具体描述
内容简介
《概率论与数理统计教程（第2版）》为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。全书共八章，前四章为概率论部分，主要叙述各种概率分布及其性质，后四章为数理统计部分，主要叙述各种参数估计与假设检验《概率论与数理统计教程（第2版）》的编写从实例出发，图文并茂，通俗易懂，注重讲清楚基本概念与统计思想，强调各种方法的应用，适合初次接触概率统计的读者阅读。全书插图100多幅，例题250多道，习题600余道
《概率论与数理统计教程（第2版）》可供高等学校数学类专业与统计学专业作为教材使用，亦可供其他专业类似课程参考，也适合自学使用
内页插图
目录
第一章 随机事件与概率1．1 随机事件及其运算
1．1．1 随机现象
1．1．2 样本空间
1．1．3 随机事件
1．1．4 随机变量
1．1．5 事件间的关系
1．1．6 事件间的运算
1．1．7 事件域
习题1．1
1．2 概率的定义及其确定方法
1．2．1 概率的公理化定义
1．2．2 排列与组合公式
1．2．3 确定概率的频率方法
1．2．4 确定概率的古典方法
1．2．5 确定概率的几何方法
1．2．6 确定概率的主观方法
习题1．2
1．3 概率的性质
1．3．1 概率的可加性
1．3．2 概率的单调性
1．3．3 概率的加法公式
1．3．4 概率的连续性
习题1．3
1．4 条件概率
1．4．1 条件概率的定义
1．4．2 乘法公式
1．4．3 全概率公式
1．4．4 贝叶斯公式
习题1．4
1．5 独立性
1．5．1 两个事件的独立性
1．5．2 多个事件的相互独立性
1．5．3 试验的独立性
习题1．5
第二章 随机变量及其分布
2．1 随机变量及其分布
2．1．1 随机变量的概念
2．1．2 随机变量的分布函数
2．1．3 离散随机变量的概率分布列
2．1．4 连续随机变量的概率密度函数
习题2．1
2．2 随机变量的数学期望
2．2．1 数学期望的概念
2．2．2 数学期望的定义
2．2．3 数学期望的性质
习题2．2
2．3 随机变量的方差与标准差
2．3．1 方差与标准差的定义
2．3．2 方差的性质
2．3．3 切比雪夫不等式
习题2．3
2．4 常用离散分布
2．4．1 二项分布
2．4．2 泊松分布
2．4．3 超几何分布
2．4．4 几何分布与负二项分布
习题2．4
2．5 常用连续分布
2．5．1 E态分布
2．5．2 均匀分布
2．5．3 指数分布
2．5．4 伽玛分布
2．5．5 贝塔分布
习题2．5
2．6 随机变量函数的分布
2．6．1 离散随机变量函数的分布
2．6．2 连续随机变量函数的分布
……
第三章 多维随机变量及其分布
第四章 大数定律与中心极限定理
第五章 统计量及其分布
第六章 参数估计
第七章 假设检验
第八章 方差分析与回归分析
附表
习题参考答案
参考文献
前言/序言
本书第一版发行以来各方面反应尚好，同行也提出了一些意见和建议，我们在教学中也发现了一些值得改进的地方。在高等教育出版社李蕊女士的鼓励下，我们着手修改教材，修改的重点放在概念和结论的叙述和解释上，目的是使学生易学、教师易教，从而更好地帮助学生能用随机观念和统计思想去思考问题和处理问题。第二版教材保留了第一版教材的体系，在内容上作了一些局部调整和改进。在概率论部分更强调了随机变量的设置和分布的概念，离散分布在古典概率的计算中出现，密度函数用动画形式在频率的稳定中形成，分位数是解概率不等式F（x）≤p不可或缺的概念。改写了分布的偏度与峰度，使之能更好地解释分布的形状。在极限定理中改变了叙述的次序，先讲随机变量序列的两种收敛性，随后简要介绍了复随机变量，引出特征函数，这使得大数定律和中心极限定理的叙述和证明更为自然。
