数理统计（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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韦来生 著

图书标签:

• 数理统计
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• 第二版
• 理学
• 数学
• 学术
• 统计方法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030465733

版次：02

商品编码：12269833

包装：平装

丛书名： 中国科学技术大学数学教学丛书

开本：32开

出版时间：2017-12-01

页数：368

正文语种：中文

内容简介

本书是数理统计学的专业基础课教材。内容包括绪论、抽样分布、点估计、区间估计、假设检验、非参数检验和分布的检验、Bayes方法和统计判决理论等七章，各章都配备了习题，可供综合性大学和师范院校数学系或统计系本科生"数理统计"课的教材或参考书。具备微积分、矩阵代数及概率论基本知识的读者皆可使用本书。

好的，以下是一本与《数理统计（第二版）》内容无关的图书简介，重点突出其内容、特色和目标读者，力求详尽且自然流畅。 图书名称：《现代控制理论基础与应用：系统建模、分析与设计》 作者： [此处可虚构作者姓名，例如：张华，李明] 出版社： [此处可虚构出版社名称，例如：高等教育出版社/科技文献出版社] 版次： 第一版 页数： 约 650 页 定价： 128.00 元 --- 内容简介 《现代控制理论基础与应用：系统建模、分析与设计》 是一本全面深入介绍现代控制理论核心概念、分析方法和工程实践的教材与专著。本书旨在为高等院校理工科高年级本科生、研究生以及从事自动控制、机械工程、电子信息、航空航天等领域工作的工程师和科研人员提供一套系统、扎实且前沿的理论框架与实用工具。 本书的结构设计遵循从经典到现代、从理论推导到工程应用的逻辑主线，共分为五大部分，涵盖了现代控制理论的基石、时域分析、频域分析以及现代控制工程实践的多个关键方面。 第一部分：控制系统的基本描述与预备知识 本部分首先回顾了经典控制理论中关于线性时不变（LTI）系统的基本概念，如传递函数、框图表示和反馈结构。在此基础上，引入了现代控制理论的核心——状态空间描述。详细阐述了如何将物理系统（如电路、机械系统、热力学系统）转化为标准的状态空间模型，包括状态向量、状态变量的选择、状态微分方程的建立。此外，本部分还对线性代数、常微分方程等作为现代控制理论数学基础的知识点进行了必要的梳理和回顾，确保读者具备必要的数学素养。 第二部分：线性时不变系统（LTI）的时域分析 这是全书的核心基础之一。本部分着重于利用状态空间方法对LTI系统的内部动态特性进行深入剖析。 1. 系统解与时间响应： 详细推导了状态方程的解析解，引入了状态转移矩阵（$Phi(t)$）的概念及其性质，并探讨了其在求解系统瞬态响应中的应用。 2. 能控性与能观测性： 引入了判断系统是否可控（即是否可以通过输入信号将系统状态转移到任意状态）和可观（即是否可以通过输出信号完全确定系统的内部状态）的卡尔曼判据。这是现代控制设计的基础，本书通过大量的例题和几何解释，帮助读者深刻理解这两个至关重要的概念。 3. 稳定性分析： 采用李雅普诺夫（Lyapunov）方法，系统地研究了系统的稳定性和渐近稳定性，特别是非线性系统的稳定性分析方法，为后续控制器设计提供了理论保障。 第三部分：现代控制器的设计方法 本部分是全书的工程应用核心，专注于如何根据系统需求设计有效的反馈控制器和状态观测器。 1. 极点配置（Pole Placement）： 详细介绍了利用状态反馈实现期望的系统动态特性。内容涵盖了如何通过状态反馈矩阵 $K$ 将闭环系统的极点放置到预定位置，确保系统满足稳定性、速度和阻尼的要求。 2. 观测器的设计： 鉴于在实际工程中状态变量往往无法直接测量，本部分重点讲解了状态观测器（如 Luenberger 观测器）的设计原理，即如何利用系统的输入和输出估计出完整的状态向量。 3. 复合控制设计： 结合极点配置和观测器设计，系统阐述了状态反馈与观测器相结合的控制器设计（即“分离原理”），这是实际工程中实现全状态反馈控制的标准流程。 第四部分：最优控制理论导论 为了超越仅满足稳定性的目标，本部分引入了最优控制的概念，旨在寻找使某个性能指标函数（代价函数）最小化的控制输入。 1. 性能指标函数： 详细定义了常用的性能指标，如二次型代价函数（LQR问题）。 2. 线性二次型调节器（LQR）： 深入讲解了 LQR 问题的求解过程，包括代数黎卡提方程（ARE）的推导与求解，这是实现最优状态反馈控制的关键。本书提供了求解 ARE 的数值方法概述。 3. 引入变分法与庞特里亚金最大值原理： 对最优控制的理论基础进行了必要的介绍，帮助有兴趣的读者建立更深层次的理解。 第五部分：非线性系统的初步探讨与先进主题 本部分面向有一定基础的读者，对现代控制理论的延伸领域进行了概述。 1. 稳定性扩展： 深入讨论了李雅普诺夫第二法在线性系统和非线性系统中的应用，以及局部分析工具，如线性化方法。 2. 鲁棒控制基础： 简要介绍了系统不确定性对控制性能的影响，并初步引入了 $mathcal{H}_{infty}$ 控制的基本思想，为后续的更高级课程学习打下基础。 3. 工程案例分析： 通过对典型的机械臂、飞行器姿态控制等案例的建模与控制器设计过程的剖析，展示了现代控制理论在实际工程问题中的强大威力。 本书特色 1. 