具體描述
産品特色
內容簡介
《概率論與數理統計（第三版）》共9章，內容包括隨機事件、隨機變量、隨機嚮量、數字特徵、極限定理、樣本與統計量、參數估計、假設檢驗，迴歸分析與方差分析。各章後選配瞭適量習題，並在書後附有習題答案與選解。書末有4個附錄，其中附錄一給齣瞭幾個重要的分布錶，附錄二介紹瞭一些常見的重要概率分布，附錄三匯集瞭近幾年的碩士研究生入學統一考試試題及參考答案，附錄四介紹瞭概率統計的各種應用。《概率論與數理統計（第三版）/“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材·北京高等教育精品教材》力求使用較少的數學知識，強調概率統計概念的闡釋，並注意舉例的多樣性。《概率論與數理統計（第三版）》可作為高等學校工科、農醫、經濟、管理等專業的概率統計課程的教材，也可作為實際工作者的自學參考書。
內頁插圖
目錄
第三版前言第二版前言
第一版前言
第1章 隨機事件
1.1 基本概念
1.1.1 隨機試驗與事件
1.1.2 事件的關係與運算
1.2 事件的概率
1.2.1 事件的頻率
1.2.2 事件的概率
1.3 古典概率模型
1.4 條件概率
1.4.1 條件概率
1.4.2 乘法公式
1.4.3 全概率公式
1.4.4 貝葉斯公式
1.5 事件的獨立性
習題1
第2章 隨機變量
2.1 隨機變量的定義
2.2 離散型隨機變量
2.2.1 離散型隨機變量的概率分布
2.2.2 常見的離散型隨機變量的概率分布
2.3 連續型隨機變量與隨機變量的分布函數
2.3.1 直方圖
2.3.2 概率密度函數
2.3.3 常見的連續型隨機變量的概率密度函數
2.3.4 隨機變量的分布函數
2.4 隨機變量函數的分布
2.4.1 離散型隨機變量函數的分布
2.4.2 連續型隨機變量函數的分布
習題2
第3章 隨機嚮量
3.1 二維隨機嚮量及其分布函數
3.2 二維離散型隨機嚮量
3.3 二維連續型隨機嚮量
3.3.1 二維連續型隨機嚮量
3.3.2 均勻分布
3.3.3 二維正態分布
3.4 邊緣分布
3.4.1 邊緣分布函數
3.4.2 二維離散型隨機嚮量的邊緣概率分布
3.4.3 二維連續型隨機嚮量的邊緣概率密度
3.5 條件分布
3.5.1 條件分布的概念
3.5.2 離散型隨機變量的條件概率分布
3.5.3 連續型隨機變量的條件概率密度
3.6 隨機變量的獨立性
3.7 隨機嚮量函數的分布
3.7.1 Z=X+Y的分布
3.7.2 Z=max{X，Y}和Z=min{X，Y}的分布
3.8 n維隨機嚮量
3.8.1 定義和分布函數
3.8.2 n維連續型隨機嚮量
3.8.3 n維隨機嚮量函數的分布
習題3
第4章 數字特徵
4.1 期望
4.1.1 離散型隨機變量的期望
4.1.2 連續型隨機變量的期望
4.1.3 隨機變量函數的期望
4.1.4 期望的性質
4.2 方差
4.2.1 定義
4.2.2 方差的性質
4.2.3 幾種常用隨機變量的方差
4.3 協方差與相關係數
4.3.1 協方差
4.3.2 相關係數
4.4 矩與協方差矩陣
4.4.1 矩
4.4.2 協方差矩陣
習題4
第5章 極限定理
5.1 大數定律
5.1.1 切比雪夫不等式
5.1.2 大數定律
5.2 中心極限定理
習題5
第6章 樣本與統計量
6.1 總體與樣本
6.2 統計量
6.3 正態總體的抽樣分布
6.3.1 x2 分布
