正版 《概率论与数理统计》学习辅导与习题解答 理工类第四版 第4版 吴赣昌 中国人民大学出版 人大 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 吴赣昌
• 中国人民大学出版社
• 人大版

店铺： 磐恒志行图书专营店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300158150

商品编码：30022890142

丛书名： 概率论与数理统计学习辅导与习题解答(理工类

开本：32开

出版时间：2012-06-01

《概率论与数理统计》

学习辅导与习题解答

（理工类 第四版）

 

 

 

 

21世纪数学教育信息化精品教材 大学数学立体化教材

 

基本信息

• 出版社: 中国人民大学出版社; 第1版 (2012年6月1日)
• 平装: 445页
• 语种： 简体中文
• 开本: 32
• ISBN: 9787300158150
• 条形码: 9787300158150
• 商品尺寸: 21 x 14.8 x 2 cm
• 商品重量: 440 g
• 品牌: 中国人民大学出版社
• ASIN: B008AEAGZW
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编辑推荐

• 《21世纪数学教育信息化精品教材?大学数学立体化教材:<概率论与数理统计>学习辅导与习题解答(理工类?第4版)》是由吴赣昌主编的人大版“21世纪数学教育信息化精品教材”的系列丛书。《21世纪数学教育信息化精品教材?大学数学立体化教材:<概率论与数理统计>学习辅导与习题解答(理工类?第4版)》内容建设与编排具有相对的独立性，可以作为相应大学数学教程教学双方的参考书，适应我国大众化教育在新时代的教育改革要求，受到全国广大师生的好评，迄今已被全国600余所大专院校广泛采用。

 

作者简介

• 吴赣昌教授，1985年毕业于湖南大学应用数学系，获理学硕士学位，曾任教于湖南长沙理工大学、佛山科学技术学院，现为广东省工业与应用数学学会副理事长，中国人民大学教研中心特聘教授，广东商学院数学与计算科学学院教授与教育信息化研究所所长。1995年起享受中华人民共和国国务院政府特殊津贴。
  吴赣昌教授主要科研方向为应用数学与力学，曾先后应邀前往香港城市大学数学系和德国马格德堡大学力学研究所进行合作研究和学术访问。从2000年起，吴赣昌教授开始致力于大学数学教育信息化研究与建设方面的工作，目前已经取得一系列技术与功能实用的信息化教学成果。

 

目录

 

第1章 随机事件及其概率 
§1.1 随机事件 
§1.2 随机事件的概率 
§1.3 古典概型与几何概型 
§1.4 条件概率 
§1.5 事件的独立性 
本章小结 
第2章 随机变量及其分布 
§2.1 随机变量 
§2.2 离散型随机变量及其概率分布 
§2.3 随机变量的分布函数 
§2.4 连续型随机变量及其概率密度 
§2.5 随机变量函数的分布 

第3章 多维随机变量及其分布 
第4章 随机变量的数字特征 
第5章 数理统计的基础知识 
第6章 参数估计  
第7章 假设检验 
§7.1 假设检验的基本概念 
§7.2 单正态总体的假设检验 
§7.3 双正态总体的假设检验 
§7.4 关于一般总体数学期望的假设检验 
§7.5 分布拟合检验 
本章小结 
第8章 方差分析与回归分析 
§8.1 单因素试验的方差分析 
§8.2 双因素试验的方差分析 
§8.3 一元线性回归 
§8.4 多元线性回归

 

版权页

 

细节图

对于有重复的随机试验，一般不考虑其组合问题。 

小结：“有放回抽样”即抽出的样本进行观测后仍放回样本空间中，前后两次抽样的样本空间没有变页：化，两次抽样应看作是独立重复抽样；而“无放回抽样”抽出样本后不再放回样本空间，前后两次抽样的样本空间是不一样的，故不是独立的。排列组合在两种抽样方式中的应用也是不同的。 

例2将三个球随机地投入四个盒子中，求下列事件的概率： 
（1）A=“指定的三个盒子中恰各有一球”； 
（2）B=“任意三个盒子中各有一球”； 
（3）C=“任意一个盒子中有三个球”； 
（4）D=“任意两个盒子中其中一个盒子有两个球，另一个有一个球”。 
解 不妨把球看作是有区别的，则样本空间包含的基本事件总数为43，由于考虑了顺序，是一个排列问题，故计算所求事件的基本事件数时也要用排列方法。

 

