北京理工大學齣版社 概率論與數理統計輔導/張天德/浙大四版 9787564095796 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張天德 編

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
• 高等教育
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• 張天德
• 北京理工大學齣版社
• 9787564095796
• 數學
• 理工科

店鋪： 情深似海圖書專營店

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787564095796

商品編碼：26831693412

叢書名： 概率論與數理統計輔導

齣版時間：2014-08-01

基本信息

書名:概率論與數理統計輔導

：25.80元

作者:張天德主編

齣版社：北京理工大學齣版社

齣版日期：2014.08

ISBN：9787564095796

字數：430000

頁碼：375

版次：1

裝幀：平裝

開本：大32開

商品標識：

編輯推薦

 

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本係列圖書由教育部考試中心數學閱捲組組長張天德精心編寫，包括《高等數學輔導》（同濟六版·上下冊閤訂本）、《綫性代數輔導》（同濟五版）、《概率論與數理統計輔導》（浙大四版）。特色如下：
1.內容與教材完全同步，全麵歸納總結，緊密聯係考研命題方嚮。既有對常考知識點的歸納，又有對重要題型的解題思路和方法的詳解及總結。
2.例題精編：50%經典題+40%考研真題+10%大學生競賽試題。
3.習題答案超精解，配套教材，答疑解惑。
4.每章配有同步自測題，便於讀者綜閤檢驗學習效果

內容提要

 

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概率論與數理統計是工科類各專業的重要基礎課程，也是碩士研究生入學考試的重點科目，其重要性日益凸顯，《概率論與數理統計輔導》由教育部考試中心數學閱捲組長張天德老師精心編寫。
本書為概率論與數理統計（浙大四版）的同步輔導全書，分為教材知識全解和教材習題全解兩部分：
[教材知識全解]“知識結構”將每一章、節必須掌握的概念、性質和公式進行瞭歸納，並以圖錶的形式給齣；“考點精析”梳理每章節的重點及常考知識點，透徹詳細的講解瞭重點內容，幫助學生理解；“例題精解”歸納總結本章節涉及到的典型題型，作者基於多年教學經驗，選取大量經典題型，深入講解，分析透徹。
[教材習題詳解]教材同步習題解答，供學生課內學習參考。部分習題設有“思路探索”“方法點擊”幫助學生理解和歸納總結習題。

目錄

 

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教材知識全解
*章概率論的基本概念
*節隨機試驗
第二節樣本空間、隨機事件
第三節頻率與概率
第四節等可能概型（古典概型）
第五節條件概率
第六節獨立性
本章整閤
一、本章知識圖解
二、本章知識總結
三、本章同步自測
第二章隨機變量及其分布
*節隨機變量
第二節離散型隨機變量及其分布律教材知識全解
*章概率論的基本概念
*節隨機試驗
第二節樣本空間、隨機事件
第三節頻率與概率
第四節等可能概型（古典概型）
第五節條件概率
第六節獨立性
本章整閤
一、本章知識圖解
二、本章知識總結
三、本章同步自測
第二章隨機變量及其分布
*節隨機變量
第二節離散型隨機變量及其分布律
第三節隨機變量的分布函數
第四節連續型隨機變量及其概率密度
第五節隨機變量函數的分布
本章整閤
一、本章知識圖解
二、本章知識總結
三、本章同步自測
第三章多維隨機變量及其分布
*節二維隨機變量
第二節邊緣分布
第三節條件分布
第四節相互獨立的隨機變量
第五節兩個隨機變量的函數的分布
本章整閤
一、本章知識圖解
二、本章知識總結
三、本章同步自測
第四章隨機變量的數字特徵
*節數學期望
第二節方差
第三節協方差及相關係數
第四節矩、協方差矩陣
本章整閤
一、本章知識圖解
二、本章知識總結
三、本章同步自測
第五章大數定律及中心極限定理
*節大數定律
第二節中心極限定理
本章整閤
一、本章知識圖解
二、本章知識總結
三、本章同步自測
第六章樣本及抽樣分布
*節隨機樣本
第二節直方圖和箱綫圖(略)
第三節抽樣分布
本章整閤
一、本章知識圖解
二、本章知識總結
三、本章同步自測
第七章參數估計
*節點估計
第二節基於截尾樣本的*似然估計
第三節估計量的評選標準
第四節區間估計
第五節正態總體均值與方差的區間估計
第六節（0-1）分布參數的區間估計
第七節單側置信區間
本章整閤
一、本章知識圖解
二、本章知識總結
三、本章同步自測
第八章假設檢驗
*節假設檢驗
第二節正態總體均值的假設檢驗
第三節正態總體方差的假設檢驗
*第四節置信區間與假設檢驗之間的關係（略）
*第五節樣本容量的選取（略）
*第六節分布擬閤檢驗
*第七節秩和檢驗
第八節假設檢驗問題的p值檢驗法
本章整閤
一、本章知識圖解
二、本章知識總結
三、本章同步自測
教材習題全解
*章概率論的基本概念
第二章隨機變量及其分布
第三章多維隨機變量及其分布
第四章隨機變量的數字特徵
第五章大數定律及中心極限定理
第六章樣本及抽樣分布
第七章參數估計
第八章假設檢驗

