概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海交通大学出版社

作者:盛骤

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2006-8

价格:12.00元

装帧:

isbn号码:9787313020246

丛书系列:

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• A—【数学】
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深入剖析：现代金融市场中的不确定性与决策优化 书籍名称：《博弈论与信息经济学：市场结构、策略互动与最优均衡》 内容简介 本书旨在为读者提供一个理解复杂经济系统中决策者行为、信息流动以及由此产生的市场结构与效率的全新视角。我们不再局限于传统的、假设完备信息的经济模型，而是将焦点投向真实世界中普遍存在的信息不对称、策略依赖性以及动态互动的本质。全书结构严谨，逻辑清晰，深入浅出地将高深的数学工具应用于经济学前沿问题的解析。 第一部分：基础理论与机制设计 本部分奠定理解现代微观经济学中策略互动的理论基石。我们首先回顾并拓展了非合作博弈论的核心概念，重点讲解了纳什均衡（Nash Equilibrium）的求解及其在寡头垄断竞争中的应用，特别是斯塔克伯格模型（Stackelberg）与伯特兰德模型（Bertrand）的精妙对比，揭示了市场集中度如何影响价格与产出决策的动态路径。 随后，我们将引入合作博弈论的框架，探讨集体行动的有效性与公平分配问题。重点分析了夏普利值（Shapley Value）的计算及其在联盟形成和资源共享决策中的应用，这对于理解企业间兼并重组以及国际贸易协定中的利益分配至关重要。 至关重要的一环是对机制设计理论（Mechanism Design）的系统阐述。我们详细探讨了如何设计一套规则（如拍卖机制、激励合约）以诱导具有私人信息的个体做出符合社会整体最优的结果。核心章节深入剖杀了霍尔-马斯克-特里希（Myerson's Optimal Auction）的结果，论证了如何通过精妙的激励相容性设计来最大化卖方的预期收益，同时确保参与者的个体理性。 第二部分：信息经济学：不对称性与信号传递 信息不对称是现代市场失灵的主要根源。本部分聚焦于信息结构如何塑造经济结果，并分析了应对信息不对称的各种市场自发或监管驱动的解决方案。 1. 逆向选择（Adverse Selection）： 我们系统分析了Akerlof的“柠檬市场”模型的扩展，探讨了保险、信贷和劳动力市场中因个体私人信息导致的劣质品挤占优质品的问题。重点解析了信号（Signaling）理论，如教育对未来生产率的斯宾塞模型（Spence Signaling Model），以及如何通过可信的、高成本的行动（如提供保修、建立品牌声誉）来传递私有信息。 2. 道德风险（Moral Hazard）： 本章分析了合同签订后，一方的行为因信息不对称而难以被观察时所产生的激励扭曲。我们详细考察了代理问题（Principal-Agent Problem），特别是最优契约设计，包括风险分担与激励效率的权衡。通过引入信息受限下的马斯克-斯蒂格利茨模型（Mossin-Stiglitz），我们展示了最优合同如何平衡雇主对努力的监控成本与雇员对风险的厌恶。 3. 搜索与匹配理论（Search and Matching Theory）： 现实中，买家和卖家发现彼此需要时间成本。本书引入了随机搜索模型，分析了求职市场和房屋租赁市场中的“摩擦”。重点介绍了休-拉伯特（Hos-Labbart）的“空桌子模型”，解释了失业率与职位空缺率之间的动态关系，以及信息搜寻成本如何影响市场价格的形成。 第三部分：动态博弈与时间维度 本部分将分析引入时间维度后的复杂性，探讨策略的重复交互如何改变均衡结果。 1. 重复博弈（Repeated Games）： 我们从有限期重复博弈的分析入手，展示了“端点效应”如何使得合作难以维持。随后，本书核心转向无限期重复博弈，重点讲解了“忍耐度”（Discount Factor）对维持古德曼-利文斯通（Goodman-Livingstone）合作策略的关键作用。我们运用“子博弈完美纳什均衡”（Subgame Perfect Nash Equilibrium, SPNE）的概念，论证了“有限理性”下如何通过“扳手策略”（Grim Trigger）来威慑背叛行为，从而维持寡头间的价格卡特尔。 2. 演化博弈论（Evolutionary Game Theory）： 侧重于群体层面的适应性。我们抛弃了理性假设，转而关注策略的相对适应性。本书详细介绍了泰勒斯（Taylorism）和史密斯（Smith）的工作，分析了频率依赖性选择（Frequency-Dependent Selection）如何推动市场策略向进化稳定的策略（Evolutionarily Stable Strategy, ESS）收敛。这对于理解技术标准的采纳、金融泡沫的形成等长期现象具有深刻的洞察力。 第四部分：应用与前沿：市场失灵的克服 最后一部分将理论工具应用于解决实际的经济难题。 1. 拍卖理论的深化应用： 除了机制设计基础，本章深入分析了多重单位拍卖（Multi-Unit Auctions）和关联值拍卖（Correlated Value Auctions），特别是频谱分配拍卖中的复杂竞标策略，探讨了“赢家的诅咒”（Winner's Curse）现象及其规避策略。 2. 监管与外部性： 我们利用博弈论分析了污染控制、公共物品供给等领域中，政府干预的必要性与有效性。通过科斯定理（Coase Theorem）的局限性分析，我们论证了在存在交易成本和信息不对称时，有效的政府规制（如皮古税或补贴）如何通过改变个体激励结构，实现帕累托改进。 3. 金融市场的策略互动： 聚焦于资产定价中的投资者行为。分析了“羊群效应”（Herding Behavior）的理性基础，以及信息瀑布（Information Cascades）如何导致市场过度反应或反应不足，为理解金融危机中的非理性繁荣提供了坚实的理论支撑。 本书的特点在于其理论的深度、模型的严密性以及对现实经济场景的贴切应用。它不仅仅是一本关于策略和信息的教科书，更是一套强大的分析工具箱，为高级经济学学生、金融分析师、政策制定者以及所有希望理解现代商业世界复杂决策机制的专业人士提供了不可或缺的深度指南。读者在阅读过程中，将逐步掌握如何构建一个考虑了策略互动和信息局限性的经济模型。

