浙大四版概率论与数理统计 第四版浙大概率论高等教育出版社概率论与数理统计(第4版)/盛骤 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040238969

商品编码：20178835028

书名:概率论与数理统计（第4版）（配防伪标）

定价：37.4元

作者:浙江大学 盛骤 谢式 潘承毅

出版社：高等教育出版社

出版日期：2008-06-01

ISBN：9787040238969

字数：

页码：

版次：4

装帧：平装

开本：16开

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第四版前言
第三版前言
第二版前言
章概率论的基本概念
1随机试验
2样本空间、随机事件
3频率与概率
4等可能概型（古典概型）
5条件概率
6独立性
小结
习题
第二章随机变量及其分布
1随机变量
2离散型随机变量及其分布律
3随机变量的分布函数
4连续型随机变量及其概率密度
5随机变量的函数的分布
小结
习题
第三章多维随机变量及其分布
1二维随机变量
2边缘分布
3条件分布
4相互独立的随机变量
5两个随机变量的函数的分布
小结
习题
第四章随机变量的数字特征
1数学期望
2方差
3协方差及相关系数
4矩、协方差矩阵
小结
习题
第五章大数定律及中心极限定理
1大数定律
2中心极限定理
小结
习题
第六章样本及抽样分布
1随机样本
2直方图和箱线图
3抽样分布
小结
附录
习题
第七章参数估计
1点估计
2基于截尾样本的似然估计
3估计量的评选标准
4区间估计
5正态总体均值与方差的区间估计
6（0-1）分布参数的区间估计
7单侧置信区间
小结
习题
第八章假设检验
1假设检验
2正态总体均值的假设检验
3正态总体方差的假设检验
4置信区间与假设检验之间的关系
5样本容量的选取
6分布拟合检验
7秩和检验
8假设检验问题的户值检验法
小结
习题
第九章方差分析及回归分析
1单因素试验的方差分析
2双因素试验的方差分析
3一元线性回归
4多元线性回归
小结
附录
习题
第十章bootstrap方法
1参数bootstrap方法
2参数bootstrsp方法
小结
第十一章在数理统计中应用Excel软件
1概述
2箱线图
3假设检验
4方差分析
5一元线性回归
6bootstrap方法、宏、VBA
本章参考文献
第十二章随机过程及其统计描述
1随机过程的概念
2随机过程的统计描述
3泊松过程及维纳过程
小结
习题
第十三章马尔可夫链
1马尔可夫过程及其概率分布
2多步转移概率的确定
3遍历性
小结
习题
第十四章平稳随机过程
1平稳随机过程的概念
2各态历经性
3相关函数的性质
4平稳随机过程的功率谱密度
小结
习题
选做习题
参读材料随机变量样本值的产生
附表
附表1几种常用的概率分布表
附表2标准正态分布表
附表3泊松分布表
附表4t分布表
附表5X2分布表
附表6F分布表
附表7均值的t检验的样本容量
附表8均值差的t检验的样本容量
附表9秩和临界值表
习题答案

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《概率论与数理统计(第4版)》是普通高等教育“十一五”规划教材，在2001年出版的《概率论与数理统计(第4版)》（第三版）的基础上增订而成。本次修订新增的内容有：在数理统计中应用Excel，bootstrap方法，户值检验法，箱线图等；同时吸收了国内外教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。
《概率论与数理统计(第4版)》主要内容括概率论、数理统计、随机过程三部分，每章附有习题；同时涵盖了《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》的所有知识点。《概率论与数理统计(第4版)》可作为高等学校工科、理科（数学专业）各专业的教材和研究生入学考试的参考书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。

