高等数学（上） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:张圣勤 编

出品人:

页数:314

译者:

出版时间:2004-2

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787111120995

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《应用概率论与数理统计基础》 作者： 张志明，李芳 出版社： 科学技术文献出版社 定价： 88.00 元 开本： 16开 字数： 650千字 出版日期： 2023年10月 --- 内容简介 《应用概率论与数理统计基础》是一部面向工科、理科及管理学专业本科生和研究生的教材与参考书。本书系统地、深入浅出地阐述了现代概率论的基本原理、随机变量的理论框架以及数理统计在数据分析中的核心方法。全书内容严谨，逻辑清晰，注重理论与实际应用的紧密结合，旨在帮助读者建立扎实的数理基础，提升运用概率统计工具解决复杂工程与科学问题的能力。 本书结构分为三大核心部分：概率论基础、随机变量与随机过程、数理统计。 第一部分：概率论基础 本部分聚焦于概率论的公理化基础和基本概念。 第一章：随机现象与概率的基本概念 本章首先引入随机现象与必然现象的区分，阐述了统计规律在自然科学和社会科学中的重要性。随后，详细介绍了概率的各种定义，包括古典概型、几何概型和公理化定义。重点讲解了概率的性质（如单调性、次可加性等）以及事件的独立性概念，通过大量的实例分析说明了独立性在实际问题中的判断标准和误区。此外，对条件概率和全概率公式、贝叶斯公式进行了详尽的推导和应用解析，强调了贝叶斯方法在信息更新中的核心地位。 第二章：随机变量及其分布 本章是连接概率与统计的桥梁。我们首先定义了离散型随机变量和连续型随机变量，并系统介绍了它们的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。关键内容包括随机变量的分布函数（CDF）的性质及其在描述随机变量分布中的统一性。本书对几种重要的离散分布和连续分布进行了深入讨论，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。特别地，对正态分布的性质（如68-95-99.7法则）及其在自然界中的普遍性给予了充分的阐释。此外，本章还引入了多维随机变量的概念，详细讨论了联合分布、边缘分布以及两个随机变量的函数分布的求解方法。 第三章：随机变量的数字特征 本章着重于描述随机变量集中趋势和离散程度的特征量。我们定义了数学期望（均值）及其性质，包括期望的线性性质和乘积的期望。重点分析了方差、标准差和矩的概念，并讨论了期望和方差在信息损失和度量不确定性中的作用。对于两个或多个随机变量，本章系统地介绍了协方差和相关系数，用于衡量变量间的线性关系。此外，本书还阐述了矩生成函数（MGF）和特征函数（CF）的理论，这些工具在推导复杂分布的数字特征和研究随机变量和的极限分布中起着不可替代的作用。 第二部分：随机变量与随机过程 本部分将概率论的应用提升到更复杂的随机系统描述层面。 第四章：大数定律与中心极限定理 本章是概率论理论体系的基石，解释了大量重复试验中随机性如何趋向于确定性。我们首先介绍了依概率收敛、以概率收敛、几乎必然收敛等收敛概念。随后，详细阐述了切比雪夫不等式、马尔可夫不等式等不等式在估计概率上的应用。大数定律（包括强大数定律和弱大数定律）被严格证明，并结合金融和保险领域的实例展示其应用价值。