概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

陈希孺 著

图书标签:

• 概率论
• 数理统计
• 高等数学
• 统计学
• 数学
• 教材
• 大学教材
• 概率
• 统计
• 随机过程

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312018381

版次：1

商品编码：12112157

包装：平装

丛书名： 陈希儒文集

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

内容简介

内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。《概率论与数理统计》着重基本概念的阐释，同时，在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。书中精选了百余道习题，并在书末附有提示与解答。《概率论与数理统计》可作为高等学校理工科非数学系的概率统计课程教材，也可供具有相当数学准备（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自修之用。

作者简介

陈希孺，数学家，中国科学院院士（已故）。主要从事数理统计的研究。他在统计工作中深入应用分析数学工具，一些估计达到较高精密程度。他在线性回归大样本理论、非参数理论等方面都有贡献。他长时间在中国科学技术大学工作，培养与影响了不少数理统计学家。

内页插图

前言/序言

　陈希孺先生是我国杰出的数理统计学家和教育家，1934年2月出生于湖南望城，1956年毕业于武汉大学数学系，先后在中国科学院数学研究所、中国科学技术大学数学系和中国科学院研究生院工作，1980年晋升为教授，1997年当选为中国科学院院士，并先后当选为国际统计学会（ISI）的会员和国际数理统计学会（IMS）的会士，陈先生的毕生精力都贡献给了我国的科学事业和教育事业，取得了令人瞩目的成就，做出了若干具有国际影响的重要工作，这些基本上反映在他颇丰的著述中：出版专著和教科书14部，统计学科普读物3部，在陈先生的诸多著作中，教科书占据重要的位置，一直被广泛用作本科生和研究生的基础课教材，在青年教师和研究人员中也拥有众多读者，影响了我国统计学界几代人。
　　陈希孺先生多年来一直参与概率统计界的学术领导工作，尤其致力于人才培养和统计队伍的建设，在经过“文革”十年的停顿，我国统计队伍十分衰微的情况下，他多次主办全国性的统计讲习班，带领、培养和联系了一批人投入研究工作，这对于我国数理统计队伍的振兴和壮大起到了重要作用，陈先生在中国科学技术大学数学系任教长达26年之久，在教书育人和学科建设等方面做出了重要贡献。

《宇宙的织锦：从混沌到秩序的奥秘》 这是一个关于模式、规律与概率的探索之旅，一扇通往理解我们所处世界的窗口。本书并非枯燥的公式堆砌，而是试图揭示隐藏在日常现象背后那股驱动万物运转的无形力量。 想象一下，每一片雪花的独特性，每一场棋局的变幻莫测，乃至生命起源的偶然与必然，背后都可能遵循着某种我们尚未完全掌握的法则。我们每天都在与概率打交道，从选择出行路线，到预测天气，再到理解医学诊断的准确性。而这些概率的背后，又潜藏着更深层的数理统计原理，它们帮助我们从海量的数据中提炼出有意义的信息，辨别噪声与信号，甚至预测未来趋势。 本书将带领读者穿越纷繁复杂的现象，去追寻那些支配随机事件的规律。我们将从直观的例子入手，比如抛硬币的游戏，理解何为“概率”，以及它如何量化我们对未知事件的信心。我们会探讨“期望值”的概念，它能帮助我们评估一项决策的长期收益。你将了解到，即使是看似随机的事件，其集体行为也可能呈现出令人惊讶的稳定性和可预测性。 接着，我们将深入探讨“分布”的奥秘。从经典的钟形曲线，到描述事物发生次数的泊松分布，再到描述成功次数的二项分布，这些分布函数如同宇宙的画笔，勾勒出各种现象的形态。它们不仅描述了事物的可能性，更帮助我们理解不同情境下的风险与机遇。你将学会如何识别不同情境下的数据应该遵循哪种分布，并利用这些分布来解决实际问题。 本书不会止步于理论的介绍，而是将理论与生动的应用场景相结合。我们会看到，在金融领域，概率论如何帮助分析股票市场的波动，评估投资风险；在医学研究中，数理统计如何指导临床试验的设计，判断新药的疗效；在工程技术中，概率方法如何优化产品的可靠性，预测设备的故障率；甚至在社会科学领域，它也能帮助我们理解民意调查的准确性，分析犯罪率的变化趋势。 我们将一起理解“抽样”的重要性，为何我们需要从整体中抽取一部分进行研究，以及如何确保抽样结果能够代表整体。你将接触到“估计”的概念，如何根据样本信息来推断未知参数的范围，并理解“置信区间”所蕴含的意义——它并非一个确定的数值，而是对未知数值可能落在某个范围的信心度。 本书还会引导读者认识“假设检验”的威力。当面对一个关于世界运行的猜测时，我们如何利用数据来审视这个猜测，是接受它，还是拒绝它？我们将学习如何设计实验，收集证据，并做出基于统计学原理的判断。这不仅仅是学术上的练习，更是培养批判性思维和科学决策能力的重要途径。 此外，本书还将触及“回归”与“相关”的概念。理解两个或多个变量之间是否存在联系，以及这种联系的强度和方向，这对于预测和理解事物之间的相互作用至关重要。从简单的线性关系，到更复杂的模型，我们将看到如何构建模型来描述和预测变量之间的关系。 《宇宙的织锦：从混沌到秩序的奥秘》旨在点燃你对这个充满随机性和规律性的世界的兴趣。它不是一本速成的指南，而是一场思维的拓展，一次对理性分析能力的磨练。无论你的背景如何，只要你对理解事物运作的内在逻辑充满好奇，本书都将为你打开一扇通往更深层次理解的大门。它将赋予你一种看待世界的新视角，让你在面对不确定性时，不再束手无策，而是能够运用科学的工具，去分析、去预测、去做出更明智的选择，从而更好地把握生活的机遇，化解潜在的风险。

