具体描述
本书是全国高等职业、高等专科教育高等数学系列教材之一“概率统计”的学习辅导书。本书是根据主教材的九章内容即随机事件及其概率、随机变量、随机向量、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析而编写的学习辅导书，与教材相辅相成，同步使用，每章按照教学要求、内容提要与解题指导、自测题、自测题参考答案与解答四部分内容编写，教学要求指明学生应掌握和理解的知识点；内容提要是把重点内容和容易混淆的概念给出提示；解题指导是通过典型例题的解法教会学生数学思维方法，提示出解题规律，并通过典型例题中的点评与说明，指出初学者易犯的错误，使学生加深对课堂上所讲内容的理解，以加强基础训练和提高学生的解题能力：自测题是为学生配置的适量的、难易程序适中的训练题，可供学生检测对基础知识理解程度和解题能力，每章后附有自测题的参考解答供读者参考。
新版辅导教材对解题指导重新进行了改写，加强了对基本概念的阐述和典型例题举例，强调解题思路和解题方法的归纳与总结，以使读者对所学知识达到融会贯通，举一反三，灵活运用之目的。
本书可作为高等职业、高等专科生学习“概率统计”课的辅导教材或学习参考书，对自考学生和数学爱好者本书也是一本较好的自学用书。
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用户评价
作为一名对数据分析充满热情的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地梳理和巩固概率统计知识的辅导书。这本书的内容安排和讲解方式，可以说是恰到好处地满足了我的需求。《概率统计学习辅导》在知识体系的构建上，做得非常扎实，从概率的基本概念，如样本空间、事件、概率的公理化定义，到各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、几何分布、指数分布、正态分布、均匀分布等，都有详细的阐述，并且注重对这些分布的性质和应用场景的分析。我尤其喜欢书中在讲解“正态分布”时，不仅给出了其概率密度函数的数学表达式，还通过大量的图示，展示了不同参数下正态曲线的形状变化，这让我能够更直观地理解正态分布的特点。在统计推断的部分，书中对点估计和区间估计都进行了深入的探讨，并且提供了多种估计方法的比较和选择依据。我通过学习书中关于“置信区间”的讲解，理解了如何根据样本数据来估计总体参数的取值范围，并学会了如何解释置信水平的含义。这本书不仅教授了我知识，更重要的是，它培养了我严谨的学术态度和解决问题的能力，让我在面对复杂的统计问题时，能够从容应对。
评分这本书的排版设计非常人性化，清晰的章节划分，适中的字体大小，以及高质量的纸张印刷，都让人在阅读过程中倍感舒适。我之前对概率统计的一些概念，比如“中心极限定理”和“大数定律”，总是觉得难以理解其精髓，但《概率统计学习辅导》这本书，通过大量的图示和生动的比喻，将这些抽象的理论解释得淋漓尽致。例如，在讲解“中心极限定理”时，书中展示了通过不断增加独立同分布随机变量的个数，其样本均值的分布如何逐渐趋近于正态分布的过程，这极大地增强了我对这个定理的直观感受。在统计推断的部分，书中对“假设检验”的讲解非常透彻，不仅详细介绍了各种检验方法的原理和步骤，还对如何选择合适的检验方法，以及如何解释检验结果进行了深入的分析。我通过学习书中关于“卡方检验”的讲解，学会了如何分析分类变量之间的独立性，并能理解卡方统计量在判断关联性中的作用。这本书的语言风格也十分亲切，没有过多晦涩的专业术语，而是用通俗易懂的方式将复杂的知识传达给读者，这让我学习起来更加轻松和愉快。
评分我是一名即将进入研究生阶段学习的同学，对概率统计这门课程有着非常迫切的学习需求。《概率统计学习辅导》这本书，在内容安排上，可以说是我目前接触过的最系统、最全面的辅导资料之一。它不仅涵盖了概率论和数理统计的基础理论，更在统计推断、回归分析、方差分析等进阶领域进行了深入的讲解。我特别欣赏书中在介绍“最大似然估计”时，不仅给出了数学推导过程，还通过一个简单的例子，详细解释了如何构建似然函数并求解最优参数，这对于我理解这种重要的估计方法非常有帮助。此外，书中提供的例题质量很高，不仅数量充足，而且难度适中，能够有效地检验我对知识的掌握程度，并且绝大多数题目都附有详细的解答过程，这对于我自学非常有指导意义。我通过练习书中关于“线性回归”的习题，学会了如何建立回归模型，如何解释回归系数的含义，以及如何进行模型诊断，这对我今后的数据分析工作至关重要。这本书让我觉得，学习概率统计不再是机械的记忆和计算，而是一种对数据背后规律的探索和发现。
