简明数学同步练习与检测(上册) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国铁道出版社

作者:铁道部中专数学课程组

出品人:

页数:88

译者:

出版时间:1999-01

价格:8.10

装帧:平装

isbn号码:9787113033552

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 小学数学
• 同步练习
• 上册
• 教材配套
• 练习册
• 检测
• 基础训练
• 课后辅导
• 简明数学

好的，以下是一份关于另一本图书的详细简介，该书与您提到的《简明数学同步练习与检测（上册）》无关。 --- 《高级统计学原理与应用：从理论基础到前沿探索》 内容概述 本书深入探讨了现代统计学理论的基石，并系统地介绍了其在各个领域的实际应用。全书结构严谨，内容涵盖了从概率论基础到高阶推断方法，旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系。 第一部分：概率论与随机变量基础 本部分是理解后续统计推断的基础。我们从经典的概率论公理出发，详细阐述了条件概率、独立性、随机变量的定义及其分布类型。重点解析了离散型和连续型随机变量的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF），并引入了矩、期望、方差等核心概念。 随机过程导论： 探讨了马尔可夫链、泊松过程等基本随机过程模型，为时间序列分析和可靠性工程奠定基础。 大数定律与中心极限定理： 详细分析了这些核心定理的数学证明和实际意义，强调了它们在统计推断中的理论支柱作用。 第二部分：描述性统计与数据可视化 在掌握了随机变量的理论后，本部分转向实际数据的处理和描述。我们介绍了如何有效地收集、清洗和组织数据，并运用恰当的统计量来概括数据的特征。 集中趋势与离散程度度量： 对均值、中位数、众数、标准差、四分位数等指标进行深入比较，探讨了它们在不同分布下的适用性。 高级可视化技术： 除了传统的直方图和箱线图外，本书引入了散点图矩阵、热力图、小提琴图等先进的可视化方法，指导读者如何通过图形准确传达数据背后的故事，尤其关注异常值检测和分布形态的识别。 第三部分：统计推断的核心方法 这是全书的核心部分，详细阐述了如何从样本信息推断总体特征。 参数估计： 深入比较了矩估计法（MOM）和极大似然估计法（MLE）的原理、优缺点及其渐近性质。对一致性、无偏性、有效性等概念进行了严格的数学推导和实例演示。 假设检验的理论框架： 建立完整的假设检验逻辑，包括零假设、备择假设的设定，I型和II型错误的控制，以及功效函数的概念。详细介绍了单样本、双样本t检验、卡方检验、F检验的数学模型和应用条件。 区间估计： 不仅限于简单的置信区间，还涵盖了基于Bootstrap等非参数方法的置信区间的构建，增强了估计的稳健性。 第四部分：线性模型与方差分析 线性回归模型是应用统计学中最常用的工具之一。本部分系统地介绍了多元线性回归的理论基础和诊断方法。 多元线性回归： 从最小二乘法的推导开始，深入讲解了模型假设（高斯-马尔可夫定理）、系数的解释和检验。 模型诊断与修正： 重点讨论了多重共线性、异方差性、自相关性等常见问题，并介绍了VIF、残差图分析、Cooks距离等诊断指标。针对模型不满足假设的情况，提供了岭回归、Lasso回归等正则化方法的应用指南。 方差分析（ANOVA）： 详述了单因素、双因素ANOVA的F检验原理，并将其扩展到重复测量设计和协方差分析（ANCOVA），展示了如何控制协变量以提高检验效率。 第五部分：广义线性模型与非参数方法 认识到许多现实世界的数据（如计数数据、二元响应数据）不符合正态分布假设，本部分转向更广阔的模型领域。 广义线性模型（GLM）： 详细介绍了指数分布族、链接函数和随机性假设在逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）中的应用。重点解析了最大似然估计在GLM框架下的求解过程。 非参数统计： 当数据分布未知或样本量较小时，非参数方法显得尤为重要。本书介绍了符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）、曼-惠特尼U检验等，并探讨了核密度估计（KDE）在分布拟合中的应用。 第六部分：时间序列分析与贝叶斯统计 时间序列分析： 介绍了平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念，并详细讲解了ARIMA模型的建立、参数估计和诊断，包括季节性模型的处理。 贝叶斯统计入门： 提供了贝叶斯推断的现代视角，解释了先验分布、似然函数和后验分布的关系。通过实例对比了贝叶斯方法与频率学派方法的异同，并简要介绍了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的基本思想。 适用对象 本书适合于数学、经济学、工程学、生物统计学以及数据科学等领域的本科高年级学生、研究生，以及需要深入理解统计学理论并将其应用于复杂数据分析的专业人士。