Solutions Manual with Instructor's Commentary and Answers to Accompany Probability and Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:Morris H. DeGroot

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:1975

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780201015096

丛书系列:

图书标签:

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概率论与数理统计：理论基础与应用实践 本书旨在为读者提供一个全面且深入的概率论与数理统计知识体系，从基础概念的严谨构建到前沿领域的实际应用，力求在理论深度与实践广度之间取得完美的平衡。全书内容组织逻辑清晰，结构严谨，是数学、统计学、工程学、计算机科学、经济学以及生命科学等领域学生和研究人员的理想参考教材。 第一部分：概率论基础——随机现象的量化描述 本部分聚焦于概率论的基石，为后续的统计推断奠定坚实的数学基础。 第一章：随机事件与概率 本章从最直观的随机现象入手，引入样本空间、随机事件等基本概念。详细阐述了古典概型、几何概型以及更具普遍性的相对频率概念。重点讲解了事件的运算律（并、交、补集），以及条件概率的核心地位。贝叶斯定理被置于突出位置，通过大量的实例展示其在逆向概率推理中的强大威力，帮助读者理解信息更新的内在机制。 第二章：随机变量及其分布 本章将概率论从事件空间推广到数值空间，引入随机变量的概念。 离散型随机变量： 详尽分析了几种最常见的离散分布：伯努利试验（二项分布）、泊松分布（描述稀有事件的发生率），以及几何分布。对每个分布的概率质量函数（PMF）、期望值和方差进行了严格推导和深入剖析。 连续型随机变量： 引入概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。重点讨论了均匀分布、指数分布以及最重要的正态分布。正态分布的性质、中心极限定理的铺垫，以及标准化（Z-分数）的应用是本章的难点和重点。 第三章：多维随机变量与联合分布 现实世界中的随机现象往往涉及多个变量的相互作用。本章扩展到多维分布，分析联合分布、边缘分布和条件分布。特别强调了独立随机变量的概念及其重要性。对于两个随机变量的函数，详细阐述了如何计算其期望和方差，包括协方差和相关系数，用以衡量变量间的线性关系强度。 第四章：随机变量的函数与极限定理 本章深化了对随机变量变换的理解，并引入了统计学推断的理论基础。 随机变量的函数： 介绍了几种求解函数分布的常用方法，如变量替换法和矩量母函数（MGF）。MGF作为一种强大的分析工具，将被用于简化复杂随机变量和和的分布的计算。 大数定律与中心极限定理： 这是概率论的两个核心支柱。大数定律保证了样本均值在长期试验中收敛于总体均值。中心极限定理（CLT）则解释了为何正态分布在自然界和统计推断中如此普遍存在——它表明大量独立随机变量之和（或均值）的分布趋向于正态分布，无论原始分布如何。 第二部分：数理统计——从数据到推断 在掌握了概率论工具后，本部分转向数理统计，重点关注如何利用样本数据对未知总体参数进行估计和检验。 第五章：描述性统计与抽样分布 本章作为统计推断的桥梁，首先介绍了描述数据的主要工具，如均值、中位数、方差和百分位数。随后，核心内容转向抽样分布，这是理解统计推断的关键概念。详细分析了样本均值和样本方差的分布特性，特别是t分布、$chi^2$（卡方）分布和F分布的引入及其在后续推断中的作用。 第六章：参数估计 本章系统介绍了从样本数据估计总体参数的两种主要方法。 点估计： 详细讲解了矩估计法（MOM）和最大似然估计法（MLE）。MLE作为一种基于概率原理的最优估计方法，将通过具体实例展示其推导过程和渐近性质（无偏性、一致性、有效性）。 区间估计： 重点是构建置信区间。针对总体均值（已知或未知方差）和总体比例，推导并应用置信区间公式，强调置信水平的实际含义。 第七章：假设检验 假设检验是统计推断的另一核心技能。本章提供了一个严谨的框架来判断样本数据是否支持或否定关于总体的先验假设。 基本概念： 零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$），第一类错误（$alpha$）与第二类错误（$eta$），以及统计功效（Power）。 单样本检验： 针对均值（Z检验、t检验）和比例的单样本检验。 双样本检验： 比较两个独立总体均值和比例的差异性检验，包括对方差是否相等的判断。 第八章：方差分析与拟合优度检验 本章扩展了检验的范围，处理涉及三个或更多组别或分类数据的场景。 方差分析（ANOVA）： 阐述了单因素和双因素方差分析的原理，重点在于F检验的应用，用以判断不同处理组之间的差异是否显著大于组内随机波动。 卡方检验： 介绍 $chi^2$ 检验在线性列联表中（独立性检验）和检验观测频数是否符合某一理论分布（拟合优度检验）中的应用。 第三部分：统计模型的应用与深化 本部分将理论知识应用于构建和分析回归模型，这是现代数据分析的基石。 第九章：简单线性回归 本章深入探讨两个连续变量之间的线性关系。 最小二乘法： 推导回归系数的估计公式，并分析估计量的性质（无偏性、有效性）。 模型诊断： 重点分析残差的性质、决定系数（$R^2$）的解释，以及对回归模型的假设检验（对斜率是否为零的检验）。 第十章：多元线性回归 本章将回归分析扩展到包含多个自变量的情况，以更精细地描述复杂现象。讨论了多重共线性、变量选择（逐步回归）等实际问题，并介绍了如何将定性变量（虚拟变量）纳入回归模型中进行分析。 第十一章：非参数统计基础 考虑到并非所有数据都满足正态性或方差齐性的严格假设，本章介绍了在不依赖特定分布假设下的统计方法，如符号检验和秩和检验，为数据分析提供了更具鲁棒性的备选方案。 全书的特色在于紧密结合现代统计软件的操作逻辑，每一理论章节都配有详细的实例分析，帮助读者将数学公式转化为可操作的分析步骤，从而全面掌握概率论与数理统计从理论推导到实际决策的全过程。

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