具体描述
本书是依据非大学数学专业本科生“概率论和数理统计”课程的教学要求及作者在清华大学数十年的教学积累与经验编写的．其中概率论部分包括： 概率和条件概率，有等可能性的概型，事件的独立性； 随机变量，随机向量与分布等基本概念； 重要分布律的产生、性质及相互之间的关系，随机向量（含变量）的函数的分布； 数学期望，矩与方差，两个随机变量间的协方差与相关系数； 主要的极限定理、结论及应用．数理统计部分包括： 总体和样本的概念，抽样分布与统计量； 参数估计（点估计，区间估计及估计量的优良标准）； 正态总体和非正态总体的参数的假设检验，两个独立正态总体参数的差异性检验，非参数检验（分布拟合和秩和检验）； 线性回归分析。
本书可作为高等院校非数学专业和普通师范院校数学专业的本科生教材，也可作为工程技术人员的参考书。
作者简介
目录信息
第2章 随机变量及其分布
第3章 随机变量的数字特征
第4章 极限定理
第5章 数理统计的基本概念
第6章 参数估计
第7章 假设检验
第8章 一元线回归
附录
参考文献
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读后感
评分
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用户评价
这本书对我来说，不仅仅是一本关于数学的读物，更是一种思维方式的启迪。我一直对如何量化不确定性，以及如何在这种不确定性中做出更合理的决策感到好奇。这本书恰恰满足了我对这份好奇的探寻。从概率的基本概念出发，它一步步带领我理解了随机变量、期望、方差等核心概念，这些概念不仅仅是抽象的数学符号，更是描述现实世界中随机现象的有力工具。我特别喜欢书中对抽样分布的阐述，它解释了为什么我们从总体中抽取样本，这些样本的统计量会呈现出特定的分布规律，而中心极限定理更是为统计推断提供了坚实的基础。它让我明白，即使我们不完全了解总体的分布，只要样本量足够大，我们依然可以对总体的均值进行有效的推断。书中关于参数估计的讲解也十分精彩，它不仅介绍了点估计的方法，还详细阐述了区间估计的原理，以及如何构建具有一定置信水平的区间。这让我明白，我们对未知参数的估计总是有一定误差的，而置信区间正是对这种不确定性的一种量化表达。我尤其欣赏作者在讲解假设检验时，都会强调其背后严谨的逻辑推理过程，从原假设、备择假设的设定，到检验统计量的计算，再到P值的解读，每一个环节都清晰明了。这让我能够理解，我们是如何通过数据来验证一个关于总体的科学假设的。例如，在质量控制中，如何通过抽样来判断一批产品是否合格，或者在医学研究中，如何检验一种新疗法是否比现有疗法更有效。这些应用场景的引入，让学习过程充满了探索的乐趣。这本书的语言风格非常平实而深刻，没有过多的华丽辞藻，但字里行间都透露着智慧的光芒，让我能在轻松的阅读中获得深刻的理解。
评分我一直对数据分析的魅力深感着迷，总觉得在海量的信息背后，隐藏着某种可以被揭示的真相。这本《概率论与数理统计》恰恰满足了我对这份好奇的探寻。初读之下，我便被书中严谨而又生动的讲解方式所折服。它并没有将概率论和数理统计割裂开来，而是将它们紧密地联系在一起，展示了概率作为基础，如何支撑起统计推断的宏伟大厦。书中对于随机过程的介绍，比如马尔可夫链，更是让我大开眼界。我过去总是觉得，现实世界中的事物变化是杂乱无章的，但作者通过清晰的逻辑和具体的例子，展现了如何通过定义状态转移概率，来刻画事物的未来走向，这对于理解金融市场的动态、人口迁移的模式，甚至自然语言的处理都具有重要的启示意义。我很欣赏书中对于统计量性质的讨论，例如期望、方差、矩等等，这些都是理解数据分布特征的关键。更重要的是，它详细讲解了如何利用这些统计量进行参数估计，无论是矩估计还是最大似然估计，作者都提供了详细的推导过程和应用场景。我尤其对书中的假设检验部分印象深刻。它提供了一套系统的方法论，来帮助我们判断一个观察到的现象是否仅仅是随机波动的结果，还是真正反映了某种内在的规律。例如，在质量控制中，如何通过抽样检验来判断一批产品是否符合标准，或者在医学研究中，如何判断一种新药物是否比现有药物更有效。这些应用场景的引入，让原本枯燥的数学理论变得鲜活而有力量。这本书的语言风格也十分独特，它既有学术的严谨，又不失亲切的引导，让我感觉像是在与一位经验丰富的导师对话，在循序渐进地传授知识。
