概率論與數理統計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張從軍等 著

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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030492685

商品編碼：25417195375

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2018-01-23

頁數：360

字數：451

內容介紹
本書是“經濟數學基礎教程”之一.主要內容包括隨機事件與隨機變量、二維隨機變量及其聯閤概率分布、隨機變量的數字特徵、統計估計方法、統計檢驗方法、一元綫性迴歸分析與方差分析等各章，並配有適量習題.
本書貫徹問題教學法的基本思想，對許多數學概念，先從提齣經濟問題入手，再引入數學概念，介紹數學工具，*後解決所提齣的問題，從而使學生瞭解應用背景，提高學習的積極性；書中詳細介紹相應的數學軟件，為學生將來的研究工作和就業奠定基礎；穿插於全書的數學建模的基本思想和方法，引導學生學以緻用，學用結閤.

目錄
目錄
前言
第1章 隨機事件與隨機變量1
1.1從推斷問題和信用卡管理談起1
1.2隨機事件及其概率2
1.3條件概率與獨立性18
1.4隨機變量29
1.5離散型隨機變量的概率分布31
1.6連續型隨機變量的概率分布39
1.7隨機變量函數的分布48
1.8隨機事件的概率及其相關分布軟件介紹53
習題157
第2章 二維隨機變量及其聯閤概率分布71
2.1從保險中的理賠總量模型談起71
2.2二維離散型隨機變量及其分布74
2.3二維連續型隨機變量及其分布76
2.4二維隨機變量的獨立性81
2.5二維隨機變量函數的分布95
2.6二維隨機變量分布軟件介紹106
習題2107
第3章 隨機變量的數字特徵117
3.1從一個風險投資問題談起117
3.2隨機變量的數學期望118
3.3隨機變量的方差129
3.4常見隨機變量的期望與方差135
3.5協方差與相關係數140
3.6分布的其他特徵數153
3.7大數定律與中心極限定理157
3.8隨機變量數字特徵軟件介紹169
習題3171
第4章 統計估計方法183
4.1從一些經濟問題的估計談起183
4.2數理統計中的某些概念184
4.3抽樣分布186
4.4總體分布的估計194
4.5點估計方法與估計量的評價200
4.6區間估計211
4.7點估計與區間估計軟件介紹223
習題4226
第5章 統計檢驗方法234
5.1從一些經濟問題的檢驗談起234
5.2假設檢驗的有關概念235
5.3單正態總體期望與方差的檢驗240
5.4雙正態總體均值差與方差比的檢驗243
5.5置信區間與假設檢驗之間的關係246
5.6假設檢驗的兩類錯誤249
5.7非參數假設檢驗254
5.8參數的假設檢驗軟件介紹261
習題5263
第6章 一元綫性迴歸分析269
6.1從一個火災賠償問題談起269
6.2一元綫性迴歸模型273
6.3迴歸方程的顯著性檢驗與預測280
6.4一元綫性迴歸軟件介紹287
習題6289
參考答案.292
附錄1偶然問題的必然規律303
附錄2略談數理統計與計量經濟學308
附錄3數學傢與文學313
附錶1常用的概率分布錶.318
附錶2標準正態分布錶320
附錶3t分布錶.322
附錶4x2分布錶324
附錶5F分布錶327
附錶6二項分布錶336
附錶7Poisson分布錶348
參考文獻350



在綫試讀
第1章 隨機事件與隨機變量
概率論是“生活真正的領路人”,如果沒有對概率的某種估計,那麼我們就寸步難移,無所作為.
——傑文斯(W.S.Jevons)
在自然界和人類的社會生活與生産實踐中存在著大量的隨機現象,雖然這些現象具有偶然性但因其存在規律性,使人們對它們的研究發生瞭興趣,概率論與數理統計就是一門以隨機現象及其規律性為研究對象的數學學科.人們希望以它為理論依據對現實生活中的某些事物進行統計推斷從而做齣正確的決策.
本章從實際問題齣發,介紹概率論中兩個*基本的概念:隨機事件及其概率;進而討論兩類隨機變量及其概率分布;*後舉例介紹所涉上述問題的軟件應用.本章內容是學習概率論的基礎.
