概率论与数理统计

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页数:181
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出版时间:2008-8
价格:19.00元
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isbn号码:9787030228277
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具体描述

《概率论与数理统计》是根据作者多年来讲授概率论与数理统计课程的讲义整理编写而成的。全书共分六章:第一至四章介绍了概率论的基础知识,第五、六章介绍了数理统计的基础知识。每章末附有一定量的习题,并选编了20年来数学(一)考研试题。

《统计推断与数据分析实践》 本书聚焦于现代统计学在实际数据分析中的应用,旨在帮助读者掌握从原始数据到有意义结论的转化过程。不同于侧重理论推导的经典概率论与数理统计教材,本书更加强调统计方法的直观理解、工具应用以及结果解读。 核心内容概述: 本书的编排逻辑紧密贴合数据分析的实际工作流程,从数据的初步探索,到模型的构建与验证,再到最终的推断与报告。 第一部分:数据探索与可视化 (Exploratory Data Analysis and Visualization) 在进行任何统计建模之前,深入理解数据的特性至关重要。本部分将引导读者学习如何有效地探索数据,发现其中的模式、异常值和潜在关系。 描述性统计: 介绍均值、中位数、众数、方差、标准差、分位数等核心描述性统计量,以及如何计算和解释它们,帮助读者量化数据的中心趋势和离散程度。 数据可视化技术: 详细讲解各种数据可视化方法,包括直方图、箱线图、散点图、条形图、折线图等。重点在于如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表,以及如何通过可视化快速识别数据分布、变量间的关系和潜在的异常数据点。本书将鼓励读者使用流行的可视化库(如matplotlib, seaborn, ggplot2等)进行实践。 数据预处理与清洗: 讨论数据缺失值的处理策略(如删除、插补)、异常值的识别与处理(如截尾、Winsorization)、数据转换(如对数变换、标准化)以及分类变量的编码方式(如独热编码)。这些步骤是构建可靠统计模型的基础。 第二部分:统计推断基础与应用 (Foundations and Applications of Statistical Inference) 本部分将介绍统计推断的核心思想,即如何利用样本信息对总体特征进行估计和检验。 参数估计: 详细介绍点估计(如矩估计、最大似然估计)和区间估计(置信区间)的概念与计算方法。读者将学习如何根据样本统计量估计总体参数,并量化估计的不确定性。 假设检验: 深入讲解假设检验的逻辑框架,包括零假设、备择假设、检验统计量、p值和显著性水平。将通过大量实例展示各种常见的假设检验方法,如t检验(单样本、独立样本、配对样本)、卡方检验(拟合优度、独立性)和F检验,并强调检验结果的解释。 方差分析 (ANOVA): 介绍单因素和多因素方差分析,用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。重点在于理解ANOVA的原理,如何设定模型,以及如何解读ANOVA的F统计量和p值。 第三部分:回归分析与模型构建 (Regression Analysis and Model Building) 回归分析是统计学中最强大和广泛应用的工具之一,用于研究变量之间的量化关系。 线性回归: 详细阐述简单线性回归和多元线性回归的模型建立、参数估计(最小二乘法)、模型诊断(残差分析、多重共线性检测)和预测。读者将学习如何评估模型的拟合优度(R方、调整R方)和各个预测变量的统计显著性。 模型选择与优化: 讨论如何通过逐步回归、信息准则(AIC, BIC)等方法进行模型选择,以及如何避免过拟合和欠拟合。 广义线性模型 (GLM) 简介: 介绍GLM的概念,特别关注逻辑回归(用于二分类问题)和泊松回归(用于计数数据),帮助读者处理非正态分布的响应变量。 第四部分:非常规数据分析方法 (Advanced and Non-parametric Methods) 在某些情况下,传统参数方法可能不适用,本书将引入一些更灵活的分析技术。 非参数检验: 介绍Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等非参数统计方法,这些方法对数据的分布假设较少,适用于中位数比较或排序数据。 时间序列分析基础: 简要介绍时间序列数据的特点,以及ARIMA模型等基本的时间序列建模方法,用于分析具有时间依赖性的数据。 聚类分析与降维: 介绍K-Means聚类、层次聚类等无监督学习方法,用于发现数据中的自然分组;以及主成分分析(PCA)等降维技术,用于简化高维数据集。 第五部分:统计建模的实践与案例研究 (Practical Implementation and Case Studies) 本书强调理论与实践的结合,通过丰富的案例研究展示如何将所学知识应用于解决实际问题。 软件工具的应用: 鼓励读者使用R、Python (statsmodels, scikit-learn) 等统计软件和编程语言来实现上述统计方法。本书将提供必要的代码片段和操作指南,帮助读者快速上手。 案例分析: 涵盖营销数据分析、金融风险评估、生物医学研究、社会科学调查等多个领域的真实案例。每个案例都将遵循“问题定义 -> 数据准备 -> 分析方法选择 -> 模型构建与评估 -> 结果解释与决策”的完整流程,让读者感受统计分析的强大力量。 报告撰写与沟通: 强调如何清晰、准确地向非技术受众传达统计分析的结果和结论,包括可视化报告和数据故事的构建。 本书特色: 实践导向: 每一章都结合实际操作和案例,强调“如何做”而非仅仅“为什么”。 循序渐进: 从基础数据探索到复杂的模型构建,内容组织逻辑清晰,易于学习。 工具整合: 鼓励并指导读者使用现代统计软件进行分析。 结果解读: 重视统计结果的实际意义和业务含义的解释。 跨领域适用: 所介绍的方法适用于经济学、管理学、社会学、工程学、生物学等多个学科领域的数据分析需求。 通过学习本书,读者将不仅掌握一套科学的数据分析工具箱,更能培养一种基于数据进行严谨思考和决策的能力,从而在日益数据驱动的现代社会中脱颖而出。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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说实话,我最初是被这本书的书名吸引的。“概率论与数理统计”,听起来就带着一种严谨和深邃的气息,仿佛打开了一个通往未知世界的钥匙孔。我一直对那些能够解释世界运行规律的学科充满敬畏,而概率论与数理统计无疑是其中的佼佼者。拿到这本书,我迫不及待地翻阅起来。开篇就用通俗易懂的语言阐述了概率的基本概念,那些看似抽象的定义,在作者的笔下变得生动形象。比如,关于“事件”的解释,作者引用了生活中各种各样的例子,从抛硬币的正反面,到天气预报的晴雨概率,再到股票市场的涨跌波动,都巧妙地融入其中,让我一下子就抓住了核心要义。这本书最大的优点在于,它不是简单地罗列公式和定理,而是循序渐进地引导读者去理解背后的逻辑和思想。作者在讲解每一个定理的时候,都会给出充分的解释和铺垫,让我们明白这个定理是如何产生的,又能够解决哪些实际问题。我尤其喜欢书中的案例分析部分,作者选取了许多来自不同领域的实际问题,并运用概率论与数理统计的工具进行分析和解答。这些案例让我深刻地体会到,这门学科并非枯燥的数学游戏,而是解决现实世界复杂问题的强大武器。无论是经济学中的风险评估,还是医学中的疾病诊断,亦或是工程学中的质量控制,概率论与数理统计都发挥着不可替代的作用。这本书就像一位经验丰富的向导,带领我在这片广阔的数学领域里探险,让我看到了许多以前从未发现过的风景。

