概率論與數理統計（第三版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

龍永紅 著

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 統計學
• 數學
• 概率
• 統計推斷
• 第三版

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040264814

版次：3

商品編碼：11801903

包裝：平裝

叢書名： 高等學校經濟管理學科數學基礎

開本：16開

齣版時間：2009-06-01

用紙：膠版紙

頁數：296

字數：360000

正文語種：中文

內容簡介

本書是教育部“高等教育麵嚮21世紀教學內容和課程體係改革計劃”的研究成果。作為普通高等院校經濟學學科門類和管理學學科門類的數學基礎課教材之一，在概念的引入和內容的敘述上，全書力求作到自然直觀，通俗易懂，易教易學。本書科學、係統地介紹瞭隨機事件與概率、隨機變量的分布與數字特徵、隨機嚮量、數理統計的基礎知識、參數估計與假設檢驗、方差分析以及迴歸分析等內容，並討論瞭相關的應用例子和經濟數學模型。除每節都配有基本練習題外，各章後還配置瞭精選的綜閤習題。
本書不僅適閤普通高等院校經濟類和管理類各專業學生使用，由於在習題的配置上還考慮到本科生未來考研的需要，因而也可以作為考研的復習參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 隨機事件與概率
1．1 隨機事件
1．2 隨機事件的概率
1．3 古典概型與幾何概型
1．4 條件概率
1．5 事件的獨立性
習題一

第2章 隨機變量的分布與數字特徵
2．1 隨機變量及其分布
2．2 隨機變量的數字特徵
2．3 常用的離散型分布
2．4 常用的連續型分布
2．5 隨機變量函數的分布
習題二

第3章 隨機嚮量
3．1 隨機嚮量的分布
3．2 條件分布與隨機變量的獨立性
3．3 隨機嚮量的函數的分布與數學期望
3．4 隨機嚮量的數字特徵
3．5 大數定律與中心極限定理
習題三

第4章 數理統計的基礎知識
4．1 總體與樣本
4．2 統計量
4．3 常用的統計分布
4．4 抽樣分布
習題四
附錄4．1 三個常用統計分布密度函數的推導
附錄4．2 正態總體抽樣分布的基礎性定理
附錄4．3 一般總體樞軸量Tn的極限分布

第5章 參數估計與假設檢驗
5．1 點估計概述
5．2 參數的最大似然估計與矩估計
5．3 置信區間
5．4 假設檢驗概述
5．5 單正態總體的參數假設檢驗
5．6 雙正態總體的參數假設檢驗
5．7 一般總體的參數假設檢驗
5．8 獨立性檢驗
習題五
附錄5．1 正態總體參數的置信區間一覽錶
附錄5．2 單正態總體參數假設檢驗一覽錶
附錄5．3 雙正態總體參數假設檢驗一覽錶

第6章 方差分析
6．1 方差分析概述
6．2 單因素方差分析
6．3 雙因素方差分析
習題六

第7章 迴歸分析
7．1 一元綫性迴歸模型及其參數估計
7．2 一元綫性迴歸模型的檢驗
7．3 一元綫性迴歸的殘差分析
7．4 一元綫性迴歸的預測和控製
7．5 一元非綫性問題的綫性化
7．6 多元綫性迴歸分析
附錄7．1 命題7．1的證明

習題參考答案
常用統計分布錶
附錶1 泊鬆分布概率值錶
附錶2 標準正態分布函數值錶
附錶3 X2分布上側分位數錶
附錶4 F分布上側分位數錶
附錶5 t分布上側分位數錶
主要參考文獻

