概率论与数理统计

页数:257

出版时间:2008-10

价格:27.00元

isbn号码:9787564300951

具体描述

《概率论与数理统计》内容包括：随机事件与概率，一维随机变量及其分布，多维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，几类常用分布简介，大数定律与中心极限定理，数理统计的基础知识，参数估计，假设检验，方差分析与线性回归分析等。每章配有较充分的、难度相当的习题供选择使用。

《概率论与数理统计》的理论体系介绍系统、逻辑结构严谨，叙述简洁，以使学生在阅读和学习本教材时更能抓住重点，易于接受。

用户评价

**评论四：** 我购买这本书主要是为了系统性地学习数理统计的推断部分，特别是假设检验和置信区间的构建。从这个角度来看，这本书的处理方式是相当保守和传统的。它花了大量的篇幅去详细讲解基于正态分布的经典参数估计方法，比如矩估计和极大似然估计的推导过程，这些内容虽然扎实，但更新速度跟不上现代统计学的步伐。我个人更期待看到更多关于非参数统计方法或者贝叶斯统计思想的介绍，哪怕只是作为选读章节或简介。例如，对于现代数据科学中常用的核密度估计（KDE）或者蒙特卡洛方法（MCMC）的提及，就显得非常简略，几乎只是点到为止，没有深入展开其实际应用的可能性和背后的统计学原理。这本书更像是一本为传统数理系学生量身打造的“教科书”，它完美地固守了上世纪中叶的统计学框架，但在面对当下复杂多变的数据分析挑战时，显得有些力不从心，缺少了面向未来的视野和广度。

**评论三：** 这本书的排版设计简直是灾难性的。作为一本严肃的数理统计教材，清晰的符号表达和逻辑结构至关重要，但这本书在这方面做得非常糟糕。我尤其想吐槽的是公式的编号和引用系统，它们似乎是随意散落在页面的各个角落，经常需要我睁大眼睛在上下文之间来回跳跃，才能确定当前正在讨论的某个定理引用的是哪一条前提假设。更要命的是，字体和行距的间距处理得极不协调，一些关键的数学符号，比如希腊字母和上标下标，在小字号打印下显得模糊不清，极大地干扰了阅读的流畅性。有几次，我因为无法迅速辨认一个下标是 $i$ 还是 $j$，不得不停下来，对着屏幕仔细辨认，这极大地破坏了那种沉浸式的学习状态。数理书籍的阅读体验本就充满挑战，如果连最基础的视觉呈现都不能做到专业和清晰，那无疑是雪上加霜。这绝不是一个“细节问题”，而是严重影响学习效率的结构性缺陷，希望未来再版时能彻底优化版式设计。

**评论二：** 我花了整整一周的时间才算勉强啃完了前几章的习题部分，感受颇为复杂。这本书的题量设置相当丰富，覆盖面广得令人发指，从基础的计算题到需要深度思考的应用型难题，几乎没有遗漏任何一个知识点可能引发的变体。然而，难度梯度设置上，我个人感觉存在一些突兀之处。有些章节的例题讲解得细致入微，步骤清晰到连标点符号都似乎在指导你的计算过程；但紧随其后的配套练习题，难度却像是突然跳上了一个台阶，考察的往往是多个知识点糅合后的综合运用，甚至有些题目需要读者自行构建模型，这对于还在适应初期概念的我来说，确实造成了不小的挫败感。我不得不频繁地回到课本的理论部分进行反复查阅，甚至需要借助网络资源才能找到类似的解题思路。如果说优点是它能强迫你思考到数学逻辑的最深处，那么缺点可能就在于，它对读者的自我驱动力和基础知识的掌握程度要求偏高，不够“保姆式”。希望后续的章节在习题设计上能更平滑一些，给读者一个适应和缓冲的空间。

**评论一：** 这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉稳的墨绿色封皮，配上烫金的书名，放在书架上立刻就有了厚重的学术气息。初次翻阅时，我主要关注的是它在基础概念阐述上的清晰度。坦白讲，很多教材在引入随机变量、概率分布这些核心概念时，总会陷入晦涩难懂的数学推导，让人望而却步。但这本书似乎找到了一个绝佳的平衡点——它没有为了追求形式上的严谨而牺牲读者的理解。作者似乎深谙初学者的困惑，总能在关键节点插入一些生活化的比喻，比如用抛硬币或者抽牌的例子来解释独立事件的本质，这些“接地气”的讲解，极大地降低了初次接触这门学科的心理门槛。尤其是关于大数定律和中心极限定理的介绍部分，作者没有直接扔出复杂的积分形式，而是先用图示和文字描绘了它们在实际数据拟合中的威力，让人在尚未完全掌握证明细节之前，就已经对这些定理的重要性有了直观的认识。对于我这种非数学专业的理工科学生来说，这种循序渐进的引导，比那些上来就堆砌公式的书籍要友好太多了。我期待后续章节能保持这种讲解的力度和温度。

**评论五：** 这本书的作者群似乎非常注重理论的完备性，这一点在关于“随机过程”的引入章节中体现得淋漓尽致。作者对马尔可夫链的性质，比如不可约性、常返性和遍历性等，给出了极其详尽的证明和讨论。我必须承认，如果目标是培养一个理论基础扎实的研究者，那么这种深度是无可厚非的。我花了大量时间去梳理这些关于状态空间的拓扑结构和转移概率矩阵的特性，这些内容对于理解时间序列的长期行为至关重要。然而，对于非纯理论研究者而言，这种深入挖掘可能会导致学习路径过于漫长和抽象。例如，对于如何将这些复杂的理论应用到金融定价模型（如布朗运动的离散化）或者物理学模拟中的实际例子，书中的介绍非常少，或者说，给出的例子过于理想化，缺乏真实世界数据中的“噪音”和“不完美”。这本书更像是一部详尽的“数学词典”，而不是一本“应用指南”，它在“为什么”上做了百科全书式的解答，但在“如何用”上显得过于吝啬笔墨。