作者介紹

 

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張天德全國碩士研究生入學考試數學閱捲組組長，全國大學生數學競賽負責人，山東大學數學學院教授，碩士生導師，國傢精品課程負責人。齣版著作和考研圖書80餘部，發錶學術論文90餘篇。

文摘

 

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暫無

媒體推薦

 

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引言 概率論與數理統計是現代科學技術和經濟管理領域不可或缺的基礎理論。它不僅為我們理解隨機現象、進行數據分析提供瞭有力的工具，更在人工智能、大數據、金融工程、醫學研究等眾多前沿領域扮演著核心角色。本書旨在為學習概率論與數理統計的讀者提供一套係統、深入的學習資源，幫助大傢紮實掌握核心概念，提升解題能力，為進一步的專業學習和研究奠定堅實基礎。 第一部分：概率論基礎 第一章 隨機事件與概率 本章將帶領讀者走進隨機世界的奧秘，從最基本的概念入手，揭示隨機現象的本質。 隨機現象與樣本空間： 我們將首先區分確定性現象與隨機現象，並引入樣本空間這一描述隨機試驗所有可能結果的集閤。例如，拋擲一枚硬幣，其樣本空間為{正麵，反麵}；測量一批産品的長度，其樣本空間可能是所有大於等於零的實數。我們將討論離散型和連續型樣本空間的特點，以及它們在不同問題中的應用。 隨機事件及其運算： 在樣本空間的基礎上，我們將定義隨機事件。事件可以是單個結果，也可以是多個結果的組閤。本節將重點介紹事件的並、交、差、補等運算，並結閤具體例子，如“至少發生一個事件”、“同時發生兩個事件”等，幫助讀者理解這些運算的幾何意義和邏輯含義。我們將引入德摩根定律等重要的事件運算性質。 概率的概念與定義： 概率是衡量隨機事件發生可能性的數值。本章將介紹概率的古典定義、統計定義和公理化定義。古典定義適用於等可能性的場閤，例如骰子擲齣點數。統計定義則基於大量重復試驗的頻率，適用於實際應用中的許多情況。公理化定義則為概率提供瞭一個嚴格的數學框架，它是概率論的基石。我們將深入討論概率的性質，如非負性、規範性、可加性等，並通過實例說明如何運用這些性質解決問題。 條件概率與乘法公式： 當我們知道某個事件已經發生時，如何重新評估另一個事件發生的可能性？條件概率正是解決這一問題的工具。我們將詳細講解條件概率的定義，以及它與聯閤概率、邊緣概率之間的關係。在此基礎上，我們將引齣乘法公式，用於計算聯閤概率，並討論獨立事件的概念。理解條件概率對於分析復雜係統的相互影響至關重要，例如在風險評估、病情診斷等領域。 全概率公式與貝葉斯公式： 當一個事件的發生可以通過一係列互不相容的事件來劃分時，全概率公式提供瞭一種計算該事件概率的有效途徑。我們將通過具體的例子，如“一件産品由不同車間生産，求其閤格的概率”，來演示全概率公式的應用。在此基礎上，我們將深入講解貝葉斯公式，這是概率論中最重要、最經典的公式之一。貝葉斯公式允許我們根據新的證據來更新我們對事件發生可能性的信念，在機器學習、統計推斷等領域有著極其廣泛的應用。我們將通過“寶馬車的問題”等經典案例，直觀展示貝葉斯公式的強大威力。 重要概念總結與練習： 章節末尾將對本章的核心概念進行係統梳理，並提供一係列精心設計的練習題，涵蓋從基礎概念的理解到復雜問題的求解，幫助讀者鞏固所學知識，發現潛在的薄弱環節。 第二章 隨機變量及其分布 本章將引入隨機變量的概念，將隨機現象的數量化，並研究其概率分布的特徵。 隨機變量及其類型： 隨機變量是定義在樣本空間上的實值函數，它將隨機試驗的結果映射到一個數值。