概率论及统计应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:汪忠志

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2005-9

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787810931502

丛书系列:

图书标签:

• 概率论
• 统计学
• 应用统计
• 随机过程
• 数理统计
• 统计推断
• 概率模型
• 数据分析
• 统计方法
• 高等教育

《概率论及统计应用》 本书是一部深入浅出、内容详实的著作，旨在为读者构建坚实的概率论和统计学理论基础，并展示其在各领域的广泛应用。我们力求在严谨的数学推导与生动的实例分析之间找到最佳平衡点，让读者不仅理解“为什么”，更能掌握“如何做”。 核心理论体系： 本书首先系统地阐述了概率论的基石概念。从随机事件、样本空间、概率的定义出发，循序渐进地介绍了条件概率、独立性、全概率公式和贝叶斯定理等核心工具，为理解不确定性奠定坚实基础。我们特别注重概率公理化的严谨性，并辅以直观的图示和案例，帮助读者建立深刻的理解。 接着，本书深入探讨了重要的概率分布。离散分布方面，我们详细解析了二项分布、泊松分布、几何分布等，探讨了它们各自的适用场景和性质。在连续分布领域，正态分布、指数分布、均匀分布等被逐一剖析，着重讲解了它们的概率密度函数、累积分布函数以及重要的统计特性。此外，多维随机变量及其联合分布、边缘分布、条件分布等内容也得到了详尽的介绍，为后续的统计推断打下理论基础。 统计推断的精髓： 掌握了概率论的精髓后，本书自然而然地过渡到统计推断的范畴。我们从描述性统计入手，介绍如何有效地概括和展示数据，包括均值、中位数、方差、标准差等统计量，以及直方图、箱线图等可视化方法。 随后，本书重点讲解了统计推断的两种主要方法：参数估计和假设检验。在参数估计部分，我们详细阐述了矩估计法和最大似然估计法，解释了它们的工作原理、优缺点，并讨论了估计量的性质，如无偏性、有效性和一致性。点估计和区间估计的概念被清晰地界定，并给出了实际计算方法。 在假设检验部分，本书系统地介绍了假设检验的基本步骤和原理，包括原假设、备择假设、检验统计量、显著性水平和P值的概念。我们详细讲解了各种常见的假设检验方法，如t检验、z检验、卡方检验、F检验等，并针对不同的数据类型和研究问题，提供了具体的应用指导。 应用领域的广阔图景： 《概率论及统计应用》并非仅仅停留在理论层面，更强调其在现实世界中的应用价值。本书精选了多个具有代表性的应用领域，深入剖析概率论和统计学如何解决实际问题： 金融与经济学： 讲解如何利用概率模型分析股票价格波动、期权定价、风险管理，以及运用统计方法进行经济预测、市场分析和计量经济学研究。例如，我们会展示如何用马尔可夫链模型模拟资产价格变动，或如何用时间序列分析预测经济指标。 工程与质量控制： 介绍如何运用概率论和统计学进行产品质量的可靠性分析、过程控制（SPC）、抽样检验等，以确保生产过程的稳定性和产品质量的可靠性。例如，讨论如何设定过程能力指数以评估生产过程是否满足质量要求。 医学与生物统计： 阐述如何在临床试验中设计实验、分析数据、评估药物疗效，以及在流行病学研究中进行疾病的风险评估和预测。例如，会介绍如何进行随机对照试验，并用假设检验方法分析治疗效果。 计算机科学与数据挖掘： 探讨概率模型在机器学习算法（如朴素贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型）、数据挖掘、模式识别中的作用，以及如何利用统计方法进行数据预处理、特征选择和模型评估。例如，展示如何用贝叶斯定理进行文本分类。 社会科学与行为研究： 说明如何运用统计方法分析社会调查数据、检验研究假设、理解复杂的社会现象，以及在心理学研究中分析实验结果。例如，介绍如何进行相关性分析和回归分析以探究变量间的关系。 本书的特色与优势： 逻辑严谨，结构清晰： 全书从基础概念到高级应用，层层递进，逻辑清晰，易于读者理解和掌握。 理论与实践并重： 既有扎实的理论推导，又辅以大量贴近实际的案例分析，帮助读者将理论知识转化为解决问题的能力。 语言通俗易懂： 避免使用过于晦涩的术语，力求语言生动、形象，让不同背景的读者都能轻松阅读。 丰富的例题与习题： 每章都配有精心设计的例题和适度的习题，帮助读者巩固所学知识，提升解题技巧。 广泛的适用性： 无论是数学、统计学专业的学生，还是金融、工程、医学、计算机等领域的从业者，本书都能为您提供宝贵的知识和工具。 通过研读《概率论及统计应用》，您将能够以更科学、更理性的视角去认识和改造世界，在日益复杂和充满不确定性的环境中做出更明智的决策。