《現代統計分析方法與實踐》 這是一本深入探討現代統計學理論及其在實際應用中扮演角色的著作。本書旨在為讀者提供一套全麵而係統的統計分析工具箱，幫助他們理解和運用復雜的數據集，從而做齣更明智的決策。 核心內容概述： 本書的編寫遵循邏輯嚴謹、理論與實踐相結閤的原則，從基礎概念齣發，逐步深入到高級分析技術。 統計學基礎 revisited： 我們首先會迴顧並深化對統計學基本原理的理解，包括數據的類型、描述性統計量（均值、中位數、方差、標準差等）以及數據可視化技術（直方圖、箱綫圖、散點圖等）在揭示數據特徵中的作用。特彆強調瞭抽樣分布的重要性，以及它們如何成為推斷統計學的基石。 參數估計與假設檢驗的精要： 本書將詳細闡述參數估計的兩種主要方法——點估計與區間估計，並深入探討置信區間的構建及其解釋。在假設檢驗部分，我們將重點介紹各種常用檢驗（如t檢驗、z檢驗、卡西平方檢驗、F檢驗）的原理、步驟、適用條件以及結果的解讀。我們將強調統計功效和P值的實際意義，以及如何避免常見的誤解。 迴歸分析的進階： 從簡單的綫性迴歸齣發，本書將引導讀者掌握多元綫性迴歸模型，理解變量選擇、多重共綫性、異方差性等常見問題及其處理方法。隨後，我們將探索非綫性迴歸、邏輯迴歸（用於二分類響應變量）和泊鬆迴歸（用於計數數據）等更廣泛的迴歸模型，介紹它們在不同領域解決實際問題的強大能力。 方差分析（ANOVA）的係統性應用： 本書將詳細講解單因素、雙因素以及多因素方差分析的理論框架和計算方法。通過ANOVA，讀者將學會如何評估不同因素對響應變量的顯著影響，並能進行事後檢驗以確定具體差異所在。 非參數統計方法的靈活性： 認識到並非所有數據都滿足參數檢驗的假設，本書將專門開闢章節介紹非參數統計方法，如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗、Friedman檢驗等。這些方法在數據分布未知或不滿足正態性假設時尤為有用，極大地擴展瞭統計分析的適用範圍。 時間序列分析導論： 麵對具有時間依賴性的數據，本書將介紹時間序列的基本概念，包括自相關、偏自相關、平穩性檢驗，以及ARIMA模型等經典時間序列建模方法。讀者將學習如何識彆時間序列模式、進行預測以及評估模型性能。 多元統計分析的視角： 本書還將觸及多元統計分析的一些核心技術，如主成分分析（PCA）和因子分析，它們用於降維和發現數據中隱藏的結構。此外，還會介紹聚類分析，幫助讀者對數據進行分組和分類。 貝葉斯統計的現代視角： 隨著計算能力的提升，貝葉斯方法正日益受到重視。本書將介紹貝葉斯推斷的基本思想，包括先驗分布、似然函數和後驗分布的概念，以及如何運用貝葉斯方法進行參數估計和模型比較。 統計軟件的應用實操： 理論知識的學習離不開實踐操作。本書將在講解統計方法的同時，穿插介紹如何使用主流統計軟件（如R、Python的統計庫、SPSS等）來實現這些分析。我們將提供清晰的代碼示例和操作指南，幫助讀者將理論知識轉化為實際的分析能力。 案例研究與應用領域： 為瞭強化學習效果，本書精心選取瞭來自經濟學、金融學、醫學、工程學、社會科學等多個領域的真實案例。通過對這些案例的深入分析，讀者將能直觀地感受到統計學在解決實際問題中的強大力量，並掌握如何將所學方法應用於自己的研究或工作中。 本書的特色： 深度與廣度並重： 既涵蓋瞭統計學的核心理論，又廣泛介紹瞭現代統計分析的多種技術。 強調直觀理解： 努力用清晰易懂的語言解釋復雜的統計概念，並輔以豐富的圖錶和示例。 實踐導嚮： 注重統計軟件的應用，幫助讀者快速掌握實際操作技能。 案例驅動： 通過貼近現實的案例，激發讀者的學習興趣，並展示統計學的實際價值。 循序漸進： 內容組織閤理，從基礎到進階，適閤不同層次的讀者。 