我們將區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並介紹它們各自的特點。例如，拋擲硬幣正麵朝上的次數是離散型隨機變量，而測量物體長度是連續型隨機變量。 離散型隨機變量的概率分布： 對於離散型隨機變量，其概率分布由概率質量函數（PMF）來描述，它給齣瞭每個可能取值齣現的概率。本節將介紹幾個重要的離散型分布，包括： 二項分布（Binomial Distribution）： 描述瞭n次獨立伯努利試驗中成功次數的分布，是許多計數問題的基礎，例如，工廠生産的産品中次品的個數。 泊鬆分布（Poisson Distribution）： 描述瞭在固定時間或空間間隔內發生隨機事件次數的分布，常用於描述單位時間內的電話呼叫次數、單位麵積內的瑕疵數量等。 幾何分布（Geometric Distribution）： 描述瞭首次成功所需試驗次數的分布，例如，直到第一次擲齣6點所需的次數。 超幾何分布（Hypergeometric Distribution）： 描述瞭從有限總體中抽樣不放迴時，抽到某類個體次數的分布，例如，從一批零件中抽取若乾個，其中閤格品的個數。 連續型隨機變量的概率分布： 對於連續型隨機變量，其概率分布由概率密度函數（PDF）來描述，它描述瞭隨機變量取值的密集程度。本節將介紹幾個重要的連續型分布： 均勻分布（Uniform Distribution）： 描述瞭在一個給定的區間內，所有取值具有相等可能性的分布，例如，隨機數生成器産生的數。 指數分布（Exponential Distribution）： 描述瞭兩次獨立事件發生之間的時間間隔的分布，常用於可靠性分析和排隊論，例如，電子元件的壽命。 正態分布（Normal Distribution），也稱高斯分布（Gaussian Distribution）： 是概率論中最重要、最常見的分布之一。許多自然現象和社會現象都近似服從正態分布，例如，人的身高、考試成績、測量誤差等。我們將詳細討論正態分布的性質，包括其對稱性、鍾形麯綫的特點，以及均值和方差對其形狀的影響。我們將引入標準正態分布及其分布函數（CDF），並介紹如何利用查錶或計算工具進行概率計算。 其他重要分布： 此外，我們還將簡要介紹卡方分布、t分布、F分布等在統計推斷中扮演重要角色的分布。 隨機變量函數的分布： 如果我們已知一個隨機變量的分布，那麼它的函數（例如，平方、對數等）的分布如何確定？本節將介紹求解隨機變量函數分布的常用方法，包括直接法、捲積法等。 期望與方差： 期望（均值）刻畫瞭隨機變量取值的平均水平，而方差則衡量瞭隨機變量取值圍繞期望的離散程度。我們將詳細講解期望和方差的定義、計算方法及其性質。例如， E(aX+b) = aE(X)+b, Var(aX+b) = a²Var(X)。期望和方差是描述隨機變量分布的重要統計量。 重要概念總結與練習： 章節末尾將對本章涉及的隨機變量類型、概率分布、期望方差等核心概念進行總結，並提供大量富有挑戰性的練習題，幫助讀者熟練掌握隨機變量及其分布的分析方法。 第三章 多維隨機變量及其分布 本章將把目光從單個隨機變量擴展到多個隨機變量，研究它們之間的相互關係及其聯閤概率分布。 二維隨機變量及其聯閤分布： 我們將定義二維隨機變量（或稱隨機嚮量），並介紹離散型和連續型二維隨機變量的聯閤概率分布函數（聯閤PMF或聯閤PDF）。聯閤分布描述瞭兩個或多個隨機變量同時取值的概率。 邊緣分布與條件分布： 從聯閤分布中可以得到單個隨機變量的分布，稱為邊緣分布。我們將學習如何從聯閤分布計算邊緣分布。同時，當我們知道其中一個隨機變量的取值時，另一個隨機變量的分布稱為條件分布。本節將深入講解條件分布的計算，並再次強調其在分析變量間依賴性中的重要作用。 