具体描述
本书共分8章，第1章～第5章是概率论部分，内容有随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理。第6～第8章是数理统部分，内容有数理统计的基础概念与参数估计、假设检验、回归分析与方差分析。
本书可作为高等院校工科各专业、经济类各专业概率论与数理统计课程的教材，也可供相关专业技术人员参考。
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不得不说，这本书的难度确实不小。我是一个对统计学有一定兴趣，但数学基础不算特别扎实的人。在读这本书的时候，我感觉自己像是在“逆流而上”。作者在讲解“时间序列分析”的时候，用了一些我之前从未接触过的概念，比如平稳性、自相关函数等等。这些概念，光是听名字就觉得有点高深。我尝试着去理解它们的定义，以及它们在实际应用中的意义，但总感觉隔靴搔痒。我希望这本书能够提供一些更基础的铺垫，或者是一些更直观的图示来帮助理解。比如，当我看到“ARIMA模型”的公式时，我完全不知道它到底代表什么，也不知道它能用来做什么。这本书的优点在于它的全面性，它几乎涵盖了概率论和数理统计的各个重要分支。但缺点也很明显，那就是对于初学者来说，内容过于密集，而且讲解方式也偏向于理论推导。我希望在读完这本书后，我至少能对各个统计方法有一个大致的了解，并且能够知道在什么情况下可以使用哪种方法。
评分说实话，我拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望，毕竟它是一本专业教材，不是那种能让人捧着津津有味读下去的消遣读物。我的初衷是想系统地梳理一下自己的数理统计知识，因为工作需要，我经常会遇到需要处理和分析大量数据的场景，但很多时候，我只能依赖一些现成的工具和模板，对于背后的原理，总觉得不够踏实。这本书，确实给了我一种“刮骨疗伤”的感觉。在看离散型随机变量和连续型随机变量的部分，作者通过大量的公式推导和图示，把那些抽象的概念变得相对具体。我印象深刻的是关于期望和方差的计算，虽然看起来很简单，但当我尝试自己推导一些复杂分布的期望和方差时，才意识到其中的精妙之处。还有泊松分布和指数分布，虽然名字听起来有点陌生，但作者将其在实际生活中的应用场景一一列举，比如客户到达率、电子元件的寿命等，让我觉得这些理论是有血有肉的，是可以解释现实世界的。然而，这本书的难度也是不言而喻的。很多时候，我需要反复阅读同一段文字，才能勉强理解作者的意思。遇到一些 proofs，我更是常常看得云里雾里，不知道作者是如何一步步推导出来的。这让我深刻地体会到，数学的严谨性确实不是那么容易就能掌握的。我花了大量的时间在啃那些定理和推导上，有时候一天下来，感觉自己好像什么都没学到，只是在重复地阅读和思考。但反过来想，如果能从这些艰难的阅读中，提炼出哪怕一点点的真知，那也是值得的。
评分读这本书，我感觉自己像是在学习一门全新的语言——数学语言。作者在书中使用的每一个符号，每一个公式，都像是一个个陌生的单词，需要我一个一个去拼凑，去理解。我常常会在阅读过程中，因为一个不认识的符号而卡住，然后不得不翻回前面的内容去查找它的定义。这本书在讲解“回归分析”的时候，给我留下了深刻的印象。作者详细地介绍了线性回归模型，以及如何解释回归系数的含义。然而，当我尝试自己去建立一个回归模型，并解释结果的时候，我常常会感到力不从心。我不知道哪些变量是重要的，不知道如何判断模型的拟合优度，更不知道如何从统计的角度来解读这些结果。我希望这本书能够提供更多的实际案例分析，让我能够看到这些理论是如何在真实世界中应用的。目前来看，它更像是一本“理论宝典”，但我更渴望的是一本“实践指南”。我希望在阅读这本书后，我能够掌握一些基本的统计分析技能，能够对数据进行初步的探索和解释。
