具体描述
《概率论与数理统计》(修订本)是原教育部委托中国人民大学经济信息管理系赵树源教授主编的高等学校文科教材《经济应用数学基础》的第三册。它介绍了初等概率论的基本知识及数理统计的一些方法，同时还对马尔可夫链作了简单介绍。
作者简介
目录信息
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
对于统计推断的这部分内容，这本书的处理让我印象深刻，因为它不仅仅是理论的堆砌，更多的是一种逻辑的梳理和方法的传授。我过去对“统计推断”这个词感到有些畏惧，总觉得它离我的生活很远，充满了复杂的统计模型和难以理解的假设。但这本书通过一系列精心设计的例子，让我逐渐认识到统计推断在解决实际问题中的重要性。例如，它在讲解“参数估计”时，不仅仅是提供了几种估计方法，更重要的是解释了这些方法背后的思想，以及如何评估估计量的优劣。它详细介绍了矩估计和最大似然估计，并且通过实例说明了它们各自的适用情况。当我学习到“区间估计”时，这本书更是让我对不确定性有了更深的理解，它说明了我们无法给出精确的估计值，但可以给出一个包含真值的概率范围，这比单纯的点估计更有意义。而“假设检验”部分，更是将统计推断的应用推向了一个新的高度，它展示了如何利用样本数据来判断一个关于总体的假设是否成立。从零假设到备择假设，从显著性水平到p值，这本书都进行了细致的讲解，并且用大量的例子来说明如何进行假设检验的步骤和结果解读。这让我觉得，统计推断不再是抽象的数学游戏，而是解决实际问题的一种强大工具。
评分这本书在处理“大数定律”和“中心极限定理”这两个核心概念时，用了非常细腻和多角度的方式。我记得过去对这两个定理的理解，仅仅停留在它们表面的陈述，比如“大量重复试验下，平均值趋于期望值”或者“大量独立同分布随机变量的和的分布近似于正态分布”。然而，这本书通过生动的类比和深入浅出的解释，让我真正理解了这两个定理的深刻内涵和重要意义。对于“大数定律”，它不仅仅是陈述了弱大数定律和强大数定律的区别，更重要的是通过抛硬币的例子，形象地说明了随着抛掷次数的增加，正面朝上的频率会越来越接近理论概率。它还联系到了现实中的很多应用，比如保险业的风险评估，正是因为有了大数定律，保险公司才能相对准确地预测损失。而对于“中心极限定理”，这本书更是花了大量的篇幅来阐释它的普适性和强大之处。它解释了为什么在自然界和许多实际问题中，正态分布如此普遍，正是因为许多事物都是由大量独立但微小的因素共同作用的结果，而这些因素的累积效应往往会遵循中心极限定律。书中还通过图示的方式，直观地展示了不同分布在中心极限定理作用下，其和的分布如何逐渐趋向于正态分布。这让我深刻体会到，即使初始分布千差万别，只要样本量足够大，它们的叠加效应就会呈现出一种惊人的规律性。
评分这本书在讲解概率论的微积分部分时，处理得非常巧妙。我一直以来对微积分就有些头疼，总觉得它抽象难懂。但这本书并没有直接抛出那些复杂的积分和导数公式，而是先从直观的图像和实际的例子入手，比如计算曲线下面积来理解定积分，或者通过瞬时变化率来理解导数。它将概率密度函数与面积联系起来，让我一下子就理解了连续型随机变量的概率是如何计算的。对于期望和方差的计算，它也给出了非常清晰的推导过程，并且通过一些例子说明了它们在描述随机变量分布特征方面的重要性。让我印象深刻的是，书中对“协方差”和“相关系数”的讲解，它解释了这两个概念如何衡量两个随机变量之间的线性关系，并用图示的方式直观地展示了不同程度的正相关、负相关和无相关。这对于理解多变量随机过程非常有帮助。此外，它还介绍了“条件概率”和“全概率公式”以及“贝叶斯公式”，这些都是概率论中非常重要的工具，用来处理那些不确定的信息更新和推理。这本书的数学推导严谨又不失易懂，让我在掌握理论的同时，也能感受到数学的严谨美。
