具体描述
《概率论与数理统计(第3版改编版)》从Pearson出版公司引进，由北京大学房祥忠等改编。《概率论与数理统计(第3版改编版)》包括概率论入门，经典统计和现代统计的基础部分，具体内容包括：概率论，条件概率，随机变量及其分布，数学期望，几种特殊分布，估计，样本分布和评估，假设检验，范畴数据和非参数方法，线性统计模型，模拟。《概率论与数理统计(第3版改编版)》难度适中，只需初等微积分知识就可通览，其概率部分是为统计服务的。《概率论与数理统计(第3版改编版)》统计部分比国内教材丰富，引进了一些现代统计处理技术。模型比较多，案例涉及面广，实用性强，统计思想阐述与算法更为具体。《概率论与数理统计(第3版改编版)》是为高等院校理工科大学生学习概率统计课程编写的教科书，科技人员也可从中获益。
作者简介
目录信息
读后感
才读了三分之一，例子巨多，反复从头用到尾啊。适合长时间反复看吧。这本书挺简单的，但是讲的很好，每节书后有难度较高的补充内容或者讲解性质的内容，很有意思。 前六章讲述初等概率论。条件概率、条件期望、大数定律和中心极限定理应该多花些时间看看。 第七章到第九章讲...
评分老外的语言就是好，这书不错。缺点就是有的比较简单，不过看statistical inference可以补全，可惜国内人邮出版的删了不少。
评分 评分 评分首先要严厉抨击人民邮电不负责任的出版态度！！！且不说内容印刷时有错误出现，更可耻的是纵容翻译者胡乱删减原著内容！这对读者是最不负责任的！！！ 除此外，就本书自身而言，值4颗星。 本书是一册很不错的概率统计基础书籍，对于学习经济学的国内学生来讲，该书内容处于...
用户评价
在我以往的认知里，“概率论”和“数理统计”这两个词，就如同数学世界里高不可攀的两座高峰，令人生畏。但这本书，以一种极其温和且富有智慧的方式，为我打开了一扇通往这座高峰的隐秘小径。作者在解释那些看似复杂的理论时，总能找到恰如其分的“切入点”，将抽象的概念具象化。例如，在介绍“概率分布”时，他并没有上来就抛出各种概率密度函数和累积分布函数，而是从大家熟悉的“抛硬币”、“摸球”等简单实验入手，逐步引导读者去理解不同结果发生的可能性，以及这些可能性是如何形成一种“分布”。他甚至会用生活化的例子，比如天气预报的降水概率，来解释“离散型”和“连续型”分布的区别。更令人欣喜的是，作者在阐述“期望”和“方差”时，会强调它们在描述数据中心趋势和离散程度上的重要性，并且会巧妙地将这些概念与风险评估、资源配置等实际问题联系起来。这种“循序渐进，寓教于乐”的讲解方式，让我感觉自己不再是被动地接收信息，而是主动地去探索和理解，仿佛我与作者共同进行着一场关于“不确定性”的对话。
评分我一直觉得，学习一个新知识点，最怕的就是那种“只说不练”，或者“光练不说”的情况。这本书在这一点上，可以说是做得非常到位。它不仅仅是理论上的讲解，更是通过大量的“实践”来巩固和深化读者的理解。在讲解“假设检验”这个核心概念时，作者不是简单地罗列各种检验方法，而是会先设计一个场景，比如一个食品厂想知道自己生产的某种饼干的平均重量是否达标，然后一步步地引导读者去思考：我们需要验证什么？如何设定一个“反驳”的标准？在获得数据后，如何判断这个数据是否足够“不寻常”，以至于我们可以“拒绝”最初的设想。作者甚至会深入探讨在做出判断时可能出现的“犯错”的风险，比如“第一类错误”（误拒零假设）和“第二类错误”（未能拒绝错误的零假设），以及如何权衡这两种错误的代价。这种“问题驱动、案例导向”的教学模式，让我感觉自己不仅仅是在阅读一本教材，更像是在跟随一位经验丰富的统计学家，一起解决一个实际问题。这种参与感和成就感，是我在其他书籍中很少体验到的，它让我对数理统计的实际应用有了更直观、更深刻的认识。