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这本书，我拿到手的时候，就感受到了它沉甸甸的分量，不仅是纸张的厚度，更是其内容的深度。《概率论及统计应用》带给我的初步印象，是一个能够“武装头脑”的宝库。我特别想深入了解的是书中关于“假设检验”的原理和实践。在科学研究和日常生活决策中，如何科学地判断一个假设是否成立，避免草率地下结论，对我来说至关重要。我期待书中能够清晰地解释“零假设”、“备择假设”、“p值”、“功效”等核心概念，并提供各种场景下的假设检验方法，例如t检验、卡方检验、ANOVA等等。更重要的是，我希望它能教我如何根据实际问题选择合适的检验方法，并正确地解释检验结果，避免常见的误区。如果书中能够加入一些“常见误解”的辟谣章节，那将是对我学习的巨大帮助。它给我的感觉，是一本能够提升“判断力”的著作，让我能够更自信、更科学地面对各种信息和决策。

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读着《概率论及统计应用》的目录和前言，我仿佛置身于一个广阔的知识海洋，但又被精心设计的航线指引着。我最感兴趣的部分是那些关于“因果推断”和“模型选择”的章节。在如今大数据时代，如何从海量数据中抽丝剥茧，找到事物之间真正的联系，而不是被表面上的相关性所迷惑，这是我一直以来想要深入了解的。我期待书中能够详细阐述如何设计实验来验证因果关系，以及在不同场景下，如何选择最适合的统计模型来描述数据，并评估模型的优劣。如果书中能够提供一些图示和流程图，清晰地展示不同模型的适用范围和比较方法，那就更棒了。我希望它能教会我如何在复杂的数据环境中保持清醒的头脑，做出明智的决策。它给我的感觉，是一本能够帮助我“洞察本质”的指南，能够让我更深层次地理解数据背后的故事，而不是停留在表面。

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初次翻阅这本《概率论及统计应用》，我脑海中浮现的并非枯燥的公式推导，而是它蕴藏的无穷可能性。虽然我尚未深入书中的每一个章节，但其编排和导言部分已经让我窥见了作者的匠心独运。我尤其期待那些“统计应用”的部分，想象着那些理论如何在现实世界中大放异彩。是金融市场的风险评估？是医学研究的疗效验证？亦或是市场营销的消费者行为分析？这些具体的应用场景，总是比纯粹的数学证明更能激起我的学习热情。我希望书中不仅能讲解“是什么”，更能深入剖析“为什么”和“怎么用”。例如，在介绍某个统计模型时，如果能穿插一些真实的案例，分析模型建立的逻辑，以及如何在实际数据中寻找其应用的痕迹，那将是多么引人入胜的学习体验！我对这本书的期望，便是它能够成为一座桥梁，连接抽象的概率论知识与我日常生活中接触到的各种现象，让我不再是旁观者，而是能够运用这些工具去理解和解释世界。它给我的第一印象，是一个充满智慧和实践价值的伙伴，而非一本冰冷的教科书。

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《概率论及统计应用》这部作品，在我的书架上占据了一个特别的位置，它的封面设计就透露着一种严谨而又充满活力的气息。我迫不及待想要探索的是书中关于“时间序列分析”和“贝叶斯统计”的部分。这些领域在我看来，具有极大的实用价值，尤其是在预测和不确定性建模方面。我希望书中能够解释如何处理具有时间依赖性的数据，例如股票价格的波动、气候的变化等，并提供一些常用的模型和分析方法。同时，我对贝叶斯统计的“先验知识”和“后验更新”的概念尤其着迷，它似乎能够更好地反映人类的认知过程。我期待书中能够通过生动的例子，说明如何将主观的先验信息融入到统计分析中，以及这种方法在实际问题解决中的优势。它给我的印象，是一本能够帮助我“驾驭未来”的工具书，能够让我更好地应对那些瞬息万变、充满未知的情况。

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这本《概率论及统计应用》给我带来了一种全新的视角，尽管我还没来得及细读，但其呈现出的“方法论”让我眼前一亮。我尤其关注的是书中是如何引导读者思考问题、构建模型的。想象一下，当我们面对一个充满不确定性的现实问题时，这本书是否会教我们如何将问题转化为数学模型？例如，在描述某个概率分布时，是否会先从一个实际的例子出发，引出这个分布的必要性，然后才逐步引入其数学定义？我非常好奇它如何处理“异常值”和“数据偏差”等实际操作中的难点。是会提供一些简洁有效的识别和处理技巧，还是会深入探讨其背后的统计学原理？如果书中能够提供一些“实战演练”的章节，比如模拟一些数据集，让读者跟着书中的步骤去分析，去得出结论，那将是对我学习非常有益的。我希望它不仅仅是知识的灌输，更是一种思维方式的培养，能够让我带着批判性的眼光去审视统计分析的结果，而不是盲目地接受。它给我的感觉，是一个能教会我“思考”的老师，而非一个只会“告知”的机器。

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我觉得对于我是偏难了，浙大的比较好懂

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