评分在接触这本书之前，我对“统计”的理解仅停留在收集和呈现数据层面，而这本书则彻底颠覆了我的认知。它向我展示了统计学背后强大的逻辑推理和预测能力。我深爱书中对统计推断的阐释，它将我们从对有限样本的观察，提升到了对整个总体特征的推断，这是一个巨大的思维飞跃。这本书对置信区间的讲解尤其精彩，它不仅给出了计算方法，更重要的是解释了置信区间的真实含义——它不是对单个未知参数的估计，而是对我们估计方法的一种可靠性衡量。这让我明白了，在科学研究中，我们不能仅仅给出一个点估计，而应该提供一个区间，来反映估计的不确定性。书中的方差分析（ANOVA）部分也给我留下了深刻的印象。它提供了一种系统的方法来比较多个组的均值是否存在显著差异，这在实验设计和结果分析中至关重要。例如，在农业研究中，可以用来比较不同肥料对作物产量的影响；在教育领域，可以用来评估不同教学方法对学生学习成绩的影响。这些应用场景的引入，让学习过程充满了探索的乐趣。我尤其欣赏作者在讲解这些统计方法时，都会强调其前提条件和适用范围，这使得我能够更准确地运用这些工具，避免犯下不恰当的应用错误。这本书的语言风格非常平实而深刻，没有华丽的辞藻，但字里行间都透露着智慧的光芒，让我能够沉浸其中，享受知识的洗礼。
评分这本书绝对是为那些渴望在纷繁复杂的世界中寻找规律，用严谨的数学工具来理解未知的人们量身打造的。从拿到它开始，我就被它厚重的质感和扑面而来的知识气息所吸引。我并非数学科班出身，但对统计学背后所蕴含的逻辑和力量却有着近乎痴迷的好奇。书中对基础概念的阐释，比如概率的定义，从古典概率到统计概率的演变，每一步都踏实而清晰，仿佛在带领读者一步步走入一个由数字构建的严谨而又充满智慧的殿堂。我特别喜欢它对随机变量的介绍，以及不同分布类型（如二项分布、泊松分布、正态分布）的详尽讲解。作者并没有停留在理论的堆砌，而是巧妙地通过各种实际案例，例如产品合格率的抽样检测，疾病发生率的统计分析，甚至是股票市场的波动预测，来展示这些抽象概念如何在现实世界中发挥巨大的作用。这让我深刻体会到，原来我们身边无时无刻不在发生的随机事件，都可以用如此优雅的方式去描述和分析。书中的习题设计也非常合理，既有巩固基础的计算题，也有需要运用所学知识进行推理和分析的应用题，每一道题都像是一次思维的锻炼，让我不断地挑战自我，加深理解。我尤其欣赏作者在讲解中心极限定理时所用的比喻，它将一个看似高深的数学定理，化为了易于理解的直观感受，让我终于明白，为什么在统计学中有如此多的理论都建立在正态分布的基础上。这本书的排版也十分用心，字体大小适中，图表清晰明了，即使是复杂的公式，也显得井井有条。阅读过程中的愉悦感，也很大程度上来源于这种细致入微的体贴。
评分对我而言，这本书不仅仅是一本教科书，更是一次对世界运行规律的深刻探索。我对统计学的兴趣源于对不确定性的思考，以及如何在这种不确定性中做出更明智的决策。这本书恰如其分地满足了我的这一需求。从概率的基本公理出发，它一步步带领我理解了条件概率、全概率公式和贝叶斯定理，这些概念不仅是数学上的工具，更是认识世界，尤其是认识因果关系的重要思想。我特别喜欢书中对于联合概率分布和边缘概率分布的讲解，它清晰地展示了多个随机变量之间的相互影响，以及如何从整体中抽离出个体的信息。书中的回归分析部分更是让我受益匪浅。它详细介绍了简单线性回归和多元线性回归的原理，以及如何解释回归系数，如何评估模型的拟合优度，这些知识在社会科学、经济学、工程学等诸多领域都有着广泛的应用。例如，通过分析影响商品销量的各种因素，如价格、广告投入、季节变化等，来建立模型预测未来的销售额。书中的假设检验内容也非常全面，从Z检验、t检验到卡方检验、F检验，它都给出了详细的步骤和应用场景，让我能够系统地学习如何去验证一个科学假设。我尤其欣赏作者在讲解这些检验方法时，都会强调其背后的统计思想，例如原假设、备择假设、P值、显著性水平等等，这让我不仅仅是学会了“怎么做”，更理解了“为什么这样做”。这本书的编排也很有层次感，每一章节都承接上一章节的知识，逻辑链条非常清晰，让我在学习过程中能够感受到知识的累积和升华。
