新世纪高职高专基础类课程规划教材·新编高等数学学习指导

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出版者:大连理工大学出版社
作者:梁晓俐,白景富主
出品人:
页数:200
译者:
出版时间:2008-10
价格:16.50元
装帧:
isbn号码:9787561114605
丛书系列:
图书标签:
  • 高等数学
  • 高职高专
  • 教材
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  • 基础类课程
  • 数学学习
  • 职业教育
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具体描述

《新编高等数学学习指导(理工类)(第5版)》按照教学要求设计了下述四个板块:(1)本章教学目标及重点;(2)典型例题解析;(3)教材典型习题与难题解答;(4)综合测试题。在编写本学习指导的过程中,我们始终注意把握下述几点:

1.通过每章知识点、重点的归纳,明确教学目标及要求,帮助学生把握重点知识,理解知识间的内在联系;

2.典型例题与综合测试题的选取力求深浅适度,强调知识覆盖面,无论从题型、题量,还是从难易程度等方面都能恰到好处地反映高职高专院校高等数学课程教学的基本要求;

3.在帮助高职高专学生系统掌握相关数学知识的同时,更注重对学生获取知识和提高思维能力的培养。

《应用概率论与数理统计基础》内容简介 本书聚焦于概率论与数理统计的核心概念和实用方法,旨在为理工科、经济管理类专业学生提供一套扎实、深入且注重应用的教材。 区别于侧重纯理论推导的高等数学课程,本书将概率论视为描述随机现象的数学语言,将数理统计作为从数据中提取可靠信息的科学工具,力求在理论的严谨性和实际应用的可操作性之间找到最佳平衡点。 第一部分:概率论基础——随机世界的量化描述 本部分系统地介绍了概率论的基本原理和核心模型,为后续的统计推断奠定坚实基础。 第一章 随机事件与概率: 本章从直观的随机现象入手,引入样本空间、随机事件等基本概念,为概率的数学描述做好铺垫。重点阐述了古典概型、几何概型在简单问题中的应用。随后,深入讲解了条件概率、事件的独立性,特别是贝叶斯公式的原理及其在需要根据新信息修正原有判断时的强大效能。通过大量实例,清晰展示了如何将实际问题抽象为概率模型。 第二章 随机变量及其分布: 这是概率论的核心章节之一。本章首先区分了离散型随机变量和连续型随机变量,并分别介绍了它们对应的概率分布函数和概率密度函数。对于离散变量,我们将重点分析二项分布、泊松分布(作为大次数、小概率事件的极限模型),并解释其在工程计数问题中的应用。对于连续变量,本书详细讲解了均匀分布、指数分布(常用于描述等待时间或寿命)以及至关重要的正态分布。正态分布的讲解会特别强调其在中心极限定理中的核心地位及其作为其他分布近似模型的广泛用途。 第三章 联合分布与随机变量的函数: 本章将分析多个随机变量同时出现的概率规律。详细讨论了联合分布函数、边缘分布以及随机变量之间的相互独立性。重点分析了两个随机变量的函数的分布求解方法(如:分布函数法和变量变换法)。此外,本章还将系统介绍描述随机变量之间相关性的概念,包括协方差和相关系数,并讨论其局限性,为后续的线性回归分析做铺垫。 第四章 期望、方差与特征函数: 本章深入探讨了描述随机变量集中趋势和离散程度的数学期望和方差。通过期望的线性性质和方差的计算公式,使读者掌握评估随机变量特征的工具。本章的高级内容是特征函数(或矩母函数),它是一种强大的代数工具,能够方便地确定独立随机变量和函数之和的分布,是理论推导中不可或缺的利器,本书将用简洁的语言阐述其主要性质和应用。 第五章 随机过程初步: 本章是对经典概率论的延伸,引入了随时间演变的随机现象——随机过程的概念。重点讲解了马尔可夫链的基本概念,包括状态空间、转移概率矩阵以及稳态分布的计算,这在排队论、可靠性分析等领域有直接应用。 第二部分:数理统计——从样本到总体 本部分将概率论的理论知识应用于实际数据的分析,教授如何通过有限的样本信息对未知总体进行合理的推断。 第六章 统计抽样与抽样分布: 本章是数理统计的起点。首先介绍了各种常用的抽样方法(简单随机抽样、系统抽样等)。核心内容在于理解统计量(如样本均值、样本方差)的概念。随后,详细推导了样本均值在不同总体分布下的抽样分布,特别是 $t$ 分布、$chi^2$ 分布和 $F$ 分布的由来及其在后续估计和检验中的作用。中心极限定理在此章节中再次被强调,它是大样本统计推断的理论基石。 第七章 参数估计: 本章探讨如何利用样本信息来估计总体的未知参数。本书将两种主流估计方法进行对比和深入讲解: 1. 矩估计法 (MOM): 基于样本矩与总体矩的相等原理,原理直观,计算相对简便。 2. 极大似然估计法 (MLE): 讲解 MLE 的构造原理,即寻找使样本数据出现的概率(似然函数)最大的参数值。本书将详细分析 MLE 的优良性质(如渐近正态性、一致性)。 同时,本章会介绍点估计的优良性标准(无偏性、有效性、一致性),并引入置信区间(区间估计)的概念,阐述如何构造包含真实参数的概率区间,并解释置信水平的实际意义。 第八章 假设检验基础: 假设检验是数理统计中用于决策的核心工具。本章首先界定原假设($H_0$)和备择假设($H_1$),并解释犯第一类错误(弃真)和第二类错误(取伪)的风险。随后,本书系统介绍了最常用的一类检验:基于正态分布和 $chi^2$ 分布的检验,包括单个和两个总体的均值、比例的检验。重点讲解了 $P$ 值的概念及其在判断检验结论中的应用,强调统计显著性与实际重要性的区别。 第九章 方差分析与回归分析初步: 方差分析 (ANOVA): 本章介绍如何比较三个或更多个总体的均值是否相等。通过分解总平方和,展示了方差分析的统计思想,并重点讲解了单因素方差分析的步骤和 F 检验的应用。 回归分析: 这是连接描述性统计和推断统计的桥梁。本章侧重于最基础的 一元线性回归,推导最小二乘法的原理,求解回归系数,并对回归模型的显著性进行检验(如 $t$ 检验和 $F$ 检验)。同时,本章也会讨论残差分析的重要性,即如何通过分析残差来判断模型是否符合假设(如线性关系、误差独立性等)。 本书特点与适用对象: 本书在内容组织上遵循“理论讲解—数学推导—应用实例”的清晰脉络。理论阐述力求准确严密,但会避免过度复杂的数学证明,将重点放在对核心思想的理解和对公式适用条件的掌握上。每章后附有适量的习题,涵盖了基础计算、概念辨析和实际数据分析的综合应用题。 本书适合于作为高等院校理工科、经济学、管理学、信息科学等专业本科生的《应用概率论与数理统计》课程教材或参考书。对于需要掌握数据分析基础的工程师、科研人员或数据分析初学者而言,本书提供的扎实概率论基础和实用统计推断工具将是宝贵的学习资源。通过学习本书,读者将能够熟练运用概率模型描述不确定性,并能科学地从实验数据或统计调查中得出可靠的结论。

