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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040215076

商品编码：10214565592

bm006854

概率论与数理统计(第4版)+习题指南+工程数学:线性代数(第5版)+习题 4本

9787040238969定价：34.7元 9787040238983定价：28.5元 9787040212181定价：15.1元 9787040215076定价：18.9元

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>>概率论与数理统计(第4版)

• 出版社: 高等教育出版社; 第4版 (2010年10月1日)
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• 平装: 414页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 7040238969, 9787040238969
• 条形码: 9787040238969
• 商品尺寸: 22.6 x 18.4 x 1.6 cm
• 商品重量: 522 g

  目录

  第四版前言
  第三版前言
  第二版前言
  d一章 概率论的基本概念
  1 随机试验
  2 样本空间、随机事件
  3 频率与概率
  4 等可能概型（古典概型）
  5 条件概率
  6 独立性
  小结
  习题
  
  第二章 随机变量及其分布
  1 随机变量
  2 离散型随机变量及其分布律
  3 随机变量的分布函数
  4 连续型随机变量及其概率密度
  5 随机变量的函数的分布
  小结
  习题
  
  第三章 多维随机变量及其分布
  1 二维随机变量
  2 边缘分布
  3 条件分布
  4 相互独立的随机变量
  5 两个随机变量的函数的分布

• 。。。。。

  >>概率论与数理统计习题全解指南(浙大?第4版)

• 出版社: 高等教育出版社; 第1版 (2008年6月1日)
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• 平装: 291页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 7040238985, 9787040238983
• 条形码: 9787040238983
• 商品尺寸: 22.6 x 17 x 1.2 cm
• 商品重量: 381 g

  目录

  d一章 概率论的基本概念 
  第二章 随机变量及其分布 
  第三章 多维随机变量及其分布 
  第四章 随机变量的数字特征 
  第五章 大数定律及中心极限定理 
  第六章 样本及抽样分布 
  第七章 参数估计 
  第八章 假设检验 
  第九章 方差分析及回归分析 
  第十二章 随机过程及其统计描述 
  第十三章 马尔可夫链 
  第十四章 平稳随机过程 
  第十五章 选做习题

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  >>线性代数附册学习辅导与习题全解(同济?第5版)

• 出版社: 高等教育出版社; 第1版 (2007年6月1日)
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• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 9787040215076, 7040215071
• 条形码: 9787040215076
• 商品尺寸: 22.4 x 16.4 x 1 cm
• 商品重量: 259 g >

  目录

  d一章 行列式
  第二章 矩阵及其运算
  第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
  第四章 向量组的线性相关性
  第五章 相似矩阵及二次型
  第六章 线性空间与线性变换
  自测题一
  自测题二

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  >>工程数学:线性代数(第5版) 

  • 出版社: 高等教育出版社; 第5版 (2007年5月1日)
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  • 平装: 164页
  • 语种： 简体中文
  • 开本: 16
  • ISBN: 9787040212181, 7040212188
  • 条形码: 9787040212181
  • 商品尺寸: 22.2 x 16.6 x 0.8 cm
  • 商品重量: 240 g

    目录

    d一章 行列式
    1 二阶与三阶行列式
    2 全排列及其逆序数
    3 n阶行列式的定义
    4 对换
    5 行列式的性质
    6 行列式按行(列)展开
    7 克拉默法则
    习题
    
    第二章 矩阵及其运算
    1 矩阵
    2 矩阵的运算
    3 逆矩阵
    4 矩阵分块法
    习题二
    
    第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
    1 矩阵的初等变换
    2 矩阵的秩
    3 线性方程组的解
    习题三
    