篇幅重点放在中心极限定理（CLT）的陈述、证明思路和应用。CLT是数理统计推断的理论基础，本章通过模拟实验展示了即使初始分布形态各异，随机变量之和的标准化形式也趋于标准正态分布的强大威力。 第五章：随机过程基础 本章作为向随机过程的过渡，主要介绍了随机过程的基本概念、分类（如时间参数和状态空间）以及描述工具。重点研究了马尔可夫链（Markov Chains）——一种最常见的离散时间随机过程。内容包括一步转移概率、n步转移概率的计算、平稳分布的存在条件及其求解方法，并讨论了遍历性、不可约性等关键性质。本章还简要介绍了连续时间下的泊松过程，解释其在事件发生率模型中的应用，如排队论的初步模型构建。 第三部分：数理统计 本部分聚焦于如何从样本数据中提取信息并对总体特征进行科学推断。 第六章：统计推断基础 本章是数理统计的起点。首先界定了总体、样本、充分统计量、完备统计量等基本术语。详细介绍了估计量的性质，如无偏性、有效性、一致性。重点讲解了矩估计法（Method of Moments, MoM）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。MLE的推导过程和性质（如渐近正态性、渐近有效性）被详尽论述，并通过多个实例展示如何构建MLE估计式。此外，本章还引入了信息量准则（如AIC、BIC）在模型选择中的作用。 第七章：参数估计与区间估计 本章深入探讨参数估计的具体实施和不确定性的量化。在点估计的基础上，本章详细阐述了区间估计（置信区间）的原理。重点介绍了基于正态分布、t分布、卡方分布和F分布构造置信区间的方法。对于总体均值、总体方差和比例的置信区间的推导过程，均提供了清晰的步骤和几何解释。本章强调了置信水平的实际含义，以及样本容量对区间宽度的影响。 第八章：假设检验 假设检验是数理统计推断的核心技能。本章从逻辑上构建了零假设与备择假设的设定框架，并阐述了第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的控制。本书系统介绍了最常用的一类检验方法：参数假设检验，包括基于Z统计量、t统计量、卡方统计量和F统计量的单样本和双样本检验。对于不同分布下的均值、方差和比例的检验，均提供了详细的操作流程和判别标准。同时，本章引入了功效函数（Power Function）的概念，帮助读者理解检验方法的优劣。对于非参数检验，本章简要介绍了符号检验和秩和检验的应用场景。 --- 本书特色与读者对象 1. 理论深度与应用广度兼备： 本书在确保数学推导严谨性的同时，每一理论推导后都紧随多个来源于工程控制、质量管理、金融风险分析和生物医学研究的实际案例，确保读者能够理解“为什么”和“怎么用”。 2. 强调统计软件应用： 书中附带了大量使用R语言和Python（Pandas/SciPy/StatsModels库）进行概率模拟、分布拟合和统计推断的示例代码和操作指南，使读者能将理论知识快速转化为数据分析能力。 3. 习题设计精良： 每章末均配有不同难度的习题，包括概念辨析题、计算应用题以及需要运用数学软件解决的综合分析题，以巩固学习效果。 读者对象： 本科生： 学习概率论与数理统计（或工程统计）的理工科、经济管理类专业学生。 研究生： 需要进行数据建模、实验设计和统计推断的硕士和博士研究生。 工程技术人员与数据分析师： 希望系统回顾和提升概率统计理论基础的行业人士。 本书的知识体系独立于微积分和线性代数的基础要求（假设读者已具备微积分基础），内容编排旨在为后续学习随机过程、计量经济学、机器学习中的统计学习理论打下坚实而灵活的数理基础。