1.1從推斷問題和信用卡管理談起
1.1.1推斷問題
某市政府信訪辦公室承諾在國慶節放假期間仍然安排值班人員接待來訪群眾.記者發現在10月1日至10月7日的七天內信訪辦接待瞭12名來訪者,記錄顯示他們是在10月2日和10月4日兩天來訪的,記者的疑問是這七天長假期間是否每天都有工作人員在值班.
假設每位來訪者可選擇1日至7日的任何一天來訪,則12名來訪者共有712種組閤方式來到信訪辦公室,而他們均在2日和4日來訪的組閤方式共有212種,由此可知12名來訪者都在這兩天來訪的可能性為,約為0.0000003.這麼小的可能性可推斷七天長假並不是每天均有人值班,記者的懷疑是有道理的.
1.1.2信用卡管理問題
信用卡發行是銀行重要的業務之一,一方麵銀行希望爭取盡量多的客戶,另一方麵卻是信用卡客戶透支問題,從而信用卡管理是一個重要問題.
某銀行將客戶分為(信用)好和(信用)壞兩類,並通過分析曆史數據得到:在每個月都會有近1％的好客戶和10％的壞客戶透支銀行賬戶.當一位新客戶來銀行開辦現金賬戶時,信用處通過基本檢驗後認為這位客戶大概有70％的機會是一位好客戶.問題是這位客戶在第*個月內就透支,請問銀行對這位客戶的信用度有什麼改變?如果這位客戶在第二個月仍透支呢?
假設H=“信用好”,T=“透支其賬戶”,銀行的曆史數據顯示:
P(T|H)=0.01,P.T|H.=0.1.
另一方麵,銀行關於這位客戶*初的信用觀點是
P(H)=0.7.
由貝葉斯(Bayes)理論,有.
銀行認為他是好客戶的可能性由70％降到不足20％.在這裏P(H)=0.7稱為先驗概率,稱為後驗概率.下麵我們來考慮第二個月,在第二個月內這位客戶透支,此時銀行不會再認為他是一位(信用)好的客戶瞭.
通過上述兩個問題可以看到,人們對現實世界的種種認識很多情況下是對各種事件發生可能性大小的判斷.反過來,這些事件發生的可能性大小又影響著人們的行為,我們的生活離不開概率.以下從*基本的內容開始討論.
1.2隨機事件及其概率
1.2.1樣本空間
在自然界和人類社會活動中存在著許多現象,其中有些現象隻要滿足一定的條件就必然發生.例如:“在標準大氣壓下,純水加熱到100.C時會沸騰”,“在沒有外力作用的條件下靜止的物體必然靜止”.這類現象稱為確定性現象.
自然界和人類社會活動中還廣泛存在著與確定性現象有著本質區彆的另一類現象,例如:擲一枚硬幣,可能正麵朝上也可能反麵朝上;某城市明天發生交通事故的次數;從生産綫下來的産品是否為閤格品,這種在同樣條件下進行同樣的觀測或實驗卻可能發生不同結果的現象稱為隨機現象.這種普遍存在的看起來好像毫無規律的隨機現象後麵實際卻隱藏著某種規律性.例如,多次重復拋一枚硬幣得到正麵朝上大緻有一半,某城市明天發生交通事故的次數按照一定規律分布等等.這種在大量重復試驗或觀察中所呈現齣的固有規律性稱為統計規律性.概率論和數理統計就是研究隨機現象統計規律性的一門學科.
一般地,使隨機現象得以實現及對它觀察的全過程通稱為隨機試驗,簡稱試驗,記為E.要完成一個隨機試驗,主要是明確實現它的“一定條件”以及由它産生的一切可能的“基本結果”.這裏的“一定條件”可以是人為的也可以是客觀存在的;這裏的“基本結果”是指隨機實驗*簡單的,不可(或不必)再細分的結果.
定義1.1隨機試驗的每一個基本結果稱為樣本點,記作,隨機試驗的所有樣本點組成的集閤稱為樣本空間,記作Ω,即
例1.1E:“擲一枚硬幣觀察其朝上的麵”;可能齣現的結果是正麵或反麵;Ω=.
例1.2E:“一個人進行射擊,記錄他直至擊中目標的射擊次數”;可能結果是1,2,···;Ω={1,2,···}.
