具体描述
本书是根据高等学校工科数学课程教学指导委员会于1993年审定的“概率论与数理统计课程教学基本要求”,结会作者多年的教学实践经验编写而成的。全书由概率论、数理统计和随机过程三部分组成,包括了高等院校非数学专业及理科非数学专业的概率论和数理统计课程的全部内容。本书可作为高等院校工科各专业性及理科非数学专业本科生、专科生、研究生的教材,也可供科技工作者和工程技术人员阅读、参考。
本书由十章组成,内容有:随机事件及其概率,一维随机变量,多维随机变量,随机变量的数字特征,极限定理初步,数理统计的基本概念,假设检验和区间估计,回归分析,方差分析和正交试验设计,随机过程初步等。
全书力求简明扼要,避免繁琐,突出通俗性、直观性,通过配备涉及多种领域的例题,强调其应用性。为了便于教学,每章后配有精选的习题,书末还附有习题参考答案。
作者简介
目录信息
1.1 随机事件
1.2 事件的关系和运算
1.3 概率与频率
1.4 概率的古典定义
1.5 概率的性质
1.6 条件概率、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式
1.7 事件的独立性
1.8 独立试验序列
习题一
第2章 一维随机变量
2.1 随机变量的概念
2.2 离散型随机变量及其概率分布
2.3 随机变理的分布函数
2.4 连续型随机变理及其概率密度
2.5 随机变量函数的分布
习题二
第3章 多维随机变量
3.1 多维随机变量及其分布
3.2 二维随机变量的边缘分布
3.3 条件分布
3.4 随机变量的独立性
3.5 多维随机变量函数的分布
习题三
第4章 随机变量的数字特征
4.1 一维随机变量的数学期望
4.2 一维随机变量的方差
4.3 若干重要分布的数学期望和方差
4.4 二维随机变量的数字特征
4.5 矩、协方差与相关系数
习题四
第5章 极限定理初步
5.1 大数定理
5.2 中心极限定理
习题五
第6章 数理统计的基本概念
6.1 总体与样本
6.2 用样本估计部体的分布
6.3 统计量
6.4 点估计
6.5 衡量点估计好坏的标准
6.6 数理统计中几个常用的分布
6.7 正态总体统计量的分布
习题六
第7章 假设检验和区间估计
7.1 假设检验的基本思想
7.2 正态总体参数的假设检验
7.3 正态总体参数的区间估计
7.4 总体分布的检验
7.5 独立性的检验
习题七
第8章 回归分析
8.1 回归分析的基本概念
8.2 一元线性回归
8.3 多元线性回归
8.4 非线性回归
习题八
第9章 方差分析和正交试验设计
9.1 单因子方差分析
9.2 不考虑交互作用的双因子方差分析
9.3 考虑交互作的双因子方差分析
9.4 正交试验设计的基本思想
9.5 不考虑交互作用的正交试验设计
9.6 考虑一级交互作用的正交试验设计
9.7 正交试验设计中一些特殊问题的处理
习题九
第10章 随机过程初步
10.1 随机过程的概念
10.2 几个重要的随机过程
……
习题答案
附录
文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
深入到数理统计的部分,这本书展现了它深厚的功力。它没有把统计学仅仅当作概率论的简单应用,而是独立地构建了一个严密的推断体系。贝叶斯方法是我的一个知识盲区,但这本书对它的介绍非常系统化,从先验概率的选择到后验分布的构建,每一步都讲解得细致入微。我特别喜欢作者在讨论参数估计时,对最大似然估计(MLE)和矩估计(MOM)的对比分析。作者不是简单地罗列它们的优缺点,而是通过一个虚拟的金融数据模拟,展示了在不同数据特性下,这两种方法的实际表现差异。这种结合了理论和实际操作的讲解方式,极大地增强了知识的可迁移性。感觉作者是站在一个非常高远的视角来组织材料的,他似乎知道读者在学习过程中会在哪里绊倒,并提前在那里铺设好了坚实的阶梯。这本书更像是一本“如何像统计学家一样思考”的指南,而不是一本简单的公式汇编。
