正版教材 概率論與數理統計教程（第2版）華東師大 茆詩鬆 第二版 高等教育齣版社 本科研 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

茆詩鬆，程依明，濮曉龍著 著

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
• 教材
• 高等教育
• 本科
• 茆詩鬆
• 華東師大
• 第二版
• 統計學
• 數學

店鋪： 恒久圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040312102

商品編碼：13525169287

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2011-02-01

頁數：523

字數：630000

商品參數

概率論與數理統計教程（第2版）
	定價	44.80
	齣版社	高等教育齣版社
	版次	2
	齣版時間	2011年02月
	開本	16開
	作者	茆詩鬆，程依明，濮曉龍 著
	裝幀	平裝
	頁數	523
	字數	630000
	ISBN編碼	9787040312102

內容介紹
　　《概率論與數理統計教程（第2版）》為“十二五”普通高等教育本科國傢ji規劃教材。全書共八章，前四章為概率論部分，主要敘述各種概率分布及其性質，後四章為數理統計部分，主要敘述各種參數估計與假設檢驗    
　　《概率論與數理統計教程（第2版）》的編寫從實例齣發，圖文並茂，通俗易懂，注重講清楚基本概念與統計思想，強調各種方法的應用，適閤初次接觸概率統計的讀者閱讀。全書插圖100多幅，例題250多道，習題600餘道    
　　《概率論與數理統計教程（第2版）》可供高等學校數學類專業與統計學專業作為教材使用，亦可供其他專業類似課程參考，也適閤自學使用

目錄
第—章 隨機事件與概率
1．1 隨機事件及其運算
1．1．1 隨機現象
1．1．2 樣本空間
1．1．3 隨機事件
1．1．4 隨機變量
1．1．5 事件間的關係
1．1．6 事件間的運算
1．1．7 事件域
習題1．1
1．2 概率的定義及其確定方法
1．2．1 概率的公理化定義
1．2．2 排列與組閤公式
1．2．3 確定概率的頻率方法
1．2．4 確定概率的古典方法
1．2．5 確定概率的幾何方法
1．2．6 確定概率的主觀方法
習題1．2
1．3 概率的性質
1．3．1 概率的可加性
1．3．2 概率的單調性
1．3．3 概率的加法公式
1．3．4 概率的連續性
習題1．3
1．4 條件概率
1．4．1 條件概率的定義
1．4．2 乘法公式
1．4．3 全概率公式
1．4．4 貝葉斯公式
習題1．4
1．5 獨立性
1．5．1 兩個事件的獨立性
1．5．2 多個事件的相互獨立性
1．5．3 試驗的獨立性
習題1．5

第二章 隨機變量及其分布
2．1 隨機變量及其分布
2．1．1 隨機變量的概念
2．1．2 隨機變量的分布函數
2．1．3 離散隨機變量的概率分布列
2．1．4 連續隨機變量的概率密度函數
習題2．1
2．2 隨機變量的數學期望
2．2．1 數學期望的概念
2．2．2 數學期望的定義
2．2．3 數學期望的性質
習題2．2
2．3 隨機變量的方差與標準差
2．3．1 方差與標準差的定義
2．3．2 方差的性質
2．3．3 切比雪夫不等式
習題2．3
2．4 常用離散分布
2．4．1 二項分布
2．4．2 泊鬆分布
2．4．3 超幾何分布
2．4．4 幾何分布與負二項分布
習題2．4
2．5 常用連續分布
2．5．1 E態分布
2．5．2 均勻分布
2．5．3 指數分布
2．5．4 伽瑪分布
2．5．5 貝塔分布
習題2．5
2．6 隨機變量函數的分布
2．6．1 離散隨機變量函數的分布
2．6．2 連續隨機變量函數的分布
……
第三章 多維隨機變量及其分布
第四章 大數定律與中心極限定理
第五章 統計量及其分布
第六章 參數估計
第七章 假設檢驗
第八章 方差分析與迴歸分析
附錶
習題參考答案
參考文獻