例1.3E:“觀察一隻燈泡的使用壽命”;可能齣現的結果是任一非負正數;Ω={0,+∞}.
例1.4E:“觀測某市每日的*高氣溫和*低氣溫”;以x,y分彆錶示*高和*低氣溫,人們總可以確定此地氣溫的上界a和下界b,可能齣現的結果是坐標平麵中的一個三角形;Ω=.
不難看齣,樣本空間Ω可以是數集,也可以是任何抽象的集閤;可以是有限集,可列集,也可以是不可列的無窮集閤;可以是一維的也可以是多維的集閤.所以,正確地確定不同隨機試驗的樣本點和樣本空間是非常重要的.
1.2.2隨機事件及其運算
在一次隨機試驗中,我們通常關心的是帶有某些特徵的那些樣本點所組成的集閤.例如:例1.2中“3次以內擊中目標”;例1.3中的“一隻燈泡的壽命超過500小時”.這種帶有某種特徵的樣本點組成的集閤稱為隨機事件,通常用大寫字母A,B,C,等錶示.因此,可記.
A={一個人射擊,3次以內擊中目標}={1,2,3},
B={一隻燈泡的壽命超過500小時}=(500,+∞).
隨機事件是樣本空間Ω的一個子集,在試驗中,如果事件A包含的某一個樣本點ω齣現瞭,則稱A發生,記為ω∈A.由樣本空間Ω中的單個元素組成的子集稱為基本事件,而樣本空間Ω的*大子集Ω稱為必然事件,樣本空間Ω的*小子集空集.稱為不可能事件.
一個樣本空間Ω中,可以有很多隨機事件,人們通常研究這些事件的關係及運算,以便通過較簡單的事件的統計規律去研究較復雜事件的統計規律.下麵介紹事件間的關係及運算,它們與集閤論中集閤之間的關係及運算是一緻的.
(1)包含
如果事件A發生必然導緻事件B發生,則稱事件B包含事件A,記作或對任一事件A,有.如果且,則稱事件A與事件B相等,記作A=B.
(2)和
兩個事件A與B中至少有一個發生,稱為事件A與事件B的和,記作A+B或A∪B.
錶示n個事件A1,A2,,An中至少有一個發生.
(3)積
兩個事件A與B同時發生,稱為事件A與B的積,記作AB或A∩B.
Ai=A1A2...An錶示n個事件A1,A2,,An...同時發生;
(4)互不相容
如果事件A與B不能同時發生,則稱事件A與B互不相容或互斥,此時必有AB=.基本事件是互不相容的.
如果n個事件A1,A2,,An中任意兩個事件都互不相容,即.
則稱這n個事件是互不相容的或互斥的.
Ai=A1A2...An錶示可列個事件A1,A2,,An...同時發生.
(5)對立(逆)如果兩個事件A與B滿足A+B=Ω,AB=.,則稱事件A是事件B的對立事件或逆事件；此時事件B也是事件A的逆事件，所以A與B事件是互逆事件，記作或，顯然.
（6）差
如果事件A發生且事件B不發生，稱為事件A與B的差，記為A-B.顯然.
圖1-1
對於事件的運算有如下的運算規律.
事件的運算律
(1)交換律:A+B=B+A,AB=BA;
(2)結閤律:(A+B)+C=A+(B+C),(AB)C=A(BC);
(3)分配律:(A+B)C=AC+BC;
(4)對偶原理:
對於n個事件,甚至對於可列個事件,對偶原理也成立.
例1.5證明
證法一
證法二即
且
因此.
例1.6設A,B是隨機事件,若滿足A+B=,證明:A,B相互對立.
證明我們隻要證明A+B=Ω且AB=.即可.
記C=A+B,D=AB,則由等式
可得
即A,B相互對立.
由對偶原理同樣可以證明:若AB=,則A、B相互對立.
例1.7小王下班後開車迴傢,途經4個交通信號燈.Ai錶示第i個路口遇上紅燈(i=1,2,3,4),試用Ai錶示下列事件:
(1)一路綠燈;
(2)至少遇到一次紅燈;
(3)隻遇到一次紅燈;
(4)至少遇到3次紅燈;
(5)至多遇到3次紅燈.
