江苏省高等学校立项精品教材：概率统计与数据处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曹菊生，魏国强 著

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• 概率统计
• 数据处理
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• 统计学
• 数据分析
• 理工科
• 概率论

出版社： 苏州大学出版社

ISBN：9787811376296

版次：1

商品编码：10630359

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-01-01

页数：336

正文语种：中文

内容简介

　　 《概率统计与数据处理》是结合现代化教学和计算机软件应用手段及理科、工科、文科各专业的教学实际而编写的。书中涉及的内容丰富，包含了大量的实用方法，并将SAS软件与实例紧密结合，强调培养学生统计应用的实际操作能力，有很强的指导性和实用性，在方法的理论背景部分也进行了严谨的推导证明。《概率统计与数据处理》可以作为理科、工科、文科各专业的基础数学教材。
　　 全书分五个部分：第一部分为概率论（第1章至第4章），是后面应用部分的理论基础；第二部分为数理统计（第5章至第7章），重点阐述了参数估计和假设检验，并介绍了方差分析与回归分析这两个实用的统计方法；第三部分为试验设计与数据处理（第8章至第9章），介绍了主成分分析法和因子分析法、聚类分析和判别分析、正交试验设计和均匀设计；第四部分（第10章）介绍了一些基本理论和常见的几个随机过程，并着重讨论了马尔可夫链；第五部分（第11章）简单介绍了SAS统计软件。
　　 《概率统计与数据处理》在例题和习题的选择上尽量做到涉及工程技术、生物医学、经济管理、人文科学等各领域，以便更好地适应各专业的需要。