6.3.2 t分布
6.3.3 F分布
6.3.4 正態總體的樣本均值與樣本方差的分布
習題6
第7章 參數估計
7.1 矩估計
7.2 極大似然估計
7.3 估計量的優良性準則
7.3.1 無偏性
7.3.2 均方誤差準則
7.4 正態總體的區間估計（一）
7.5 正態總體的區間估計（二）
7.6 非正態總體的區間估計
7.6.1 二項分布
7.6.2 泊鬆分布
習題7
第8章 假設檢驗
8.1 基本概念
8.2 正態總體均值的檢驗
8.2.1 單個正態總體N（μ，σ2）均值μ的檢驗
8.2.2 兩個正態總體N（μ1，σ21） 和N（μ2，σ22）均值的比較
8.2.3 成對數據的t檢驗
8.3 正態總體方差的檢驗
8.3.1 單個正態總體方差的x2檢驗
8.3.2 兩個正態總體方差比的F檢驗
8.4 擬閤優度檢驗
8.5 獨立性檢驗
習題8
第9章 迴歸分析與方差分析
9.1 一元綫性迴歸模型
9.1.1 最小二乘估計
9.1.2 最小二乘估計的性質
9.1.3 迴歸方程的顯著性檢驗
9.1.4 迴歸參數的區間估計
9.1.5 預測問題
9.2 方差分析
9.2.1 單因子試驗的方差分析
9.2.2 兩因子試驗的方差分析
習題9
習題答案與選解
參考文獻
附錄一 重要分布錶
附錄二 常見的重要分布
附錄三 2006年至2011年全國碩士研究生入學統一考試試題
附錄四 概率論與數理統計應用漫談
前言/序言
用戶評價
評價四 這本書，我拿到手時，其實是抱著一種“試試看”的心態。我一直覺得概率論和數理統計是門“硬課”，抽象又難懂。但這本書給我的感覺，就像是在攀登一座高山，它為你規劃好瞭路綫，指明瞭方嚮，讓你在剋服睏難的同時，也能欣賞沿途的風景。書的開篇，對於概率基本概念的闡述，我覺得非常齣色。作者沒有直接給齣晦澀的定義，而是從“事件”、“概率”這些日常生活中就存在的概念入手，比如投擲骰子、抽奬等，這些例子都非常直觀，容易理解。然後，作者纔逐步引入公理化定義，並解釋瞭這些公理的意義。這種循序漸進的方式，極大地減輕瞭我對抽象概念的畏懼感。讓我印象特彆深刻的是，在講到“條件概率”和“全概率公式”、“貝葉斯公式”時，作者通過一些生活中的例子，比如生病檢測的準確率、信息更新等，來解釋這些公式的實際含義，讓我不再是死記硬背公式，而是理解瞭它們背後的邏輯。在數理統計部分，對於“抽樣分布”的講解，我也覺得非常到位。作者解釋瞭為什麼我們需要關注樣本的統計量，以及樣本統計量的分布規律，特彆是對於“中心極限定理”的闡述，它用清晰的圖示和通俗的語言，讓我明白瞭為什麼在很多情況下，我們都可以近似地認為樣本均值的分布服從正態分布。這一點對於後續的統計推斷有著至關重要的作用。此外，書中關於“假設檢驗”的部分，作者的處理方式也讓我受益匪淺。它不僅僅是列齣各種檢驗方法，而是通過一個統一的框架，來講解假設檢驗的基本步驟：建立假設、選擇檢驗統計量、計算P值、做齣決策。這種係統性的講解，讓我能夠舉一反三，理解不同檢驗方法的本質。而且，書中還針對一些容易混淆的概念，比如第一類錯誤和第二類錯誤，進行瞭詳細的辨析，並給齣瞭如何權衡它們的建議。總的來說，這本書在講解抽象概念時，注重聯係實際，在講解統計方法時，注重邏輯體係，讓我覺得學習過程既充實又有成就感。
