华章统计学原版精品系列：概率统计（英文版·第4版） [Probability and Statistics(Fourth Edition)] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 德格鲁特（Morris H.DeGroot），[美] 舍维什（Mark J.Schervish） 著，Morris H.DeGroot，Mark J.Schervish 编

图书标签:

• 概率统计
• 统计学
• 概率论
• 数学
• 高等教育
• 英文教材
• 华章
• 第四版
• Probability
• Statistics

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111387756

版次：1

商品编码：11038497

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 华章统计学原版精品系列

外文名称：Probability and Statistics(Fourth Edition)

开本：16开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：891#

编辑推荐

　　

《华章统计学原版精品系列：概率统计（英文版·第4版）》特色：
　　 ●叙述清晰易懂，语言生动流畅。作者用大量颇具启发性的例子引入论题、阐释理论和证明。例题涉及面广，除了那些解释基本概念的一些著名例题外，还有很多新颖的例题，描述了概率论在遗传学、排队论、计算金融学和计算机科学中的应用。
　　 ●内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的Chernoff界，以及矩方法、Newton法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融入教材。
　　 ●为授课教师免费提供教师解答手册（InstructorsSolutionsManual）。书后还捉供了奇数号习题的答案。

内容简介

这本举世公认的经典概率论与数理统计教材，几十年来畅销不衰，被很多名校采用，包括卡内基-梅隆大学、哈佛大学、麻省理工学院、华盛顿大学、芝加哥大学、康奈尔大学、杜克大学、加州大学洛杉矶分校等。
《华章统计学原版精品系列：概率统计（英文版·第4版）》包括概率论、数理统计两部分，内容丰富完整，适当地选择某些章节，可以作为一学年的概率论与数理统计课程的教材，亦可作为一学期的概率论与随机过程的教材。适合数学、统计学、经济学等专业高年级本科生和研究生用，也可供统计工作人员用作参考书。

作者简介

Morris H.DeGroot（1931-1989），世界著名的统计学家。生前曾任国际统计学会、美国科学促进会、统计学会、数理统计学会、计量经济学会会士。卡内基·梅隆大学教授，1957年加入该校，1966年创办该校统计系。DeGroot在学术上异常活跃和多产，曾发表一百多篇论文，还著有Optimal StatisOcal Decisions和Statistics and the Lawo为纪念他的著作对统计教学的贡献，国际贝叶斯分析学会特别设立了DeGroot奖表彰优秀统计学著作。
Mark J.Schervish，世界著名的统计学家，美国统计学会、数理统计学会会士。于1979年获得伊利诺伊大学的博士学位，之后就在卡内基·梅隆大学统计系工作，教授数学、概率、统计和计算金融等课程，现为该系系主任。Schervish在学术上非常活跃，成果颇丰，还因在统计推断和贝叶斯统计方面的基石性工作而闻名，除本书外，他还著有Theory ofStatistics和 Rethinking the Foundations of Statistics。

内页插图

目录

1 INTRODUCTION TO PROBABILITY
I.I The History of Probability
1.2 Interpretations of Probability
1.3 Experiments and Events
1.4 SetTheory
1.5 The Definition of Probability
1.6 Finite Sample Spaces
1.7 Counting Methods
1.8 Combinatorial Methods
1.9 Multinomial Coefficients
1.10 The Probability of a Union of Events
I.II StatisticaISwindles
1.12 Supplementary Exercises

2 CONDITIONALPROBABILITY
2.1 The Definition of Conditional Probability
2.2 Independent Events
2.3 Bayes'Theorem .
2.4 The Gambler's Ruin Problem
2.5 Supplementary Exercises

3 RANDOM VARIABLES AND DISTRIBUTIONS
3.1 Random Variables and Discrete Distributions
3.2 Continuous Distributions
3.3 The Cumulative Distribution Function
3.4 Bivariate Distributions
3.5 MarginaIDistributions
3.6 Conditional Distributions
3.7 M ultivariate Distributions
3.8 Functions of a Random Variable
3.9 Functions of Two or More Random Variables
3.10 MarkovChains
3.11 Supplementary Exercises

