统计学原理标准化题型习题集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:7-81122

作者:栗方忠

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2008-2

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787811222715

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 好
• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 习题集
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• 学士
• 标准化
• 练习
• 基础

好的，这是一份针对《统计学原理标准化题型习题集》的图书简介，内容详实，不提及原书信息。 --- 书名： 概率论与数理统计基础：理论精讲与应用实例 出版信息： [此处留空，或填写虚构出版信息] 定价： [此处留空，或填写虚构定价] 字数： 约 30 万字 内容简介 《概率论与数理统计基础：理论精讲与应用实例》 是一本全面覆盖高等院校概率论与数理统计核心知识的教材与参考书。本书旨在为学习概率论与数理统计的本科生、研究生以及相关领域的专业人士提供一个系统、深入且易于理解的学习资源。本书的编写严格遵循学科的逻辑结构，从最基本的概率概念出发，逐步过渡到复杂的统计推断，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并掌握实际应用的能力。 本书内容结构清晰，分为三大核心部分：概率论基础、数理统计基础以及统计推断与模型。 第一部分：概率论基础 本部分重点阐述概率论的公理化体系和基本概念。我们从随机现象的描述入手，详细介绍了样本空间、事件及其运算。随后，我们深入探讨了概率的基本性质和计算方法，包括条件概率、全概率公式和贝叶斯公式，这些是后续统计推断的基石。 在随机变量部分，本书详细区分了离散型和连续型随机变量，并对它们的分布函数、概率密度函数进行了详尽的讲解。特别是对常见分布（如二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布等）的性质、期望和方差的推导与应用，进行了大量的案例分析。 多维随机变量是概率论中的一个难点，本书通过大量的二维联合分布和独立性的讨论，帮助读者理解随机变量之间的相互作用。期望和方差的推广性质、协方差以及相关系数的计算和解释，也得到了细致的论述。 本部分末尾，我们重点介绍了大数定律和中心极限定理。这些定理是连接有限样本信息与总体性质的关键桥梁，本书不仅展示了这些定理的数学形式，还配以丰富的应用实例，展示了它们在实际问题中的重要性。 第二部分：数理统计基础 数理统计部分聚焦于如何从数据中提取信息并做出合理的推断。我们首先介绍了统计量、充分统计量、完备统计量以及最小充分统计量等基本概念。对统计量的性质（如无偏性、有效性）的讨论，为后续的估计理论打下了基础。 估计理论是本书的重点之一。我们系统地介绍了点估计的各种方法，包括矩估计法（MOM）和最大似然估计法（MLE）。对于每种方法，本书都详细阐述了其原理、估计量的性质及其求解过程。此外，区间估计的构建方法，特别是基于标准差和分布函数的置信区间的求解，也得到了详尽的讲解，并配有大量实际数据的计算示例。 第三部分：统计推断与模型 第三部分将理论知识应用于实际问题，涵盖了假设检验、方差分析和回归分析等核心内容。 假设检验是统计推断的重要工具。本书系统地介绍了假设检验的基本步骤、I 类错误与 II 类错误、显著性水平以及功效。针对不同类型的总体均值、比例和方差的检验（如 Z 检验、t 检验、$chi^2$ 检验、F 检验），我们提供了详细的决策流程和判据。 方差分析（ANOVA）是处理多个样本均值比较的有力工具，本书深入浅出地解释了单因素和双因素方差分析的原理和计算步骤，强调了其在实验设计中的应用。 回归分析部分是统计建模的核心。本书从一元线性回归开始，详细推导了最小二乘法的估计公式，并讨论了残差分析、模型拟合优度检验（如 $R^2$）和自变量的显著性检验。在此基础上，我们进一步扩展到多元线性回归，讨论了多重共线性、虚拟变量和模型选择等高级议题。 本书特色 1. 理论与实践结合： 本书的每一个理论知识点都配有详尽的数学推导和直观的解释，同时辅以大量的实际案例和应用背景，帮助读者理解知识的实际价值。 2. 结构严谨性： 内容的组织逻辑清晰，循序渐进，确保读者能够构建起一个完整的知识体系，而非零散的知识点。 3. 强调计算与理解： 本书在讲解过程中，不仅注重公式的推导，更强调了计算过程的实际操作性和对结果的统计学解释。 适用对象 本书是理工科、经济管理类、信息科学等专业本科生和研究生的理想教材或辅导参考书。对于准备相关专业资格考试（如精算师、数据分析师等）的读者，本书提供的扎实理论基础和丰富的应用实例也将是宝贵的资源。通过学习本书，读者将能够熟练运用概率论与数理统计的工具，分析复杂数据，并为进一步学习高级统计方法奠定坚实基础。 ---

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