概率与统计

页数:306

出版时间:2002-1

价格:29.00元

isbn号码:9787030097613

具体描述

《概率与统计(第2版)》是《全美经典学习指导系列》中的一本。《概率与统计(第2版)》共分两部分：概率和统计。共计10章。《概率与统计(第2版)》以简洁的形式介绍了概率与统计的基本知识和基本理论。内容通俗易懂，叙述简明扼要，重点和要点突出，尤其是书中760道习题及解答对学生理解书中的内容大有益处。《概率与统计(第2版)》可供大学本科生、教师使用。

用户评价

《概率与统计》这本书，可以说是彻底颠覆了我对数学工具的认知。在此之前，我总觉得数学是属于科学家和工程师的，与我的生活相去甚远。但这本书让我明白，概率和统计并非仅仅是抽象的理论，它们是理解我们所处世界运行机制的强大武器。书中对于“大数定律”和“中心极限定理”的阐述，简直是点睛之笔。我一直很好奇，为什么很多事情似乎都有一个“平均值”？为什么大量的数据波动最终会趋于稳定？这本书用清晰的逻辑和生动的例子解释了这一切。 我尤其欣赏作者在讲解“概率分布”时所采用的方法。无论是二项分布、泊松分布，还是正态分布，作者都不仅仅是给出公式，而是详细解释了它们各自的应用场景和背后的数学意义。比如，对于泊松分布，我终于理解了为什么在一段时间内随机发生的事件数量可以用它来描述，这对于我理解像电话呼叫中心、网站访问量这样的业务场景非常有帮助。而对于“正态分布”，我更是有了豁然开朗的感觉，它解释了为什么自然界和人类社会中的许多现象都呈现出“钟形曲线”，从人的身高、考试成绩到测量误差，都离不开它的身影。这本书让我觉得，数学不再是冰冷的符号，而是连接现实世界的桥梁。

我一直对“不确定性”和“风险”这两个概念感到着迷，这本书为我提供了深入理解它们的工具。作者在介绍“方差”和“标准差”时，不仅仅是给出了计算公式，更是深入剖析了它们在衡量数据离散程度上的意义。我一直觉得，仅仅知道平均值是不够的，我们还需要知道结果的波动性有多大。方差和标准差让我能够量化这种不确定性，从而更好地评估风险。 书中对“概率分布”的深入讲解，让我对各种随机现象有了更直观的认识。例如，我一直很好奇为什么有些事件发生的频率很高，而有些事件却很少见。通过对二项分布、泊松分布、正态分布等概念的学习，我明白了不同类型的随机变量，其发生概率的分布模式是不同的。这不仅让我能够更好地理解自然和社会现象，也为我在进行数据分析和建模时提供了坚实的理论基础。这本书让我觉得，即使面对充满不确定性的世界，我们也能找到理解它的规律和方法。

我一直对“偶然”和“必然”之间的界限感到好奇，这本书让我找到了深入探究的路径。作者在讲解“条件概率”时，通过一些精心设计的场景，让我清晰地理解了“在已知某个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率”是如何计算的。这对于我理解许多复杂的决策过程，比如医学诊断、风险评估等，都非常有帮助。 书中对“贝叶斯定理”的阐述，更是让我醍醐灌顶。我一直觉得，在获取新信息后，我们对某个事件的认知应该会发生变化，但却不知道如何量化这种变化。贝叶斯定理提供了一个严谨的框架，让我能够根据新的证据更新原有的信念，这是一种非常有力量的学习和认知方式。书中通过一些例子，比如垃圾邮件过滤、疾病诊断等，展示了贝叶斯定理的实际应用，让我觉得这项理论不再是抽象的数学概念，而是触手可及的实用工具。这本书让我开始用一种更加动态和灵活的视角来看待知识和信息。