评分☆☆☆☆☆

概率部分相对还好 统计部分就略微简洁了 最主要缺点：全书不够系统 让人看完一遍都没有形成自己的框架 学得迷迷糊糊 太注重细节的讲解 反而让人学完不知道自己究竟学会了什么 应付大学学生和考试还不错 如果真的作为基础课程再学习别的课程的话 就发现不够用了  

评分☆☆☆☆☆

改成《概率論與數理統計公式選集》或者是《概率論與數理統計公式及其用法練習(附習題集)》。這樣才符合書的内容！ 第一次學概率用的這本爛書，就是把結論和公式隨意堆砌到一本“書”中，根本沒有任何解釋。這也配做教材？不知道坑了多少大學生！ 高教的書越來越差，後來才知道...  

评分☆☆☆☆☆

概率论与数理统计：http://tj.100xuexi.com/HF/tj/shulitongji/ 本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，在2001年出版的本书（第三版）的基础上增订而成。本次修订新增的内容有：在数理统计中应用Excel，bootstrap方法，户值检验法，箱线图等；同时吸收了国内外优秀教材...  

评分☆☆☆☆☆

非常棒的一本关于概率与统计的入门读物。 1、大学时代学习的就是这本书，浅显易懂，从高中稳稳的过渡到大学，没有一点问题； 2、作者权威，出版社也很给力，尤其是专业知识方面； 3、数学这个玩意儿，就得多练习； 4、习题丰富很丰富，对于掌握定义和实际运用很有帮助； 5、对...  

