概率论与数理统计学习辅导与习题全解

页数:416

出版时间:2008-12

价格:21.30元

isbn号码:9787040248623

具体描述

《概率论与数理统计学习辅导与习题全解(华中科大·3版)(华中科技大学数学系)》是与华中科技大学数学系编的《概率论与数理统计（第三版）》配套的学习辅导书，主要面向使用该教材的学生，也可供有关教师参考。为了与教学需求保持同步，本辅导书紧扣主教材，按照主教材编排顺序逐章编写，每章内容包括：基本要求与内容提要、典型例题与解题方法、教材习题同步解析、自测题四部分。本辅导书简明精要，逻辑严谨，论述清晰，例题、习题丰富，实用性强，便于自学。

《概率论与数理统计学习辅导与习题全解(华中科大·3版)(华中科技大学数学系)》可作为工科与其他非数学类专业学生作为概率论与数理统计课程的教学辅导书，也可供有关教师与科技工作者参考。

用户评价

我必须坦诚地说，这本书彻底改变了我对概率论与数理统计这门学科的看法。在此之前，我一直觉得它是一个充满抽象公式和枯燥定义的学科，但这本书让我看到了它在现实世界中的巨大价值和应用潜力。作者的讲解方式非常独特，能够将原本晦涩难懂的理论概念，通过层层递进的逻辑和生动的案例，变得易于理解和掌握。 我特别欣赏书中对统计检验的系统性阐述。从Z检验、t检验到卡方检验和F检验，作者不仅详细介绍了它们的原理和适用条件，更重要的是，在习题部分提供了大量的真实数据分析案例。这些案例不仅展示了如何进行计算，更侧重于解释检验结果的统计学意义，以及如何将这些结果转化为实际的决策依据。我记得有一道关于分析不同教学方法对学生成绩影响的题目，书中通过详细的步骤，指导我如何运用方差分析来评估不同教学方法之间的差异，这让我深刻体会到了统计在教育研究中的重要性。 书中对时间序列分析的讲解也同样令人印象深刻。作者从平稳性、自相关等基础概念入手，循序渐进地介绍了AR、MA、ARMA和ARIMA等模型。在习题部分，书中提供了多个不同类型的实际数据案例，帮助我理解如何选择合适的模型，如何估计模型参数，以及如何进行预测。我记得有一道关于分析股票价格变动趋势的题目，书中通过清晰的步骤，指导我如何构建ARIMA模型，并进行短期预测，这对我理解金融市场的数据分析非常有帮助。 另外，这本书的习题集质量非常高，覆盖面广，而且难度设计合理。从最基础的概念性问题，到需要综合运用多种统计方法的复杂应用题，应有尽有。每一个习题的解答都提供了详细的步骤和思路，即使是那些看起来非常棘手的题目，也能通过遵循书中的步骤而迎刃而解。我发现，通过反复练习这些习题，我的解题能力得到了极大的提升，对于一些容易出错的细节也能做到心中有数。 这本书不仅仅是一本学习辅导书，更像是一位循循善诱的老师，它不仅传授了知识，更重要的是，它塑造了我对统计学的理解和思考方式。我强烈推荐这本书给所有正在学习概率论与数理统计的学生。

我必须承认，在遇到这本书之前，我对概率论与数理统计的理解一直是“知其然，不知其所以然”。作者的讲解风格非常独特，能够将抽象的数学概念，通过层层递进的逻辑和生动的例子，变得易于理解和掌握。我尤其欣赏书中对统计推断的讲解，从参数估计到假设检验，作者都进行了非常细致的阐述，并且提供了大量的实际应用案例。 我印象最深刻的是，在讲解假设检验的P值时，作者并没有仅仅给出一个定义，而是通过一个关于药物疗效的例子，直观地展示了P值在判断统计显著性方面的作用。他解释说，P值越小，我们拒绝零假设的证据就越充分，这让我对P值的实际含义有了更深的理解。 书中提供的习题解答也同样令人称赞。每一道题的解答都包含了详细的解题思路、步骤分析以及对结果的解释。对于一些容易出错的环节，作者还会特别强调，并给出避免错误的建议。我记得有一道关于检验新产品的平均使用寿命是否超过某个特定值的题目，书中通过清晰的步骤，指导我如何建立零假设和备择假设，然后计算检验统计量，并根据P值来做出决策。 另外，这本书在讲解抽样分布时，也做到了理论与实践的完美结合。作者不仅详细介绍了抽样分布的原理，更重要的是，在习题部分提供了大量的真实数据分析案例，指导我如何从总体中抽取样本，如何计算样本统计量，以及如何利用抽样分布来进行推断。我记得有一道关于分析学生考试成绩的题目，书中通过详细的步骤，指导我如何计算样本均值和样本标准差，并利用中心极限定理来近似样本均值的分布，从而进行推断。 总而言之，这本书就像一位循循善诱的老师，它不仅传授了知识，更重要的是，它塑造了我对统计学的理解和思考方式。我强烈推荐这本书给所有正在学习概率论与数理统计的学生。