评分这本书，说实话，我拿到的时候，确实是抱着一种“挑战一下”的心态。毕竟“概率论”和“数理统计”这两个词，光听起来就让人觉得脑袋里充斥着各种公式和符号，好像要进入一个完全陌生的数学世界。但当我翻开第一页，那流畅的叙事，以及作者用一种非常接地气的方式来解释那些抽象的概念时，我真的惊艳到了。举个例子，一开始讲到“随机变量”的时候，我脑子里还想着那些课本上枯燥的定义，结果作者居然用了一个生动的例子，比如抛硬币，每次抛出的正面和反面就是两种可能的“结果”，而这些结果的发生概率，就引出了概率的概念。而且，他并没有急于引入复杂的数学符号，而是先用通俗易懂的语言把“可能性”这个核心思想讲透。后面讲到“期望”和“方差”时，也同样是如此，不是干巴巴的公式推导，而是通过一些生活中的场景，比如大家玩骰子游戏的输赢情况，来解释期望值代表平均来说我们会得到多少，而方差则说明我们输赢的波动程度有多大。这种由浅入深，循序渐进的讲解方式，让我感觉自己不是在啃一本晦涩的学术著作，而是在听一位经验丰富的老师娓娓道来，一步步引领我走进概率统计的大门。即便我之前对这方面知识一窍不通，也能很快抓住核心要点，甚至开始对其中的逻辑和应用产生浓厚的兴趣。它让我明白，数学并非冰冷的符号堆砌，而是能够描述和理解我们所处世界的强大工具。
评分说实话，我拿到这本书的时候，并没有抱有多大的期望，想着可能也就是一本普通的教材，内容大概率是和其他市面上同类书籍差不多。然而，当我真正开始阅读之后，我发现我完全错了。这本书的独特之处在于，它不仅仅是罗列公式和定义，更重要的是它提供了一种全新的视角来看待概率和统计。作者在讲解过程中，非常注重培养读者的“统计思维”。他会不断地引导读者去思考“为什么”会出现某个现象，以及“如何”去量化不确定性。比如，在介绍“贝叶斯定理”的时候，我之前对这个概念的理解一直停留在一个比较表面的层面，觉得就是个公式。但是这本书通过一个非常巧妙的例子，比如一个病人去医院看病，医生需要根据病人的症状和一些已知的患病概率来判断病人患某种疾病的可能性。作者非常详细地分析了在这个过程中，如何利用先验概率和后验概率来更新我们对事件发生可能性的认知。他甚至会探讨，在信息不断增加的情况下，我们如何做出更准确的判断。这种思维方式的训练，让我意识到，概率统计不仅仅是关于计算，更是一种严谨的逻辑推理和数据分析的方法论。它教会我如何在信息不完全的情况下，做出更明智的决策，以及如何去评估不同决策的风险。这种能力，在当今这个信息爆炸的时代，显得尤为重要。
评分我一直以为，统计学离我这种非专业人士太远了，都是一些数据分析师或者研究人员才需要用到的工具。但这本书彻底颠覆了我的想法。它非常巧妙地将“数理统计”这个看似高深的学科，与我们日常生活中随处可见的现象联系起来。比如，在讲解“抽样调查”的时候，作者没有上来就讲什么样本量、抽样方法，而是先用了一个生动的例子，比如一个市场调查公司如何通过抽样来了解广大消费者的喜好。他详细地分析了为什么不能简单地去问身边的人，而是需要一个有代表性的样本，以及如何通过科学的抽样方法来减少误差。更重要的是，他会引导读者思考，为什么有时候抽样结果会与总体情况有偏差，以及如何去量化这种偏差。我感觉自己就像是在参与一次真实的调查过程，从设计方案到分析结果，都有一种身临其境的感觉。这本书让我意识到，统计学不仅仅是冷冰冰的数字，更是连接我们与世界，理解社会现象的重要桥梁。它让我学会用更科学、更客观的眼光去看待身边发生的事情。
评分我一直觉得，学习一门学科，尤其是像概率论和数理统计这样，听起来就有些“硬核”的科目，最怕的就是那种照本宣科，只讲理论不讲实际的教学方式。这本书恰恰在这方面做得非常出色。它在讲解每个概念的时候，都会穿插大量的实例，而且这些实例都非常贴近我们日常生活，甚至是工作中可能会遇到的场景。比如，在介绍“假设检验”的时候，作者不是直接抛出Z检验、t检验的公式，而是先描绘了一个医药公司在研发新药时，如何通过统计学的方法来验证新药的疗效是否显著优于现有药物的这样一个情境。通过这个具体的案例，读者可以很直观地理解为什么需要假设检验，它的目的是什么，以及检验结果的含义。他甚至会引导读者思考，在实际应用中，如何去设定零假设和备择假设，如何去解读p值，以及在不同情境下可能出现的“第一类错误”和“第二类错误”。这种“情境驱动”的学习方式，让我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地去思考问题，去理解知识的由来和意义。我甚至可以在脑海中模拟出那个医药公司的场景，去想象统计学家们是如何一步步分析数据，最终做出决策的。这种沉浸式的学习体验，是我在其他许多教材上从未有过的，也正是它让我觉得，学习概率统计不再是一件枯燥无味的苦差事，而是一次充满启发和发现的旅程。
