概率论与数理统计

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出版者:
作者:魏贵民
出品人:
页数:241
译者:
出版时间:2007-4
价格:18.50元
装帧:
isbn号码:9787040148282
丛书系列:
图书标签:
  • 概率论
  • 数理统计
  • 高等数学
  • 统计学
  • 数学
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具体描述

《概率论与数理统计》按照概率与统计并重的思路编写,内容包括:概率论(随机事件及其概率、一维随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、数字特征、大数定律和中心极限定理)和数理统计(抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析)。《概率论与数理统计》是高等教育工科数学系列教材之一,本教材使学生在学好概率论与数理统计经典内容的同时能够领会现代数学的思想方法,教材内容有一定深度却又简明易懂,颇具改革新意。

《概率论与数理统计》可作为普通高等教育理工科“概率论与数理统计”课程的教材,也可供工程技术人员和报考研究生的读者自学和参考。

统计推断的基石:探索数据的内在逻辑 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学基础框架,重点关注如何从有限的样本数据中合理地推断总体特征,并在此过程中理解和量化不确定性。我们聚焦于统计思维的建立,而非仅仅是公式的堆砌,力求让读者掌握数据驱动决策的核心能力。 第一部分:随机性的量化与建模 我们从最基本的随机现象描述开始,引入概率论的严谨体系。首先,我们将详细探讨随机事件及其概率的定义和基本运算规律,包括条件概率、独立性以及全概率公式和贝叶斯定理。这些是理解后续所有推断工作的基础。 随后,本书将深入到随机变量的领域。我们不仅会区分离散型和连续型随机变量,还会详细剖析概率分布——这是描述随机现象发生规律的数学工具。重点介绍和对比二项分布、泊松分布、指数分布等常见离散分布,以及正态分布(高斯分布)、均匀分布、伽马分布等连续分布。特别地,正态分布因其在自然界和工程中的普遍性,将进行深入探讨,包括其参数特性和标准化过程。 为了处理多个随机变量同时作用的情况,我们引入多维随机变量的概念,详细阐述联合分布、边际分布以及协方差与相关系数,用以衡量变量间的相互依赖关系。理解随机变量的期望和方差如何刻画其集中趋势和离散程度是本部分的核心目标。 最后,我们将探讨随机变量的极限定理,这是连接有限样本与无限总体的桥梁。大数定律保证了样本均值在重复试验下的收敛性,而中心极限定理(Central Limit Theorem)则深刻揭示了为什么在众多独立同分布随机变量之和(或均值)的分布会趋向于正态分布,为参数估计和假设检验提供了坚实的理论后盾。 第二部分:从样本到总体——统计推断的核心 统计推断是本书的重中之重,它关注如何利用收集到的样本信息对未知总体参数做出有根据的判断。 数据的初步整理与描述性统计: 在正式推断之前,我们必须学会如何“阅读”数据。本章讲解如何使用频数分布表、直方图、茎叶图等图形工具直观展示数据特征,并计算样本均值、样本方差、中位数、众数、百分位数等描述性统计量,初步把握数据的分布形态和集中趋势。 参数估计的艺术: 如何根据样本数据“猜出”总体参数的真实值?我们介绍两种主要的估计方法: 1. 点估计 (Point Estimation): 介绍如何构造出对总体参数的“最佳”估计量。重点分析矩估计法 (Method of Moments) 和最大似然估计法 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 的原理、步骤和优缺点。MLE因其渐近最优性,将获得更详尽的讲解。我们还会评估估计量的优良性标准,如无偏性、有效性、一致性。 2. 区间估计 (Interval Estimation): 认识到点估计的不确定性,我们转而构造一个区间,并以一定的置信水平来保证总体参数落入该区间。我们将详细推导和应用基于Z分布、t分布、$chi^2$分布和F分布的置信区间,覆盖总体均值、总体方差以及总体比例的估计。 假设检验的逻辑与实践: 假设检验是统计推断中最具决策性的工具。本部分将严谨地构建假设检验的逻辑框架,包括原假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$) 的设定、检验统计量的选择、显著性水平 ($alpha$) 的确定、拒绝域的划定,以及P值的解释。 我们将系统性地讲解针对不同情景的检验方法:包括单个样本均值检验、两个独立样本均值比较(t检验)、总体方差的检验(卡方检验)。对于样本比例的检验也将被纳入讨论。特别关注第一类错误(拒绝真 H0)和第二类错误(接受假 H0) 的权衡与控制。 第三部分:深入的统计模型与分布应用 本部分将视角拓宽到更复杂的统计建模场景,特别是那些依赖于特定分布函数的推断。 方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA): 当需要比较三个或三个以上独立样本的均值是否相等时,ANOVA提供了一种统一且高效的检验框架。本书将详细解释单因素方差分析的原理,阐述如何通过F检验来分解总变异,区分组间差异和组内误差。 回归分析的初步探索: 虽然更复杂的回归理论可能涉及专门的课程,但本书将引入简单线性回归模型作为理解变量间定量关系的起点。我们阐述如何建立最小二乘估计来拟合数据点,解释回归系数的含义,并利用R方评估模型的拟合优度。同时,我们将应用F检验和t检验对回归模型的显著性进行初步的判断。 非参数统计方法的引入: 在数据不满足正态性假设或样本量过小无法使用参数方法时,非参数方法成为重要补充。我们将简要介绍符号检验和秩和检验(如Wilcoxon秩和检验)等基础工具,展示在数据分布未知或分布假设被违反时的稳健推断手段。 全书通过大量的实例和清晰的推导,旨在培养读者批判性地看待数据、科学地进行量化决策的能力,为后续更高级的统计学习打下坚实的基础。

