具体描述
《概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。《概率论与数理统计》着重基本概念的阐释，同时，在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。书中精选了百余道习题，并在书末附有提示与解答。《概率论与数理统计》可作为高等学校理工科非数学系的概率统计课程教材，也可供具有相当数学准备（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自修之用。
作者简介
目录信息
序
第1章 事件的概率
1.1 概率是什么
1.2 古典概率计算
1.3 事件的运算、条件概率与独立性
习题
第2章 随机变量及概率分布
2.1 一维随机变量
2.2 多维随机变量（随机向量）
2.3 条件概率分布与随机变量的独立性
2.4 随机变量的函数的概率分布
附录
习题
第3章 随机变量的数字特征
3.1 数学期望（均值）与中位数
3.2 方差与矩
3.3 协方差与相关系数
3.2 方差与矩
3.3 协方差与相关系数
3.4 大数定理和中心极限定理
习题
第4章 参数估计
4.1 数理统计学的基本概念
4.2 矩估计、极大似然估计和贝叶斯估计
4.3 点估计的优良性准则
4.4 区间估计
习题
第5章 假设检验
5.1 问题提法和基本概念
5.2 重要参数检验
5.3 拟合优度检验
附录
习题
第6章 回归、相关与方差分析
6.1 回归分析的基本概念
6.2 一元线性回归
6.3 多元线性回归
6.4 相关分析
6.5 方差分析
附录
习题
习题提示与解答
附表
· · · · · · (收起)
读后感
现在毕业有3，4年了，今天偶然看到了此书的电子版，随便看看第二章，真的令我很意外。作者语言相当平白化，中国很多正经教材措词中是很少见“我”这个字的，可作者就不一样，让人感觉亲切。而且接连发现很多阐述是以前未在其它教材中听过的。不妨看看下面的截图： 总之，...
评分本书通过大量解释性的文字，从直观上、数学上花费大量文字阐释了绝大多数的概率论定义与定理，并将之举例到实际生活应用中；讲述十分清晰；阅读上没有“故意把简单的理论写得很复杂让你看不懂”的地方，反而在不太好理解的定义、定理处的解释十分到位，极其适合自学。 站在个人...
评分本书通过大量解释性的文字，从直观上、数学上花费大量文字阐释了绝大多数的概率论定义与定理，并将之举例到实际生活应用中；讲述十分清晰；阅读上没有“故意把简单的理论写得很复杂让你看不懂”的地方，反而在不太好理解的定义、定理处的解释十分到位，极其适合自学。 站在个人...
评分感觉写的太过个人口语，而且是缩减的，理解起来有点突兀。 前面6个X一起列出来，后面的六个概率却列成5“和”1。好气人啊。
评分他试图写一本不一样的教材。或者是在大陆是不一样的。既不是数学类，也不是其他学校的手册。好好学习，也就该读这样的书。如果能把习题都做了，就很厉害了。陈老师在世的时候一直喜欢出题考他的学生：）
用户评价
如果非要说这本书有什么让人感到“耳目一新”的地方，那大概是在它对于“随机性”本身的哲学探讨上。虽然主体是严谨的公式推导，但在开篇和某些章节的引言部分，作者会插入一些关于不确定性、信息熵以及我们如何量化世界“不可知性”的思考。这些段落虽然不构成核心的计算内容，却为冰冷的数学公式赋予了一层人文学科的思考深度。它让你意识到，概率论和数理统计不仅仅是一堆工具，更是一种看待世界的方式。不过，这种文学性的尝试非常克制，很快就会被大量的数学证明所淹没。我更喜欢它在证明过程中所展现的那种内在的和谐美感，比如一个看似复杂的推导，最终能以一个简洁的公式收尾，那种“大道至简”的感觉，是阅读其他教材很难体味到的。总而言之，这是一本需要投入大量时间、具备扎实基础才能真正领略其精髓的教材，它绝不是那种可以随便放在床头翻阅的轻松读物。
