概率论与数理统计（第三版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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龙永红 著

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• 概率论
• 数理统计
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 统计学
• 数学
• 概率
• 统计推断
• 第三版

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040264814

版次：3

商品编码：11801903

包装：平装

丛书名： 高等学校经济管理学科数学基础

开本：16开

出版时间：2009-06-01

用纸：胶版纸

页数：296

字数：360000

正文语种：中文

内容简介

本书是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果。作为普通高等院校经济学学科门类和管理学学科门类的数学基础课教材之一，在概念的引入和内容的叙述上，全书力求作到自然直观，通俗易懂，易教易学。本书科学、系统地介绍了随机事件与概率、随机变量的分布与数字特征、随机向量、数理统计的基础知识、参数估计与假设检验、方差分析以及回归分析等内容，并讨论了相关的应用例子和经济数学模型。除每节都配有基本练习题外，各章后还配置了精选的综合习题。
本书不仅适合普通高等院校经济类和管理类各专业学生使用，由于在习题的配置上还考虑到本科生未来考研的需要，因而也可以作为考研的复习参考书。

内页插图

目录

第1章 随机事件与概率
1．1 随机事件
1．2 随机事件的概率
1．3 古典概型与几何概型
1．4 条件概率
1．5 事件的独立性
习题一

第2章 随机变量的分布与数字特征
2．1 随机变量及其分布
2．2 随机变量的数字特征
2．3 常用的离散型分布
2．4 常用的连续型分布
2．5 随机变量函数的分布
习题二

第3章 随机向量
3．1 随机向量的分布
3．2 条件分布与随机变量的独立性
3．3 随机向量的函数的分布与数学期望
3．4 随机向量的数字特征
3．5 大数定律与中心极限定理
习题三

第4章 数理统计的基础知识
4．1 总体与样本
4．2 统计量
4．3 常用的统计分布
4．4 抽样分布
习题四
附录4．1 三个常用统计分布密度函数的推导
附录4．2 正态总体抽样分布的基础性定理
附录4．3 一般总体枢轴量Tn的极限分布

第5章 参数估计与假设检验
5．1 点估计概述
5．2 参数的最大似然估计与矩估计
5．3 置信区间
5．4 假设检验概述
5．5 单正态总体的参数假设检验
5．6 双正态总体的参数假设检验
5．7 一般总体的参数假设检验
5．8 独立性检验
习题五
附录5．1 正态总体参数的置信区间一览表
附录5．2 单正态总体参数假设检验一览表
附录5．3 双正态总体参数假设检验一览表

第6章 方差分析
6．1 方差分析概述
6．2 单因素方差分析
6．3 双因素方差分析
习题六

第7章 回归分析
7．1 一元线性回归模型及其参数估计
7．2 一元线性回归模型的检验
7．3 一元线性回归的残差分析
7．4 一元线性回归的预测和控制
7．5 一元非线性问题的线性化
7．6 多元线性回归分析
附录7．1 命题7．1的证明

习题参考答案
常用统计分布表
附表1 泊松分布概率值表
附表2 标准正态分布函数值表
附表3 X2分布上侧分位数表
附表4 F分布上侧分位数表
附表5 t分布上侧分位数表
主要参考文献

