Probabilidad y Estadistica (Spanish Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Companies

作者:Ronald E. Walpole

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-10

价格:USD 69.65

装帧:Paperback

isbn号码:9789684229921

丛书系列:

图书标签:

Probabilidad
Estadística
Matemáticas
Ciencias
Educación
Español
Libro de texto
Aprendizaje
Análisis de datos
Estudios universitarios

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

概率与统计：探寻数据背后的规律与不确定性书籍名称：Probabilidad y Estadística (Spanish Edition) 图书简介：本书是一本深入探讨概率论与数理统计基础理论及其应用的权威著作。它旨在为读者构建一个坚实的数学框架，理解随机现象的内在规律，并掌握从数据中提取有意义信息的方法论。全书结构严谨，内容翔实，不仅涵盖了概率论的核心概念，还系统地介绍了推断统计学的关键技术，非常适合高等院校本科生、研究生以及需要将统计学应用于工程、经济、生命科学、社会科学等领域的专业人士。本书的编写哲学在于平衡理论的深度与实践的可操作性。我们相信，真正的统计学理解源于对基本原理的深刻洞察，同时需要通过大量的实例和应用场景来巩固。因此，在每一个核心概念被引入后，我们都会紧随其后展示其在真实世界中的应用潜力。第一部分：概率论基础 (Fundamentos de Probabilidad) 本书的开篇部分着重于建立概率论的公理化基础，这是理解所有随机过程的基石。我们从集合论和事件空间的概念入手，自然过渡到概率的定义和基本性质。 1. 样本空间与事件：我们详细阐述了如何形式化地描述随机实验的结果集（样本空间），以及事件之间的关系（交集、并集、互补）。通过生动的例子，如投掷骰子、抽取卡片，帮助读者建立直观认识。 2. 概率的公理与性质：严格遵循 Kolmogorov 的概率公理体系，推导出概率的基本运算规则。特别强调了条件概率和独立性，这是后续贝叶斯理论和随机变量分析的前提。 3. 组合数学与计数原理：在处理复杂概率问题时，计数方法至关重要。本章系统地回顾和应用排列、组合、二项式定理等工具，为计算精确概率提供了必要的数学武器。 4. 随机变量：随机变量是连接抽象概率空间与可测量数值世界的桥梁。本书清晰地区分了离散型随机变量和连续型随机变量。离散分布：我们详细分析了最常见的离散概率分布，包括伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布和超几何分布。对于每一种分布，我们都给出了其概率质量函数（PMF）、期望值、方差的推导及其适用情境。连续分布：重点介绍了均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）及其重要性。正态分布的性质，如其中心对称性、标准化（Z分数）以及在统计推断中的核心地位，将得到深入的探讨。 5. 多元随机变量与联合分布：现实世界中事件往往是相互关联的。本章扩展到联合概率分布、边际分布，并引入了协方差和相关系数来量化两个随机变量之间的线性关系。独立随机变量的概念在此得到强化。 6. 随机变量的函数与期望的性质：探讨了随机变量函数的概率分布（如变换法则），以及期望和方差的线性性质。 7. 极限定理：这是连接概率论与数理统计的“圣杯”。我们详尽地解释了切比雪夫不等式、大数定律（弱收敛与强大数定律）以及中心极限定理（CLT）。CLT 的重要性被放在突出位置，因为它解释了为什么正态分布在统计推断中占据如此中心的位置。第二部分：数理统计推断 (Inferencia Estadística Matemática) 在掌握了概率的语言之后，第二部分将视角转向如何利用有限的样本数据来对未知的人口（总体）参数做出可靠的估计和决策。 8. 