评分☆☆☆☆☆

这本书，对我来说，简直是一场严谨的数学思维训练。我一直认为，统计学是一门实用性极强的学科，但这本书让我看到了它背后深厚的理论基础。从最基础的事件、概率的定义，到复杂的随机变量、概率分布，再到数理统计的核心——参数估计和假设检验，这本书都进行了非常详尽的论述。我特别喜欢它在讲解“最大似然估计”的时候，那种“找到最有可能产生现有观测数据的参数值”的直观解释，然后通过数学推导得出具体的估计量。这个过程让我体会到了数学的严谨与优美。而且，这本书的例子非常丰富，涵盖了物理、工程、经济、医学等多个领域。比如，在讲解泊松分布时，它会举例说明单位时间内某种随机事件的发生次数，如通信线路上的呼叫次数、放射性物质的衰变次数。这些例子让我能够将抽象的数学概念与实际应用紧密联系起来。我记得在学习“卡方分布”和“t分布”时，书里花了很大篇幅去讲解它们的来源和性质，以及它们在假设检验中的作用。这些分布的引入，让我对统计推断有了更深刻的理解。虽然这本书的数学推导确实不少，但作者的逻辑非常清晰，一步步引导读者去理解。读完这本书，我感觉自己对数据的理解能力得到了质的飞跃，能够更自信地去进行数据分析和决策了。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《概率论与数理统计》时，我以为它会是一本枯燥乏味的理论书籍，但事实完全出乎我的意料。作者的写作风格非常独特，他将严谨的数学理论与生动的实际应用巧妙地结合在一起。这本书最让我印象深刻的是，它不仅仅是罗列公式和定理，更重要的是解释了这些概念背后的思想和逻辑。比如，在讲解“期望”和“方差”时，它会用非常直观的语言来解释它们所代表的含义，让你能够真正理解一个随机变量的“平均值”和“分散程度”。我尤其喜欢它在介绍“概率分布”的部分，从离散的二项分布、泊松分布，到连续的正态分布、指数分布，每一种分布的引入都伴随着清晰的定义、性质以及在实际生活中的应用场景，例如产品合格率、电话呼叫次数、物体寿命等。这些具体的例子让我觉得，概率论和数理统计并非高高在上的理论，而是与我们生活息息相关的工具。让我感到兴奋的是，这本书在讲解“假设检验”时，从最基础的“原假设”和“备择假设”开始，一步步构建起“检验统计量”、“显著性水平”、“P值”等概念，并用图示和实际案例（比如新药疗效的检验）来解释整个流程。这让我对如何从数据中做出统计推断有了清晰的认识。总的来说，这本书是一本非常优秀的教材，它不仅传授了知识，更培养了读者严谨的逻辑思维和解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，这本书就像是打开了一个全新的世界。我之前对“概率”和“统计”的理解，停留在非常肤浅的层面，比如骰子的点数，抽奖的中奖率。拿到这本书后，我才意识到，原来这些概念背后有着如此严谨和深刻的数学理论。作者的写作方式非常独特，他没有直接抛出复杂的公式，而是从最基本、最直观的概念入手，比如“事件”、“样本空间”、“概率的定义”。我特别喜欢他讲解“条件概率”和“独立性”的方式，通过一些生动的例子，让我深刻理解了这两个概念在实际问题中的重要性。当我读到“随机变量”的部分时，这本书让我对“变量”有了全新的认识。作者非常清晰地介绍了离散型随机变量和连续型随机变量的区别，并且列举了各种常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等，并给出了它们在现实世界中的应用场景，例如通信系统中传输错误发生的次数、产品寿命的分布等。这让我觉得，原来数学理论也可以如此贴近生活。让我惊喜的是，这本书对“数理统计”部分的处理也非常到位。在讲解“参数估计”时，它从矩估计到最大似然估计，一步步讲解了不同的估计方法，并分析了它们的优缺点。而关于“假设检验”的部分，它清晰地解释了“原假设”、“备择假设”、“检验统计量”、“P值”等概念，并给出了具体的案例分析，让我能够理解如何通过数据来验证一个统计假设。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本书的时候，脑子里闪过一丝“不会又是那些让我头疼的公式吧？”