《现代统计分析方法与实践》 这是一本深入探讨现代统计学理论及其在实际应用中扮演角色的著作。本书旨在为读者提供一套全面而系统的统计分析工具箱，帮助他们理解和运用复杂的数据集，从而做出更明智的决策。 核心内容概述： 本书的编写遵循逻辑严谨、理论与实践相结合的原则，从基础概念出发，逐步深入到高级分析技术。 统计学基础 revisited： 我们首先会回顾并深化对统计学基本原理的理解，包括数据的类型、描述性统计量（均值、中位数、方差、标准差等）以及数据可视化技术（直方图、箱线图、散点图等）在揭示数据特征中的作用。特别强调了抽样分布的重要性，以及它们如何成为推断统计学的基石。 参数估计与假设检验的精要： 本书将详细阐述参数估计的两种主要方法——点估计与区间估计，并深入探讨置信区间的构建及其解释。在假设检验部分，我们将重点介绍各种常用检验（如t检验、z检验、卡西平方检验、F检验）的原理、步骤、适用条件以及结果的解读。我们将强调统计功效和P值的实际意义，以及如何避免常见的误解。 回归分析的进阶： 从简单的线性回归出发，本书将引导读者掌握多元线性回归模型，理解变量选择、多重共线性、异方差性等常见问题及其处理方法。随后，我们将探索非线性回归、逻辑回归（用于二分类响应变量）和泊松回归（用于计数数据）等更广泛的回归模型，介绍它们在不同领域解决实际问题的强大能力。 方差分析（ANOVA）的系统性应用： 本书将详细讲解单因素、双因素以及多因素方差分析的理论框架和计算方法。通过ANOVA，读者将学会如何评估不同因素对响应变量的显著影响，并能进行事后检验以确定具体差异所在。 非参数统计方法的灵活性： 认识到并非所有数据都满足参数检验的假设，本书将专门开辟章节介绍非参数统计方法，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验、Friedman检验等。这些方法在数据分布未知或不满足正态性假设时尤为有用，极大地扩展了统计分析的适用范围。 时间序列分析导论： 面对具有时间依赖性的数据，本书将介绍时间序列的基本概念，包括自相关、偏自相关、平稳性检验，以及ARIMA模型等经典时间序列建模方法。读者将学习如何识别时间序列模式、进行预测以及评估模型性能。 多元统计分析的视角： 本书还将触及多元统计分析的一些核心技术，如主成分分析（PCA）和因子分析，它们用于降维和发现数据中隐藏的结构。此外，还会介绍聚类分析，帮助读者对数据进行分组和分类。 贝叶斯统计的现代视角： 随着计算能力的提升，贝叶斯方法正日益受到重视。本书将介绍贝叶斯推断的基本思想，包括先验分布、似然函数和后验分布的概念，以及如何运用贝叶斯方法进行参数估计和模型比较。 统计软件的应用实操： 理论知识的学习离不开实践操作。本书将在讲解统计方法的同时，穿插介绍如何使用主流统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等）来实现这些分析。我们将提供清晰的代码示例和操作指南，帮助读者将理论知识转化为实际的分析能力。 案例研究与应用领域： 为了强化学习效果，本书精心选取了来自经济学、金融学、医学、工程学、社会科学等多个领域的真实案例。通过对这些案例的深入分析，读者将能直观地感受到统计学在解决实际问题中的强大力量，并掌握如何将所学方法应用于自己的研究或工作中。 本书的特色： 深度与广度并重： 既涵盖了统计学的核心理论，又广泛介绍了现代统计分析的多种技术。 强调直观理解： 努力用清晰易懂的语言解释复杂的统计概念，并辅以丰富的图表和示例。 实践导向： 注重统计软件的应用，帮助读者快速掌握实际操作技能。 案例驱动： 通过贴近现实的案例，激发读者的学习兴趣，并展示统计学的实际价值。 循序渐进： 内容组织合理，从基础到进阶，适合不同层次的读者。 