评分☆☆☆☆☆

非常棒的一本关于概率与统计的入门读物。 1、大学时代学习的就是这本书，浅显易懂，从高中稳稳的过渡到大学，没有一点问题； 2、作者权威，出版社也很给力，尤其是专业知识方面； 3、数学这个玩意儿，就得多练习； 4、习题丰富很丰富，对于掌握定义和实际运用很有帮助； 5、对...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观设计简洁大气，专业性十足，一看就知道是一本内容扎实的教材，这让我对它充满了好奇和期待。我之所以选择这本书，是因为我清楚地知道，在当今大数据时代，掌握概率论与数理统计的知识，是进行数据分析、模型构建以及科学决策的必备技能。我希望这本书能够为我构建一个清晰、严谨的知识体系，从最基础的概率概念，例如事件的定义、概率的计算方法，到更深层次的随机变量、期望、方差以及各种重要的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布），都能有系统、深入的讲解。我特别期待作者能够用生动形象的语言，配合恰当的例子，来帮助我理解这些抽象的数学概念。例如，在讲解中心极限定理时，我希望作者能够解释清楚这个定理为何如此重要，以及它在统计推断中扮演的核心角色，而不仅仅是给出定理的数学表达式。在数理统计方面，我希望这本书能够详细介绍参数估计（点估计和区间估计）、假设检验、方差分析、回归分析等核心统计方法。我期待作者能够提供详细的数学推导过程，并辅以具有代表性的实例，让我能够理解这些方法是如何在实际问题中得到应用的。此外，我非常看重教材的练习题部分，我希望书中能提供数量充足、难度梯度合理的练习题，以便我能够巩固所学知识，并提升解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本《概率论与数理统计》，首先映入眼帘的是它清晰的版式设计和严谨的逻辑结构，这立刻让我对其内在的内容质量有了初步的信心。我之所以购入此书，是因为我深知在当今这个数据驱动的时代，理解和运用概率论与数理统计是进行科学研究和决策分析的基础。我希望这本书能够帮助我建立起一套完整的统计思维体系，让我能够从纷繁复杂的数据中提炼出有用的信息，并对不确定性做出合理的判断。我对作者在概念阐述上的清晰度尤为看重。我期待书中能够用通俗易懂的语言，将诸如概率的公理化定义、随机变量的性质、常见的概率分布（如正态分布、指数分布）的特点及其应用场景等内容解释得鞭辟入里。在进入数理统计部分，我希望能够系统地学习到参数估计、置信区间、假设检验等关键方法。我期待作者能够详细解释这些方法的原理，并提供清晰的推导过程，同时辅以大量具有代表性的例题，帮助我理解如何将这些理论应用到实际问题中。例如，在讲解假设检验时，我希望能够看到如何设定零假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，以及如何根据P值或临界值来做出统计推断。这本书的习题设计也是我非常关注的一个方面，我期望能够有足够数量和多样性的练习题，涵盖从基础概念的巩固到复杂模型的构建和分析，以帮助我真正掌握所学知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而专业，让我对它所承载的知识充满了期待。我之所以选择这本书，是因为概率论与数理统计是我学习道路上绕不开的关键学科，掌握好这门课，对于我未来在数据分析、科学研究等领域的发展具有至关重要的意义。我希望这本书能够提供一个系统、完整的学习框架，能够从最基本的概念，如事件、概率、条件概率等，循序渐进地引导我深入理解随机变量、概率分布、期望、方差等核心概念。我特别关注作者是如何组织材料和讲解内容的。我期望作者能够用清晰、准确的语言来阐述数学原理，避免使用过于晦涩的术语，并通过丰富的例子来帮助我理解抽象的数学概念。例如，在讲解大数定律和中心极限定理时，我希望作者能够用通俗易懂的方式解释它们的重要性和应用价值，而不仅仅是给出定理的数学表达式。此外，我对书中关于数理统计的章节非常感兴趣。我希望它能够详细讲解参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等经典统计方法，并提供相应的数学推导过程和实际应用案例。我特别期待书中能够包含大量的练习题，并且这些练习题的难度梯度合理，能够帮助我巩固所学知识，并且提高我的解题能力。如果书中还能包含一些统计软件（如R、Python）的应用示例，那就更好了，能够让我将理论知识与实践操作结合起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计传递出一种专业和权威感，这让我对它所包含的内容充满了信心。我选择它，是因为在我的学习领域，概率论与数理统计是不可或缺的基石。我希望这本书能够提供一个系统、全面的学习路径，帮助我深入理解随机事件的规律性，以及如何从样本数据中推断总体特征。