的念头。毕竟，概率和统计听起来总是跟“数学”这个词形影不离，而我对数学的记忆，还停留在高中时代那些复杂的代数题。然而，这本书的打开方式让我惊喜不已。作者的叙述方式非常平易近人，就像一位经验丰富的朋友在跟你分享他对数据世界的理解。他没有一开始就扔出一堆令人望而生畏的公式，而是先从最基础的“事件”和“概率”开始，用一些生活中常见的例子来解释这些概念，比如天气预报的概率、彩票中奖的可能性。让我眼前一亮的是，当他开始介绍“随机变量”的时候，他并没有直接给定义，而是先描绘了“变量”和“随机变量”的区别，然后才引出了离散型和连续型随机变量的概念，并且列举了非常贴切的例子，如抛硬币的次数（离散）和人的身高（连续）。我特别欣赏他对“期望”和“方差”的讲解，他并没有简单地给出公式，而是深入浅出地解释了它们所代表的统计意义：期望是平均值，是随机变量的集中趋势；方差则是衡量随机变量取值分散程度的指标。这些解释让我能够更直观地理解这些统计量的含义。书中的例题也设计得非常巧妙，有些题目需要你动脑筋去思考，而不是简单套公式，这极大地锻炼了我分析问题和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我拿到这本《概率论与数理统计》之前，我对这些概念的理解，可能还停留在“抛硬币”的层面。这本书，彻底颠覆了我之前的认知。作者的叙述方式非常耐心，他没有直接把我淹没在复杂的数学公式里，而是从最基本、最直观的概念开始，比如“事件”、“样本空间”、“概率的定义”。我特别欣赏他对“条件概率”和“独立性”的讲解，他用了许多贴近生活的例子，让我一下子就明白了这两个概念在实际问题中的重要性，比如“下雨天更容易发生交通事故”这样的例子。当我读到“随机变量”的部分时，作者非常清晰地划分了离散型和连续型随机变量，并且给出了各种常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。让我惊喜的是，他不仅仅是给出定义，还详细地解释了每种分布在现实世界中的应用，例如通信错误、产品寿命、测量误差等等。这让我觉得，原来抽象的数学理论也可以如此贴近我们的生活。在数理统计的部分，作者对“参数估计”和“假设检验”的讲解也非常透彻。他从矩估计、最大似然估计等多种估计方法讲起，并分析了它们的优缺点。而对于“假设检验”，他从“原假设”、“备择假设”开始，一步步讲解了“检验统计量”、“P值”的概念，并且用图示和实际案例来演示如何进行假设检验。这让我感觉自己真的掌握了从数据中得出结论的方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书，对我来说，简直是一次对数据背后规律的深度探索。我一直觉得，生活中的许多现象都充满了随机性，而如何去理解和量化这种随机性，一直让我很好奇。这本书，就提供了这样一个绝佳的视角。作者的叙述方式非常细腻，他从最基础的概率概念入手，比如事件的包含、并集、交集，以及概率的公理化定义。让我印象深刻的是，他对于“期望”和“方差”的讲解，不仅给出了数学公式，更重要的是用非常形象的比喻来解释它们的含义：期望是平均值，是随机变量的“中心”，而方差则是衡量随机变量“波动”程度的指标。这些解释让我能够更好地理解统计量的意义。然后，这本书就带领我进入了随机变量的广阔世界，从离散型的二项分布、泊松分布，到连续型的正态分布、指数分布，每一种分布的引入都伴随着其在实际中的应用。我记得在学习“中心极限定理”时，作者用了非常生动的图示来展示，即使原始分布不服从正态分布，当样本量足够大时，样本均值的分布也会趋近于正态分布。这个定理的强大之处让我感到惊叹，它揭示了自然界中许多现象都服从正态分布的根本原因。这本书的习题也很有挑战性，它们往往需要你深入理解概念，而不是简单套用公式，这极大地提升了我独立思考的能力。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《概率论与数理统计》的时候，正是我对数据分析工作感到迷茫的时候。我能熟练地使用各种统计软件，跑出各种图表，但总感觉自己停留在“知其然”的层面，对于“知其所以然”却一知半解。