在数理统计部分，我们把估计的各种评价标准分散在各种估计思想和方法中。在矩法估计中建立相合性，在无偏估计中强调有效性，在有偏估计中强调均方误差准则，在大似然估计中建立渐近正态性，并重视其渐近方差和EM算法。假设检验是统计学的精华部分，能否自如地运用假设检验是检阅一个学生是否真正理解了统计学原理的试金石，为此我们对假设检验部分作了大调整，在假设检验开始时就建立检验的p值，在随后的使用中，拒绝域与p值并重，哪个方便就使用哪个。此外，还增加了成对数据的比较、似然比检验的基本思想和几种基本的非参数检验方法。
第二版的习题仍按节设立，但有改、有增、有减，总量比第一版增加了100多道。
本书前四章仍由程依明负责修改，后四章仍由濮晓龙负责修改，全书由茆诗松统稿。我们几经阅读与讨论定下第二版书稿。本次修订得到广大教师与学生的关心和支持，在此表示感谢。由于水平所限，不当之处在所难免，还恳请广大教师和学生提出批评意见，我们将不断改进，与时俱进，把这项教材建设的工作做好。
用户评价
我拿到这本《概率论与数理统计教程（第2版）》时，感觉它就是一本“硬核”的学术著作。书的封面设计比较简洁，但沉甸甸的质感，就已经透露出它内容的厚重。我是一名对数据分析有着浓厚兴趣的在校学生，深知概率统计的重要性，所以带着一种“认真求学”的态度翻开了它。 书的开篇，作者就以一种非常系统和严谨的方式，介绍了概率论的基本概念，比如样本空间、事件、概率的定义和性质。我尤其喜欢作者在讲解概率的公理化定义时，那种层层递进的逻辑。他没有直接给出抽象的数学定义，而是先从直观的例子入手，然后逐步引导读者理解这些定义的必要性和科学性。 数理统计部分，我被“统计推断”的整个框架深深吸引。作者将“参数估计”和“假设检验”作为两大核心内容进行了详细讲解。在参数估计方面，我第一次真正理解了“点估计”和“区间估计”的区别，以及它们各自的优缺点。作者对“最大似然估计”的推导过程，虽然有些复杂，但讲解得非常细致，让我能够一步步地跟着完成，并且理解其核心思想。 在假设检验章节，我被作者严谨的逻辑所折服。他清晰地阐述了假设检验的五个基本步骤，并且对每一步的含义都进行了深入的剖析。我之前一直对“P值”的概念感到困惑，这本书通过生动的例子，让我明白了P值是用来衡量原假设成立的可能性，而不是备择假设。 我非常欣赏书中对一些经典概率分布的讲解。比如“正态分布”的章节，作者不仅给出了它的数学表达式，还详细阐述了它在自然界和工程领域中的广泛应用，以及它在统计学中的核心地位。这种理论与实际应用的结合，让我对所学知识有了更深刻的理解。 这本书的习题设计也让我印象深刻。它们数量众多，并且难度各异，能够很好地覆盖到该章的知识点。我尝试着去解答一些难题，这不仅锻炼了我的解题能力，也加深了我对书本内容的理解。 作者的语言风格非常学术，但又不会让人觉得难以理解。他总是能够用清晰、准确的语言来表达复杂的概念，并且注重逻辑的严谨性。 总的来说，这本书是一本非常优秀的概率论与数理统计教材。它内容全面，讲解深入，逻辑严谨。它为我学习概率统计提供了坚实的基础，也激发了我对这个领域的更深层次的探索。
