具体描述
这是一本为工程、物理等专业大学低年级学生准备的入门级教材，全书讲述了统计分布、概率密度、抽样分布、均值、方差、曲线拟合等概率论与数理统计中涉及到的基本概念。其特点是内容全面、编排合理，各章之间的衔接较为密切。书中提供的常用统计表也非常有用处。全书用大量的例子详细阐明每一个概念，而省略了不必要的理论证明，例子中的数据大多来自作者的亲身经历及实际的案例。本书与国内常见的统计教学软件联系紧密，最后一章的因子实验也是本书的特色之一。
本书在内容上与国内主要同类中文版教材相对应，适合用于大学概率论与数理统计课程的双语教学，并可提供老师参考手册。
本书主要特点:
·删除了冗余内容，符合国内教学大纲要求。
·第1章和第2章的案例研究，这些案例说明了统计方法对提高产品质量的重要作用。
·指导学生如何区分总体与样本、好的样本与坏的样本以及如何从随机数据中选择样本。
·重写了标准正态分布的内容，现在的正态表包含正的Z值和负的Z值的情况。
·假设检验的例子中同时包括抽样分布图形，展示了临界区域、显著性水平和P值的应用。
·包含曲线拟合的内容，重点讲述相关系数的特征以及如何用最小二乘法拟合曲线。
·部分习题答案。
这是一本为工程、物理等专业大学低年级学生准备的入门级教材。本书讲述了统计分布、概率密度、抽样分布、均值、方差、曲线拟合等概率论与数理统计中涉及到的基本概念。其特点是内容全面、编排合理，各章之间的衔接较为密切，附录中还提供了大量的常用统计表。全书用丰富的例子详细说明每一个概念，而省略了不必要的理论证明，例子中的数据大多来自作者的亲身经历及实际的案例。
本书适合作为大学工程、物理等专业一二年级学生的教材，也适合作为工程技术人员的参考材料。
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
我是一名对教育学和心理学研究有着浓厚兴趣的准研究者。我深知，在这些领域，通过科学的研究方法收集和分析数据，是得出可靠结论的关键。而《概率论与数理统计》这本书，为我提供了这样一种思维框架和实践指导。《概率论与数理统计》这本书，在我看来，最宝贵的价值在于它能够帮助我理解和解释研究中的各种“变异性”和“不确定性”。我一直对“抽样误差”感到困惑，直到我学习了书中关于“抽样分布”的章节。作者通过生动的例子，让我明白了为什么不同样本会产生不同的结果，以及如何通过增大样本量来减小抽样误差。书中关于“统计推断”的内容，对我启发很大。它让我明白，我们不能仅仅根据样本数据来下结论，而是要通过严谨的统计方法，对总体参数进行估计和检验。我特别喜欢书中关于“方差分析”的讲解。在教育研究中，我们常常需要比较不同教学方法、不同干预措施的效果。方差分析提供了一种科学的方法来检验这些组别之间是否存在显著差异。书中对“协方差”和“相关性”的讲解，也让我能够理解和分析变量之间的关系。例如，我可以分析学生的学习时间与考试成绩之间的关系，并判断它们之间的相关程度。我还深入学习了书中关于“统计模型”的内容。作者介绍了多种统计模型，如回归模型、因子分析模型等，并解释了它们在解释复杂现象时的作用。这本书为我提供了理解和分析教育心理学研究数据的坚实基础，我将在我的研究中，不断地运用这些知识，力求得出更严谨、更有说服力的研究成果。
评分我是一名对编程和算法感兴趣的学生，我一直认为数学是计算机科学的基石，而概率论与数理统计则在机器学习、数据挖掘等领域有着广泛的应用。我选择《概率论与数理统计》这本书，是希望能够系统地学习这方面的知识，并将其应用于我的编程实践中。这本书最吸引我的地方在于，它能够将抽象的数学概念转化为可计算的算法和模型。在学习“概率分布”时，我尝试用Python来实现这些分布的生成和采样。例如，我能够利用NumPy库来生成符合泊松分布和指数分布的随机数，并观察它们的分布特性。我对书中关于“蒙特卡洛模拟”的讲解尤为感兴趣。这种方法通过随机抽样来近似计算复杂的概率问题，在计算机科学中有着广泛的应用。我尝试用Python来实现一个简单的蒙特卡洛方法来计算圆周率，并通过增加模拟次数来观察结果的收敛性。我还深入学习了书中关于“贝叶斯统计”的部分。在机器学习领域，贝叶斯方法被广泛应用于分类、回归和模型推断。我尝试用Python来实现一个简单的贝叶斯分类器，并用数据集进行训练和测试。书中关于“最大似然估计”和“最大后验估计”的讲解，也让我能够理解这些模型参数是如何被学习到的。我还在学习中，特别关注了书中关于“随机过程”的内容。随机过程在模拟动态系统、分析排队理论等方面有着重要应用。我将继续探索如何将这些理论知识与编程技术相结合，开发出更复杂的算法和模型。