评分这本书对“回归分析”的阐述，让我深深着迷，也让我看到了统计学在预测和建模方面的强大能力。在阅读之前，我总觉得“回归”就是画一条线来拟合数据点，但这本书则让我明白，回归分析是一个系统性的过程，它不仅仅是寻找最佳拟合线，更是要理解变量之间的关系，并利用这种关系进行预测。它从最简单的“一元线性回归”开始，详细讲解了如何建立回归方程，如何估计回归系数，以及如何评估模型的拟合优度。它解释了最小二乘法的原理，并且通过直观的图示，让我理解了如何找到那条“最”好的回归线。让我印象深刻的是，它还讲解了如何进行回归系数的假设检验，以判断自变量对因变量的影响是否显著。随后，这本书还拓展到了“多元线性回归”，解释了如何在模型中引入多个自变量，以及如何处理变量之间的共线性问题。它还介绍了一些常用的回归诊断方法，比如残差分析，帮助我们检查模型的假设是否满足。书中大量的实际案例，比如预测房价、销售额、考试成绩等，都让我看到了回归分析在经济学、社会学、工程学等领域的广泛应用。这本书让我觉得，统计学不仅仅是关于描述和推断，更是关于揭示事物之间的内在联系，并利用这种联系来解决实际问题。
评分这本书在处理“时间序列分析”的部分，虽然篇幅不算特别长，但却让我窥见了数据背后隐藏的时间规律，以及如何利用这些规律进行预测。在此之前，我对“时间序列”的理解可能仅仅停留在一些随时间变化的图表，但这本书让我明白，时间序列数据不仅仅是一串数字，它本身就蕴含着丰富的动态信息，包括趋势、季节性、周期性以及随机波动。它从时间序列的构成成分入手，详细解释了如何分解一个时间序列，以便更好地理解其变化规律。对于“趋势”部分，它介绍了线性趋势和非线性趋势的识别和拟合方法。对于“季节性”部分，它解释了如何识别和度量季节性变化，并且介绍了常用的季节性模型。更令我着迷的是，它还介绍了“平稳性”的概念，以及一些常见的平稳化方法，这对于后续的建模至关重要。书中还简要提及了一些经典的时间序列模型，比如ARMA模型和ARIMA模型，并解释了它们是如何捕捉时间序列的自相关性的。虽然这本书没有深入到非常复杂的模型，但它为我建立了一个初步的框架，让我认识到时间序列分析可以用来预测未来的股票价格、天气变化、经济指标等。它让我明白，通过对历史数据的深入分析，我们能够更好地理解过去，并对未来做出更明智的预测。
评分这本《概率论与数理统计》就像一位和蔼可亲的老师，它没有用那些晦涩难懂的术语来吓唬我，也没有上来就扔给我一大堆公式让我不知所措。相反，它以一种非常生活化的方式，将概率论中的概念娓娓道来。我记得刚开始接触这本书的时候，我对“概率”这个词总是有点模糊，感觉它就是一种可能性，但到底是怎么衡量的，我却说不清楚。这本书则从抛硬币、摸球这些最基础的例子入手，一步步引导我理解“样本空间”、“事件”、“概率”这些基本概念。它解释了什么是古典概型，什么是几何概型，还讲到了各种不同的概率分布，比如二项分布、泊松分布、正态分布等等。让我印象深刻的是，它在讲解这些分布的时候，并没有仅仅列出它们的公式和性质，而是结合了大量的实际应用场景。比如，它会告诉你，为什么在很多自然现象中会经常出现正态分布，比如人们的身高、考试成绩等等。它还用生动的例子解释了“大数定律”和“中心极限定理”这两个在概率论中至关重要的定理，让我深刻体会到，即使是随机事件，在大量重复发生后也会呈现出规律性。这本书的语言风格非常平实，没有过多的学术腔调，读起来一点都不费力，就像在和一位朋友聊天，他耐心地解答你心中的疑惑。每讲完一个概念，它都会给出一些思考题或者小练习，让我能够及时巩固所学，加深理解。总的来说，这本书为我打开了概率论世界的大门，让我觉得学习数学不再是枯燥乏味的，而是充满乐趣和启发的。
评分坦白说，在翻开这本书之前，我对“数理统计”这个概念只有一个模糊的印象，认为它就是统计学里面一些复杂的计算。然而，这本《概率论与数理统计》彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是关于数据的收集和整理，更是关于如何从数据中提取有价值的信息，并对未知世界做出合理的推断。书中对“抽样”的讲解让我茅塞顿开，原来我们不可能对所有个体进行调查，但通过科学的抽样方法，我们可以以很高的精度推断出整体的特征。它详细介绍了各种抽样方式，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析了它们各自的优缺点和适用场景。更令我着迷的是，这本书深入浅出地讲解了“参数估计”和“假设检验”这两个数理统计的核心内容。在参数估计部分，它不仅介绍了点估计，还详细讲解了区间估计，让我明白了为什么我们不能只给出一个估计值，而是需要一个范围来表示我们对参数的信心。而假设检验部分，则让我看到了统计学在科学研究和实际决策中的强大力量，如何通过数据来判断一个猜想是否成立。书中大量的案例分析，比如市场调研、医学实验、质量控制等，都让我看到了数理统计的实际应用价值，也激发了我进一步学习的兴趣。这本书就像一个向导，带领我穿越统计学的迷宫，让我不再畏惧那些看似复杂的公式，而是能够理解它们背后的逻辑和意义。