阅读本书前，读者应具备微积分和线性代数的基础知识。 特色亮点 理论与实践的完美结合： 每章节均配有大量的理论推导和详细的真实世界案例，强化理解。 基于R语言的实操指导： 重要的模型和检验均提供了配套的R代码示例，方便读者直接上手操作和验证。 深入的数学严谨性： 坚持对核心定理给出清晰的证明，确保读者不仅“知道怎么做”，更“知道为什么”。 本书力求成为一本兼具学术深度和应用广度的统计学参考书，引导读者从数据中提取可靠的洞察力，做出科学的决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我是一个对学习工具的“手感”和“体验”很在意的人。这本书的开本大小适中，方便携带，放在书包里也不会觉得太占地方。装订质量看起来也相当可靠，即使用力翻阅或者频繁使用，内页也不会轻易脱落，这一点对于高强度的学习者来说非常重要。纸张的颜色处理得很柔和，不是那种刺眼的亮白，长时间盯着做题也不会觉得眼睛很累。再说说内容本身，它的选择题和填空题部分，很多陷阱的设置都非常巧妙，不是那种故弄玄虚的难题，而是考察对基本概念掌握是否扎实。做完之后，我感觉自己对那些“似是而非”的选项有了更明确的辨别能力。如果要挑剔的话，我希望后续的练习册能增加一些跨章节的综合大题，帮助我们适应考试中那种需要整合运用多个知识点的复杂场景，让整体的训练体系更加闭合和完整。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受就是“体系化”和“前瞻性”。它不仅仅是针对某个单元的巩固，更像是一份为整个学期学习效果打“补丁”的工具书。它在每一个重要知识节点都设置了“易错点辨析”的小栏目，这些小栏目往往一针见血地指出了同学们最容易犯的错误类型，比如单位换算时的疏忽、正负号的漏写等等，这些看似微小的细节，在考试中却是致命的。通过针对性地处理这些“陷阱”，我的失分率有了显著下降。而且，我注意到它对新课标要求的某些能力，比如数据分析和信息处理这方面的内容也有所侧重，并没有完全停留在传统的计算和证明上，显示出编者对未来考试趋势的把握。这本书的价值在于，它教会你如何“避坑”和如何“高效得分”，而不是单纯的刷题。对于希望在数学上取得稳步提升的同学来说，这是一本值得长期信赖的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在备考中考的学生，我对于这种“同步”性质的教辅材料要求非常高，需要它既能跟上学校的步伐，又能提供超越课本的深度和广度。这本书在这方面做得相当出色。它巧妙地将基础训练与能力提升训练区分开来，让我们可以根据自己的薄弱环节进行针对性训练。比如，在代数部分，我发现它对函数图像的各种变换类型的题目做了非常系统性的归纳和专项训练，这正是我在平时练习中容易失分的地方。做完这部分练习后，我对二次函数图像的平移、翻转等操作的理解深刻了许多，准确率明显提高。至于几何部分，一些需要空间想象力的立体几何题，虽然依然有挑战性，但书中的提示性引导语往往能把我从思维的死胡同里拉出来。总而言之，这本书的实战价值毋庸置疑，它提供的训练量和难度都恰到好处，是提升应试能力的一把利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排逻辑实在是太赞了，简直就是一本“学霸养成秘籍”。它不是那种简单堆砌题目的册子，而是构建了一个清晰的学习路径图。每一章节的开始部分，都会有一个知识点回顾的板块，用提纲挈领的方式把本单元的核心概念迅速串联起来，这对于考前快速复习简直是神器。紧接着的同步练习，难度梯度设计得非常科学，由易到难，让你逐步建立起解题的信心和技巧。我尤其欣赏它对错题的重视，书里留有专门的分析区域，鼓励我们养成记录和反思的习惯，而不是做完就扔。这种注重“过程”而非仅仅“结果”的理念，才是真正提升数学能力的关键。如果说有什么可以改进的地方，也许是配套的解析部分可以更加详尽一些，尤其是那些需要多步推理的复杂题目，哪怕多一两句逻辑过渡的文字说明，对自学者来说都会更有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得简洁明快，一看就知道是面向学生群体的学习资料。拿到手里沉甸甸的，感觉内容很扎实。我特意翻阅了几章，发现它在知识点的梳理上做得非常到位，很多我之前觉得模糊的地方，经过书里的讲解一下子就清晰了。特别是那些例题的选取，既有基础巩固型的，也有稍微需要动脑筋的拔高题，覆盖面很广。做题的时候，我能感受到编者对中学数学教学脉络的深刻理解，很多地方的设置都紧密贴合了课堂进度，感觉就像请了一位经验丰富的老师在旁边指导一样。不过，对于某些特别抽象的概念，如果能再多配一些形象化的图示或者生活中的例子来辅助理解，可能对初学者会更友好一些。整体来说，这本练习册的排版清晰，印刷质量也令人满意，纸张厚实，即使用笔做了很多标记也不会透墨，这是我非常看重的一点。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