评分我是一名热爱数据分析的爱好者，常常在工作之余，会尝试用各种方法来理解和解读数据背后的信息。对于“概率论与数理统计”这个书名，我最初的期待是它能提供一套系统性的方法论，帮助我更深入地挖掘数据价值。拿到这本书后，我并没有急于去啃那些理论性的章节，而是先浏览了目录，对整本书的知识体系有了一个大致的了解。我发现，这本书的结构非常完整，从基础的概率论概念，到进阶的统计推断，再到最后的回归分析和时间序列分析，几乎涵盖了统计学的主要分支。我尤其对数理统计的部分非常感兴趣，因为这部分直接关系到我实际工作中对数据的处理和分析。书中的“参数估计”和“假设检验”章节，是我重点攻读的部分。作者在讲解这些概念时，并没有使用过于晦涩的语言，而是通过清晰的图表和实例，将抽象的统计思想具象化。例如，在讲解“点估计”时，书中用到了一个非常有意思的例子，通过有限的样本数据来推断总体的平均身高，并分析了不同估计方法的优劣。这种深入浅出的讲解方式，让我能够快速掌握这些核心概念。当我学习到“区间估计”时，我仿佛看到了一个全新的世界：原来我们不仅仅能够给出一个估计值，更能够给出一个包含真实值的概率区间。这对于理解数据的不确定性，以及做出更可靠的决策非常有帮助。书中的“假设检验”部分，则让我学会了如何利用数据来验证某个假设是否成立。这在市场营销、产品质量控制等领域都有着广泛的应用。我记得书中有一个关于“新药疗效是否优于旧药”的案例，通过严谨的统计检验，得出了具有说服力的结论。这种将数学理论与实际应用紧密结合的方式，让我对这本书的喜爱之情油然而生。这本书不仅仅是一本教科书，更是一本帮助我提升数据分析能力的实战指南。我会在后续的工作中，不断地翻阅和实践书中的方法，我相信它会为我带来更多的惊喜。
评分我是一名对数据可视化和探索性数据分析（EDA）充满热情的初学者。在尝试用图表来讲述数据故事的过程中，我渐渐意识到，缺乏对底层统计原理的理解，会限制我对数据洞察的深度。因此，我选择了《概率论与数理统计》这本书，希望它能帮助我构建坚实的统计基础。《概率论与数理统计》这本书，在我看来，最突出的优点之一就是它将抽象的统计概念与直观的图表完美地结合起来。书中对“概率分布”的讲解，没有仅仅停留在公式层面，而是配以大量的直方图、密度曲线等可视化图示，让我能够直观地理解不同分布的形态和特征。比如，在学习“正态分布”时，书中展示的“钟形曲线”让我立刻明白了其对称性和集中性。对于“抽样分布”的讲解，我尤其印象深刻。作者通过模拟不同样本量的抽样过程，并展示其抽样分布的变化，让我深刻理解了“中心极限定理”在实践中的意义。这些可视化过程，极大地降低了我的学习难度，也让我对统计推断的原理有了更深的体悟。我还在学习中，特别关注了书中关于“描述性统计”的部分，如均值、中位数、标准差、方差等。作者不仅给出了这些统计量的计算方法，还详细解释了它们各自的含义和用途。例如，标准差的物理意义，即衡量数据离散程度的指标，让我对数据的波动性有了更清晰的认识。这本书为我提供了理解和解释数据背后统计规律的工具，也让我看到了将这些理论知识应用到数据可视化和EDA中的巨大潜力。我期待在后续的学习中，能够将书中学习到的统计知识，转化为更具洞察力的图表和更深入的数据分析。
评分我是一名对风险管理和决策分析感兴趣的金融从业者。在金融市场中，不确定性无处不在，而对概率论与数理统计的掌握，是进行风险评估和做出明智决策的关键。我选择了《概率论与数理统计》这本书，希望它能为我提供一套严谨的理论框架和实用的分析工具。《概率论与数理统计》这本书，在我看来，最吸引我的地方在于它能够将复杂的金融现象，通过数学模型进行量化和分析。书中对“期望值”和“方差”的讲解，让我能够理解投资组合的预期收益和风险水平。例如，在学习“方差”时，书中通过对比不同投资产品的波动性，让我明白了为什么在追求高收益的同时，也要承受更高的风险。我对书中关于“条件概率”和“贝叶斯推断”的应用尤其感兴趣。