应用统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国林业

作者:王淑芬

出品人:

页数:387

译者:

出版时间:2007-2

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787503847486

丛书系列:

图书标签:

• 专业
• 便于自学
• 1
• 统计学
• 应用统计学
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 统计建模
• 数据挖掘

《概率论与数理统计》 导论 在当今世界，数据无处不在，理解和分析这些数据是解决现实世界问题、做出明智决策的关键。本书旨在为读者提供坚实的概率论和数理统计基础，帮助他们掌握处理和解释不确定性信息的方法。本书内容涵盖了从基础概念到高级应用的广泛主题，适合统计学、数学、工程学、经济学、计算机科学以及任何需要运用定量分析方法的学科的初学者和进阶者。 第一部分：概率论基础 第一章：概率论的基本概念 随机事件与样本空间： 引入随机现象的概念，定义样本空间、基本事件以及事件的包含、相等、并、交、差等运算。 概率的定义与性质： 探讨概率的公理化定义，介绍概率的各种性质，如加法公式、互斥事件的概率计算等。 条件概率与独立性： 详细讲解条件概率的概念，以及乘法公式在计算联合概率中的应用。深入探讨事件的独立性，理解独立事件与互斥事件的区别。 全概率公式与贝叶斯公式： 学习如何通过分解事件来计算复杂事件的概率，并掌握贝叶斯公式在更新概率信念中的强大作用。 第二章：随机变量及其概率分布 离散型随机变量： 定义离散型随机变量，介绍其概率质量函数（PMF）和累积分布函数（CDF）。 常见的离散分布： 详细介绍二项分布、泊松分布、几何分布、负二项分布等重要离散概率分布的性质、应用场景及参数解释。 连续型随机变量： 定义连续型随机变量，介绍其概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF），以及它们之间的关系。 常见的连续分布： 深入讲解均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）等关键连续概率分布的特性，特别是正态分布在自然界和科学研究中的普遍性。 多维随机变量： 介绍联合概率分布、边缘概率分布、条件概率分布，以及随机变量的独立性概念。 第三章：随机变量的数字特征 期望值： 定义随机变量的期望，并探讨其性质，包括线性性质。学习如何计算离散型和连续型随机变量的期望。 方差与标准差： 定义方差和标准差，量化随机变量取值的离散程度。理解方差的计算方法及其性质，如与期望相关的性质。 协方差与相关系数： 引入协方差的概念，衡量两个随机变量线性关系的强度和方向。定义相关系数，并讨论其取值范围和解释。 矩生成函数与特征函数： 介绍矩生成函数（MGF）和特征函数（CF）作为强大的数学工具，用于推导随机变量的数字特征和证明概率分布的唯一性。 第四章：大数定律与中心极限定理 切比雪夫不等式： 学习如何利用切比雪夫不等式来估计随机变量偏离其期望值的概率。 大数定律： 详细阐述伯努利大数定律和辛钦大数定律，理解它们如何表明样本均值会收敛于期望值。 中心极限定理： 深入研究中心极限定理，尤其是林德伯格-费勒中心极限定理，理解其核心思想：无论原始分布如何，独立同分布的随机变量之和（或均值）在样本量足够大时近似服从正态分布。这是统计推断的基础。 第二部分：数理统计基础 第五章：统计量与抽样分布 统计量的概念： 定义统计量，理解它是基于样本数据计算出的一个数值，用于估计总体的未知参数。 抽样方法： 介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等常见抽样方法。 样本均值与样本方差的抽样分布： 探讨样本均值和样本方差的概率分布，特别是当总体服从正态分布时，样本均值服从正态分布，而样本方差与卡方分布相关。 t分布、F分布与卡方分布： 详细介绍这三种重要的抽样分布，阐明它们在统计推断中的应用，特别是在均值比较、方差比较和回归分析中的作用。 第六章：参数估计 点估计： 介绍点估计的概念，探讨矩估计法和最大似然估计法（MLE）等常用估计方法，并讨论估计量的优良性质，如无偏性、一致性、有效性。 区间估计： 讲解区间估计的原理，构建由置信区间表示的参数估计范围，理解置信水平的含义。 均值、方差的区间估计： 分别推导总体均值和总体方差的置信区间的计算方法，并讨论不同情况下的处理方式（如总体方差已知或未知）。 第七章：假设检验 假设检验的基本原理： 引入原假设（H0）和备择假设（H1），解释检验统计量、拒绝域、显著性水平、p值等核心概念。 第一类错误与第二类错误： 详细区分第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪），以及它们之间的权衡关系。 常见假设检验方法： 均值检验： Z检验、t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）。 方差检验： F检验、卡方检验。 比例检验： Z检验。 非参数检验简介： 简要介绍当数据不满足参数检验的假设时，如何使用Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等非参数方法。 第八章：方差分析（ANOVA） 单因素方差分析： 讲解如何通过分解总变异来检验多个样本均值是否存在显著差异。 多因素方差分析简介： 简要介绍多因素方差分析，用于分析两个或多个因子对响应变量的影响。 第九章：回归分析 一元线性回归： 建立因变量与一个自变量之间的线性关系模型，讲解最小二乘法估计回归系数，并进行模型拟合优度检验（R平方）和回归系数的显著性检验。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响，学习如何建立多元回归模型，并理解多重共线性的问题。 回归诊断： 介绍残差分析、影响点分析等方法，用于评估回归模型的有效性和假设条件是否满足。 第十章：相关分析 皮尔逊相关系数： 深入探讨皮尔逊相关系数，量化两个连续变量之间的线性关系强度和方向，并进行相关系数的显著性检验。 斯皮尔曼秩相关系数： 介绍斯皮尔曼秩相关系数，用于度量两个变量之间的单调关系，尤其适用于非线性但单调的数据。 结论 本书提供了概率论与数理统计的核心知识体系，通过理论讲解、实例分析和方法论介绍，旨在帮助读者建立严谨的科学思维，掌握数据分析的基本工具。熟练运用这些统计学原理，将有助于读者在学术研究、职业发展以及日常生活中，更有效地理解和应对信息时代的挑战。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计真是让人眼前一亮，那种典雅的风格，配上清晰易读的字体，让人在翻阅时感到一种莫名的愉悦。我特别喜欢它封面那种低调而又不失深度的设计感，仿佛在向读者诉说着内容的严谨与厚重。内页的纸张质感也十分出色，拿在手里沉甸甸的，这种实体书特有的触感，是电子阅读永远无法替代的享受。尤其是一些复杂的公式和图表，印刷得非常精细，线条的锐利度和色彩的准确性都达到了专业水准，即便是初次接触统计学概念的读者，也能从中感受到制作团队的用心。而且，书本的装帧工艺一看就是高品质之作，侧边切口平整，书脊的胶装也十分牢固，不用担心翻开太多页就会散架，这种对细节的关注，让阅读过程本身变成了一种享受。我敢说，光是看着它摆在书架上，就觉得整个书房的品味都提升了好几个档次。

