概率論與數理統計學習輔導與習題解答（經管類·第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳贛昌 編

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
• 經管類
• 高等教育
• 教材
• 學習輔導
• 習題解答
• 概率統計
• 統計學
• 考研

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300158938

版次：4

商品編碼：11092700

包裝：平裝

叢書名： 大學數學立體化教材

開本：32開

齣版時間：2012-08-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　《概率論與數理統計學習輔導與習題解答（經管類·第4版）》是大學數學立體化教材概率論與數理統計（經管類·簡明版·第四版）的配套輔導用書。內容包括隨機事件及其概率，隨機變量，數理統計等內容的學習輔導與習題解答。

作者簡介

　　吳贛昌，教授，1985年畢業於湖南大學應用數學係，獲理學碩士學位，曾任教於湖南長沙理工大學、佛山科學技術學院，現為廣東省工業與應用數學學會副理事長，中國人民大學教研中心特聘教授，廣東商學院數學與計算科學學院教授與教育信息化研究所所長。1995年起享受中華人民共和國國務院政府特殊津貼。
　　吳贛昌教授主要科研方嚮為應用數學與力學，曾先後應邀前往香港城市大學數學係和德國馬格德堡大學力學研究所進行閤作研究和學術訪問。從2000年起，吳贛昌教授開始緻力於大學數學教育信息化研究與建設方麵的工作。

內頁插圖

目錄

第1章 隨機事件及其概率
1.1 隨機事件
1.2 隨機事件的概率
1.3 古典概型
1.4 條件概率
1.5 事件的獨立性
本章小結
第2章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量
2.2 離散型隨機變量及其概率分布
2.3 隨機變量的分布函數
2.4 連續型隨機變量及其概率密度
2.5 隨機變量函數的分布
本章小結
第3章 多維隨機變量及其分布
3.1 二維隨機變量及其分布
3.2 條件分布與隨機變量的獨立性
3.3 二維隨機變量函數的分布
本章小結
第4章 隨機變量的數字特徵
4.1 數學期望
4.2 方差
4.3 協方差與相關係數
4.4 大數定理與中心極限定理
本章小結
第5章 數理統計的基礎知識
5.1 數理統計的基本概念
5.2 常用統計分布
5.3 抽樣分布
本章小結
第6章 參數估計
6.1 點估計問題概述
6.2 點估計的常用方法
6.3 置信區間
6.4 正態總體的置信區間
本章小結
第7章 假設檢驗
7.1 假設檢驗的基本概念
7.2 單正態總體的假設檢驗
7.3 雙正態總體的假設檢驗
7.4 關於一般總體數學期望的假設檢驗
7.5 分布擬閤檢驗
本章小結
第8章 方差分析與迴歸分析
8.1 單因素試驗的方差分析
8.2 一元綫性迴歸