评分我拿到这本书的时候，是抱着一种“试试看”的态度。我之前对概率统计了解不多，只知道它是统计学的基础，但具体内容和应用总感觉模模糊糊。这本书的书名听起来很“硬核”，但我抱着一种“不管怎样，先拿来读读看”的心态。 翻开书，首先吸引我的是它清晰的目录结构。每一个章节的标题都直指核心内容，让我对这本书的整体脉络有一个初步的了解。我从概率论的第一章开始，作者用一种非常平实的语言，介绍了“随机事件”和“概率”这两个基本概念。我喜欢作者在解释概率时，不仅仅是给出定义，而是通过一些生活中的例子，比如抛硬币、掷骰子，来帮助我理解概率的含义。 我感觉作者在编写这本书时，非常注重对概念的“可视化”。在讲解“随机变量”时，书中穿插了很多图示，比如概率质量函数、概率密度函数的图形，以及累积分布函数的曲线。这些图示让我对抽象的概率分布有了更直观的认识，能够更容易地分辨出离散型和连续型随机变量的区别。 数理统计的部分，我被“参数估计”的概念深深吸引。作者用通俗易懂的语言解释了什么是“参数”，以及为什么我们需要通过“统计量”来估计它。我尤其喜欢作者在讲解“最大似然估计”时，所采用的思路。他一步步地引导读者去思考，如何找到一个最优的估计值，让样本数据出现的可能性最大。 书中对“假设检验”的介绍也让我印象深刻。作者将整个过程分解为几个步骤，并且对每一步的含义都进行了详细的解释。我之前总是对“P值”感到困惑，不知道它到底代表什么。这本书通过具体的例子，让我理解了P值是如何衡量原假设的成立程度的。 我特别喜欢作者在讲解“回归分析”时，所采用的方法。他不仅仅是给出线性回归的公式，而是详细地解释了回归方程的意义，以及如何通过模型来预测变量之间的关系。书中还提到了一些多元回归的内容，虽然有些复杂，但作者的讲解让我对建立更复杂的统计模型有了一定的了解。 这本书的语言风格比较朴实，没有太多华丽的辞藻，但字里行间透着一种严谨。作者在解释每一个概念时，都力求清晰和准确。我感觉作者不是在“炫技”，而是真的在努力地把知识传达给读者。 我喜欢书中习题的设计。它们难度适中，并且覆盖了各个知识点。我尝试着做了一些习题，有些题目确实需要我花点时间去思考，但通过做题，我发现自己对书本内容的理解更加深入了。 我感觉这本书更像是一本“工具书”，它为我提供了一个学习概率统计的系统框架。它不是那种读完一遍就能“精通”的书，而是需要我反复地去查阅，去思考，去实践的书。 这本书让我对概率统计有了初步但深刻的认识。它让我明白，原来统计学并不是那么遥不可及，也不是那么枯燥无味。它是一种非常强大的分析工具，能够帮助我们理解数据背后的规律。
评分拿到这本《概率论与数理统计教程（第2版）》时，我抱着一种既期待又有点忐忑的心情。期待的是能在这个领域找到一本真正的好书，能够帮助我理解那些看似晦涩的数学概念；忐忑的是，毕竟是“第2版”，不知道内容会不会过于陈旧，或者是否更新得足够及时，毕竟科学发展日新月异。 翻开书页，首先映入眼帘的是那扑面而来的“学术范儿”。字体、排版，都透着一股严谨和专业。我不是数学系的科班出身，但作为一名需要与数据打交道的研究者，概率论和数理统计是绕不开的坎。我希望这本书能像一位耐心而资深的导师，带我一步步走进这个世界。 我从概率论部分开始阅读，从最基础的随机事件、概率的定义讲起。作者的语言风格相当沉稳，但又不失条理。他没有急于抛出复杂的公式，而是先从直观的角度解释“随机性”这个概念，然后逐步引入公理化定义。我特别欣赏书中对一些基本概率公式的推导过程，作者的处理非常细腻，每一个步骤都给出了清晰的理由，避免了“知其然不知其所以然”的尴尬。 让我印象深刻的是，书中对“随机变量”这个概念的讲解。作者用了大量的篇幅去阐述离散型和连续型随机变量的区别，以及它们各自的概率分布。我之前总是在各种资料里看到“概率密度函数”、“累积分布函数”，但总是觉得一知半解。这本书通过清晰的图示和详细的例子，让我对这些概念有了更直观的理解，尤其是对连续型随机变量的概率是如何通过积分来计算的，感觉豁然开朗。 