解(1).
(2).
(3).
(4).
(5).
例1.8擲一枚骰子(6個麵),觀察其朝上麵的數字.設事件A={齣現奇數點},事件B={齣現偶數點},C={小於4點},求:事件A+C,BC,A.C,AB,A+B,並問A,B,C中哪兩個事件是對立的?
解因為Ω={1,2,3,4,5,6},A={1,3,5},B={2,4,6},C={1,2,3},所以A+C={1,2,3,5},BC={2},A.C={5},AB=.,A+B=Ω.
因此,A與B是對立事件.

現代金融計量經濟學：理論與實踐前沿 書籍簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的現代金融計量經濟學分析框架。在全球金融市場日益復雜化、高頻化和數據驅動化的背景下，傳統的統計方法已難以捕捉金融現象背後的動態結構和非綫性特徵。本書聚焦於應對這些挑戰所需的高級計量工具、前沿模型以及實際應用能力。 第一部分：金融時間序列基礎與經典模型迴顧 本部分首先建立堅實的金融時間序列分析基礎。我們將從金融數據的特點——如波動率聚集（Volatility Clustering）、尖峰厚尾（Leptokurtosis）以及結構性變化（Structural Breaks）——入手，闡述為何需要發展超越標準綫性模型的計量工具。 1. 金融數據特徵與預處理： 詳細討論迴報率的計算、檢驗平穩性的方法（如ADF檢驗、KPSS檢驗），以及處理序列相關性和異方差性的初步步驟。重點關注高頻數據中的微觀結構噪聲和信息過濾技術。 2. 綫性模型重訪與局限性： 深入剖析自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）以及嚮量自迴歸（VAR）模型在金融預測中的應用與局限性。特彆關注VAR模型在協整關係存在時的修正處理，引入格蘭傑因果關係檢驗和脈衝響應分析（Impulse Response Function, IRF）的精確解釋。 第二部分：波動率建模的演進與深度 波動率是金融風險管理和資産定價的核心。本部分係統梳理瞭波動率建模的各個發展階段，並詳細介紹瞭當前主流的非綫性模型。 1. ARCH-GARCH族模型： 從最基礎的自迴歸條件異方差（ARCH）模型開始，係統推導廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型及其主要變體。 EGARCH (Exponential GARCH)： 解釋並應用非對稱效應（杠杆效應），即負麵衝擊比正麵衝擊引起更大的未來波動。 GJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH)： 通過指示變量捕捉波動率的非對稱反應。 FIGARCH (Fractionally Integrated GARCH)： 探討長期記憶效應在波動率序列中的體現，以及如何使用分數階差分處理這種長程依賴性。 2. 隨機波動率模型（Stochastic Volatility, SV）： 區彆於基於迴報率的（觀測方程）GARCH模型，SV模型將波動率視為一個不可觀測的潛在過程。我們將探討基於貝葉斯MCMC方法對SV模型的估計與應用，特彆是其在期權定價中的優勢。 3. 多重/多變量波動率模型： 針對資産組閤風險管理需求，詳細介紹多變量GARCH模型，包括： BEKK (Baba, Engle, Kraft, Kroner) 模型： 保證協方差矩陣的正定性。 DCC (Dynamic Conditional Correlation) 模型： 允許時間變化的相關性結構，是目前最流行的動態相關性建模方法。 第三部分：非綫性與非對稱模型的前沿探索 金融市場充斥著非綫性關係和狀態依賴性。本部分專注於超越綫性假設的計量工具。 1. 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 介紹狀態空間框架在處理時間變參數模型和動態因子模型中的強大能力。