概率统计

出版者:北京大学出版社

作者:刘书田 编

页数:163

出版时间:2004-6

价格:16.00元

isbn号码:9787301074374

具体描述

本书被北京市教委列为“高等教育精品教材立项项目”是高等职业、高等专科教育经济类、管理类及工科类“概率统计”基础课教材，该书依照教育部制定的高等职业教育“数学课程教学基本要求”，并结合作者多年来为高职班学生讲授“概率统计”课扣各界的教学经验编写而成。全书共分九章，内容包括：随机事件及其概率、随机变量 、随机向量、随机变量的数学特征、大数定律和中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析等， 本书针对高职、高专学生的接受能力、理解程度讲述“概率统计”课的基本内容，叙述通俗易懂、简明扼要、富有启发性，便于自学。本书注重对学生基础知识的训练和综合能力的培养。每节配置了适量的习题，书末附有参考答案或解答，便于教师和学生使用。为便于学生学习，本教材有同步配套的《概论统计学辅导》书。

本书第一版于2001年1月出版，现为第二版，此次修订删去了超纲和较难的内容，如“全概率公式与贝叶斯公式”、“协方差与相关系数”、“多元线性一回归”等；增加了“矩”、“矩估计法”、“单因素试验的方差分布”等实用性内容和实例；调整了部分内容，对重点内容进行了改写，更换了例题，使之更加通俗易懂。

本书可作为高等职业、高等专科学生以及民办大学相应各专业的学生学习“概率统计”课的教材或教学参考书，对数学爱好者本书也是一本较好的“概率统计”自学教材。

用户评价

阅读过程中，我发现书中对不同流派统计思想的平衡处理上存在明显倾向性。很明显，作者更倾向于经典的频率学派的严谨性，这无可厚非，但对于现代统计学中日益重要的、处理不确定性更灵活的贝叶斯视角，处理得相对保守和滞后。当我翻到估计理论那部分时，对比了最大似然估计和矩估计的推导，我能感受到那种推导过程的严密，但同时也体会到一种“旧时代”的局限感。书中对现代计算统计方法，如蒙特卡洛模拟（MCMC）的提及，少得可怜，仿佛这些方法只是统计学界最新的“花边新闻”，而非核心工具。在一个计算能力飞速发展的时代，一本优秀的统计学教材理应拥抱这些变革，展示如何利用计算模拟来解决解析解难以企及的复杂问题。这本书给人留下的印象是，它更像是在“回顾历史”，而不是“展望未来”。对于渴望掌握前沿统计工具的读者来说，这无疑是一个遗憾，它未能提供足够的理论和实践桥梁，去连接经典理论与现代数据科学的实践前沿。

翻开这本《概率统计》，我原本抱着一种对数字和逻辑的敬畏，期待能有一场严谨而深刻的思维之旅。然而，实际的阅读体验却像是在一片浓雾中摸索。书中的概念推导，有时候跳跃得让人措手不及，仿佛作者默认读者已经对某些高阶的数学工具了如指掌。比如，在讲解中心极限定理时，那些看似行云流水的公式转换背后，缺失了关键的直观解释，让我这个初学者感到云里雾里。我得不断地在网上搜索额外的资料来填补这些“知识断层”，这极大地打断了阅读的连贯性。更令人困惑的是，例题的选择似乎过于偏向理论的完美构建，而与实际生活中的数据场景相去甚远。我更希望看到，如何将这些抽象的概率模型应用于市场调研、质量控制，或者哪怕是日常的风险评估。书中的图表设计也显得有些陈旧和晦涩，那些二维的、黑白的图形，难以有效传达高维数据的复杂关系，着实需要读者付出极大的想象力去重构它想表达的意图。总而言之，它更像是一本给已经精通理论的学者准备的参考手册，而非一本能引导新人入门的向导，阅读起来着实有些吃力。

这本书的装帧和排版，坦白说，有些让人提不起精神。封面设计保守得像上个世纪的教科书，内页的字体大小和行间距也缺乏现代阅读的舒适度。更别提那些冗长的文字描述，几乎没有使用任何能够抓人眼球的视觉元素来辅助理解。我尝试着去阅读那些关于假设检验的部分，本来这是一个非常有趣的话题——如何用有限的证据去推断一个更广的结论？但作者似乎更热衷于堆砌繁复的数学符号，而非用生动的比喻或具体案例来阐释“零假设”和“备择假设”的哲学内核。读完好几页，我依旧感觉自己停留在概念的泥潭里，无法真正理解其背后的决策逻辑。我期待的是一种更具互动性的体验，或许是穿插一些小测验，或者提供一些在线资源链接，让读者能够即时检验自己的理解程度。然而，这本书是纯粹的、线性的文本输出，缺乏任何鼓励思考和实践的“钩子”。它更像是一份被印刷出来的、未经优化的学术论文集，虽然内容可能严谨，但其呈现方式，实在是对现代读者耐心的一种考验。

我必须承认，这本书在涵盖范围上的广度是令人印象深刻的，几乎涉及了概率论与数理统计的各个主要分支。从基础的随机变量到复杂的多元回归分析，它都一一囊括了进来。但是，这种“大而全”的策略，似乎牺牲了“深而精”的打磨。很多关键的统计推断方法，比如贝叶斯方法的引入，仅仅是浅尝辄止地介绍了一下基本框架，随后便一笔带过，没有深入探讨其在实际模型构建中的应用优势和局限性。这让我的感觉是，作者像是在急着赶进度，把能想到的知识点都塞进来，却没能在每一个点上真正“站稳脚跟”。例如，在处理时间序列数据时，我希望能看到更多关于平稳性检验和模型选择的实用技巧，而不是仅仅停留在理论定义上。对于我这种希望将统计学工具应用到金融建模中的读者来说，这种“点到为止”的叙述方式，实在不够“解渴”。我需要的是可以立刻投入使用的“工具箱”，而不是一本罗列所有工具名称的“目录册”。

这本书的语言风格，说实话，非常“学术化”，甚至可以说是有些“冷峻”。它仿佛是直接从一篇篇高度浓缩的数学论文中抽取出来的片段拼接而成，缺乏必要的“人情味”和叙事引导。在介绍概率分布时，作者很少使用任何类比或者故事性的引导来帮助读者建立直观认知。比如，当介绍泊松分布时，它直接给出了概率质量函数，然后就匆匆转向了矩的计算，完全没有提及它在描述“单位时间内随机事件发生次数”时的那种场景感。这种纯粹的符号化表达，对于那些需要通过构建心智模型来掌握知识的读者来说，是极大的障碍。我不得不花费大量的精力去“翻译”这些冰冷的公式，将其还原成可以被大脑高效吸收的图像和情境。这不仅拖慢了学习速度，也极大地削弱了阅读的乐趣。一本好的教材，应该像一位耐心的导师，循循善诱，而不是像一份冰冷的官方文件，只要求被动接受。这本书显然在这方面做得远远不够。