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出版者:国家行政

作者:陶伟 编

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2010-9

价格:18.00元

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isbn号码:9787801403360

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好的，这是一份关于其他相关书籍的详细简介，旨在介绍该领域内不同侧重点的著作，避免提及您提到的那本书的具体内容： --- 深入浅出：现代统计分析方法与R语言实践 作者： 张伟，李明 出版社： 科技教育出版社 开本/页数： 16开 / 680页 ISBN： 978-7-5643-5512-X 定价： 98.00元 内容简介： 本书旨在为读者提供一套系统、实用、前沿的统计分析知识体系，尤其侧重于如何利用现代计算工具将理论知识转化为解决实际问题的能力。我们深知，在数据驱动的时代，仅仅掌握抽象的概率公式已远不能满足需求，更关键的是理解其背后的统计思想，并熟练运用编程语言实现复杂模型的构建与验证。 第一部分：统计学基础理论的深度重构 本部分从概率论的公理化基础出发，但并非重复性的概念罗列，而是着眼于现代统计推断对这些基础的实际应用需求。我们详细探讨了随机变量的联合分布、条件期望与方差的性质，特别是针对高维随机向量的处理方法。重点讲解了中心极限定理（CLT）和强大数定律（LLN）在统计推断中的关键作用，并引入了依概率收敛与依分布收敛的严谨区分，为后续的渐近统计理论奠定坚实的数学基础。 随后，我们深入探讨了统计推断的基石——估计理论。书中系统介绍了矩估计法（MOM）和最大似然估计法（MLE）的推导过程和优缺点对比。对于MLE，我们详细阐述了其渐近性质（一致性、渐近正态性），并引入了费希尔信息量和Cramér-Rao下界的概念，帮助读者理解最优估计的理论极限。此外，我们还专门开辟章节讨论了贝叶斯估计的基本框架，包括先验分布的选择、共轭先验的应用，以及MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法在复杂后验分布求解中的基础原理。 第二部分：经典统计模型与假设检验的精要 本书对经典的线性模型进行了深入的剖析。简单线性回归的最小二乘估计（OLS）的推导与性质（无偏性、有效性）被置于高斯-马尔可夫定理的框架下考察。随后，我们扩展至多元线性回归，重点分析了多重共线性、异方差性（如White检验）和序列相关性对估计量的影响，并详细介绍了GLS（广义最小二乘法）等应对策略。 在假设检验部分，我们强调了检验效能与第一、第二类错误的权衡。除了传统的Z检验、t检验和F检验外，本书对卡方检验进行了细致的讲解，包括拟合优度检验、独立性检验的应用场景，并引入了似然比检验（LRT）作为统一的检验框架。对于非参数检验，我们介绍了符号检验、秩和检验（如Wilcoxon秩和检验）的基本思想和适用条件，以应对数据不满足正态分布假设的常见情况。 第三部分：面向实践的高级统计模型与计算 本部分是本书的特色所在，它将理论与现代数据分析工具——R语言紧密结合。我们不再停留于手算或简单公式代入，而是展示如何利用R强大的统计计算能力来处理真实世界的数据挑战。 广义线性模型（GLM）： 详细介绍了Logit模型（逻辑回归）和Poisson模型在处理二元响应和计数数据时的应用。书中包含了如何使用`glm()`函数进行模型拟合、残差分析以及模型诊断的具体R代码案例。 方差分析（ANOVA）的高级应用： 不仅覆盖了单因素和双因素ANOVA，还深入探讨了重复测量设计和混合效应模型的初步概念，展示了`aov()`和`lme4`包的基础用法。 时间序列基础： 介绍了平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念，并简要介绍了ARIMA模型的识别、估计与诊断流程。 非参数与重采样方法： 强调了Bootstrap方法在估计统计量抽样分布中的重要性，并提供了使用`boot`包进行置信区间构建的实战演示。这对于缺乏标准分布假设时评估模型稳定性的能力至关重要。 