数理统计学 [Mathematical Statistics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

王晓光 著

图书标签:

• 数理统计
• 统计学
• 数学
• 概率论
• 高等教育
• 教材
• 学术
• 理工科
• 数据分析
• 统计推断

出版社： 大连理工大学出版社

ISBN：9787568505642

版次：1

商品编码：12034352

包装：平装

丛书名： 高等学校理工科数学类规划教材

外文名称：Mathematical Statistics

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：170

字数：181000

正文语种：中文

内容简介

　　《数理统计学》是高等学校理工科数学类规划教材。教材共分八章内容：首先回顾了概率论知识，在此基础上介绍了总体、样本和统计量等数理统计的基本概念，并将这些概念与概率论的基础知识联系起来，给出统计量与抽样分布的概念和实例；其次，叙述了数理统计的基础部分——统计推断（参数估计和假设检验）；再次，介绍了统计中的方差分析、回归分析和质量控制等内容。

目录

第1章 概率论基础知识
1．1 基本概念
1．1．1 随机试验与随机事件
1．1．2 事件间的关系与运算
1．1．3 频率与概率
1．1．4 条件概率的定义
1．1．5 乘法公式
1．1．6 全概率公式与贝叶斯公式
1．1．7 事件的相互独立性
1．2 随机变量及其分布
1．2．1 离散型随机变量及其常见分布
1．2．2 连续型随机变量及其常见分布
1．3 二维随机变量及其分布
1．3．1 二维随机变量的联合分布函数
1．3．2 二维离散型随机变量
1．3．3 维连续型随机变量
1．4 随机变量的数字特征
1．4．1 数学期望
1．4．2 方差
1．4．3 协方差
1．4．4 线性相关系数
1．5 大数定律与中心极限定理
1．5．1 大数定律
1．5．2 中心极限定理

第2章 数理统计的基本概念
2．1 总体、样本、统计量
2．2 常用抽样分布
2．3 正态总体的抽样分布
2．4 上岱治坏?
2．5 次序统计量及其分布
2．6 经验分布函数
2．7 充分统计量
习题

第3章 参数点估计及其优良性
3．1 点估计
3．1．1 矩估计法
3．1．2 极大似然估计法
3．2 点估计优良性的评判标准
3．3 贝叶斯估计
习题

第4章 多元分布与多元正态分布
4．1 随机向量的基本概念
4．2 多元正态分布的定义及基本性质
4．3 多元正态分布的参数估计
习题

第5章 参数的区间估计与假设检验
5．1 区间估计
5．2 假设检验
习题

第6章 方差分析
6．1 单因素方差分析
6．2 双因素方差分析
6．2．1 双因素方差分析的种类
6．2．2 无交互作用的双因素方差分析
6．2．3 有交互作用的双因素方差分析
习题