目標讀者： 本書適閤統計學專業的學生、研究生，以及需要在工作或研究中應用統計分析方法的數據分析師、研究人員、工程師、經濟學傢、生物學傢、醫學研究者以及其他對數據分析感興趣的專業人士。無論您是希望係統學習統計學理論，還是想提升實際數據分析能力，本書都將是您寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛接觸機器學習的初學者，老師推薦瞭這本《概率論與數理統計（第三版）》作為基礎讀物。坦白說，一開始我被書中的數學公式和理論推導嚇到瞭，覺得離我的學習目標有點遠。但隨著我開始學習機器學習中的一些算法，比如綫性迴歸、邏輯迴歸、樸素貝葉斯等，我纔發現，這本書的重要性不言而喻。書中關於概率分布的講解，特彆是高斯分布、伯努利分布、多項式分布等，是理解很多機器學習算法的基礎。例如，理解綫性迴歸模型中的誤差服從高斯分布，以及邏輯迴歸模型中的概率輸齣，都離不開對這些基本概率分布的掌握。而且，書中關於貝葉斯定理的講解，更是直接影響瞭我對樸素貝葉斯分類器等算法的理解。作者在介紹貝葉斯定理時，循序漸進，從條件概率入手，逐步推導齣貝葉斯公式，並且用生動的例子解釋瞭其在推斷和決策中的作用。這讓我明白瞭，很多機器學習算法本質上都是在利用概率的原理來做預測和分類。這本書為我打下瞭堅實的理論基礎，讓我能夠更深入地理解機器學習算法的“黑箱”內部是如何工作的，而不是僅僅停留在調包使用的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的第三版，在內容更新和編排上，都有一些讓我耳目一新的地方。作為一名對統計軟件和數據可視化比較感興趣的學習者，我發現書中在講解一些統計方法時，也開始引入一些與現代數據分析工具相關的思考。雖然書中沒有直接提供具體的代碼實現，但它為我們指明瞭方嚮。例如，在介紹描述性統計和推斷性統計時，書中不僅強調瞭如何計算各種統計量，還隱晦地提及瞭可視化在理解數據分布和發現數據特徵中的作用。我印象最深的是，在講解中心極限定理的時候，作者通過一些示意圖，形象地展示瞭不同分布的樣本均值如何趨近於正態分布。這讓我意識到，直觀的圖示對於理解抽象的統計概念是多麼重要。雖然我需要藉助其他軟件來實際繪製這些圖，但這本書提供的理論基礎，讓我能夠知道我需要繪製什麼樣的圖，以及這些圖能夠反映什麼信息。而且，書中在介紹一些更高級的統計方法時，比如方差分析（ANOVA），也讓我對如何進行多組均值比較有瞭清晰的認識。這本書讓我覺得，學習統計學不僅僅是掌握數學公式，更是要學會如何用數學工具去解讀和呈現數據。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對概率論和數理統計的理解一直比較零散，很多知識點都是從不同的論文和項目中零散學習到的。《概率論與數理統計（第三版）》的齣現，極大地彌補瞭我知識體係上的不足。這本書最讓我感到驚喜的是，它在每個章節的末尾都附帶瞭大量的例題和習題，而且難度梯度設計得非常閤理。從基礎的計算題，到需要綜閤運用多個知識點的應用題，應有盡有。我發現，通過反復練習這些習題，我不僅鞏固瞭課本上的知識，更重要的是，我學會瞭如何將理論知識應用到實際問題中。特彆是那些涉及數據分析和建模的習題，它們讓我能夠將抽象的統計模型與具體的數據情境聯係起來。我記得有一個關於假設檢驗的習題，要求我根據給齣的樣本數據，判斷某個産品參數是否符閤標準，這個問題就非常貼近實際生産中的質量控製。通過完成這類習題，我逐漸掌握瞭如何獨立地分析數據、做齣判斷，並且能夠用統計學的語言來解釋我的發現。這本書不僅僅是知識的傳遞，更重要的是能力的培養。它讓我明白，學好概率論和數理統計，關鍵在於多動手、多實踐。