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读后感

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用户评价

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这本书在“概念解释”这方面,我觉得做得非常出色。它没有简单地给出定义,而是通过层层递进的方式,先从直观的理解入手,再慢慢引向数学的严谨定义。比如,在讲到“函数”这个概念的时候,它不会直接给你一个“集合A到集合B的映射”这样的定义,而是先从“输入和输出”的关系讲起,然后引入“自变量”和“因变量”,最后再给出数学定义。这种由浅入深的方式,让我更容易接受和理解。而且,它在解释一些数学符号和术语的时候,也会非常耐心,不会让我们觉得是“天书”。

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这本书,我真的从头到尾都翻了个遍,可以说是相当仔细了。首先,它在编排上,我觉得对于高职高专的基础类课程来说,真的是下了功夫。它没有那种上来就让你觉得高不可攀的数学理论,而是循序渐进,从最基础的概念讲起。比如,它在讲极限的时候,用了大量的现实生活中的例子,什么“无限接近”的感觉,什么“越来越小”的趋势,这些都用很生活化的语言来解释,让我这种本来对数学有点头疼的人,也能大致理解它在说什么。然后,它在每个章节后面都会附带一些练习题,这些题的难度分布也很合理,有基础巩固的,也有稍微有点挑战性的,可以让你在理解概念的基础上,再去巩固和应用。而且,它提供的答案,不仅仅是给出一个数字,很多关键步骤都给出了详细的解答过程,这点特别重要,有时候你就是卡在中间某个步骤,看了过程,豁然开朗。总的来说,它就像一个耐心的老师,一点点地引导你走进高等数学的世界,而不是粗暴地把你扔进去。

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说到这本书的实用性,我必须给它点赞。对于我们高职高专的学生来说,高等数学的学习目的很明确,就是为了服务于我们今后的专业学习和实际应用。这本书在这方面做得很好。它在讲解理论知识的同时,会穿插一些与专业相关的案例分析,比如在讲到向量的时候,它可能会提及在工程制图中如何应用向量来表示方向和大小;在讲到微分方程的时候,它也可能会举例说明在物理模拟或经济模型中如何运用。这些案例虽然不一定非常深入,但足以让我们感受到数学的实际价值,激发我们学习的兴趣。而且,它在选择的例题和习题时,也尽量贴近我们未来可能接触到的实际问题,而不是一味地追求理论的严谨性。这让我觉得,我学的这些数学知识,不是空中楼阁,而是有用的工具。