前言/序言

好的，這是一份基於您提供的書名信息，撰寫的、不包含該書內容的圖書簡介，力求詳細且自然： --- 經濟管理學視野下的應用統計學與決策優化 一本專注於現代數據分析基礎與決策科學的深度指南 本書聚焦於如何利用嚴謹的數學工具和統計思維，解決經濟、金融、管理學領域中復雜多變的實際問題。本書不側重於傳統概率論與數理統計的純理論推導，而是將重點放在模型的建立、參數的估計、假設的檢驗以及最終的決策支持上。 第一部分：現代數據驅動決策的基礎 本部分旨在為讀者構建一個堅實的、麵嚮應用的統計學認知框架。我們認識到，在當前數據爆炸的時代，理解數據的內在結構和不確定性是做齣有效管理決策的前提。 第一章：麵嚮應用的描述性統計與數據可視化 本章首先摒棄瞭過於冗餘的分布函數介紹，轉而聚焦於實際數據的特徵提取。我們將詳細討論如何從海量信息中提煉齣關鍵指標：集中趨勢（如中位數、截尾均值）、離散程度（如絕對離差、分位數範圍）以及形態特徵（如偏度與峰度在業務報告中的解讀）。重點在於使用現代統計軟件（如R或Python的Pandas庫）進行高效處理。此外，我們將深入探討信息圖錶的設計原則，區分誤導性圖錶與具有強大解釋力的可視化工具，如箱綫圖在跨部門績效對比中的應用、散點圖矩陣在多變量關係探索中的價值。 第二章：概率論的應用視角：不確定性下的風險評估 概率論在本章中被視為一種量化不確定性的語言，而非純粹的數學分支。我們重點探討在金融和運營管理中常見的隨機變量模型： 泊鬆過程（Poisson Process）的應用： 深入研究其在排隊論、呼叫中心管理和設備故障預測中的建模，例如，如何確定服務颱的最優配置以最小化客戶等待時間和運營成本。 極值理論（Extreme Value Theory, EVT）基礎： 關注其在金融風險管理（如計算“黑天鵝”事件的發生概率）和保險精算中的實際操作，如何評估極端損失的可能性。 大數定律與中心極限定理的直觀理解： 強調其對樣本統計量穩定性的保證，解釋為什麼我們可以用有限的樣本數據對總體進行可靠推斷。 第二部分：迴歸分析與模型構建：揭示經濟關係的奧秘 這是本書的核心組成部分，詳細闡述如何使用迴歸方法來建立經濟變量之間的關係模型，並進行有效的預測與解釋。 第三章：經典綫性迴歸模型（OLS）的實戰精煉 本章側重於OLS的假設檢驗在實際數據麵前的脆弱性與穩健性。我們不僅會講解最小二乘法的原理，更會聚焦於模型診斷： 異方差性（Heteroscedasticity）的處理： 如何識彆異方差，並應用如White檢驗、穩健標準誤（Robust Standard Errors）來修正估計結果，確保推斷的有效性。 多重共綫性（Multicollinearity）的診斷與緩解： 討論方差膨脹因子（VIF）的應用，以及在何種情況下可以接受一定程度的共綫性，而在何種情況下必須進行變量選擇或主成分分析。 模型設定誤差（Specification Error）： 探討遺漏重要變量或引入無關變量對係數估計的影響，並介紹基於信息準則（AIC, BIC）的模型選擇方法。 第四章：廣義綫性模型（GLM）：處理非正態響應變量 在管理和市場研究中，結果變量往往不是連續正態的，例如購買/不購買（二元）、客戶評分（有序分類）或交易次數（計數）。本章係統介紹如何應用GLM來處理這類數據： Logistic迴歸（Logit/Probit）： 詳盡講解其在客戶流失預測、信用風險評分中的應用，並提供係數（如賠率比 Odds Ratio）的業務解讀方法。 泊鬆迴歸與負二項迴歸： 適用於分析事件發生頻率，如專利申請數量、網站點擊次數等，並對比兩者在處理過度分散（Overdispersion）問題上的區彆。 第五章：時間序列分析與經濟預測 本章專門處理具有時間依賴性的數據，這是宏觀經濟預測和金融市場分析的關鍵。 平穩性檢驗與差分處理： 講解ADF檢驗的重要性，以及如何通過差分將非平穩序列轉化為平穩序列以進行建模。 ARIMA傢族模型的構建與應用： 重點介紹如何通過自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）圖譜來識彆模型的階數（p, d, q），並進行參數估計。 嚮量自迴歸（VAR）模型： 用於分析多個經濟變量之間的相互影響和動態關係，例如利率、通貨膨脹和産齣之間的反饋機製。 第三部分：非參數方法與統計推斷的進階 本部分將統計推斷的視角從嚴格的參數模型拓展到更具靈活性的非參數方法，以適應真實世界中數據分布的復雜性。 第六章：現代統計推斷：假設檢驗與置信區間的高效運用 本章強調檢驗方法的選擇與解釋，而非僅僅是計算P值。 非參數檢驗： 介紹Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等，作為當數據不滿足正態性假設時替代t檢驗和方差分析（ANOVA）的有力工具。 多重比較問題： 詳細討論進行多次檢驗時如何控製第一類錯誤率（Family-wise Error Rate），介紹Bonferroni校正和Tukey HSD方法的適用場景。 第七章：貝葉斯統計思維在決策中的引入 貝葉斯方法提供瞭一種將先驗知識（如專傢意見、曆史數據）整閤到當前數據分析中的框架。 貝葉斯推斷的基本概念： 闡述先驗分布、似然函數與後驗分布的關係。 應用案例： 側重於在樣本量較小或數據稀疏時，如何利用貝葉斯方法進行更可靠的參數估計（如在新産品推廣初期進行風險評估）。 本書的讀者對象是具備一定微積分和綫性代數基礎，並希望將統計學知識轉化為實際商業洞察力的經濟、金融、管理科學專業的學生和從業者。 強調動手實踐和批判性思考，旨在培養讀者“數據批判者”和“模型構建者”的復閤能力。 ---

評分☆☆☆☆☆

我是一位對統計分析充滿好奇心的經濟學專業的學生，一直希望能找到一本能夠幫助我更好地理解概率論和數理統計在經濟管理領域應用的教材。市麵上有很多教材，但很多要麼過於理論化，要麼側重於計算技巧，卻忽略瞭理論與實際應用之間的聯係。這本《概率論與數理統計學習輔導與習題解答（經管類·第4版）》在我看來，恰恰填補瞭這一空白。 它在講解基礎概念的同時，非常注重將這些理論知識與經濟學、管理學中的具體問題相結閤。比如，在講解迴歸分析時，書中就引用瞭經濟學中研究收入與消費關係、市場營銷中分析廣告投入與銷售額之間關係的案例，這讓我瞬間明白瞭抽象的統計模型在現實世界中的價值。而且，書中的習題設計也很有針對性，不僅僅是簡單的計算題，更多的是結閤實際場景，需要我們運用所學的統計知識去分析和解決問題，這極大地鍛煉瞭我的應用能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀統計學碩士的在讀研究生，雖然專業課學習中接觸過大量的概率論與數理統計內容，但總覺得在某些細節的理解上不夠深入，遇到一些稍微復雜的問題時，仍然會感到吃力。偶然的機會，我接觸到瞭這本書，本來沒有抱太大期望，但翻開後，卻給瞭我很大的驚喜。 這本書在內容的深度和廣度上都做得非常齣色。它不僅僅局限於教材上的基礎知識，還對一些進階的概念進行瞭深入的探討，並且引用瞭一些最新的研究成果。更重要的是，它在習題解答部分做得非常詳盡，對於每一個習題的解題思路、關鍵步驟、以及可能齣現的陷阱都進行瞭細緻的分析。這對於我鞏固課堂知識，查漏補缺，以及準備考試都提供瞭極大的幫助。有時候，我甚至會因為理解瞭書中對某個難題的巧妙解答而感到豁然開朗。

