具体描述
本书介绍随机数学的一些基本知识，内容包括概论、数理统计、随机过程三部分，每章附有习题。可作为高等学校工学类、经管类本科专业的教材，也可供教师及工程技术人员、管理决策者参考。
作者简介
目录信息
2 随机变量及其分布
3 多维随机变量及其分布
4 随机变量的数字特征
5 极限定理
6 数理统计的基本概念及样本分布
7 参数估计
8 假设检验
9 方差分析及回归分析
10 随机过程的基本概念
11 马尔可夫链
12 平稳随机过程
习题答案
附表A
……
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
坦白说，我之前对“数理统计”这个词一直有些敬畏，总觉得它和“数学”一样，是属于少数天才的领域。但是，这本书的出现，让我觉得我对数学的认知过于狭隘了。作者在书中展现了一种令人惊叹的洞察力，他能够抓住问题的本质，然后用最清晰、最易懂的方式呈现出来。关于抽样分布的讲解，简直是妙笔生花。作者没有直接抛出那些复杂的公式，而是通过一系列由浅入深的比喻，比如“从一袋糖果中抽取样本，分析样本糖果的甜度来推断整袋糖果的平均甜度”，让我对抽样分布的核心概念有了直观的认识。而且，书中对于中心极限定理的阐释，更是让我惊叹于数学的普遍性和简洁性。它揭示了自然界和数据中存在的深刻规律，让我对数据分析和统计推断有了更深层次的理解。
评分我一直觉得，数学学习中最令人沮丧的莫过于那些“看上去很简单，但就是做不对”的题目。这本书在这方面做得非常出色。作者不仅提供了丰富的练习题，还对一些典型错题进行了深入的剖析，解释了为什么会出错，以及如何避免犯同样的错误。这种“纠错式”的学习方法，对我来说非常有帮助。我印象最深刻的是关于贝叶斯定理的讲解，作者通过一个非常形象的比喻，比如“医生诊断疾病”，清晰地阐述了先验概率、似然函数和后验概率之间的关系。这让我之前一直感到困惑的贝叶斯思想，一下子变得清晰起来。
评分这本书让我对“概率”和“统计”有了全新的认识。我一直以为，概率论只是一门关于“运气”的学问，而统计学则是一门关于“数据”的学问。然而，这本书让我看到了它们之间更深层次的联系。作者在书中，将概率论和数理统计有机地结合起来，展示了概率论如何为统计学提供理论基础，而统计学又如何将概率论的思想应用于实际问题。我尤其欣赏书中关于“假设检验的框架”的讲解，作者通过一个非常清晰的流程，让我理解了如何从一个实际问题出发，如何设定原假设和备择假设，如何选择检验统计量，以及如何根据检验结果做出决策。这让我感觉，我不再是对数据感到迷茫，而是能够用科学的方法去分析和理解数据。
评分我一直觉得，好的数学书不应该仅仅是知识的堆砌，更应该是一种思想的启迪。这本书在这方面做到了。作者在书中并没有拘泥于知识的传授，而是注重培养读者的逻辑思维能力和解决问题的能力。我在阅读关于“方差分析”的部分时，就被作者的思路深深吸引。他没有直接给出复杂的公式，而是通过一个多因素实验的设计，引导我去理解方差分析的核心思想，去思考如何分离不同因素对结果的影响。这让我觉得，我不仅仅是在学习一门课程，更是在学习一种科学的研究方法。
评分这本书我拿到的时候，还抱着一种“又是概率论”的心态，毕竟本科阶段接触过不止一次。然而，当我翻开第一页，便被它独特的叙事方式所吸引。作者并没有一开始就抛出那些抽象的公式和定理，而是从一些生活化的例子入手，比如抛硬币、摸球等等，仿佛一位老朋友在娓娓道来，将枯燥的数学概念变得鲜活起来。这种循序渐进的讲解方式，让我逐渐放下了抵触心理，开始真正地去理解概率论的核心思想。特别是关于条件概率和独立性的部分，作者通过一些巧妙的类比，比如“下雨天你是否会带伞”和“你是否感冒”，清晰地阐述了它们之间的区别与联系，让我之前一些模糊的认知豁然开朗。而且，书中的习题设计也非常有意思，它们不仅仅是简单的计算题，很多都带有一定的逻辑推理和分析，需要你运用书中所学的知识去解决实际问题，这种挑战性正是学习过程中最需要的。读这本书，我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地参与到知识的构建过程中，这种感觉非常棒。
