正版教材 概率论与数理统计教程（第2版）华东师大 茆诗松 第二版 高等教育出版社 本科研 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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茆诗松，程依明，濮晓龙著 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040312102

商品编码：13525169287

包装：平装

开本：16

出版时间：2011-02-01

页数：523

字数：630000

商品参数

概率论与数理统计教程（第2版）
	定价	44.80
	出版社	高等教育出版社
	版次	2
	出版时间	2011年02月
	开本	16开
	作者	茆诗松，程依明，濮晓龙 著
	装帧	平装
	页数	523
	字数	630000
	ISBN编码	9787040312102

内容介绍
　　《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ji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

目录
第—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

深入浅出：面向工程与科学应用的数据驱动决策基础 图书名称： 《数据科学导论：从理论到实践的桥梁》 作者： 跨学科研究团队（统计学、计算机科学、应用数学专家联合编著） 出版社： 知识之光出版社 版次： 第 1 版 --- 内容概要：构建现代科学与工程的分析基石 本书旨在为希望掌握现代数据分析和量化决策能力的读者提供一套全面且实用的指南。它聚焦于理论基础与实际应用之间的紧密结合，特别强调了如何利用严谨的数学工具来理解和解释复杂的数据现象，从而指导工程设计、科学探索乃至商业决策。全书结构清晰，逻辑严密，力求在保证数学深度的同时，降低初学者的入门难度，并为高阶研究者提供扎实的参考框架。 本书并非传统意义上侧重于理论证明和抽象推导的教材，而是将重点放在模型构建、假设检验、统计推断的实际操作层面，并深入探讨了这些方法在处理真实世界中的不确定性问题时的有效性。 第一部分：概率论与随机过程的现代诠释 (约占全书 35%) 本部分从现代概率论的公理化基础出发，但迅速转向应用层面的随机变量、分布函数及其特性分析。重点在于建立起读者对“不确定性”这一核心概念的直观理解和量化能力。 第一章：随机事件与概率测度 核心内容： 从集合论视角审视概率空间，区分经典概率、几何概率与频率概率的适用场景。重点讲解条件概率与全概率公式的实际推导技巧，并引入贝叶斯定理作为核心的信念更新机制。 应用侧重： 故障分析中的可靠性评估、信息论中熵的基本概念引入。 第二章：随机变量与特征函数 核心内容： 深入剖析离散型与连续型随机变量的描述方法（概率质量函数与概率密度函数）。详细讲解期望、方差、矩的概念及其在刻画随机变量集中趋势与离散程度上的作用。特别关注特征函数（Characteristic Function）在解决随机变量和差问题中的理论优势。 应用侧重： 金融衍生品定价中的基本随机模型、物理系统中粒子行为的统计描述。 第三章：重要随机分布的深入解析 核心内容： 系统介绍正态分布、二项分布、泊松分布、指数分布、伽马分布等在自然科学与工程中占据核心地位的分布族。不仅仅是参数的罗列，更侧重于这些分布产生的随机机制（如中心极限定理的直观解释、泊松过程的性质）。 应用侧重： 质量控制中的缺陷率建模、通信系统中信噪比的概率建模。 第四章：多维随机变量与随机向量 核心内容： 探讨联合分布、边际分布和独立性的概念。重点分析协方差矩阵的结构及其在描述多个变量间相互依赖关系中的关键作用。引入多元正态分布的性质及其在降维分析中的预备知识。 应用侧重： 传感器网络中多源数据的关联分析、多元时间序列的初步探讨。 第五章：随机过程基础 核心内容： 介绍随机过程的基本概念（状态空间、指标集）。重点讲解马尔可夫链的转移概率、平稳分布和吸收态分析。同时，对连续时间过程中的泊松过程和布朗运动进行入门级介绍，揭示其在建模自然现象中的普遍性。 应用侧重： 排队论的基本结构、随机游走问题、金融市场中的随机波动模拟。 --- 第二部分：数理统计与数据推断 (约占全书 50%) 本部分是全书的核心，它指导读者如何从有限的观测数据中，科学、可靠地推断出关于潜在总体或生成过程的结论。重点在于统计推断的两大支柱：估计与检验。 第六章：统计推断的基石：大数定律与中心极限定理 核心内容： 详述强大数定律和中心极限定理的严格表述及其对统计推断的支撑作用。重点在于理解样本均值和样本方差的渐近性质，这是后续所有估计方法的基础。 应用侧重： 样本量确定的依据、蒙特卡洛模拟的收敛性分析。 第七章：参数估计方法与评价 核心内容： 详细介绍矩估计法（Method of Moments, MoM）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的计算流程和优缺点。对于MLE，着重分析其渐近性质（一致性、渐近正态性）。引入点估计的精度度量，如有效性（Efficiency）和方差。 应用侧重： 复杂非线性模型参数的求解策略、模型参数估计的软件实现考量。 第八章：区间估计与置信区域 核心内容： 将点估计提升到区间估计层面，教授如何构建和解释置信区间。