我一直对“模式识别”和“数据挖掘”领域抱有浓厚的兴趣，这本书的章节为我打开了新的思路。作者在讲解“相关性”时，不仅仅介绍了如何计算皮尔逊相关系数，更重要的是强调了“相关不等于因果”的原则，这让我深刻认识到在分析数据时，必须保持批判性思维，避免过度解读。书中通过一些反例，比如冰淇淋销量和溺水人数同时上升，却不是因为冰淇淋导致溺水，而是都与炎热的天气相关，让我对这一重要概念有了更深刻的理解。 书中关于“回归分析”的讲解，更是让我看到了如何利用历史数据来预测未来。作者详细介绍了简单线性回归和多元线性回归的方法，并解释了如何解释回归系数的含义，如何判断模型的优劣。我尤其欣赏书中关于“拟合优度”的讲解，比如R方值的含义，以及如何通过残差分析来诊断模型的问题。这让我觉得，数据分析不仅仅是计算，更是一种科学的探索和严谨的推理过程，能够帮助我们更好地理解事物之间的内在联系。

我一直以来都对“统计推断”的奥秘充满好奇，这本书的章节为我揭开了迷雾。作者在介绍“参数估计”时，详细讲解了点估计和区间估计的方法，让我明白了如何从有限的样本数据中去推断出总体的未知参数。特别是“置信区间”的概念，让我学会了如何量化不确定性，并给出对总体参数的一个范围性的估计，而且能够知道这个估计的可靠程度。 书中对“假设检验”的讲解，更是让我看到了科学研究的严谨性。我一直很好奇，科学家是如何得出结论，并且能够证明某个理论是正确的。假设检验提供了一个系统性的框架，让我明白了如何设定原假设和备选假设，如何选择检验统计量，以及如何根据P值来做出决策。这让我觉得，统计学不仅仅是计算，更是一种严谨的科学方法论，能够帮助我们做出基于证据的判断，并且能够量化这些判断的可靠性。

这本书，与其说是一本教科书，不如说是一本关于“如何思考”的指南。我一直对“随机性”和“不确定性”感到一种莫名的困扰，觉得很多事情都无法预测，难以把握。然而，读了这本书之后，我才意识到，即使在看似混乱的随机现象中，也存在着深刻的规律。作者在讲解“概率分布”时，用大量生活中的例子，比如抽奖、游戏，来阐述各种分布的特点和应用。 我特别喜欢书中对“中心极限定理”的讲解。我一直很好奇，为什么很多自然现象，比如人的身高、测量误差，都呈现出“钟形曲线”，也就是正态分布。这本书用清晰的数学语言和生动的图示，解释了即使是不同的随机变量，当它们被独立地重复多次后，其平均值的分布也会趋向于正态分布。这个定理的威力让我感到震撼，它揭示了随机性背后隐藏的普遍规律，让我对世界的理解上升到了一个新的高度。它让我明白，即使我们无法预测每一次的随机事件，但我们可以预测大量随机事件的整体趋势。

我一直对数据分析和信息处理充满兴趣，但总是感觉缺乏一个坚实的理论基础。这本书恰好填补了我的这一空白。作者在介绍“统计推断”的部分，详细阐述了从样本数据推断总体特征的方法，这让我对“抽样调查”有了更深刻的理解。书中关于“置信区间”和“假设检验”的讲解，更是让我看到了如何量化不确定性，并基于有限的数据做出有意义的结论。 我非常喜欢书中对“回归分析”的介绍。它让我明白了如何通过建立数学模型来描述变量之间的关系，并预测未来的趋势。书中通过对实际数据的分析，展示了如何进行线性回归，如何解释回归系数的意义，以及如何评估模型的拟合优度。这对于我在工作中分析销售数据、用户行为等非常有启发。我还特别注意到了书中关于“相关性”和“因果性”的区分，这提醒我在分析数据时要保持审慎的态度，避免过度解读。这本书让我觉得，数据不再是杂乱无章的数字，而是蕴含着丰富信息的宝藏。