理论与工程并重： 本书严格推导了所有核心定理和公式，同时配有大量的工程实例和仿真结果分析，强调理论在解决实际问题中的指导作用。 2. 数学严谨性： 在介绍概念时，严格遵循数学逻辑，但避免过度晦涩的数学推导，力求用清晰的语言解释复杂的数学结构。 3. 注重计算实现： 对于极点配置、LQR 求解等关键算法，书中给出了清晰的步骤描述，方便读者利用 MATLAB/Simulink 等工具进行编程实现和验证。 4. 覆盖面广： 内容覆盖了现代控制理论的经典框架（时域、状态空间、最优控制基础），是构建完整控制理论知识体系的理想选择。 目标读者： 自动化、控制工程、电子工程、机械工程、航空航天工程专业的高年级本科生和研究生。 致力于系统控制、机器人技术、过程控制、智能制造等领域的研究人员和工程师。 选读建议： 本书可作为《自动控制原理》之后，深入学习现代控制理论的专业课程教材。建议读者在学习前掌握微积分、线性代数和复变函数（基础部分）的知识。本书的深度和广度使其不仅是课堂教材，更是工程师案头的专业参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我统计学学习路上的“定海神针”！ 刚拿到《数理统计（第二版）》的时候，说实话，我心里是有点打鼓的。毕竟，数理统计这个词听起来就带着那么点“高冷”和“艰深”，生怕自己会被那些复杂的公式和定理吓退。但从翻开第一页开始，我就知道我的担心是多余的。作者的叙述风格非常清晰流畅，就像一位循循善诱的老师，一步一步地引导我进入统计学的世界。尤其让我印象深刻的是，书中在介绍每一个概念的时候，都会先给出通俗易懂的解释，然后才逐步深入到数学推导。这种“由浅入深”的处理方式，极大地降低了我的学习门槛。例如，在讲解概率分布的时候，作者不仅列举了各种离散和连续分布的定义和性质，还花了大量的篇幅去解释它们在实际生活中的应用场景，比如泊松分布如何模拟电话呼叫次数，正态分布如何描述自然界中的测量误差等等。这些生动的例子，让我不再觉得统计学只是枯燥的符号和公式堆砌，而是充满了实际意义和应用价值。而且，书中大量的习题也是我最爱的地方。每一章的习题都由易到难，覆盖了该章的主要知识点，有些题目甚至需要我结合多章的知识才能解答。完成这些习题的过程，不仅巩固了我对理论知识的理解，也锻炼了我分析问题和解决问题的能力。我经常会花上几个小时去钻研一道难题，那种豁然开朗的感觉，真的非常过瘾！这本书的排版设计也很合理，公式清晰，图表直观，阅读体验非常好。总而言之，这本书为我打下了坚实的数理统计基础，让我对这个学科充满了兴趣和信心。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《数理统计（第二版）》这本书在理解一些核心概念上，简直是“神助攻”！我之前接触过一些其他的数理统计教材，坦白说，有些内容真的读起来像天书，模模糊糊的，总感觉抓不住重点。但这本书就不同了，它在阐述一些比较抽象的理论时，总能用非常巧妙的方式来解读。比如，关于“最大似然估计”这个概念，很多书只是干巴巴地给个公式，然后就让你去做题。可这本书却花了大篇幅去解释“似然”的含义，以及为什么“最大化似然函数”能得到一个“好”的估计量。它通过一些生动的类比，比如“找到最有可能解释我观察到的数据的参数”，让我一下子就明白了其中的逻辑。而且，书中对于“假设检验”的介绍，也让我受益匪浅。作者并没有一上来就堆砌P值、显著性水平这些术语，而是先从“我们如何判断一个声称是否可信”这个更宏观的问题入手，然后才慢慢引入统计检验的框架。这种“问题导向”的学习方式，让我更能理解每一步操作的意义。另外，书中对“方差分析”和“回归分析”的讲解，也让我印象深刻。它不是简单地罗列公式，而是会先解释这些方法的“目的”和“应用场景”，比如方差分析是如何用来比较多个均值是否有显著差异的，回归分析又是如何预测一个变量与另一个变量之间的关系。这些铺垫，让我在学习具体的数学推导时，更有方向感，也更能理解公式背后的“为什么”。这本书的内容组织非常合理，逻辑严谨，让我觉得学习过程既有挑战性，又不至于让人感到挫败。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，《数理统计（第二版）》这本书是一本真正“懂学生”的教材。在我看来，很多数理统计的书籍，要么过于理论化，让初学者望而却步；要么过于应用化，忽略了背后的数学基础。这本书却完美地找到了一个平衡点。它在引入每一个新的统计概念时，都会先解释它的“背景”和“目的”，让我们明白这个概念是为了解决什么问题而存在的。比如，在介绍“中心极限定理”时，作者会先讲到大数定律，然后引出中心极限定理的强大之处，即在很多情况下，样本均值的分布会趋近于正态分布，这为后续的参数估计和假设检验奠定了理论基础。这种“循循善诱”的讲解方式，让我更容易理解那些看起来抽象而复杂的数学定理。而且，书中在推导公式时，步骤非常清晰，每一步的逻辑推导都交代得很清楚，让我这个数学基础不算特别扎实的读者，也能跟得上。尤其让我感到惊喜的是，书中在讲解“参数估计”和“假设检验”这两个核心部分时，引入了大量的图示和表格，这些视觉化的辅助工具，极大地帮助我理解那些复杂的计算过程和结果的含义。例如，在讲解置信区间的概念时，书中用了很多图形来展示不同置信水平下的区间宽度变化，直观地展示了置信区间所蕴含的信息。另外，书中还提供了大量的实际案例，这些案例涵盖了经济学、医学、工程学等多个领域，让我看到数理统计在解决实际问题中的强大力量。这本书的学习过程，让我觉得既有理论的深度，又有实践的广度，是一本不可多得的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

