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页数:241

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出版时间:2010-10

价格:29.00元

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isbn号码:9787115224552

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《概率统计与随机过程导论》 这是一本旨在为读者系统性地介绍概率论、数理统计和随机过程基本概念、理论及其应用的教材。本书以严谨的数学语言为基础，同时注重理论与实践的结合，力求使读者在理解抽象概念的同时，也能掌握其在实际问题中的应用方法。 核心内容概述： 第一部分：概率论基础 本部分将从最基本的概率概念入手，逐步深入到概率的公理化定义，并介绍一系列重要的概率分布。 随机事件与概率： 读者将学习如何定义和理解随机事件，以及如何计算其发生的可能性。本节将涵盖古典概率、统计概率和公理化概率的定义，以及事件的关系（如并、交、差、互斥、对立等）及其运算。 条件概率与独立性： 深入探讨条件概率的概念，理解已知某个事件发生的情况下，另一事件发生的概率如何变化。我们将详细讲解乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式，并阐述独立事件的概念及其判断方法。 随机变量及其分布： 引入随机变量的概念，区分离散型随机变量和连续型随机变量。读者将学习到各种重要的离散分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布；以及连续分布，如均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）和伽马分布等。本书将详细解析这些分布的概率质量函数（PMF）或概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、期望和方差等关键性质。 多维随机变量： 扩展到多维随机变量的讨论，包括联合分布、边缘分布和条件分布。我们将分析随机变量之间的相关性，重点介绍协方差和相关系数，并介绍二维正态分布等重要概念。 大数定律与中心极限定理： 这是概率论中至关重要的理论支柱。本书将详细阐述切比雪夫大数定律、伯努利大数定律以及林德伯格-费勒中心极限定理。读者将理解它们如何揭示大量独立随机变量的平均值趋于期望值的规律，以及它们在近似计算和统计推断中的核心作用。 第二部分：数理统计基础 本部分将基于概率论的成果，介绍统计推断的基本方法，包括参数估计和假设检验。 统计量与抽样分布： 介绍统计量的概念，及其在描述样本特征中的作用。我们将详细介绍样本均值、样本方差等常用统计量，并深入研究它们的抽样分布，特别是当总体服从正态分布时，样本均值和样本方差的分布（如 t 分布、卡方分布、F 分布）。 参数估计： 详细讲解点估计和区间估计的原理和方法。在点估计方面，将介绍矩估计法和最大似然估计法，并讨论估计量的优良性（无偏性、有效性、一致性）。在区间估计方面，将推导各种参数（如均值、方差、比例）的置信区间，并阐述置信水平的含义。 假设检验： 介绍假设检验的基本思想和步骤，包括原假设、备择假设、检验统计量、拒绝域和 P 值的概念。本书将系统介绍各种常见的假设检验方法，如 t 检验、卡方检验、F 检验，并应用于均值、方差、比例的检验。 回归分析初步： 引入线性回归模型，讲解如何通过样本数据拟合直线（或超平面），以描述变量之间的线性关系。本节将涵盖简单线性回归的参数估计、显著性检验和置信区间，以及对模型拟合优度的评估。 第三部分：随机过程基础 本部分将进一步拓展到随时间演变的随机现象，引入随机过程的概念，并介绍几种重要的随机过程模型。 随机过程概述： 定义随机过程，理解其与随机变量的区别。介绍随机过程的分类（如离散时间与连续时间、离散状态与连续状态）和描述方法。 马尔可夫链： 重点介绍离散时间的马尔可夫链，阐述其“无记忆性”的特性。读者将学习到转移概率矩阵、状态空间、稳态分布等概念，并了解马尔可夫链在序列分析、排队论等领域的应用。 泊松过程： 介绍泊松过程，理解其描述独立事件在时间上随机发生的模型。我们将讨论其到达间隔服从指数分布的性质，以及它在通信、可靠性等领域的重要性。 布朗运动： 介绍连续时间的布朗运动（维纳过程），理解其作为一种重要的随机模型，在金融数学、物理学等领域广泛应用。 本书特色： 循序渐进： 从基础概念到复杂理论，逻辑清晰，层层递进，易于读者理解和掌握。 理论与应用并重： 在讲解理论的同时，穿插丰富的例题和实际应用案例，帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。 数学严谨性： 确保数学推导的严谨性，同时辅以清晰的解释，避免过度抽象，力求让读者既懂“是什么”，也懂“为什么”。 丰富的习题： 每章都配有大量不同难度和类型的习题，包括概念题、计算题和应用题，以巩固和检验学习效果。 适用对象： 本书适合作为高等院校理工科、经济管理类等专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供从事相关领域研究和开发的专业人员阅读。学习本书需要具备一定的高等数学基础。 通过对本书的学习，读者将能够建立起扎实的概率统计与随机过程理论基础，为进一步学习更高级的统计方法、机器学习、信号处理、金融工程等相关领域打下坚实的基础。