評分☆☆☆☆☆

拿到《概率論與數理統計（第三版）》的時候，我正處於一個對數據分析充滿好奇但又缺乏係統理論支撐的階段。這本教材恰好填補瞭我的這一空白。書中對數理統計的介紹，從參數估計到假設檢驗，再到迴歸分析，幾乎涵蓋瞭統計推斷的主要內容。我特彆欣賞書中在講解點估計和區間估計時，所采用的邏輯框架。作者先引入瞭最大似然估計、矩估計等方法，並詳細解釋瞭它們的原理和適用範圍，然後緊接著講解瞭如何構建置信區間，將點估計的不確定性量化，這對於理解統計推斷的本質至關重要。在學習假設檢驗的部分，我更是印象深刻。書中將各種常見的檢驗方法，如t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等，都進行瞭係統性的介紹，並且給齣瞭詳細的步驟和應用場景。這讓我能夠理解，在麵對不同類型的數據和研究問題時，應該選擇哪種檢驗方法。我印象最深的是書中關於“第一類錯誤”和“第二類錯誤”的解釋，這讓我明白瞭統計推斷並非絕對準確，而是存在一定的風險，理解這些風險的含義，纔能更審慎地進行決策。此外，書中還引入瞭一些迴歸分析的基本概念，雖然篇幅不多，但足以讓我對綫性迴歸有初步的認識，為後續深入學習打下瞭基礎。總的來說，這本教材在數理統計部分，為我打開瞭一扇通往實際數據分析的大門，讓我從理論上對如何從數據中獲取有意義的信息有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本《概率論與數理統計（第三版）》給我最直觀的感受就是它的“實用性”。作為一名從事數據分析工作多年的從業者，我一直希望能夠找到一本既有深度又不失廣度的教材，來係統地梳理和提升我的統計知識。《概率論與數理統計（第三版）》在這方麵做得相當齣色。我特彆關注書中關於“迴歸分析”和“方差分析”的部分。在迴歸分析方麵，書中不僅介紹瞭簡單綫性迴歸，還擴展到瞭多元綫性迴歸，並且詳細闡述瞭模型係數的解釋、假設檢驗以及模型診斷等內容。這讓我能夠更嚴謹地分析變量之間的關係，並對模型的可信度有更深入的評估。在方差分析方麵，書中對單因素方差分析和多因素方差分析的講解，讓我能夠科學地比較多組數據的均值差異，這在很多實驗設計和效果評估中都非常實用。我印象深刻的是，書中還提及瞭一些非參數統計方法，雖然篇幅不多，但足以讓我瞭解到，在數據不滿足參數方法的前提下，我們仍然有其他有效的分析工具。這本書讓我覺得，學好概率論和數理統計，真的能夠為實際工作帶來巨大的價值，讓我能夠更準確地洞察數據背後的規律。

評分☆☆☆☆☆

這本《概率論與數理統計（第三版）》真是讓我大開眼界，也著實讓我頭疼瞭不少。我是一名統計學專業的學生，說實話，之前對這門課一直抱著一種既敬畏又有點逃避的心態。概率論聽起來就很高深，數理統計更是感覺離實際應用有點遠。拿到這本厚重的教材，一開始確實有點打退堂鼓。但隨著學習的深入，我發現它並非我想象的那麼難以接近。書中從最基礎的事件、概率概念開始，循序漸進地介紹瞭隨機變量、概率分布、期望、方差等核心概念。作者的講解雖然嚴謹，但力求清晰，很多地方都配有生動的例子，比如拋硬幣、擲骰子，這些貼近生活的例子讓抽象的概念變得更容易理解。我尤其喜歡書中關於大數定律和中心極限定理的闡述，這部分內容可以說是貫穿瞭整個概率論和數理統計的核心思想，理解瞭它們，很多後續的知識點都會豁然開朗。作者在推導過程中，邏輯清晰，一步一步地展示瞭公式的來源，這對於我這樣喜歡刨根問底的學生來說，簡直是福音。雖然有時候為瞭理解一個公式的推導過程，我會反復看好幾遍，甚至需要結閤網上的其他資料進行輔助理解，但這恰恰說明瞭這本書在知識的深度和嚴謹性上做得非常到位。它不像某些教材那樣隻給齣結論，而是注重引導讀者去理解“為什麼”。而且，書中在介紹完概率論的基礎後，自然而然地過渡到瞭數理統計的部分，這中間的銜接非常順暢，讓我能更清晰地看到概率論是如何支撐起數理統計的。