隨機變量的獨立性： 兩個隨機變量是否相互獨立？獨立性是概率論中的一個重要概念，它意味著一個隨機變量的取值不影響另一個隨機變量的取值。我們將給齣嚴格的獨立性定義，並討論如何判斷隨機變量的獨立性。 協方差與相關係數： 協方差是衡量兩個隨機變量綫性相關程度的指標。我們將介紹協方差的定義、計算及其性質，並解釋正協方差、負協方差和零協方差的含義。相關係數則對協方差進行瞭標準化，使其取值在-1到1之間，更直觀地反映瞭綫性關係的強度和方嚮。 期望與方差的性質（多維）： 我們將擴展期望和方差的概念到多維隨機變量，並討論其相關性質，例如， E(X+Y)=E(X)+E(Y)，Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y)。這些性質對於簡化復雜問題的計算至關重要。 切比雪夫不等式與大數定律： 當我們無法得知一個隨機變量的具體分布時，如何對其隨機性進行量化？切比雪夫不等式提供瞭一種上界估計，錶明隨機變量偏離其期望的概率是有界的。大數定律則是概率論中的一個重要定理，它錶明大量獨立同分布的隨機變量的平均值依概率收斂於其期望值。大數定律是統計推斷的理論基礎之一，它解釋瞭為什麼頻率可以作為概率的近似。 中心極限定理： 中心極限定理是概率論中最具影響力的定理之一。它錶明，無論原始隨機變量的分布如何，隻要它們獨立同分布且方差存在，那麼它們的和（或平均值）在樣本量足夠大時，其分布將近似於正態分布。中心極限定理是統計推斷中許多方法的理論基石，例如，正態近似二項分布、t檢驗等。我們將深入理解其內容和適用條件，並通過實例展示其強大應用。 重要概念總結與練習： 章節末尾將係統迴顧多維隨機變量的各項概念，並提供一係列具有挑戰性的練習，幫助讀者掌握分析多變量隨機現象的方法。 第二部分：數理統計基礎 第四章 統計參數估計 本章將進入數理統計的核心內容，如何利用樣本數據對總體分布中的未知參數進行估計。 總體與樣本： 我們將首先明確總體（研究對象的所有個體）與樣本（從總體中抽取的一部分個體）的概念，以及抽樣調查的重要性。我們將討論簡單隨機抽樣、分層抽樣等不同抽樣方式。 統計量及其分布： 樣本是由一係列隨機變量組成的，而統計量是基於樣本的函數，它不依賴於未知參數。例如，樣本均值、樣本方差是常用的統計量。我們將研究常見統計量的分布，特彆是當總體服從正態分布時，樣本均值和樣本方差的分布。 點估計： 點估計是用一個具體的數值來估計未知參數。我們將介紹幾種常見的點估計方法： 矩估計法： 利用樣本矩來估計總體矩，進而估計未知參數。我們將講解矩估計量的構造過程及其性質。 最大似然估計法（MLE）： 尋找使觀測到的樣本齣現的概率（似然函數）最大的參數值。MLE是統計推斷中最重要、最常用的方法之一，具有漸近最優性。我們將詳細推導MLE的計算過程，並分析其優良性質。 點估計的評價標準： 如何評價一個點估計的好壞？本節將介紹無偏性、有效性（方差最小）和一緻性等評價標準，並解釋這些標準的重要性。 區間估計： 點估計隻能提供一個單一的估計值，而區間估計則提供一個參數可能落入的範圍，並給齣一定的置信水平。我們將介紹置信區間的概念，以及如何構造不同參數的置信區間。 單個正態總體的均值和方差的置信區間： 在已知和未知總體方差的情況下，如何構造總體均值的置信區間。 兩個正態總體的均值和方差的置信區間。 大樣本理論在區間估計中的應用： 利用中心極限定理，即使總體分布未知，對於大樣本，我們也可以構造均值的置信區間。 重要概念總結與練習： 章節末尾將對點估計和區間估計的核心概念進行梳理，並提供一係列實際問題，引導讀者運用所學知識進行參數估計。 第五章 假設檢驗 假設檢驗是數理統計中另一個核心內容，它旨在根據樣本信息判斷關於總體參數的某種假設是否成立。 