这本书，它最打动我的地方在于，它没有回避那些令人头疼的数学推导，而是循循善诱地带你一步步理解那些公式和定理的来龙去脉。比如，在讲解大数定律和中心极限定理的时候，它不仅仅是给出定理的结论，还花了相当多的篇幅去解释它们的推导过程，从切比雪夫不等式到特征函数，一步步构建起逻辑链条。我尤其欣赏作者在引入这些理论时，会先给出一些直观的解释，然后才开始严谨的数学论证。这对于我这种非数学专业背景的读者来说，真的太友好了。我记得在学习参数估计的部分，从矩估计到最大似然估计，书里用了大量的篇幅去讲解每种方法的思想、优缺点以及适用范围，并且给出了很多具体的案例，比如对指数分布的参数估计，对正态分布的均值和方差的估计等等。这些例子让我能够将抽象的理论与实际的数据分析场景联系起来。这本书的习题也很有挑战性，它不像有些教科书那样，题目都是直接套用公式就能解决，很多题目需要你深入理解概念，甚至需要自己去推导一些小的结论，这极大地锻炼了我独立思考和解决问题的能力。读完这本书，我感觉自己对数据的理解不再是停留在表面，而是能够更深刻地洞察数据背后的统计规律，这让我对未来的数据分析工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书，当我第一次拿到它的时候，它的封面就散发着一种沉甸甸的学术气息，那种深蓝色的硬壳，配上烫金的字体，总让我想起大学图书馆里那些饱读诗书的旧时模样。翻开第一页，扑面而来的是密密麻麻的公式和符号，一开始真的有点被震撼到了。我一直以为概率论和数理统计只是简单的掷骰子、抽奖那种小把戏，但这本书很快就打破了我的这种天真想法。它从最基础的集合论和逻辑符号开始，一步步建立起概率的公理体系，然后引入随机变量、概率分布、期望、方差这些核心概念。我特别喜欢它在解释随机变量时，那种从离散到连续的循序渐进，比如伯努利试验、二项分布、泊松分布，再到正态分布、指数分布等等，每一个分布的引入都伴随着清晰的定义、性质以及它们在现实世界中的应用举例。而且，这本书的例子真的是非常接地气，不是那种脱离实际的纯理论推导，而是会结合一些实际的场景，比如投掷硬币的次数、顾客到达商店的时间间隔、产品合格率的估计等等，这些都让我觉得原来抽象的数学概念也能如此贴近生活。当然，一开始理解这些概念也并非易事，我经常需要反复阅读，对照着书上的图示和例子，才能勉强抓住其中的精髓。有时候，一个简单的定义就需要花上一个下午去琢磨，更不用说那些证明定理的过程了，简直就是一场智力上的马拉松。但是，当你终于理解了一个关键概念，或者解决了一个复杂的习题时，那种豁然开朗的感觉，真的是无与伦比的。这本书就像是一扇门，打开了通往更深层次数据理解世界的大门，让我看到了表面现象背后的规律和奥秘。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书对我来说，简直是一次“降维打击”。我之前对统计学的理解，大概停留在初中数学水平，对概率的认知也仅限于抛硬币、抽扑克牌这种程度。当我翻开这本书，看到那些符号、公式，一度怀疑人生。但是，作者的写作方式非常独特，它并没有直接把最复杂的理论摆在你面前，而是从最基础的概念开始，比如事件、样本空间、概率的定义，然后循序渐进地引入随机变量、概率分布等。它的语言风格很平实，就像一位经验丰富的老师在跟你娓娓道来，而不是高高在上的理论宣讲。我尤其喜欢它在解释一些核心概念时，会用一些非常生动的类比。比如，在解释随机过程时，它会用“股票价格的波动”、“粒子运动的轨迹”来帮助理解。这本书最让我印象深刻的是它对“假设检验”的讲解。我一直觉得假设检验是个很玄乎的东西，但书里从零开始，一步步构建起“原假设”、“备择假设”、“检验统计量”、“显著性水平”、“P值”这些概念，并用图示和实际例子（比如药品疗效的检验、新工艺的有效性验证）来解释每一步的含义和目的。我记得有个关于“两样本t检验”的章节，作者花了很大的篇幅去讲解它的原理和适用条件，并且给出了详细的计算步骤，让我茅塞顿开。读完这本书，我感觉自己不再是那个对数据“一窍不通”的门外汉，而是能够真正理解统计推断的逻辑，并且能够自信地去解读和分析数据了。