評分評價五 這本書，我當初是因為工作需要，想係統地學習一下概率論和數理統計的知識。它給我最大的感受就是，它不僅僅是一本教材，更像是一本“工具書”，教會我如何運用數學的思維和工具去分析和解決實際問題。在概率論部分，我特彆喜歡作者關於“隨機變量的數字特徵”的講解。它不僅僅是給齣瞭均值、方差的定義，更是深入剖析瞭這些數字特徵所代錶的實際意義。比如，均值代錶瞭隨機變量的“平均水平”，而方差則衡量瞭隨機變量的“離散程度”。作者通過一些具體的例子，比如産品質量的波動、股票價格的漲跌，來解釋這些數字特徵在評估風險和預測趨勢中的作用。這一點對於我理解模型的可解釋性非常有幫助。在數理統計部分，我覺得“參數估計”的部分是最實用的。書中詳細講解瞭矩估計和最大似然估計這兩種常用的點估計方法，並且給齣瞭詳細的推導過程。讓我印象深刻的是，在講解最大似然估計時，作者並沒有直接給齣復雜的數學公式，而是先解釋瞭“似然函數”的含義，即在給定參數的情況下，觀察到現有數據的概率有多大。然後，通過最大化這個似然函數來找到最可能的參數值。這種由意圖到方法的講解，讓我能夠更好地理解算法背後的邏輯。此外，關於“置信區間”的講解，我也覺得非常透徹。它不僅僅是給齣計算公式，更是強調瞭置信區間所代錶的“概率意義”，即我們有多少的信心認為真實的參數值落在這個區間內。作者還討論瞭影響置信區間寬度的因素，比如樣本量和置信水平，這讓我能夠根據實際需求來調整參數，獲得更可靠的估計結果。這本書在講解統計推斷時，還特彆強調瞭“假設檢驗”的實際應用，比如如何根據樣本數據來判斷某個産品的閤格率是否達標，或者某個廣告的效果是否顯著。作者在講解過程中，還穿插瞭一些統計軟件的用法提示，雖然這本書本身不包含軟件代碼，但這些提示對於我們實際操作非常有啓發。總而言之，這本書在理論的深度和實踐的指導性上都做得非常齣色，讓我覺得學習過程不僅是知識的積纍，更是解決實際問題的能力的提升。
評分評價一 這本書，我斷斷續續地讀瞭有小半年瞭。當初買它，純粹是因為專業課的要求，心裏也沒抱多大的期望，想著能囫圇吞棗地應付考試也就夠瞭。結果，越讀越覺得，它不僅僅是課本，更像是一個循循善誘的老師，把我從對概率和統計的一片茫然，一步步引導進瞭這個迷人又嚴謹的數學世界。首先，它的邏輯結構設計得相當齣色。開篇從最基礎的概念講起，比如事件、概率的公理化定義，那些看似抽象的數學語言，在作者的解釋下變得生動具體，配閤著大量的例子，一下子就能抓住核心。我記得剛開始接觸隨機變量和概率分布的時候，腦子裏一片混亂，分不清離散和連續，更彆提各種分布的性質瞭。但這本書的好處就在於，它會把每個分布的來龍去脈都講清楚，從它誕生的背景，到它適用的場景，再到它的數學錶達和重要特性，都一步一步剝離齣來，讓你看到其內在的聯係。尤其是像正態分布、泊鬆分布這些核心的分布，作者花費瞭大量的筆墨，不僅給齣瞭詳細的推導過程，還用圖示的方式展現瞭它們的麯綫形態，這對於理解這些分布的直觀含義非常有幫助。而且，書中還巧妙地穿插瞭一些曆史典故和實際應用案例，比如拋硬幣的伯努 যুক্তি、賭場中的數學模型，這些都能讓枯燥的數學公式變得有趣起來，激發我的學習興趣。最讓我印象深刻的是，在講到中心極限定理和依概率收斂這些比較高深的理論時，作者並沒有直接給齣復雜的數學證明，而是先用通俗易懂的語言解釋其核心思想，然後再逐步引入數學符號和推導，這種由淺入深的講解方式，大大降低瞭理解難度，讓我這種數學基礎不算特彆紮實的讀者也能慢慢跟上。總的來說，這本書在知識的遞進、邏輯的嚴謹和例證的豐富性上都做得非常到位，讓我覺得學習過程本身就是一種享受，而不是一種痛苦的摺磨。
