具体描述
内 容 提 要
本书根据1992年国家教委关于“高等工业学校概率论与数理统计
课程教学基本要求”编写而成。内容包括：随机事件与概率、离散型随
机变量连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本
概念、参数估计、假设检验和回归分析与方差分析等。书中附有相当数
量的习题：附表中列有一系列数值用表；书后还附有答案，可供读者自
我检核。
本书从实例出发引入基本概念，强调概率统计在工程技术上的应
用，写法新颖，本书可作工科院校概率论与数理统计课程的教材或参
考书，也可供工程技术人员和科技人员参考.
作者简介
目录信息
第一章 随机事件与概率
§1.1 随机事件
一 随机试验
二 样本空间
三 随机事件
四 随机事件之间的关系与运算
§1.2等可能概型
一 古典概率
二 几何概率
§1.3频率与概率
§1.4 概率的公理化定义与性质
§1.5条件概率与随机事件的独立性
一 条件概率
二 独立性
三 独立性在可靠性问题中的应用
四 贝努利（Bernoulli）概型与二项概率
§1.6全概率公式与贝叶斯（Bayes）公式
习题1
第二章 离散型随机变量
§2.1 随机变量
§2.2一维随机变量及其分布
一 离散型随机变量的概率函数
二 常用的离散型随机变量
§2.3 二维随机向量及其分布
一 联合概率函数
二 边缘概率函数
§2.4 随机变量的独立性与条件分布
一 独立性
二 条件概率函数
§2.5随机变量函数的分布
一 一维随机变量函数的概率函数
二 二维随机向量函数的概率函数
§2.6随机变量的数字特征
一 期望
一 方差与标准差
三 协方差与相关系数
习题2
第三章 连续型随机变量
§3.1 分布函数
§3.2 一维随机变量及其分布
一 连续型随机变量的密度函数
二 常用的连续型随机变量
§3.3二维随机向量及其分布
一 联合密度函数
二 边缘密度函数
§34 随机变量的独立性与条件分布
一 独立性
二 条件密度函数
§3.5随机变量函数的分布
一 一维随机变量函数的密度函数
二 二维随机向量函数的密度函数
§36随机变量的数字特征
一 期望
二 方差、标准差、协方差与相关系数
三 矩与协方差矩阵
四 分位数、变异系数与众数
习题3
第四章 大数定律与中心极限定理
§4.1切比雪夫（чебчщёв） 不等式
§4.2大数定律
§4.3中心极限定理
习题4
第五章 数理统计的基本概念
§5.1直方图与条形图
§5.2总体与样本
§5.3统计量
§5.4 三个常用分布
§5.5抽样分布
一 正态总体的情形
二 非正态总体的情形
习题5
第六章 参数估计
§6.1参数估计问题
§6.2 求点估计的两种常用方法
一 矩法
二 极大似然法
§6.3估计量的评选标准
§6.4置信区间
§6.5正态总体下未知参数的置信区间
一 一个正态总体的情形
二 两个正态总体的情形
§6.60－1分布中未知参数的置信区间
习题6
第七章 假设检验
§7.1假设检验问题
§7.2正态总体下未知参数的假设检验
一 一个正态总体的情形
二 两个正态总体的情形
§7.30－1分布中未知参数的假设检验
§7.4x2拟合优度检验
§7.5数据中异常值的检验
习题7
第八章 回归分析与方差分析
§8.1相关关系问题
§8.2一元线性回归分析
一 线性模型
二 最小二乘法
三 回归系数的显著性检验
四 预测与控制
§8.3 线性化方法
§8.4多元线性回归分析简介
§8.5单因子方差分析
一 一个实例
二 方差分析方法
§8.6双因子方差分析简介
习题8
附表
一 常用分布、记号及数字特征一览表
三 泊松分布的概率函数值表
三 标准正态分布函数值表
四 X2分布的分位数表
五 t分布的分位数表
六 F分布的分位数表
七 半极差型检验的临界值表
八 邻差型检验的临界值表
九 相关系数检验的临界值表
习题答案
参考书目
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
对于任何希望在数据分析领域有所建树的人来说，理解“非参数统计”方法是必不可少的。这本书在这方面也提供了清晰的介绍，包括像Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。作者详细阐述了这些方法在何种情况下比参数检验更为适用，比如当数据不满足正态分布假设时。通过对这些非参数方法的讲解，我不仅拓宽了统计工具箱，也更加理解了统计方法的灵活性和适应性。