一本令人印象深刻的著作，它以一种非常系统和深入的方式探讨了概率论和数理统计的精髓。作者在梳理概念时，逻辑严谨，层层递进，使得原本枯燥乏味的理论变得生动有趣。我尤其欣赏书中对各个统计方法的应用场景的详细阐述，这极大地增强了我对理论知识的理解和记忆。 书中对每一个统计检验的原理和步骤都进行了详尽的讲解，并且在习题部分提供了大量的真实案例分析。这些案例不仅涵盖了理论计算，还着重于解释结果的实际意义，这让我能够更好地将所学知识应用于解决现实世界中的问题。例如，在讲解假设检验时，作者通过对市场调研数据的分析，演示了如何运用t检验来判断新产品上市是否能带来显著的销售增长，这让我对统计推断的威力有了直观的认识。 此外，这本书的习题设计非常精巧，难易程度循序渐进，能够有效地帮助读者巩固和深化对知识的理解。每一个习题的解答都附有详细的思路分析和步骤说明，即使是最复杂的题目，也能通过循序渐进的引导而迎刃而解。我发现，通过反复练习书中的习题，我的解题能力得到了显著提升，对于那些看似棘手的统计问题，也能做到心中有数，从容应对。 作者在书中还特别强调了统计思想的重要性，鼓励读者不仅仅是掌握计算技巧，更要理解统计方法的背后逻辑和适用范围。这种引导方式让我受益匪浅，它帮助我从更宏观的角度去理解概率论与数理统计在科学研究和实际决策中的地位。 我曾遇到过一个关于回归分析的问题，书中对此有一个专门的章节进行了深入探讨，并提供了多个不同类型的回归模型示例。通过对这些示例的学习，我不仅掌握了如何构建和解释线性回归模型，还了解了如何评估模型的拟合优度以及如何处理多重共线性等常见问题。 这本书的另一个亮点在于其对统计软件应用的提及。虽然书中本身不包含软件操作教程，但它通过引用一些具体的统计分析结果，间接引导读者去了解并学习使用相关的统计软件。这为我后续深入学习统计分析打下了基础。 总而言之，这是一本兼具理论深度和实践指导意义的优秀教材。它不仅是学习概率论与数理统计的理想参考书，更是提升统计思维和解决实际问题能力的得力助手。

一本令人惊叹的学习辅导书，它以一种前所未有的清晰度和深度，揭示了概率论与数理统计的奥秘。作者的讲解风格严谨而又不失趣味，能够将复杂的数学概念，通过逻辑严密的推理和生活化的案例，变得易于理解。我尤其赞赏书中对期望和方差的讲解，它们不仅仅是公式，更是对数据分布特征的深刻洞察。 我印象最深刻的是，在讲解方差的性质时，作者不仅仅是列出公式，而是通过一个关于投资组合风险的例子，直观地展示了方差在衡量风险方面的作用。他解释说，即使两个投资组合的平均收益相同，方差越小的那个组合，其风险就越低，这让我对“风险”这个概念有了更深的理解。 书中提供的习题解答也同样令人称赞。每一道题的解答都包含了详细的解题思路、步骤分析以及对结果的解释。对于一些容易出错的环节，作者还会特别强调，并给出避免错误的建议。我记得有一道关于计算离散型随机变量方差的题目，书中通过清晰的步骤，指导我如何先计算期望，然后计算每个可能值与期望差的平方，再乘以对应的概率并求和，从而准确地得出结果。 另外，这本书在讲解正态分布时，也做到了理论与实践的完美结合。作者不仅详细介绍了正态分布的性质，更重要的是，在习题部分提供了大量的真实数据分析案例，指导我如何识别哪些数据符合正态分布，如何利用正态分布进行概率计算，以及如何进行区间估计。我记得有一道关于分析学生身高分布的题目，书中通过详细的步骤，指导我如何计算样本均值和样本标准差，然后利用标准正态分布表来计算身高在某个范围内的概率，并进行区间估计。 总而言之，这本书就像一位循循善诱的老师，它不仅传授了知识，更重要的是，它塑造了我对统计学的理解和思考方式。我强烈推荐这本书给所有正在学习概率论与数理统计的学生。