评分☆☆☆☆☆

我个人对这类需要深度思考的书籍，非常看重其案例的贴合度和时效性。这本书在这方面做得相当到位，它提供的案例并非那种陈旧的、脱离现实的教科书式例子，而是紧密结合了现代商业环境和社会热点。例如，在讲解回归分析时，它选取了当前热门的消费者行为数据分析模型作为背景，这对我日常工作中遇到的数据处理问题有着极强的指导意义。通过这些贴近实际的案例，读者可以清晰地看到理论是如何落地、如何解决实际问题的，这比单纯记住公式重要得多。每一个案例后面都有详细的步骤分解和结果解读，那种抽丝剥茧的分析过程，极大地锻炼了我的数据思维能力，让我不再是停留在“知道怎么算”的层面，而是真正理解了“为什么要这么算”的底层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它不像很多教材那样枯燥乏味，而是充满了与读者对话的亲和力。作者似乎非常懂得如何将抽象的数学概念转化为生动的日常案例，读起来一点也不觉得吃力。我记得有一次在理解某个复杂的假设检验过程时，作者用了一个关于市场营销活动效果评估的比喻，一下子就让我豁然开朗，那种感觉就像是拨开云雾见青天。这种叙事性的讲解方式，极大地降低了初学者的心理门槛，让人愿意主动探索更深层次的内容。更难得的是，作者在保持学术严谨性的同时，还巧妙地融入了一些历史典故和发展脉络，这使得统计学不再是孤立的知识点，而是有了鲜活的生命力和发展轨迹，让人在学习知识的同时，也对学科本身的演变产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书的习题设计水平，这才是衡量一本优秀教材的核心标准之一。这里的习题绝不是简单的重复计算，而是富有层次感和启发性的。基础的练习题确保了基本概念的巩固，而那些难度更高的挑战题则真正考验了读者的综合运用能力和对理论的深层理解。有些题目设计得非常巧妙，需要读者结合跨章节的知识点进行综合分析，这极大地培养了我们独立解决复杂问题的能力。更赞的是，有些开放性的思考题，没有给出标准答案，而是引导读者去探讨不同方法论之间的权衡与取舍，这种鼓励批判性思维的设置，比单纯的标准答案更能激发读者的学习热情，让人在解题的过程中不断与作者进行“思想上的交锋”，收获远超预期的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

从知识体系的构建来看，这本书的逻辑层次感安排得极为精妙，简直是一部教科书级的范本。它不是简单地堆砌章节，而是遵循着从基础描述性统计到推断性统计，再到高阶多变量分析的自然递进路线。章节之间的过渡极其平滑，仿佛一条精心编织的丝带，将各个知识点有机的串联起来。这种结构上的完整性和严密性，让读者在学习过程中能够建立起一个牢固的知识框架，不容易出现“只见树木不见森林”的情况。即便是对于我这种已经有一定基础的读者，在回顾和梳理知识脉络时，这本书都能提供一个清晰的自洽系统，很多以前零散的知识点，通过这本书的组织，瞬间就整合成了有机的整体，极大地提升了知识的复用效率。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