探索随机世界的奥秘，掌握严谨的逻辑推理 在这个信息爆炸、数据驱动的时代，理解和运用概率论与数理统计的知识，已不再仅仅是学术研究的专属，更是洞察事物本质、做出明智决策的关键能力。本书旨在为你提供一个全面、深入且易于理解的学习路径，带领你走进概率论与数理统计的精彩世界，从基础概念到高阶应用，步步为营，为你构建坚实的理论基石和扎实的解题能力。 核心理论，拨云见日 概率论是研究随机现象数量规律的科学，而数理统计则是基于概率论的原理，利用样本数据对总体进行推断和分析的学科。两者相辅相成，共同构成了我们认识和改造世界的重要工具。本书将从最基本的概念讲起，层层递进，力求将抽象的理论清晰地展现在你面前。 第一部分：概率论的基石 我们将从概率的基本概念入手，深入理解样本空间、事件、概率的定义及其基本性质。你将学习如何运用概率的基本公理来计算各种复杂事件发生的可能性，例如，在抽样、组合、排列等场景下，概率的计算方法将得到详尽的阐述。 接着，我们将进入随机变量的世界。你会了解离散型随机变量和连续型随机变量的区别，以及它们各自的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等。特别是正态分布，作为一种极其重要的概率分布，我们将对其性质、应用以及与实际问题联系进行深入探讨。你将学会如何计算随机变量的期望、方差，以及它们在描述随机现象的集中趋势和离散程度上的意义。 更进一步，我们将探讨多维随机变量及其联合分布、边缘分布和条件分布。理解两个或多个随机变量之间的相互关系，例如独立性、相关性，以及协方差和相关系数的计算，将帮助你更好地分析复杂系统中的随机因素。 第二部分：数理统计的实践 数理统计是将概率论的理论应用于实际数据的分析。我们将从样本与总体的关系开始，理解抽样方法的重要性，以及不同抽样方式对统计推断结果的影响。 然后，我们将重点介绍统计推断的核心内容：参数估计。你将学习点估计和区间估计的方法。点估计能够给出一个对总体参数的最优“猜测”，而区间估计则能提供一个包含真实参数的范围，并给出在这个范围内的置信水平。我们将详细介绍最大似然估计、矩估计等常用的点估计方法，以及如何构建置信区间。 假设检验是数理统计中另一项至关重要的技术。你将学会如何提出和检验统计假设，理解零假设、备择假设、检验统计量、p值等概念，并掌握常见的假设检验方法，如t检验、z检验、卡方检验、F检验等，并了解它们在不同应用场景下的适用性。 此外，我们还将涉及方差分析（ANOVA），它是一种用于比较两个或多个组的均值差异的方法，广泛应用于实验设计和数据分析中。你将理解方差分析的基本原理和如何解读其结果。 第三部分：进阶主题与应用 为了让你对概率论与数理统计的理解更加全面和深刻，本书还将触及一些更具挑战性和实用性的进阶主题。 回归分析： 了解如何建立和解释线性回归模型，分析变量之间的线性关系，并利用模型进行预测。这对于理解变量之间的相互影响，进行定量预测具有极其重要的意义。 时间序列分析基础： 简要介绍时间序列数据的特性，以及一些基础的时间序列模型，如ARIMA模型，让你初步了解如何分析和预测随时间变化的序列数据。 Bayes统计入门： 介绍Bayes统计的基本思想，如何利用先验信息和样本数据更新对参数的认识，以及Bayes估计和Bayes检验的基本概念。 学习方法与特色 本书的设计理念是“理论与实践相结合”。在讲解每一个核心概念后，我们都会提供一系列精心设计的例题，这些例题从简单到复杂，涵盖了各种典型场景，让你能够及时巩固所学知识，并将理论转化为实际操作能力。 详尽的例题分析： 每一个例题都配有详细的解题步骤和思路分析，帮助你理解解题过程中的逻辑和技巧，而非仅仅记住答案。 关键概念的强调： 对于重要的定义、定理和公式，我们会进行重点突出和解释，确保你能够准确把握其核心要义。 易于理解的语言： 我们力求用清晰、简洁、生动的语言来解释复杂的数学概念，避免使用过于晦涩的术语，让学习过程更加顺畅。 循序渐进的难度： 知识点的安排遵循由浅入深、由易到难的原则，确保你在掌握基础后再进入更复杂的概念，避免学习过程中的挫败感。 适合读者 本书适合所有对概率论与数理统计感兴趣的学习者，包括但不限于： 高等院校理工科专业的学生： 作为课程学习的重要辅助读物，帮助你深入理解教材内容，掌握解题技巧，为考试做好充分准备。 研究生入学考试的备考者： 针对考研大纲，系统梳理知识点，提供大量的练习题，助你顺利通过考试。 从事数据分析、统计建模、机器学习等相关工作的专业人士： 巩固和提升概率论与数理统计的理论基础，解决实际工作中的统计难题。 对随机现象和数据分析有浓厚兴趣的自学者： 循序渐进的学习路径，让你能够系统地学习并掌握这门重要的科学。 通过本书的学习，你不仅能够掌握概率论与数理统计的理论体系，更重要的是，你将学会如何运用这些工具去分析现实世界中的不确定性，做出更科学、更理性的决策。