深入淺齣：麵嚮工程與科學應用的數據驅動決策基礎 圖書名稱： 《數據科學導論：從理論到實踐的橋梁》 作者： 跨學科研究團隊（統計學、計算機科學、應用數學專傢聯閤編著） 齣版社： 知識之光齣版社 版次： 第 1 版 --- 內容概要：構建現代科學與工程的分析基石 本書旨在為希望掌握現代數據分析和量化決策能力的讀者提供一套全麵且實用的指南。它聚焦於理論基礎與實際應用之間的緊密結閤，特彆強調瞭如何利用嚴謹的數學工具來理解和解釋復雜的數據現象，從而指導工程設計、科學探索乃至商業決策。全書結構清晰，邏輯嚴密，力求在保證數學深度的同時，降低初學者的入門難度，並為高階研究者提供紮實的參考框架。 本書並非傳統意義上側重於理論證明和抽象推導的教材，而是將重點放在模型構建、假設檢驗、統計推斷的實際操作層麵，並深入探討瞭這些方法在處理真實世界中的不確定性問題時的有效性。 第一部分：概率論與隨機過程的現代詮釋 (約占全書 35%) 本部分從現代概率論的公理化基礎齣發，但迅速轉嚮應用層麵的隨機變量、分布函數及其特性分析。重點在於建立起讀者對“不確定性”這一核心概念的直觀理解和量化能力。 第一章：隨機事件與概率測度 核心內容： 從集閤論視角審視概率空間，區分經典概率、幾何概率與頻率概率的適用場景。重點講解條件概率與全概率公式的實際推導技巧，並引入貝葉斯定理作為核心的信念更新機製。 應用側重： 故障分析中的可靠性評估、信息論中熵的基本概念引入。 第二章：隨機變量與特徵函數 核心內容： 深入剖析離散型與連續型隨機變量的描述方法（概率質量函數與概率密度函數）。詳細講解期望、方差、矩的概念及其在刻畫隨機變量集中趨勢與離散程度上的作用。特彆關注特徵函數（Characteristic Function）在解決隨機變量和差問題中的理論優勢。 應用側重： 金融衍生品定價中的基本隨機模型、物理係統中粒子行為的統計描述。 第三章：重要隨機分布的深入解析 核心內容： 係統介紹正態分布、二項分布、泊鬆分布、指數分布、伽馬分布等在自然科學與工程中占據核心地位的分布族。不僅僅是參數的羅列，更側重於這些分布産生的隨機機製（如中心極限定理的直觀解釋、泊鬆過程的性質）。 應用側重： 質量控製中的缺陷率建模、通信係統中信噪比的概率建模。 第四章：多維隨機變量與隨機嚮量 核心內容： 探討聯閤分布、邊際分布和獨立性的概念。重點分析協方差矩陣的結構及其在描述多個變量間相互依賴關係中的關鍵作用。引入多元正態分布的性質及其在降維分析中的預備知識。 應用側重： 傳感器網絡中多源數據的關聯分析、多元時間序列的初步探討。 第五章：隨機過程基礎 核心內容： 介紹隨機過程的基本概念（狀態空間、指標集）。重點講解馬爾可夫鏈的轉移概率、平穩分布和吸收態分析。同時，對連續時間過程中的泊鬆過程和布朗運動進行入門級介紹，揭示其在建模自然現象中的普遍性。 應用側重： 排隊論的基本結構、隨機遊走問題、金融市場中的隨機波動模擬。 --- 第二部分：數理統計與數據推斷 (約占全書 50%) 本部分是全書的核心，它指導讀者如何從有限的觀測數據中，科學、可靠地推斷齣關於潛在總體或生成過程的結論。重點在於統計推斷的兩大支柱：估計與檢驗。 第六章：統計推斷的基石：大數定律與中心極限定理 核心內容： 詳述強大數定律和中心極限定理的嚴格錶述及其對統計推斷的支撐作用。重點在於理解樣本均值和樣本方差的漸近性質，這是後續所有估計方法的基礎。 應用側重： 樣本量確定的依據、濛特卡洛模擬的收斂性分析。 第七章：參數估計方法與評價 核心內容： 詳細介紹矩估計法（Method of Moments, MoM）和最大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的計算流程和優缺點。對於MLE，著重分析其漸近性質（一緻性、漸近正態性）。引入點估計的精度度量，如有效性（Efficiency）和方差。 應用側重： 復雜非綫性模型參數的求解策略、模型參數估計的軟件實現考量。 第八章：區間估計與置信區域 核心內容： 將點估計提升到區間估計層麵，教授如何構建和解釋置信區間。係統講解基於抽樣分布（如t分布、卡方分布、F分布）的精確區間估計方法，並探討大樣本下的正態近似法。 應用側重： 實驗結果的可信度報告、工程容差範圍的設定。 第九章：統計假設檢驗的原理與實踐 核心內容： 深入講解零假設($H_0$)與備擇假設($H_1$)的建立邏輯、第一類錯誤($alpha$)與第二類錯誤($eta$)的權衡。詳細推導Neyman-Pearson 準則在兩類假設檢驗中的應用，引入p值的正確解讀方式。 應用側重： A/B 測試的科學設計、産品性能的閤格性判斷。 第十章：常用統計檢驗方法的應用 核心內容： 覆蓋單樣本/雙樣本的均值、方差檢驗（t檢驗、F檢驗）。重點講解卡方檢驗在擬閤優度檢驗和獨立性檢驗中的應用。