我尤其关心的是，作者是如何组织和呈现这些复杂的概念的。我希望它能够清晰地界定概率、随机变量、概率分布等核心概念，并且通过循序渐进的方式，引导读者理解它们的性质和相互关系。例如，在讲解条件概率和独立事件时，我希望作者能够用简洁明了的语言和恰当的例子，帮助我区分它们之间的细微差别，避免混淆。另外，我对书中关于统计推断的部分非常期待。点估计、区间估计、假设检验这些是统计学应用的核心，我希望这本书能够详细阐述这些方法的原理、步骤和适用条件，并且能够通过实际的例子来展示如何运用它们来解决实际问题。例如，在讲解假设检验时，我希望作者能提供一个具体的科研场景，比如一项新药的疗效评估，然后逐步演示如何提出零假设和备择假设，如何选择检验统计量，如何计算P值，以及如何根据P值做出决策。此外，我希望这本书的排版清晰、逻辑流畅，阅读体验舒适，能够让我沉浸在知识的学习中。如果书中能够提供一些历史背景或者与统计学相关的名人故事，那将更能增加学习的趣味性，让我感受到这门学科的魅力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我立刻被它沉甸甸的质感所吸引，这预示着它内容的丰富与深入。我之所以选择购买这本书，是因为我认识到在信息爆炸的时代，掌握处理和分析数据的能力是至关重要的，而概率论与数理统计正是这项能力的核心。我希望这本书能够帮助我建立起一套严谨的统计思维方式，能够让我用科学的眼光去审视生活中的各种不确定性，并从中提取有价值的信息。我特别希望作者能够从基础概念入手，比如事件的分类、概率的公理化定义，以及组合数学在概率计算中的应用。我希望这些基础知识能够讲解得非常透彻，为后续更复杂的理论打下坚实的基础。在讲解随机变量及其分布时，我期待作者能用生动的语言和图示，帮助我理解离散型和连续型随机变量的区别，以及常见概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的特性和应用场景。我尤其看重书中对于数理统计部分的讲解。我希望它能够详细介绍参数估计的方法，例如矩估计和最大似然估计，并提供相应的推导过程和计算示例。同时，我也希望书中能够深入讲解假设检验的理论和实践，包括各种检验方法的原理、适用条件以及如何进行结果的解释。一个理想的教材，应该能够将抽象的数学理论与实际的应用问题紧密结合，我希望这本书能够提供足够多的、具有启发性的练习题，并且解答过程详尽，能够帮助我巩固所学知识，并锻炼我的分析和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本《概率论与数理统计》主要是出于对量化分析能力的提升需求。在我的学习和未来的职业规划中，能够准确地理解和运用统计学工具来分析数据、做出决策至关重要。我特别关注这本书在概念阐述上的清晰度和严谨性。我希望它能够在一个扎实的基础之上，逐步深入，让我在掌握基本概念的同时，也能理解其背后的逻辑和数学原理。例如，在讲解中心极限定理时，我希望作者能不仅仅给出定理的陈述，更能解释为什么这个定理如此重要，它在统计推断中扮演着怎样的角色，以及它背后蕴含的数学思想。我同样对书中提供的习题非常期待。我深知，数学的学习离不开大量的练习。我希望这本书的习题能够有足够的数量和多样性，能够涵盖从基础概念的检验到复杂统计模型的建立和应用。最好是能够提供不同难度的题目，这样我既可以巩固已有的知识，也可以挑战更高难度的题目，不断提升自己的解题能力。此外，我非常欣赏那些能够将理论与实际应用相结合的教材。我希望这本书在讲解统计方法时，能够穿插一些真实的案例研究，比如在生物医学、经济学、社会学等领域，展示概率论与数理统计如何被用来解决实际问题。这样不仅能让我看到这门学科的生命力，也能激发我运用所学知识去解决现实世界挑战的兴趣。我希望这本书能够成为我学习统计学的启蒙之书，为我打下坚实的基础，让我能够自信地面对未来的学习和工作中的数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，它的厚重感和专业化的封面设计，让我对它所涵盖的知识深度和广度充满了期待。我选择这本书，是因为我知道概率论与数理统计是我的专业学习中不可或缺的基础，也是理解现代科学技术发展的重要工具。我希望这本书能够系统地介绍概率论的基本概念，例如事件的类型、概率的计算方法、条件概率和独立性的判断，以及如何利用组合数学来解决概率问题。我期待作者能用清晰易懂的语言，将这些抽象的概念变得生动形象，并通过恰当的例子来帮助我理解。在随机变量及其分布方面，我希望这本书能详细讲解离散型和连续型随机变量的定义、期望、方差等性质，以及常见的概率分布（如二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布）的特点和应用场景。我尤其关注数理统计的部分，我希望能够深入学习参数估计（如矩估计、最大似然估计）、置信区间、假设检验（如t检验、卡方检验、F检验）等统计推断方法。