【正版8成新】概率论与数理统计 教材+习题全解指南 浙大第四版 盛骤 高等教育出版社 一套2本 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040238969

商品编码：27682812597

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书名:概率论与数理统计 浙大第四版(新版

定价：34.70元

作者:盛骤,谢式,潘承毅

出版社：高教育出版社

出版日期：2010-11-01

ISBN：9787040238969

字数：490000

页码：414

版次：4

装帧：平装

开本：

商品重量：0.522kg

编辑推荐

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本书可作为工科、理科各专业的教材和研究生入学考试的参考书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。

内容提要

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本书是*，在2001年出版的本书(第三版的基础上增订而成。本次修订新增的内容有：在数理统计中应用Excel，bootstrap方法，户值检验法，箱线图同时吸收了外教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。
本书主要内容括概率论、数理统计、*过程三部分，每章附有习题同时涵盖了《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》的所有知识点。本书可作为工科、理科(数学专业各专业的教材和研究生入学考试的参考书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。

目录

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第四版前言
第三版前言
第二版前言
章概率论的基本概念
1试验
2样本空间、事件
3频率与概率
4可能概型(古典概型
5条件概率
6独立性
小结
习题
第二章变量及其分布
1变量
2离散型变量及其分布律
3变量的分布函数
4连续型变量及其概率密度
5变量的函数的分布
小结
习题
第三章多维变量及其分布
1二维变量
2边缘分布
3条件分布
4相互独立的变量
5两个变量的函数的分布
小结
习题
第四章变量的数字特征
1数学期望
2方差
3协方差及相关系数
4矩、协方差矩阵
小结
习题
第五章大数定律及中心极限定理
1大数定律
2中心极限定理
小结
习题
第六章样本及抽样分布
1样本
2直方图和箱线图
3抽样分布
小结
附录
习题
第七章参数估计
1点估计
2基于截尾样本的大似然估计
3估计量的评选标准
4区间估计
5正态总体均值与方差的区间估计
6(0-1分布参数的区间估计
7单侧置信区间
小结
习题
第八章假设检验
1假设检验
2正态总体均值的假设检验
3正态总体方差的假设检验
4置信区间与假设检验之间的关系
5样本容量的选取
6分布拟合检验
7秩和检验
8假设检验问题的户值检验法
小结
习题
第九章方差分析及回归分析
1单因素试验的方差分析
2双因素试验的方差分析
3一元线性回归
4多元线性回归
小结
附录
习题
第十章bootstrap方法
1参数bootstrap方法
2参数bootstrsp方法
小结
第十一章在数理统计中应用Excel软件
1概述
2箱线图
3假设检验
4方差分析
5一元线性回归
6bootstrap方法、宏、VBA
本章参考文献
第十二章过程及其统计描述
1过程的概念
2过程的统计描述
3泊松过程及维纳过程
小结
习题
第十三章马尔可夫链
1马尔可夫过程及其概率分布
2多步转移概率的确定
3遍历性
小结
习题
第十四章平稳过程
1平稳过程的概念
2各态历经性
3相关函数的性质
4平稳过程的功率谱密度
小结
习题
选做习题
参读材料变量样本值的产生
附表
附表1几种常用的概率分布表
附表2标准正态分布表
附表3泊松分布表
附表4t分布表
附表5X2分布表
附表6F分布表
附表7均值的t检验的样本容量
附表8均值差的t检验的样本容量
附表9秩和临界值表
习题答案