    第四章 向量组的线性相关性
    1 向量组及其线性组合

  • 。。。。。。

《概率论与数理统计（第4版）》 本书深入浅出地阐述了概率论与数理统计的基本概念、理论和方法。全书共分十八章，内容涵盖了随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量、数理统计的基本原理、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析等核心知识点。 在概率论部分， 我们首先从随机现象的普遍性出发，引入了样本空间、事件、概率等基本概念，并详细阐述了概率的基本性质、条件概率、独立性以及全概率公式、贝叶斯公式等重要定理。接着，我们深入探讨了随机变量的概念，区分了离散型和连续型随机变量，并详细介绍了它们的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等。特别地，我们对正态分布及其性质进行了详尽的讲解，因为它在自然科学和社会科学中具有极为广泛的应用。 随后，本书引入了多维随机变量的概念，包括联合分布、边缘分布、条件分布以及随机变量函数的分布。随机变量的数字特征，如期望、方差、协方差等，也得到了系统性的介绍，并阐述了它们在刻画随机变量性质中的重要作用。切比雪夫不等式和中心极限定理是概率论中的核心理论，本书不仅给出了严谨的证明，还着重探讨了它们在理论推导和实际应用中的意义，特别是中心极限定理对于理解大数定律和统计推断的奠基性作用。 在数理统计部分， 本书从数据分析和推断的角度出发，强调了统计推断的逻辑和方法。我们首先介绍了总体、样本、统计量等基本概念，以及抽样分布的重要性。样本均值、样本方差的分布等是统计推断的基础，本书对此进行了详细的讲解。 接着，本书详细阐述了参数估计的理论和方法。点估计部分，我们介绍了矩估计法和最大似然估计法，并讨论了估计量的优良性判别准则，如无偏性、有效性、一致性等。区间估计部分，我们重点介绍了置信区间的概念和构造方法，包括针对均值、方差、比例等参数的置信区间的求解。 假设检验是数理统计中的另一核心内容。本书系统地介绍了假设检验的基本思想、步骤和常用方法。我们详细讲解了关于均值、方差、比例的单样本和双样本检验，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。此外，我们还引入了非参数检验，以应对参数检验的某些局限性。 为进一步拓宽统计推断的应用范围，本书还专门开辟了专门的章节介绍方差分析和回归分析。方差分析是研究多个样本均值之间是否存在显著差异的一种重要统计方法，本书介绍了单因素和多因素方差分析。回归分析则着重于研究变量之间的线性关系，包括一元线性回归和多元线性回归的建模、参数估计、显著性检验以及预测。 此外，本书还对时间序列分析进行了初步介绍，为读者理解和分析具有时间依赖性的数据提供了入门方法。 本书在编写过程中，注重理论的严谨性和方法的实用性相结合，力求使读者在掌握基本理论的同时，也能了解统计方法的实际应用。通过大量的例题和习题，读者可以巩固所学知识，培养分析和解决实际统计问题的能力。本书适合作为高等院校理工科、经济管理类及相关专业本科生的教材或参考书，也可供从事统计分析工作的专业人员参考。 《概率论与数理统计（第4版）习题指南》 本习题指南是与《概率论与数理统计（第4版）》教材配套的辅助读物。它旨在帮助读者更深入地理解和掌握教材中的理论知识，并提升解决实际问题的能力。 习题指南严格按照教材的章节顺序进行编排，每一章节都精心设计了大量不同难度和类型的习题。这些习题覆盖了教材中的所有重要概念、公式和定理，并涵盖了计算题、证明题、应用题等多种形式。 在概率论部分， 习题涵盖了从基本的概率计算，如事件的运算、条件概率的求解，到随机变量的分布及其数字特征的计算。读者将有机会通过练习题目，熟练掌握离散型和连续型随机变量的概率密度函数、累积分布函数以及期望、方差等计算。多维随机变量的联合分布、边缘分布、条件分布的求解，以及随机变量函数的分布的求法，也是习题的重点。关于中心极限定理和弱大数定律的应用，也设计了相关的练习题，以加深读者对这些重要极限定理的理解。 在数理统计部分， 习题指南提供了大量关于统计推断的练习。