概率论与数理统计：理解随机世界的基石 本书旨在为读者提供一个系统、深入的概率论与数理统计的学习体验。我们将从最基本的概念出发，逐步构建起对随机现象的理解框架，并在此基础上探索统计推断的强大工具。无论您是初次接触该领域，还是希望巩固和深化现有知识，本书都将是您宝贵的学习伙伴。 第一部分：概率论基础 我们将首先深入探索概率论的核心概念，为后续的数理统计打下坚实的基础。 随机事件与概率: 我们将从直观的例子出发，定义随机事件，并引入概率的概念，学习如何量化不确定性。我们将探讨古典概率、几何概率和统计概率的计算方法，并掌握一些基本的概率公理和性质。 条件概率与独立性: 条件概率是理解概率关系的关键。我们将学习如何计算在已知某些事件发生的情况下，其他事件发生的概率，并深入探讨事件之间的独立性概念，理解它们在复杂随机系统中的作用。 随机变量及其分布: 随机变量是描述随机现象数值结果的数学工具。我们将区分离散型和连续型随机变量，并详细介绍它们各自的概率分布。 离散型随机变量: 我们将重点学习二项分布、泊松分布、几何分布等常见分布，理解它们的概率质量函数、期望和方差，并掌握它们在实际问题中的应用。 连续型随机变量: 我们将深入研究均匀分布、指数分布、正态分布等重要的连续型分布。我们将详细讲解概率密度函数、累积分布函数、期望和方差，并特别强调正态分布在自然科学和社会科学中的普遍性。 多维随机变量: 许多实际问题涉及多个随机变量之间的关系。我们将学习如何描述和分析二维（或多维）随机变量的联合分布、边缘分布以及条件分布。协方差和相关系数将帮助我们量化变量间的线性关系。 随机变量的函数的分布: 当我们对一个随机变量进行函数变换时，其分布也会随之改变。我们将学习如何求解随机变量函数的分布，这在很多统计模型的构建中至关重要。 大数定律与中心极限定理: 这些是概率论中最深刻的定理。大数定律告诉我们，大量独立同分布的随机变量的平均值会接近其期望值，这为我们从样本估计总体提供了理论依据。中心极限定理则揭示了，无论原始分布如何，大量独立同分布随机变量的均值（或和）的分布都将趋近于正态分布，这是数理统计中应用最广泛的定理之一。 第二部分：数理统计基础 在掌握了概率论的精髓之后，我们将转向数理统计，学习如何从样本数据中提取有用的信息，并对总体进行推断。 统计量与抽样分布: 统计量是从样本计算出来的数值，用于估计总体的参数。我们将学习各种常见的统计量，如样本均值、样本方差等。更重要的是，我们将研究这些统计量的抽样分布，理解它们的性质，为后续的统计推断奠定基础。 参数估计: 参数估计是数理统计的核心任务之一，旨在根据样本数据估计总体的未知参数。 点估计: 我们将学习矩估计法和最大似然估计法，掌握如何找到一个最佳的单值来估计总体参数。我们将探讨估计量的无偏性、有效性等性质。 区间估计: 点估计只能提供一个单一的估计值，而区间估计则提供一个参数可能存在的范围，并给出估计的置信水平。我们将学习如何构建均值、方差和比例的置信区间，并理解置信水平的含义。 假设检验: 假设检验是一种重要的统计推断方法，用于根据样本数据判断关于总体的某个假设是否成立。 基本思想与步骤: 我们将详细介绍假设检验的基本原理，包括零假设、备择假设、检验统计量、拒绝域和p值。我们将系统地学习假设检验的通用步骤。 常见检验: 我们将学习针对均值、方差、比例等参数的常见假设检验方法，如t检验、F检验、卡方检验等。我们将探讨单样本检验、两样本检验以及配对检验的应用场景。 两类错误与功效: 在假设检验中，我们可能会犯第一类错误（拒绝了正确的零假设）或第二类错误（未能拒绝错误的零假设）。我们将理解这两类错误的含义，并学习如何计算检验的功效。 第三部分：进阶主题与应用 在掌握了基础知识后，我们将触及一些更广泛和深入的主题，展示概率论与数理统计在解决实际问题中的强大能力。 回归分析: 回归分析是研究变量之间数量关系的统计方法。我们将学习如何构建一元线性回归模型，理解回归系数的含义，并学会如何利用模型进行预测和推断。 方差分析 (ANOVA): 方差分析是一种用于比较多个群体均值差异的统计技术。我们将学习其基本原理和应用，例如在医学、农业和工业生产中的实验设计。 时间序列分析基础: 许多现实世界的数据是按时间顺序收集的。我们将简要介绍时间序列分析的基本概念，如平稳性、自相关性，并了解一些基本的模型，为进一步深入学习打下基础。 非参数统计简介: 在某些情况下，我们可能无法满足参数统计方法对数据分布的要求。我们将介绍一些常用的非参数统计方法，如秩和检验，它们不依赖于总体的具体分布。 本书将通过丰富的例题和习题，引导读者理解抽象的数学概念，并学会将其应用于实际问题。我们鼓励读者在学习过程中积极思考，动手实践，逐步培养用概率统计的思维方式去观察和分析世界的能力。通过对概率论与数理统计的深入学习，您将能够更准确地理解数据背后的规律，做出更明智的决策，并更好地应对生活和工作中的不确定性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种沉静的蓝色，配上银色的字体，给人一种稳重而又不失学术气息的感觉。拿到手里，纸张的质感也很不错，不是那种廉价的白纸，而是略带米黄色的那种，印刷清晰，字迹工整，翻阅起来手感也很好，这点对长时间阅读来说很重要。拿到这本书，我的心情就如同准备迎接一场智力上的远征，这本书在我看来，就是那张绘制着通往未知数学世界的地图，每一页都可能隐藏着解开宇宙奥秘的关键线索。我迫不及待地想要深入其中，去领略概率论和数理统计的严谨与美妙。这本书的出版，对我们这些想要系统学习这两门学科的人来说，无疑是一份珍贵的礼物。我一直对统计学在现实生活中的应用充满好奇，比如如何通过数据分析来预测股票市场的走向，或者如何解释科学实验的结果。这本书的出现，让我看到了将理论知识转化为实践能力的希望。我希望通过这本书的学习，能够培养出一种敏锐的洞察力，能够从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，并且能够用严谨的数学语言来描述和解释这些信息。