评分这本书给我的感觉就像一位循循善诱的良师益友，它不会让你感到学习的枯燥乏味，反而能在轻松愉快的氛围中，将复杂的概率统计知识娓娓道来。我尤其欣赏书中在介绍各种概率分布时，所采用的“故事化”的讲解方式。比如，在讲解泊松分布时，作者引用了“巴黎街道上马匹踢死士兵的事件”作为例子，让我们直观地理解了在单位时间内或单位空间内发生某个随机事件的次数，而这些事件的发生是相互独立的，并且平均发生率是固定的。这样的例子，不仅生动形象，而且能够帮助我们快速建立起对分布的直观认知。更让我印象深刻的是，书中提供的练习题，种类繁多，难度适中，并且绝大多数都附有详细的解答过程，这对于我巩固和检验学习成果起到了至关重要的作用。我发现，通过反复练习书中的题目，我不仅能够熟练掌握公式的运用，更能理解公式背后的逻辑和适用条件。特别是在回归分析和方差分析的部分，书中提供了许多实际案例分析，让我能够将理论知识与实际应用紧密结合起来，这对于我理解如何用统计方法来解决实际问题非常有启发。这本书让我觉得，学习概率统计不再是枯燥的数学训练，而是一种探索数据奥秘、洞察事物本质的有趣过程。
评分这本书的封面设计就散发着一种沉稳而又吸引人的气息，柔和的蓝色渐变搭配银色字体，显得既专业又不失亲和力。我拿到这本书时，第一感觉就是它是一本精心打磨的学术辅导资料，而非市面上那种泛泛而谈的教材。翻开目录，就能感受到编者在内容编排上的用心良苦，从基础的概率论概念，如随机事件、概率的定义、条件概率、贝叶斯定理，到各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布，再到统计推断的核心内容，如参数估计（矩估计、最大似然估计）、假设检验（Z检验、t检验、卡方检验、F检验），最后还涵盖了回归分析和方差分析等进阶主题，脉络清晰，循序渐进。我尤其喜欢它在概念解释部分的详尽程度，很多抽象的定义都能通过生动形象的比喻或者具体的例子来阐释，这对于我这样初次接触概率统计的读者来说，简直是及时雨。例如，在讲解条件概率时，作者并没有仅仅给出一个公式，而是通过掷骰子、抽牌等一系列生活化的场景，一步步引导我们理解“已知发生了某事件的情况下，另一事件发生的概率”，这种“润物细无声”的教学方式，让我对这些看似枯燥的数学概念产生了浓厚的兴趣，仿佛打开了新世界的大门。而且，书中不仅仅是理论的堆砌，更重要的是，它还配备了大量的例题和练习题，并且对很多例题进行了详细的步骤解析，这对于我巩固知识、检验学习效果至关重要。我发现，通过解答这些题目，我不仅能够加深对理论的理解，还能学会如何将理论知识应用于实际问题中，这才是学习的精髓所在。
评分我之所以会购买《概率统计学习辅导》这本书，是因为我在学习过程中，经常会遇到一些概念性的理解瓶颈，尤其是在对各种概率分布的性质和应用场景的辨析上，常常感到力不从心。这本书恰好满足了我这方面的需求。它在讲解各种概率分布时，不仅仅是给出其数学定义和性质，更重要的是，它会深入分析这些分布在现实世界中的应用场景，以及它们所描述的随机现象的特点。例如，在讲解“泊松分布”时，书中通过“单位时间内到达的电话数量”和“单位面积内的细菌数量”等例子，让我深刻理解了泊松分布适用于描述在固定时间或空间内发生某个随机事件的次数。此外，书中在统计推断部分，对于“参数估计”的讲解也非常到位，它不仅介绍了“矩估计”和“最大似然估计”等常用方法，还对它们的优缺点进行了详细的比较，让我能够根据具体情况选择最合适的估计方法。我通过练习书中关于“方差分析”的习题，学会了如何比较多个总体均值是否存在显著差异，并能理解方差分析在实验设计中的重要作用。这本书不仅帮助我巩固了理论知识，更重要的是，它培养了我用统计学视角去分析和理解问题的能力。
