概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈希孺 著

图书标签:

• 概率论
• 数理统计
• 高等数学
• 统计学
• 数学
• 教材
• 大学教材
• 概率
• 统计
• 随机过程

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030080615

版次：1

商品编码：12022442

包装：平装

开本：32开

出版时间：2000-03-01

用纸：胶版纸

页数：414

字数：348000

正文语种：中文

内容简介

　　《概率论与数理统计》是高等学校理工科概率统计课程的教材，也可用于大学及师范学院数学系概率课程的教材，内容包括概率论的基本概念、随机变量与概率分布、随机变量的数字特征、参数估计和假设检验、回归分析、相关分析与方差分析等。
　　《概率论与数理统计》论述严谨，通俗易懂.为使读者更好地理解《概率论与数理统计》内容，书中给出大量例题，每一章后附有大量习题.特别，《概率论与数理统计》还包括在理论和应用上较为重要而又超出课程范围的内容以满足不同读者群的需要。

内页插图

目录

序

第一章 事件的概率
1．1 概率是什么
1．2 古典概率计算
1．3 事件的运算、条件概率与独立性
习题

第二章 随机变量及概率分布
2．1 一维随机变量
2．2 多维随机变量（随机向量）
2．3 条件概率分布与随机变量的独立性
2．4 随机变量的函数的概率分布
附录
习题

第三章 随机变量的数字特征
3．1 数学期望（均值）与中位数
3．2 方差与矩
3．3 协方差与相关系数
3．4 大数定理和中心极限定理
习题

第四章 参数估计
4．1 数理统计学的基本概念
4．2 矩估计、极大似然估计和贝叶斯估计
4．3 点估计的优良性准则
4．4 区间估计
习题

第五章 假设检验
5．1 问题提法和基本概念
5．2 重要参数检验
5．3 拟合优度检验
附录
习题

第六章 回归、相关与方差分析
6．1 回归分析基本概念
6．2 一元线性回归
6．3 多元线性回归
6．4 相关分析
6．5 方差分析
附录
习题
习题提示与解答
附表

前言/序言

　　本书的目的，是作为高等学校理工科概率统计课程的教材，也可作为大学和师范院校数学系概率统计基础课的教材，具有相当数学准备（初等微积分与少量矩阵知识）的读者，可以作为自修本课程的读物，
　　书电部分材料，一般认为可能超出本课程的范围（对非数学系），如最小方差无偏估计、克拉美一劳不等式、非中心￡分布、截尾寿命检验、多元线性回归、偏复相关、随机区组与正交表设计、贝叶斯方法等，作者认为，这些内容有的在应用上很重要，其所以未在课堂讲授，多是由于时间限制。有的虽偏于理论，但性质很基本，有助于学生对统计方法及其局限性的理解，这些内容并不一定要用高深数学，写入教材，给学生一个提高和加深对本学科理解的机会，也给教师一种根据需要对讲授内容进行选择的余地，也许是有益的，
　　虽然学习这门课程的读者主要是着眼于其应用，但作者认为：把教材写成方法手册式的东西不一定可取。要用好统计方法，除了与问题有关的专业知识外，对统计概念的直观理解，以及对方法的理论根据的认识（它关系到方法的应用条件及局限性），也很重要。基于这个考虑，本书花了较多的篇幅于统计概念的阐释，并在设定的数学程度上，坚持叙述的严谨，能证明的，尽量给以证明，有的则放到附录或习题之中，当然，任课教师可根据需要作适当的选择。