《数理统计（第二版）》这本书，给我最深刻的感受就是它的“系统性”和“深度”。我之前学习过一些统计学相关的课程，但总觉得知识点之间比较零散，缺乏一个整体的框架。这本书就不同了，它从最基础的概率论概念开始，一步步构建起数理统计的理论体系。从随机变量、概率分布，到参数估计、假设检验，再到回归分析、方差分析，每一个部分都衔接得非常自然，让我能够清晰地看到统计学知识是如何层层递进的。而且，这本书在讲解一些核心理论的时候，并没有停留在表面，而是会深入到其背后的数学原理。比如，在讲解“最大似然估计”时，作者不仅给出了估计量的一般形式，还详细推导了它在正态分布、泊松分布等具体情况下的形式，并且分析了它的优良性质，比如一致性、渐近正态性等。这种深入的讲解，让我不仅仅是“知其然”，更能“知其所以然”。此外，书中对于统计推断的阐释，也让我印象深刻。它详细地介绍了点估计和区间估计的区别与联系，以及如何进行假设检验，包括各种检验方法的适用条件和解释。特别是关于“统计量”和“抽样分布”的讲解，作者用了很多篇幅去解释为什么我们需要引入这些概念，以及它们在统计推断中的关键作用。这本书的学习体验，就像是在攀登一座知识的高峰，虽然过程充满挑战，但每一步的攀登都让我看到了更广阔的风景，也让我对数理统计这门学科有了更全面、更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

对于我这个统计学“小白”来说，《数理统计（第二版）》这本书简直就是“及时雨”！我之前对统计学的理解仅限于一些基础的描述性统计，比如均值、方差什么的，对于推断统计，更是摸不着头脑。拿到这本书后，我抱着试一试的心态开始阅读，结果却惊喜地发现，它的语言风格非常亲民，一点也没有那种高高在上的感觉。作者在解释一些基础概念时，比如“随机变量”、“概率分布”之类的，会用非常贴近生活的例子来举例，让我能很快地理解这些抽象的数学概念。比如，讲到离散型随机变量时，作者会用“抛硬币”或者“掷骰子”来解释可能的结果和对应的概率；讲到连续型随机变量时，则会用“测量身高”或者“体温”来解释其取值的范围和概率密度。这些例子虽然简单，但却非常有效，让我能够快速建立起对这些概念的直观认识。而且，书中在引入一些重要的定理和公式时，都会先给出清晰的图示或者表格，让我在视觉上也能有一个初步的印象，然后再进行详细的推导。这种多感官的学习方式，对我这个“视觉型”学习者来说，简直是太友好了。最让我觉得贴心的是，书中在每个章节的末尾，都会提供一些“思考题”，这些题目不像课后习题那样要求严格的数学推导，更多的是引导我去思考概念的内涵和实际意义。完成这些思考题，让我觉得统计学不再是冷冰冰的数学公式，而是能够与现实世界发生连接的工具。这本书让我从对数理统计的“畏惧”变成了“喜爱”，真是太棒了！