詳細講解卡爾曼濾波器的遞推估計過程及其在金融時間序列平滑和預測中的實際應用。 2. 非綫性時間序列模型： 門限自迴歸模型 (TAR) 與滾動迴歸 (Rolling Regression)： 用於捕捉金融市場在不同狀態下（如高波動期與低波動期）的結構性轉變。 非綫性狀態轉換模型 (Markov-Switching Models, MS)： 識彆和估計隱藏的“狀態”（如衰退期與擴張期），並分析資産迴報率和波動率在這些狀態間的轉換概率。 3. 高頻數據與微觀市場計量： 麵對TB級的高頻交易數據，本書將介紹如何使用最優二次變分法（OQVM）估計更精確的瞬時波動率，並討論跳躍擴散過程（Jump-Diffusion Models）在刻畫市場突發事件中的作用。 第四部分：金融數據中的高維建模與機器學習交叉 現代金融研究麵臨大量預測因子和復雜的交互關係。本部分將計量經濟學與現代統計學習方法相結閤。 1. 因子模型與降維技術： 重新審視CAPM和Fama-French多因子模型，並將其擴展到高維情況。重點介紹主成分分析（PCA）和因子擴展（EFA）在提取金融市場潛在驅動因子中的應用。 2. 因子選擇與正則化估計： 解決“T大於N”（預測變量多於樣本量）的問題。深入講解LASSO、Ridge和Elastic Net迴歸在金融時間序列預測中的應用，強調模型的可解釋性和預測性能的權衡。 3. 計量經濟學中的機器學習應用： 探討如何利用隨機森林（Random Forest）、梯度提升機（GBM）和神經網絡（Neural Networks）來建模復雜的非綫性收益率預測關係。特彆關注如何將這些模型的結果與傳統的計量經濟學檢驗（如顯著性檢驗、模型設定檢驗）相結閤，確保結果的經濟學閤理性。 第五部分：風險度量與實際應用案例 本書的最終目標是將理論模型轉化為可操作的金融決策工具。 1. 風險度量方法的比較與實現： 詳細對比和實現不同波動率模型下計算的風險指標，包括： 波動率預測： 使用曆史模擬法、EWMA和GARCH預測下一期的條件波動率。 風險價值（VaR）估計： 采用參數法（基於GARCH）、曆史法和濛特卡洛模擬法計算日和周的VaR。 預期損失（Expected Shortfall, ES）： 強調ES作為更穩健的尾部風險度量的重要性，並展示如何用SV模型對其進行估計。 2. 跨市場與資産定價應用： 結閤實際金融數據集（股票、外匯、債券、大宗商品），演示如何應用DCC模型分析不同資産間的溢齣效應（Volatility Spillover），以及如何使用狀態空間模型對利率期限結構進行動態因子分解。 本書特色 本書強調理論的嚴謹性與操作的實用性相結閤。每章均配備詳細的計量軟件（如R或Python的特定包）實現指導和代碼示例，確保讀者能夠立即將所學知識應用於真實的金融數據分析中。內容覆蓋瞭從基礎概念到前沿研究方法的完整路徑，是金融分析師、風險管理者、量化交易員以及研究生進行專業深度研究的必備參考書。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我耳目一新的教材。在我以往的認知裏，“概率論與數理統計”往往意味著枯燥的公式和難以理解的符號，但這本書完全顛覆瞭我的這種看法。作者的敘述方式非常獨特，他似乎總能找到最恰當的比喻和類比，將那些抽象的數學概念變得生動形象。 讀到關於“期望”的部分，我曾一度感到睏惑，不知道它到底代錶什麼。但書中用一個玩輪盤賭的例子，讓我瞬間明白瞭。每一次鏇轉的結果都是隨機的，但如果我們多次參與，平均每次能贏多少錢，這個“平均”的概念就是期望。這個簡單的例子，讓我立刻對“期望”有瞭深刻的理解，並且開始思考它在投資、博弈等領域的重要性。 更讓我驚喜的是，書中並沒有一股腦地堆砌理論，而是非常注重實踐的應用。它提供瞭大量真實世界的數據集和實際問題，引導我們如何運用所學的統計知識去分析和解決。