评分拿到这本书，我最直观的感受是它的“实用性”被隐藏得太深了。我原本期待的是能快速找到解决实际工程问题的捷径，毕竟名字里带着“数理统计”这么“硬核”的词汇。结果呢？这本书更像是一本哲学著作，花了大量篇幅在论证为什么我们能相信统计推断的有效性。比如，在讲假设检验的那一部分，作者反复强调“零假设”的构建和“犯第一类错误”、“犯第二类错误”的权衡，那种严谨到令人窒息的逻辑链条，让我一度怀疑我到底是在学数学还是在学逻辑辩论。书中穿插的案例，比如对某种新药疗效的分析，虽然贴近生活，但其背后的数学推导过程极其繁复，往往一个例子要占用好几页纸来细细拆解，让人不得不放慢速度。这种细致入微的解析，虽然保证了理论的无懈可击，却也大大降低了阅读的流畅性。对于急于应用结果的读者来说，这无疑是一种挑战，感觉这本书更适合那些想从底层逻辑上彻底搞明白“统计是如何运作的”的学者，而不是我这种只想知道“如何用统计工具来快速得出结论”的工程师。
评分这本厚重的书脊，初次翻开时，那密密麻麻的公式和定理符号，几乎要将我的热情浇灭大半。坦白说，我并非数学科班出身，大学里选修这门课纯属“被安排”，一开始的章节，关于集合论的严谨定义和样本空间、事件的抽象描述，读起来如同在啃一块干燥无味的木头。我记得最清楚的是前几章对随机变量的引入，那种从现实世界的随机现象到数学模型转化的过程，一开始是混沌不清的。书里用了大量的篇幅去解释“为什么”需要这些工具，而不是直接抛出公式，这一点倒是挺人性化。例如，在描述大数定律时，作者试图用掷硬币的频率变化来形象化，虽然过程依然需要专注力，但至少给了我一个锚点。然而，即便如此，面对那些复杂的概率分布函数和密度函数，我还是需要反复查阅附录中的表格，感觉自己像个蹩脚的工匠，拿着一把过于精密的瑞士军刀，却只能笨拙地敲打着最简单的钉子。整本书的排版中规中矩，没有太多花哨的图表来分散注意力，这对于需要深度思考的理论学习者或许是好事，但对我这种视觉型学习者来说，简直是一种折磨，每一个概念的建立都像是在黑暗中摸索着寻找下一个支点。
评分这本书的装帧和文字风格，散发着一种非常典型的学院派气息，严肃、古板，但又带着一丝不苟的匠人精神。它几乎没有使用任何可以称之为“幽默”或“生动”的语言来辅助解释那些枯燥的概念。每一个定义、每一个定理的表述都力求精准无误，句子结构往往偏向于复杂的复合句，阅读起来需要极高的专注力来解析其主谓宾和修饰成分的关系。特别是当我们进入到推断统计的高级阶段，比如对随机过程或时间序列的初步介绍时，文字的密度和抽象程度达到了一个顶峰。我感觉作者仿佛是面对一群已经掌握了基础知识的博士生在授课，对读者的预设知识水平要求极高。如果仅仅是抱着“了解一下”的心态去翻阅，恐怕连目录都无法顺利读完，因为它拒绝任何形式的“快餐式”学习。它要求你慢下来，甚至停下来，去品味每一个词语在数学语境下的精确含义。
评分这本书的深度绝对是毋庸置疑的，但其“可接近性”却是一个巨大的问号。我特别欣赏作者在处理某些高阶主题时所展现出的那种“不妥协”的态度，比如对矩估计和极大似然估计的推导过程，毫不含糊地展示了涉及微积分和线性代数的部分。然而，这也正是它劝退大量入门读者的原因。对于像我这样，数学基础已经有些生疏的读者来说，读到中间部分，需要频繁地跳回去翻阅高等数学和线性代数的参考资料，这极大地打断了学习的连贯性。每次为了理解一个统计估计量的渐近性质，都要重新温习一遍泰勒展开式或者矩阵求导，那种感觉就像是，你已经爬到山腰了，却发现要继续向上，必须先下山去把你的登山鞋重新打磨一遍。书中的习题部分设计得也相当刁钻，很多题目都不是简单的套用公式就能解决，它们更像是对你理解程度的终极考验，要求你能够灵活地将不同的理论点串联起来，去解决一个全新的、未曾谋面的场景问题。
评分着实不易懂，但是写得是真好，太像一本国外的教材了，踏实严谨，逻辑清晰，是真心想教人知识。第四章接受原假设的部分有些不明晰。
评分总是读着读着就怀疑自己智商
评分着实不易懂，但是写得是真好，太像一本国外的教材了，踏实严谨，逻辑清晰，是真心想教人知识。第四章接受原假设的部分有些不明晰。
评分评分有点虚高吧，真有这么好么，感觉就比国内其他教材好，和国外的经典教程相比，可读性还是不够。
评分這才是概率統計大師經典之作，處處流露著科學家的獨立思辨。而不是粗暴的定理灌輸。
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