引入非參數檢驗（如秩和檢驗）的適用場景，以應對數據分布不滿足正態性假設的情況。 應用側重： 藥物療效的對比、分類數據的關聯性分析。 第十一章：方差分析（ANOVA）與綫性模型初步 核心內容： 係統介紹單因素和多因素方差分析的原理，重點在於分解總平方和，判斷因子效應的顯著性。將方差分析視為特定約束下的綫性迴歸模型的特例，為後續學習更復雜的迴歸分析做好鋪墊。 應用側重： 多個處理條件下的實驗設計優化（如農學、工業流程優化）。 --- 第三部分：統計建模與現代分析工具（約占全書 15%） 本部分是連接理論與前沿計算科學的橋梁，主要介紹如何使用統計模型解決實際工程問題，並強調模型的選擇與診斷。 第十二章：簡單綫性迴歸與模型診斷 核心內容： 聚焦於最小二乘法（OLS）在綫性迴歸中的應用。詳細分析殘差分析在診斷模型違背基本假設（如異方差性、自相關性）時的關鍵作用，並介紹穩健（Robust）方法的初步概念。 應用側重： 建立輸入變量與輸齣性能之間的預測關係、工程變量間的量化關係發現。 第十三章：麵嚮數據科學的統計視角 核心內容： 簡要介紹迴歸模型的推廣，如廣義綫性模型（GLM）的基本思想，用於處理非正態響應變量（如計數數據、二元響應）。強調統計建模與機器學習算法在數據解釋上的互補性。 應用側重： 邏輯迴歸在分類問題中的應用、泊鬆迴歸在事件計數建模中的應用。 本書特色與目標讀者 本書的特色在於極強的操作性和應用導嚮性。每章末均附有詳盡的“案例解析”，展示如何使用主流科學計算軟件（如Python/R語言環境下的標準庫）實現統計推斷的全過程，從數據清洗到最終結論的可視化報告。 目標讀者： 1. 理工科本科高年級學生： 需要紮實的概率論和數理統計基礎，為後續專業課程（如信號處理、控製論、優化理論）做準備。 2. 工程技術人員： 需科學地分析實驗數據、優化係統參數、評估産品可靠性。 3. 初入數據科學領域的研究人員： 希望在掌握編程工具的同時，深刻理解底層統計方法的理論依據，避免“黑箱”式應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它真正關心的是“如何培養一個閤格的、具有數學思維的概率統計學習者”。它不像某些網絡資源那樣追求“短平快”的速成效果，而是耐心地引導讀者建立起一套內在的、可遷移的分析框架。書中對隨機過程的初步介紹，雖然篇幅不長，但其引入的角度非常巧妙，為後續更復雜的隨機分析打下瞭堅實的基礎。它沒有迴避數學中的難點，而是正視它們，並提供清晰的路徑去徵服它們。讀完這本書，你不僅掌握瞭大量的概率論和數理統計的知識點，更重要的是，你學會瞭如何用一種更具概率視角的方式去觀察和思考世界中的不確定性。這種思維方式的轉變，纔是這本書帶給我最寶貴的財富。它教會我的不僅僅是公式，更是一種嚴謹治學的態度和麵對隨機現象時的理性分析能力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，第一感覺就是“厚重”，這可不是那種輕飄飄的應試讀物，它沉甸甸的，仿佛凝聚瞭無數個日夜的思考與打磨。翻開扉頁，看到那熟悉的華東師大和茆詩鬆老師的名字，心裏踏實瞭不少。市麵上的概率論教材汗牛充棟，但真正能讓人靜下心來，從最基礎的原理齣發，一步步構建起嚴謹的數學體係的，卻是鳳毛麟角。這本書的敘述風格偏嚮於“慢工齣細活”，它不像有些教材那樣急於展示各種高深的定理和復雜的公式，而是花費大量的筆墨去解釋概念的內涵，力求讓讀者真正理解“為什麼是這樣”，而不是死記硬背“是什麼”。比如，在講述隨機變量的定義時，作者會非常細緻地描繪從現實世界抽象到數學模型的全過程，這對於初學者來說是至關重要的鋪墊。書中的例題設計也極具匠心，它們並非是那種孤立的、為瞭計算而計算的習題，而是緊密結閤瞭實際應用場景，讀起來讓人覺得概率論不再是象牙塔裏的空中樓閣，而是解決實際問題的有力工具。光是開篇的基礎概率部分，就足以讓人領略到其教學上的深厚功力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版質量本身也是值得稱贊的。高等教育齣版社的齣品，紙張的質感和印刷的清晰度都是一流的，這對於需要頻繁翻閱、圈點批注的理工科教材來說至關重要。更重要的是，內容上的細節處理非常嚴謹。在涉及到一些前沿或容易産生歧義的術語時，作者都會給齣準確且規範的錶述，這對於準備進一步深造或從事科研工作的讀者來說，是極其重要的“規範性訓練”。我注意到書中對於統計估計的各種方法，比如矩估計、極大似然估計等，不僅給齣瞭計算流程，還深入剖析瞭它們各自的優缺點和適用範圍，這使得讀者在未來應用時能夠做齣明智的選擇，而不是盲目套用公式。這種對理論背景和實際局限性的雙重考量，讓這本書的價值遠遠超齣瞭普通教科書的範疇，它更像是一本兼具教材的嚴謹性與參考書的全麵性的工具書。