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读后感

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用户评价

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翻阅《概率论与数理统计》的过程中,我被书中那种对事物本质的深刻洞察力所折服。虽然我还在初步理解的阶段,但“大数定律”和“中心极限定理”这些章节的标题,就已经让我产生了极大的兴趣。我总觉得,在看似混乱的个体行为背后,一定隐藏着某种宏观的规律。比如,为什么超市里的客流量在一天中会有起伏,但整个星期的总客流量却相对稳定?或者,为什么大量的独立测量值,即使每个测量值都有误差,最终的平均值却会越来越接近真实值?这本书似乎就是要为我揭示这些“秩序中的混乱”和“偶然中的必然”。我对“期望值”和“方差”的概念也充满了好奇,它们听起来就像是概括一组数据特征的精炼语言,能够帮助我们快速把握数据的核心信息。这本书是否能为我提供一套分析工具,让我能够从海量的数据中提取有价值的洞见,并用简洁的数学语言来表达?我期待它能让我学会如何用统计学的视角去审视问题,从而摆脱对直觉的过度依赖,做出更加客观和科学的判断。这本书对我而言,不仅仅是一本理论书籍,更像是一把开启数据分析之门的钥匙,指引我走向一个更加理性、更加有逻辑的世界。

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最近在阅读《概率论与数理统计》的过程中,我被书中那种抽丝剥茧、层层递进的讲解方式深深吸引。即使我对某些复杂的公式和证明还在消化之中,但书中对“随机过程”和“马尔可夫链”的探讨,已经让我看到了分析动态系统演变的强大潜力。我一直对那些随着时间不断变化的现象感到好奇,比如股票市场的趋势,传染病的传播模型,甚至是天气系统的演变。这些系统似乎都具有一种“记忆”或者“依赖性”,即未来的状态很大程度上取决于当前的状态。这本书是否会为我揭示,如何用数学的语言来描述和预测这些动态变化的过程?我尤其对“状态转移”和“稳态分布”的概念感到兴奋,它们似乎提供了一种理解系统长期行为的方式。这是否意味着,我们可以通过分析系统的内在规律,来预测它未来的走向,或者找到最优的干预策略?我期待这本书能够帮助我理解,如何将现实世界中那些复杂、动态的系统,转化为数学模型,从而进行更深入的分析和预测。这种能力,在科学研究、金融投资,甚至是我们日常的决策规划中,都具有极其重要的意义。