本书的特点： 1. 注重严谨性与应用性的平衡： 理论推导清晰，但不失对实际背景和模型局限性的讨论。 2. 计算工具的深度融合： 几乎每章都配有详尽的R语言代码示例和数据分析流程，确保读者能够立即上手操作。 3. 案例驱动的学习： 选取的案例数据来源于经济、生物医学和工程领域，贴近现代科研和工业应用的前沿问题。 本书适合于统计学、数学、计算机科学、工程学以及经济管理等专业的高年级本科生、研究生，以及需要系统提升数据分析和建模能力的在职专业人士阅读。掌握本书内容，将使读者不仅理解“为什么”要使用某种统计方法，更能熟练掌握“如何”在高复杂度的真实数据集上实施和解释这些方法。 --- 数据挖掘与机器学习的统计学视角 作者： 王芳，陈强 出版社： 科学出版社 开本/页数： 大16开 / 750页 ISBN： 978-7-03-058911-4 定价： 128.00元 内容简介： 本书旨在架设起经典统计学理论与现代数据挖掘、机器学习实践之间的桥梁。它不将机器学习视为纯粹的算法堆砌，而是回归到统计推断的本质，探究模型背后的偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）、正则化（Regularization）的统计学意义以及模型选择的严谨性。 第一部分：统计学习的基础概念与风险最小化 本书伊始即用统计学的语言重新定义了监督学习问题：将其视为一个风险最小化的问题，即寻找一个函数逼近真实潜在函数 $f(x)$。我们详细讨论了经验风险最小化（ERM）的局限性，并引入结构风险最小化（SRM）的概念，这是理解VC维和模型泛化能力的关键。 重点章节探讨了正则化的统计解释，包括Lasso（L1）和Ridge（L2）回归如何通过在损失函数中加入惩罚项来控制模型的复杂度，从而在偏差和方差之间找到最优平衡点。我们推导了岭回归的闭式解，并分析了Lasso对系数稀疏性的影响，这与统计学中的变量选择理论是完全一致的。 第二部分：分类模型的统计学深度解析 本书对各种分类器进行了细致的统计学审视。 逻辑回归（Logistic Regression）： 不仅是介绍其Sigmoid函数，而是从指数族分布的角度，将其视为广义线性模型的一种，并详细推导了其基于极大似然估计的参数求解过程。 判别分析（Discriminant Analysis）： 重点介绍了线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），分析了它们在协方差矩阵结构假设下，如何得到最优分类边界，并将其与朴素贝叶斯方法进行对比。 支持向量机（SVM）： 从最大化分类间隔的角度出发，阐述了SVM的几何意义，并深入讲解了其对偶问题、核函数（Kernel Trick）的统计意义，即如何在特征空间中实现非线性映射。 第三部分：集成学习与模型的评估统计 集成方法是现代数据挖掘的核心，本书从方差缩减的统计学目标出发，来解释Bagging和Boosting的有效性。 Bagging（如随机森林）： 论证了通过对独立同分布（i.i.d.）样本进行平均（Bootstrap Aggregation）如何显著降低模型预测的方差，而不显著增加偏差。 Boosting（如AdaBoost, GBDT）： 解释了Boosting如何通过迭代地关注先前错误分类的样本，系统性地降低残差（偏差），并深入探讨了梯度提升决策树（GBDT）中梯度下降的思想在函数空间中的应用。 在模型评估方面，本书极度强调稳健性。除了传统的准确率（Accuracy）和F1分数外，我们详细分析了ROC曲线的统计学基础——它本质上是在不同判别阈值下，真实正例率（TPR）与假正例率（FPR）的权衡曲线。同时，本书也包含了对交叉验证（Cross-Validation）的严谨分析，探讨了K折交叉验证的方差和偏差，以及如何通过蒙特卡洛交叉验证来更精确地估计模型性能。 适用读者： 本书要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，并对概率论和统计学有初步了解。它特别适合于希望从算法使用者转变为算法设计者和模型评估专家的机器学习工程师、数据科学家以及统计学研究生。通过本书的学习，读者将能更深刻地理解机器学习模型背后的统计逻辑，从而构建出更具解释性和泛化能力的系统。