評分☆☆☆☆☆

作為一本曆經幾代人檢驗的經典教材，其內容的組織結構體現齣極強的係統性和前瞻性。它似乎是站在整個學科發展的高度來規劃知識的傳授順序。讀進去之後會發現，每一個章節都不是孤立的模塊，而是互相勾連、層層遞進的。比如，對分布函數的處理，在概率論部分奠定瞭基礎，到瞭數理統計中，又自然而然地引齣瞭大樣本理論的構建，這種知識的“呼應”使得學習體驗非常連貫，大大降低瞭知識遺忘的風險。此外，書中對一些經典分布的推導和性質探討，處理得極其到位。作者仿佛料到瞭讀者可能會在哪些地方産生睏惑，提前在這些“易錯點”上設置瞭精妙的提示和注解。這使得我們在自學過程中，能最大程度地減少走彎路的時間。它更像是一位經驗豐富的導師，在你思路卡住的時候，適時地用恰到好處的引導將你點醒，而不是直接給齣標準答案。閱讀過程中，我常常會因為某個細節的闡釋如此到位而感到驚喜。

評分☆☆☆☆☆

這本書的精妙之處，在於它成功地在理論深度和教學可達性之間架起瞭一座穩固的橋梁。很多教材要麼過於偏嚮理論的純粹性，導緻初學者望而卻步；要麼為瞭追求易懂而犧牲瞭嚴謹性，使得知識體係漏洞百齣。然而，這本教程卻找到瞭一個絕佳的平衡點。它的行文流暢自然，即便是像中心極限定理這樣核心且抽象的概念，作者也能用清晰的邏輯鏈條層層剖析，讓人豁然開朗。尤其贊賞的是，書中對證明過程的處理方式。它沒有簡單地堆砌數學符號，而是穿插瞭大量的文字解釋，引導讀者跟隨作者的思路進行邏輯推理。這對於培養讀者的數學直覺和證明能力大有裨益。我個人尤其喜歡其中關於數理統計部分對假設檢驗的講解，它不僅給齣瞭檢驗的步驟，更深入探討瞭犯第一類錯誤和第二類錯誤的實際意義，這種“知其然，更知其所以然”的教學態度，讓人對這門學科産生瞭由衷的敬畏和興趣。它不是一本用來“應付考試”的書，而是一本用來“構建知識體係”的基石。