的擬閤優度($R^2$)、迴歸係數的顯著性檢驗,以及基於模型進行區間預測的精確方法。 第十章 多元綫性迴歸分析: 現實問題往往是多因素共同作用的結果。多元迴歸拓展瞭模型的解釋力。本章重點討論瞭多重共綫性、異方差性和自相關等常見問題及其診斷方法(如 Durbin-Watson 檢驗)。同時,我們講解瞭變量選擇的技術,如逐步迴歸法,幫助學生構建齣既有解釋力又簡潔的模型。對於定性變量(如分類特徵),虛擬變量(Dummy Variables)的引入與使用被詳細說明。 結語:理論的溫度 本書的最終目標是培養學生的數據敏感度和批判性思維。每一章的理論推導後都緊跟著豐富的、源自金融、保險、運營管理、市場調研的實例解析,確保學生能夠清晰地認識到“為什麼學”和“如何用”。我們力求使本書成為一本能夠伴隨學生從基礎理論學習到未來職業實踐的得力助手。

用戶評價

評分

這本書我早就聽說瞭,身邊很多同學都推薦。說是內容非常紮實,邏輯清晰,而且編排得特彆閤理。我這人學東西比較慢,尤其數學這種需要理解和推理的科目,更是需要花很多時間。所以,我特彆看重教材的循序漸進性。據說這本教材在這方麵做得相當好,從最基礎的概念講起,一步步引導讀者深入。而且,它還強調瞭數學在經濟管理領域的應用,這一點對我來說非常重要,畢竟我學的就是經管類專業,我希望學到的知識能真正派上用場,而不是停留在純理論層麵。我也聽說這本書的習題設計也很精妙,不僅有鞏固基礎的題目,還有一些能激發思考、提升能力的拔高題。我希望通過這本書的學習,不僅能掌握概率論和數理統計的基本理論,更能培養齣解決實際問題的能力,為我今後的學習和工作打下堅實的基礎。我最擔心的就是那些過於抽象的概念,希望這本書能夠通過生動的例子和清晰的解釋,讓我能夠真正理解它們,而不是死記硬背。

評分

這本書給我的整體感覺是非常“接地氣”的。作為一名經濟管理專業的學生,我一直覺得數學知識離我們實際工作有點遙遠,除非是專門從事量化分析的崗位。但這本書的齣版,讓我看到瞭數學與經管領域結閤的巨大潛力。我瞭解到,書中融入瞭很多現實世界中的經濟數據和管理問題,並且通過概率論和數理統計的工具來分析和解決這些問題。這一點對我來說非常有吸引力。我希望能通過這本書的學習,掌握一些實用的統計分析方法,比如如何進行數據挖掘、預測分析,以及如何利用統計模型來輔助決策。我希望學到的不僅僅是理論知識,更能是能夠直接應用於我未來職業生涯的技能。我非常期待書中那些詳細的案例分析,它們能幫助我理解如何在實際工作中運用這些數學工具,從而提升我的問題解決能力和決策水平。

評分

我一直對概率論和數理統計這個領域感到既好奇又有些畏懼。好奇是因為它似乎能解釋很多生活中的隨機現象,畏懼則是因為它背後的數學邏輯常常讓我感到睏惑。我聽說瞭這本教材,口碑相當不錯,尤其是在數學基礎相對薄弱的學生群體中。我聽說它在講解概念時非常注重邏輯的嚴謹性,並且會用比較形象的語言來解釋那些抽象的數學概念,避免瞭枯燥乏味的說教。我最希望從一本教材中獲得的是清晰的邏輯脈絡和深入的理解。我希望這本書能夠循序漸進地引導我,讓我能夠一步步建立起對概率和統計的認知體係,而不是感到迷失。我也聽說這本書的習題設計很貼閤實際,能夠幫助我鞏固所學,並且在解決問題的過程中,加深對理論的理解。我希望通過這本書的學習,能夠真正掌握這門學科,並且能夠將其運用到實際的學習和生活中。

評分

拿到這本書的時候,就被它厚實的封麵和精美的排版吸引瞭。感覺這本書是經過精心打磨的,不是那種隨隨便便就能齣版的教材。我翻瞭幾頁,發現語言風格相當嚴謹,但又不失一定的可讀性。最讓我驚喜的是,書中的圖示和錶格運用得恰到好處,很多復雜的概念通過這些可視化的元素,瞬間就變得清晰明瞭。我一直覺得,學習數學,尤其是概率論和數理統計,圖錶是至關重要的輔助工具。它能幫助我們直觀地理解數據分布、概率模型以及統計推斷的過程。這本書在這方麵做得確實很到位,讓人在閱讀過程中不會感到枯燥乏味,而是能夠保持一種探索的興趣。我也特彆關注瞭它在案例分析方麵的設計,據說裏麵有很多貼近實際經濟管理場景的例子,這對於我們這些非數學專業齣身的學生來說,無疑是一劑強心針。能夠把抽象的數學概念與生動的現實案例結閤起來,纔能真正體會到數學的魅力和實用價值。

評分

對於我這種在數學方麵基礎比較薄弱的學生來說,一本好的教材能起到事半功倍的效果。我一直希望能找到一本既能讓我打好基礎,又能讓我對概率論和數理統計産生興趣的教材。聽學長學姐說,這本書在概念的講解上非常到位,不會跳躍式地進行,而是層層遞進,環環相扣。而且,它還特彆強調瞭數學思想的培養,不僅僅是讓你記住公式,更重要的是讓你理解公式背後的邏輯和原理。我一直覺得,死記硬背是學不好數學的,隻有真正理解瞭,纔能靈活運用。我希望通過這本書的學習,能夠建立起對概率論和數理統計的正確認知,能夠從根本上理解這些概念,而不是僅僅停留在錶麵。我也很期待書中那些能夠拓展思維的習題,它們能幫助我鞏固所學知識,並且在解決問題的過程中,進一步加深對理論的理解。

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不錯的書哦,內容充實考研必選

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相比前一個版本確實很有提升 整體來說還是可以的。

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還不錯哈!蠻好的一本書

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