我希望书中能够提供详细的数学推导过程，并辅以大量的实际应用案例，让我能够理解这些方法是如何解决实际问题的。如果书中能够提供一些关于统计软件（如SAS、SPSS）的使用指导，那将是对我学习的极大帮助，能够让我理论联系实际，提升实践能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《概率论与数理统计》在我手中，给我的第一印象是它厚实的纸张和清晰的排版，这无疑预示着这是一部内容严谨、信息量巨大的学术著作。我选择购买这本书，源于我对量化分析能力的迫切需求。我知道，在科学研究、工程应用乃至日常决策中，理解和运用概率统计原理，能够帮助我们更好地把握事物发展的规律，并做出更明智的选择。我希望这本书能够以一种系统且易于理解的方式，引导我深入探索概率的世界。我期待它能够从最基本的概率概念出发，例如事件的概率、条件概率、独立性等，然后逐步深入到随机变量、期望、方差等核心内容，并且能够清晰地阐释各种重要的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的数学性质及其在不同领域的应用。我尤其看重书中对于统计推断部分的讲解。我希望能够详细学习参数估计（点估计和区间估计）、假设检验、方差分析、回归分析等统计方法，并且能够理解其背后的数学原理和推导过程。如果书中能够穿插一些经典的统计学案例，或者介绍一些统计学发展史上的重要人物和思想，那将极大地增加学习的趣味性和深度。此外，我非常看重习题的质量和数量，我希望这本书能提供足够多的、具有挑战性的练习题，来帮助我巩固所学知识，并锻炼我的分析和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一反应是它的厚度。这显然不是一本轻易就能翻阅完毕的书，它更像是一份沉甸甸的承诺，承诺着对概率论与数理统计这一庞大知识体系的系统梳理。我一直认为，学习一门学科，尤其是数学类学科，最重要的是建立起清晰的逻辑脉络和坚实的理论基础。这本书的结构安排，我非常关注。我希望它能够从最基本的概念讲起，比如事件、概率的定义，然后逐步过渡到随机变量、概率分布，再深入到期望、方差等重要概念。我希望作者能够用一种易于理解的方式来解释这些抽象的数学概念，避免过于晦涩的语言，而是通过生动形象的例子，或者类比，来帮助读者建立直观的认识。例如，在讲解概率分布时，如果能将泊松分布与现实生活中的事件联系起来，比如某个时间段内客户的来访次数，或者某个区域内交通事故发生的次数，这样就能让抽象的数学模型变得更加鲜活。此外，我非常看重教材中的例题。我认为，例题是连接理论与实践的桥梁。一本好的教材，不仅要讲清楚理论，更要提供足够多的、有代表性的例题，并且这些例题的解答过程应该详细、清晰，能够展现出解题的思路和技巧。我希望这本书的例题能够覆盖概率论和数理统计的各个重要章节，并且难度适中，能够帮助我巩固所学知识，并通过实践来加深理解。如果书中还能包含一些经典的统计学思想实验或者悖论的讲解，那将极大地提升阅读的趣味性和思考的深度，让我不仅仅停留在技术的层面，更能领略到统计学的哲学魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书，当我第一次拿到它的时候，就充满了期待。封面设计简洁大方，一看就知道是那种内容扎实的教材，没有花里胡哨的装饰，这让我对它内在的严谨性有了初步的好感。我之所以选择购买这本书，是因为我的专业课程中，概率论与数理统计是必不可少的基础，而过往的学习经历让我深知，一个好的教材能极大地影响学习的效率和理解的深度。我希望通过阅读这本书，能够系统地建立起对概率论和数理统计的认知框架，能够将抽象的数学概念与实际应用相结合，解决生活中遇到的统计问题，比如科学实验的数据分析，或者对社会现象进行量化研究。我知道，这门学科涉及到很多概念，比如随机变量、概率分布、期望、方差，以及统计推断中的点估计、区间估计、假设检验等等，这些概念本身就具有一定的抽象性，需要耐心和细致的理解。我希望这本书能够用清晰的语言、丰富的例子，甚至是一些生动有趣的引入，来帮助我跨越这些理解上的障碍。我尤其关心的是，这本书在讲解理论知识的同时，是否能够提供足够多的练习题，并且这些练习题的难度梯度是否合理，从基础概念的巩固到复杂问题的解决，能否循序渐进地引导我进行思考和训练。如果书中能够提供详细的解题思路和步骤，那就更好了，这对于自学来说至关重要。我还在期待，这本书是否能稍微提及一些概率论与数理统计在现代科学技术中的应用，比如机器学习、大数据分析、金融建模等领域，这不仅能激发我的学习兴趣，也能让我看到这门学科的实际价值和广阔前景。总而言之，我希望这不仅仅是一本教科书，更是一个能够引导我深入探索概率世界，掌握数据分析能力的得力助手。

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