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初次接触这本书,我并没有抱有太高的期望,毕竟“概率论与数理统计”听起来就不是一本轻松的书籍。然而,当我真正开始阅读后,我被它深深地吸引了。作者的讲解方式非常独特,他没有一开始就抛出一堆复杂的公式,而是从一些生活中的小故事入手,引导读者去思考概率的本质。例如,在讲解“条件概率”时,作者用了一个关于“生病概率”的例子,通过一个非常直观的场景,让我一下子就理解了条件概率的重要性。书中的图示也十分精美,各种概率分布的图形,直观地展示了它们的特点和规律,比干巴巴的公式更容易理解。我特别喜欢书中的“思考题”部分,这些题目不仅仅是简单的计算,更多的是引导你去思考概率背后的逻辑,培养你的数学思维。我在做这些题目的时候,经常会花上很长时间,但每次解决一个问题,都会获得巨大的满足感。这本书的另一大亮点是它对数理统计方法的介绍。作者在讲解假设检验、区间估计等概念时,都非常注重理论与实践的结合,通过大量实例,让我们能够清晰地看到这些统计方法是如何在实际工作中应用的。我从中学习到了如何运用统计学来分析数据、做出决策,这对于我理解许多社会现象和科学研究都大有裨益。这本书就像一位循循善诱的良师,它不仅传授了知识,更点燃了我对数学的热情。

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我一直认为,理解事物的本质需要一种数学的思维方式,而这本书,正好满足了我对这种思维方式的探索。作者在讲解“期望值”时,用了一个生动的比喻,将它比作“平均收益”,让我瞬间就理解了它在决策分析中的重要性。书中的案例分析非常扎实,作者选取了许多具有代表性的现实问题,并运用概率论与数理统计的工具进行深入剖析。例如,在讲解“最大似然估计”时,作者通过一个“药物有效性评估”的案例,让我们看到了这种统计方法在实际应用中的强大威力。我尤其喜欢书中的“小测验”环节,这些题目设计得非常贴合实际,能够很好地检验我对知识的掌握程度,并引导我进行更深入的思考。这本书的语言风格既严谨又充满智慧,作者善于在讲解理论的同时,穿插一些关于统计学发展历史和思想的讨论,让我对这门学科有了更全面的认识。阅读这本书,就像是在进行一次思维的“洗礼”,它不仅让我掌握了知识,更重要的是,它教会了我如何用一种更加理性、更加科学的方式去认识和改造世界。

