具体描述
《重庆市精品课程教材•概率论与数理统计》是高等学校非数学专业的概率论与数理统计教材，全书共9章，包括随机事件、随机变量、数字特征、大数定律和中心极限定理、统计概念、参数估计、假设检验、回归分析。各章根据教学大纲要求和复习需要配置了相应习题并在书后附有参考答案，附录1汇集了近两年全国硕士统考题目、原始解答及评分标准，附录2给出了重庆大学数理学院研究生概率统计复试最新试题(《重庆市精品课程教材•概率论与数理统计》为指定复试教材)。《重庆市精品课程教材•概率论与数理统计》讲解简明扼要，注重应用，例题覆盖面广，也可作为实际工作者的应用参考书和工具书。
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读后感
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用户评价
拿到这本《概率论与数理统计》后，我最大的感受是它像一位耐心的导师，而不是一个冷酷的知识搬运工。它在讲解概率论的随机过程那一块，处理得相当得心应手。作者巧妙地运用了状态转移图和时间序列的概念，将复杂的马尔可夫链过程分解成了易于理解的小模块。我记得有一章专门讲解了极限定理，比如中心极限定理，它并非生硬地抛出一个公式，而是结合了大量的历史背景和直观的几何解释，让我明白了为什么正态分布在自然界中如此普遍。书中的排版风格属于比较传统的学术风格，字体清晰，公式格式规范统一，这在长时间阅读中极大地减轻了视觉疲劳。唯一的“小瑕疵”可能是，对于那些完全没有接触过高等数学背景的读者来说，开篇的测度论基础部分可能需要额外查阅资料辅助理解，但从作者的整体叙事逻辑来看，这一基础的奠定又是保证后续统计推断严谨性的必要之举。对于本科阶段学习而言，它的深度和广度把握得恰到好处，既保证了知识体系的完整性，又避免了陷入过于钻牛角尖的研究生阶段的细节泥潭。
评分我花了大量时间研读了这本书的后半部分，特别是关于线性模型和非参数方法的章节。坦白说，初读时有些吃力，因为它涉及到的高等代数和微积分的背景知识要求相对较高，但这恰恰是其深度所在。我对回归分析的阐述印象深刻，作者没有仅仅停留在最小二乘法的表面，而是深入探讨了模型的假设条件、残差分析以及多重共线性的处理，这些都是我在其他许多教材中看到的较为简略的部分。书中对最大似然估计的推导过程，细致到几乎不需要读者自己去“补脑”，每一步的变换都交代得清清楚楚，这对于我这种喜欢刨根问底的学习者来说，无疑是巨大的福音。此外，书中关于贝叶斯统计思想的引入，虽然篇幅不算特别多，但立意高远，为读者打开了另一扇理解统计推断的窗户，让我看到了概率论更广阔的哲学基础。书中的图表绘制精美且信息量大，无论是直方图、箱线图还是Q-Q图，都直观地辅助了理论的理解，让抽象的统计概念变得“可见”。这本书的价值在于，它不仅仅教会你“如何计算”，更重要的是教会你“如何思考”——如何科学、审慎地从数据中提取有效信息。
评分从整体结构来看，这本《概率论与数理统计》的脉络极其清晰，它仿佛一座精心设计的知识迷宫，每条路径都通向一个明确的目标。我对其中关于“充分统计量”和“完备性”的讨论印象尤其深刻，作者用非常巧妙的例子说明了如何从多个统计量中筛选出信息量最大的那个，这对于理解信息论在统计学中的应用打下了坚实的基础。书中对卡方分布、t分布和F分布的介绍，不仅给出了它们的概率密度函数，更重要的是，详细解释了它们在实际检验中的几何意义和应用场景，比如卡方检验的自由度代表了什么，这极大地帮助我摆脱了“死记硬背公式”的怪圈。装帧虽然简洁，但纸张质量上乘，印刷清晰，即便是那些复杂的积分和多重求和符号也清晰可辨。这本书的优点在于它的“百科全书式”的完备性，几乎涵盖了数理统计学科所有核心基石知识点，适合作为本科高年级或研究生初期的核心参考书，其详尽的覆盖面确保了读者在面对更深层次的专业文献时，拥有扎实的数学后盾。
评分这本书给我的感觉是那种“老派”的严谨，但绝不古板。它的语言风格非常凝练和精确，没有丝毫多余的赘述，每一个句子似乎都承载着精确的数学含义。在数理统计的推断部分，关于假设检验的介绍尤其出色，作者非常注重区分第一类错误和第二类错误的实际含义，并详细解释了功效函数的概念，这在很多侧重于计算的教材中常常被忽略。我特别喜欢书中关于大样本性质的论述，对中心极限定理和强大数定律的阐述非常到位，清晰地展示了当样本量趋于无穷大时，我们所建立的统计推断模型为何能够成立，这种对理论根基的尊重令人信服。全书的习题集不仅有计算题，更有大量的证明题和讨论题，这些题目极大地考验了读者对定理前提条件的敏感度。通过这些练习，我学会了在实际应用中，首先要审视数据是否满足了模型的要求，这是一种非常宝贵的批判性思维训练。这本书无疑是一本值得反复研读的工具书，每一次重读都会有新的领悟。
评分这本名为《概率论与数理统计》的教材，在我拿到手时，首先映入眼帘的是它那朴实无华的书皮设计，透露着一种严谨的学术气息。翻开内页，我发现其内容编排非常注重逻辑的连贯性，从最基础的随机事件和概率公理出发，逐步深入到各种重要的概率分布，比如二项分布、泊松分布和正态分布，讲解得极其透彻。作者似乎深知初学者在面对抽象概念时的困难，因此在引入每一个新的统计量或定理时，都会配以详尽的文字解释和清晰的公式推导。尤其让我欣赏的是，书中穿插了大量的实际应用案例，这些案例并非那种空泛的理论说教，而是紧密结合了工程、金融甚至生物学等多个领域的真实问题，这极大地激发了我学习的兴趣，让我明白了这些看似高深的数学工具，在解决现实世界难题时的巨大威力。对于数理统计部分，从大样本理论到参数估计（矩估计、极大似然估计）再到假设检验，每一步的过渡都显得水到渠成，读者可以很自然地跟上作者的思路，而不是感到内容的突兀和跳跃。这本书的习题设置也很有层次感，从基础巩固到综合运用，难度梯度设计得非常合理，是检验自己理解深度的绝佳途径。总而言之，这是一本对得起“经典”二字的入门与进阶教材。
评分重大这本编的挺烂的…老师上课时也纠结
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