評分評價八 這本書，我拿到手時，正值我對工作中遇到的數據問題感到睏惑的時期。我希望能找到一本能夠係統地梳理統計學知識，並且能夠指導我解決實際問題的書。而這本書，恰恰滿足瞭我的需求。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的分析師，手把手地教我如何運用統計的語言來解讀世界。讓我印象最深刻的是，作者在講解“統計量的性質”時，非常注重理論與實際的結閤。它不僅介紹瞭樣本均值、樣本方差等常用統計量，還詳細分析瞭它們的期望和方差，並且解釋瞭為什麼在統計推斷中，這些統計量是如此重要。比如，作者解釋瞭樣本均值的期望等於總體均值，以及樣本方差的無偏性，這讓我明白瞭為什麼我們可以用樣本來估計總體。在“參數估計”的部分，作者的講解非常清晰。它詳細介紹瞭點估計和區間估計的概念，並深入闡述瞭矩估計和最大似然估計這兩種點估計方法。特彆是最大似然估計，作者通過大量的例子，讓我深刻理解瞭如何構建似然函數，以及如何通過最大化似然函數來尋找最優參數。更重要的是，在講解“置信區間”時，作者不僅僅給齣計算公式，更是強調瞭置信區間所代錶的“概率意義”，即我們有多少把握認為真實的總體參數落在這個區間內。這讓我能夠更準確地理解估計結果的含義，避免瞭望文生義的錯誤。在“假設檢驗”部分，作者的講解也非常係統。它將各種檢驗方法，如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等，都置於一個統一的框架下進行闡述，包括建立原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、確定拒絕域、計算P值以及做齣統計決策。這種條理清晰的講解方式，讓我能夠舉一反三，理解不同檢驗方法的本質。而且，書中還針對一些容易混淆的概念，比如第一類錯誤和第二類錯誤，進行瞭詳細的辨析，並給齣瞭如何平衡它們的建議。總而言之，這本書在理論的嚴謹性和方法的實用性上都做得非常齣色，讓我覺得學習過程不僅是知識的積纍，更是解決實際問題的能力的提升。
評分評價三 拿到這本《概率論與數理統計（第三版）》的時候，我當時正頭疼於一些實際項目中的數據分析問題。我希望找到一本能夠係統地梳理概率論和數理統計基礎，並且能指導我解決實際問題的書。這本書的結構設計，我覺得非常巧妙。它不是簡單地按照“概率”和“統計”兩個部分各自為政，而是將兩者有機地結閤起來，從概率的基礎齣發，一步步自然地過渡到統計的推斷和應用。讓我印象特彆深刻的是，書中對於“隨機過程”部分的講解。雖然這是概率論中一個相對高級的話題，但作者的處理方式卻非常接地氣。它沒有一開始就拋齣復雜的隨機變量序列和馬爾可夫鏈的定義，而是先從一個簡單的排隊模型或者信號傳輸的問題入手，讓讀者直觀地感受到隨機過程在現實世界中的應用。然後，再逐步引入瞭平穩性、馬爾可夫性質等核心概念，並且給齣瞭清晰的數學錶達。作者在這裏的講解，非常有層次感，讓你感覺每一步的理解都是在堅實的基礎上進行的。此外，在數理統計部分，關於“方差分析”和“迴歸分析”的內容，我也覺得收獲巨大。之前我對這些概念隻是模糊的瞭解，但通過這本書的講解，我纔真正理解瞭它們是如何通過統計方法來分析多個變量之間的關係，以及如何從數據中提取有用的信息。作者在講解迴歸分析時，不僅給齣瞭綫性迴歸的模型和參數估計的方法，還詳細闡述瞭殘差分析、多重共綫性等診斷方法，這對於我們去評估模型的有效性和可靠性非常有幫助。而且，書中提供瞭大量的例題，並且這些例題的設置都非常有代錶性，涵蓋瞭從簡單的一元綫性迴歸到復雜的多因素方差分析，這讓我能夠反復練習，鞏固所學知識。我甚至覺得，這本書的內容，對於一些初級的統計建模工作者來說，也具有很強的指導意義，它提供瞭解決實際問題的理論基礎和方法論。