这本书的习题设计水平,是我近期接触到的教材里最令人称赞的。它们绝不仅仅是课本内容的简单重复或替换数字。很多习题都融入了实际应用场景的复杂度,需要读者综合运用前几章学到的不同工具才能解决。举个例子,有一道关于假设检验的题目,背景设置在一个复杂的质量控制流程中,要求我们不仅要选择合适的检验方法,还要解释为什么在某种特定情况下,零假设更容易被拒绝,以及这种拒绝的实际业务含义是什么。这迫使我必须跳出纯粹的数学计算,去思考统计推断在真实世界中的价值和局限。而且,书后附带的参考答案或解题思路也足够详尽,即便是那些看起来很简单的计算题,也会给出关键步骤的提示,确保读者能够真正掌握解题的脉络,而不是仅仅得到了一个最终答案。这对于自学者来说,简直是太友好了。
这本书,说实话,拿到手的时候我就在想,这名字听起来就挺硬核的,但翻开第一页,我发现它并没有我想象中那么晦涩难懂。作者在开篇就花了很多篇幅来铺垫概率论的基础概念,用了很多现实生活中的例子来解释那些抽象的定义,比如抛硬币、抽奖游戏,甚至还有一些简单的排列组合问题。我印象最深的是关于“随机变量”那一章,作者没有直接给出复杂的数学公式,而是通过一个想象中的工厂生产线上的次品率来阐述,让我一下子就抓住了核心思想。那种娓娓道来的叙述方式,就像一个经验丰富的老师在耐心地引导你,而不是生硬地灌输知识。读完第一部分,我对概率论的恐惧感基本消除了,取而代之的是一种探索的兴趣。它让我意识到,那些看似高深的理论,其实根植于我们日常观察到的现象之中,只是需要一个更精确的数学框架去描述和预测。这本书的排版也很舒服,字里行间留出的空白恰到好处,既不会让人觉得拥挤,也不会显得过于单薄,非常适合需要长时间阅读和思考的读者。
这本书的整体阅读体验非常流畅,它的叙事节奏掌控得极佳。在引入新的复杂概念之前,总会有一个简短的“回顾与展望”的小节,将新知识点与之前学过的内容有机地串联起来,让人感觉知识体系是一个连续的整体,而不是零散的模块。例如,在引入方差分析(ANOVA)时,作者首先花了一点篇幅回顾了t检验的原理,然后自然地引出ANOVA是如何将这个思想推广到多组比较的,这种承上启下的处理,大大减轻了学习新概念时的认知负担。另外,书中对公式的排版和符号的规范性也做得非常到位,每一个变量的含义在首次出现时都会被清晰地界定,避免了阅读过程中因符号混淆而产生的挫败感。这本教材的价值,已经远远超出了教科书的范畴,它更像是一本经过精心打磨的、旨在培养严谨数理思维的经典著作,值得反复研读和收藏。
这本书的数学推导部分处理得相当有章法,尤其是在介绍大数定律和中心极限定理的时候,作者的处理方式非常巧妙。我过去读过一些教材,往往在讲到这些定理时,直接丢出一堆希腊字母和积分符号,让人望而却步。但这本则不然,它把证明过程拆分成了若干个逻辑清晰的小步骤,每一步后面都会紧跟着一个简单的解释,说明这一步的意义是什么,它解决了之前哪个环节的疑虑。我尤其欣赏作者在讲解中心极限定理时,用了一个关于测量误差的经典案例,详细展示了正态分布是如何“自然而然”地从许多独立的小扰动中涌现出来的。这不仅仅是数学上的推导,更像是一场逻辑推理的精彩演绎。对于我这种偏好理解“为什么”多于“是什么”的读者来说,这种深度解析简直是福音。读完这部分,我不再是死记硬背结论,而是开始尝试自己去推导那些关键的步骤,这种成就感是无可替代的。