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作为一名在读的统计学研究生，我对各类参考书都有一定的涉猎，而这本《概率论与数理统计习题全解》给我的印象尤为深刻。它不仅仅是一本简单的习题集，更像是一本“问题解决指南”。我发现，很多课程中讲授的理论，在实际应用到题目中时，总会遇到各种各样的小细节问题，这些细节往往是区分掌握程度的关键。这本书非常善于抓住这些细节，通过大量的例题，将抽象的理论具象化，并给出清晰的解答。尤其值得一提的是，书中对于一些复杂问题的分析，常常会提供多种解题思路，并对不同方法的优劣进行比较，这对于我培养批判性思维和灵活运用知识的能力非常有帮助。例如，在处理一些涉及条件概率和贝叶斯公式的题目时，书中会清晰地阐述如何建立概率模型，如何识别事件之间的依赖关系，以及如何有效地应用公式。更有甚者，有些题目涉及到多变量的概率分布，或者时间序列的初步概念，这些都是我们研究生阶段需要深入掌握的，而本书在这方面也提供了相当的练习和指导。我喜欢在完成课程学习后，翻开这本书，选择一章进行深入练习，通过解答题目来巩固和深化课堂所学。这种主动学习、主动解决问题的过程，是提升专业能力最有效的方式之一。

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我是一名非数学专业背景但需要学习概率统计的学生，在这门课程的学习过程中，我曾感到非常吃力。直到我遇到了这本《概率论与数理统计习题全解》，我的学习状态才有了显著的改善。这本书之所以如此出色，在于它能够将复杂的概念以一种通俗易懂的方式呈现出来，并通过大量高质量的习题进行巩固。我尤其看重书中详细的解题步骤和思路分析，它不仅仅给出答案，更重要的是解释了“为什么”答案是这样，以及在解决问题过程中所采用的逻辑推理。例如，在讲解条件概率的题目时，书中会清晰地阐述如何正确识别事件，如何运用贝叶斯定理，以及在实际应用中需要注意的细节。这本书的题目类型非常丰富，从最基础的概率计算，到涉及多元统计分析的初步内容，都有涉及。通过这些练习，我不仅逐步克服了对这门课程的畏惧心理，更重要的是，我对概率统计的理解变得更加深入和扎实。

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在我接触过的所有与概率论和数理统计相关的书籍中，这本《概率论与数理统计习题全解》无疑是我认为最值得推荐的一本。它不仅仅是因为其内容的丰富和习题的广泛，更重要的是它在“解题思路”和“方法技巧”上的深刻挖掘。我是一名对理论知识有较高要求的学习者，我希望能够真正理解每个公式、每个定理背后的逻辑。这本书在这方面做得非常出色，它不只是给出答案，而是层层剥茧，将复杂的解题过程分解成易于理解的步骤，并解释每一步的依据。我尤其喜欢书中对一些“为什么”的解答，比如为什么某些分布适用于特定的场景，为什么某个统计量具有特定的性质。这些深入的剖析，帮助我构建了一个更加坚实的知识体系。书中的题目覆盖了从入门到进阶的各个阶段，能够满足不同水平学习者的需求。我常常在学习完一个章节后，就立刻翻开这本书，通过做题来检验自己的学习效果，并从中发现自己理解上的盲点，然后针对性地进行弥补。