而且，对于一个喜欢思考的人来说，概率论本身就充满了哲学意味，它探讨的是不确定性，是可能性，是偶然与必然的交织。我想这本书一定能带给我很多关于生活、关于世界的新视角。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习数学最重要的一点就是理解，而不是死记硬背。我希望这本书能够帮助我理解概率论和数理统计的内在逻辑，而不是仅仅停留在公式和计算层面。我期待作者能够提供一些深入的分析，解释为什么这些公式和定理是这样成立的，它们背后蕴含的数学思想是什么。我希望书中能够提供一些思想实验，或者用一些比喻来帮助我们理解那些抽象的概念。比如，用抛硬币的例子来解释概率的意义，用抽样调查来解释统计推断的原理。我认为，只有真正理解了数学的精髓，才能灵活运用它来解决问题。我希望这本书能够成为我探索数学世界的引路人，让我感受到数学的魅力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据分析和建模感兴趣的人，我对数理统计这部分内容尤为期待。我希望这本书能够深入讲解统计推断的各种方法，包括参数估计、假设检验、置信区间等，并且能够提供一些实际案例，展示如何运用这些方法来解决现实世界中的问题。我特别希望能够看到关于回归分析和方差分析的内容，这些都是在实际应用中非常重要的统计工具。而且，我希望书中能够提供一些关于模型选择和模型评估的指导，这能够帮助我们更好地构建和应用统计模型。我认为，掌握了这些统计工具，我们才能够真正地从数据中挖掘出有价值的信息，并且做出科学的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者是盛骤教授，这让我对这本书的质量有了很高的期待。盛教授在概率论与数理统计领域有着深厚的学术造诣，他的著作应该能够很好地传达这门学科的精髓。我希望这本书在保持学术严谨性的同时，也能够具有一定的可读性，能够让非数学专业的学生也能够相对容易地理解。我期待书中能够有一些精彩的案例分析，能够展示概率论与数理统计在各个领域的广泛应用，比如在金融、经济、工程、医学、社会科学等。我认为，通过这些实际案例，能够让我们更好地认识到这门学科的重要性，并且激发我们学习的兴趣。我希望这本书能够成为我深入学习概率论与数理统计的敲门砖。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教材应该是一个循序渐进的学习过程，从易到难，层层递进。我希望这本书在内容的安排上能够体现这一点，从最基础的概率定义出发，逐步深入到更复杂的统计模型。我特别关注书中关于概率分布的部分，我希望作者能够对各种常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等，进行详细的介绍，包括它们的性质、应用场景，以及如何进行参数估计和检验。而且，我希望书中能够提供一些生动的例子，来帮助我们理解这些概率分布的实际意义。比如，用泊松分布来解释一天内某个服务窗口的客户到达数量，或者用二项分布来描述一次试验中成功发生的次数。我认为，将抽象的数学模型与具体的现实情境联系起来，是帮助读者更好地理解和掌握知识的关键。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直对概率论和数理统计这两个领域抱有很高的期望，我认为它们是理解这个充满不确定性的世界的钥匙。我希望这本书能够帮助我构建起扎实的理论基础，能够让我对随机现象有一个更深刻的理解。我非常期待书中关于随机过程的部分，这个方向在现代科学研究中有着极其广泛的应用，比如在金融建模、通信系统、生物信息学等领域。我希望书中能够对一些经典的随机过程模型进行介绍，并且给出一些实际的应用案例，这能够让我看到理论知识的生命力。而且，我希望作者能够提供一些编程实践的指导，比如如何使用R、Python等工具来实现一些统计模型的计算和模拟，这能够让我们更好地将书本知识转化为实践能力。我认为，在当今大数据时代，掌握一定的统计计算和编程能力是非常重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书作为一本高等教育出版社出版的教材，从其定位来看，应该会比较注重理论的严谨性和系统性。我特别关注书中对基础概念的定义是否清晰准确，证明过程是否严密。我希望作者能够站在读者的角度，用最简洁明了的方式来阐述复杂的概念，避免使用过于晦涩的语言。对于初学者来说，理解这些基本概念是至关重要的，它们是构建整个知识体系的基石。我希望书中能够提供一些直观的解释和图形化的展示，来帮助我们理解那些抽象的数学概念。而且，我希望作者在处理一些经典定理时，能够提供不同角度的理解方式，甚至可以引用一些历史上的发展过程，这样能够让我们更深入地理解这些定理的意义和价值。我认为，一本真正优秀的教材，应该能够做到既有深度又不失广度，既能够满足专业学习的需求，又能够激发读者的学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，数学的学习需要大量的练习来巩固理解，所以一本好的教材，除了理论讲解清晰之外，配套的习题也非常重要。我希望这本书的习题能够由浅入深，既有基础巩固题，也有一些综合性的应用题，能够帮助我们检验学习效果，并且能够拓展我们的思维。而且，我特别希望能够有一些具有挑战性的难题，能够激发我们的探索欲望，让我们在解决问题的过程中不断成长。我坚信，只有通过大量的练习，才能真正地掌握概率论和数理统计的精髓，才能将书本上的知识内化为自己的能力。我非常欣赏那些能够将抽象的数学概念与实际应用紧密结合的教材，因为这能够让我们看到数学的生命力，能够激发我们学习的动力。我希望这本书能够提供一些与时俱进的案例，比如关于大数据分析、机器学习等方面的应用，这能够让我们感受到数学的魅力，并且能够更好地适应未来社会的发展需求。