这本书，为我打开了理解“模式”和“趋势”的一扇新大门。我一直对数据中的规律性感到着迷，但缺乏系统性的方法来挖掘。作者在讲解“相关性”时，不仅仅是介绍了皮尔逊相关系数，更重要的是强调了“相关不等于因果”的原则。这让我深刻认识到，在分析数据时，必须保持批判性思维，避免过度解读。书中通过一些生动的反例，比如“美国冰淇淋销量和溺水人数同时上升”，却不是因为冰淇淋导致溺水，而是都与炎热的天气相关，让我对这一重要概念有了更深刻的理解，避免了在数据分析中犯下逻辑错误。 书中关于“回归分析”的讲解，更是让我看到了如何利用历史数据来预测未来。作者详细介绍了简单线性回归和多元线性回归的方法，并解释了如何解释回归系数的含义，如何判断模型的优劣。我尤其欣赏书中关于“拟合优度”的讲解，比如R方值的含义，以及如何通过残差分析来诊断模型的问题。这让我觉得，数据分析不仅仅是计算，更是一种科学的探索和严谨的推理过程，能够帮助我们更好地理解事物之间的内在联系，并做出更明智的决策。

作为一名对科技发展和社会现象充满好奇的人，这本书为我提供了理解这些复杂性的全新视角。作者在介绍“统计分布”时，不仅仅停留在理论层面，更是深入探讨了各种分布在现实世界中的应用。例如，我一直很好奇为什么有些事件会“扎堆”发生，而有些事件则显得更加分散，书中对“泊松过程”的解释，让我明白了在一定时间内随机发生的事件，其发生次数往往遵循泊松分布，这对于我理解交通流量、顾客到达时间等问题有了清晰的认识。 此外，书中对于“期望值”和“方差”的讲解，也让我对风险和收益有了更深的理解。我一直觉得，在做决策时，我们不仅要考虑可能的结果，还要考虑这些结果出现的可能性以及其不确定性的大小。期望值帮助我量化了“平均”收益，而方差则让我看到了结果的离散程度，即风险的大小。这本书通过生动形象的比喻和具体的例子，让我对这些概念有了直观的认识，并能够将它们运用到分析生活中遇到的各种不确定性情况中，比如投资组合的选择，甚至是日常的风险管理。

这本书，与其说是《概率与统计》，不如说是开启了我对这个世界底层逻辑探索的一扇窗。我一直是个对未知充满好奇的人，但往往受限于缺乏系统性的工具和方法，很多想法只能停留在模糊的感知层面。拿到这本书的时候，我并没有抱太高的期望，毕竟“概率”和“统计”听起来总是那么枯燥和抽象。然而，翻开第一页，我就被深深吸引了。作者并非直接抛出那些晦涩难懂的公式和定理，而是从一些生活中的小例子入手，比如抛硬币的正反面概率，或者抽奖的中奖几率。这些贴近生活的场景，瞬间拉近了我和书本的距离。我开始意识到，原来我们每天都在不自觉地运用着概率思维，只是我们没有意识到它的存在。 接着，书中对“随机变量”的定义和分类，更是让我眼前一亮。我一直以为“随机”就是“随随便便”，但这本书让我明白，即使是随机事件，也存在着内在的规律。比如，抛掷一个均匀的骰子，虽然每一次的结果都是不可预测的，但从长远来看，每个点数出现的频率是大致相等的。这种“看似无序，实则有序”的哲学思考，让我对“随机”有了全新的认识。作者通过图表和具体的计算过程，清晰地展示了离散型和连续型随机变量的区别，以及它们各自的概率分布。我特别喜欢书中关于“期望值”的讲解，它让我理解了在不确定性中如何进行最优决策，这对于我在投资理财、甚至人生规划上都提供了非常有价值的指导。

习题不错，可惜都没考。。哎。。

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