具体描述
《概率论与数理统计(第4版)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，在2001年出版的《概率论与数理统计(第4版)》（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的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。
《概率论与数理统计(第4版)》主要内容包括概率论、数理统计、随机过程三部分，每章附有习题；同时涵盖了《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》的所有知识点。《概率论与数理统计(第4版)》可作为高等学校工科、理科（非数学专业）各专业的教材和研究生入学考试的参考书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。
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《概率论与数理统计习题全解指南(浙大•第4版)》
作者简介
目录信息
第三版前言
第二版前言
第一章 概率论的基本概念
第二章 随机变量及其分布
第三章 多维随机变量及其分布
第四章 随机变量的数字特征
第五章 大数定律及中心极限定理
第六章 样本及抽样分布
第七章 参数估计
第八章 假设检验
第九章 方差分析及回归分析
第十章 bootstrap方法
第十一章 在数理统计中应用Excel软件
第十二章 随机过程及其统计描述
第十三章 马尔可夫链
第十四章 平稳随机过程
选做习题
参读材料 随机变量样本值的产生
附表
习题答案
· · · · · · (收起)
读后感
先说一句，距离我用此书备考已经过去好几年了。这本书的的确确给我打下了概率论与数理统计的基础，但是当年阅读时的枯燥和不解带来的困扰，至今回忆起来心头还有一片阴影。 虽然这本书我当年也没有通读（没学方差分析及随机过程），但是就读过的内容来说，现在想...
典型的工科教材。中规中矩。 目前还没有更经典的教材。不用这个，用什么呢？ 作为入门教材，还是可以的。另外北大的概率论，黄封面的，也不错的说。深入学习，只能吧概率和数理统计分开来了。数学系的一定是不屑与这本书的。。
典型的工科教材。中规中矩。 目前还没有更经典的教材。不用这个，用什么呢？ 作为入门教材，还是可以的。另外北大的概率论，黄封面的，也不错的说。深入学习，只能吧概率和数理统计分开来了。数学系的一定是不屑与这本书的。。
感觉和国外教材还是有差距，看这本书时有很多不明白的地方，之后看ROSS的应用随机过程有豁然开朗的感觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...
这不是我第一次读盛先生的书了 在一年前的差不多也是这个时候 我也总是日夜手捧盛先生的著作 只是那时候还是第三版 如今再读 已是第四版了 一年里《概》书又有新版本 可见此书还是有广大的读者 深受读者喜爱的 每每读盛先生的书 总有一种 如某种感情般 难以割舍的情感 近些...
用户评价
老实说，我对这类教科书一向是敬而远之，总觉得它们要么过于理论化，要么就是实例陈旧得让人提不起精神。但接触到这本《概率论与数理统计》后，我的看法有了显著的转变。这本书的魅力在于它对理论严谨性的坚守，同时又巧妙地融入了现代化的视角。它没有回避那些绕口的证明，但作者总能用一种近乎艺术性的语言，将证明的每一步逻辑链条梳理得井井有条，让你在跟随推理的过程中，不仅记住了结论，更领悟了数学家们构建理论时的思维路径。例如，在讨论假设检验时，书中对第一类错误和第二类错误的权衡分析，不再是简单的定义罗列，而是上升到了决策论的高度，这对于我们这些需要将统计工具应用于实际数据分析的人来说，是极其宝贵的洞察力。我特别喜欢它在讲解多元统计分析时的那种宏大气魄，它让我意识到，概率论绝非孤立的学科，而是连接着信息论、机器学习等前沿领域的桥梁。
