概率论与数理统计典型题详解/2004年经济类研究生入学考试典型题详解系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:陈跃

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:32.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111108122

丛书系列:

图书标签:

• 考研数学
• 概率论
• 数理统计
• 研究生入学考试
• 经济类
• 考研
• 典型题详解
• 2004年
• 高等教育
• 数学
• 教材

统计推断：从理论到应用的严谨探究 本书深入探讨统计推断的核心概念与方法，旨在为读者提供坚实的理论基础和丰富的实践指导。我们从描述性统计出发，循序渐进地引入概率论的基础知识，为理解随机现象的规律性奠定基石。随后，重点聚焦于参数估计与假设检验两大统计推断的支柱。 在参数估计部分，我们将详尽解析点估计与区间估计的原理。点估计方面，读者将学习矩估计法和最大似然估计法的推导过程及优缺点，并通过大量实例理解如何选择合适的估计量，以及如何评估其有效性。区间估计将带领读者理解置信区间的概念，掌握不同参数（如均值、比例、方差）的置信区间的构造方法，并深入分析置信水平与样本量对区间长度的影响。 假设检验是统计推断的另一核心内容。本书将系统介绍假设检验的基本步骤，包括原假设与备择假设的设定、检验统计量的选取、拒绝域的确定、以及P值的计算与解读。我们将详细讲解各种常见的假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验和F检验，并涵盖单样本、双样本以及配对样本的检验场景。针对不同类型的假设检验，我们将提供清晰的解题思路和详实的计算过程，帮助读者准确判断样本数据是否支持或拒绝某个统计假设。 除了上述核心内容，本书还将扩展到回归分析与方差分析等更高级的统计建模技术。在线性回归部分，我们将介绍简单线性回归和多元线性回归模型，重点讲解最小二乘法的原理，以及如何解释回归系数、评估模型拟合优度（如R平方）以及进行预测。方差分析将带领读者理解其在比较多个样本均值时的优势，介绍单因素和双因素方差分析的设计与执行，以及如何通过F检验来判断各组均值是否存在显著差异。 本书的特色在于其理论与实践的紧密结合。每一章节都配有精选的典型例题，这些例题不仅涵盖了各个知识点的基本应用，还涉及了实际问题中的复杂情况。例题的解析详尽透彻，步骤清晰，力求让读者理解每一个计算环节背后的逻辑。同时，我们鼓励读者在掌握基本方法后，尝试修改题目条件或进行变式练习，以加深理解并提升解决实际问题的能力。 本书的目标读者包括但不限于统计学专业的本科生、研究生，以及需要运用统计学知识进行数据分析和决策的科研人员、工程师、经济学研究者以及其他领域的专业人士。无论您是为了应对入学考试、提升专业技能，还是为了更好地理解和应用统计方法，本书都将是您宝贵的参考资料。我们将力求语言的准确性和逻辑的严谨性，同时避免不必要的专业术语堆砌，使得统计学的学习过程既富有挑战性，又充满乐趣。

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我记得当时买这本书的时候，是抱着一种“只要买了就能上岸”的迷信心态。毕竟名字里带着“典型题详解”这几个字，听起来就充满了权威性和实战性。可当我真正开始啃这本书时，那种期望值就如同气球被针扎破了一样，迅速瘪了下去。这本书对“详解”这个词的理解，简直是到了令人发指的地步。很多题目，它的“解”无非就是写下最终答案，中间的过程被省略得干干净净，仿佛那些繁琐的推导步骤本身就是一种多余的负担。比如，一个关于大数定律应用的题目，期望的应该是详细阐述定理的应用前提、参数设定，以及每一步的逻辑推理，但这本书给出的，却是一串简洁到令人发指的计算结果，中间夹杂着几个生硬的数学符号堆砌，看得我只能对着空白的草稿纸唉声叹气。这哪里是给研究生入学考试准备的？这更像是给已经参加完考试，正在核对答案的学霸们用的“参考答案”。对于我们这些在知识的泥潭里摸爬滚打的普通人来说，这种“秘籍”非但没有提供任何助力，反而成了压垮我们信心的最后一根稻草，让人感觉自己被出版方无情地戏耍了一番。