系统讲解基于抽样分布（如t分布、卡方分布、F分布）的精确区间估计方法，并探讨大样本下的正态近似法。 应用侧重： 实验结果的可信度报告、工程容差范围的设定。 第九章：统计假设检验的原理与实践 核心内容： 深入讲解零假设($H_0$)与备择假设($H_1$)的建立逻辑、第一类错误($alpha$)与第二类错误($eta$)的权衡。详细推导Neyman-Pearson 准则在两类假设检验中的应用，引入p值的正确解读方式。 应用侧重： A/B 测试的科学设计、产品性能的合格性判断。 第十章：常用统计检验方法的应用 核心内容： 覆盖单样本/双样本的均值、方差检验（t检验、F检验）。重点讲解卡方检验在拟合优度检验和独立性检验中的应用。引入非参数检验（如秩和检验）的适用场景，以应对数据分布不满足正态性假设的情况。 应用侧重： 药物疗效的对比、分类数据的关联性分析。 第十一章：方差分析（ANOVA）与线性模型初步 核心内容： 系统介绍单因素和多因素方差分析的原理，重点在于分解总平方和，判断因子效应的显著性。将方差分析视为特定约束下的线性回归模型的特例，为后续学习更复杂的回归分析做好铺垫。 应用侧重： 多个处理条件下的实验设计优化（如农学、工业流程优化）。 --- 第三部分：统计建模与现代分析工具（约占全书 15%） 本部分是连接理论与前沿计算科学的桥梁，主要介绍如何使用统计模型解决实际工程问题，并强调模型的选择与诊断。 第十二章：简单线性回归与模型诊断 核心内容： 聚焦于最小二乘法（OLS）在线性回归中的应用。详细分析残差分析在诊断模型违背基本假设（如异方差性、自相关性）时的关键作用，并介绍稳健（Robust）方法的初步概念。 应用侧重： 建立输入变量与输出性能之间的预测关系、工程变量间的量化关系发现。 第十三章：面向数据科学的统计视角 核心内容： 简要介绍回归模型的推广，如广义线性模型（GLM）的基本思想，用于处理非正态响应变量（如计数数据、二元响应）。强调统计建模与机器学习算法在数据解释上的互补性。 应用侧重： 逻辑回归在分类问题中的应用、泊松回归在事件计数建模中的应用。 本书特色与目标读者 本书的特色在于极强的操作性和应用导向性。每章末均附有详尽的“案例解析”，展示如何使用主流科学计算软件（如Python/R语言环境下的标准库）实现统计推断的全过程，从数据清洗到最终结论的可视化报告。 目标读者： 1. 理工科本科高年级学生： 需要扎实的概率论和数理统计基础，为后续专业课程（如信号处理、控制论、优化理论）做准备。 2. 工程技术人员： 需科学地分析实验数据、优化系统参数、评估产品可靠性。 3. 初入数据科学领域的研究人员： 希望在掌握编程工具的同时，深刻理解底层统计方法的理论依据，避免“黑箱”式应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它真正关心的是“如何培养一个合格的、具有数学思维的概率统计学习者”。它不像某些网络资源那样追求“短平快”的速成效果，而是耐心地引导读者建立起一套内在的、可迁移的分析框架。书中对随机过程的初步介绍，虽然篇幅不长，但其引入的角度非常巧妙，为后续更复杂的随机分析打下了坚实的基础。它没有回避数学中的难点，而是正视它们，并提供清晰的路径去征服它们。读完这本书，你不仅掌握了大量的概率论和数理统计的知识点，更重要的是，你学会了如何用一种更具概率视角的方式去观察和思考世界中的不确定性。这种思维方式的转变，才是这本书带给我最宝贵的财富。它教会我的不仅仅是公式，更是一种严谨治学的态度和面对随机现象时的理性分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的精妙之处，在于它成功地在理论深度和教学可达性之间架起了一座稳固的桥梁。很多教材要么过于偏向理论的纯粹性，导致初学者望而却步；要么为了追求易懂而牺牲了严谨性，使得知识体系漏洞百出。然而，这本教程却找到了一个绝佳的平衡点。它的行文流畅自然，即便是像中心极限定理这样核心且抽象的概念，作者也能用清晰的逻辑链条层层剖析，让人豁然开朗。尤其赞赏的是，书中对证明过程的处理方式。它没有简单地堆砌数学符号，而是穿插了大量的文字解释，引导读者跟随作者的思路进行逻辑推理。这对于培养读者的数学直觉和证明能力大有裨益。我个人尤其喜欢其中关于数理统计部分对假设检验的讲解，它不仅给出了检验的步骤，更深入探讨了犯第一类错误和第二类错误的实际意义，这种“知其然，更知其所以然”的教学态度，让人对这门学科产生了由衷的敬畏和兴趣。它不是一本用来“应付考试”的书，而是一本用来“构建知识体系”的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版质量本身也是值得称赞的。高等教育出版社的出品，纸张的质感和印刷的清晰度都是一流的，这对于需要频繁翻阅、圈点批注的理工科教材来说至关重要。更重要的是，内容上的细节处理非常严谨。在涉及到一些前沿或容易产生歧义的术语时，作者都会给出准确且规范的表述，这对于准备进一步深造或从事科研工作的读者来说，是极其重要的“规范性训练”。我注意到书中对于统计估计的各种方法，比如矩估计、极大似然估计等，不仅给出了计算流程，还深入剖析了它们各自的优缺点和适用范围，这使得读者在未来应用时能够做出明智的选择，而不是盲目套用公式。这种对理论背景和实际局限性的双重考量，让这本书的价值远远超出了普通教科书的范畴，它更像是一本兼具教材的严谨性与参考书的全面性的工具书。