比如，書中在講解“假設檢驗”時，不是直接拋齣繁瑣的步驟，而是先設置瞭一個場景：一個公司聲稱他們的産品平均壽命比競爭對手長，我們要如何用統計方法來驗證這個說法？這種情境式的教學，讓我能夠更好地理解理論的價值和意義。 而且，這本書的排版設計也非常用心，文字清晰，重點突齣，關鍵公式和概念都有醒目的標記。很多地方還配有精美的插圖，幫助我們更好地理解抽象的數學概念。我甚至會在閱讀過程中，自己動手畫一些示意圖，來加深對知識點的理解。 總的來說，這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭概率論與數理統計的魅力。它不僅僅是一本工具書，更像是一位睿智的引路人，引導我一步步探索數據背後的規律，並培養我用科學的眼光去看待世界。我真心覺得，這本書對於提升我的邏輯思維能力和數據分析能力，有著不可估量的作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排邏輯非常清晰，從基礎的概念介紹，到深入的理論推導，再到最後的應用實例，層層遞進，使得我這樣的初學者也能逐步掌握。我尤其喜歡它在引入新概念時，總是會先迴顧之前學到的知識，然後自然地過渡到新的內容，這種關聯性很強，讓我的學習過程不會感到突兀。 書中關於“統計推斷”的部分，讓我眼前一亮。作者沒有直接給齣“假設檢驗”或“置信區間”這些術語，而是先通過一個生活化的例子來引入，比如我們要判斷一個新藥是否真的有效，就需要通過一係列的統計方法來驗證。這個例子讓我對這些抽象的概念有瞭直觀的認識，也理解瞭它們在實際應用中的重要性。 我非常欣賞書中的例題，它們不僅數量多，而且涵蓋瞭各種不同的難度級彆，並且提供瞭詳細的解答過程。這讓我能夠通過大量的練習來鞏固所學的知識，並且在遇到睏難時，能夠通過參考答案找到解題思路。我甚至會嘗試自己去修改一些例題的條件，看看結果會發生怎樣的變化，這讓我的學習過程變得更加主動和有趣。 另外，書中的一些圖錶和圖形製作得非常精美，它們能夠直觀地展示數據和概念，幫助我更好地理解一些復雜的統計模型。例如，在講解迴歸分析時，書中提供的散點圖和迴歸直綫，讓我能夠清晰地看到變量之間的關係。這種視覺化的呈現方式，大大降低瞭理解的難度。 總而言之，這是一本非常適閤想要係統學習概率論與數理統計的讀者的書籍。它不僅內容充實，而且講解詳細，練習充分，圖文並茂，能夠幫助讀者建立起紮實的理論基礎，並將其應用於實際問題中。我強烈推薦這本書給所有對統計學感興趣的人。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我感到非常驚艷。一開始，我隻是抱著瞭解一下的心態去閱讀，但越往後讀，越發現其中的奧妙無窮。作者的專業知識毋庸置疑，但他更難得的是，能夠將如此復雜的學科，用一種非常易於理解的方式呈現齣來。 讓我印象深刻的是，書中在講解“貝葉斯定理”時，並沒有上來就給齣復雜的公式，而是先用一個生動的醫學診斷例子來鋪墊。比如，某個疾病的發生率很低，但一種檢測方法有一定的誤診率。那麼，當一個人檢測結果為陽性時，他真正患病的概率到底有多大？通過這個例子，我纔真正理解瞭貝葉斯定理在更新信念、處理不確定性信息方麵的強大威力。 而且，這本書不僅僅關注理論，更強調實際操作。它提供瞭很多編程的示例，展示如何利用現有的統計軟件來分析數據。雖然我不是編程專傢，但書中的代碼示例清晰易懂，並且有詳細的解釋，讓我能夠照貓畫虎，嘗試去運行和理解。這讓我覺得，學習統計學不再是紙上談兵，而是能夠真正應用於實際工作中。 書中對“統計模型”的講解也特彆深入，它不僅僅介紹瞭常見的模型，還對模型的假設、適用範圍以及如何評估模型的優劣進行瞭詳細的闡述。這讓我能夠批判性地看待各種統計模型，並根據實際情況選擇最閤適的模型。我甚至會嘗試去修改書中的模型參數，觀察結果的變化，來更深入地理解模型的敏感性。 總而言之，這是一本既有理論深度，又有實踐指導意義的優秀教材。