这本《概率论与数理统计》读起来就像是走进了数学世界的迷宫，但幸好，作者为我们准备了一份详尽的地图。初看书名，还以为会是枯燥乏味的公式堆砌，然而深入其中才发现，这本书的叙述方式极为巧妙。它不是冷冰冰地陈述定理，而是将那些抽象的概念，比如随机变量的分布，通过生活中的实际例子娓娓道来，让人在不知不觉中理解了概率的内在逻辑。比如，书中对大数定律的阐释，不仅引用了经典的抛硬币实验，还联系到了保险精算中的风险评估，使得原本高深的理论立刻变得触手可及。更值得称赞的是，作者在介绍数理统计中的估计与检验方法时，那种层层递进的讲解方式，仿佛一位耐心十足的导师，先打好基础，再逐步引入复杂的推导过程，让读者在消化前一部分内容后，才自然而然地过渡到下一个知识点。我个人尤其欣赏它在处理条件概率和贝叶斯方法的章节，那种对推理过程的细致剖析，避免了许多初学者容易陷入的误区，让统计思维真正地扎根于心。这本书的排版也十分清晰，图表配合得当，极大地辅助了对复杂图形的理解。
拿起这本书，我仿佛被邀请参加了一场关于“不确定性”的哲学思辨之旅。它的语言风格非常独特，不像传统教材那样板着脸孔，反而带有一种沉稳而富有洞察力的学者气质。它不急于展示最复杂的成果，而是耐心地铺陈概率空间的基本公理，如同建筑师在建造摩天大楼前，要确保地基的每一个角落都坚不可摧。当我翻到极值理论那章时，我完全被吸引住了，作者用一种近乎诗意的笔触描述了极端事件发生的可能性，这极大地拓宽了我对随机过程的理解边界。我感受到的不仅仅是数学知识的输入，更是一种对自然界运行规律的敬畏。它在处理复杂的随机过程模型时，总能巧妙地穿插历史背景和不同学派的观点，使得枯燥的公式背后有了鲜活的学术脉络。这本书的价值在于，它不仅告诉你“怎么算”，更引导你去思考“为什么这样算才是最优的”。
这本书的编排结构堪称教科书制作的典范，每一章的逻辑衔接都如同精密齿轮般咬合得天衣无缝。我尤其欣赏它在处理统计推断中的两大支柱——参数估计与假设检验时的清晰划分与内在联系。作者在介绍矩估计和极大似然估计时，分别强调了它们各自的适用场景和优缺点，避免了读者将两者混为一谈。更绝妙的是，它将中心极限定理和概率论中的其他收敛性概念放在一个统一的框架下进行比较分析，这使得我对“收敛”这一核心概念有了前所未有的立体认知。很多时候，我拿起书本时，原本带着一个具体的疑问，读完相关段落后，却发现收获了一个更宏大的知识体系。这本书的案例选择非常贴合当前的研究热点，而非停留在几十年前的经典案例上，这为我们这些希望将所学知识投入到实际科研工作中的读者提供了极大的助力。它无疑是一部值得反复研读的经典之作。
这本书给我最大的感受是“实用性”与“深刻性”达到了一个极佳的平衡点。我曾尝试过几本市面上流行的统计教材，它们要么为了简化而过度牺牲了理论的完整性，读完后依然无法真正应用；要么就是堆砌了过多的数学符号，让人望而却步。然而，这本《概率论与数理统计》的作者显然深谙如何“授人以渔”。它在教授如何计算样本方差后，会立即拓展到如何评估模型的不确定性，这种即时反馈的学习体验非常高效。尤其是关于回归分析的部分，书中不仅清晰地阐述了最小二乘法的原理，更重要的是，它花了相当的篇幅去讨论残差分析的重要性，这在很多入门教材中是被忽略的关键步骤。通过细读这些内容，我发现自己看待数据的方式都开始变得更加审慎和批判性。它不是简单地提供工具箱，而是教会你如何根据不同的“工程需求”去定制和选择最合适的工具，这才是真正的教育价值所在。
平庸 乏味 无聊
去死啊！大概知道为什么概率的辅导班最少了，没法辅导！
切瓜剁菜
我感觉我认识这个作者
书一般，不过这一门当年比较喜欢，学的还不错