进入数理统计部分，我对“统计量”的概念有了全新的认识。作者将它定义为“样本的函数”，并且强调了它在推断总体未知参数中的作用。这为我理解后续的参数估计和假设检验打下了坚实的基础。我尤其喜欢作者在讲解“大数定律”和“中心极限定理”时，所采用的语言。他没有仅仅列出公式，而是用一种“润物细无声”的方式，阐述了这两个定理在统计学中的核心地位，以及它们如何支撑起各种统计推断方法。 在参数估计方面，我被“矩估计”和“最大似然估计”的介绍所吸引。作者详细阐述了这两种方法的原理，以及它们各自的优缺点。虽然推导过程略显复杂，但作者的思路非常清晰，让我能够一步步跟着他完成推导，并且理解为什么我们需要这些方法来估计未知参数。 接下来的假设检验部分，也是我反复阅读的重点。作者将整个检验过程分解为几个清晰的步骤：建立原假设和备择假设，选择检验统计量，确定拒绝域，然后进行计算和判断。这种结构化的讲解方式，让我能够系统地掌握假设检验的流程，并且避免在实际应用中出现混乱。 书中对“t分布”和“卡方分布”的讲解也让我受益匪浅。我之前总是对这两个分布感到困惑，不知道它们在什么时候使用。这本书通过具体的统计场景，比如小样本情况下均值检验（t检验），以及方差的检验（卡方检验），让我理解了它们各自的应用背景和理论基础。 我对书中的例题设计非常满意。它们紧密结合了理论知识，并且覆盖了不同难度的题目。我花了很多时间去尝试解决这些习题，有些题目确实需要我绞尽脑汁。但每当成功解决一个难题时，我都会获得一种巨大的成就感，并且加深了对知识的理解。 总而言之，这本书给我最大的感受是它的“扎实”。它不像某些“速成”的书籍，而是真正地在为读者打下坚实的理论基础。它没有回避复杂的证明，也没有刻意简化概念，而是以一种负责任的态度，带领读者去探索概率论与数理统计的深层奥秘。
评分我拿到这本书，纯粹是因为它在专业领域内的口碑。很多同行都会提及它，说它是学习概率统计绕不开的一本经典。所以，尽管封面设计并不算特别吸引人，我还是毫不犹豫地入手了。 打开书，首先映入眼帘的是极其规整的目录。作者将内容分成了概率论和数理统计两大部分，每个部分又细致地划分了章节，让我对这本书的学习脉络有一个清晰的预判。我从概率论的基础内容开始，作者在解释“随机事件”和“概率”时，并没有采用生硬的数学定义，而是从生活化的例子入手，比如抛硬币、抽奖等，让我很快就进入了状态。 我特别喜欢书中对“概率的公理化定义”的阐释。作者花了大量的篇幅去解释每一个公理的含义和重要性，这让我深刻地理解了概率论的数学基础。在学习“随机变量”时，作者对离散型和连续型随机变量的区分，以及它们各自的概率分布，都讲解得非常透彻，配合书中大量的图示，让我对这些抽象的概念有了直观的认识。 进入数理统计部分，我被“统计推断”的整个体系所吸引。作者将“参数估计”和“假设检验”作为两大核心内容进行了系统性的讲解。在参数估计方面，我被“最大似然估计”和“矩估计”的讲解所打动。作者不仅给出了这两种方法的计算步骤，还详细解释了它们各自的优劣和适用范围，让我能够根据实际情况选择合适的估计方法。 在假设检验章节，我被作者严谨的逻辑所折服。他清晰地阐述了假设检验的五个基本步骤，并且对每一步的含义都进行了深入的剖析。我之前总是在学习和工作中对“P值”感到困惑，这本书让我明白了P值是用来衡量原假设成立的可能性，而不是备择假设成立的可能性，这对于正确理解检验结果至关重要。 书中对“回归分析”的讲解也让我眼前一亮。作者用非常清晰的方式解释了简单线性回归和多元线性回归的原理，并且通过实际案例，展示了如何利用模型来预测和分析变量之间的关系。 我对这本书的习题设计评价非常高。它们数量众多，并且难度梯度也比较合理，能够有效地帮助我巩固书本上的知识，并且发现自己理解上的盲点。 作者的语言风格非常学术，但又不会让人觉得难以理解。他总是能够用清晰、准确的语言来表达复杂的概念，并且注重逻辑的严谨性。
