概率论与数理统计

出版者:科学

作者:陈亚力//裘亚峥//刘诚

页数:282

出版时间:2008-7

价格:24.00元

isbn号码:9787030219664

具体描述

《概率论与数理统计(第2版)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，是科学出版社2004版大学数学教程系列教材的第二版。《概率论与数理统计(第2版)》是大学数学教程系列教材的概率论与数理统计部分，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征与极限定理、样本及其分布、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析、正交试验没计、应用数学模型。《概率论与数理统计(第2版)》体系新颖、结构严谨、内容翔实、叙述清晰、重点突出，难点分散、例题典型、习题丰富。重视对学生分析、推理、计算和应用数学能力的培养。

《概率论与数理统计(第2版)》可作为高等学校理工科非数学类专业本科的数学课教材或教学参考书，也可供科学研究与工程技术人员学习参考。

目录信息

第1章 随机事件及其概率 1.1 随机事件与样本空间 1.2 随机事件的概率 1.3 条件概率与乘法公式 1.4 全概率公式与贝叶斯公式 1.5 事件的独立性 习题1第2章 随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量的概率分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续型随机变量的概率密度 2.5 随机变量函数的分布 习题2第3章 多维随机变量及其分布 3.1 二维随机变量及其分布 3.2 边缘分布 3.3 条件分布 3.4 随机变量的独立性 3.5 两个随机变量函数的分布 习题3第4章 随机变量的数字特征与极限定理 4.1 数学期望 4.2 方差 4.3 几个重要随机变量的数学期望及方差 4.4 协方差与相关系数 4.5 矩、协方差矩阵 4.6 大数定理与中心极限定理 习题4第5章 样本及其分布 5.1 简单随机样本 5.2 抽样分布 习题5第6章 参数估计 6.1 参数的点估计 6.2 估计量的优良准则 6.3 参数的区间估计 6.4 0－1分布参数的区间估计 6.5 单侧置信区间 习题6第7章 假设检验 7.1 假设检验的一般理论 7.2 正态总体均值与方差的假设检验 7.3 分布拟合检验 7.4 置信区间与假设检验之间的关系 习题7第8章 回归分析与方差分析 8.1 一元线性回归模型 8.2 多元线性回归模型 8.3 单因素方差分析 8.4 双因素方差分析 习题8第9章 正交试验设计 9.1 正交表 9.2 无交互作用的正交试验设计 9.3 有交互作用的正交试验设计 9.4 正交试验设计中一些特殊问题的处理 习题9第10章 应用数学模型 10.1 飞机进攻与导弹防护的最优策略 10.2 传染病的随机感染 10.3 飞机票的预订策略问题 10.4 报童的诀窍 10.5 随机储存策略 10.6 轧钢中的浪费习题参考答案附表1 几种常用的概率分布附表2 泊松分布表附表3 标准正态分布表附表4 t分布表附表5 x2分布表附表6 F分布表附表7 检验相关系数的临界值表附表8 常用的正交表
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用户评价

说实话，这本书的阅读过程像是一场漫长的马拉松，对体力、智力和毅力都是极大的考验。我发现自己需要反复阅读某些段落，因为作者的叙述风格偏向于紧凑和高度概括，很多中间过渡的“软连接”被省略了，使得读者必须自行脑补出中间的逻辑桥梁。这对于那些习惯于被引导式教学的读者来说，是一个不小的挑战。我特别留意了书中关于各种分布函数的介绍，它们被清晰地列举出来，每一个都有精确的定义和性质。但遗憾的是，我对这些分布在不同实际场景下的“适用边界”和“隐形假设”了解得不够深入。例如，何时应该果断放弃使用正态分布转而采用t分布或卡方分布，书中的提示非常有限，大多依赖于读者自身的经验积累。我更期待看到作者能用更具启发性的语言，探讨这些工具的局限性，而不是仅仅展示它们的强大。阅读完毕，我感觉自己掌握了一套强大的计算工具，却还未完全明白如何成为一个优秀的“工具使用者”，那种融会贯通的境界似乎还遥不可及。