这本书在处理“抽样”和“估计”的部分，也展现了其严谨的学术态度和清晰的逻辑。从简单的随机抽样，到分层抽样、整群抽样等复杂的方法，作者都给出了详细的解释和适用的场景。更重要的是，在讲解“点估计”和“区间估计”时，作者不仅介绍了相关的公式和计算方法，还重点强调了区间估计的“置信水平”的含义，避免了许多初学者容易产生的误解。书中还穿插了许多关于如何选择合适抽样方法和样本量的讨论，这对于实际的数据收集工作非常有指导意义。
这本书在“时间序列分析”的部分，虽然篇幅不算特别长，但内容却非常精炼和实用。作者从最基础的平稳性检验开始，逐步介绍了自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及ARMA模型。让我感到惊喜的是，作者还提供了一些关于如何选择模型阶数（p和q）的指导性建议，这在实际应用中非常重要。虽然没有深入到复杂的季节性ARIMA模型，但对于入门者来说，这本书已经提供了坚实的基础。
我非常欣赏作者在书中对于“方差分析（ANOVA）”的讲解方式。它不像我之前看过的某些教材那样，上来就抛出一大堆公式和表格，而是从一个非常直观的实验场景出发，比如比较不同种植方法对作物产量的影响。通过将总变异分解为组间变异和组内变异，作者层层递进地揭示了方差分析的核心思想。对F检验的解释也十分清晰，让我们明白了它是如何用来判断不同组均值之间是否存在显著差异的。
我不得不提的是，这本书的语言风格非常吸引人。作者善于使用类比和生动的语言来解释复杂的概念，使得阅读过程并不枯燥。例如，在解释“贝叶斯定理”时，作者用了一个非常形象的例子，比如一个人是否会得某种疾病，以及已知他的一些症状后，如何更新他对患病概率的判断。这种“先验概率”和“后验概率”的更新过程，在作者的笔下变得十分易于理解，也让我对贝叶斯统计的强大之处有了更深的体会。
总的来说，这本书给我最大的感受是它既有理论的深度，又不失实践的指导性。作者在讲解每一个统计概念时，都会尽量联系实际应用，让我们明白这些理论是如何被用来解决现实世界中的问题的。无论是科学研究、工程技术，还是商业决策，这本书提供的概率统计知识都能给我们带来很多启发。我真的非常庆幸能够读到这样一本优秀的书，它不仅提升了我的专业知识，也让我对数据有了更深刻的理解和敬畏。
我特别喜欢书中关于“回归分析”的章节。作者不仅仅是介绍了线性回归的基本原理，还深入探讨了多元回归、逻辑回归等更复杂的模型。让我印象深刻的是，在讲解“决定系数R平方”时，作者并没有简单地告诉我们它代表了模型解释了多少变异性，而是通过一个实际的案例，比如预测房价，来展示R平方的大小如何影响我们对模型准确性的判断。此外，对“残差分析”的讲解也十分到位，让我明白了如何通过检查残差来评估模型的假设是否成立，以及如何识别模型中的潜在问题。
这本书的封面设计简洁而富有质感，淡蓝色的背景搭配深邃的黑色字体，一眼望去就给人一种严谨而又不失深度的感觉。当我翻开第一页，作者用一种非常平易近人的语言，将那些原本枯燥乏味的数学概念娓娓道来。举个例子，在讲解“期望”这个概念时，作者并没有一开始就抛出一堆公式，而是从生活中一个非常贴切的场景入手，比如玩一个公平的骰子游戏，计算每次投掷点数的平均值。这种方式一下子就拉近了我和数学的距离，让我觉得概率统计不再是遥不可及的理论，而是可以融入日常生活的有趣工具。
对于我这个在统计学领域算是个新手的人来说，理解“假设检验”这个概念着实花了我不少时间。但这本书通过循序渐进的讲解，从最基本的“原假设”和“备择假设”的设定，到“p值”的含义和解释，再到“第一类错误”和“第二类错误”的权衡，每一步都讲解得非常细致。作者还举了一些非常生动的例子，比如一个新药的疗效检验，或者一个市场营销活动的效果评估，让我能够清晰地明白在实际应用中，如何通过统计学的方法来做出科学的决策。
我一直觉得数学类书籍最大的挑战在于如何将抽象的概念具象化，而这本书在这方面做得相当出色。在介绍“概率分布”时，作者不仅仅是给出了各种分布的定义和公式，更是通过大量的图表和实际案例，比如天气预报中降雨概率的预测，或者产品合格率的抽样检查，让我能够直观地理解不同分布的特点和适用场景。特别是关于“正态分布”的部分，作者花了相当大的篇幅来阐述它在自然和社会科学中的广泛应用，从人的身高体重分布到测量误差分析，都让我对这个“钟形曲线”有了全新的认识，仿佛看到了隐藏在混乱数据背后的规律和秩序。
填充我四年的一部分
概率去使去使。。
何迎晖老师的课绝对精品
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概率去使去使。。