目标读者： 本书适合统计学专业的学生、研究生，以及需要在工作或研究中应用统计分析方法的数据分析师、研究人员、工程师、经济学家、生物学家、医学研究者以及其他对数据分析感兴趣的专业人士。无论您是希望系统学习统计学理论，还是想提升实际数据分析能力，本书都将是您宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚接触机器学习的初学者，老师推荐了这本《概率论与数理统计（第三版）》作为基础读物。坦白说，一开始我被书中的数学公式和理论推导吓到了，觉得离我的学习目标有点远。但随着我开始学习机器学习中的一些算法，比如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯等，我才发现，这本书的重要性不言而喻。书中关于概率分布的讲解，特别是高斯分布、伯努利分布、多项式分布等，是理解很多机器学习算法的基础。例如，理解线性回归模型中的误差服从高斯分布，以及逻辑回归模型中的概率输出，都离不开对这些基本概率分布的掌握。而且，书中关于贝叶斯定理的讲解，更是直接影响了我对朴素贝叶斯分类器等算法的理解。作者在介绍贝叶斯定理时，循序渐进，从条件概率入手，逐步推导出贝叶斯公式，并且用生动的例子解释了其在推断和决策中的作用。这让我明白了，很多机器学习算法本质上都是在利用概率的原理来做预测和分类。这本书为我打下了坚实的理论基础，让我能够更深入地理解机器学习算法的“黑箱”内部是如何工作的，而不是仅仅停留在调包使用的层面。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融市场和量化投资感兴趣的业余爱好者，我一直渴望能系统地学习一些与金融建模相关的统计学知识。《概率论与数理统计（第三版）》虽然不是一本专门的金融数学教材，但其中蕴含的许多思想和工具，对我来说价值连城。我尤其关注书中关于风险管理和时间序列分析的部分。虽然时间序列分析在本书中占的篇幅不算特别大，但作者对AR、MA、ARMA、ARIMA模型的基本介绍，以及对平稳性、自相关性等概念的阐述，为我理解金融时间序列的波动性和预测奠定了基础。我记得书中有一个关于股票价格波动的例子，通过对历史数据的分析，可以尝试建立模型来预测未来的波动率。这让我意识到，概率论和数理统计并非只是纸上谈兵，而是能够帮助我们理解和量化现实世界中许多不确定性的有力工具。此外，书中关于假设检验和置信区间的讲解，也让我能够更科学地理解金融分析中的各种“信号”和“区间”。例如，在判断某个投资策略是否有效时，就可以运用假设检验来辅助决策。总的来说，这本书为我打开了将统计学应用于金融领域的大门，让我对如何用数学工具来分析金融风险、预测市场趋势有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对概率论和数理统计的理解一直比较零散，很多知识点都是从不同的论文和项目中零散学习到的。《概率论与数理统计（第三版）》的出现，极大地弥补了我知识体系上的不足。这本书最让我感到惊喜的是，它在每个章节的末尾都附带了大量的例题和习题，而且难度梯度设计得非常合理。从基础的计算题，到需要综合运用多个知识点的应用题，应有尽有。我发现，通过反复练习这些习题，我不仅巩固了课本上的知识，更重要的是，我学会了如何将理论知识应用到实际问题中。特别是那些涉及数据分析和建模的习题，它们让我能够将抽象的统计模型与具体的数据情境联系起来。我记得有一个关于假设检验的习题，要求我根据给出的样本数据，判断某个产品参数是否符合标准，这个问题就非常贴近实际生产中的质量控制。通过完成这类习题，我逐渐掌握了如何独立地分析数据、做出判断，并且能够用统计学的语言来解释我的发现。这本书不仅仅是知识的传递，更重要的是能力的培养。它让我明白，学好概率论和数理统计，关键在于多动手、多实践。