评分☆☆☆☆☆

作为一本历经几代人检验的经典教材，其内容的组织结构体现出极强的系统性和前瞻性。它似乎是站在整个学科发展的高度来规划知识的传授顺序。读进去之后会发现，每一个章节都不是孤立的模块，而是互相勾连、层层递进的。比如，对分布函数的处理，在概率论部分奠定了基础，到了数理统计中，又自然而然地引出了大样本理论的构建，这种知识的“呼应”使得学习体验非常连贯，大大降低了知识遗忘的风险。此外，书中对一些经典分布的推导和性质探讨，处理得极其到位。作者仿佛料到了读者可能会在哪些地方产生困惑，提前在这些“易错点”上设置了精妙的提示和注解。这使得我们在自学过程中，能最大程度地减少走弯路的时间。它更像是一位经验丰富的导师，在你思路卡住的时候，适时地用恰到好处的引导将你点醒，而不是直接给出标准答案。阅读过程中，我常常会因为某个细节的阐释如此到位而感到惊喜。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，第一感觉就是“厚重”，这可不是那种轻飘飘的应试读物，它沉甸甸的，仿佛凝聚了无数个日夜的思考与打磨。翻开扉页，看到那熟悉的华东师大和茆诗松老师的名字，心里踏实了不少。市面上的概率论教材汗牛充栋，但真正能让人静下心来，从最基础的原理出发，一步步构建起严谨的数学体系的，却是凤毛麟角。这本书的叙述风格偏向于“慢工出细活”，它不像有些教材那样急于展示各种高深的定理和复杂的公式，而是花费大量的笔墨去解释概念的内涵，力求让读者真正理解“为什么是这样”，而不是死记硬背“是什么”。比如，在讲述随机变量的定义时，作者会非常细致地描绘从现实世界抽象到数学模型的全过程，这对于初学者来说是至关重要的铺垫。书中的例题设计也极具匠心，它们并非是那种孤立的、为了计算而计算的习题，而是紧密结合了实际应用场景，读起来让人觉得概率论不再是象牙塔里的空中楼阁，而是解决实际问题的有力工具。光是开篇的基础概率部分，就足以让人领略到其教学上的深厚功力。