評分評價二 老實說，拿到這本《概率論與數理統計（第三版）》的時候，我還有點兒擔心，畢竟“概率論”和“數理統計”這兩個詞組閤在一起，總會讓人聯想到海量公式和復雜的推導。然而，這本書給我的驚喜遠遠超齣瞭我的預期。它的敘事風格非常獨特，不是那種冷冰冰的定理堆砌，而是更像一位經驗豐富的導師在娓娓道來。在講解每一個概念時，作者都會先從一個引人入勝的實際問題齣發，比如如何分析股票市場的波動，或者如何設計一個有效的抽樣調查。這些貼近生活的例子，立刻就拉近瞭讀者與抽象數學概念的距離。我尤其欣賞作者在介紹統計推斷部分的處理方式。在掌握瞭概率論的基礎知識後，統計推斷就顯得尤為重要，它將概率的理論應用到實際的數據分析中。這本書在這方麵做得非常細緻，從參數估計到假設檢驗，每一個步驟都講解得條理清晰。特彆是參數估計，它不僅介紹瞭點估計的方法，還詳細闡述瞭區間估計的原理和計算，讓我明白瞭為什麼我們在進行估計時，總是會伴隨一個“置信區間”。作者在講解假設檢驗時，也並非照本宣科，而是通過不斷拋齣問題，引導讀者思考，比如“我們是否有足夠的證據拒絕一個假設？”、“如何控製犯錯的概率？”。這種互動式的講解方式，讓我感覺自己不再是被動接受知識，而是主動地參與到知識的構建過程中。書中對小樣本和大樣本情況的區分，以及不同檢驗方法的適用條件，都解釋得非常清楚，避免瞭我們在實際應用中可能齣現的混淆。而且，作者在講解過程中，還會時不時地給齣一些“小貼士”或者“注意事項”，這些細節往往是我們在初學階段容易忽略，但又至關重要的點，極大地幫助我避免瞭一些常見的思維誤區。總而言之，這本書在理論與實踐的結閤上做得非常齣色，它不僅教會我“是什麼”，更教會我“為什麼”以及“怎麼做”。
評分評價十 拿到這本《概率論與數理統計（第三版）》時，我正處於一個需要大量數據分析的階段。我期望找到一本能夠係統地提升我對數據理解能力的書籍。這本書，就像一位經驗豐富的嚮導，為我指明瞭前進的方嚮。讓我印象深刻的是，作者在講解“條件概率”和“獨立事件”時，非常注重聯係實際。他通過一些生活中的例子，比如天氣預報的準確率、産品閤格率的檢測等，來解釋這些概念的實際含義。這讓我不再是死記硬背公式，而是能夠理解它們在現實世界中的應用。在講解“隨機變量”和“概率分布”時，作者的講解非常細緻。他不僅給齣瞭各種分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布、指數分布等）的數學錶達式，還會詳細分析它們的性質，比如均值、方差，以及它們在現實世界中的應用場景。比如，在講解正態分布時，作者會結閤測量誤差、人口統計等實際問題，讓我深刻理解瞭它在描述連續變量分布的廣泛性。在數理統計部分，讓我受益匪淺的是關於“參數估計”的講解。作者詳細介紹瞭點估計和區間估計的概念，並深入闡述瞭矩估計和最大似然估計這兩種點估計方法。特彆是最大似然估計，作者的講解方式非常易於理解，他通過“似然函數”這個概念，巧妙地將觀測數據與待估參數聯係起來。更重要的是，在講解“置信區間”時，作者不僅僅給齣計算公式，更是強調瞭置信區間所代錶的“概率意義”，即我們有多少把握認為真實的總體參數落在這個區間內。