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这本书的装帧设计确实很吸引人，封面那种深沉的蓝色调，配上烫金的字体，拿在手里沉甸甸的，给人一种非常专业和严谨的感觉。我原本是抱着一种既期待又有点畏惧的心情打开它的，毕竟“高等数学”这四个字本身就自带一种让人望而生畏的光环。然而，翻开内页后，那种感觉很快就被一种细致入微的排版所取代。字体大小适中，行间距把握得恰到好处，即便是大段的公式推导，看起来也不会让人眼花缭乱。更让我惊喜的是，书中的插图和图形部分，那些曲线、向量和几何体的绘制简直是一件艺术品。它们不是那种简单的线条勾勒，而是充满了空间感和层次感，这对于理解那些抽象概念至关重要。我记得在学习某个复杂的微积分几何意义时，光看文字描述总是抓不住重点，但看到书中对应的那张图时，那种“豁然开朗”的感觉是无可替代的。这说明编者在内容呈现的美学和实用性上都下了大功夫，绝非是那种只管堆砌知识点，而不顾读者阅读体验的普通教材可以比拟的。光是看着这本书放在书架上，都能感受到一种知识的厚重感和设计的匠心。

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我发现这本书的一大亮点在于它对“历史背景”和“应用实例”的穿插叙述，这极大地丰富了学习的维度。很多数学书只是孤立地呈现公式和定理，让人感觉这些知识仿佛是从天而降的真理。但这本书不同，它在介绍微积分的诞生背景时，详细描述了牛顿和莱布尼茨围绕“流数法”和“微分法”的争论，这种对知识产生过程的描绘，让那些冷冰冰的符号瞬间鲜活了起来，充满了人性的光辉与智慧的火花。再比如，在讲解泰勒级数展开时，书中还穿插了一个小节，简单介绍了如何用这个工具来近似计算某些物理量的值，虽然介绍不深，但足以点燃读者的好奇心，让人明白这些看似纯粹的理论是如何在实际工程和科学研究中发挥巨大作用的。这种将“是什么”和“为什么会这样”以及“有什么用”完美结合的处理手法，极大地增强了教材的吸引力和持久阅读的动力，让学习不再是应试的工具，而成为一种探索真理的过程。

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作为一个对学习资源要求近乎苛刻的读者，我最看重的是教材的“可靠性”和“完整性”。这本书在内容的覆盖面上做到了极佳的平衡。它既没有为了追求“高等”而过度偏向于某一小分支（比如纯粹的拓扑或者泛函分析的预备知识），也没有因为追求基础而忽略了现代数学的某些重要趋势。它扎实地奠定了微积分学的基础框架，从极限到多元函数积分，再到级数理论，每一个知识点都经过了精心的锤炼，推导过程严密无懈可击，几乎没有发现任何逻辑上的跳跃或者含糊不清的地方。更重要的是，它提供的参考书目和延伸阅读建议非常具有前瞻性，对于那些想在学完基础知识后继续深造的读者来说，这无疑是一张宝贵的路线图。这本书更像是一位耐心的、知识渊博的导师，它不仅教会你如何解题，更重要的是，它教会了你“如何像一个数学家一样思考”——注重逻辑的严谨性、对抽象概念的精确把握，以及对问题本质的深刻洞察力。购买它，感觉就像是为自己的数学思维打下了一个极其坚实且广阔的基石。

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说实话，我购买这本书是基于一位在读研究生的强烈推荐，据说这是他们导师桌上必备的参考书之一。我原本以为它会像很多“经典”教材一样，充斥着大量过时的符号和晦涩难懂的叙述方式，读起来像是在啃石头。然而，实际阅读体验却完全出乎我的意料。它在保持数学严谨性的同时，语言风格却相当“接地气”。作者似乎非常擅长用清晰、简洁的现代数学语言来阐述问题，避免了冗长和故作高深的表达。比如在某些涉及到向量空间的概念解释时，它没有直接套用高深的抽象代数术语，而是巧妙地结合了线性变换的直观几何图像进行阐释，这让我这个原本对抽象代数有抵触情绪的人，也能迅速抓住问题的本质。这种“翻译”能力，是判断一本优秀教材的关键所在。它成功地架起了一座坚实的桥梁，连接了高中阶段的直觉思维和未来可能接触到的更深层次的抽象理论，让人感觉数学的学习不是一种负担，而是一场逐步深入的探险。

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我是一个非常注重学习工具实用性的学习者，对于教材而言，内容组织是否逻辑清晰、循序渐进，直接决定了我能否坚持下去。这本书在这方面做得非常出色，它没有一上来就抛出那些让人摸不着头脑的抽象定义，而是用一种非常“人性化”的铺垫方式开始。比如，在介绍极限的概念时，作者似乎非常理解初学者的困惑点，他们先是通过一系列非常直观的物理或生活中的例子进行类比，建立起一个初步的感性认识，然后才开始引入$epsilon-delta$语言的严谨定义。这种“先感性，后理性”的过渡处理，极大地降低了入门的心理门槛。而且，每一章节后面的例题和习题设计也很有层次感，从基础的计算巩固到稍微复杂的应用拓展，梯度设置得非常平滑。我尤其欣赏它在一些关键定理证明后的“小结”部分，它不是简单地重复证明过程，而是用几句话总结了该定理的核心思想和它在整个数学体系中的地位，这种提纲挈领的总结能力，对于构建系统的知识框架非常有帮助，避免了知识点的碎片化。

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