评分我一直认为，理解随机性是理解这个充满不确定性的世界的第一步。这本书，正是为我打开了这扇大门。它从最基础的概率定义出发，一步步引领我走向复杂的统计推断。我特别欣赏书中对条件概率和独立性的清晰阐释，这些是理解事物之间相互关联性的基石。例如，书中通过生动的例子，解释了“当A发生时，B发生的概率”与“A和B同时发生的概率”之间的区别，以及如何通过贝叶斯定理来更新我们对事件发生概率的认知。这对于我们在日常生活中进行风险评估和决策非常有启发。书中的抽样分布理论，是我学习过程中的一大亮点。它解释了为什么从一个总体中反复抽取样本，这些样本的统计量（如样本均值）也会呈现出某种特定的分布，而中心极限定理更是如同一道曙光，揭示了在何种条件下，这些样本统计量会趋近于正态分布。这为我们进行统计推断提供了坚实的基础。我对书中关于参数估计的讲解也十分着迷。无论是点估计还是区间估计，作者都提供了清晰的推导和解释。特别是对置信区间的阐释，它让我明白，我们无法百分之百确定未知参数的真实值，但我们可以用一个区间来表达我们对这个参数取值范围的信心程度。书中对于假设检验的介绍更是详细，从Z检验到t检验，再到卡方检验，它都给出了详细的步骤和应用场景。例如，在市场调研中，如何检验两种广告策略的效果是否有显著差异，或者在工业生产中，如何检验一批产品的平均重量是否符合规定。这些实际的应用让我深切感受到统计学的强大力量。这本书的语言风格非常朴实，但蕴含着深厚的智慧，让我读起来既觉得轻松，又能获得深刻的理解。
评分一直以来，我都觉得数学是描述世界最美妙的语言，而概率论与数理统计则是理解其中最关键的篇章。这本书恰好满足了我对这种美的追求。它不仅教授了数学工具，更传递了一种严谨的科学思维方式。我非常喜欢书中对各种概率分布的深入剖析，从离散的伯努利、几何分布，到连续的均匀、指数分布，再到最重要的正态分布，每一个都配有清晰的定义、性质和应用。例如，书中对指数分布在描述两次事件发生间隔时间方面的应用，以及正态分布在自然界和社会现象中的广泛出现，都让我惊叹于数学的普适性。更令我着迷的是，书中将这些基础概念，融会贯通地运用到了统计推断的各个方面。比如，在点估计部分，它不仅介绍了矩估计和最大似然估计，还深入讨论了它们各自的优缺点，以及在不同情况下的适用性。这让我明白，选择哪种估计方法，需要根据具体的统计模型和数据的特点来决定。书中关于最大似然估计的推导过程，虽然有些复杂，但作者一步步的引导，让我最终能够理解其核心思想。此外，书中的贝叶斯统计部分，虽然可能对一些读者来说比较有挑战性，但其对先验知识和数据结合进行推断的独特视角，让我对概率的理解有了更深层次的认识。它将概率从简单的频率描述，提升到了对信念程度的度量，这是一种非常深刻的哲学思考。这本书的结构设计也非常合理，章节之间逻辑严密，循序渐进，让我在学习过程中能够不断地构建起对统计学的完整认识。