点估计部分，读者可以通过解题熟悉矩估计和最大似然估计的计算过程，并理解如何评价估计量的优劣。区间估计的习题则侧重于掌握各种参数（如均值、方差、比例）置信区间的构造和计算。假设检验的习题是重中之重，读者将有机会演练各种统计检验（如Z检验、t检验、卡方检验、F检验）的步骤，包括建立原假设和备择假设，计算检验统计量，以及根据临界值或p值作出决策。 此外，习题指南还包含大量关于方差分析和回归分析的练习题。通过对方差分析题目的练习，读者能够掌握如何比较多个样本均值，理解ANOVA表，并作出统计推断。回归分析的习题则强调如何建立回归模型，估计回归系数，检验模型的显著性，并进行预测。 本书的特色之一在于，对于每一章的习题，都提供了详细的解答和分析。解答部分不仅给出了最终答案，更重要的是，详细阐述了解题的思路、关键步骤以及可能用到的公式和定理。对于一些复杂的题目，还会提供多种解题方法的比较和讨论，帮助读者理解不同方法的适用性和优劣。 通过系统地完成本书中的习题，并认真研读解答，读者将能够： 加深对理论知识的理解： 在解决问题的过程中，理论知识不再是抽象的概念，而是转化为具体的计算和分析过程。 熟练掌握计算方法： 通过大量的计算练习，能够熟练运用各种统计公式和方法。 提升分析和解决问题的能力： 面对不同的统计问题，能够灵活运用所学知识，选择合适的统计方法进行分析和推断。 检验学习效果： 能够自我评估对教材内容的掌握程度，及时发现薄弱环节并加以弥补。 本习题指南是学习《概率论与数理统计（第4版）》不可或缺的辅助工具，对于希望扎实掌握统计学知识的读者来说，具有极高的参考价值。 《工程数学：线性代数（第5版）》 本书是高等院校理工科类专业“线性代数”课程的经典教材。第5版在继承前几版优良传统的基础上，根据教学改革和学科发展的需要，进行了修订和完善。全书共八章，内容系统、严谨，逻辑清晰，并特别注重理论联系实际，强调数学在解决工程问题中的应用。 在内容结构上， 本书从向量空间入手，逐步引入行列式、矩阵、线性方程组、向量空间、线性变换、特征值与特征向量等核心概念。 第一章“行列式” 详细介绍了行列式的定义、性质、计算方法以及克莱默法则。第二章“矩阵” 深入阐述了矩阵的运算、逆矩阵、分块矩阵以及矩阵的秩等概念，为后续内容的学习奠定基础。 第三章“线性方程组” 是本书的重要章节，系统介绍了线性方程组的解法，包括高斯消元法、初等行变换以及解的结构理论，并讨论了齐次和非齐次线性方程组的解的性质。 第四章“向量空间” 引入了向量空间的定义、子空间、基与维数、向量的坐标等概念，为理解更抽象的代数结构提供了框架。第五章“线性变换” 探讨了线性变换的定义、性质、矩阵表示以及与矩阵运算的联系。 第六章“特征值与特征向量” 是本书的另一核心章节，详细介绍了特征值、特征向量的定义、计算方法，以及矩阵的相似变换与对角化。对角化在许多工程问题的求解中至关重要。 第七章“二次型” 讨论了二次型的定义、矩阵表示、配方法、正定性判别以及二次型的标准型。二次型在优化问题、力学等领域有广泛应用。 第八章“线性代数在几何中的应用” 则将抽象的线性代数理论与具体的几何问题相结合，介绍了向量在欧几里得空间中的线性运算、二次曲线和二次曲面的方程等，生动地展示了线性代数在几何中的应用。 本书的教学特色主要体现在： 内容体系完备： 涵盖了线性代数课程的全部核心内容，理论阐述严谨。 循序渐进： 概念引入自然，由浅入深，便于学生理解和掌握。 强调计算与应用： 既有严谨的理论推导，也包含了大量的计算示例和工程应用背景，使学生理解数学工具的实际价值。 习题丰富： 每章都配有大量不同类型的习题，包括计算题、证明题和应用题，有助于巩固和深化理解。 数学语言规范： 使用标准的数学符号和表达方式，培养学生严谨的数学思维。 第5版在内容上，进一步优化了部分章节的表述，增强了例题的针对性和应用性。例如，在处理线性方程组时，更注重其在实际工程问题中的模型构建；在特征值与特征向量部分，增加了更多关于实际应用场景的介绍。 本书不仅是学习线性代数理论知识的优秀教材，也是培养学生数学思维、抽象能力和解决工程问题能力的有力工具。它适用于高等院校各专业本科生作为教材使用，也可作为考研、考博等相关考试的参考书。 