评分这本书的另一个亮点在于，它不仅仅关注“是什么”，更关注“为什么”。作者在讲解每一个公式和定理时，都会追溯其思想的源头，探究其产生的背景和意义。这种“溯源式”的讲解方式，让我感觉自己不再是被动地记忆，而是主动地理解。比如，在讲解大数定律时，作者并没有仅仅给出定理的陈述，而是通过生动的历史故事，讲述了它在统计学发展过程中扮演的重要角色。这让我觉得，学习数学不再是一件枯燥乏味的苦差事，而是一次对人类智慧的探索和致敬。书中的一些讨论性问题，也让我开始思考，如何将这些抽象的数学概念应用到我自己的学习和工作中去。
评分作为一名初学者，我对统计学的认识一直停留在“数据分析”的层面，总觉得它离实际应用很遥远。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者在数理统计部分，将理论知识与实际应用紧密结合，让我看到了统计学在各个领域的巨大价值。特别是关于参数估计和假设检验的讲解，作者通过大量的实例，比如市场调研、医学实验等等，生动地展示了如何利用样本数据来推断总体特征，如何检验科学假设的有效性。书中的一些图表和统计分析方法，也都非常实用，让我能够在读完理论知识后，立即尝试去应用。我印象最深刻的是关于置信区间的部分，作者通过一个生动的例子，解释了为什么我们在做估计时不能给出一个确定的数值，而要给出一个范围，这让我对统计推断的严谨性有了更深的理解。
评分这本书给我的感觉，就像是在和一位经验丰富、循循善诱的老师在交流。作者的语言风格非常亲切，没有那种高高在上的学究气。他善于运用类比和比喻，将那些抽象的数学概念变得生动有趣。我尤其喜欢书中关于“统计推断的逻辑”的讲解，作者通过一些巧妙的提问，引导我去思考统计推断的本质，去理解“估计”和“检验”这两个词背后的深层含义。这让我感觉自己不仅仅是在学习一个学科，更是在培养一种科学思维方式。书中的一些小故事和历史轶事，也为沉闷的数学学习增添了不少趣味。
评分我一直觉得，数学就像一门语言，而这本书的作者无疑是一位极富魅力的语言大师。他能够用最简洁、最精准的词汇来描述最复杂的概念，让我这个非数学专业的读者也能感受到数学的优雅和力量。书中关于随机变量和概率分布的讲解，堪称一绝。作者没有滥用那些晦涩的术语，而是通过生动的图示和直观的解释，将离散型和连续型随机变量的特性描绘得淋漓尽致。尤其是对正态分布的阐述，简直是点睛之笔。他没有仅仅停留在公式的层面，而是深入剖析了正态分布在自然界和统计学中的广泛应用，从人的身高到测量误差，无处不在。这让我意识到，概率论并非只是一堆冷冰冰的数字，而是能够帮助我们理解和描述世界运行规律的强大工具。书中的一些思考题，也极富启发性，它们引导我去探索概率论更深层次的含义，去思考“为什么”和“如何”的答案。
评分这本书的结构设计非常合理，它就像一个精心搭建的阶梯，一步步地引导读者走向知识的高峰。作者在讲解每一个概念时，都会先给出清晰的定义，然后辅以大量的例子，再进行深入的分析。这种“定义-例子-分析”的模式，非常适合我这种习惯性地需要反复巩固才能掌握知识的人。我尤其喜欢书中关于回归分析的部分，作者通过一个非常贴近生活的例子，比如“身高与体重之间的关系”，详细地阐述了线性回归的基本原理和应用。他不仅讲解了如何建立回归模型，还教授了如何解释回归系数的含义，如何评估模型的拟合优度。这些实用的技能，让我感觉自己不仅仅是在学习理论，更是在学习一种解决实际问题的能力。
评分嗯，其实我过了，哈哈
评分本科教材，我读的版本更老，当时还是工程数学方法丛书中的一本。
评分本科教材，我读的版本更老，当时还是工程数学方法丛书中的一本。
评分嗯，其实我过了，哈哈
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