02197概率论与数理统计

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出版者:
作者:姚玉峰 孙洪祥 柳金甫
出品人:
页数:290
译者:
出版时间:2007-1
价格:28.0
装帧:
isbn号码:9787501534593
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《现代概率论基础与统计推断》 本书深入探讨了概率论与数理统计的核心概念,旨在为读者构建坚实的理论基础,并熟练掌握分析和解决实际问题的统计工具。全书结构清晰,逻辑严谨,语言通俗易懂,适合数学、统计学、工程学、经济学、计算机科学以及任何需要运用统计方法进行决策和研究的领域的研究者和学生。 第一部分:概率论基础 本部分将引导读者从零开始,理解概率世界的运作规律。 随机事件与概率: 详细介绍随机事件的概念,区分确定性事件、随机事件和不可能事件。深入讲解概率的公理化定义,包括样本空间、事件的运算(并、交、差、补)、互斥事件、对立事件等,并辅以大量经典例子,如抛硬币、掷骰子、抽奖等,帮助读者建立直观的概率思维。 条件概率与独立性: 剖析条件概率的意义,即在已知某个事件发生的情况下,另一事件发生的概率。讲解贝叶斯定理及其在更新概率信念中的作用,并阐述了全概率公式在复杂问题分解中的应用。深入讨论事件的独立性,区分条件独立与边缘独立,并通过实例展示独立性在简化模型和计算中的重要性。 随机变量及其分布: 引入随机变量的概念,将其作为描述随机现象的数学工具。区分离散型随机变量和连续型随机变量,并详细介绍它们的概率分布函数(PMF)和概率密度函数(PDF)。重点讲解一系列重要的离散分布,如伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布等,并分析它们各自的适用场景。同样,深入探讨重要的连续分布,如均匀分布、指数分布、正态分布(高斯分布)及其在自然科学和社会科学中的普遍应用。 多维随机变量与联合分布: 扩展到多个随机变量同时考察的情况。介绍联合概率分布函数(Joint CDF)、联合概率质量函数(Joint PMF)和联合概率密度函数(Joint PDF)。分析边缘分布的计算方法,以及随机变量之间的协方差和相关系数,用于衡量它们之间的线性关系。深入讲解多维正态分布,这是许多复杂统计模型的基础。 期望、方差与矩: 定义随机变量的期望(均值)作为其“平均”值的概念,并展示其性质。引入方差和标准差来度量随机变量取值的离散程度。讲解更高阶的矩,如三阶矩和四阶矩,以及它们在描述分布形状(偏度和峰度)中的作用。 特征函数与卷积: 介绍特征函数,作为一种强大的工具,用于分析随机变量的性质,特别是其分布。深入探讨特征函数与卷积的联系,以及如何利用卷积计算和分析独立随机变量之和的分布。 第二部分:数理统计与统计推断 本部分将引导读者如何从数据中提取信息,并进行合理的推断。 统计量与抽样分布: 定义统计量,即由样本构成的函数。重点介绍样本均值、样本方差等常用统计量。深入讲解抽样分布的概念,特别是样本均值的抽样分布,以及中心极限定理在其中扮演的关键角色,它说明了无论原始总体分布如何,大样本的均值都近似服从正态分布。 参数估计: 阐述点估计和区间估计的概念。详细介绍点估计的常用方法,如矩估计法和最大似然估计法,并讨论估计量的优良性质,如无偏性、有效性、一致性。深入讲解置信区间的构造原理,以及置信水平的含义,通过实例展示如何为总体参数(如均值、比例、方差)构建置信区间,并解释其统计意义。 假设检验: 引入假设检验的基本思想,包括原假设(H0)和备择假设(H1)。详细介绍假设检验的步骤,如设定假设、确定检验统计量、计算P值、做出决策(拒绝或不拒绝原假设)。重点讲解针对总体均值、比例、方差的单样本和双样本假设检验,以及卡方检验和F检验在分析分类数据和方差关系中的应用。 方差分析(ANOVA): 介绍方差分析,一种强大的统计技术,用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。深入讲解单因素方差分析的原理,包括平方和的分解、F统计量的构造,以及如何解释其结果。 回归分析: 探索变量之间的定量关系。详细介绍简单线性回归模型,包括回归方程的建立、参数估计(最小二乘法)、模型拟合优度检验(决定系数R^2)。深入讲解多元线性回归,以及如何处理多个自变量对因变量的影响,并讨论多重共线性和模型诊断。 时间序列分析初步: 介绍时间序列数据的特性,如自相关性、季节性、趋势性。初步探讨平稳性、自回归(AR)模型、移动平均(MA)模型以及ARMA模型,为理解和预测随时间变化的数据提供基础。 非参数统计方法: 介绍在不依赖特定分布假设下进行统计推断的方法。讲解秩和检验(如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验)等,为处理不符合参数检验假设的数据提供备选方案。 本书强调理论与实践相结合,通过大量的例题和习题,帮助读者巩固所学知识,并能够独立运用概率统计方法解决实际问题。无论您是希望夯实理论基础,还是寻求掌握数据分析的强大工具,本书都将是您宝贵的学习伙伴。