第7章 回归分析
7．1 简单线性回归
7．2 多元线性回归
习题

第8章 统计质量管理
8．1 统计质量控制简介
8．2 控制图的绘制
8．3 控制图的判断
习题

附录
附录1 标准正态分布表
附录2 t分布表
附录3 x2分布表
附录4 F分布表
参考文献

《概率论基础与应用》 本书旨在为读者提供坚实的概率论基础，并展示其在不同领域的广泛应用。从随机现象的直观理解出发，本书逐步深入到概率论的核心概念，包括随机变量、概率分布、期望、方差等。理论的讲解力求清晰易懂，辅以大量的例题和习题，帮助读者巩固所学知识，培养分析和解决问题的能力。 第一部分：概率的基本概念 随机现象与概率：本书首先引入随机现象的概念，区分确定性现象与随机现象，并阐述了概率作为度量随机事件发生可能性的方法。我们将探讨频率学派和贝叶斯学派对概率的不同解释，以及它们在实际问题中的应用。 样本空间与事件：详细介绍样本空间、基本事件、复合事件等概念，并阐述事件之间的关系（包含、相交、并集、差集、对立事件）。通过图示和实例，帮助读者直观理解事件的构成与运算。 概率的公理化定义：系统介绍概率的公理化定义，包括非负性、规范性以及可列可加性。在公理化框架下，推导出一系列重要的概率计算公式，如加法公式、减法公式、互斥事件的概率计算等。 条件概率与独立性：深入讲解条件概率的概念，即在已知某个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率。这将是理解许多统计推断方法的基础。在此基础上，我们将探讨事件的独立性，区分独立事件与互斥事件，并通过实例分析独立性在实际问题中的意义。 全概率公式与贝叶斯公式：介绍全概率公式，用于计算某个事件的总体概率，将其分解为若干个互斥事件的联合概率。在此基础上，进一步阐述贝叶斯公式，展示如何利用新的观测信息更新先验概率，从而得到后验概率。这在统计推断、机器学习等领域具有极其重要的应用。 第二部分：随机变量及其分布 随机变量的概念：介绍离散型随机变量和连续型随机变量的概念，并给出其定义。通过具体事例，例如抛硬币、测量长度等，来说明随机变量的引入如何将现实世界的问题转化为数学模型。 离散型随机变量的分布：详细介绍常见的离散型概率分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布等。对于每一种分布，都会详细介绍其概率质量函数、期望、方差，并给出其在实际问题中的应用场景，例如产品合格率、事件发生次数统计等。 连续型随机变量的分布：深入讲解连续型随机变量的概率密度函数、累积分布函数。介绍常见的连续型概率分布，如均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）。正态分布作为“自然界中最普遍的分布”，将对其性质和应用进行重点阐述。 多维随机变量：将概率模型从一维推广到多维，介绍联合分布、边缘分布、条件分布的概念。探讨随机变量之间的相关性，包括协方差和相关系数。 随机变量函数的分布：研究由一个或多个随机变量组成的函数的概率分布，这在模型构建和参数估计中至关重要。 第三部分：期望、方差与矩 期望：详细讲解随机变量的期望，将其理解为随机变量的平均值。介绍期望的性质，以及期望在计算问题中的作用。 方差与标准差：引入方差和标准差的概念，用以衡量随机变量取值的离散程度。解释方差的性质，并说明标准差的实际意义。 高阶矩：介绍原点矩和中心矩，并重点阐述偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，它们可以更全面地描述概率分布的形状，超越了均值和方差所能提供的信息。 第四部分：大数定律与中心极限定理 大数定律：介绍切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和强大数定律。阐释大数定律的意义，即在大量独立同分布试验中，样本均值趋近于期望值。这为统计推断提供了理论基础。 中心极限定理：这是概率论中最强大的定理之一。详细讲解中心极限定理，包括林德伯格-勒维中心极限定理。阐述其核心内容：无论原始分布如何，大量独立随机变量的均值服从近似正态分布。这将是许多统计推断方法（如假设检验、置信区间）的理论基石。 第五部分：概率论在统计学中的应用概述 抽样分布：基于中心极限定理，我们将介绍统计量（如样本均值、样本方差）的抽样分布，为统计推断打下基础。 参数估计与假设检验的初步认识：简要介绍参数估计和假设检验的基本思想，强调概率论在构建这些统计方法中的核心作用。 本书在内容的组织上，注重理论与实践的结合。每一章都包含丰富的例题，从简单到复杂，帮助读者逐步掌握概念和方法。章末习题的设计，既包含基础性的计算题，也包含应用性的思考题，鼓励读者将所学知识应用于解决实际问题。本书适合作为高等院校本科生、研究生以及对概率统计感兴趣的广大读者学习概率论的基础教材。通过学习本书，读者将能够理解随机世界的规律，掌握描述、分析和预测不确定性现象的基本工具。