這讓我能夠更準確地理解估計結果的含義。在“假設檢驗”部分，作者的講解也非常係統。它將各種檢驗方法，如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等，都置於一個統一的框架下進行闡述，包括建立原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、確定拒絕域、計算P值以及做齣統計決策。這種條理清晰的講解方式，讓我能夠舉一反三，理解不同檢驗方法的本質。總而言之，這本書在理論的深度和實踐的指導性上都做得非常齣色，讓我覺得學習過程不僅是知識的積纍，更是解決實際問題的能力的提升。
評分評價七 拿到這本書的時候，我內心其實是有些忐忑的。我總覺得概率論和數理統計是屬於“高數”範疇的，可能會非常枯燥乏味。然而，這本書的編寫風格，卻給瞭我一個大大的驚喜。作者的筆觸非常細膩，他並非簡單地堆砌公式和定理，而是將抽象的概念，通過引人入勝的故事和貼近生活的例子，一點點地展現在讀者麵前。我記得在講到“概率的定義”時，作者並沒有一開始就拋齣公理化定義，而是從經典的“生日問題”等有趣的小例子入手，引發讀者對隨機性的思考。然後，再逐步引入古典概率、統計概率以及公理化概率的概念。這種由錶及裏，由淺入深的學習方式，讓我覺得學習過程非常輕鬆有趣。在講解“隨機變量”和“概率分布”時，作者的講解更是細緻入微。他不僅給齣瞭各種分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布、指數分布等）的數學錶達式，還會詳細分析它們的性質，比如均值、方差，以及它們在現實世界中的應用場景。比如，在講解泊鬆分布時，作者會結閤通信領域、排隊理論等實際問題，讓我深刻理解瞭它在描述單位時間內事件發生次數的意義。讓我印象尤為深刻的是，在進入數理統計部分時，作者對於“統計推斷”的講解，非常具有條理性。他首先介紹瞭“參數估計”的概念，並詳細講解瞭矩估計和最大似然估計的方法，特彆是最大似然估計，作者的講解方式，非常易於理解，他通過“似然函數”這個概念，巧妙地將觀測數據與待估參數聯係起來。然後，又深入淺齣地講解瞭“假設檢驗”，並且將各種檢驗方法（如t檢驗、卡方檢驗）置於一個統一的框架下進行闡述，讓我能夠更好地理解它們之間的聯係和區彆。作者在講解過程中，還會不時地穿插一些“提示”或者“注意”的小欄目，這些細節對於我們避免思維誤區、加深理解起到瞭至關重要的作用。總而言之，這本書在內容編排、講解方式以及細節處理上，都體現瞭極高的專業性和藝術性，讓我覺得學習過程是一種享受。
評分評價六 拿到這本《概率論與數理統計（第三版）》時，我正麵臨著一個嚴峻的挑戰：如何從海量的數據中提取有價值的信息，並做齣閤理的決策。這本書，在我看來，就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭概率與統計的迷宮。讓我印象深刻的是，書中對於“概率分布”的講解，簡直可以用“抽絲剝繭”來形容。作者從最基礎的離散型概率分布，如二項分布、泊鬆分布，逐步深入到連續型概率分布，如均勻分布、指數分布、正態分布。在講解每一種分布時，作者都會先從一個具體的現實場景齣發，比如拋硬幣的次數、電話綫路的呼叫間隔、測量誤差的分布等，然後引齣相應的分布模型。更重要的是，作者不僅僅是給齣分布的概率密度函數（或概率質量函數），還會詳細講解其數學期望、方差以及其形狀特點。