Schaum's Outline of Theory and Problems of Probability (2nd Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw-Hill

作者:Seymour Lipschutz

出品人:

页数:311

译者:

出版时间:2000-03-21

价格:USD 18.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780071352031

丛书系列:

图书标签:

概率论
概率统计
数学
Schaum's Outline
概率模型
随机变量
概率分布
统计推断
概率计算
习题集

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具体描述

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概率论与数理统计：理论与习题精粹本书致力于为广大读者提供一套全面、深入且实用的概率论与数理统计学习资源。内容涵盖了从基础概念到高级主题的广泛领域，旨在帮助读者建立坚实的理论基础，并熟练掌握解决实际问题的各类方法。第一部分：概率论基础随机事件与概率：本部分首先引入概率论的核心概念——随机事件。我们将详细阐述事件的定义、分类（如互斥事件、对立事件、独立事件等），以及事件之间的关系。在此基础上，深入讲解概率的定义、公理化体系以及基本性质，包括加法公式、乘法公式、条件概率和全概率公式等，帮助读者理解和计算不同事件发生的可能性。随机变量及其分布：认识到许多随机现象可以用数学模型来描述，我们引入了随机变量的概念。本书详细介绍了离散型随机变量和连续型随机变量，并着重阐述了它们各自的概率分布律（概率质量函数）和概率密度函数。我们将深入讲解一些重要的离散分布，如二项分布、泊松分布、几何分布等，以及一些关键的连续分布，如均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）和卡方分布等。理解这些分布的特性及其应用场景是掌握概率论的关键。多维随机变量：现实世界中的许多问题涉及多个随机变量之间的相互影响。本部分将扩展到多维随机变量的分析，包括联合分布、边缘分布和条件分布。我们将详细讨论随机变量的独立性概念，并介绍协方差和相关系数等衡量随机变量之间线性关系的统计量。随机变量函数的分布：当我们对一个或多个随机变量进行函数变换时，如何确定新随机变量的分布是概率论中的一个重要问题。本部分将介绍求解随机变量函数分布的常用方法，如直接法、卷积法以及利用特征函数等，为解决更复杂的问题奠定基础。期望与方差：期望（数学期望）是随机变量取值的加权平均，是描述随机变量中心趋势的重要指标。方差则衡量随机变量取值的分散程度。本书将详细讲解期望和方差的定义、性质，以及它们的计算方法。特别地，我们将探讨期望和方差在线性组合以及多维随机变量中的性质，这对于理解和分析统计模型至关重要。第二部分：数理统计基础统计推断的基本思想：数理统计的核心在于从样本数据出发，对未知总体进行推断。本部分将介绍统计推断的基本思想，包括参数估计和假设检验。我们将解释抽样分布的概念，即样本统计量自身的概率分布，并重点介绍中心极限定理，该定理是统计推断的基石，保证了当样本量足够大时，样本均值的分布近似服从正态分布。参数估计：估计总体未知参数是数理统计的首要任务。本书将详细介绍两种主要的参数估计方法：点估计和区间估计。对于点估计，我们将深入讲解矩估计法和最大似然估计法，并讨论估计量的优良性标准，如无偏性、有效性和一致性。对于区间估计，我们将重点介绍置信区间的概念，并推导不同分布下（如正态分布、t分布、卡方分布、F分布）的置信区间的构造方法。假设检验：假设检验是检验关于总体参数的某个断言是否成立的统计方法。本部分将系统阐述假设检验的基本步骤，包括建立原假设（零假设）和备择假设，确定检验统计量，计算检验的显著性水平（p值），以及做出统计决策。我们将介绍不同类型的假设检验，如均值检验、比例检验、方差检验等，并提供具体的计算示例。方差分析（ANOVA）：当我们需要比较三个或更多个总体的均值时，方差分析是一种非常有效的工具。本部分将介绍单因素和多因素方差分析的基本原理和计算方法，帮助读者理解如何通过分析方差来判断不同因素对观测变量的影响程度。回归分析：回归分析用于研究变量之间的数量关系，并预测一个变量（因变量）在给定其他变量（自变量）取值时可能取的值。本书将详细介绍简单线性回归和多元线性回归模型。我们将讨论回归系数的估计、模型的拟合优度检验（如决定系数R²），以及回归方程的解释和应用。非参数统计：在某些情况下，总体分布的假设可能难以满足，此时非参数统计方法就显得尤为重要。本部分将介绍一些常用的非参数统计方法，如秩和检验（如Wilcoxon秩和检验）、中位数检验以及符号检验等，它们不依赖于对总体分布的特定假设。学习目标与方法：本书的内容设计循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到更复杂的统计模型和方法。每一个理论概念的讲解都配以大量的例题和详细的解题步骤，旨在帮助读者理解理论的实际应用。此外，书中还包含大量的习题，涵盖了从概念理解到实际计算的各个层面，鼓励读者动手实践，巩固所学知识。通过学习本书，读者将能够：深刻理解概率论的基本原理，并能将其应用于描述和分析随机现象。熟练掌握各种重要的概率分布，并能识别其适用场景。掌握数理统计的基本推断方法，包括参数估计和假设检验。能够构建和解释简单的统计模型，如回归模型和方差分析模型。培养运用概率统计知识解决实际问题的能力，为进一步学习更高级的统计学课程或进行相关领域的研究打下坚实的基础。本书适用于大学本科生、研究生以及任何对概率论和数理统计感兴趣的自学者。无论您是统计学专业的学生，还是来自工程、经济、生物、计算机科学等领域的读者，本书都将为您提供宝贵的学习资源。