评分我一直对如何从看似杂乱的数据中挖掘出有价值的信息充满好奇。这本书，无疑为我提供了一把开启这扇大门的钥匙。它从概率论的基础出发，层层递进，将我引向了统计推断的广阔天地。我特别欣赏书中对随机变量和概率分布的详尽介绍，从一维到多维，从离散到连续，它为我构建了一个描述随机现象的完整知识体系。特别是对几种重要概率分布的深入解析，如二项分布、泊松分布、指数分布和正态分布，让我能够更好地理解不同类型随机现象的规律。更令我着迷的是，书中将这些基础概念巧妙地运用到了统计推断的各个环节。在参数估计部分，它不仅介绍了点估计，如矩估计和最大似然估计，还详细阐述了区间估计的原理，以及如何构建具有一定置信水平的区间。这让我明白，我们对未知参数的估计，总是存在一定的误差，而区间估计正是对这种误差的一种量化表达。书中关于假设检验的论述也让我印象深刻。它提供了一套系统的方法来验证一个关于总体的假设，从明确原假设和备择假设，到计算检验统计量，再到做出决策，每一个步骤都清晰明了。我尤其欣赏作者在讲解这些检验方法时，都会穿插生动的实际案例，比如检验新药的疗效，或者评估两种教学方法的有效性，这让我能够更直观地理解这些统计工具的实用价值。这本书的语言风格非常平实而深刻，没有过多的华丽辞藻，但字里行间都透露着智慧的光芒，让我能在轻松的阅读中获得深刻的理解。
评分我一直认为，理解随机性是掌握现代社会运行规律的关键，而这本书，正是为我揭示了这一奥秘。它从概率的哲学思考出发，将我带入一个由数字构建的严谨而充满智慧的世界。我特别欣赏书中对条件概率和独立性的细致讲解，它们是理解事物之间相互关联性的基石。例如，书中通过清晰的论述和生动的例子，解释了如何利用贝叶斯定理来更新我们对事件发生概率的认知，这对于我们在信息不完全的情况下做出决策至关重要。书中的抽样分布理论，是我学习过程中的一大亮点。它解释了为什么我们从总体中抽取样本，这些样本的统计量会呈现出特定的分布规律，而中心极限定理更是如同一道曙光，揭示了在何种条件下，这些样本统计量会趋近于正态分布。这为我们进行统计推断提供了坚实的基础。我尤其喜欢书中对参数估计的深入讲解，无论是点估计还是区间估计，它都提供了清晰的推导和解释。特别是对置信区间的阐释，它让我明白，我们无法百分之百确定未知参数的真实值，但我们可以用一个区间来表达我们对这个参数取值范围的信心程度。书中关于假设检验的论述也让我印象深刻。它提供了一套系统的方法来验证一个关于总体的假设，从明确原假设和备择假设，到计算检验统计量，再到做出决策，每一个步骤都清晰明了。我尤其欣赏作者在讲解这些统计方法时，都会穿插生动的实际案例，比如检验新药的疗效，或者评估两种教学方法的有效性，这让我能够更直观地理解这些统计工具的实用价值。这本书的语言风格非常平实而深刻，没有过多的华丽辞藻，但字里行间都透露着智慧的光芒，让我能在轻松的阅读中获得深刻的理解。
评分对我而言，一本好的数学书籍，不仅要传授知识，更要启迪思维。这本《概率论与数理统计》正是这样一本令人称道的佳作。它将看似抽象的数学概念，与现实世界紧密相连，让我领略到了数学的魅力。我非常喜欢书中对随机变量及其概率分布的介绍，从离散到连续，从单一到联合，它为我们构建了一个描述随机现象的完整框架。特别是对正态分布的深入讲解，以及它在自然和社会科学中的广泛应用，让我惊叹于数学的优雅和力量。书中对于统计量的性质，如期望、方差、协方差的阐述，让我能够更深入地理解数据的特征和内在联系。更令我兴奋的是，它将这些概念巧妙地融入到统计推断之中。例如，在参数估计方面，它不仅介绍了点估计的方法，如矩估计和最大似然估计，还详细解释了区间估计的原理，以及如何构建置信区间。这让我明白，我们对未知参数的估计，总是伴随着一定的不确定性，而置信区间正是这种不确定性的量化表达。书中关于假设检验的论述也尤为精彩，它提供了一套系统的方法论，来帮助我们判断一个假设是否能够被数据所支持。从Z检验到t检验，再到卡方检验，它都给出了详细的推导过程和应用范例，让我能够学以致用地解决实际问题。我尤其欣赏作者在讲解这些统计方法时，都会强调其背后的统计学原理和逻辑，这让我不仅仅是学会了“如何操作”，更能理解“为何如此”。这本书的排版和设计也十分用心，图表清晰，公式规范，让我在阅读过程中倍感舒适，能够专注于知识本身的吸收。
评分在听他的课。体系很清晰。
评分编写不太好的一本概率论教材
评分在听他的课。体系很清晰。
评分sick...
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