評分☆☆☆☆☆

我是一名即將畢業的大學生，在準備考研的過程中，我接觸瞭非常多的專業書籍。其中，《概率論與數理統計學習輔導與習題解答（經管類·第4版）》給我留下瞭深刻的印象。這本書的優點在於它非常全麵，並且內容組織得很有條理。 從基礎概念的引入，到各種定理的推導和證明，再到各種統計方法的應用，書中都進行瞭清晰的講解。更讓我感到驚喜的是，它的習題部分設計得非常閤理，涵蓋瞭各種難度和類型的題目，而且答案解析也非常詳盡，很多題目都有多種解法，這讓我可以從不同的角度去理解問題。對於一些我之前一直感到睏惑的知識點，通過閱讀這本書的講解和習題解答，都得到瞭很好的解決。這本書無疑是我考研復習過程中不可或缺的良伴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容實在太超齣我的預料瞭！我一直對概率論和數理統計這個領域感到些許畏懼，總覺得它抽象難懂，而且大量的公式和定理像一道道高牆橫亙在麵前。然而，當我翻開這本書，卻發現事情並非如此。作者在講解概念時，並沒有直接拋齣艱深的術語，而是從我們日常生活中可能遇到的情境入手，比如擲骰子、抽奬、天氣預報等等，這些例子生動形象，立刻拉近瞭理論與實踐的距離。 更讓我驚喜的是，書中對每一個公式的推導都進行瞭詳盡的解釋，並且會追溯到它産生的背景和邏輯。這對我來說太重要瞭，以往我常常隻是死記硬背公式，一旦遇到稍微變化一點的題目就束手無策。而這本書的講解，讓我真正理解瞭公式背後的“為什麼”，這對於建立堅實的理論基礎至關重要。即便是一些看起來非常“數學”的概念，作者也用非常通俗易懂的語言加以闡釋，讓我這個非數學專業背景的讀者也能慢慢領會其中的精髓。

評分☆☆☆☆☆

作為一名從事數據分析工作多年的從業者，我深知紮實的概率論與數理統計基礎對於數據分析工作的重要性。雖然我接觸過不少相關的書籍，但很多在實際操作層麵上的指導並不夠清晰，或者過於偏重理論，在解決實際問題時顯得有些力不從心。這本書卻給瞭我一種耳目一新的感覺。 它在理論講解上，既保持瞭嚴謹性，又十分注重與實際應用場景的結閤。例如，在講解貝葉斯統計時，書中結閤瞭風險評估、市場預測等實際案例，讓我能夠清晰地看到這些理論如何在工作中發揮作用。而且，書中對於各種統計方法的適用條件、優缺點以及如何選擇，都進行瞭非常細緻的闡述，這對於我指導團隊進行數據分析非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

祖國醫學博大精深。2006年我去比利時，親眼見到當地的中醫診所裏，前來接受針灸和推拿治療的歐洲人絡繹不絕；在新加坡的一座天主教堂，周末的清晨，總有大量的患者排著長隊，在等候中醫醫師給他們診病……這樣的例子不勝枚舉。而在國內，前些年甚至有人在互聯網上提齣“取消中醫”，盡管當時遭到廣大網友的強烈譴責，但如何傳承和發揚祖國的傳統醫學，卻是值得我們思考的一件大事。

評分☆☆☆☆☆

不錯哦，沒有推薦錯！

評分☆☆☆☆☆

送貨很快，書不錯。。

評分☆☆☆☆☆

一件事是在現代文明的衝擊下，中醫——這一中國特有的寶貴醫學財富，似乎在一些人(尤其是年輕人)眼裏，漸漸變得陌生起來；另一件事，是很多人對養生保健趨之若鶩，但卻存在諸多誤區。

評分☆☆☆☆☆

版本一樣，為啥就和課本的課後練習有點齣入？

評分☆☆☆☆☆

內容比較多，比教材厚一些。。具體做瞭纔知道

評分☆☆☆☆☆

貨真價實，給同學買的

評分☆☆☆☆☆

不錯，答案和教材很吻閤

評分☆☆☆☆☆

正版書，適閤大學生用