这本书是一场学习的“及时雨”，为我打开了通往概率论与数理统计世界的大门。作者的讲解风格非常清晰明了，能够将枯燥乏味的数学公式和理论，通过生动的比喻和形象的插图，变得易于理解和记忆。我特别喜欢书中对概率分布的讲解，从最基础的离散型分布（如二项分布、泊松分布）到连续型分布（如正态分布、指数分布），作者都进行了非常细致的阐述，并且提供了大量的实际应用案例。 我印象最深刻的是，在讲解中心极限定理时，作者并没有仅仅给出一个公式，而是通过模拟大量随机变量的均值分布，直观地展示了无论原始分布如何，样本均值的分布都会趋近于正态分布。这种可视化和实例化的讲解方式，让我对这一重要理论有了深刻的理解，并且能够自信地将其应用于实际问题中。 书中提供的习题解答也同样令人称赞。每一道题的解答都不仅仅是给出最终答案，更是包含了详细的解题思路、步骤分析以及对结果的解释。对于一些容易出错的环节，作者还会特别强调，并给出避免错误的建议。我记得有一道关于计算多个独立随机变量之和的期望和方差的题目，书中通过清晰的步骤，指导我如何运用期望的线性性质和方差的计算公式，从而准确地得出结果。 另外，这本书在讲解回归分析时，也做到了理论与实践的完美结合。作者不仅详细介绍了简单线性回归和多元线性回归的原理，更重要的是，在习题部分提供了大量的真实数据分析案例，指导我如何构建模型，如何评估模型的拟合优度，以及如何进行预测。我记得有一道关于分析产品销量与广告投入之间关系的题目，书中通过详细的步骤，指导我如何构建线性回归模型，并解释了广告投入对销量的影响程度，这让我对市场营销中的数据分析有了更深入的理解。 总的来说，这本书是我学习概率论与数理统计过程中最得力的助手。它不仅帮助我打下了坚实的理论基础，更重要的是，它教会了我如何思考，如何分析，如何解决问题。我强烈推荐这本书给所有正在学习概率论与数理统计的学生。

我必须说，这本书是我近年来在学术领域遇到的最杰出的学习辅导资料之一。作者对概率论和数理统计知识的梳理达到了一个令人惊叹的高度。每一个概念的引入都极富洞察力，能够将抽象的数学概念与生动的实际案例巧妙地结合起来，让我在学习过程中始终保持高度的专注和兴趣。 我尤其被书中对统计推断的讲解所折服。作者在讲解参数估计时，并没有仅仅停留在公式的层面，而是花了大量篇幅去阐释点估计和区间估计各自的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。同时，在习题部分，书中提供的针对参数估计的练习题，涵盖了从最基本的正态分布参数估计，到更复杂的贝叶斯估计的各种情况，并且每一道题的解答都非常清晰，能够引导我一步步地理解其中的计算过程和结果的含义。 让我印象深刻的是，在处理方差分析（ANOVA）时，作者不仅详细介绍了单因素方差分析和多因素方差分析的原理，还对F检验的内在逻辑进行了深入的剖析。书中通过对不同生产线效率差异的实际数据进行分析，展示了如何运用方差分析来判断不同因素对结果的影响程度，这对我理解实验设计和数据分析至关重要。 另外，这本书在处理时间序列分析方面也表现出了极高的专业水准。作者从平稳性、自相关性等基础概念入手，逐步引导读者进入ARIMA模型等更复杂的分析框架。书中对每一个模型都有详细的数学推导和参数解释，并且附带了许多实际数据的模拟和分析，让我能够深刻理解这些模型是如何构建和应用的。 在学习过程中，我发现本书的习题质量非常高，覆盖面广，而且难度梯度设计合理。从基础的概念性问题，到需要综合运用多种统计方法的复杂应用题，应有尽有。每一个习题的解答都提供了详细的步骤和思路，对于我这种需要“解题秘籍”的学习者来说，简直是福音。 我特别要提到的是，作者在书中对于统计软件在实际应用中的一些细节的提及，虽然篇幅不多，但却非常关键。这让我能够更好地将理论知识与实践操作结合起来。 这本书就像一位循循善诱的老师，它不仅教会了我知识，更重要的是，它塑造了我对统计学的理解和思考方式。我强烈推荐这本书给所有正在学习概率论与数理统计的学生。