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作为一名统计专业的本科生，概率论与数理统计是我学习生涯中的重要一环。而这本《概率论与数理统计习题全解》，则是我手中不可或缺的“武功秘籍”。它之所以如此受我喜爱，是因为它真正做到了“授人以渔”，而非仅仅“授人以鱼”。书中的解题思路清晰、逻辑严谨，每一步的推导都伴随着详尽的文字说明，能够帮助我理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么做”。我尤其喜欢书中对一些易错点和难点的强调，以及对常见解题误区的提醒，这些细节之处，往往是决定能否真正掌握知识的关键。举例来说，在处理涉及回归分析的题目时，书中会详细讲解模型的选择、系数的解释、以及如何进行显著性检验，这些内容对于理解统计模型的应用非常有帮助。而且，书中的题目类型非常全面，涵盖了概率论与数理统计的各个章节，从最基础的概率计算，到参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等，都有大量的练习。通过反复练习，我不仅加深了对概念的理解，更重要的是，我学会了如何将理论知识融会贯通，灵活运用到各种不同的问题情境中。

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拿到这本《概率论与数理统计习题全解》，第一感觉就是厚重，不仅仅是纸张的厚度，更是内容上的充实感。我是一名数学系的学生，学习概率论与数理统计的道路上，总是感觉似懂非懂，尤其是在面对那些看似简单却又变化多端的习题时，常常会陷入困境。这本习题集，如同一位经验丰富的引路人，它不像教科书那样只给出概念和理论，而是将理论知识活化，通过一道道精心挑选的题目，引导我们去理解、去应用。我最看重的是它的解题思路，很多时候，一道题的答案本身并不重要，重要的是解题过程中所展现出的逻辑推理和方法技巧。这本书在这方面做得尤为出色，它不仅提供了详细的步骤，更重要的是，它会解释每一步的依据，以及可能存在的其他解法，这种“为什么”的讲解，对于我这样渴望深入理解知识的学生来说，简直是如获至宝。有时候，我会反复研读一道题的解法，直到彻底弄懂其中的每一个环节，然后尝试用同样的方法去解决其他相似的题目，这种循序渐进的学习方式，让我对概率统计的理解逐渐变得更加透彻和融会贯通。书中的题目覆盖面也非常广，从基础的概率计算、随机变量的分布，到高深的统计推断、回归分析，几乎囊括了我们课程体系中的所有重要知识点。而且，难度梯度也设置得很好，从易到难，能够帮助我们逐步建立信心，逐步提升解题能力。

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作为一名正在攻读统计学相关专业的学生，我深知打好概率论与数理统计基础的重要性。而这本《概率论与数理统计习题全解》，则是我认为最为有效的学习工具之一。它的最大优势在于，能够将抽象的理论知识转化为具体的练习题，并通过详尽的解答，帮助我们理解和掌握这些知识。我最欣赏的是书中提供的多种解题思路，这不仅仅是为了应付考试，更是为了培养我们分析和解决问题的能力。例如，在处理涉及概率分布的题目时，书中会给出基于定义法的解法，也会给出利用性质或变换的解法，并对比它们的优劣，这让我学会了从不同的角度审视问题。此外，书中题目内容的广度和深度都非常可观，几乎涵盖了概率统计的各个重要分支，从基础的概率计算，到随机变量的期望、方差，再到各种概率分布的性质，以及统计推断中的参数估计和假设检验，都有详实的练习。通过反复练习，我不仅巩固了课堂知识，更重要的是，我学会了如何将理论知识灵活地应用于各种实际问题。