基本信息

书名:概率论与数理统计习题全解指南 浙大第四版

定价：25.50元

作者:盛骤,

出版社：高教育出版社

出版日期：2008-06-01

ISBN：9787040238983

字数：350000

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《概率论与数理统计 习题全解指南(浙大 第4版》是由高教育出版社出版，浙江大学盛盛骤编写的《概率论与数理统计（第4版）》的配套学习辅导书，是考试中心指定研究生入学考试指定参考教材标准辅导用书。《概率论与数理统计 习题全解指南(浙大 第4版》按照主教材章节顺序进行编排，与教材习题一致，对主教材的300多道题目都给出了详细的解答，少数题目是一题多解，部分习题作了题目分析、解题思路分析和解题方法归纳，并指出易犯的错误，究其原因。通过对本书的学习，可使读者提高分析问题和解题的能力，加深对基本内容的理解和掌握。《概率论与数理统计 习题全解指南(浙大 第4版》由原教材作者编写，讲解清晰准确、原汁原味，性强，具有较高的参考价值，为学习概率论与数理统计课程，以及复习概率论与数理统计准备报考硕士研究生的人员量身打造。

目录

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章 概率论的基本概念
第二章 变量及其分布
第三章 多维变量及其分布
第四章 变量的数字特征
第五章 大数定律及中心极限定理
第六章 样本及抽样分布
第七章 参数估计
第八章 假设检验
第九章 方差分析及回归分析
第十二章 过程及其统计描述
第十三章 马尔可夫链
第十四章 平稳过程
第十五章 选做习题