评分☆☆☆☆☆

我希望这本书的排版设计能够清晰明了，易于阅读。比如，公式的标注、定理的呈现、例题的解答等，都应该有清晰的格式，能够方便我们查找和理解。我特别喜欢那种在讲解过程中，能够用不同的颜色或者字体来强调重点的教材，这样能够让我们快速抓住关键信息。而且，我希望书中能够提供一些图表来辅助理解，比如一些概率分布的图形、统计数据的可视化等，这些都能够让抽象的概念变得更加直观。我认为，好的排版设计不仅仅是美观，更重要的是能够提升学习效率，让读者能够更加轻松地获取知识。我希望这本书能够做到这一点，成为一本真正令人愉悦的学习工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容我还没有来得及深入研究，但从目录上看，它涵盖了概率论和数理统计的经典内容，从最基础的概率概念，到随机变量、概率分布，再到数理统计的推断，逻辑性很强，循序渐进。我特别期待看到关于大数定律和中心极限定理的部分，这两大定理是概率论的基石，理解它们对于深入学习后面的内容至关重要。我希望作者能够用清晰易懂的语言来解释这些抽象的概念，并辅以恰当的例子，帮助我们这些初学者能够更好地掌握。此外，我对书中关于统计推断的部分也充满了期待，比如参数估计、假设检验等，这些都是数理统计的核心内容，也是将理论应用于实际问题的关键。我希望书中能够提供一些实际案例，展示如何运用这些统计方法来解决现实世界中的问题，比如在医学研究、社会科学调查、工程质量控制等领域。我认为，一本优秀的教材不仅仅是知识的传递，更应该是能力的培养，它应该能够激发学生的学习兴趣，培养他们的独立思考能力和解决问题的能力。我希望这本书能够做到这一点，能够成为我学习道路上的良师益友。