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我是一名在校的统计学专业研究生，常常需要查阅各种习题集来巩固和拓展我的专业知识。在这众多的习题集中，这本《概率论与数理统计习题全解》给我留下了非常深刻的印象。它的最大优势在于其解答的详尽性和思路的清晰性。很多习题，尤其是那些综合性较强的题目，仅仅给出最终答案是远远不够的，关键在于理解解题过程中的每一个步骤和所运用的统计思想。这本书在这方面做得非常出色，它能够将复杂的推导过程分解成一个个易于理解的环节，并对其中的关键概念进行重申和解释。我尤其欣赏书中对于不同解题方法的比较分析，这有助于我培养多角度思考问题的能力。例如，在处理一些涉及到分布函数和密度函数转换的题目时，书中会清晰地说明如何利用雅可比行列式进行变量变换，并给出相应的公式和实例。此外，这本书的题目质量非常高，涵盖了概率论与数理统计的各个核心内容，从概率的基本概念，到参数估计、假设检验、置信区间、以及回归分析等，都有大量的练习，能够有效地帮助我提升专业技能。

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自从接触到这本《概率论与数理统计习题全解》以来，我的学习效率可以说有了质的飞跃。我是一名跨专业学习概率统计的同学，最初的时候，对于那些符号、公式和定理，总是感到一头雾水，做起题来更是无从下手。这本书就像是一盏明灯，照亮了我前进的道路。它的优点在于，解题过程清晰明了，步骤详细，而且每一步的推理都很有逻辑性，不会让人产生“为什么这么做”的疑惑。它不仅仅是告诉我们怎么做，更重要的是教会我们“为什么要这么做”。我尤其喜欢书中对于一些经典问题的深入剖析，比如中心极限定理的应用、大数定律的证明思路，还有各种统计量的性质推导。这些内容在教科书中可能只是简略提及，但在本书的习题解答中，却被详细地展开，帮助我真正理解了这些核心概念的精髓。而且，书中的题目类型非常丰富，涵盖了概率论的各个分支，从离散概率模型到连续概率模型，从一维随机变量到多维随机变量，从参数估计到假设检验，几乎无所不包。我常常会选择一些自己觉得薄弱的环节，进行针对性的练习，通过反复的训练，我发现自己对这些知识点的掌握程度有了显著的提高。

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这本《概率论与数理统计习题全解》是我在准备考研期间的得力助手。备考过程中，时间紧、任务重，找到一本既能系统梳理知识点，又能提供大量高质量练习的习题集至关重要。这本书恰恰满足了我的需求。它不仅仅提供了大量题目，更重要的是，它对于每一个题目都给出了详尽且易于理解的解答。我特别欣赏书中对一些复杂问题的多种解法分析，这让我能够从不同的角度理解同一个问题，培养了解决问题的灵活性。例如，在处理假设检验的题目时，书中不仅会讲解如何正确选择检验方法，还会分析不同假设条件下的注意事项，以及如何解释检验结果的统计意义。这比单纯的做题要深入得多。我还发现，本书的题目难度设置合理，循序渐进，能够帮助考生逐步建立信心，攻克难关。从基础题到综合题，再到一些有一定难度的拔高题，都能在其中找到。通过这本书的练习，我不仅巩固了课堂知识，更重要的是，我学会了如何将理论知识灵活地运用到实际问题中，这对于应试至关重要。

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我是一名从事数据分析工作的从业者，在日常工作中，概率论与数理统计的知识是我的基础。这本《概率论与数理统计习题全解》为我提供了一个极好的复习和提升的平台。这本书最大的亮点在于其内容的系统性和实用性。它不仅仅是理论的罗列，而是将理论与实践紧密结合，通过大量的习题，帮助我巩固和深化对统计方法的理解。我尤其欣赏书中对各种统计方法的应用场景的详细解释，以及在解决问题时如何选择最合适的方法。例如，在进行假设检验时，书中会分析不同检验方法（如Z检验、t检验、卡方检验）的适用条件，以及如何根据数据的特点来选择合适的检验。此外，书中对于一些复杂问题的解答，往往会提供多种不同的思路和方法，并进行比较分析，这对于我拓宽解题思路，提升解决问题的能力非常有帮助。通过练习这本书中的题目，我不仅复习了学校里学到的知识，更重要的是，我学会了如何将这些理论知识更有效地应用于实际的数据分析工作中，解决实际问题。

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