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读后感

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用户评价

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我拿到这本书的时候,主要想解决的是工作中遇到的一个数据分析难题。我当时手头有一些实验数据,想要从中找出规律,并且对未来的趋势做一个预测,但苦于没有合适的统计工具和方法。这本书的内容,特别是关于统计推断的部分,给了我很大的启发。作者详细介绍了参数估计、假设检验等核心概念,并且通过大量的图表和实例,将这些抽象的理论具象化了。我印象特别深刻的是关于置信区间的那一章节,我之前一直对置信区间理解得比较模糊,总觉得它是“差不多”的意思。但这本书通过严谨的数学推导和形象的比喻,让我深刻理解了置信区间所代表的概率意义,以及它在实际应用中的重要性。书中还讲解了回归分析,这对我分析变量之间的关系非常有帮助。我尝试着用书中的方法来处理我自己的数据,发现效果非常好,不仅找到了关键的统计显著性,还能够对未来的数据分布做出初步的判断。这本书的内容可以说是实实在在解决了我的燃眉之急,让我能够更有信心地开展工作。

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我一直认为,学习数学知识,尤其是概率论与数理统计这类偏应用学科,光看理论是远远不够的,还需要大量的练习题来巩固。这本书在这方面做得非常出色。每一章的最后都配有精心设计的习题,题型多样,难度也涵盖了从基础到进阶的各个层次。我花了很多时间在做这些题目,有些题目一开始让我感到很头疼,但当我结合书中的讲解和例题,反复思考后,最终能够找到解题思路。而且,这本书的习题答案解析部分也相当详细,不仅仅给出了最终答案,还阐述了详细的解题步骤和思路,这对于我独立解决问题能力提升非常有帮助。我记得有一次,我卡在一道关于联合概率分布的题目上,看了很久都不得其解。后来我仔细对照了书中的相关章节,并且参照了习题的解析,终于明白了其中的关键。通过大量的练习,我对书中的知识点掌握得更加牢固,也对如何将理论应用于实际问题有了更深的体会。

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这本书的章节安排我认为是非常合理的,从最基础的概率定义,到后面越来越复杂的统计模型,循序渐进,层层递进。作为一名对统计学略有涉猎的学生,我发现它在基础概念的讲解上尤为扎实。作者没有直接抛出复杂的公式,而是先从直观的角度解释概率的含义,比如硬币抛掷、骰子投掷等经典例子,让我能够迅速建立起对随机事件的直观认识。接着,他又引入了条件概率、独立性等概念,并且用非常清晰的语言解释了它们之间的联系。我特别欣赏作者在讲解随机变量和概率分布时,区分了离散型和连续型,并且分别介绍了常见的分布,比如二项分布、泊松分布、正态分布等。这些分布在自然科学和社会科学中都有广泛的应用,掌握它们能够帮助我们更好地理解和描述现实世界中的现象。这本书的数学推导过程也写得很详细,每一步都有清晰的注释,即便是初学者,只要肯花时间去理解,也能跟得上。

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这本书的封面设计我一直觉得挺别致的,不是那种特别花哨的,但有一种沉静的学术气息。我当时在书店里翻了几页,被作者严谨的逻辑和清晰的条理吸引住了。我之前学过一些概率论的基础知识,但总觉得不够系统,遇到一些实际问题时,总感觉抓不住重点。这本书的例子感觉挺贴近生活的,不像有些书那样,例子非常抽象,让人难以理解。我记得其中有一个关于射击精准度的例子,作者用了非常生动的语言,一点一点地剖析了其中的概率模型,让我茅塞顿开。而且,作者在讲解一些重要概念的时候,会穿插一些历史背景或者思想演变过程,这让我觉得学习过程不仅仅是枯燥的公式推导,更能体会到数学思想的魅力。这本书的排版我也挺喜欢,字号适中,留白合理,阅读起来不费眼。有时候,一本好书不仅仅在于它的内容,还在于它能不能让读者在阅读的过程中感到愉悦和舒适。这本书无疑做到了这一点。我到现在还记得,在解决某个复杂问题时,作者是如何循序渐进地引导我们思考的,那种感觉就像是有一个经验丰富的老师在我身边,一步步地指点迷津。

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坦白说,我拿到这本书之前,对“数理统计”这个词是有些畏惧的。总觉得它离我的专业知识很远,而且数学公式看起来就让人望而生畏。但这本书彻底改变了我的看法。作者的叙述风格非常幽默风趣,夹杂着一些生活化的比喻,让原本枯燥的统计学概念变得生动有趣起来。比如,在讲解大数定律的时候,作者用了一个“买彩票”的例子,形象地说明了当试验次数足够多时,频率会趋近于概率。这样的讲解方式,让我一下子就觉得统计学不再是高高在上的理论,而是和我们生活息息相关的工具。而且,作者在介绍一些稍微复杂的内容时,会先给出宏观的框架和直观的理解,然后再深入到数学细节。这种“由宏观到微观”的讲解方式,让我能够更好地把握整体脉络,不至于在细节中迷失。这本书的语言风格非常友好,即使是初学者,也能感到轻松愉快地学习。

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