评分拿到这本《概率论与数理统计教程（第2版）》，我最直观的感受就是它的“厚重感”。它不仅仅是指物理上的重量，更是指其中蕴含的知识的深度和广度。我是一名对统计学应用颇感兴趣的学生，深知掌握坚实的理论基础是多么重要，因此，这本书对我来说，无疑是打开了一扇通往更深层次理解的大门。 我从概率论的第一个章节开始阅读，作者对“随机事件”和“概率”的阐释，非常细致入微。他不仅仅是给出了数学定义，更是通过一些贴近生活的例子，比如抛硬币、抽扑克牌等，帮助我理解概率的实际含义。我尤其喜欢作者在讲解“概率的加法法则”和“乘法法则”时，所用的清晰的逻辑推导，这让我能够深刻地理解为什么这些法则能够成立。 数理统计部分，我被“统计推断”的理念深深吸引。作者将“参数估计”和“假设检验”作为两大核心内容进行了系统性的讲解。在参数估计方面，我被“最大似然估计”和“矩估计”的讲解所打动。作者不仅给出了这两种方法的计算步骤，还详细解释了它们各自的优劣和适用范围，让我能够根据实际情况选择合适的估计方法。 在假设检验章节，我被作者严谨的逻辑所折服。他清晰地阐述了假设检验的五个基本步骤，并且对每一步的含义都进行了深入的剖析。我之前总是在学习和工作中对“P值”感到困惑，这本书让我明白了P值是用来衡量原假设成立的可能性，而不是备择假设成立的可能性，这对于正确理解检验结果至关重要。 书中对“回归分析”的讲解也让我眼前一亮。作者用非常清晰的方式解释了简单线性回归和多元线性回归的原理，并且通过实际案例，展示了如何利用模型来预测和分析变量之间的关系。 我对这本书的习题设计评价非常高。它们数量众多，并且难度梯度也比较合理，能够有效地帮助我巩固书本上的知识，并且发现自己理解上的盲点。 作者的语言风格非常学术，但又不会让人觉得难以理解。他总是能够用清晰、准确的语言来表达复杂的概念，并且注重逻辑的严谨性。
评分我拿到这本书，是因为我的导师布置的阅读任务。当时我对概率统计的概念还比较模糊，只知道它是统计学的基础。这本书拿到手里，感觉分量十足，封面也比较朴实，让我觉得它应该是一本内容非常扎实的教材。 我从概率论的第一章开始阅读，作者的讲解方式非常细致。他从“随机现象”入手，然后引入“事件”的概念，再到“概率”的定义。我喜欢作者在解释概率的公理化定义时，所用的严谨的数学语言，这让我看到了概率论的科学性。 数理统计的部分，我被“统计推断”的理念所吸引。作者详细阐述了如何利用样本信息来推断总体的未知参数。我印象深刻的是“大数定律”和“中心极限定理”的讲解。作者不仅给出了定理的陈述，还对它们的意义进行了深入的阐述，让我明白了它们在统计学中的核心地位。 在参数估计方面，我特别喜欢作者对“最大似然估计”的讲解。他一步步地引导读者去推导似然函数，然后找到使似然函数最大的参数值。这个过程虽然有些复杂，但作者的逻辑非常清晰，让我能够一步步地跟上。 假设检验是这本书的另一个亮点。作者将检验的整个过程分解为几个清晰的步骤，并且对每一步的含义都进行了详尽的解释。我之前总是对“P值”的含义感到困惑，这本书让我明白，P值是衡量原假设成立的可能性，而不是备择假设成立的可能性。 书中对“回归分析”的讲解也让我受益匪浅。作者不仅介绍了简单线性回归，还提到了多元线性回归。他详细解释了回归系数的含义，以及如何通过模型来预测和分析变量之间的关系。 我喜欢这本书的习题设计，它们难度适中，并且能够很好地检验对知识点的掌握程度。我尝试着去解决一些习题，这帮助我巩固了书本上的知识，并且发现了自己理解上的不足。 这本书的语言风格非常学术化，但又充满了逻辑性和条理性。作者没有刻意追求华丽的辞藻，而是用最简洁、最准确的语言来传达知识。 总的来说，这本书为我提供了一个非常系统和深入的学习路径。它让我对概率论与数理统计有了更全面、更深刻的认识，并且为我后续的学习打下了坚实的基础。