内页插图

目录

第1章 随机事件及其概率
1.1 随机事件
1.2 随机事件的概率
1.3 条件概率
1.4 独立事件及其概率

第2章 随机变量及其概率分布
2.1 随机变量及其概率分布函数
2.2 离散型随机变量的分布
2.3 连续型随机变量及其概率密度
2.4 随机变量函数的分布

第3章 多维随机变量及其分布
3.1 二维随机变量及其分布
3.2 随机变量的独立性
3.3 二维随机变量函数的分布
3.4 条件分布

第4章 随机变量的数字特征
4.1 数学期望
4.2 方差和矩
4.3 协方差和相关系数
4.4 大数定律与中心极限定理

第5章 统计估值
5.1 数理统计的基本概念
5.2 参数的点估计
5.3 参数的区间估计

第6章 假设检验
6.1 参数假设检验概述
6.2 正态总体参数的假设检验
6.3 非正态总体参数的假设检验
6.4 总体分布的假设检验

第7章 方差分析与回归分析
7.1 单因素试验的方差分析
7.2 双因素试验的方差分析
7.3 一元线性回归分析
7.4 多元线性回归分析

第8章 多指标统计分析
8.1 主成分分析法
8.2 因子分析法
8.3 聚类分析
8.4 判别分析

第9章 试验设计
9.1 正交试验设计
9.2 均匀设计

第10章 随机过程概论
10.1 随机过程的概念
10.2 随机过程的分布函数族和数字特征
10.3 随机过程的基本类型
10.4马尔可夫链

第11章 SAS统计分析软件入门
11.1 SAS视窗操作
11.2 SAS语言基础
11.3 SAS常用统计程序及含义表
附表
习题参考答案
参考文献

前言/序言

好的，这是一本关于概率论与数理统计的教材的简介，不包含您提到的特定教材内容： --- 《现代概率论与统计推断基础》 —— 理论深度与应用广度的完美结合 引言：在不确定性中寻找确定性 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心动力。然而，数据本身往往是嘈杂、不完整的，充满了不确定性。如何从海量信息中提炼出可靠的洞察？如何科学地评估风险与机遇？答案，就在概率论与数理统计的严谨框架之中。 《现代概率论与统计推断基础》旨在为读者提供一个全面、深入且兼具现代视野的概率论与数理统计的学习路径。本书不仅涵盖了经典理论的基石，更着重于将这些理论与当今数据科学、人工智能及工程实践紧密结合，培养读者运用数学语言理解和解决实际问题的能力。 第一部分：概率论——随机事件的精确描述 本书的第一部分致力于构建坚实的概率论基础，为后续的统计推断打下不可动摇的理论基石。 1. 概率论的公理化基础与集合论视角： 我们从现代概率论的公理系统出发，强调测度论的初步概念，如 $sigma$-代数和可测空间。这种严谨的数学构造，使读者能够清晰地理解随机现象的本质，超越传统频率解释的局限。重点阐述了概率的定义、性质及其在有限样本空间中的直观体现。 2. 随机变量与分布函数： 本书详细区分了离散型、连续型随机变量及其对应的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。我们深入探讨了分布函数的性质，并系统地介绍了关键的单变量分布，包括伯努利、二项、泊松、均匀、指数、正态分布等。特别强调了正态分布作为中心理论的重要性及其在实际建模中的广泛应用。 3. 联合分布、条件概率与随机变量的变换： 随机现象往往是相互关联的。本章深入剖析了多维随机变量的联合分布、边缘分布，以及概率论中最核心的工具之一——条件概率和期望。我们用大量的实例展示了贝叶斯定理在信息更新中的强大威力。此外，通过函数的分布变换（如雅可比行列式法），教授读者如何精确推导出复合随机变量的分布，为后续的统计量推导做准备。 4. 随机变量的矩、大数定律与中心极限定理： 矩（期望、方差、矩生成函数）是描述随机变量特征的关键。本书详细讨论了矩生成函数（MGF）在识别分布和推导矩方面的作用。理论的核心部分集中在大数定律（弱收敛与强大数定律），它们保证了样本均值收敛于总体均值。更为关键的是，本书详尽地推导和解释了中心极限定理（CLT），揭示了为什么正态分布在自然界和统计学中占据如此核心的地位。我们着重探讨了CLT在各种样本情形下的适用条件和局限性。 第二部分：数理统计——从样本到总体的推断 在掌握了描述随机性的工具后，第二部分将焦点转向如何利用有限的样本数据对未知总体参数进行科学推断。 5. 统计量与抽样分布： 本章将概率论知识转化为统计学的语言。我们定义了统计量（如样本均值、样本方差）的意义，并探讨了它们的抽样分布。重点分析了卡方分布、$t$ 分布和 $F$ 分布的来源、性质及其在方差分析和假设检验中的关键作用。 6. 参数估计：点估计理论： 如何用单个数值最好地估计总体参数？本书细致比较了主流的点估计方法： 矩估计法（Method of Moments, MoM）： 侧重于计算的简便性。 极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 强调基于观测数据的最大可能性的估计原则，详细推导了 MLE 的构造过程、渐近性质（无偏性、有效性和渐近正态性）。 估计量的优良性标准： 对无偏性、一致性、有效性和充分性等概念进行深入剖析，帮助读者理解不同估计方法的优势与权衡。 7. 参数估计：区间估计与置信区间： 点估计提供了最佳猜测，但区间估计提供了该猜测的可靠性范围。本书详细讲解了置信区间的构造原理，包括基于标准差已知/未知（使用 $t$ 分布）、大样本（使用正态近似）以及比例的置信区间的计算。