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这本书的“典型题”选取标准，也让我百思不得其解。虽然号称是针对经济类研究生的入学考试，但其中包含了不少偏向于纯理论数学，或者说是与经济学应用联系不大的纯概率论题目。比如，花了大篇幅去处理一些高度抽象的随机过程的极限问题，这在我后来的真题回顾中发现，这类题目在当年的考试中几乎没有出现过，或者只以极其简化的形式考察。相比之下，那些与回归分析、时间序列基础概念相关的应用题，却被一带而过，讲解得十分单薄。这让我产生了强烈的“学非所用”的挫败感。备考的资源是宝贵的，时间更是如此，我需要的是能最大化投入产出比的材料。这本书的重点分配明显与实际考试的侧重点存在偏差，它更像是一本涵盖了所有可能性的“百科全书”，而不是一本精准定位了高频考点的“作战地图”。因此，当我用它来做模拟训练时，总觉得在那些真正需要下功夫的地方投入的精力，收效甚微，这种错配感，是阅读体验中最令人沮丧的部分。

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这本书的封面设计简直是一场视觉的灾难，那种陈旧的排版和灰暗的色调，让我不禁怀疑自己是不是穿越回了上个世纪的图书馆。我抱着一丝对知识的渴望，颤颤巍巍地打开了它，希望能从中找到一些能帮我应对那年经济类研究生入学考试的“通关秘籍”。然而，映入眼帘的，是密密麻麻、毫无章法的公式和定理，仿佛一本未经整理的数学手稿被粗暴地印刷出来。更要命的是，很多例题的步骤跳跃得令人发指，仿佛作者默认读者都是那些已经将概率论与数理统计融会贯通的数学天才。我试着跟着一个关于多维正态分布的例题捋了捋思路，结果不到三行我就迷失在了字母和希腊符号的海洋里，感觉自己像是在试图徒手攀登一座由微积分构筑的冰山，每一次尝试都伴随着心寒和挫败感。这本书对于初学者来说，简直是劝退神器，它没有提供任何温和的引导，更像是直接将你扔进了深水区，然后等着看你如何挣扎。如果说阅读体验是一场邂逅，那么我与这本书的相遇，无疑是一场带着巨大失望的“车祸现场”，我甚至怀疑，当年编写这套“典型题详解系列”的初衷，到底是为了帮助考生，还是为了筛选掉那些不够坚韧的灵魂。

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如果说数学书的灵魂在于其逻辑的严谨和推导的清晰，那么这本书的灵魂仿佛是在度假，完全找不到北。我尝试用它来学习数理统计中的假设检验部分，这是一个需要严密逻辑链条支撑的知识点。然而，这本书在讲解卡方检验的步骤时，描述得极其含糊，似乎只是简单地罗列了公式 $X^2 = sum frac{(实际数 - 期望数)^2}{期望数}$，然后就跳到了一个实际案例的计算。它没有深入解释“自由度”的选取依据，没有说明为什么在这种情况下应该选择皮尔逊卡方检验而不是其他检验方法，更没有提及当样本量过小或期望频数过低时，我们需要进行哪些修正或采用何种替代方法。这种教学上的“跳跃”，对于一个渴望系统学习的读者来说，是致命的。它把知识点之间的内在联系完全割裂了，留给读者的只是一堆孤立的、难以消化的符号和结论。阅读这本书的过程，就像是跟着一个语速极快、从不看听众反应的演讲者在听讲座，你只能被动地接收信息，却无法真正地吸收和理解。

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这本书的装帧质量，用“粗制滥造”来形容都算是抬举它了。纸张薄得仿佛一碰就会碎裂，油墨的味道久久不散，即便是放在通风处晾了很久，翻开它时，那股刺鼻的化学气息依然会直冲脑门。更别提那些印刷错误和排版混乱的问题了，简直是随处可见。有时候一个复杂的积分符号的上下标都会印错位，导致我花了好大力气去理解一个本该清晰明了的数学表达式，最后才发现是纸张质量或者印刷环节出了岔子。这种低劣的制作工艺，反映出的不仅仅是成本的节约，更是一种对阅读者基本尊重的缺失。要知道，我们花钱买的不是一本可以随意丢弃的草稿纸，而是希望它能成为我们备考路上可靠的伙伴。一本连最基本的阅读清晰度都无法保证的书，它的内容质量又如何能让人完全信服呢？我甚至怀疑，这些“典型题”是不是只是随便从过去的试卷里抓取了一些，然后草草地用最廉价的方式印制出来，根本没有经过细致的校对和打磨，纯粹是为了赶上那一年的考季热点而仓促上架的产物。

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