让我们一起踏上这场探索随机世界、洞悉数据规律的精彩旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计我挺喜欢的，那种沉静的蓝色给人一种专业又安心的感觉。我之所以选择这本书，是因为我听说吴赣昌老师在概率统计领域有很深的造诣，而且是中国人民大学出版社出版的，这质量应该是有保障的。我平时学习比较注重基础，所以对“第四版”这个信息也很在意，意味着它应该比较新，跟得上当前的教学大纲和研究动态。我对辅导书的要求其实挺高的，我希望它能不仅仅是课本的“翻译版”，而是能够提供一些课本之外的视角和更深入的理解。比如，在讲到随机变量的分布时，我希望它能结合一些实际生活中的例子，让我更容易理解离散型和连续型随机变量的区别，以及不同分布的特点和应用场景。同时，对于数理统计的部分，我更关心如何将理论知识应用到实际数据分析中，比如参数估计、假设检验这些，这本书能不能提供一些实际案例的分析，让我们看到这些统计方法在现实世界中的价值，而不是枯燥的公式推导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版信息让我觉得它非常可靠。我希望它在内容上能做到既严谨又不失灵活性。比如，在讲解一些核心概念的时候，我希望它能提供一些不同角度的解释，或者引入一些相关的数学思想，来帮助我们更全面地理解。对于习题解答，我希望它能尽量避免使用过于专业的术语，而是用更容易理解的语言来描述。如果遇到一些需要用到高等数学知识的题目，我希望它能给出必要的提示或者回顾，避免让一些基础薄弱的学生因为某个辅助知识点而卡住。我特别希望能看到它在一些疑难问题上给出“点拨”式的讲解，就像老师在课堂上突然停顿，然后说“这里有个地方大家很容易搞错，要注意一下”那样。这本书的最终目的应该是帮助我们真正掌握概率论与数理统计这门学科，而不是让我们仅仅通过背诵来应付考试。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到这本《概率论与数理统计》的辅导书了！拿到手的第一感觉就是分量十足，包装也很到位，没有一点磕碰。我一直觉得概率论这门课概念多，公式也比较抽象，尤其是在没有老师详细讲解的情况下，自己摸索着学真的挺吃力的。我特别期待这本书的辅导部分，希望能用更通俗易懂的语言来解释那些绕口的定义和定理，比如条件概率、全概率公式、贝叶斯公式这些，有时候看课本感觉云里雾里的，希望这本书能像一位循循善诱的老师一样，一步一步带我理清思路。而且，它说是“学习辅导与习题解答”，这意味着不仅有理论的解释，还有实际的练习和详细的解题过程，这对我来说太重要了。我经常遇到这种情况，看懂了例题，自己做题就傻眼了，因为解题的思路和技巧课本上不会写得那么细致。这本书的习题解答部分，我希望它能分析得非常透彻，不仅仅给出答案，更能点拨出解题的关键步骤，甚至是一些容易出错的地方，这样我才能真正掌握解题的方法，而不是死记硬背。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习概率论与数理统计，最怕的就是“会看不会做”。这本《概率论与数理统计》学习辅导与习题解答，我最看重的是它“习题解答”这四个字。我希望它的题目覆盖面要广，能够涵盖教材中所有重要的知识点，并且难度要有梯度，从基础概念的巩固到综合性问题的解决，都能有所体现。对于解答部分，我最期待的是那种“解题思路分析”的环节，它不只是给出步骤，而是先说明这道题考察的是什么知识点，需要运用什么理论，然后分解出解题的几个关键步骤，并在每一步给出详细的解释。我希望它能多提供一些变式题，或者对同一个题目给出不同的解法，这样我才能更灵活地运用所学的知识。如果能有一些“错题分析”，指出学生最容易在哪些地方犯错误，以及为什么会犯错误，那对我的学习将是巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一反应是希望它能帮我把那些晦涩难懂的数学符号和公式变得“亲民”起来。我感觉概率论就像是一门语言，而我还没有完全掌握它的语法。我特别希望这本书的辅导部分能有大量的图示和表格，用视觉化的方式来呈现一些概率模型或者统计推断的过程。比如，在讲解中心极限定理的时候，如果能配上一系列直方图，展示样本均值的分布如何随着样本量的增大而趋向正态分布，那一定会比干巴巴的文字描述来得更直观。我非常期待它对每道习题的解答都能非常详尽，最好能像手把手教学一样，一步一步地展示解题的思路，指出每一个计算的依据，甚至可以提供一些解题的“捷径”或者“技巧”，让我能够举一反三。我希望这本书不仅仅是提供一个标准答案，而是教会我如何独立思考，如何分析问题，如何构建解题模型，最终能够自己解决更复杂的问题。