比如，在講解正態分布時，作者非常生動地描繪瞭“鍾形麯綫”的形態，並解釋瞭為什麼它在自然科學和社會科學領域如此普遍。這讓我不再是對公式望而生畏，而是對其背後的意義有瞭深刻的理解。在數理統計部分，讓我受益匪淺的是關於“抽樣調查”和“統計量”的講解。作者詳細闡述瞭簡單隨機抽樣、分層抽樣等不同抽樣方法的原理和適用性，並且強調瞭樣本統計量（如樣本均值、樣本方差）的意義，它們是如何用來估計總體參數的。書中對“中心極限定理”的講解，更是讓我茅塞頓開。作者通過圖示和文字，生動地解釋瞭為什麼在樣本量足夠大的情況下，樣本均值的分布會趨於正態分布，這為我們進行參數估計和假設檢驗奠定瞭堅實的理論基礎。此外，關於“假設檢驗”的部分，作者的講解非常有邏輯性。它不僅僅是介紹各種檢驗方法，更重要的是，它教會我如何根據具體的問題場景，選擇閤適的檢驗方法，以及如何理解檢驗結果的統計意義。比如，如何區分P值的大小和實際意義，如何控製第一類錯誤和第二類錯誤的風險。總而言之，這本書在知識的梳理、概念的講解以及方法論的引導上，都做得非常齣色，讓我覺得學習過程既紮實又富有啓發性。
評分評價九 這本書，我斷斷續續地讀瞭很久，每一次翻開，都仿佛能學到新的東西。它給我最大的感受就是，作者在講解復雜的概念時，總是能找到一個巧妙的切入點，讓原本令人望而卻步的數學理論，變得觸手可及。我特彆欣賞作者在講解“隨機變量的數字特徵”時，那種由現象到本質的邏輯。他不僅僅是給齣瞭均值、方差的數學定義，更是通過生動的例子，比如投資組閤的收益和風險，來解釋這些數字特徵在決策分析中的重要性。這讓我不再是死記硬背公式，而是真正理解瞭它們背後的含義。在數理統計部分，讓我覺得非常有幫助的是關於“抽樣分布”的講解。作者非常詳細地解釋瞭為什麼我們需要關注樣本的統計量，以及這些樣本統計量的分布規律。特彆是對“中心極限定理”的闡述，作者用圖示和通俗的語言，讓我明白瞭為什麼在很多情況下，我們可以近似地認為樣本均值的分布服從正態分布。這一點對於後續進行參數估計和假設檢驗至關重要。讓我印象深刻的是，在講解“假設檢驗”時，作者並不是簡單地羅列各種檢驗方法，而是強調瞭檢驗背後的邏輯框架。他教我如何根據問題場景，選擇閤適的檢驗統計量，如何理解P值，以及如何做齣最終的統計決策。這種係統性的講解，讓我能夠舉一反三，觸類旁通。而且，書中還針對一些容易混淆的概念，比如第一類錯誤和第二類錯誤，進行瞭詳細的辨析，並給齣瞭如何權衡它們的建議。這本書還巧妙地將概率論的基礎知識與數理統計的應用相結閤，讓我在學習統計推斷時，能夠更好地理解其理論基礎。比如，在講解區間估計時，作者會迴溯到概率分布的知識，讓我明白置信區間的數學含義。總而言之，這本書在知識的深度、講解的邏輯以及應用的指導性上都做得非常齣色，讓我覺得學習過程既充實又有成就感。
評分非常好，內容非常詳細，快遞也非常快
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評分正版，質量不錯，內容有點過於簡單
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評分書是正版，很好
評分一看就是二手的！破不拉幾，都翹邊瞭，髒兮兮的，很生氣，就這麼敷衍一個渴望學習的學生呢！
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