强调了置信水平的统计学含义。 8. 假设检验基础与常用检验： 假设检验是统计推断的另一支柱。我们从 P 值、显著性水平 ($alpha$)、第一类和第二类错误的基本概念入手，确立了检验的决策框架。随后，系统介绍并推导了基于Z 检验、t 检验（单样本与双样本）的参数均值检验。此外，还包括方差的 $chi^2$ 检验，以及在非参数方法中的初步应用介绍。 第三部分：进阶主题与模型构建 为了拓展读者的应用视野，本书的第三部分引入了更复杂的数据分析工具。 9. 方差分析（ANOVA）与回归分析基础： 方差分析被系统地介绍为对多个样本均值进行比较的强有力工具，强调了分解总变异的概念。在简单线性回归部分，我们不仅推导了普通最小二乘法（OLS）的估计公式，更重要的是，深入探究了回归模型的统计性质，包括系数估计的无偏性和方差，以及模型拟合优度（$R^2$）的解释。 10. 统计计算与模拟方法： 在现代统计学中，解析解往往不足够。本章引入了模拟技术，特别是蒙特卡洛模拟，用以估计复杂分布的期望和概率。同时，对bootstrap（自助法）等重采样方法的原理和应用进行了详尽的说明，展示了如何利用计算资源增强估计和检验的稳健性。 本书特色 严谨而不失洞察力： 保持数学推导的严谨性，但每一步推导后都紧密联系实际背景，避免“为证明而证明”。 侧重统计思想： 强调随机性、变异性、不确定性这三大核心思想，帮助读者建立直觉。 丰富的实例和习题： 配备了大量精心设计的例题和难度递进的习题，涵盖了工程、金融、生物统计等多个领域，以巩固理论理解和应用能力。 清晰的逻辑脉络： 确保从概率论到统计推断，再到模型构建的过渡自然流畅，每一部分都是对前一部分知识的自然延伸和应用。 《现代概率论与统计推断基础》是为有志于深入理解数据科学原理、提升量化分析技能的理工科学生、研究生及工程技术人员量身打造的权威参考书。掌握本书内容，即是掌握了在复杂世界中进行科学判断的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将步入数据科学领域的研究生，概率统计和数据处理是我的核心技能之一，因此对教材的选择一直非常谨慎。在我的导师推荐下，我入手了这本《江苏省高等学校立项精品教材：概率统计与数据处理》。拿到书后，首先映入眼帘的是其严谨的学术风格和精美的排版，每一页都充满了知识的厚重感。我仔细阅读了其中关于参数估计和假设检验的章节，作者的讲解逻辑清晰，层层递进，从理论的提出到方法的应用，再到潜在的注意事项，都考虑得非常周全。书中大量的例题和习题，都具有代表性，并且难度适中，能够很好地检验学生对知识的掌握程度。我尤其欣赏的是，书中在介绍各种统计方法时，都会详细阐述其背后的统计学原理和假设条件，这对于我们进行科学研究至关重要，能够避免盲目套用公式。此外，本书在数据处理章节的实践性也让我印象深刻，它不仅介绍了各种数据分析工具的使用，还结合了实际应用场景，讲解如何从原始数据中提取有价值的信息，进行可视化展示，以及如何进行有效的统计建模。这使得本书既有理论深度，又有实践指导意义，是一本难得的优质教材。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满好奇的学生，我一直在寻找一本能够系统性地梳理概率统计知识，并且能指导我进行实际数据处理的书籍。在对比了市面上多本教材后，我最终选择了《江苏省高等学校立项精品教材：概率统计与数据处理》。拿到手后，这本书的质感就让我眼前一亮，纸张的厚度和印刷的清晰度都属于上乘。我特别看重教材内容的严谨性和实用性。翻阅目录，我发现它涵盖了概率论和统计推断的各个重要章节，并且专门辟出了数据处理的部分，这正是我迫切需要的。我尝试阅读了其中几个关于概率分布的章节，作者的讲解方式非常细腻，从基本定义到性质推导，再到各种常见分布的应用场景，都解释得鞭辟入里。我尤其欣赏的是，书中不仅仅是罗列公式和定理，更注重对这些数学工具的直观解释，并且辅以大量的图示和例子。比如，在讲解中心极限定理时，书中就通过模拟实验的方式，生动地展示了样本均值分布的规律，这比单纯的文字描述要深刻得多。此外，这本书在数据处理方面的讲解也让我眼前一亮，它不仅介绍了常用的统计软件操作，还结合了实际案例，指导读者如何进行数据清洗、探索性数据分析以及模型构建。这对于我这样希望将理论知识转化为实践技能的学生来说，无疑是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就听闻了，因为我身边有不少同学都在用，评价都相当不错。我最近正好需要补充一些这方面的知识，所以毫不犹豫地选择了它。拿到书的那一刻，我就被它简洁大气的封面设计吸引了。翻开书页，一股淡淡的油墨香扑鼻而来，这大概是爱书人特有的仪式感吧。我迫不及待地开始翻阅，首先映入眼帘的是目录，条理清晰，章节划分非常合理，从基础概念到高级应用，循序渐进，让人感觉学习过程会很顺畅。书中的排版也非常舒服，字体大小适中，行间距合理，阅读起来一点都不费眼。而且，我注意到书中的图表也非常丰富，各种曲线、柱状图、散点图等，都绘制得清晰美观，这对于理解抽象的统计概念来说，简直是太有帮助了。我特别喜欢它在一些关键概念的讲解部分，会穿插一些生动形象的比喻，或者是一些生活中的实际例子，这样就能把枯燥的理论变得鲜活起来，更容易被大脑吸收。而且，我之前学过一些相关的课程，但总觉得有些地方不够深入，这本书恰好弥补了我的不足，它在很多细节上都做了更深入的阐述，让我对某些概念有了全新的认识。总体来说，这本书给我的第一印象非常棒，充满期待！