评分☆☆☆☆☆

拿到《概率论与数理统计（第三版）》的时候，我正处于一个对数据分析充满好奇但又缺乏系统理论支撑的阶段。这本教材恰好填补了我的这一空白。书中对数理统计的介绍，从参数估计到假设检验，再到回归分析，几乎涵盖了统计推断的主要内容。我特别欣赏书中在讲解点估计和区间估计时，所采用的逻辑框架。作者先引入了最大似然估计、矩估计等方法，并详细解释了它们的原理和适用范围，然后紧接着讲解了如何构建置信区间，将点估计的不确定性量化，这对于理解统计推断的本质至关重要。在学习假设检验的部分，我更是印象深刻。书中将各种常见的检验方法，如t检验、卡方检验、F检验等，都进行了系统性的介绍，并且给出了详细的步骤和应用场景。这让我能够理解，在面对不同类型的数据和研究问题时，应该选择哪种检验方法。我印象最深的是书中关于“第一类错误”和“第二类错误”的解释，这让我明白了统计推断并非绝对准确，而是存在一定的风险，理解这些风险的含义，才能更审慎地进行决策。此外，书中还引入了一些回归分析的基本概念，虽然篇幅不多，但足以让我对线性回归有初步的认识，为后续深入学习打下了基础。总的来说，这本教材在数理统计部分，为我打开了一扇通往实际数据分析的大门，让我从理论上对如何从数据中获取有意义的信息有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名跨专业的学生，原本以为《概率论与数理统计》会是一门让我头疼不已的课程。但当我翻开这本《概率论与数理统计（第三版）》后，我的看法有了很大改变。这本书的语言风格比我预想的要友善得多。作者在解释一些比较抽象的概念时，常常会用一些生活中的例子来类比，比如在讲解“事件”的时候，会用下雨、考试等来举例，这大大降低了理解的难度。我尤其喜欢书中关于“条件概率”和“独立事件”的讲解。作者通过一些简单的场景，比如摸球、抽卡牌，来解释这两个概念的内涵和区别，让我能够清晰地认识到，事件之间的相互影响在概率计算中的重要性。而且，书中在引入“随机变量”这个概念时，也花了很大的篇幅来铺垫，从函数映射的角度来解释随机变量的本质，这让我对“随机”有了更科学的理解。这本书的逻辑性非常强，章节之间的衔接自然流畅，让我能够一步一个脚印地学习。虽然有些地方还需要反复琢磨，但总体感觉这本书是在努力地帮助读者去理解，而不是简单地传递知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的第三版，在内容更新和编排上，都有一些让我耳目一新的地方。作为一名对统计软件和数据可视化比较感兴趣的学习者，我发现书中在讲解一些统计方法时，也开始引入一些与现代数据分析工具相关的思考。虽然书中没有直接提供具体的代码实现，但它为我们指明了方向。例如，在介绍描述性统计和推断性统计时，书中不仅强调了如何计算各种统计量，还隐晦地提及了可视化在理解数据分布和发现数据特征中的作用。我印象最深的是，在讲解中心极限定理的时候，作者通过一些示意图，形象地展示了不同分布的样本均值如何趋近于正态分布。这让我意识到，直观的图示对于理解抽象的统计概念是多么重要。虽然我需要借助其他软件来实际绘制这些图，但这本书提供的理论基础，让我能够知道我需要绘制什么样的图，以及这些图能够反映什么信息。而且，书中在介绍一些更高级的统计方法时，比如方差分析（ANOVA），也让我对如何进行多组均值比较有了清晰的认识。这本书让我觉得，学习统计学不仅仅是掌握数学公式，更是要学会如何用数学工具去解读和呈现数据。

评分☆☆☆☆☆

这本《概率论与数理统计（第三版）》真是让我大开眼界，也着实让我头疼了不少。我是一名统计学专业的学生，说实话，之前对这门课一直抱着一种既敬畏又有点逃避的心态。概率论听起来就很高深，数理统计更是感觉离实际应用有点远。拿到这本厚重的教材，一开始确实有点打退堂鼓。但随着学习的深入，我发现它并非我想象的那么难以接近。书中从最基础的事件、概率概念开始，循序渐进地介绍了随机变量、概率分布、期望、方差等核心概念。作者的讲解虽然严谨，但力求清晰，很多地方都配有生动的例子，比如抛硬币、掷骰子，这些贴近生活的例子让抽象的概念变得更容易理解。我尤其喜欢书中关于大数定律和中心极限定理的阐述，这部分内容可以说是贯穿了整个概率论和数理统计的核心思想，理解了它们，很多后续的知识点都会豁然开朗。作者在推导过程中，逻辑清晰，一步一步地展示了公式的来源，这对于我这样喜欢刨根问底的学生来说，简直是福音。虽然有时候为了理解一个公式的推导过程，我会反复看好几遍，甚至需要结合网上的其他资料进行辅助理解，但这恰恰说明了这本书在知识的深度和严谨性上做得非常到位。它不像某些教材那样只给出结论，而是注重引导读者去理解“为什么”。而且，书中在介绍完概率论的基础后，自然而然地过渡到了数理统计的部分，这中间的衔接非常顺畅，让我能更清晰地看到概率论是如何支撑起数理统计的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的技术开发者，我深知理论知识的重要性，尤其是在大数据和人工智能蓬勃发展的今天。概率论和数理统计作为这些领域的基础，我一直想找一本能够系统学习的教材。《概率论与数理统计（第三版）》恰好满足了我的需求。这本书的编排结构非常合理，从概率论的基础概念，到数理统计的应用，层层递进。我最喜欢的部分是关于随机过程的介绍。虽然这一部分的内容相对前置的概率论和数理统计部分要复杂一些，但作者的讲解非常有条理。书中从马尔可夫链开始，逐步介绍了泊松过程、布朗运动等经典随机过程。这些内容对于理解一些复杂的系统模型，比如排队论、通信系统、金融模型等，都非常有帮助。我尤其对书中关于马尔可夫链的状态转移矩阵和稳态分布的讲解印象深刻，这让我能够理解一个系统在长时间运行后，其状态的长期行为。而且，作者在介绍这些概念时，并没有仅仅停留在数学推导上，而是尝试用一些实际的例子来辅助说明，例如病毒传播的模型，这让我能够更直观地理解抽象的数学概念。虽然我可能不会深入到每一个公式的推导细节，但理解这些随机过程的含义和应用，对我的工作非常有启发。它让我能够从更宏观的角度去理解和设计一些具有随机性的系统。