在金融领域，我们常常需要根据新的市场信息来调整我们的预测和决策。比如，在已知某项经济指标发布的情况下，预测股票价格变动的概率。书中通过生动的例子，展示了如何利用贝叶斯定理来更新概率预测，这对于金融风险评估非常有价值。我还深入学习了书中关于“回归分析”的部分，特别是“时间序列回归”在金融预测中的应用。通过对历史数据的回归分析，可以识别影响金融资产价格的因素，并进行未来走势的预测。书中对“假设检验”的讲解，也让我学会了如何科学地验证某些金融假设，比如某个投资策略的有效性。这本书为我提供了一个强大的分析工具箱，让我能够更科学、更理性地理解金融市场的复杂性，并做出更明智的决策。
评分这本书，名为《概率论与数理统计》，在我手中沉甸甸的，带着知识厚重的质感。我是一名普通的工科学生，一直对那些抽象的数学概念感到有些畏惧，尤其是涉及概率和统计的部分。在我看来，这些领域似乎总是笼罩着一层神秘的面纱，让人望而生畏。然而，当我翻开这本书的第一页，一种前所未有的亲切感油然而生。作者并没有一开始就抛出令人眼花缭乱的公式和定理，而是用非常生活化的语言，从最基本的生活现象出发，循序渐进地引导我进入概率的世界。比如，书中用抛硬币、摸球游戏这些简单易懂的例子来解释“随机事件”、“概率”这些概念，让我一下子就明白了它们的含义。我尤其欣赏书中对“条件概率”的讲解，通过一些有趣的场景模拟，比如“某人抽烟的概率”、“某人患肺癌的概率”，让我深刻理解了在已知某些信息的情况下，事件发生的概率是如何变化的。这种从具象到抽象的过渡，极大地降低了我的学习门槛。更让我惊喜的是，书中在讲解每一个新概念时，都会紧接着给出大量的例题，而且这些例题的设计非常巧妙，覆盖了各种不同的应用场景，从日常生活中的小概率事件，到工程实践中的数据分析，应有尽有。通过这些例题，我不仅巩固了所学的知识，更重要的是，我开始感受到概率论在解决实际问题中的强大力量。我一直认为，学习数学的最终目的不是为了记住那些公式，而是为了掌握一种思维方式，一种分析和解决问题的能力。而这本书，恰恰给了我这样的启示。它让我明白，原来我们周围的许多看似随机的现象，背后都隐藏着可以被量化、被分析的规律。这种发现的喜悦，远比完成一道复杂的数学题要来得更深刻。这本书的排版也非常清晰，逻辑结构严谨，每一个章节的知识点都衔接得非常自然，让我能够持续保持学习的动力。我会在接下来的学习中，更加深入地钻研这本书，相信它会成为我认识世界、改造世界的重要工具。
评分作为一名曾经的数学爱好者，我对那些严谨的逻辑和精妙的推导有着天然的亲近感。然而，大学期间的数学学习，有时过于注重形式，而忽略了其背后的思想和应用。《概率论与数理统计》这本书，在我眼中，恰恰填补了这一遗憾。我被这本书吸引，是因为它在保持数学严谨性的同时，更加注重培养读者的数理思维。书中的“概率公理化”的讲解，让我对概率的定义有了更深刻的理解，它不仅仅是事件发生的可能性，更是一个具有严格数学体系的领域。作者在推导各个定理时，思路非常清晰，每一步的逻辑都环环相扣，让人在不知不觉中就领悟了数学的魅力。我尤其喜欢书中的“随机变量”和“概率分布”的章节。作者通过对各种常见概率分布的细致介绍，如二项分布、泊松分布、正态分布等，让我看到了不同随机现象背后的共性规律。特别是对“正态分布”的讲解，它被誉为“上帝的分布”，在自然科学和社会科学中无处不在，理解其性质，对于认识世界有着极其重要的意义。书中对“期望”和“方差”的定义和性质的阐述，也让我体会到了数学工具在量化和描述随机变量特征方面的强大能力。我还会反复研读书中关于“中心极限定理”的部分，这个定理是连接概率论和数理统计的桥梁，它揭示了为什么在许多自然现象中，正态分布会出现得如此普遍。这本书不仅有理论深度，更有实践广度。书中穿插的许多统计应用案例，让我看到了概率论和数理统计在现实世界中的巨大价值，例如在金融风险评估、医学诊断、工程可靠性分析等方面。这种理论与实践的完美结合，让我重新燃起了对数学学习的热情。