评分这本书对于“随机变量”和“概率分布”的讲解，可以说是循序渐进，层层递进，让我这个初学者也能逐步建立起清晰的认识。一开始，它并没有直接抛出“随机变量”这个概念，而是从“试验”和“结果”的概念入手，逐步引导我理解什么是“随机现象”，以及如何量化随机现象的结果。它区分了离散型随机变量和连续型随机变量，并且用非常贴切的例子来说明。比如，抛掷骰子得到的点数就是一个离散型随机变量，而一个人的身高则是一个连续型随机变量。在讲解离散型随机变量的概率分布时，它详细介绍了概率质量函数（PMF），并且用表格的形式直观地展示了各种离散分布，如伯努利分布、二项分布、几何分布、泊松分布等。每一种分布，它都给出了明确的定义，计算期望和方差的方法，以及重要的应用场景。这让我能够清晰地知道，在什么情况下应该使用哪种分布。对于连续型随机变量，它引入了概率密度函数（PDF）的概念，并且解释了如何通过积分来计算概率。它详细讲解了几种重要的连续型分布，如均匀分布、指数分布和正态分布，并强调了正态分布在统计学中的核心地位。总的来说，这本书在概念的引入和解释上，都做到了逻辑严密，通俗易懂，让我对随机变量和概率分布有了扎实的理解。
评分这本《概率论与数理统计》在讲解“抽样分布”时，真的让我耳目一新。过去我对“抽样”的概念有点模糊，总觉得是从总体里面随便挑一些数据出来，但这本书却让我明白，抽样是有科学方法的，而抽样出来的结果也会有其自身的分布规律，这就是“抽样分布”。它详细解释了为什么我们要研究抽样分布，以及它在统计推断中的关键作用。书中以样本均值的抽样分布为例，生动地阐释了中心极限定理在抽样分布中的应用。它告诉我们，即使总体分布不是正态的，只要样本量足够大，样本均值的抽样分布也会近似于正态分布，这为我们进行参数估计和假设检验提供了理论依据。它还介绍了其他重要的抽样分布，比如t分布、卡方分布和F分布，并且解释了它们是如何由正态分布推导出来的，以及在不同的统计推断问题中如何应用。例如，它解释了在样本量较小且总体标准差未知的情况下，为什么使用t分布而不是正态分布进行均值估计。这本书在讲解这些抽样分布时，不仅给出了它们的数学定义和性质，更重要的是通过大量的图示和实例，让我能够直观地理解它们的形状和特点，以及它们在实际问题中的应用。这让我觉得，抽样分布不再是枯燥的数学概念，而是连接样本与总体的桥梁。
评分《概率论与数理统计》在讲解“方差分析”（ANOVA）这一块，可以说处理得非常到位，也让我领略到了统计学在比较多组数据时的强大之处。在此之前，我可能只知道两组数据比较时可以使用t检验，但当需要比较三组或更多组数据的均值是否存在显著差异时，就显得有些力不从心了。这本书的方差分析章节，就像为我打开了一个新的世界。它首先解释了方差分析的基本思想，即通过比较组间方差和组内方差来判断各组均值是否存在显著差异。它详细介绍了单因素方差分析的原理和步骤，包括如何计算平方和、自由度和均方，以及如何构建F检验统计量，并对结果进行解释。让我印象深刻的是，书中通过一个农业实验的例子，说明了如何用方差分析来比较不同肥料对作物产量的影响，这使得抽象的理论变得非常具体和易于理解。此外，这本书还触及到了双因素方差分析，解释了如何同时考虑两个因素对响应变量的影响，以及如何分析因素之间的交互作用。它还简要介绍了多重比较的方法，比如Tukey检验，用来确定具体是哪些组之间的均值存在显著差异。总的来说，方差分析这部分的讲解，不仅让我掌握了一种新的统计方法，更重要的是让我看到了统计学在科学研究和数据分析中，如何有效地处理和解释多组数据之间的关系。
评分......再不想看
评分一直没学明白，到了大三上统计学才明白什么叫假设检验，什么叫置信区间。。。
评分书是好书，但是考试成绩低下，呜呜！
评分这实在是太难了……
评分书编的挺渣的，亏我学那么认真到头来什么都不考
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有