评分☆☆☆☆☆

读《数理统计学》这本书，我最大的感受是作者在理论的严谨性和表述的清晰性之间找到了一个非常好的平衡点。很多时候，学习数学和统计学最令人头疼的就是那些晦涩难懂的证明和抽象的定义，但在这本书中，作者似乎总能用一种更易于理解的方式来呈现。例如，在解释中心极限定理时，我记得作者并没有直接抛出复杂的公式，而是通过一系列形象的比喻和直观的图示，让我逐渐体会到这个定理的强大之处。这种“润物细无声”的讲解方式，让我感觉学习的过程不再是枯燥的记忆，而是一种思维的启发和拓展。我特别喜欢书中穿插的那些“思考题”和“补充说明”，它们往往能够引导读者去思考一些更深层次的问题，或者提供一些额外的背景信息，让知识点变得更加立体和生动。这本书的章节划分也很清晰，每一章的逻辑递进都非常自然，让我能够一步一步地构建起对数理统计学的理解。即使是初学者，也能在这本书的引导下，逐步建立起对统计学核心概念的信心，并对未来的学习充满期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据领域摸爬滚打多年的从业者，我深知扎实的数理统计学基础对于理解和运用各种数据分析工具的重要性。最近购入了这本《数理統計學》，它的内容深度和广度都令我印象深刻。书中的内容并非停留在对常见统计方法的简单介绍，而是深入剖析了这些方法背后的数学原理和统计思想。比如，在讲解最大似然估计时，作者不仅给出了公式，还详细阐述了其统计意义以及为什么它是一种优良的估计方法。这种深入的探讨，对于我这样的实践者来说，能够帮助我更清晰地理解模型的假设和局限性，从而在实际应用中做出更明智的选择。书中的证明过程也非常详尽，对于那些希望深入理解统计学理论的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。我注意到书中还涉及了一些较少见的统计模型和推断方法，这为我拓展知识面提供了很好的机会。此外，这本书在图表的运用上也恰到好处，能够有效地辅助理解复杂的统计概念。我期待着通过学习这本书，进一步提升我的数据分析能力，能够更准确地解读数据，做出更科学的决策。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教材不仅仅是知识的搬运工，更应该是思想的启迪者。这本《数理統計學》无疑做到了这一点。作者在讲解每一个统计概念时，都不仅仅停留在“给出定义-推导公式”的层面，而是深入挖掘其背后的统计学思想和哲学含义。例如，在讨论统计推断的框架时，作者会花大量的篇幅去阐述“模型”在统计学中的作用，以及不同统计学派（频率学派和贝叶斯学派）的核心观点和差异。这种宏观的视角，让我能够更好地理解数理统计学在整个科学研究体系中的地位和作用。我喜欢书中那些“思考题”，它们往往没有直接的答案，而是引导读者去独立思考，去发现知识的边界和未解的难题。这让我感觉自己不仅仅是在被动地接受知识，更是在主动地参与到统计学理论的探索中。本书的语言也很有特色，既有严谨的学术表达，又不乏生动的比喻和形象的描述，让我在轻松愉快的氛围中完成了学习。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，真正的数理统计学学习，不应该仅仅停留在对公式和定理的记忆，更重要的是理解它们背后的逻辑和思想。这本《数理统计学》恰恰满足了我的这一需求。作者在讲解每一个统计量或统计方法时，都会回溯其产生的背景，解释其统计意义，以及在什么样的问题场景下可以使用它。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，作者并没有仅仅给出计算公式，而是详细解释了它如何将总变异分解为不同因素的贡献，以及为什么这种分解方式能够帮助我们判断因素之间的差异是否显著。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我受益匪浅。书中提供的案例分析也很贴近实际，让我能够看到抽象的统计理论是如何转化为解决实际问题的有力工具的。我尤其喜欢作者在介绍假设检验时，对于“第一类错误”和“第二类错误”的区分和讨论，这让我深刻理解了统计推断中固有的不确定性，以及如何权衡不同决策的风险。总而言之，这本书不仅仅是一本教材，更是一本启发思考、提升应用能力的指导书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名需要进行大量数据分析的研究人员，一本可靠的数理统计学参考书对我至关重要。这本《数理統計學》以其内容的全面性和深度的专业性，成为了我工作案头常备的书籍。我特别喜欢书中对于不同统计检验方法的比较和讨论。例如，在介绍T检验、U检验和ANOVA时，作者会清晰地说明它们各自的适用条件、优缺点以及如何根据数据特点选择最合适的方法。这种“鉴别力”的培养，对于避免在实际应用中做出错误的统计决策非常有帮助。此外，本书还包含了一些关于统计计算和软件应用的提示，虽然不是重点，但这些细节却能极大地提升读者的实践效率。我注意到书中对一些现代统计方法也有所涉猎，比如时间序列分析和空间统计学的基础概念，这为我今后学习更专业的统计领域提供了很好的入门指导。总而言之，这本书是一部集理论深度、应用导向和前沿视野于一体的优秀数理统计学著作，值得每一位从事数据相关工作的人士认真阅读和参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《数理统计学》就非常吸引我，我一直想找一本能够深入理解统计学理论的书籍。拿到手后，它的内容没有让我失望。我特别欣赏作者在处理数学推导时的严谨性。每一个公式的出现，都有其清晰的逻辑链条，并且作者会尽量用通俗的语言来解释那些复杂的数学符号和概念。