4 EXPECTATION
4.1 The Expectation of a Random Variable
4.2 Properties of Expectations
4.3 Variance
4.4 Moments
4.5 The Mean and the Median
4.6 Covariance and Correlation
4.7 ConditionaIExpectation
4.8 Utility
4.9 SupplementaryExercises

5 SPECIALDISTRIBUTIONS
5.1 Introduction
5.2 The Bernoulli and Binomial Distributions
5.3 The Hypergeometric Distributions
5.4 The Poisson Distributions
5.5 The Negative Binomial Distributions
5.6 The Normal Distributions
5.7 The Gamma Distributions
5.8 TheBetaDistributions 327
5.9 The Multinomial Distributions
5.10 The Bivariate Normal Distributions
5.11 SupplementaryExercises

6 LARGERANDOMsAMPLES
6.1 Introduction
6.2 The Law of Large Numbers
6.3 The Central Limit Theorem
6.4 The Correction for Continuity
6.5 SupplementaryExercises

7 ESTIMATION
7.1 Statisticallnference
7.2 Priorand Posterior Distributions
7.3 Conjugate Prior Distributions
7.4 Bayes Estimators
……
8 SAMPLING DISTRIBUTIONS OF ESTIMATORS
9 TESTINGHYPOTHESES
10 CATEGORICAL DATA AND NONPARAMETRIC METHODS
11 LINEAR STATISTICAL MODELS
12 SIMULATION