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这本书的练习题,我感觉它不仅仅是为了让你“做题”,更是为了让你“学会”。它不仅仅提供题目,还会对题目进行分类,比如“概念理解类”、“计算应用类”、“综合分析类”等等。这让我知道,我做这道题是为了练习哪个方面的能力。而且,它对一些比较有代表性的题目,会提供详细的解题思路,这比直接看答案更有价值。我有时候会先自己尝试做,遇到困难了,再去看它的思路,这样学习效果会更好。它还会鼓励我们尝试多种解法,这一点我觉得非常重要,因为数学的学习不应该只有一种固定的模式。

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总而言之,这本书给我的感觉是,它真的是为高职高专的学生量身打造的。它不像那些为理工科学生设计的数学教材那样,知识点密集、难度大。它更注重基础,更贴近实际,更注重学习方法和思维的培养。它让我觉得,高等数学并没有那么可怕,只要掌握了正确的方法,并且有好的引导,我们同样可以学好它,甚至可以从中找到乐趣。它就像一个可靠的伙伴,陪伴我走过了这段学习高等数学的旅程,让我收获颇丰。

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我特别想强调的是,这本书在语言风格上,我觉得处理得相当到位。它没有那种一本正经、枯燥乏味的学术腔调,而是带点儿亲切感,就像是你在和一位经验丰富的学长或学姐交流学习心得一样。这种风格让我觉得学习过程不那么有压力,更容易进入状态。它在解释一些比较抽象的概念时,比如导数和积分,它会用一些形象的比喻,比如“变化率”和“面积累积”,这些比喻能够帮助我们建立起感性的认识,然后再上升到理论的理解。此外,它在每章的开头都会有一个“本章目标”和“学习导航”,这很清晰地告诉我们这一章要学什么,学完之后能达到什么程度,这对于我这种喜欢有计划、有方向学习的人来说,简直是太友好了。它也给我一种“你不是一个人在战斗”的感觉,仿佛这本书也在陪伴你一起攻克数学难关。

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我觉得这本书在“数学思想”的渗透方面,也做得挺好的。它不仅仅是教你如何计算,更是让你理解“为什么”要这么计算。它会时不时地穿插一些数学发展史上的小故事,或者解释某个概念提出的历史背景,这让我觉得数学不是一门孤立的学科,而是人类智慧的结晶。它也会引导我们去思考问题,比如在讲到“优化”问题时,它会让你思考在什么条件下,才能找到“最优解”。这种对数学思想的关注,让我觉得学习不仅仅是为了应付考试,更是为了培养一种分析问题、解决问题的能力。

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我个人觉得,这本书最大的优点之一就是它的“人性化”程度。它不像很多传统的数学教材那样,把所有内容都堆砌在一起,而是有意识地进行“减负”和“提炼”。它会把一些过于深奥或者与基础学习关系不大的内容,用更简洁的方式带过,或者标注出来供有兴趣的同学进一步研究。这种做法,能够让初学者在有限的时间内,抓住高等数学的核心要点,建立起完整的知识体系。它不会强迫你去理解每一个细枝末节,而是鼓励你去掌握那些最基础、最关键的工具。而且,它在讲解过程中,还会时不时地穿插一些“温馨提示”或者“常见误区”,提醒我们学习时需要注意的地方,这真的非常体贴。

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这本书的排版和设计,我觉得也值得一提。它整体的风格比较清新,不是那种花里胡哨的,但该有的信息都非常突出。比如,重要的公式、定义都会用醒目的字体或者框出来,方便查找和记忆。图表的使用也比较得当,比如在解释函数图像的时候,配的图都非常清晰,能够直观地展示函数的性质。还有,它在页眉页脚的地方,也会有一些小提示或者关键词的索引,这个细节虽然小,但确实能提升阅读效率。我特别喜欢它在某些关键概念的旁边,会用小字注释一些解释或者补充说明,这让我在阅读过程中,不至于因为一个不懂的概念而停滞不前,可以很顺畅地继续往下看。

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让我印象深刻的还有这本书的“章节衔接”做得非常自然。它在每一章的开头,都会简要回顾上一章的知识点,然后引出本章要学习的内容。这种“承上启下”的设计,对于我这种容易忘记前面知识点的人来说,简直是福音。它能够帮助我巩固旧知,然后顺利地过渡到新知识的学习。而且,它在每一章的结尾,都会有一个“本章小结”,用很精炼的语言总结本章的核心内容,这对于我来说,就是一个很好的复习材料。我有时候只需要翻看这些小结,就能对一章的内容有个大致的掌握,省去了翻阅大量文字的麻烦。

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