评分我拿到这本书的契机，其实是我的一个朋友强烈推荐的。他说这本书内容详实，讲解透彻，是他学习概率统计的“圣经”。我带着半信半疑的态度，入手了这本《概率论与数理统计教程（第2版）》。 翻开书，最让我惊艳的是它那严谨的逻辑结构。作者没有急于抛出复杂的公式，而是先从“随机现象”这个最基本的概念入手，一步步地引导读者进入概率的世界。我对概率论部分中对“事件”的分类和运算的讲解印象深刻，作者通过大量具体的例子，让我清晰地理解了“并事件”、“交事件”、“互斥事件”等概念。 进入数理统计部分，我被“抽样分布”的概念所吸引。作者详细解释了为什么我们需要研究抽样分布，以及它与总体分布的区别。我之前总是觉得“统计量”只是一个随便计算出来的数，但这本书让我明白，统计量本身也是一个随机变量，并且它的分布有着重要的统计意义。 我尤其喜欢书中对“参数估计”方法的讲解。作者不仅介绍了“点估计”，比如矩估计和最大似然估计，还详细阐述了“区间估计”。我之前对“置信区间”的概念一直感到困惑，不知道它到底代表什么。这本书通过形象的解释和图示，让我明白了置信区间是如何反映我们对总体参数的确定程度的。 数理统计中“假设检验”的部分，是我反复钻研的重点。作者将整个检验过程梳理得井井有条，从原假设和备择假设的建立，到检验统计量的选择，再到拒绝域的确定，每一步都清晰明了。我之前总是纠结于如何判断“拒绝原假设”还是“接受原假设”，这本书让我理解了P值的意义，以及如何根据P值做出决策。 书中对“方差分析”的讲解也让我眼前一亮。作者用非常直观的方式解释了ANOVA的原理，并且通过实际案例，展示了如何利用方差分析来比较多个总体的均值是否存在显著差异。这让我看到了统计学在实际问题解决中的强大威力。 这本书的习题设计非常精良，既有基础的巩固题，也有需要深入思考的应用题。我花了很多时间去练习，并且在解答过程中不断加深对书本知识的理解。 我感觉这本书的作者是一位非常务实的学者，他专注于将最核心的知识呈现给读者。他的语言风格朴实无华，但每一个字都充满了分量。 这本书让我对概率统计的认识有了质的飞跃。它不仅仅是一本教材，更像是一位良师益友，在我学习的道路上给予我指引和帮助。
评分我拿到这本书时，其实并没有抱太大的期望。我之前接触过一些概率统计的入门读物，但总觉得它们要么过于浅显，要么过于晦涩，难以找到一本真正符合我需求的。这本书的封面看起来有些“老派”，但我被它的书名所吸引——“教程”，这暗示着它应该是一本系统性的学习材料。 翻开书，我首先被其结构所吸引。作者将内容分成了两个大的部分：概率论和数理统计。这种划分非常清晰，有助于读者建立起学习的逻辑顺序。我从概率论的基础部分开始阅读，作者从“随机事件”的定义讲起，循序渐进地引入了概率的基本性质和计算方法。 我印象深刻的是，作者在讲解“概率的公理化定义”时，花了大量的篇幅进行阐述。虽然这部分内容有些抽象，但作者通过一些巧妙的比喻和实际例子，帮助我理解了为什么需要这样的定义，以及它在数学上的严谨性。我之前一直以为概率就是简单的“可能性大小”，但这本书让我认识到了它背后更深层次的数学基础。 