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坦白说,我是一个对数学不太感冒的人,但这本书却让我对“概率论与数理统计”产生了浓厚的兴趣。它的讲解方式实在是太棒了!作者没有使用任何晦涩难懂的语言,而是用一种非常平易近人的方式,将那些复杂的概念一一拆解。我记得在讲解“随机变量”的时候,作者用了一个“抽奖”的例子,他让我们想象自己在一个抽奖箱前,每一次抽取都有一个可能的结果,而这些结果的概率,就是随机变量的本质。这种贴近生活的比喻,让我一下子就理解了抽象的概念。书中的插图也起到了至关重要的作用,它们将抽象的数学模型可视化,让我能够更直观地感受概率分布的形态和变化。我特别喜欢书中的“小贴士”栏目,里面是一些关于如何理解和应用某个概念的实用建议,这些建议往往能起到画龙点睛的作用。这本书的编排也非常合理,章节之间过渡自然,知识点也循序渐进,让我不会感到被知识的洪流淹没。在学习统计推断的部分,作者通过一个“调查民意”的案例,生动地展示了如何从样本推断总体的过程,这让我对统计的严谨性和科学性有了更深的认识。这本书的阅读体验非常愉快,它让我感觉自己不是在“学习”一门枯燥的学科,而是在“探索”一个充满趣味的数学世界。

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拿到这本书,我首先被它的排版设计所吸引。清晰的版式,合理的页边距,以及恰到好处的字号,都营造出一种舒适的阅读体验。作者在讲解“概率分布”时,没有直接给出冷冰冰的数学公式,而是先从生活中常见的概率现象入手,例如“彩票中奖概率”或者“产品合格率”,然后逐步引导我们去理解不同概率分布的特点和应用场景。书中的插图非常丰富,并且设计得恰到好处,它们不仅仅是为了美观,更是为了帮助我们更直观地理解数学概念。我记得在看“中心极限定理”的时候,书中给出的图形就让我豁然开朗。作者的语言风格非常细腻,他能够用一种娓娓道来的方式,将那些复杂的统计概念解释得深入浅出。在讲解“置信区间”的时候,作者用了一个“估计平均身高”的例子,让我们明白置信区间是如何反映我们对总体参数的不确定性的。这本书让我明白,概率论与数理统计并非高不可攀的学科,而是能够帮助我们理解世界、做出明智决策的强大工具。它不仅提升了我的理论知识,更重要的是,它让我学会了如何用数学的视角去分析和解决问题。

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我原本以为“概率论与数理统计”会是一本令人生畏的书,充斥着复杂的公式和抽象的符号。然而,这本书却颠覆了我的认知。作者的写作风格非常“亲民”,他善于将枯燥的数学理论与我们日常生活中的例子联系起来。比如,在讲解“独立事件”时,他会用“连续两次投掷硬币都出现正面”的例子,让我们直观地理解事件之间的相互独立性。书中的习题设计也非常巧妙,它们不仅仅是考查对公式的记忆,更多的是引导我们去思考问题,去运用所学的知识解决实际问题。我在做这些习题时,常常会陷入沉思,但每一次的突破,都带来巨大的成就感。书中的“拓展阅读”部分也为我提供了更多的学习资源,让我能够更深入地了解某个主题。我尤其喜欢作者在讲解“假设检验”时,提出的“零假设”和“备择假设”的概念,这让我意识到,统计学也是一种基于证据的推理过程。通过这本书,我不仅掌握了概率论和数理统计的基本知识,更重要的是,我培养了严谨的科学思维和解决问题的能力。它就像一本“通关秘籍”,让我能够更加自信地面对数据和不确定性。

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这本书的封面设计很朴素,但却散发着一种沉静的力量,仿佛一本历久弥新的经典。初次翻开,那些熟悉的符号和公式扑面而来,勾起了我对大学时代那段艰苦又充实的学习时光的无限回忆。那时候,概率论与数理统计仿佛是一座高耸的山峰,我们一群年轻气盛的学生,怀揣着对未知的好奇和对知识的渴望,一步步攀登。每一个概念的理解,每一次习题的攻克,都像是征服了一个小小的山顶,带来小小的成就感。我至今还记得,为了弄懂那个关于大数定律的证明,我在图书馆里泡了整整一个下午,对着公式一遍遍地推导,直到终于豁然开朗,那种喜悦至今仍历历在目。这本书,不仅仅是关于数学的理论,它更像是一个思想的启蒙,教会我们如何用理性的思维去审视世界,如何用概率的眼光去理解那些看似随机的现象。它让我们明白,即使在看似混乱的事件背后,也可能隐藏着深刻的规律和内在的联系。如今,再次看到这本书,仿佛又回到了那个充满挑战和激情的岁月,那些曾经困扰我的难题,在时间的沉淀下,也变得更加清晰和易于理解。它就像一位老友,静静地在那里,等待着你的再次拜访,每一次翻阅,都能从中汲取新的养分,获得新的感悟。这本书的印刷质量也相当不错,纸张的触感温润,字迹清晰,即使长时间阅读也不会感到疲劳。装帧也十分牢固,可以放心大胆地翻阅,不用担心书页散落。整体而言,这是一本值得珍藏的学术书籍,它承载着知识的重量,也充满了回忆的温度。