评分我最近正在钻研这本书，感觉就像是在攀登一座陡峭的山峰。每一个章节都像是一个新的高度，需要付出极大的努力才能抵达。这本书的数学推导部分，可以说是相当扎实，也相当令人头疼。作者在讲解“参数估计”的时候，用了大量的篇幅来介绍不同的估计方法，比如最大似然估计、矩估计等等。我花了很多时间去理解这些方法的原理，以及它们之间的区别和联系。然而，每次当我以为自己理解了的时候，遇到新的题目，我又会发现自己无从下手。那些涉及到的求导、求极值、解方程的过程，对我来说，就像是摆在眼前的障碍。我常常会把公式推导到一半就卡住，然后不得不回头去查阅前面的知识点，或者去网上搜索相关的解释。我希望这本书能够提供更多的解题思路和技巧，而不仅仅是理论的讲解。虽然我知道，理论是基础，但对于我这样一个初学者来说，如何将理论应用到实践中，是更迫切的需求。我希望能在阅读这本书的过程中，逐渐培养出解决实际问题的能力，而不是仅仅成为一个公式的记忆者。
评分我最近一直在啃这本书，说实话，感觉像是闯入了一个数学的迷宫。一开始，我以为这只是关于“猜数字”或者“扔骰子”的简单游戏，但越往后读，越发现事情远没有我想象的那么简单。作者在讲解“随机变量”和“概率分布”的部分，用了大量的公式和符号，把我绕得晕头转向。我记得有个地方讲到“期望”和“方差”，虽然理论上我能明白它们代表的意义，但当涉及到具体的计算时，我总是会出错。尤其是那些连续型随机变量的积分，对我来说简直就是一场噩梦。我试图去理解为什么会这样定义，为什么会推导出这样的公式，但很多时候，我只能机械地记忆和套用。我特别希望能有一些更生动的比喻或者图解，来帮助我理解那些抽象的概念。比如，当作者讲到“中心极限定理”的时候，我虽然读懂了文字描述，但总觉得没有一个直观的感受，不知道它到底有多么重要。这本书的优点在于它的系统性，但缺点也很明显，就是对于缺乏数学基础的读者来说，学习曲线过于陡峭。我希望在读完这本书后，我能对概率论和数理统计有一个初步的认识，哪怕只是能看懂一些基本的统计图表，对我来说也是一种进步。
评分这本书我才刚开始读，感觉有点吃力。作为一名对统计学完全陌生的初学者，我原本以为会从最基础的“什么是数据”、“如何收集数据”之类的内容开始讲起，结果一翻开，就是一堆我看不懂的符号和公式。这让我一度怀疑自己是否选错了书。作者在开篇就引入了大量关于集合论、函数等预备知识，这些对于我来说，就像是陌生的语言。我不得不时不时地停下来，去搜索一些基本的数学概念，才能勉强跟上进度。书中的例子虽然有，但感觉对我这个小白来说，还是太专业了，理解起来有难度。比如，在讲到“随机事件”的时候，作者举了一些关于球的颜色、抛硬币的正反面之类的例子，这些还算容易理解。但当涉及到“样本空间”、“概率测度”这些概念时，我就感觉有点抓不住重点了。我尝试着去理解那些公式的含义，但它们在我脑海里就像一团乱麻，无法形成清晰的画面。我只能告诉自己，不能被眼前的困难吓倒，也许这就是学习新知识的必经之路吧。我希望这本书能够循序渐进，在后面的章节能够给我一些更直观的解释，或者更多的“接地气”的例子，来帮助我这个“门外汉”更好地入门。目前来看，它更像是一本为有一定数学基础的人准备的书籍。
评分这本书给我的感觉，就像是在进行一场精密的“解剖”。作者在剖析每一个概率模型，每一个统计方法的时候，都一丝不苟，力求将最本质的东西展现出来。我尤其对书中关于“假设检验”的部分印象深刻。作者详细地介绍了P值、显著性水平等概念，并且通过大量的实例，展示了如何根据不同的场景来选择合适的检验方法。然而，这些概念对于我来说，还是显得有些抽象。我常常会陷入这样的困境：我能理解检验的步骤，但不知道为什么这样一步步走下去就能得出结论。有时候，我会对“拒绝原假设”或者“不能拒绝原假设”感到困惑，不确定这是否意味着真的没有差异，还是仅仅是因为样本量不够大。我希望能有更多的“为什么”，而不是仅仅停留在“是什么”和“怎么做”。这本书的严谨性毋庸置疑，但对于我来说，它更像是一本“字典”，我可以在需要的时候查阅，但很难从中获得一种“融会贯通”的感受。我希望在未来的学习中，能找到一种方法，将这些零散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系。