作者介绍

概率论与数理统计：洞悉随机世界的钥匙 在纷繁复杂的现实世界中，充斥着各种各样的不确定性与随机现象。从自然界的潮起潮落，到人类社会的经济波动，再到生物体的基因遗传，无一不体现着随机性。概率论与数理统计，正是人类探索和理解这些随机现象的强大工具，它为我们揭示了隐藏在偶然背后的规律，提供了量化不确定性的方法，并帮助我们在信息不完全的情况下做出更明智的决策。 概率论：量化不确定性的艺术 概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。它以公理化的方式构建了一个严谨的数学框架，用于描述和分析各种随机事件发生的可能性。 随机事件与概率： 概率论的核心概念是随机事件，即在同一条件下，结果可能出现也可能不出现的事件。例如，抛掷一枚硬币，出现正面或反面都是随机事件。概率则是衡量一个随机事件发生可能性的数值，其值介于0（不可能事件）和1（必然事件）之间。概率的引入，使得我们能够用量化的语言来描述不确定性，例如“这枚硬币抛出正面的概率是0.5”。 样本空间与概率空间： 为了系统地研究随机事件，概率论引入了样本空间的概念，它包含了所有可能出现的结果。例如，抛掷一枚骰子，样本空间就是{1, 2, 3, 4, 5, 6}。概率空间则是在样本空间的基础上，为每个事件赋予了相应的概率，并满足概率公理（非负性、可加性和归一性）。 随机变量： 随机变量是概率论中的一个重要工具，它将随机事件的结果映射到实数。随机变量可以是离散的（如抛掷骰子得到的点数），也可以是连续的（如测量一个人的身高）。通过研究随机变量的概率分布，我们可以深入了解随机现象的性质。 概率分布： 概率分布描述了随机变量取不同值的概率。常见的离散概率分布包括二项分布（描述伯努利试验序列的成功次数）、泊松分布（描述单位时间内或单位空间内随机事件的发生次数）等。常见的连续概率分布包括均匀分布、指数分布、正态分布（也称高斯分布，是自然界和工程中许多现象的普遍模型）等。 期望与方差： 期望（或均值）是随机变量取值的平均数，它反映了随机变量的中心趋势。方差（或标准差）则衡量了随机变量取值的离散程度，即随机变量的波动性。期望和方差是描述随机变量最基本的两个统计量。 条件概率与独立性： 条件概率是指在已知某个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率。它揭示了事件之间的相互影响关系。独立性则表示两个事件的发生互不影响，即一个事件的发生不会改变另一个事件的发生概率。理解条件概率和独立性对于分析复杂随机过程至关重要。 中心极限定理： 这是概率论中最具影响力的定理之一。它表明，在一定条件下，大量独立同分布的随机变量之和的分布近似于正态分布，无论原始随机变量的分布如何。这一重要结论为许多统计推断方法奠定了理论基础。 数理统计：从数据中提取信息的科学 数理统计是应用概率论的原理来分析和解释数据的统计学分支。它致力于从有限的样本数据中推断出关于总体特征的信息，并对这些推断进行量化评估。 统计推断： 数理统计的核心任务是统计推断，即根据样本数据来对总体的未知参数（如均值、方差）进行估计，或对总体的某个假设进行检验。 参数估计： 参数估计分为点估计和区间估计。点估计是用一个数值来估计总体参数，如用样本均值估计总体均值。区间估计则是在一个给定的置信水平下，给出一个包含总体参数的区间。例如，我们可以说“有95%的置信度，总体的平均身高在170cm到180cm之间”。 假设检验： 假设检验是数理统计中用于检验关于总体参数的某个断言（即假设）是否成立的方法。它通过计算样本数据与假设之间差异的显著性来做出决策。常见的假设检验包括t检验、卡方检验、F检验等，广泛应用于科学研究和工程实践中。 回归分析： 回归分析研究变量之间的统计关系，特别是如何用一个或多个自变量来预测因变量。线性回归是其中最基本也是最常用的方法，它试图找到一条最佳拟合直线来描述变量之间的线性关系。回归分析在经济预测、市场分析、医学研究等领域有着广泛的应用。 方差分析（ANOVA）： 方差分析是一种用于比较两个或多个组均值是否相等的统计方法。它通过分析数据中的总变异被分解到不同来源的程度来做出推断。 非参数统计： 当数据的分布不满足参数统计方法的前提条件（如正态性）时，非参数统计方法可以提供有效的分析工具。例如，秩和检验、中位数检验等。 概率论与数理统计的应用 概率论与数理统计的应用领域极为广泛，几乎渗透到现代社会和科学研究的方方面面： 科学研究： 在物理、化学、生物、医学等领域，概率论与数理统计是实验设计、数据分析、模型建立和结果解释不可或缺的工具。例如，在药物疗效评估中，需要使用统计方法来分析临床试验数据，以确定药物的有效性和安全性。 工程技术： 在通信工程、控制理论、质量管理、可靠性工程等领域，概率论为信号处理、系统稳定性分析、故障预测等提供了理论基础。数理统计则用于质量控制、产品可靠性评估和过程优化。 经济金融： 风险管理、投资组合优化、金融市场预测、经济建模等都离不开概率论与数理统计。例如，在金融衍生品定价中，需要用到随机过程和概率模型。 计算机科学： 机器学习、人工智能、数据挖掘、算法分析等领域，概率论与数理统计是核心支撑。例如，许多机器学习模型（如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型）都建立在概率理论之上。 社会科学： 社会调查、民意测验、市场研究、流行病学等都依赖于统计抽样、数据分析和假设检验。 日常生活： 即使在日常生活中，我们也会不自觉地运用概率思维来评估风险、做出决策，例如判断天气预报的准确性、评估彩票中奖的概率等。 学习概率论与数理统计的意义 掌握概率论与数理统计，不仅是提升学术能力的关键，更是培养科学思维、提升解决问题能力的重要途径。它教会我们如何理性地认识和应对不确定性，如何在纷繁复杂的信息中辨别真伪、抓住本质，从而在日益变化的世界中做出更明智、更有效的选择。这门学科是现代科学和技术发展的基石，是理解和改造世界的强大武器。