这本书无疑是我在学习概率论与数理统计过程中遇到的最优秀的学习辅导资料。作者以一种非常系统且深入的方式，梳理了概率论与数理统计的核心概念和方法。我尤其欣赏书中对各种统计检验的讲解，从基本原理到具体应用，都进行了详尽的阐述，并且在习题部分提供了大量真实的案例分析，这极大地增强了我对理论知识的理解和记忆。 我印象最深刻的是，在讲解卡方检验时，作者不仅详细介绍了卡方分布的性质和检验的步骤，更重要的是，通过一个关于不同品牌牛奶的消费者偏好调查的数据集，展示了如何运用卡方独立性检验来判断品牌与消费者偏好之间是否存在显著关系。书中对每一步的计算和结果的解释都非常清晰，让我能够深刻理解卡方检验在市场调研中的实际应用。 另外，本书在讲解回归分析时，也做到了理论与实践的完美结合。作者不仅详细介绍了简单线性回归和多元线性回归的原理，更重要的是，在习题部分提供了大量的真实数据分析案例，指导我如何构建模型，如何评估模型的拟合优度，以及如何进行预测。我记得有一道关于分析城市空气质量与交通流量之间关系的题目，书中通过详细的步骤，指导我如何构建多元线性回归模型，并解释了交通流量对空气质量的影响程度，这让我对环境监测中的数据分析有了更深入的理解。 更值得一提的是，本书的习题集异常丰富，并且解答的详细程度堪称“教科书级别”。每一道题的解答都包含了详细的推导过程、思路分析以及结果的解释，即使是那些看起来非常棘手的题目，也能通过遵循书中的步骤而迎刃而解。我发现，通过反复练习这些习题，我的解题能力得到了极大的提升，对于一些容易出错的细节也能做到心中有数。 总而言之，这本书就像一位经验丰富的导师，它不仅传授了知识，更重要的是，它教会了我如何思考，如何分析，如何解决问题。我强烈推荐这本书给所有正在学习概率论与数理统计的学生。

这本书简直是概率论与数理统计的“救星”！我一直以来都对这门课感到头疼，各种公式、定理像绕口令一样，每次做习题都感觉自己在原地打转。直到我偶然发现了这本学习辅导，我的学习生涯才算真正步入了正轨。作者的讲解逻辑清晰得让人惊叹，每一个概念的引入都像是层层剥茧，从最基础的定义出发，然后逐步深入，将抽象的概念具象化。尤其是在讲解条件概率和贝叶斯定理时，作者没有直接抛出一堆公式，而是通过生活化的例子，比如疾病诊断的准确率、垃圾邮件的过滤等等，让我一下子就理解了这些理论在实际中的应用价值。 更让我惊喜的是，书中对于每一个重要公式和定理都提供了详细的推导过程，而且这些推导过程并不是生硬的数学推演，而是融入了作者的思考和引导，让我能够跟着作者的思路一步步地理解公式的由来。这对我来说是至关重要的，因为我发现，只有真正理解了公式是如何推导出来的，我才能在解题时灵活运用，而不是死记硬背。 另外，这本书的习题部分简直太全面了！从最基本的概念练习到复杂的综合应用题，几乎涵盖了概率论与数理统计的每一个重要知识点。而且，最棒的是，每一道题都有详尽的解题步骤和思路解析。很多时候，我卡住的地方不是因为我不会，而是因为我不知道该从何下手，或者解题思路不够开阔。这本书的详细解析就像一位经验丰富的老师，手把手地教我如何分析问题、选择方法、并且一步步地得到答案。 我特别喜欢书中对于一些容易混淆的概念的辨析，比如离散型随机变量和连续型随机变量的区别，期望值和方差的意义等等。作者会用对比的方式，点出它们之间的关键差异，并且给出相应的例子，让我能迅速区分并掌握。在学习过程中，我也尝试过其他的一些参考书，但总觉得它们的讲解不够深入，或者习题的难度梯度不够合理。而这本《概率论与数理统计学习辅导与习题全解》则恰好弥补了这些不足。 我记得有一次，我被一道关于联合概率分布的题目难住了，试了好几种方法都不得其解。我翻到书里对应的章节，找到了类似的题目，然后仔细研究了它的解题步骤。书中通过画图和列举样本空间的方式，将抽象的概率计算变得直观易懂。我跟着书中的思路，重新审视了我的题目，终于找到了突破口。那一刻，我真的感到豁然开朗，对概率论的理解又进了一层。 这本书的排版也很舒服，字体大小适中，章节划分清晰，让我阅读起来不会感到疲劳。而且，书中穿插了一些小贴士和学习建议，比如如何高效地记忆公式，如何避免常见的解题错误等等，这些都非常有帮助。我将这本书作为我的主要学习资料，配合课堂讲解，几乎可以解决我在学习过程中遇到的所有问题。 可以说，这本书已经成为了我学习概率论与数理统计不可或缺的“法宝”。它不仅帮我打下了坚实的理论基础，更重要的是，它教会了我如何独立思考，如何分析和解决问题。对于那些和我一样，曾经对这门学科感到迷茫的学生来说，我强烈推荐这本《概率论与数理统计学习辅导与习题全解》。