统计思维的基石：现代数据分析与决策科学导论 本书致力于为初学者和希望系统梳理基础的实践者，提供一套严谨而直观的现代统计学思维框架。我们关注的不是抽象的公式推导，而是如何将统计工具有效地应用于现实世界的问题解决与数据驱动的决策制定中。 本书从数据本身的特性出发，深入浅出地探讨了从数据采集、清洗到可视化分析的完整流程。我们相信，对数据的深刻理解是进行任何有效统计建模的前提。因此，第一部分将聚焦于描述性统计与数据可视化，带领读者掌握如何用最直观的方式揭示数据的内在结构、分布特征与潜在关系。我们将详述均值、中位数、众数、方差、标准差等核心度量衡的意义，并详细解析直方图、箱线图、散点图等关键图表的构建与解读技巧，强调在不同数据类型下应选择何种可视化方法以避免误导。 进入核心部分，本书将系统阐述概率论的基础概念及其在不确定性分析中的作用。然而，这里的“概率论”聚焦于其应用层面，而非复杂的测度论基础。我们将用大量的实例来解释随机事件、随机变量（离散型与连续型）的定义与特性。重点讲解常见概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布以及高斯（正态）分布的实际应用场景。读者将学会如何根据问题的性质，准确地选择和应用这些模型来量化风险和预测可能性。 统计推理是本书的灵魂所在。我们花了大量篇幅来构建统计推断的逻辑桥梁。这部分将详细介绍抽样理论与大数定律、中心极限定理的直观意义及其对统计推断的根本支撑作用。随后，我们将深入探讨参数估计，区分点估计与区间估计的原理与区别，并详尽讲解置信区间的构造方法与实际意义。读者将学会如何用“可信的范围”来描述对总体参数的估计，而不是一个单一的、可能错误的数值。 假设检验是现代科学研究和商业决策中不可或缺的工具。本书将以严谨的逻辑，剖析零假设与备择假设的构建、P值（显著性水平）的正确解读、I型和II型错误的概念及控制。我们将覆盖最常用的检验方法，包括t检验（单样本、独立样本、配对样本）、方差分析（ANOVA）的基础框架，以及针对分类数据的卡方检验。本书特别强调检验的实际业务意义，提醒读者警惕“统计显著性”与“实际重要性”之间的区别。 为了应对复杂的数据结构，本书的进阶部分将转向统计建模。首先，我们将深入剖析简单线性回归与多元线性回归模型。这不仅仅是学习最小二乘法的应用，更重要的是理解回归模型的假设条件（如残差的正态性、独立性、同方差性），以及如何诊断模型拟合的优劣（R方、调整R方）。针对模型诊断，我们将详细介绍残差图的分析，这是发现模型缺陷的关键步骤。 在回归分析的基础上，本书进一步扩展到更复杂的建模技术： 1. 方差分析（ANOVA）的深入应用：如何处理多因素实验设计，理解交互作用的含义。 2. 广义线性模型（GLM）的初步介绍：为处理非正态响应变量（如计数数据或二元数据）打下基础，重点讲解逻辑回归（Logistic Regression）在概率预测中的应用。 3. 时间序列数据的初步分析：介绍时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、自相关性），并探讨简单的平滑方法，为后续更专业的时序分析做准备。 最后，本书在结语部分强调了统计方法的局限性与伦理考量。数据科学的进步要求从业者不仅技术过硬，更需具备高度的责任感。我们将讨论数据偏差（Bias）、因果推断（Causality）与相关性（Correlation）的区别，以及如何在实践中避免“数据挖掘陷阱”和“P值操纵”等不当行为，确保统计结论的科学性和公正性。 本书的目标读者包括： 工程技术人员：需要用实验数据优化产品性能和质量控制。 经济管理人员：需要通过市场调研数据进行预测和风险评估。 生命科学与社会科学研究者：需要设计实验并科学地分析采集到的观测数据。 所有对数据驱动决策感兴趣的专业人士：渴望从“感觉”转向“证据”来指导工作方向。 本书的特点是： 强调直觉理解优先于繁琐代数；大量使用实际案例和模拟数据进行演示；注重统计软件（如R或Python的统计库）在实际操作中的应用指导，让读者能够即学即用，真正掌握现代统计思维的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像一位经验丰富的向导，带我踏入概率论与数理统计的奇妙世界。它不像有些书籍那样，上来就用冰冷的符号和定义堆砌，而是循序渐进，步步为营。开篇的讲解，就像是在为我铺设一条平坦宽阔的大道，让我能够轻松地迈出第一步。作者擅长将抽象的数学概念与我们日常生活中息息相关的现象联系起来，比如，在讲解期望值时，他会用彩票中奖的概率来打比方，让我一下子就明白了“平均收益”的概念。而对于一些更复杂的统计推断，他也能够用清晰的逻辑和生动的比喻进行阐释，让我不再觉得那些公式是天书。我特别欣赏的是，书中不仅强调了“是什么”，更注重“为什么”。作者会深入剖析每一个定理和公式的由来，以及它在实际应用中的意义，这让我能够知其然，更知其所以然。读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在培养一种严谨的数学思维和分析问题的能力，这种收获是长远的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初学者，对概率论和数理统计了解不多，但又对这个领域充满好奇。