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我一直对数据背后的规律感到好奇,而这本书,则为我打开了探索这些规律的一扇大门。作者在开篇就点明了概率论与数理统计在现代科学技术中的重要性,让我对即将展开的学习充满了期待。这本书并非只停留在理论层面,它更注重将抽象的数学概念与实际应用相结合。例如,在讲解“期望”和“方差”时,作者引用了金融领域的投资组合分析,让我深刻理解了这些统计量在风险评估和收益预测中的作用。书中的图表制作精良,清晰地展示了数据的分布和趋势,让我能够更直观地理解统计分析的结果。我尤其喜欢书中关于“回归分析”的章节,作者通过一个“身高与体重”的关系分析,详细阐述了如何建立线性模型来描述变量之间的关系,并对模型进行评估和预测。这让我意识到,统计学不仅仅是关于数字的游戏,更是关于理解和解释现实世界中各种现象的有力工具。这本书的语言风格严谨而不失生动,作者善于运用生动的语言和贴切的比喻,将复杂的数学概念讲解得深入浅出。阅读这本书,就像是在与一位经验丰富的统计学家对话,他不仅传授了知识,更启发了我用科学的思维去分析问题。

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这本书给我带来的最深刻的感受,是它让我重新认识了“随机”这个词的含义。我们生活在一个充满不确定性的世界里,每天都会面临各种各样的选择和结果,而很多时候,这些结果似乎都是随机发生的。然而,这本书却告诉我们,即使是看似随机的事件,也可能遵循着一定的概率规律。作者在讲解中心极限定理的时候,用了一个生动的比喻,将无数个小的随机因素汇聚在一起,最终形成了一个相对稳定的分布。这个比喻让我茅塞顿开,我开始意识到,很多事情并非是我们想象中的那样毫无章法,而是存在着某种潜在的秩序。这本书的逻辑结构非常清晰,每一章都承接上一章的内容,层层递进,让你在不知不觉中掌握了复杂的概念。我在阅读过程中,并没有感到任何的生涩和难以理解,反而是有一种豁然开朗的感觉。作者的语言风格也很独特,既有学术的严谨,又不失幽默风趣,让我在学习的过程中保持了浓厚的兴趣。尤其是在讲解那些经典的概率分布,比如二项分布、泊松分布、正态分布的时候,作者不仅给出了严格的数学定义,还结合了大量的实际应用场景,让我能够清晰地理解它们在不同领域的作用。我印象最深刻的是关于贝叶斯统计的部分,它提供了一种全新的思考问题的方式,让我能够根据新的证据不断更新我的信念,这在信息爆炸的时代尤为重要。总而言之,这是一本让我受益匪浅的书籍,它不仅提升了我的数学素养,更重要的是,它改变了我看待世界的方式。

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当我翻开这本书时,我被它严谨而不失趣味的讲解风格深深吸引。作者并没有直接抛出复杂的数学公式,而是通过一系列引人入胜的例子,将概率论与数理统计的核心概念层层剥开。例如,在解释“随机过程”时,作者用了一个“股票价格波动”的生动场景,让我们直观地感受到了时间序列数据的变化规律。书中的图示清晰且信息量大,各种概率分布的图形,使得抽象的数学概念变得触手可及。我尤其赞赏作者在讲解“回归分析”时,对模型假设的深入探讨,以及对模型优劣的客观评价,这让我明白,统计建模并非一蹴而就,而是需要严谨的验证和迭代的过程。书中的习题设计也十分精巧,它们鼓励读者进行批判性思考,而不仅仅是机械地套用公式。我记得在解决一个关于“假设检验”的题目时,我花费了大量时间去理解题意和设计检验方案,最终的成功解决给我带来了巨大的成就感。这本书不仅是一本教科书,更像是一位睿智的导师,它引导我深入理解统计学的原理,并教会我如何运用这些工具去分析和解决实际问题。它让我相信,掌握了概率论与数理统计,就如同拥有了一双洞察世界奥秘的慧眼。

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