评分我不得不说，这本书的数学严谨性确实超出了我的预期。当初选择它，是因为听说它的理论体系比较完整，适合系统学习。在翻阅的过程中，我发现作者在讲解每一个概念的时候，都力求做到严丝合缝，没有丝毫的模糊之处。比如，在定义“概率”这个核心概念时，作者从公理化定义出发，层层递进，让我对概率的理解从一种模糊的“可能性”上升到了一个更精确、更数学化的层面。然而，这种严谨性也带来了相当大的阅读门槛。书中充斥着大量的数学符号、公式推导和证明过程，对于我这种数学功底相对薄弱的读者来说，阅读起来确实是一种挑战。很多时候，我需要花费很长时间去理解一个公式的含义，或者一个证明的逻辑。有时候，即使我理解了每一个步骤，也难以把握整个证明的精髓。这让我感到有些沮丧，我希望能找到一种更易于理解的方式来学习这些内容。不过，我并没有因此放弃，我尝试着放慢阅读速度，并且在阅读过程中，会自己尝试着去推导一些公式，或者画出一些图形来帮助理解。我深信，只有经过艰苦的努力，才能真正掌握这些深奥的知识。
评分这本书的排版设计，老实说，并没有给我留下太深刻的印象。页面相对比较朴素，没有太多花哨的图示或者色彩，更多的是密密麻麻的文字和公式。当然，这在学术书籍中也是很常见的，毕竟内容才是最重要的。我在阅读的过程中，发现作者在讲解一些核心概念的时候，会反复强调其重要性，并且在后面章节的例题和习题中，也会不断地出现相关的知识点。这种“重复轰炸”的方式，对于我这种容易遗忘的人来说，还是有一定帮助的。我记得在讲到“大数定律”的时候，作者用了一个非常形象的比喻，说是“重复的次数越多，平均值越接近真实值”。虽然这个比喻很简单，但让我第一次对这个定理有了直观的认识。然而，这本书的挑战也在于此，它的语言风格偏向于学术化，很多句子都比较长，并且用词也比较专业。我常常需要逐字逐句地去理解，才能把握作者想要表达的意思。有时候，看到一长串公式推导，我就会感到头晕，不知道它们到底在说明什么问题。我希望，如果能有一些更简洁的语言，或者更具象化的图示，来辅助说明那些复杂的数学概念，学习起来会更加轻松一些。
评分这本书我断断续续地看了几个月，终于算是磕磕绊绊地读完了。作为一个非数学专业出身，当初选择这本书纯粹是因为工作上的一些需求，感觉这个领域的东西绕不开，得硬着头皮上。拿到书的那一刻，老实说，厚厚一本，密密麻麻的公式和符号，心里就打起了退堂鼓。翻开第一页，扑面而来的就是那些我早就遗忘的微积分、线性代数知识，瞬间就给我一种“要坏事”的预感。但是，我还是强迫自己从头开始。前几章，讲解一些基本的概念，比如事件、概率的定义，虽然不像故事书那样引人入胜，但作者的解释还算清晰，至少能让我大致理解“这是什么”以及“为什么这么定义”。我尤其记得关于条件概率的那部分，作者用了一些生活化的例子，比如考试及格和参加辅导班之间的关系，让我第一次感觉概率论好像也不是那么遥不可及。当然，理解归理解，真正要做题的时候，还是会卡壳，尤其是那些涉及到排列组合的题目，总感觉自己计算不来，或者不知道该用哪个公式。有时候，看懂了例题，自己再尝试做一道类似的，就会发现完全是两码事。那种感觉就像是，我能听懂老师讲课，但让我自己上台讲一遍，就完全抓不住重点了。不过，我没有放弃，每天都会逼自己看几页，做几道题，即使进步缓慢，但总比停滞不前要好。我一直相信，量变引起质变，希望这本书能带我实现这个质变。
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