数理统计部分，我被“统计推断”的概念所打动。作者将它定义为“通过样本信息对总体特征进行推断的过程”。这让我明白了统计学真正的核心在于“以小见大”，通过有限的样本来了解无限的总体。我特别喜欢作者在讲解“点估计”时，对“最优性”的探讨。他详细介绍了各种估计方法的原理，以及如何评价它们的优劣。 书中对“假设检验”的讲解也让我受益匪浅。作者不仅给出了检验的基本步骤，还对每一步的逻辑进行了深入的剖析。我之前总是在学习和工作中遇到各种“检验”，但总觉得一知半解。这本书让我明白了，原来这些检验背后都有着统一的理论框架。 我欣赏作者在书中对一些经典概率分布的讲解。比如“正态分布”，作者不仅仅是给出了它的公式，更是详细地阐述了它在自然界和社会现象中的普遍性，以及它在统计推断中的重要作用。这种理论与应用的结合，让学习过程更加生动有趣。 我对书中习题的质量评价很高。它们种类繁多，难度梯度也很合理。我尝试着去解答一些较难的题目，这迫使我重新审视书中的概念，并且思考如何将它们应用到实际问题中。 这本书的语言风格非常严谨，但又不失学术的深度。作者的表达清晰明了，没有多余的废话。我感觉他是一位非常认真负责的学者，致力于将知识准确地传达给读者。 我之所以说它“老派”，并非贬义，而是指它所包含的知识体系非常扎实，经得起时间的考验。它不是那种追求时髦和新颖的教材，而是专注于传递那些最核心、最基础的概率统计知识。 对于想要系统学习概率论与数理统计的读者来说，这本书绝对是值得推荐的。它能够为你的学习提供一个坚实的基础，并且帮助你建立起对这个领域正确的认知。
评分这本书，说实话，我拿到手的时候，被它那厚重感和朴实无华的外观给震慑住了。作为一名数理统计领域的初学者，我的数学基础不算扎实，但又对这个领域充满了好奇和渴望。我记得当时翻开第一页，一股浓浓的学术气息扑面而来，仿佛置身于一个古老而严谨的知识殿堂。 我最开始接触的章节是关于概率的基本概念，比如样本空间、事件、概率的公理化定义等等。作者用一种非常系统的方式，从最基本的定义出发，一步步构建起概率论的大厦。我尤其喜欢书中对一些经典概率问题的详细讲解，比如伯努利试验、泊松分布、正态分布等。作者不仅仅是给出了公式和推导，更是深入浅出地解释了这些分布的含义、适用场景以及它们背后的统计思想。 我印象深刻的是，书中对一些容易混淆的概念进行了非常细致的辨析。例如，在讲到条件概率和独立事件时，作者通过大量的例子，特别是那些带有迷惑性的例子，帮助我理解了两者之间的微妙关系，以及如何避免常见的错误判断。这种严谨的教学态度，让我觉得这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养一种科学的思维方式。 当我深入到数理统计的部分时，我被书中对统计推断的讲解深深吸引。从参数估计到假设检验，作者都循序渐进地展开。我尤其欣赏作者在讲解点估计时，对最大似然估计、矩估计等方法的介绍，以及对这些估计量优良性质的证明。这些证明过程虽然有些复杂，但作者的逻辑清晰，步骤详细，让我这个数学功底一般的人也能勉强跟上。 数理统计章节中，我对假设检验的部分情有独钟。书中对不同类型假设检验的框架和步骤进行了清晰的梳理，比如Z检验、t检验、卡方检验等等。作者不仅仅是给出检验的步骤，更是详细地解释了每一步背后的原理，比如P值的含义，犯第一类错误和第二类错误的区别，以及如何根据实际情况选择合适的检验方法。 书中在讲解参数估计时，对区间估计的介绍也让我受益匪浅。作者详细讲解了如何构造置信区间，以及置信区间的实际意义。