Tables
Answers to Odd-Numbered Exercises
References
Index

前言/序言

《概率与统计（第四版）》深入探讨了概率论和数理统计的核心概念与方法，旨在为读者提供坚实的理论基础和丰富的应用实践。本书系统性地梳理了概率论的起源、基本原理及其在不同领域的广泛应用，并在此基础上，引入了统计推断的强大工具，使读者能够从数据中提取有价值的信息，做出科学的决策。 第一部分 概率论 本书开篇从概率的基本概念入手，详细阐述了随机事件、概率的公理化定义以及条件概率与独立性。通过生动形象的例子，读者将理解为何概率在描述不确定性现象时如此重要。随后，重点介绍了随机变量及其概率分布，包括离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布、正态分布）。正态分布作为自然界和许多统计模型中的核心分布，得到了详尽的讲解，其性质和在实际问题中的应用被充分挖掘。 为了更深入地理解随机变量的特性，本书引入了期望、方差、矩等概念，它们是刻画随机变量分布的重要统计量。协方差和相关系数则帮助读者理解多个随机变量之间的线性关系。 在概率论部分，本书还着重讲解了重要的高等概率论工具，如大数定律和中心极限定理。这些定理是连接理论概率和实际统计推断的桥梁，解释了为什么在大量重复试验中，样本均值会趋近于真实的期望值，以及为什么正态分布在统计中如此普遍。对于更复杂的随机变量组合，例如联合分布、边缘分布以及函数变换，本书也提供了清晰的推导和解释。 第二部分 数理统计 在掌握了概率论的基石后，本书无缝过渡到数理统计的核心内容。统计推断是本书的重点，它关注如何利用样本数据对总体进行推断。本书首先介绍了统计量的概念，如样本均值、样本方差，以及它们作为总体参数估计量的重要性。 点估计方面，详细讲解了矩估计法和最大似然估计法，并分析了估计量的性质，如无偏性、有效性和一致性。最大似然估计法因其优良的统计性质，得到了尤为深入的探讨。 区间估计是统计推断的另一关键环节。本书详细介绍了如何构建参数的置信区间，特别是均值和方差的置信区间。读者将学习如何根据样本数据，给出一个参数可能取值范围的区间，并理解置信水平的含义。 假设检验是解决实际问题中常见需求的重要统计方法。本书系统地介绍了假设检验的基本思想、步骤以及各类假设检验方法，包括Z检验、t检验、卡方检验和F检验。读者将学习如何根据样本数据，对关于总体的某种假设进行判断，并理解P值在决策过程中的作用。 第三部分 高级主题与应用 除了概率论和基础统计推断，本书还涵盖了一些高级统计主题，以拓展读者的视野并应对更复杂的实际问题。 回归分析是本书的另一大亮点，它用于研究变量之间的定量关系。简单线性回归模型被详细阐述，包括模型假设、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度检验（决定系数）以及回归系数的显著性检验。在此基础上，本书进一步介绍了多元线性回归，探讨了多个自变量如何共同影响因变量，并讨论了模型选择和多重共线性等问题。 方差分析（ANOVA）被引入，用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。这在实验设计和多因素分析中具有广泛的应用。 此外，本书还可能触及一些现代统计学的前沿领域，例如贝叶斯统计的基本思想、非参数统计方法（当数据不满足参数模型假设时）、时间序列分析入门，以及一些与数据科学相关的初步概念，如数据可视化和基本的模型评估技术。 贯穿全书的特点 严谨的数学推导： 本书在保证理论严谨性的同时，力求用清晰的语言和逻辑来解释复杂的概念。 丰富的例题和习题： 每一章节都配有大量的例题，用于直观地展示理论的应用，并附带精心设计的习题，帮助读者巩固所学知识。 理论与实践相结合： 强调理论知识在解决实际问题中的重要性，许多例子都取材于科学、工程、经济、金融和社会科学等领域。 循序渐进的结构： 章节安排合理，从基础概念逐步深入到高级主题，确保读者能够逐步建立起完整的知识体系。 本书适合作为大学本科和研究生概率论与数理统计课程的教材，也是相关领域研究人员和从业人员的宝贵参考资料，能够帮助读者建立起坚实的统计学功底，为进一步学习更专业的统计方法或在各自领域应用统计工具奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对统计学中那些精妙的概率模型和统计推断方法非常着迷，而这本书在这方面的内容深度和广度都给了我惊喜。它并没有停留在浅尝辄止的介绍，而是对许多核心概念进行了深入的剖析，让我对它们有了更深刻的理解。例如，在讨论参数估计时，作者不仅介绍了点估计和区间估计，还详细阐述了最大似然估计、矩估计等方法的原理和优缺点，并且通过实际例子说明了它们的适用场景。