评分☆☆☆☆☆

我一直对事物发生的随机性感到好奇，也对如何量化这种不确定性感到着迷。这本书，对我来说，简直就是一本“揭示宇宙运行奥秘”的手册。它从最基本的概率概念入手，比如概率的公理化定义，然后巧妙地引入了条件概率和独立性，这两个概念在我理解很多统计现象时起到了至关重要的作用。我特别欣赏作者在讲解“期望”和“方差”时，那种由浅入深的方式。它不仅仅是给出了公式，更重要的是解释了它们所代表的意义——期望是平均值，是随机变量的“中心趋势”，而方差则是离散程度，是随机变量“波动”的衡量。这些直观的解释让我能够更好地理解统计量的含义。然后，这本书就带我进入了更广阔的随机变量的世界，从离散的二项分布、泊松分布，到连续的正态分布、指数分布，每一种分布的引入都伴随着其在现实世界中的具体应用。我记得在学习“中心极限定理”的时候，作者用了非常生动的语言和图示来展示，即使原始分布不服从正态分布，当样本量足够大时，样本均值的分布也会趋近于正态分布。这个定理的强大之处让我感到震撼，它解释了为什么正态分布在自然界和统计学中如此普遍。这本书的例题设计也非常巧妙，有些题目需要你灵活运用所学的概念，而不是死记硬背公式。我感觉它不仅仅是教授知识，更是在培养一种思考问题的方式。

评分☆☆☆☆☆

内容很好，送货很快！

评分☆☆☆☆☆

¥134.00

评分☆☆☆☆☆

还好吧，看看这本所谓的豆瓣经典书籍。

评分☆☆☆☆☆

这个方面经典的书籍，，要好好读

评分☆☆☆☆☆

听闻这本书编的不错，就买了这本书，还没看，包装和物流都很优秀，不错的经历。

评分☆☆☆☆☆

拿来自学用的，刚开始就是高中的基本内容，后面难度大了。

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

好评

评分☆☆☆☆☆

拥有一个广告有意义