评分我是一名正在攻读硕士学位的学生，对概率统计这门课程的掌握程度直接关系到我后续的科研工作。这本书的出现，无疑是我学习过程中的一盏明灯。《概率统计学习辅导》在概念的阐释上，可谓是面面俱到，并且非常注重理论与实践的结合。例如，在讲解“随机变量的数学期望”时，书中不仅仅给出了期望的数学定义，还通过抛硬币、掷骰子的例子，详细解释了期望的实际意义，即在多次重复试验中，随机变量取值的平均值。这种深入浅出的讲解方式，让我对期望这个概念有了更深刻的理解。书中在介绍各种统计检验方法时，也并非简单地给出检验的步骤，而是会从假设检验的基本思想出发，详细解释原假设、备择假设、检验统计量、拒绝域和p值的概念，并且会分析不同检验方法适用的条件和优缺点。我通过阅读书中关于“t检验”的详细讲解，学会了如何分析两组数据的均值是否存在显著差异，并对结果的解释有了更清晰的认识。这本书最让我受益的地方在于，它鼓励读者独立思考，并且提供了多种解题的思路和方法，让我能够根据自己的理解，选择最适合自己的方式来解决问题，而不是生搬硬套。
评分我最近在攻读统计学专业，而《概率统计学习辅导》这本书，简直就是我学习路上的“定海神针”。一开始我对于概率论中的一些概念，比如随机变量的期望、方差，以及各种分布的性质，总是觉得似懂非懂，尤其是在处理一些复杂的概率模型时，常常会陷入迷茫。但是，这本书的讲解方式却异常地清晰透彻，它能够将那些抽象的数学符号和公式，转化为易于理解的语言和直观的图示。例如，在介绍中心极限定理时，书中通过模拟大量随机变量的平均值分布，并展示其如何趋近于正态分布的过程，极大地增强了我对这个核心定理的直观感受。这不仅仅是背诵公式，而是真正理解了它背后的逻辑和意义。更令我称赞的是，书中提供的解题思路和技巧非常实用，它并没有简单地罗列公式，而是教会我如何根据题目的具体情境，选择合适的统计方法和分布，以及如何进行严谨的推导和计算。在做练习题时，我经常会遇到一些看似棘手的问题，但每当我翻阅这本书，找到相关的章节，总能发现书中提供了非常详细的解题步骤，并且对每一步的逻辑都进行了充分的解释。这让我不再惧怕难题，而是能够从中学习到解决问题的方法和思路。这本书对我最大的帮助在于，它培养了我独立思考和解决问题的能力，让我不再仅仅依赖于老师的讲解，而是能够通过自己的努力，去探索和掌握这些知识。
评分作为一名即将步入职场的数据分析师，扎实的概率统计基础是必不可少的。我之所以选择《概率统计学习辅导》这本书，是因为它在内容深度和广度上都达到了我的预期。书中不仅仅涵盖了教科书上必备的理论知识，更重要的是，它在统计推断的部分，进行了非常深入的探讨。从参数估计的优良性，到各种假设检验的原理和应用场景，都讲解得鞭辟入里。我特别喜欢书中关于“似然函数”的介绍，它将一个原本比较抽象的概念，通过一个生动的故事，以及一系列由浅入深的例题，展现在我面前，让我深刻理解了它在统计推断中的核心地位。作者在讲解假设检验时，也并非仅仅停留在“拒绝域”和“p值”的层面，而是会详细分析犯第一类错误和第二类错误的含义，以及如何根据实际情况来选择合适的显著性水平，这对于理解统计推断的实际意义至关重要。我通过练习书中的习题，逐渐掌握了如何运用各种统计检验方法来分析真实世界的数据，例如，我学会了如何进行 t 检验来比较两组数据的均值是否存在显著差异，如何进行卡方检验来分析分类变量之间的关联性。这本书让我不仅仅是学会了“怎么做”，更重要的是理解了“为什么这么做”，这对我日后的工作非常有帮助。
评分这本书给我最直观的感受就是它的“实用性”和“易懂性”。作为一名非数学专业的学生，我常常觉得概率统计的某些概念和公式晦涩难懂，难以理解其背后的意义。然而，《概率统计学习辅导》这本书却恰恰解决了我的痛点。它在讲解每一个概念时，都辅以贴近生活的例子，例如在讲解“全概率公式”和“贝叶斯公式”时，书中通过“生病概率”和“验孕结果”的例子，将抽象的公式转化为生动的故事，让我能够轻松地理解条件概率的更新和利用先验知识进行推断的过程。在练习题的设计上，这本书也显得十分用心，题目类型丰富多样，覆盖了从基础概念到高级应用的各个环节，而且大多数题目都附有详细的解答步骤，让我能够对照着学习，及时发现自己的不足。我尤其喜欢书中关于“假设检验”的讲解，它将每一个检验的步骤都拆解得非常清晰，并对每一步的逻辑进行了详细的解释，这让我不再感到恐惧，而是能够一步一步地去分析和解决问题。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位耐心的老师，它循循善诱，引导我逐步掌握概率统计的精髓。
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