对于假设检验的部分，书中更是详尽地讲解了各种检验方法的逻辑基础、计算步骤以及如何解释检验结果，特别是对第一类错误和第二类错误的概念以及如何权衡它们，进行了非常细致的分析，这对于我后续的研究论文写作非常有启发。我喜欢它在处理复杂模型时，能够兼顾理论的严谨性和计算的可行性，使得这些模型在实际应用中能够真正发挥作用。书中引用的参考文献和提及的最新研究进展，也让我看到了统计学领域不断发展的活力，激发了我进一步探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的统计学教材，应该能够引导读者建立起一种“统计思维”。而这本书恰恰在这方面做得非常到位。作者在讲解每一个统计概念时，都不仅仅是给出定义和公式，更重要的是解释这个概念背后的思想，以及它在解决实际问题时所扮演的角色。我喜欢它在引入一个新方法时，会先分析它要解决的问题，然后阐述为什么需要这样一个方法，以及这个方法是如何工作的。这种“追本溯源”的讲解方式，让我能够理解统计学并非一堆孤立的知识点，而是一个相互关联、逻辑严谨的知识体系。在阅读过程中，我常常会发现，作者在不经意间就植入了一些重要的统计学思维的种子，例如，随机性的重要性、样本与总体的关系、模型简化与信息损失的权衡等等。这些思维方式的养成，对我来说，比记住几个公式更加重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是，它并非仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在引导我一步步探索统计学的奥秘。作者的语言风格，我感觉非常亲切和耐心，他善于用一些比喻和类比来解释抽象的概念，让它们更容易被理解。我记得在讲解某个概率分布时，作者就用了一个非常生动的日常生活场景来类比，一下子就点亮了我对那个分布的认知。同时，书中也包含了一些历史背景的介绍，讲述了某些统计学概念的起源和发展，这让我觉得统计学并非凭空产生，而是人类智慧的结晶，这对我来说，是一种非常有趣的附加价值。总而言之，这是一本能够激发学习兴趣、培养独立思考能力，并且在内容深度和广度上都表现出色的统计学教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据可视化方面，也给我带来了不少启发。虽然它并非一本专门讲解数据可视化的书籍，但在介绍统计模型和概念时，书中穿插了大量的图表和图形，这些可视化元素并非简单的插图，而是对复杂数据和理论的精妙呈现。我观察到，作者在选择图表类型时，非常有讲究，能够根据数据的特点和要说明的问题，选择最恰当的图表形式，例如，散点图、直方图、箱线图、折线图等，都被运用得恰到好处。更重要的是，这些图表不仅仅是作为视觉辅助，而是成为了理解和分析数据的重要工具。通过这些图表，我能够更直观地感受到数据分布的特征、变量之间的关系以及模型的拟合情况。这让我认识到，在统计学学习中，将抽象的数学概念与直观的图形语言相结合，是多么重要的一环。这对我今后的数据分析和报告撰写，都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸质都给我留下了非常深刻的印象。封面设计简约而不失专业感，色彩搭配沉静而富有力量，给人一种值得信赖的学术气息。打开书页，触感温润的纸张让阅读体验变得无比愉悦，它不像有些书籍那样过于光滑，容易反光，而是带有一种恰到好处的细腻，即使长时间翻阅，手指也不会感到疲惫。印刷的字迹清晰、锐利，墨色浓郁而均匀，没有任何模糊或重影的现象，这对于需要仔细辨认公式和符号的统计学书籍来说，是至关重要的。每一页的排版都非常合理，留白适度，使得文本块之间的过渡自然，不会让读者感到拥挤。章节的划分、公式的标注、图表的呈现，都遵循了严谨的学术规范，体现了出版方在细节上的用心。作为一名对书籍品质有一定要求的研究者，我非常看重这一点，它不仅关系到阅读的舒适度，更直接影响到学习效率和知识的获取。这本书的物理形态本身就是一种学习的助力，它让人在拿到书的那一刻起，就对即将展开的学习旅程充满了期待。我甚至觉得，这种对书籍品质的极致追求，也间接反映了其内容本身的严谨性和高水准，仿佛在用实际行动告诉读者：这本书，值得你认真对待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的数学表述风格，我感觉非常符合我的阅读习惯。作为一本英文原版教材，它在术语的运用上非常精准和规范，没有多余的修饰，直指核心。这对于理解统计学的严谨性非常有帮助。我特别欣赏它在引入新概念时，总会伴随着清晰的定义和必要的背景介绍，这让我能够快速地进入到新的知识领域。公式的推导过程也清晰明了，关键步骤都有详细的注释，即使是一些比较复杂的推导，我也能跟着作者的思路一步步理解。我发现，作者在语言的组织上，非常注重逻辑性和连贯性，使得整个文本的阅读体验非常流畅，不容易出现理解上的断层。