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在深入研读《概率论与数理统计》的各个章节时,我被其中对“统计推断”和“假设检验”的严谨论证所深深吸引。我一直觉得,我们对世界的认识,很大程度上是通过观察样本来推断整体的。但如何在有限的样本中,做出可靠的推论,同时又能控制错误的风险,这始终是一个难题。这本书是否会为我揭示,如何利用数学的工具,让我们的推断更加科学和可靠?我尤其对“置信区间”和“P值”这两个概念感到好奇,它们听起来就像是为我们的推断提供了量化的依据,以及对推断结果的信心度。在进行科学实验、市场调研,甚至是在日常生活中评估某个观点是否可靠时,这些概念都显得尤为重要。这本书是否能教会我,如何设计合理的实验,如何收集有代表性的数据,以及如何对数据进行分析,从而得出具有统计学意义的结论?我期待它能帮助我建立一种批判性思维,让我能够更敏锐地识别潜在的偏差和误导,从而做出更具判断力的决策。这本教材,对我来说,不仅仅是理论知识的传授,更是思维方式的启迪,让我能够以一种更加严谨和科学的态度去面对这个充满数据和不确定性的世界。

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读完这本《概率论与数理统计》的开篇部分,我仿佛置身于一个全新的逻辑殿堂。之前我对数学的理解,大多停留在代数和几何层面,那些直观的图形和运算。而概率论,则像是进入了一个更加抽象却又无比贴近现实的领域。我对“样本空间”和“事件”的概念感到尤为着迷,它们似乎提供了一种系统地分析不确定性的框架。我能想象,如果我们能够准确地定义一个情境下的所有可能结果,并为每个结果分配一个概率,那么我们就能更理性地去评估风险和机遇。比如,在体育比赛中,预测哪支队伍获胜,或者在医学诊断中,判断某个病症的发生概率,这些都需要对各种可能的因素进行细致的考量。这本书的叙述方式,虽然带着严谨的学术色彩,但字里行间流露出的对事物本质的探索精神,深深吸引了我。我尤其关注书中关于“条件概率”的介绍,它似乎揭示了信息对概率的影响,也就是说,当我们获得新的信息时,我们对某个事件发生可能性的判断会随之更新。这种动态的概率更新过程,在我们的决策过程中至关重要。这本书是否能教会我,如何在这种信息不断变化的条件下,做出更明智的选择?我对它寄予了厚望,希望它能提升我分析问题的能力,让我能够更深入地洞察事物发展的内在逻辑。

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这本《概率论与数理统计》对我来说,简直就像一本打开了新世界大门的钥匙,虽然我还没真正潜入那些精妙的公式和证明的海洋,但光是翻看目录和前言,就足以让我对科学研究的严谨性和逻辑性肃然起敬。我一直觉得,我们生活在一个充满随机性的世界里,比如股票市场的波动、天气预报的准确性,甚至是我们每天遇到的种种巧合,它们都似乎遵循着某种看不见的规律。这本书,似乎就是要揭示这些规律背后的奥秘。我特别对“随机变量”和“概率分布”这两个概念感到好奇,它们听起来就像是给那些无法预测的事物量身定制的描述工具。我脑海里浮现出各种生活中的例子,比如投掷硬币的正面朝上概率,或者考试中一道选择题猜中的可能性。这本书是否会为我解释,为什么有些事情看起来是偶然,但统计起来却又如此规律?我期待它能帮助我理解,如何用数学的语言来描述和预测那些看似混沌的现象,让我在面对不确定性时,不再感到那么束手无策。即便只是初步接触,这种对未知事物的好奇心已经被深深点燃,我迫不及待地想知道,那些抽象的数学符号背后,究竟蕴藏着怎样强大的解释力,能够帮助我们更清晰地认识这个世界。

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