这本让我辗转反侧的数学著作，实在让我感到既挫败又着迷。初翻开时，那些密密麻麻的公式和符号简直像外星文字，完全没有头绪。我记得有一次尝试理解某个复杂的随机过程推导，硬是盯着书页看了快一个小时，感觉自己的脑子被塞进了一个黑洞，丝毫找不到出口。书中的理论深度毋庸置疑，它构建了一个宏大而严谨的知识体系，对于那些有志于深入研究统计学或需要处理大量不确定性数据的专业人士来说，这无疑是一座宝库。然而，对于像我这种数学基础略显薄弱的读者，前期铺垫的力度似乎稍显不足，很多关键概念的引入缺乏足够的直观感受。我特别希望作者能在讲解那些高阶统计推断时，多引用一些实际生活中的案例来“软化”理论的棱角，让抽象的知识点能够落地，而不是仅仅停留在纸面上的完美逻辑链条。阅读过程中，我发现自己不得不频繁地查阅其他辅助教材来填补理解上的空白，这无疑打断了阅读的连贯性，也让学习的效率大打折扣。这本书更像是一份精密的蓝图，适合那些已经具备一定数学素养的工程师或研究者，对初学者来说，它可能更像是一座难以攀登的高峰。

这本书的装帧和排版着实称得上是专业级别的典范，纸张的质感，印刷的清晰度，都体现了出版方对学术著作应有的尊重。从物理层面上讲，它是一本值得收藏的工具书。然而，当我们将目光聚焦于内容本身时，我不得不承认，它成功地构建了一个严密的知识框架，但这个框架的搭建过程对于非专业人士而言，未免显得过于陡峭。我对概率论中关于大数定律和中心极限定理的阐述印象深刻，它们被演绎得淋漓尽致，但这种演绎的篇幅和难度，让我在阅读过程中总是心存敬畏，生怕一个不慎就会错失了关键的逻辑跳跃。在数理统计部分，对参数估计方法的介绍，虽然详尽，但总觉得缺乏一种历史的脉络感——这些方法是如何一步步演变、竞争、最终确立地位的？如果能加入一些发展史的侧写，或者对不同估计方法优劣的深入辩证分析，而不是单纯地罗列公式和性质，我想读者的理解会更加立体和深刻。目前来看，它更像是一本高年级学生或研究生参考的“标准答案手册”，而不是面向初学者的“领航灯塔”。

读完这本书，我最大的感受是，它在保持数学严谨性的同时，似乎在“人情味”上做了某种程度的取舍。我欣赏作者对定理证明的滴水不漏，那种逻辑上的纯粹感确实令人敬佩，仿佛在欣赏一件完美无瑕的艺术品。但是，阅读体验上，我总觉得缺少了一种引导性，那种能够拉着读者的手，一步步走出迷雾的感觉。比如，在处理假设检验的章节，虽然理论阐述得非常到位，但对于如何根据实际研究背景来选择合适的检验方法，以及不同选择背后的统计学哲学思考，着墨不多。我总觉得，优秀的教材不应该仅仅是知识的搬运工，更应该是思维方式的启蒙者。期望能有更多关于如何将书本知识转化为解决实际问题的工具的讨论。这本书的习题设计也偏向于计算的复杂性，而非思维的巧妙性，这使得练习过程更多地变成了一种耐力的考验，而非智力的激发。我希望未来能看到更多强调批判性思维和问题建模能力的题目，让读者在解题时，不仅知道“如何算”，更明白“为何要这么算”。

我尝试用这本书来巩固我对随机变量期望和方差的理解，希望能够加深对“不确定性量化”这一核心概念的把握。书中对这些基础概念的定义毋庸置疑是教科书级别的精准，每一个符号的引入都有其严格的数学动机。然而，阅读过程中我产生了一种强烈的“脱节感”，即书本的数学世界与我所处的现实世界之间存在一道无形的墙。这本书似乎在努力证明自身的数学完备性，却牺牲了与应用场景的亲密度。例如，在讲解贝叶斯推断时，虽然原理清晰，但缺乏对先验信息如何影响最终结论的生动演示，使得贝叶斯方法的精髓——“认识的不确定性”——显得过于抽象。我希望能看到更多关于如何将现实中的模糊信息转化为数学模型中清晰参数的故事。总而言之，这是一部严谨的、内容详实的学术巨著，它忠实地记录了概率论与数理统计的理论基石，但对于渴望通过阅读建立起“直觉”而非仅仅是“知识点”的普通学习者来说，可能需要配备更强大的“解码器”才能真正领略其全貌。