假設檢驗的基本思想： 我們將引入原假設（H0）和備擇假設（H1）的概念，以及檢驗統計量、拒絕域、顯著性水平（α）等基本概念。檢驗的目標是在拒絕域內，我們拒絕原假設。 第一類錯誤與第二類錯誤： 在假設檢驗中，我們可能犯兩類錯誤：拒絕瞭本來正確的原假設（第一類錯誤），或者接受瞭本來錯誤的原假設（第二類錯誤）。我們將討論如何權衡這兩類錯誤。 常見參數的假設檢驗： 單個正態總體的均值檢驗： 在已知和未知總體方差的情況下，如何進行均值檢驗。 單個正態總體的方差檢驗： 兩個正態總體的均值差檢驗： 兩個正態總體的方差比檢驗： 卡方檢驗（χ²-test）： 擬閤優度檢驗： 檢驗觀測頻數是否與理論頻數吻閤，例如，檢驗一組數據是否服從某一給定的分布。 獨立性檢驗： 檢驗兩個分類變量之間是否存在相關性。 t檢驗： 適用於小樣本情況下，對總體均值進行檢驗，尤其是在總體方差未知時。 F檢驗： 主要用於檢驗兩個正態總體的方差是否相等。 非參數檢驗簡介： 對於不滿足正態性等假設的情況，我們還可以使用非參數檢驗方法，例如符號檢驗、秩和檢驗等，這些方法對數據分布的要求較寬鬆。 重要概念總結與練習： 章節末尾將係統總結假設檢驗的流程和常用方法，並通過大量實際案例，幫助讀者掌握根據具體問題選擇閤適檢驗方法並進行推斷的能力。 第六章 方差分析（ANOVA） 方差分析是一種強大的統計技術，用於比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異。 單因素方差分析： 當我們關心一個因子（分類變量）對響應變量（連續變量）的均值是否有影響時，可以使用單因素方差分析。例如，比較不同教學方法對學生成績的影響。我們將介紹方差分析的原理，包括總平方和（SST）、組間平方和（SSB）和組內平方和（SSW）的分解，以及F統計量的計算和檢驗。 多因素方差分析（簡介）： 當研究存在多個因子時，可以使用多因素方差分析，它可以檢驗各因子對響應變量的獨立效應以及因子之間的交互效應。 方差分析的應用與解釋： 本節將通過實際例子，展示如何進行方差分析，並正確解讀分析結果，包括各因子效應的顯著性以及可能的交互作用。 重要概念總結與練習： 章節末尾將對單因素方差分析的原理和步驟進行總結，並提供相關練習，幫助讀者掌握比較多組均值的方法。 結語 概率論與數理統計是一門博大精深的學科，本書力求在有限的篇幅內，係統地介紹其核心概念、基本理論和常用方法。希望本書能夠幫助廣大讀者建立起對概率論與數理統計的深刻理解，培養嚴謹的數學思維和分析能力，為他們在未來的學習和工作中應對各種復雜問題提供有力的支持。我們鼓勵讀者在學習過程中，積極思考，勤於練習，將理論知識與實際應用相結閤，不斷拓展知識的邊界。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本《概率論與數理統計輔導》的時候，主要的需求是希望能夠快速掌握這門課程的核心知識點，並提高解題能力。我感覺自己平時看教材理解得比較慢，很多地方總是要反復琢磨。這本書的編排結構非常清晰，按照教材的章節順序，將每個知識點都提煉齣來，並且用黑體字、小標題等方式進行瞭區分，方便我快速定位和查閱。我尤其欣賞的是它對一些易混淆的概念的辨析，比如“隨機變量”和“事件”的區彆，“概率分布”和“概率密度函數”的應用場景等等，作者都給齣瞭非常精煉的總結和對比，避免瞭我走入誤區。在習題部分，這本書的梯度設計做得非常好，從基礎選擇題到綜閤應用題，循序漸進，讓我能夠逐步建立信心，鞏固所學。而且，它還為一些典型的難題提供瞭多種解題思路，讓我意識到一道題可以有不同的切入點，這對我拓寬解題思路很有幫助。這本書對我來說，就像一個高效的學習伴侶，能在我需要的時候提供最直接、最有效的幫助。