市面上有很多教材，我翻看了不少，但都觉得要么太理论化，要么过于浅显。直到我偶然看到了这本书，才觉得找到了“对的”那本。作者的讲解方式非常人性化，他充分考虑到了读者的背景和可能遇到的困难。比如，在引入一些基础概念时，他会先用通俗易懂的语言解释其含义，再结合生活中的实际例子进行类比，这使得我能够快速建立起对这些概念的直观认识。更重要的是，书中的例题设计得非常巧妙，既有基础的巩固练习，也有一些需要思考和发挥创意的题目。我喜欢的是，它不仅仅是给出答案，还会详细解释解题思路和推理过程，让我学会如何去分析问题，如何运用所学的知识去解决实际问题。有时，我会被一道题卡住，但仔细阅读作者的解析后，总能豁然开朗，这种学习的成就感是无与伦比的。这本书没有给我带来丝毫的畏难情绪，反而让我觉得学习数学是一件充满乐趣的事情。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书不仅仅是一本技术性的教材，更像是一次思维的洗礼。它没有回避概率统计中那些看似晦涩的数学语言，但却用一种极为巧妙的方式，将它们融入到引人入胜的叙述中。我喜欢作者处理复杂概念时所展现出的耐心和细致，他从不急于求成，而是花大量篇幅去解释清楚每一个细节，确保读者能够真正理解。尤其是一些关于随机过程和统计模型的部分，在我看来原本是很难掌握的，但通过这本书的讲解，我发现它们变得清晰明了，甚至充满了逻辑的美感。作者在书中穿插的许多小故事和历史典故，也让整个学习过程充满了趣味性，我不再觉得是在死记硬背，而更像是在和一位博学的智者对话，在不知不觉中就被他引导到了新的认知领域。这本书最大的魅力在于，它能够激发我主动去思考，去探索，去发现其中的奥秘，而不是被动地接受信息。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析领域抱有浓厚兴趣的学生，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解概率统计精髓的书。这本书无疑是我近期最满意的一次“淘书”经历。它的结构安排非常合理，从基础的概率公理到复杂的统计模型，过渡自然流畅，几乎没有生涩的断层感。作者在讲解时，特别注重理论与实践的结合，书中大量的例子都来自于真实的场景，比如市场调研、医学实验、金融风险控制等，这让我能够清晰地看到概率统计是如何在现实世界中发挥巨大作用的。而且，书中对各种统计方法的推导过程也非常详尽，让我不仅仅知道如何运用，更能理解其背后的数学原理，这对于我将来深入学习和应用这些技术至关重要。我尤其喜欢作者在一些关键概念上的深入剖析，他能够从多个角度去解释同一个问题，帮助我建立起多维度的理解，避免了死记硬背的陷阱。这本书真的让我对概率统计这门学科有了全新的认识，它不再是遥不可及的理论，而是解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很吸引我，是一种沉稳而又不失活力的蓝绿色调，搭配上简洁的字体，给人一种专业又易于亲近的感觉。拿到书的那一刻，我就被它厚实的纸张和清晰的排版所惊艳，这绝对是一本可以让你沉浸其中，享受阅读过程的书。我一直对数学中的一些抽象概念很感兴趣，但又担心过于枯燥乏味的讲解会让我望而却步。这本书在这方面做得非常出色，它没有直接抛出大量的公式和定理，而是从一些生动有趣的实际例子入手，比如掷骰子、抽奖、甚至生活中常见的排队现象，来引导读者一步步理解那些看似复杂的概念。我尤其喜欢其中对概率直觉的培养，作者并没有简单地告诉你“应该怎么想”，而是通过层层递进的提问和解释，让你自己去探索和发现其中的规律，这种“顿悟”的感觉真的非常棒。而且，书中的插图也很有特色，并不是那种生硬的数学图示，而是更具艺术感和启发性，帮助我更好地理解抽象的概率空间和统计模型。总的来说，它给我的第一印象就是，这是一本能让你真正爱上概率与统计的书，不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的启迪。

评分☆☆☆☆☆

这书牛逼，语句都不通，还有错字别字，纸张还有破洞，赖的退了，重新买了苑诗松第二版

评分☆☆☆☆☆

经典图书

评分☆☆☆☆☆

经典图书

评分☆☆☆☆☆

商品很给力！内容全面！讲解详细！

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书很不错，京东活动很给力，越来越实惠了

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经典图书

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还行，感觉纸质很好，很喜欢的触感

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学习

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