虽然是英文原版，但它的语言风格并不是那种晦涩难懂的学术论文体，而是更偏向于清晰、简洁的教学语言，这让我在阅读过程中感受到了学习的效率和愉悦。对于我这样需要大量阅读英文学术文献的研究生来说，能够找到这样一本语言风格如此友好的原版教材，无疑是一件幸运的事情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的练习题设计，给我留下了非常深刻的印象。它并非简单地重复课本中的例题，而是提供了多样化、富有挑战性的题目，涵盖了从基础概念的巩固到复杂模型的应用。我发现，很多题目都需要我运用所学的理论知识，进行一定的分析和推理，甚至需要我结合实际数据进行模拟。这些题目不仅仅是检验我是否记住了公式和算法，更重要的是训练我独立思考和解决问题的能力。我特别喜欢一些需要我进行模型选择、参数解释或者结果分析的题目，它们让我能够更深入地理解统计模型背后的含义，以及如何将其应用于实际情境中。有些题目甚至涉及到一些开放性的问题，需要我查阅相关资料，进行更深入的研究，这无疑极大地拓宽了我的视野。我常常会花很多时间在这些练习题上，因为我深知，只有通过大量的实践练习，才能真正掌握统计学这门学科。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的统计学教材，不仅仅是概念的堆砌，更是逻辑的梳理和思想的引导。而这本《概率统计（英文版·第4版）》恰恰在这方面做得非常出色。它的叙述方式，我感觉像是循序渐进地牵引着读者，从最基础的概率概念出发，一步步构建起严谨的统计学框架。作者并非直接抛出复杂的理论，而是通过大量的实例和清晰的推理过程，让抽象的概念变得生动和易于理解。我尤其欣赏它对证明过程的处理，既保留了数学的严谨性，又通过翔实的解释，让读者能够理解每一个推理步骤背后的逻辑。书中的一些例题，不仅仅是简单的计算演练，更像是思维的训练，它们引导读者去思考问题是如何产生的，以及我们如何运用统计学工具去解决它们。这种“授人以渔”的方式，让我觉得不仅仅是在学习知识，更是在培养一种解决问题的能力。在阅读过程中，我常常能感受到作者在努力打通读者在不同章节之间的知识壁垒，让前后的知识点能够融会贯通，形成一个有机的整体。这种编排上的匠心独运，极大地降低了学习的门槛，也让统计学不再显得那么遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的版式设计和知识结构化感到非常满意。整体而言，它呈现出一种清晰、有序的特点，使得学习过程更加顺畅。章节的划分逻辑性很强，每个章节都围绕着一个核心主题展开，并且在前一章节的基础上逐步深入。我特别喜欢书中对“延伸阅读”或“补充说明”的处理，它将一些稍微偏离主线但又非常重要的知识点，以一种不干扰主线阅读的方式呈现出来，这让我可以在需要的时候深入了解，而在初步学习时保持节奏。此外，书中对公式的编号、定理的突出显示、重要概念的加粗处理，都做得非常到位，这使得我在查阅和回顾时，能够快速找到目标信息。这种结构化的编排，极大地提升了学习效率，也让我能够更好地构建起知识体系。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我发现这本书在某些章节的处理上，显得尤为扎实和深入。例如，在探讨方差分析（ANOVA）的原理时，书中不仅详细介绍了单因素和多因素方差分析的数学模型、F检验的推导过程，还对模型假设（如正态性、方差齐性）进行了细致的讨论，并给出了如何检验这些假设的方法。这让我对ANOVA的理解不再停留在“比较均值”的层面，而是能够深入到其内在的统计原理和适用条件。同样，在涉及到回归分析时，书中对于多重共线性、异方差性等问题，也进行了深入的探讨，并且提供了相应的诊断方法和处理建议。这种对细节的关注，以及对潜在问题的预警，让我觉得作者在编写这本书时，是站在一个非常成熟的研究者和教育者的角度，充分考虑到了读者在实际应用中可能遇到的困难和挑战。

评分☆☆☆☆☆

质量很好，内容还没有看

评分☆☆☆☆☆

“和合四象”、“五气朝元”这些道家修练的关键性行功，在《九阴真

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宝贝又好又便宜，快递又快又周到，老师同学都开心，大家一起赞京东!

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老外英文原版，适合深入学习

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经典著作

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很厚的一本书，应该比国内的一些教材好多了，至少易懂一些

评分☆☆☆☆☆

不错！经典的概率统计书

评分☆☆☆☆☆

打折买的，物超所值。

评分☆☆☆☆☆

印刷精美，可以学数学的同时复习英文。