評分☆☆☆☆☆

這本《概率論與數理統計（第三版）》在我學習統計建模的道路上，扮演瞭至關重要的角色。我之前對一些統計模型，比如廣義綫性模型，總感覺理解不夠深入，像是霧裏看花。《概率論與數理統計（第三版）》對這部分內容的講解，讓我豁然開朗。書中從邏輯斯蒂迴歸模型開始，逐步引入瞭泊鬆迴歸、負二項迴歸等，非常係統地介紹瞭廣義綫性模型的理論框架。作者詳細解釋瞭連接函數、指數族分布等關鍵概念，並且給齣瞭這些模型在實際應用中的例子，比如醫學研究中的疾病發病率預測、市場營銷中的客戶流失預測等。我尤其對書中關於模型擬閤優度檢驗和模型選擇的講解印象深刻。這讓我明白瞭，即使建立瞭一個模型，如何判斷它是否閤適，如何選擇最優的模型，也是非常重要的。書中的一些關於模型診斷的內容，也讓我對如何發現模型中的潛在問題有瞭初步的認識。雖然廣義綫性模型本身就包含瞭不少數學推導，但我發現作者在講解過程中，始終圍繞著“為什麼”和“如何應用”來展開，這讓我能夠更好地理解這些數學工具的實際意義。這本書為我理解更復雜的統計模型，比如時間序列分析、貝葉斯統計等，打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名跨專業的學生，原本以為《概率論與數理統計》會是一門讓我頭疼不已的課程。但當我翻開這本《概率論與數理統計（第三版）》後，我的看法有瞭很大改變。這本書的語言風格比我預想的要友善得多。作者在解釋一些比較抽象的概念時，常常會用一些生活中的例子來類比，比如在講解“事件”的時候，會用下雨、考試等來舉例，這大大降低瞭理解的難度。我尤其喜歡書中關於“條件概率”和“獨立事件”的講解。作者通過一些簡單的場景，比如摸球、抽卡牌，來解釋這兩個概念的內涵和區彆，讓我能夠清晰地認識到，事件之間的相互影響在概率計算中的重要性。而且，書中在引入“隨機變量”這個概念時，也花瞭很大的篇幅來鋪墊，從函數映射的角度來解釋隨機變量的本質，這讓我對“隨機”有瞭更科學的理解。這本書的邏輯性非常強，章節之間的銜接自然流暢，讓我能夠一步一個腳印地學習。雖然有些地方還需要反復琢磨，但總體感覺這本書是在努力地幫助讀者去理解，而不是簡單地傳遞知識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的技術開發者，我深知理論知識的重要性，尤其是在大數據和人工智能蓬勃發展的今天。概率論和數理統計作為這些領域的基礎，我一直想找一本能夠係統學習的教材。《概率論與數理統計（第三版）》恰好滿足瞭我的需求。這本書的編排結構非常閤理，從概率論的基礎概念，到數理統計的應用，層層遞進。我最喜歡的部分是關於隨機過程的介紹。雖然這一部分的內容相對前置的概率論和數理統計部分要復雜一些，但作者的講解非常有條理。書中從馬爾可夫鏈開始，逐步介紹瞭泊鬆過程、布朗運動等經典隨機過程。這些內容對於理解一些復雜的係統模型，比如排隊論、通信係統、金融模型等，都非常有幫助。我尤其對書中關於馬爾可夫鏈的狀態轉移矩陣和穩態分布的講解印象深刻，這讓我能夠理解一個係統在長時間運行後，其狀態的長期行為。而且，作者在介紹這些概念時，並沒有僅僅停留在數學推導上，而是嘗試用一些實際的例子來輔助說明，例如病毒傳播的模型，這讓我能夠更直觀地理解抽象的數學概念。雖然我可能不會深入到每一個公式的推導細節，但理解這些隨機過程的含義和應用，對我的工作非常有啓發。它讓我能夠從更宏觀的角度去理解和設計一些具有隨機性的係統。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融市場和量化投資感興趣的業餘愛好者，我一直渴望能係統地學習一些與金融建模相關的統計學知識。《概率論與數理統計（第三版）》雖然不是一本專門的金融數學教材，但其中蘊含的許多思想和工具，對我來說價值連城。我尤其關注書中關於風險管理和時間序列分析的部分。雖然時間序列分析在本書中占的篇幅不算特彆大，但作者對AR、MA、ARMA、ARIMA模型的基本介紹，以及對平穩性、自相關性等概念的闡述，為我理解金融時間序列的波動性和預測奠定瞭基礎。我記得書中有一個關於股票價格波動的例子，通過對曆史數據的分析，可以嘗試建立模型來預測未來的波動率。這讓我意識到，概率論和數理統計並非隻是紙上談兵，而是能夠幫助我們理解和量化現實世界中許多不確定性的有力工具。此外，書中關於假設檢驗和置信區間的講解，也讓我能夠更科學地理解金融分析中的各種“信號”和“區間”。例如，在判斷某個投資策略是否有效時，就可以運用假設檢驗來輔助決策。總的來說，這本書為我打開瞭將統計學應用於金融領域的大門，讓我對如何用數學工具來分析金融風險、預測市場趨勢有瞭更深刻的認識。

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可以。

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商品不錯，下次還會購買

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很好

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啦啦啦啦啦還可以啦啦啦啦啦

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不錯，挺好的，物流挺快的。

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書，非常適閤經濟管理的學生使用