評分☆☆☆☆☆

我是在參加一個與數據分析相關的培訓課程時，被老師推薦使用這本書作為輔助教材的。當時我對概率論和數理統計的基礎還比較薄弱，對很多概念的理解都停留在錶麵。這本書的獨特之處在於它不僅梳理瞭理論知識，更強調瞭這些理論在實際應用中的價值。它通過很多工程、經濟、甚至是一些生物統計學的實際案例，展示瞭概率論和數理統計是如何被用來解決現實世界中的問題的。我尤其記得其中關於貝葉斯定理的一個章節，它並沒有直接給我一堆公式，而是先講述瞭一個經典的“濛提霍爾問題”，通過這個有趣的問題引齣貝葉斯定理的強大之處，讓我一下子就理解瞭這個看似復雜的定理背後的邏輯。書中的圖示和圖錶也運用得恰到好處，讓一些復雜的統計過程變得直觀易懂。此外，它對統計軟件（雖然這本書本身不提供軟件，但它會提及如何運用）的應用場景也有一些提及，讓我對未來學習更高級的統計方法有瞭初步的認識。總的來說，這本書不僅是知識的學習，更是思維方式的培養。

評分☆☆☆☆☆

實話講，我之前對學習概率論和數理統計一直持有一種“畏難”心理。總覺得這門課抽象、枯燥，公式多，推導難，而且感覺離自己的專業學習和未來工作有些遙遠。我選擇這本《概率論與數理統計輔導》純粹是因為身邊有同學在用，看到他們好像學得還不錯。沒想到，打開它之後，我的看法有瞭很大轉變。這本書的敘述風格非常親切，就像是一位經驗豐富的學長在給我耐心講解。它並沒有上來就拋齣大量的數學符號，而是先用通俗易懂的語言來解釋每一個概念的核心意義。例如，在講解“假設檢驗”的時候，作者會先類比日常生活中我們如何做齣判斷，比如“這個藥有沒有效”，然後逐步引入統計學中的“零假設”、“備擇假設”等概念，讓我一下子就能抓住問題的本質。書中大量的例題，從易到難，環環相扣，每一步的推導和計算都非常詳細，並且在關鍵的地方給齣瞭提示和解釋。做完一套題，不僅掌握瞭具體的解題方法，更能體會到其背後的邏輯。這本書極大地激發瞭我學習這門課程的興趣，讓我覺得原來概率論和數理統計也沒有想象中那麼難。

評分☆☆☆☆☆

我目前正在準備考研，數學是我的一個重點攻堅科目，概率論與數理統計更是其中的重中之重。在選擇輔導書時，我非常看重內容的深度和廣度，以及解題方法的係統性。這本書給我最深刻的印象是它的“全麵性”。它不僅涵蓋瞭大部分考研大綱中要求的知識點，而且在一些關鍵的、容易考察的章節，例如“大數定律”、“中心極限定理”等，都進行瞭非常深入的講解，並且提供瞭多種不同難度的例題和習題。作者在講解過程中，會穿插一些“考點提示”和“易錯分析”，這對於考研復習來說非常有價值，能夠幫助我提前規避一些常見的錯誤，抓住命題的重點。我尤其喜歡書中對一些重要定理的推導過程的詳細展示，以及對定理適用條件的清晰說明，這讓我能夠知其然，更知其所以然。此外，它還收集瞭一些曆年真題中的典型題目，並進行瞭詳細的解析，這讓我能夠瞭解考試的真實難度和齣題風格，對我製定復習計劃起到瞭很大的指導作用。

評分☆☆☆☆☆

這本《概率論與數理統計輔導》像是為我量身定做的復習指南。我之前學概率論的時候，總感覺那些公式和定理像隔著一層紗，理解起來費勁。特彆是看教材的時候，雖然內容詳實，但有時候過於嚴謹的錶述反而讓我望而卻步。拿到這本書後，我驚喜地發現它用瞭一種非常貼近學生學習習慣的方式來講解。作者似乎非常清楚我們學生在學習過程中容易遇到的難點，並針對性地給齣瞭清晰的解釋和大量的例題。我特彆喜歡它對概念的拆解和梳理，比如對“期望”和“方差”的引入，不再是簡單的定義式，而是通過生活中的例子來類比，瞬間就把抽象的概念變得具體可感。而且，書中提供的習題也很有代錶性，覆蓋瞭考試中常考的題型，並且每一道題的解題思路和步驟都講解得非常到位，不像有些輔導書隻是簡單地給個答案，這裏你會學到“為什麼這麼做”，以及“還有沒有其他解法”。我最近在準備期末考試，這本書真的幫我節省瞭不少摸索的時間，讓我能更高效地復習，心中也踏實瞭不少。