这本书的价值简直超出了我的预期。它不仅仅是一本习题解答集，更是一本能够真正帮助你理解和掌握概率论与数理统计核心思想的“通关秘籍”。作者的讲解风格非常独特，能够将复杂的数学概念用清晰、生动的语言表达出来，并且善于引用生活中的例子来辅助说明，这使得学习过程不再枯燥，而是充满探索的乐趣。 我尤其欣赏书中对统计抽样理论的讲解。作者在书中详细阐述了简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等不同抽样方法的原理和适用范围，并且重点分析了它们的优缺点。在习题部分，书中提供的关于抽样调查的题目，都非常贴近实际应用，并且解答详尽，能够让我深入理解如何设计合理的抽样方案，以及如何根据抽样结果进行推断。 书中对于回归分析的深入讲解也让我受益匪浅。作者在分析线性回归模型时，不仅仅给出了公式，更重要的是对模型的假设条件、残差分析、以及如何解释回归系数进行了详细的说明。我记得有一道关于分析房屋销售价格与面积、地理位置等因素之间关系的题目，书中通过分步解析，指导我如何构建多元线性回归模型，并对模型进行评估和解读，这让我对回归分析的应用有了更深刻的理解。 另外，本书在讲解非参数检验方面也做得非常出色。作者将Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验等常见的非参数检验方法进行了详细的介绍，并且通过具体的案例分析，展示了它们在何种情况下可以替代参数检验。这对我这种在实际数据分析中经常遇到不符合参数检验假设的情况的学生来说，提供了非常有价值的指导。 更值得一提的是，本书的习题集异常丰富，并且解答的详细程度堪称“教科书级别”。每一道题的解答都包含了详细的推导过程、思路分析以及结果的解释，即使是那些看起来非常棘手的题目，也能通过遵循书中的步骤而迎刃而解。我发现，通过反复练习这些习题，我的解题能力得到了极大的提升，对于一些容易出错的细节也能做到心中有数。 总的来说，这本书就像一位耐心且经验丰富的导师，它不仅传授了知识，更重要的是，它教会了我如何思考，如何分析，如何解决问题。对于任何想要深入学习概率论与数理统计的人来说，这本书都是一个不可多得的宝贵资源。

我一直在寻找一本能够真正帮助我理解概率论和数理统计核心概念的书籍，直到我遇到了这本书。作者的讲解方式非常独特，能够将抽象的数学概念转化为易于理解的语言，并且善于运用贴近生活的例子来阐释理论。我尤其赞赏书中对概率分布的讲解，从离散型分布到连续型分布，作者都进行了详尽的介绍，并且提供了大量的实际应用案例。 让我印象深刻的是，在讲解期望和方差时，作者并没有仅仅给出一个公式，而是通过生动的比喻和形象的图示，帮助我理解它们在统计学中的意义。例如，在讲解期望时，作者将其比喻为“平均收益”，而在讲解方差时，则将其比喻为“收益的波动性”，这使得我能够更直观地理解这两个概念。 书中提供的习题解答也同样令人称赞。每一道题的解答都包含了详细的解题思路、步骤分析以及对结果的解释。对于一些容易出错的环节，作者还会特别强调，并给出避免错误的建议。我记得有一道关于计算离散型随机变量期望的题目，书中通过清晰的步骤，指导我如何列出概率分布表，然后逐项相乘并求和，从而准确地得出结果。 另外，这本书在讲解统计推断时，也做到了理论与实践的完美结合。作者不仅详细介绍了点估计和区间估计的原理，更重要的是，在习题部分提供了大量的真实数据分析案例，指导我如何选择合适的估计方法，如何计算估计量，以及如何解释估计结果的置信区间。我记得有一道关于分析学生考试成绩平均分的题目，书中通过详细的步骤，指导我如何计算样本均值和样本标准差，然后构建95%的置信区间，并解释了这个置信区间所代表的含义。 总而言之，这本书就像一位循循善诱的老师，它不仅传授了知识，更重要的是，它塑造了我对统计学的理解和思考方式。我强烈推荐这本书给所有正在学习概率论与数理统计的学生。