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说实话，我一开始对信息论这个概念有些望而却步，总觉得它离我的专业领域（虽然是和信息沾边，但更偏向应用层面）有点远，以为会充斥着晦涩难懂的数学符号和复杂的公式。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者在编写时，似乎充分考虑到了读者的背景差异，将原本高深的理论知识，以一种非常接地气的方式呈现出来。我惊喜地发现，书中的很多概念，例如信息熵，并不是纯粹的数学抽象，而是可以用来量化信息的不确定性，这让我立刻联想到了现实生活中的很多场景，比如预测股票涨跌的难度，或者识别一个陌生人的概率。作者还巧妙地将信息论与实际应用场景结合，比如在数据压缩、通信传输的效率提升等方面，让我切实感受到了信息论的价值和力量。阅读过程中，我仿佛在进行一场智力探险，每揭开一层神秘的面纱，都能获得新的启发和认知。这本书的语言风格也非常讨喜，没有丝毫故弄玄虚，而是坦诚直接，就像一位经验丰富的朋友，在分享他最宝贵的知识。

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这本书的出现，简直是给困在信息论迷宫中的我，指明了一条清晰的道路。之前接触过一些信息论的文献，但往往因为缺乏系统性的梳理和深入的讲解，读起来总是断断续续，难以形成完整的知识体系。而这本书，则像一位循循善诱的老师，耐心地引导我一步步深入理解信息论的精髓。作者在结构安排上非常用心，从最基础的信息量概念讲起，逐步深入到各种编码技术、信道模型以及信息论的实际应用。我特别喜欢书中对各种定理和定义的解释，往往会用通俗易懂的语言进行阐释，并辅以大量的图示和例子，这极大地降低了理解的难度。例如，在讲解香农定理的部分，作者通过一个生动的比喻，让我瞬间领悟了信道容量的含义，这种“顿悟”的时刻，是学习过程中最令人欣喜的。而且，书中还探讨了信息论在机器学习、生物信息学等前沿领域的应用，这让我看到了信息论广阔的应用前景，也激发了我继续深入学习的动力。这本书不仅是理论的学习，更是一种思维方式的培养，它教会我如何用信息论的视角去分析和解决问题。

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这本书为我提供了一个全新的视角来审视“信息”这个概念。一直以来，我们都在被海量的信息所包围，但很少去思考信息本身究竟是什么，如何衡量，又如何被有效利用。这本书就像一个引路人，带领我走进信息论的奇妙世界。作者在讲解过程中，用大量生动形象的比喻，将诸如“熵”、“信源编码”、“信道编码”等专业术语变得触手可及。我能清晰地理解，信息熵是如何度量不确定性的，而信源编码又是如何去除冗余以达到压缩信息的目的。书中的逻辑清晰，循序渐进，让我能够轻松地跟上作者的思路，并且在每一个章节结束时，都能有所收获和领悟。我尤其喜欢书中对信息论在实际应用中的讨论，例如在通信系统设计、数据存储、甚至人工智能领域的应用，这些都让我看到了理论知识在现实世界中的巨大潜力。这本书不仅仅是一本教材，更像是一次思维的启蒙，它让我对信息有了更深刻的理解，并为我今后的学习和研究打下了坚实的基础。

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这本书带给我的，不仅仅是知识的增长，更是一种思维模式的重塑。我一直认为，信息论是一个相对独立且难以跨越的学科壁垒，但这本书的出现，让我看到了它与其他众多学科之间千丝万缕的联系。作者在阐述信息论核心概念的同时，并没有局限于孤立地讲解理论，而是将其置于更广阔的科学背景下进行剖析，比如信息论与统计学、概率论、信息科学、甚至心理学之间的交叉点。我尤其印象深刻的是，书中关于“信息”本质的探讨，以及如何量化和度量信息，这让我开始重新审视我们日常接触到的海量信息，并尝试用一种更具批判性和分析性的眼光去解读它们。书中的案例分析也非常精彩，从古老的密码学到现代的互联网通信，都巧妙地融入了信息论的原理，让我深深地叹服于信息论的普适性和强大解释力。这本书不仅是信息论的入门指南，更是一本启发读者进行跨学科思考的优秀读物，它鼓励我们跳出固有框架，以更宏观的视角去理解世界。

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这本书就像一把金钥匙，为我推开了信息论这扇厚重的大门。我一直对信息如何被编码、传输和理解感到好奇，但又苦于找不到合适的入门途径。市面上关于信息论的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么过于浅显，总感觉抓不住核心。直到我翻开这本书，才找到了那种“拨云见日”的感觉。书中将那些抽象的概念，如熵、信道容量、编码理论等等，用非常直观的方式进行了阐述。我尤其欣赏作者在讲解过程中引入的大量生动案例，比如如何通过编码来压缩数据，如何保证信息在有噪声的环境下也能准确传输，这些都让我觉得信息论不再是枯燥的数学公式，而是与我们生活息息相关的实用学问。而且，书中在讲解每一个概念时，都循序渐进，不会突然跳跃，让我能够一步一步地理解并消化。我感觉自己仿佛置身于一个专业的实验室，在经验丰富的导师的带领下，一步步解锁信息世界的奥秘。对于那些对信息科学、通信工程、计算机科学等领域感兴趣，但又想对信息论有一个扎实理解的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它不仅提供了理论基础，更重要的是培养了解决问题的思路和方法，这对于我们日后深入研究和实际应用都至关重要。

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WHEN I SAW "ZT HAD READ IT":)))

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妙法莲华，无上法门。以正心实证，以无差别心得悟。能除一切苦，真实不虚。揭谛揭谛，波罗揭谛，波罗僧揭谛，菩提萨婆诃。

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必须好评啊

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我只对信息论基础这本书作评论，垃圾书，错漏百出，误人子弟