评分作为一个喜欢钻研问题根源的人，我对“概率论与数理统计”这类学科的内在逻辑和推导过程有着强烈的求知欲。在我看来，一本好的数学书籍，不仅要给出正确的答案，更要展示解题的思路和方法。这本书《概率论与数理统计》满足了我对这些方面的期待。我从头开始，认真学习了书中的每一个章节，特别是关于“条件期望”和“马尔可夫链”的部分。作者在讲解“条件期望”时，不仅给出了数学定义，更通过一系列的例子，比如在已知某些事件发生的情况下，另一个随机变量的期望值会如何变化，让我对这个概念有了更直观的理解。对我来说，最具有挑战性也是最吸引我的部分，是关于“贝叶斯定理”的讲解。这个定理在统计推断和机器学习领域有着极其重要的地位。作者循序渐进地引导我理解了先验概率、后验概率的概念，以及如何利用新的证据来更新我们的信念。书中的一些案例，比如通过医学检查结果来判断一个人是否患有某种疾病，充分展示了贝叶斯定理的强大应用。我还在学习过程中，特别关注了书中关于“大数定律”和“中心极限定理”的推导过程。这些重要的概率论定理，是数理统计理论的基石。作者在展示这些定理的推导时，没有回避任何细节，而是力求清晰地展示每一步的数学推理，这让我能够深入理解这些定理的精髓。我还喜欢书中的一些“证明题”，这些题目不仅考验了读者对定理的理解，更能够锻炼读者的逻辑思维能力。这本书让我体会到了数学的严谨和力量，我相信它将成为我深入理解统计学和其他相关领域的重要支撑。
评分作为一名对科学研究充满热情的研究生，我深知数据分析和统计推断在科研中的重要性。《概率论与数理统计》这本书，对我而言，不仅仅是一本教材，更是一本能够启发我思考，指导我进行科研实践的宝贵资料。我一直对“统计显著性”和“p值”等概念感到有些困惑，直到我认真研读了这本书中的“假设检验”章节。作者非常细致地解释了假设检验的基本流程，包括设定原假设和备择假设，计算检验统计量，以及如何根据p值来做出判断。书中的案例，比如检验某个实验处理是否对结果有显著影响，让我对这些概念有了清晰的认识。我尤其欣赏书中对“置信区间”的讲解。它不仅仅是一个数值范围，更是对总体参数的估计所包含的不确定性的度量。作者通过图示和解释，让我明白了置信区间的含义：我们对这个包含真实总体参数的概率区间有多大的信心。这本书还深入探讨了“方差分析（ANOVA）”以及“多重比较”等内容。这些技术对于分析实验数据，比较多个处理组之间的差异至关重要。作者在讲解这些内容时，不仅提供了详细的数学推导，还给出了实际应用中的注意事项。我还在学习中，特别关注了书中关于“非参数统计”的内容。在某些情况下，数据可能不符合正态分布等参数模型的假设，这时非参数统计方法就显得尤为重要。这本书对一些常见的非参数检验方法，如Wilcoxon秩和检验等，都做了介绍。这本书为我的科研工作提供了坚实的统计理论基础和实用的分析方法，我将继续深入学习，并将其应用于我的研究项目中。
评分我是一名对统计建模非常感兴趣的在校研究生。在我的研究领域，数据分析是必不可少的环节，而对概率论与数理统计的深入理解，是构建有效统计模型的基础。我选择《概率论与数理统计》这本书，是希望它能提供一个扎实的基础，并引导我走向更高级的统计建模技术。我首先关注的是书中关于“随机向量”和“多维概率分布”的部分。在实际研究中，我们往往需要同时考虑多个变量之间的关系，理解多维概率分布的性质，是进行多元统计分析的前提。作者在这方面做了非常详尽的阐述，从联合概率分布到边缘概率分布，再到条件概率分布，层层递进，逻辑清晰。我对书中关于“协方差矩阵”和“相关系数”的讲解尤为印象深刻。它们能够有效地描述不同随机变量之间的线性关系，对于理解数据的结构至关重要。我还深入学习了书中的“回归分析”章节。无论是简单的线性回归，还是多元线性回归，作者都给出了非常详尽的推导和案例分析。我特别喜欢书中对“模型诊断”的讲解，比如如何检验模型的假设条件，如何评估模型的拟合优度，这些都是在实际建模中至关重要的步骤。书中的“时间序列分析”部分，也让我受益匪浅。理解数据的时序依赖性，是进行时间序列预测的关键。作者介绍了ARIMA模型等经典的时间序列模型，并给出了具体的应用实例。我注意到，书中在讲解每一个模型时，都会详细介绍模型的原理、构建步骤以及参数估计方法，这对于我独立完成统计建模非常有帮助。这本书为我打下了坚实的数理基础，并且提供了一些重要的统计建模思路，我将在我的后续研究中，不断地运用和拓展这些知识。
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