我曾遇到过一些统计学书籍，在数学推导上过于简洁，让我很难跟上思路，而这本书则显得非常细致周到。例如，在推导最大似然估计量时，作者会一步步地展开偏导数，求解方程，并详细解释每一步的含义。这对于我这样需要扎实数学基础的学生来说，是极其宝贵的。此外，本书还包含了一些高级主题，比如贝叶斯统计和非参数统计，这让我看到了数理统计学的广阔天地，也为我未来进一步深入研究提供了方向。书中的习题集也体现了作者的良苦用心，难度适中，涵盖广泛，并且解答详尽，足以帮助我巩固和深化对知识的理解。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析充满兴趣的学生，一直在寻找一本能够系统梳理数理统计学知识的教材。当我在书店看到这本《数理统计学》时，就被其严谨的学术风格所吸引。翻阅几页后，我更是爱不释手。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一场逻辑严密的思维训练。作者在讲解每一个概念时，都力求追本溯源，从最基本的定义出发，逐步深入到其内在的原理和推导过程。我尤其欣赏作者在引入一些核心概念时，所使用的数学符号和公式的规范性，以及对每个符号含义的清晰界定。这对于我这样习惯于严谨思维的学生来说，是至关重要的。书中的例题设计也非常巧妙，既能帮助理解抽象的理论，又能展现统计学在不同领域的应用。我注意到一些例题的难度梯度设计得很合理，从易到难，能够逐步提升读者的理解能力和解题技巧。此外，书后的习题也很有代表性，涵盖了教材中的大部分重点和难点，相信通过认真完成这些习题，能够有效地巩固所学知识，并为进一步的学习打下坚实的基础。这本书的翻译质量也值得称赞，语言流畅自然，专业术语翻译准确，没有生硬感，这对于非英语母语的读者来说，极大地降低了阅读门槛。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《数理统计学》，第一感觉就是厚重，封面设计简洁大气，书脊上的烫金字体也显得很有质感。翻开目录，内容涵盖了从基础概率论到高等统计推断的各个方面，看得出来作者在内容的组织上花了大量的心思，力求条理清晰，循序渐进。我之前接触过一些统计学的入门书籍，但总感觉不够深入，很多概念性的东西理解起来模模糊糊。这本书的出现，似乎正好填补了我在这方面的知识空白。初步浏览了一下绪论部分，作者用生动形象的例子引出了统计学的基本思想和研究方法，比如在实际应用中如何通过抽样来推断总体特征，如何处理和分析数据中的不确定性。这比我之前看过的那些干巴巴的定义要容易理解得多。我特别期待后面关于参数估计和假设检验的部分，希望能在这本书的引导下，真正掌握如何科学地做出统计推断，避免落入常见的思维陷阱。这本书的排版也很舒适，字体大小适中，行距合理，即使是长时间阅读也不会觉得疲劳。页面的纸张质量也很好，不容易反光，整体阅读体验非常棒。我迫不及待地想开始系统地学习了，相信这本书会成为我统计学学习道路上一位得力的伙伴，帮助我构建起坚实的理论基础，并能将所学知识融会贯通，运用到实际的研究和工作中去。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本《数理統計學》时，首先吸引我的是其清晰且富有逻辑性的章节安排。作者显然是花了大量时间去构思如何才能让读者最有效地掌握这些复杂的概念。在学习过程中，我发现作者不仅注重理论的传授，更强调统计学在实际应用中的意义。例如，在介绍回归分析时，书中不仅给出了最小二乘法的推导，还详细讨论了如何解释回归系数，如何检验模型的拟合优度，以及模型选择的原则。这些内容对于我这样希望将统计学知识应用于科研实践的人来说，非常有价值。书中还涉及了一些机器学习领域常用的统计学基础，比如概率图模型和信息论在统计推断中的应用。这让我感觉这本书不仅仅是一本传统的数理统计学教材，更是一座连接经典统计学与现代数据科学的桥梁。我尤其欣赏作者在撰写过程中所展现出的严谨的学术态度，每一个公式、每一个定理都经过仔细推敲，并且引用了大量的参考文献，这使得本书具有很高的学术价值和参考价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对统计学非常感兴趣的初学者，但又担心过于理论化的内容会让我望而却步。在朋友的推荐下，我入手了这本《数理统计学》。这本书最让我赞赏的地方在于它的“引导性”。作者就像一位经验丰富的向导，将原本可能枯燥乏味的统计学知识，以一种循序渐进、层层递进的方式呈现出来。从最基础的概率论开始，到随机变量、概率分布，再到统计推断的核心——参数估计和假设检验，每一个概念的引入都非常自然，并且紧密联系。作者在解释基本概念时，常常会用到生活中常见的例子，比如抛硬币、抽奖等，这些例子让我能够快速建立起对抽象概念的感性认识。而当进入到更复杂的理论部分时，作者又会提供清晰的数学推导和图示辅助，确保我既能理解概念的“是什么”，也能理解“为什么”。我特别喜欢书中在讨论一些统计模型时，会先从实际问题出发，再引导读者去构建相应的统计模型，这种“问题驱动”的学习方式，让我觉得学习过程非常有目的性。

评分☆☆☆☆☆

正版，不过没怎么学，挂了，下学期继续，好评攒人品

评分☆☆☆☆☆

上课用的 第二天就到了 很好

评分☆☆☆☆☆

正版书，不错，学习中

评分☆☆☆☆☆

大连理工研究生数理统计用书

评分☆☆☆☆☆

这个产品用起来还是感觉可以的

评分☆☆☆☆☆

京东无假货，正版图书便宜，非常好

评分☆☆☆☆☆

正版书，不错，学习中

评分☆☆☆☆☆

这个产品用起来还是感觉可以的

评分☆☆☆☆☆

大连理工研究生数理统计用书