它不僅能夠幫助讀者建立起堅實的概率論與數理統計基礎，更能培養讀者獨立分析問題、解決問題的能力。我強烈推薦這本書給所有希望在這個領域有所建樹的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常吸引人，作者仿佛是一位經驗豐富的嚮導，帶著我在概率與統計的迷宮中穿梭。他總能適時地提齣一些引發思考的問題，讓我主動去探索答案，而不是被動地接受知識。 我在閱讀“方差”和“標準差”的部分時，曾經感到有些迷惑，不知道它們到底有什麼區彆。但書中通過一個生動的例子，讓我豁然開朗：假設有兩個班級的學生考試成績，雖然平均分可能差不多，但一個班級的成績非常集中，而另一個班級的成績則比較分散。方差和標準差就能很好地衡量這種分散程度。這個簡單的類比，讓我立刻理解瞭這兩個概念的含義和作用。 而且，這本書的邏輯結構非常嚴謹，每一個概念的引入都建立在之前學過的知識之上，使得學習過程連貫而流暢。即使是對於一些比較復雜的統計概念，作者也能將其拆解成易於理解的小模塊，逐步引導讀者掌握。我曾經嘗試跳過一些章節，直接閱讀後麵的內容，但很快就發現自己無法理解，這反而讓我更加欽佩作者精心設計的學習路徑。 讓我特彆喜歡的是，書中在講解“迴歸分析”時，用瞭大量的圖錶和實例來展示。它不僅解釋瞭綫性迴歸的原理，還介紹瞭多元迴歸、非綫性迴歸等更高級的模型。通過實際的數據分析案例，我看到瞭如何利用迴歸模型來預測變量之間的關係，並從中提取有價值的信息。這讓我覺得，統計學不僅僅是理論，更是解決實際問題的強大工具。 總的來說，這是一本非常成功的教材，它不僅內容豐富，而且講解生動，邏輯清晰，應用廣泛。它讓我看到瞭概率論與數理統計的理論之美，以及它在解決現實問題中的巨大價值。我非常享受閱讀這本書的過程，也相信它能幫助我大幅提升我的數據分析能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很吸引人，簡約而又不失專業感，深深地吸引瞭我的目光。在翻開之前，我對於“概率論與數理統計”這個主題本身就充滿瞭好奇，總覺得它是一種能夠揭示世界運行規律的神秘鑰匙。拿到這本書後，我迫不及待地開始閱讀，雖然我並非數學領域的專業人士，但作者的語言卻意外地通俗易懂。他沒有使用過於晦澀的專業術語，而是用生動的比喻和貼近生活的例子來闡述抽象的概念，這讓我感到非常驚喜。 比如，書中關於“隨機事件”的解釋，不是乾巴巴地定義，而是通過擲骰子、拋硬幣這些我們熟悉的場景來引導讀者理解。我能清晰地想象齣，每一次拋擲硬幣的結果都是不確定的，但當我們拋擲很多次之後，正麵朝上的概率就會趨近於一個穩定的值。這種循序漸進的講解方式，讓我能夠輕鬆地跟上作者的思路，並且從中獲得瞭一種“原來如此”的頓悟感。 尤其令我印象深刻的是，作者在講解“概率分布”時，並沒有直接拋齣復雜的公式，而是先描繪瞭一個生動的場景：假設一個工廠生産燈泡，每個燈泡的壽命都有一定的隨機性，但整體上會呈現齣某種分布規律。他通過圖錶和實例，讓我直觀地理解瞭不同類型的概率分布，例如正態分布的鍾形麯綫，以及泊鬆分布在描述離散事件發生次數時的作用。這讓我開始思考，原來我們身邊很多看似隨機的現象，背後都隱藏著規律性的分布，而這本書正是幫助我們發現這些規律的工具。 書中的案例分析也做得非常齣色，很多都取材於實際生活中的問題，例如天氣預報的準確性、股票市場的波動分析，甚至是一些簡單的遊戲概率計算。這些案例讓我覺得所學的知識並非空中樓閣，而是能夠真切地解決實際問題，並且引發瞭我更多的思考：如果我能掌握這些統計學工具，是不是就能更理性地做齣一些生活決策，避免一些不必要的風險？ 總的來說，這本書的閱讀體驗超齣瞭我的預期。它不僅僅是一本枯燥的教科書，更像是一位耐心細緻的老師，循循善誘地引導我探索概率與統計的奧秘。我能夠感受到作者在編寫這本書時付齣的心血，以及他對這個學科的熱愛。這讓我覺得，即使是對於非專業讀者來說，也能夠從中受益匪淺，並且對這個領域産生濃厚的興趣。