概率论与数理统计同步训练

作者:解放军理工大学理学院应用数学教研室 编

页数:118

出版时间:2009-2

价格:29.80元

isbn号码:9787564111823

具体描述

《概率论与数理统计同步训练》是根据教育部制定的“高职高专教育高等数学课程教学基本要求”，并按照高职高专院校的培养目标而编写的。《概率论与数理统计同步训练》共分三册，即《高等数学（上）》、《高等数学（下）》、《概率论与数理统计初步》。《概率论与数理统计同步训练》为《概率论与数理统计初步》，内容包括：概率论、数理统计初步及MATLAB在概率论与数理统计中的简单应用。

《概率论与数理统计同步训练》可作为高等职业院校、高等专科院校、成人高校及本科院校举办的二级职业技术学院和民办高校的数学类教材，也可作为一般工程技术人员的参考用书。

用户评价

不得不提一下这本**《高级微积分：理论与应用》**的深度和广度。这本书绝非等闲之辈，它显然是为有一定数学基础，希望向更高阶分析领域迈进的读者准备的。作者对实数系统的完备性、极限的严格定义以及连续性的拓扑学基础进行了非常扎实的阐述，这为后续的微分和积分理论打下了坚不可摧的基石。我特别喜欢书中对“一致收敛”和“反常积分”的处理，作者不仅给出了严格的$epsilon-delta$定义下的证明，还穿插了大量关于这些概念在物理建模中重要性的讨论，比如傅里叶级数的收敛性分析，这让理论不再是空中楼阁。唯一的小挑战是，部分章节的习题确实具有挑战性，需要投入大量时间进行钻研和推导，但一旦攻克，那种解决复杂数学难题的成就感是无与伦比的。

这本**《线性代数基础》**的教材，简直是为初学者量身打造的宝典。它的讲解方式极其细腻，从最基础的行列式运算到复杂的矩阵分解，每一步都配有详尽的文字说明和直观的几何解释。我尤其欣赏作者在引入抽象概念时所采取的循序渐进的策略，比如在介绍特征值和特征向量时，不是直接抛出公式，而是先从变换的“不变方向”这个物理意义入手，让人豁然开朗。书中的例题设计也非常巧妙，难度梯度控制得恰到好处，前半部分的计算题能巩固基本功，后半部分的证明题则开始引导读者进行更深层次的数学思考。很多其他教材中一笔带过的证明，这里都给出了完整的推导过程，读起来让人感觉非常踏实，仿佛身边有一位耐心的一对一导师在指导。对于我这种对抽象数学感到畏惧的人来说，这本书极大地增强了我学习和掌握这门学科的信心。

对于深入学习**《数理统计与数据推断方法》**的读者来说，这本书无疑是一个非常值得信赖的伙伴。它的核心聚焦于统计推断的逻辑，而非单纯的公式堆砌。从参数估计（最大似然法、矩估计）的原理推导，到假设检验（Neyman-Pearson 准则）背后的深刻含义，作者都进行了深入浅出的剖析。我特别欣赏它对统计模型假设的强调，书中反复提醒读者，任何统计结论的有效性都建立在模型假设成立的前提下，这一点在实际数据分析中至关重要。此外，书中对回归分析的介绍部分非常精彩，它不仅限于简单的线性回归，还触及了广义线性模型的引言，为读者后续学习更复杂的多元分析和机器学习模型铺平了道路。这本书的数学推导虽然严密，但行文风格却非常注重启发性，引导读者思考“为什么”要用这个方法，而不是仅仅停留在“怎么做”。

这本书，**《离散数学结构解析》**，完全颠覆了我对“枯燥”的数学学科的刻板印象。它的叙事风格活泼而富有洞察力，尤其在集合论和图论的部分，简直像是在讲述一个引人入胜的故事。作者善于将抽象的逻辑推理与现实生活中的例子结合起来，比如用骑士与骗子问题来解释逻辑蕴涵，用最短路径算法来分析社交网络结构，使得原本晦涩难懂的证明过程变得生动有趣。书中的排版也非常出色，关键定义和定理被清晰地框选出来，阅读体验流畅自然，不会让人在密集的文字中迷失方向。对于计算机科学专业的学生来说，这本书提供的逻辑基础和算法思维训练是无价的，它教会的不是单纯的计算技巧，而是一种严谨的问题分解和模型构建能力。

我最近在研读的这本**《概率论基础教程：从随机试验到极限定理》**，其最大的优点在于其无比清晰的脉络梳理。全书的结构安排非常符合人类的认知习惯，从最原始的样本空间、事件概率的直观理解开始，逐步过渡到随机变量的定义、分布函数的计算，最后自然地汇聚到中心极限定理等核心成果。书中对概率的各种经典分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的推导和应用场景的描述详尽到位，几乎涵盖了工程应用中可能遇到的所有标准模型。特别是对大数定律的阐述，作者不仅给出了不同版本的证明思路，还配上了很多示意图，直观展示了样本均值如何趋近于期望值，对于建立概率直觉非常有帮助。总而言之，这是一本兼顾理论严谨性和实际操作指导性的优秀教材。

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