《工程数学：线性代数（第5版）习题》 本习题集是与《工程数学：线性代数（第5版）》教材配套的练习册。它旨在帮助学生巩固和深化对教材内容的理解，熟练掌握线性代数的基本概念、理论和计算方法，并初步掌握运用线性代数知识解决工程实际问题的能力。 本习题集严格遵循教材的章节结构，每一章的习题都紧密围绕教材的教学内容展开。习题的类型丰富多样，涵盖了计算题、证明题、概念辨析题以及应用题，力求全面考察学生对知识的掌握程度。 在行列式和矩阵部分， 习题涵盖了行列式的计算、性质的应用、逆矩阵的求解、矩阵的秩的确定等。学生需要通过练习来熟练掌握这些基础的矩阵运算和概念。 关于线性方程组， 习题集提供了大量关于求解齐次和非齐次线性方程组的题目，包括使用高斯消元法、初等行变换等方法。学生将有机会练习判断方程组解的情况，并写出解的通解。 向量空间部分的习题 侧重于对子空间、基、维数、向量坐标等概念的理解和计算。学生需要通过练习来确定向量组的秩，找出向量空间的基，并掌握向量坐标的表示。 线性变换和特征值与特征向量 是本书的重点，习题集为这两个章节准备了大量的练习题。学生将需要计算线性变换的矩阵表示，求解特征值和特征向量，并掌握矩阵的对角化。对角化在许多实际问题中都有重要的应用，习题将引导学生理解其意义。 二次型部分的习题 涵盖了二次型的标准型、正定性判别等内容。学生需要掌握如何将二次型化为标准型，并能够判断二次型的正定性。 线性代数在几何中的应用 部分的习题，将抽象的代数概念与具体的几何图形联系起来。学生将有机会通过练习，理解如何用向量和矩阵来描述几何对象，例如计算向量的夹角、两点间的距离，以及处理二次曲线和二次曲面的方程。 本习题集的一个显著特点是，其大部分习题都经过精心设计，既有基础性的计算练习，也有具有一定挑战性的综合性题目。部分题目还引入了简化的工程背景，以帮助学生将抽象的数学理论与实际应用联系起来，培养学生运用数学工具解决工程问题的能力。 此外，本习题集还提供了详细的参考答案。对于一些计算量较大的题目或证明题，答案中会给出关键步骤或解题思路，便于学生对照检查，及时发现错误并理解正确的解题方法。 通过认真完成本习题集中的练习，并充分利用参考答案进行对照和反思，学生将能够： 牢固掌握线性代数的核心概念和理论。 熟练运用各种计算方法解决线性代数问题。 提升逻辑思维和数学推导能力。 初步了解线性代数在工程技术领域的应用。 本习题集是学习《工程数学：线性代数（第5版）》教材的理想补充，是学生在学习过程中提升解题能力、检验学习效果的必备工具。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直对“数学”这个词有点望而却步，觉得它枯燥、难懂，与我的专业似乎没什么关联。然而，这套书却彻底改变了我的看法。《线性代数》第五版，在讲解矩阵运算的时候，竟然穿插了关于计算机图形学和数据分析的例子，让我一下子就感受到了数学的魅力所在。原来那些看似复杂的公式，在实际应用中竟然能解决如此有趣的问题！书中的插图也很有特色，不像我以前看到的那些呆板的图，这里的图示更像是在“讲故事”，让我能更容易地理解抽象的数学概念。虽然有些地方我还需要反复琢磨，但整体感觉非常顺畅，没有那种“被数学抛弃”的无助感。我觉得这套书对于想拓展数学视野，了解数学在不同领域应用的读者来说，绝对是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，工作中经常需要处理大量数据，并且对算法的效率和优化有较高要求。因此，我一直在寻找一本能够系统性提升我数学功底的图书。《概率论与数理统计》第四版和《线性代数》第五版，这套组合拳打得非常漂亮。概率论部分，让我对数据的随机性、分布规律有了更深刻的理解，这对我进行数据建模和异常检测非常有帮助。数理统计的部分，则让我掌握了如何从样本数据中推断总体特征，这在A/B测试和模型评估方面至关重要。线性代数更是我的“宝藏”，矩阵运算、特征值分解等概念，是我理解很多机器学习算法，比如PCA（主成分分析）、SVD（奇异值分解）的基础。我特别欣赏的是，书中并没有回避数学的严谨性，但同时又注重联系实际应用，让我能清晰地看到理论知识如何转化为实际的工具。习题和配套指南的质量也很高，能够帮助我巩固和深化所学内容，并且在解决实际问题时提供思路。