评分坦白说，我拿到这本《概率论与数理统计》的时候，内心是有些忐忑的，因为我对这类学科的印象一直都是“公式多、概念难懂、与生活脱节”。然而，阅读这本书的过程，却给我带来了意想不到的惊喜。作者在处理那些抽象的概念时，展现出了极高的艺术性。他并没有选择直接搬运晦涩的数学定义，而是通过大量形象的比喻和生活化的场景，一点点地将复杂的理论“软化”。举个例子，当他讲解“期望值”时，不是简单地给出一个求和公式，而是用掷骰子、玩彩票等场景来阐释“平均来说会得到多少”这个直观的概念，并且深入浅出地解释了期望值在决策分析中的作用。更令我赞叹的是，作者在引入“方差”和“标准差”时，也是如此。他并没有仅仅停留在数值的计算上，而是通过描述不同投资组合的风险程度，来解释方差代表着数据的离散程度，即“波动性”的大小。这种“从具象到抽象，再从抽象回归具象”的讲解方式，让我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在建立一种对“不确定性”的深刻理解和应对能力。即使是那些初次接触这些概念的读者，也能在作者的引导下，逐步建立起清晰的认知。
评分我必须承认，我之前对“统计推断”这个概念的理解，一直停留在“根据一部分人来猜测所有人”这样一个比较模糊的层面。然而，通过阅读这本书，我才真正体会到统计推断的严谨性和深刻性。作者在讲解“参数估计”时，并没有仅仅停留在“求平均值”这么简单，而是深入探讨了“点估计”和“区间估计”的区别，以及它们各自的优缺点。他会用非常形象的比喻，比如“捕鱼”来比喻估计总体的平均值，点估计就像是“一次性捞上来的鱼的平均重量”，而区间估计则更像是“我们估计这条河里鱼的平均重量可能在某个范围内”，并且会解释为什么需要“置信区间”，以及置信水平的含义。更让我印象深刻的是，作者在讲解“假设检验”时，是如何将“参数估计”与“决策”联系起来。他会引导读者思考，在实际问题中，我们如何根据样本数据来做出关于总体参数的判断，并且如何去控制犯错的风险。这种“从数据到结论，再到决策”的完整流程，让我看到了数理统计在解决现实问题中的强大力量，也让我明白了，统计学不仅仅是关于数字，更是关于如何理性地认知世界，做出更明智的决策。
评分我必须说，这本书在讲解“概率”这个概念的时候，给了我很多新的启发。我一直以为概率就是个简单的数字，代表某件事发生的可能性。但这本书通过更深入的探讨，让我认识到概率的丰富性和复杂性。例如，在介绍“条件概率”的时候，作者用了一个非常形象的比喻，把信息想象成一个个“过滤器”，当有了新的信息，就像是用了一个新的过滤器，这会改变我们对事件发生概率的判断。他甚至会从不同的角度来阐释“独立事件”和“相关事件”的区别，让我理解为什么在现实生活中，很多看似无关的事件，实际上却有着千丝万缕的联系。尤其让我感到惊喜的是，书里面探讨了“概率的解释”，比如什么是“频率派”的概率观，什么是“贝叶斯派”的概率观，以及它们在实际应用中的不同侧重点。这种对基本概念的深入剖析，让我不再满足于仅仅停留在表面的理解，而是开始去思考这些概念背后的哲学意义和方法论意义。我感觉这本书不仅仅是在教授我知识，更是在引导我去建立一种更深刻、更系统的理解框架。
评分我之前对数理统计的理解，一直停留在“把数据处理一下”的层面，总觉得它离我的生活有点远。但是，这本书彻底改变了我的看法。它让我看到了数理统计在解决实际问题中的巨大价值。在讲解“回归分析”的时候，作者用了一个非常生动的例子，比如分析影响学生考试成绩的各种因素，包括学习时间、课堂参与度、课后作业完成情况等等。通过建立回归模型，我们可以量化这些因素对成绩的贡献程度，甚至可以预测在某些情况下，学生的成绩会有多少提升。更让我印象深刻的是，作者在讲解过程中，不仅仅是给出模型，更强调了模型的“可解释性”和“局限性”。他会提醒读者，回归模型只是对现实世界的一种简化，不能完全代表一切，而且需要注意是否存在“混淆变量”等问题。这种严谨的态度，让我觉得这不仅仅是一本教授工具的书，更是一本教授思维的书。它让我明白，统计学不仅仅是“统计”，更是“学”，是关于如何理性地分析问题，如何从数据中提取有用的信息，并做出可靠的判断。这种能力的培养，对我个人来说，是一种非常宝贵的财富。
评分伤不起真的伤不起……考试还用英文……
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