评分☆☆☆☆☆

这本《概率论与数理统计（第三版）》在我学习统计建模的道路上，扮演了至关重要的角色。我之前对一些统计模型，比如广义线性模型，总感觉理解不够深入，像是雾里看花。《概率论与数理统计（第三版）》对这部分内容的讲解，让我豁然开朗。书中从逻辑斯蒂回归模型开始，逐步引入了泊松回归、负二项回归等，非常系统地介绍了广义线性模型的理论框架。作者详细解释了连接函数、指数族分布等关键概念，并且给出了这些模型在实际应用中的例子，比如医学研究中的疾病发病率预测、市场营销中的客户流失预测等。我尤其对书中关于模型拟合优度检验和模型选择的讲解印象深刻。这让我明白了，即使建立了一个模型，如何判断它是否合适，如何选择最优的模型，也是非常重要的。书中的一些关于模型诊断的内容，也让我对如何发现模型中的潜在问题有了初步的认识。虽然广义线性模型本身就包含了不少数学推导，但我发现作者在讲解过程中，始终围绕着“为什么”和“如何应用”来展开，这让我能够更好地理解这些数学工具的实际意义。这本书为我理解更复杂的统计模型，比如时间序列分析、贝叶斯统计等，打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《概率论与数理统计（第三版）》给我最直观的感受就是它的“实用性”。作为一名从事数据分析工作多年的从业者，我一直希望能够找到一本既有深度又不失广度的教材，来系统地梳理和提升我的统计知识。《概率论与数理统计（第三版）》在这方面做得相当出色。我特别关注书中关于“回归分析”和“方差分析”的部分。在回归分析方面，书中不仅介绍了简单线性回归，还扩展到了多元线性回归，并且详细阐述了模型系数的解释、假设检验以及模型诊断等内容。这让我能够更严谨地分析变量之间的关系，并对模型的可信度有更深入的评估。在方差分析方面，书中对单因素方差分析和多因素方差分析的讲解，让我能够科学地比较多组数据的均值差异，这在很多实验设计和效果评估中都非常实用。我印象深刻的是，书中还提及了一些非参数统计方法，虽然篇幅不多，但足以让我了解到，在数据不满足参数方法的前提下，我们仍然有其他有效的分析工具。这本书让我觉得，学好概率论和数理统计，真的能够为实际工作带来巨大的价值，让我能够更准确地洞察数据背后的规律。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

高数不挂科，书都是好书

评分☆☆☆☆☆

还可以，还可以，还可以

评分☆☆☆☆☆

书角应该是运输的时候折了个角，总体来说还是挺好的

评分☆☆☆☆☆

很好很满意，物美价廉。

评分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

高数不挂科，书都是好书

评分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很好的教材，赞