评分☆☆☆☆☆

这次购买的图书真是太及时了！我是一名正在准备考研的学生，数学是我复习的重中之重。《概率论与数理统计》第四版的内容非常扎实，覆盖了考研数学中概率统计部分的绝大部分知识点。作者的叙述语言简洁明了，逻辑性强，对于一些关键概念的解释也深入浅出，比如对条件概率的理解，书中通过几个经典的例子，让我不再混淆。最重要的是，这本书的例题非常典型，很多都是历年真题的改编或者与真题风格相似，这对我来说是宝贵的实战演练资源。习题指南的配套也非常好，它不仅仅是给出答案，很多题目都有详细的解题思路和步骤，甚至会指出一些常见的错误点，这对于提高我的解题效率和准确性非常有帮助。我感觉这套书不仅帮助我复习了知识点，更重要的是培养了我分析问题、解决问题的数学思维能力。

评分☆☆☆☆☆

我最近在钻研《线性代数》第五版，这本书给我的感觉是严谨又不失灵动。一开始接触矩阵和向量，我总觉得有些抽象，但作者的讲解方式非常巧妙，他没有一开始就抛出一堆定义，而是从几何意义出发，通过向量的线性组合、空间张成的概念，让我逐渐建立起对线性空间的直观认识。到了行列式和矩阵的运算，书中也用了大量的图示和类比，比如用行列式表示面积或体积的伸缩比例，用矩阵乘法表示坐标系的变换，这些都极大地降低了理解难度。第五版相较于之前的版本，在一些章节的编排上做了优化，我感觉逻辑更加清晰了，尤其是在讲解特征值和特征向量的部分，终于找到了之前学习时的一些困惑的解答。习题部分同样是亮点，题目类型非常丰富，既有纯粹的计算题来巩固基本功，也有需要一定思考才能解决的综合题，让我能够全面地检验自己的掌握程度。我正在尝试用书中的知识去理解一些图像处理和数据压缩的基本原理，感觉离实际应用又近了一步。

评分☆☆☆☆☆

这套书真是让我大开眼界！我一直对数学在日常生活中的应用充满了好奇，而这几本书恰恰满足了我这种渴望。最让我惊喜的是，《概率论与数理统计》这本书，它不仅仅是枯燥的公式和定理堆砌，而是通过大量生动形象的例子，将抽象的概念变得触手可及。从生活中的抽奖、天气预报的准确性，到更深层次的金融风险分析，书中都给出了详实的解释。我尤其喜欢它对“大数定律”和“中心极限定理”的讲解，用非常直观的方式阐述了统计的强大力量，让我深刻理解了“平均”的意义以及随机事件背后隐藏的规律。习题指南的加入更是锦上添花，里面的题目设计得非常有层次感，从基础的概念巩固到综合的应用拓展，都为我提供了很好的练习机会。而且，它的解析也非常详细，很多时候我卡住的地方，看了解析后恍然大悟，这种学习过程的反馈感非常强。我感觉自己不再是被动地接受知识，而是真正地在与数学对话，去理解它、掌握它。