具体描述
《星火燎原•高等院校教材同步辅导及考研复习用书:概率论与数理统计辅导及习题精解(浙大第3版)》章节内容设置与教材完全同步，共分十二章，每一章又分为若干节，按照教材顺序对每个章节内容进行清晰梳理、深入讲解，每一章内容讲完后，再对整章内容重点进行回顾和加深，然后给出该章教材上的习题答案详解，设计该章同步自测题。
作者简介
目录信息
第一节随机试验（略）
第二节样本空间、随机事件
第三节频率与概率
第四节等可能概型（古典概型）
第五节条件概率
第六节独立性
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
本章同步自测
第二章随机变量及其分布
第一节随机变量（略）
第二节离散型随机变量及其分布律
第三节随机变量的分布函数
第四节连续型随机变量及其概率密度
第五节随机变量的函数的分布
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
本章同步自测
第三章多维随机变量及其分布
第一节二维随机变量
第二节边缘分布
第三节条件分布
第四节相互独立的随机变量
第五节两个随机变量的函数的分布
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
本章同步自测
第四章随机变量的数字特征
第一节数学期望
第二节方差
第三节协方差及相关系数
第四节矩、协方差矩阵
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
本章同步自测
第五章大数定律及中心极限定理
第一节大数定律
第二节中心极限定理
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
本章同步自测
第六章样本及抽样分布
第一节随机样本
第二节直方图和箱线图（略）
第三节抽样分布
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
本章同步自测
第七章参数估计
第一节点估计
*第二节基于截尾样本的最大似然估计
第三节估计量的评选标准
第四节区间估计
第五节正态总体均值与方差的区间估计
第六节 0-1
分布参数的区间估计
第七节单侧置信区间
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
本章同步自测
第八章假设检验
第一节假设检验
第二节正态总体均值的假设检验
第三节正态总体方差的假设检验
*第四节置信区间与假设检验之间的关系（略）
*第五节样本容量的选取（略）
第六节分布拟合检验
*第七节秩和检验
第八节假设检验问题的p值法
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
本章同步自测
第九章方差分析及回归分析
第一节单因素试验的方差分析
第二节双因素试验的方差分析
第三节一元线性回归
第四节多元线性回归
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
本章同步自测
第十章bootstrap方法
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
第十一章在数理统计中应用Excel软件
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
第十二章随机过程及其统计描述
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
第十三章马尔可夫链
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
本章同步自测
第十四章平稳随机过程
本章整合
本章知识图解
本章知识总结
教材习题详解
第一章概率论的基本概念
第二章随机变量及其分布
第三章多维随机变量及其分布
第四章随机变量的数字特征
第五章大数定律及中心极限定理
第六章样本及抽样分布
第七章参数估计
第八章假设检验
第九章方差分析及回归分析
第十二章随机过程及其统计描述
第十三章马尔可夫链
第十四章平稳随机过程
选做习题
概率论部分
数理统计部分
随机过程部分
"
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读后感
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用户评价
我是一个非常注重知识体系连贯性的学习者，如果知识点之间是零散的“碎片”，我很难将它们整合起来形成一个有力的分析框架。这本书最让我感到惊喜的地方，就是它在构建知识体系上的用心。它不仅仅是简单地罗列了从描述统计到参数估计，再到方差分析和回归分析的各个模块，而是巧妙地通过“承上启下”的过渡段落，展示了这些看似独立的知识点是如何一步步推导和演化出来的。比如，它在讲解最大似然估计时，会回顾之前学过的矩估计的局限性，从而自然而然地引出MLE的优越性。这种宏观的视角，让我不再将概率论视为一堆孤立的公式集，而是看作一个逻辑严密、环环相扣的科学体系，极大地提升了我解决实际问题的能力。
评分作为一名需要应对各种标准化考试的学生，时间管理和效率至关重要。这本书在“应试性”方面做得非常出色，但绝非低效的“题海战术”。它的习题难度设置是渐进式的，从基础的计算题，到需要综合运用多个定理的综合题，再到一些具有启发性的“开放式”探讨题，梯度设计得非常科学。我发现自己不再需要反复查阅其他资料来补全某个知识点的应用细节。每次做完一套单元测试，我都会对照书后的解析，去对比自己在思考深度上的差距。真正有价值的辅导书是能帮你发现盲点的，而这本书的“精解”部分，就像一面清晰的镜子，让我清楚地看到了自己思维中的薄弱环节，并提供了针对性的弥补方案，性价比高到我差点想买两本以防万一。
评分说实话，市面上大多数的辅导材料要么过于侧重理论的严谨性，读起来像啃石头一样费劲，要么就是习题解析草草了事，答案对出来就算完事大吉，根本没有教会你思考的过程。然而，这本书的习题精解部分简直是教科书级别的典范。它不仅仅是给出了一个问题的最终数值解，更关键的是，它会详细地分析出题人的意图，分解解决问题的逻辑链条，甚至会讨论不同的解题路径及其优劣。我特别喜欢那些“陷阱分析”的环节，作者会明确指出在解题过程中最容易出错的地方，比如混淆了条件概率和联合概率，或者在选择检验方法时犯了方向性的错误。这种细致入微的指导，让我感觉自己不是在做题，而是在和一位经验丰富的统计学家进行“对弈”，每一步都需要深思熟虑。
评分这本书简直是为我这种数学基础薄弱，却又不得不面对概率论与数理统计的“倒霉蛋”量身定做的。我记得我第一次翻开它的时候，那种面对公式和符号的恐惧感是真实存在的，感觉就像在看一本外星语书籍。但是，这本书的叙述方式极其平易近人，它不是那种高高在上、堆砌理论的教科书，更像是一位耐心十足的导师，一步一步地牵着你的手走过那些看似迷宫般的知识点。特别是对于一些核心概念的引入，作者似乎非常懂得我们初学者的“痛点”，总能找到一个非常贴近生活的例子来解释抽象的概率分布或者统计推断的原理。我特别欣赏它在讲解完一个理论后，立刻紧接着就是详尽的步骤解析，而不是简单地给出一个答案。这种“手把手”的教学模式，极大地增强了我的学习信心，让我真正体会到“理解”而非“死记硬背”的乐趣。
评分这本书的装帧设计和排版布局也体现了极高的专业水准。很多辅导书为了塞进内容，搞得页面密密麻麻，重点不突出，阅读体验极差，翻找起来非常费劲。但拿到这本，立刻能感受到那种清爽感。章节之间的逻辑划分非常清晰，每一个知识点的权重分配也做得合理。更值得称赞的是，图表的运用。在处理一些多维度的概率密度函数或者假设检验的临界区域时，一张恰到好处的示意图抵得过千言万语的文字描述。作者显然花费了大量精力去设计这些视觉辅助工具，它们不仅美观，更重要的是高效地帮助我们构建了空间想象力，尤其是在理解中心极限定理或回归分析的几何意义时，这些图表起到了画龙点睛的作用。
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