数据的描述性统计与抽样分布：数据准备：介绍如何对原始数据进行清洗、整理和可视化（直方图、箱线图）。抽样理论：阐述随机抽样的必要性，并引入样本均值、样本方差的分布。重点讲解中心极限定理如何作用于样本均值的分布，从而奠定区间估计的基础。 9. 参数估计 (Estimación de Parámetros)：本章关注如何从样本数据中“猜出”总体的真实参数。点估计：详细介绍估计量的优良性质，如无偏性、一致性、有效性和完备性。深入比较矩估计法（Method of Moments, MM）和极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。MLE 作为最常用和性质最好的估计方法，其构建过程和渐近性质（如渐近正态性）将被详尽推导。区间估计：介绍置信区间的概念，即对估计不确定性的量化。我们将针对总体均值（已知/未知方差）、总体方差以及总体比例，推导基于 Z 分布、t 分布、卡方分布和 F 分布的置信区间。 10. 假设检验 (Prueba de Hipótesis)：假设检验是统计推断的核心工具，用于对关于总体的陈述进行客观的证据评估。基本框架：建立原假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$)，定义检验统计量、显著性水平 ($alpha$)、P 值（P-value）的概念，以及第一类和第二类错误。单样本检验：针对总体均值（Z 检验、t 检验）、总体比例和总体方差（卡方检验）进行单样本假设检验。双样本检验：比较两个独立或配对样本的均值和方差，包括方差齐性检验（F 检验）。 11. 方差分析 (Análisis de Varianza, ANOVA)：方差分析是多样本均值比较的强大工具。本书将 ANOVA 框架化为广义的线性模型，详细介绍：单因素 ANOVA：解释如何通过分解总平方和（SST）为组间平方和（SSB）和组内平方和（SSW）来检验多个组均值是否相等。重点讲解 F 检验的原理。多因素 ANOVA（简介）：简要介绍如何处理多个分类因子及其交互作用。 12. 简单线性回归与相关分析 (Regresión Lineal Simple y Correlación)：本章将分析两个连续变量之间的定量关系。最小二乘法 (OLS)：详细推导回归线 $hat{Y} = hat{eta}_0 + hat{eta}_1 X$ 的估计量，并证明其具有最佳线性无偏估计（BLUE）的性质。模型诊断：介绍残差分析，评估模型假设（如误差的正态性、同方差性）是否成立。推断：对回归系数 ($eta_0$ 和 $eta_1$) 进行假设检验和置信区间估计，并引入决定系数 ($R^2$) 来衡量拟合优度。相关性：区分相关性与因果性，并计算皮尔逊相关系数。 13. 卡方分布族的应用 (Aplicaciones de la Distribución Chi-Cuadrada)：卡方分布在非参数检验中具有不可替代的地位。本章聚焦于两个主要应用：拟合优度检验 (Goodness-of-Fit)：如何检验观察到的频数分布是否符合某个预期的理论分布。独立性检验 (Test of Independence)：如何使用列联表（Contingency Tables）来检验两个分类变量之间是否存在关联性。贯穿全书的特色：严谨的推导与丰富的实例：书中所有关键公式和定理都提供了清晰的数学推导路径，确保读者不仅“知道怎么做”，更“知道为什么”。同时，每一个统计过程都辅以来自工程、金融、生物医学等不同领域的实际案例分析，通过详细的数值计算步骤，展示理论如何转化为实际决策。 R/Python 语言的实践指导（可选附录）：鉴于现代数据分析的需求，本书在章节末尾或附录中提供了使用主流统计软件（如 R 或 Python 的 `scipy.stats` 和 `statsmodels` 库）重现关键分析的指导，使读者能够无缝衔接理论学习与实际数据操作。对非正态情况的讨论：认识到现实数据往往不服从理想的正态分布假设，本书在适当章节讨论了顺序统计量、非参数方法（如符号检验、Wilcoxon 秩和检验）的基本思想，拓宽读者的统计工具箱。通过系统学习本书，读者将能够自信地理解、建立和批判性地评估涉及不确定性的模型，这对于任何追求数据驱动决策的专业领域都是至关重要的核心能力。