我特别喜欢作者用一些生活化的例子来解释置信区间的概念，比如“我们有95%的把握认为真实值落在某个区间内”，这种形象的比喻，让我这个初学者更容易理解抽象的统计概念。 这本书的习题设计也很有特色。每一章后面都配有大量的习题，难度从易到难，覆盖了该章的知识点。我尝试着做了很多习题，有些题目确实很有挑战性，需要我反复琢磨，甚至去翻阅前面的内容。但正是这些习题，让我真正地将书本上的知识内化，并且发现了自己理解上的盲点。 我感觉作者在编撰这本书时，非常注重理论与实践的结合。在讲解一些统计模型时，作者会穿插一些实际应用案例，比如在讲解回归分析时，会提到如何用线性回归来分析经济数据或者社会现象。这让我觉得统计学不仅仅是枯燥的数学公式，更是解决实际问题的强大工具。 虽然这本书的篇幅比较大，内容也比较密集，但我觉得它对于想要系统学习概率论与数理统计的读者来说，是一本不可多得的宝藏。它的严谨性、系统性和启发性，都让我觉得物超所值。它不是一本用来“翻翻看看”的书，而是需要静下心来，认真研读，反复思考的书。 总的来说，这本书为我打开了概率论与数理统计这扇大门，让我对这个领域有了更深刻的认识和更浓厚的兴趣。我非常感谢作者的辛勤付出，为我们提供了这样一本高质量的教材。我还会继续回过头来，一遍遍地温习书中的内容，我相信它会是我未来学习和研究道路上的重要指引。
评分拿到这本《概率论与数理统计教程（第2版）》，我首先注意到的是它的厚重感和书脊上醒目的标题。作为一名正在攻读研究生学位的学生，我对这门学科有着迫切的学习需求，也知道一本好的教材至关重要。这本书给我的第一印象就是“专业”和“扎实”。 我从概率论部分开始阅读，作者从最基本的“随机事件”概念入手，逐步引入“概率”的定义、性质和计算方法。我特别欣赏作者在讲解概率的公理化定义时，那种循序渐进的逻辑。他没有跳过任何中间步骤，而是详细地解释了每一个公理的含义和作用，让我对概率的数学根基有了清晰的认识。 进入数理统计部分，我被“统计推断”的核心理念深深吸引。作者将“参数估计”和“假设检验”作为两大基石进行了系统性的讲解。在参数估计方面，我被“最大似然估计”和“矩估计”的讲解所打动。作者不仅给出了这两种方法的计算步骤，还详细解释了它们各自的优劣和适用范围，让我能够根据实际情况选择合适的估计方法。 在假设检验章节，我被作者严谨的逻辑所折服。他清晰地阐述了假设检验的五个基本步骤，并且对每一步的含义都进行了深入的剖析。我之前总是在学习和工作中对“P值”感到困惑，这本书让我明白了P值是用来衡量原假设成立的可能性，而不是备择假设成立的可能性，这对于正确理解检验结果至关重要。 书中对“方差分析”的讲解也让我印象深刻。作者用非常直观的方式解释了ANOVA的原理，并且通过实际案例，展示了如何利用方差分析来比较多个总体的均值是否存在显著差异。这让我看到了统计学在实际问题解决中的强大威力。 我对这本书的习题设计评价非常高。它们种类繁多，难度梯度也比较合理，能够有效地帮助我巩固书本上的知识，并且发现自己理解上的盲点。 作者的语言风格非常学术，但又不会让人觉得难以理解。他总是能够用清晰、准确的语言来表达复杂的概念，并且注重逻辑的严谨性。 总而言之，这本书是一本非常出色的概率论与数理统计教材。它内容全面，讲解深入，逻辑严谨。它为我学习概率统计提供了坚实的基础，也激发了我对这个领域的更深层次的探索。
评分这本书不错，内容也很好。
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评分一、《从电影推荐开始，聊协同过滤》
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