评分☆☆☆☆☆

这套书的亮点真的太多了，尤其是习题全解那本，简直是我的救星！之前我学数学的时候，最头疼的就是习题部分，感觉光看不练，知识点就掌握不牢。但有了这本习题全解，我彻底摆脱了这种困境。每一道习题都有详细的解答过程，而且不仅仅是给出答案，还会深入分析解题思路，讲解每一步的原理，甚至还会指出常见的错误和陷阱。我感觉自己就像请了一个一对一的私人辅导老师，随时随地都能获得帮助。我经常对着一道难题冥思苦想，然后翻开习题全解，看着作者一步步拆解，简直是享受！有时候，即使我做对了，也会仔细对照习题全解的思路，看看有没有更巧妙、更高效的方法。这种学习方式让我受益匪浅，不仅巩固了教材上的知识，还极大地提升了我的解题能力。我甚至觉得，光看习题全解，都能学到不少新的知识点和解题技巧。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚开始接触概率论和数理统计的学生，这本书真的是我的“及时雨”。在课堂上，老师讲得虽然细致，但毕竟时间和精力有限，很多地方我还是会感到迷茫。拿到这套书后，我感觉找到了宝藏。教材的语言风格非常亲切，没有那种高高在上的学术腔调，读起来感觉就像在听一位经验丰富的老师在娓娓道来。我喜欢它不仅讲解了“是什么”，还讲了“为什么”。比如，对于一些公式的推导，作者会清晰地展示背后的逻辑，而不是简单地给出结论。习题全解更是锦上添花，我常常在做完题后，对照习题全解，发现自己原来可以从另一个角度去思考，或者发现了更简洁的解题方法。这不仅提高了我的解题效率，也让我对概率论和数理统计的理解更加深刻。我感觉自己不再是孤军奋战，而是有了一位可靠的伙伴在指引我前进。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体设计非常人性化，完全是从读者的角度出发的。我之前尝试过几本概率论的书，但要么过于理论化，要么例子不够贴近实际，总觉得学起来有点隔靴搔痒。这套书就不一样了，它把理论与实践完美地结合在了一起。教材中的例子非常贴近生活，比如在讲解概率分布时，会用掷骰子、抽奖等例子，让我一下子就明白抽象的概念。而习题部分更是包罗万象，涵盖了各种题型，有基础题、综合题，还有一些拓展性的题目，让我能够全面地考察自己的掌握程度。我特别喜欢的是，教材和习题全解之间有很好的呼应，教材中提到的概念，习题全解中一定会有相关的练习题，而且解题思路也会进一步深化。这种紧密的联系让我的学习过程非常顺畅，不会出现知识点断裂的情况。而且，书中的插图和图表也使用得恰到好处，让一些复杂的概念变得更加直观易懂。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对这类统计学的书一直抱有一种敬而远之的态度，觉得它们要么枯燥乏味，要么晦涩难懂。但自从我入手了这套教材，我的看法彻底改变了！首先，这套书在内容编排上非常有条理，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的理论。而且，作者在讲解时，总能抓住核心要点，用最简洁明了的语言阐述清楚。我最欣赏的是，教材中穿插了大量的实际案例，这些案例都非常有代表性，让我能够看到概率论和数理统计在现实生活中的应用，这极大地激发了我的学习兴趣。而随书附带的习题全解更是我的学习利器，我喜欢它不仅给出了详细的解题步骤，还对每一步的思考逻辑进行了深入剖析，甚至还会提供多种解题思路。这种细致入微的讲解，让我不仅学会了如何解题，更学会了如何思考。我感觉自己的逻辑思维能力和分析问题能力都得到了显著的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的太赞了！我一直对概率论和数理统计这个领域感到既好奇又畏惧，总觉得它像一座高耸入云的山峰，遥不可及。但当我拿到这套书的时候，那种感觉瞬间改变了。首先，这套书的包装和纸质都非常棒，拿在手里就能感受到它的厚重和专业。我迫不及待地翻开第一页，就被它清晰的逻辑和循序渐进的讲解方式吸引住了。作者的语言非常通俗易懂，即使是初学者也能很快抓住重点。教材部分不仅概念清晰，而且配有大量生动的例子，让我不再觉得那些抽象的公式和理论枯燥乏味。尤其是对一些经典问题的讲解，简直是醍醐灌顶。我尤其喜欢教材中那些引人入胜的历史背景介绍，了解了这些概念是如何一步步发展起来的，就更能理解它们的精髓。而且，书中的排版也很舒服，字号大小适中，阅读起来一点都不费眼。我本来还担心内容会太难，没想到，作者巧妙地将复杂的理论分解成小块，一步一步引导读者去理解，让人非常有成就感。