评分☆☆☆☆☆

最近我开始学习一些关于机器学习的课程，发现概率统计是其中的基础。我搜索了很久，希望找到一本既能打好理论基础，又能指导实际操作的书。朋友推荐了这本《江苏省高等学校立项精品教材：概率统计与数据处理》，我抱着试试看的心态买了下来，没想到给我带来了巨大的惊喜。这本书的优点实在太多了，让我不知道从何说起。首先，它的内容非常全面，从最基础的概率论到进阶的统计推断，再到实际的数据处理方法，应有尽有。而且，每个章节的过渡都非常自然，不会让人感到突兀。我特别喜欢书中的一些案例分析，它们都来自于实际生活或科研场景，能够让我更好地理解抽象的理论知识是如何应用的。比如，在讲解回归分析的时候，书中就用了一个很贴切的例子，解释了如何用一个自变量来预测一个因变量，并且还深入分析了模型的优劣。这比那些只有公式的教材要实用得多。更让我惊喜的是，书中的语言非常生动有趣，即使是学习一些比较枯燥的概念，也不会让人感到乏味。我感觉这本书就像一位循循善诱的老师，总能在最恰当的时候给予我启发，让我对概率统计这个领域产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初选择这本书，很大程度上是出于对其“立项精品教材”的身份的信任。在接触到它之前，我对概率统计的印象一直是抽象、枯燥，甚至有些望而却步。但是，这本书给我的感觉完全不一样。它首先在外观设计上就给人一种专业且亲和的感觉，拿到手里沉甸甸的，让人觉得内容肯定很充实。当我开始阅读时，最让我惊喜的是它的语言风格。作者并没有采用那种高高在上的学术腔调，而是用一种非常平易近人的方式来讲解复杂的概念。即使是一些我之前觉得很难理解的统计量，通过作者的解释和引入的实际场景，也变得豁然开朗。我特别喜欢书中的一些“小贴士”或者“思考题”，它们总能在恰当的时候引导我深入思考，或者发现一些我之前忽略的细节。而且，这本书在理论推导的严谨性上做得相当不错，每一个公式、每一个定理的由来都讲解得清清楚楚，这对于想要扎实掌握基础知识的我来说，至关重要。我之前也看过一些网络上的教程，虽然速度快，但总感觉缺乏深度，容易“知其然不知其所以然”。而这本书则恰恰弥补了这一点，它让我真正理解了概率统计背后的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

读书可以提高能力。当我们在为做某道题作难时，当我们在为写一篇文章而发愁时，当我们在为讲话搜肠刮肚时，当我们在为创新技术到处翻阅资料时，我们方发出书到用时方恨少的感叹。读书可以让我们丰富我们的理论知识，丰富我们的业务知识，丰富我们的法律知识，丰富我们的处世经验，因此高尔基说：“书是了望世界的窗口”，“书是知识的源泉，是人类进步的阶梯”，要提高我们能力，就必须多读书。

评分☆☆☆☆☆

可以，别的地方没买到

评分☆☆☆☆☆

苏东坡曾写过一诗，其中有“读书喜见面，未饮春腹生”一句。把读书的好处讲得既含蓄又浅白。他读书如喝下腹中的美酒，暖融融的。这真是“腹有诗书气自华”呀！ 这样的好处是喜酒文人的独特感受。国学大师任继愈的爷爷对读书好处的比喻，那才叫一绝。任继愈小时候对爷爷让他读《三字经》、《论语》，也发出过为什么的疑问。爷爷让他用脏兮兮的提煤的篮子去打水。一而再，再而三，任继愈忙了一身汗，也打不到水。任继愈的爷爷让任继愈看看篮子发生了什么变化。任继愈说：“篮子变干净了，提手也变光了。” 他爷爷说：“读书有时就如篮子提水，看似没有效果，但让你变干净光亮了。” 读书能让人生有些光亮，也让人生之船有了续航力。 人生是一次航程，这个航程不一定要读书。但读书会使你人生之舟行得更直，走得更远。

评分☆☆☆☆☆

读书可以提高能力。当我们在为做某道题作难时，当我们在为写一篇文章而发愁时，当我们在为讲话搜肠刮肚时，当我们在为创新技术到处翻阅资料时，我们方发出书到用时方恨少的感叹。读书可以让我们丰富我们的理论知识，丰富我们的业务知识，丰富我们的法律知识，丰富我们的处世经验，因此高尔基说：“书是了望世界的窗口”，“书是知识的源泉，是人类进步的阶梯”，要提高我们能力，就必须多读书。

评分☆☆☆☆☆

读书可以明理。许多道理都是经过前人的总结后写在书本上的，我们可以通过学习，学到更多的为人处世的道理，学到更多的自己体会不到的真理，帮助你更好地看待万事万物，帮助你在自己人生的坐标上不出偏差，切实做到明礼诚信，遵纪守法，爱岗敬业，奉献社会，提高自己人生价值。

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很好，不错哦、、、

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读书可以明智。我们的智慧得来的途径有两个，一个是自己直接在社会实践中得到的，这是直接经验；另一个是自己通过学习，从书本中得到的，这是间接经验。事事都去从亲身体验中得到，恐怕一个人是不好办到的，一个人的精力有限，取得间接经验，往往是我们的捷径和必修课。事实证明，一个人要想取得更大的智慧，更多的还是多从书本上学来。书能让你变得更聪明，让你在困难面前找出最好的解决方法，帮助你走过一个更加美好充实的人生。

评分☆☆☆☆☆

很好，不错哦、、、

评分☆☆☆☆☆

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