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出版者:复旦大学出版社

作者:郑明

出品人:

页数:266

译者:

出版时间:2012-5

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787309048360

丛书系列:复旦博学·数学系列

图书标签:

• 数学
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《概率论与数理统计》是一本为学习概率论和数理统计的读者精心编撰的教材。本书力求在理论严谨与实际应用之间取得平衡，旨在帮助读者建立扎实的概率论基础，并理解数理统计的核心概念和方法。 全书共分为两个主要部分：概率论和数理统计。 第一部分：概率论 本部分首先从概率的基本概念入手，介绍样本空间、事件及其运算，并深入阐述概率的公理化定义。在此基础上，我们将详细讲解条件概率和独立性，这是理解随机现象及其相互关系的关键。通过大量的实例，读者可以清晰地认识到事件之间的联系如何影响它们发生的可能性。 接着，本书将重点介绍随机变量及其分布。我们会区分离散型随机变量和连续型随机变量，并详细介绍它们各自的重要分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布等。正态分布作为概率论中的“皇冠”，其性质和在自然及社会科学中的广泛应用将得到深入探讨。对于多维随机变量，我们也会介绍联合分布、边缘分布以及随机变量的独立性，并详细阐述协方差和相关系数的概念，以量化变量之间的线性关系。 为了更深入地理解随机变量的性质，本书还会介绍期望、方差以及更高阶矩的概念。这些统计量是描述随机变量集中趋势和离散程度的重要工具。此外，我们将探讨重要的概率不等式，如切比雪夫不等式，它们为我们理解随机变量的取值范围提供了理论依据。 最后，在概率论部分，我们将引入中心极限定理。这一理论的强大之处在于，它揭示了大量独立同分布的随机变量之和（或平均值）的分布趋近于正态分布，无论原始分布是什么。我们将详细阐述中心极限定理的不同形式及其意义，这为后续数理统计中许多统计推断方法的建立奠定了基础。 第二部分：数理统计 数理统计部分将概率论的理论成果应用于实际数据的分析。我们首先定义总体和样本的概念，并介绍抽样分布。样本统计量是根据样本数据计算出来的量，它们是对总体未知参数的估计。我们将详细介绍一些常用的样本统计量，如样本均值、样本方差等，并分析它们的分布特性，特别是与总体的参数之间的关系。 随后，本书将深入讲解参数估计。我们会区分点估计和区间估计。对于点估计，我们将介绍矩估计法和最大似然估计法，并讨论估计量的优良性标准，如无偏性、有效性和一致性。对于区间估计，我们将重点讲解置信区间的概念和构造方法，这能帮助我们量化估计的精度，了解总体参数落入某个区间的概率。我们将以均值、方差和比例为例，详细讲解如何计算和解释置信区间。 接着，我们将转向假设检验。这是数理统计中用于判断关于总体参数的某个论断是否成立的重要方法。我们将介绍假设检验的基本思想、步骤，包括原假设和备择假设的设定、检验统计量的选择、拒绝域的确定以及P值的概念。我们将通过大量实例，如t检验、卡方检验和F检验，来演示如何对均值、方差和比例等参数进行假设检验。 本书还将介绍回归分析。回归分析是研究变量之间线性关系的有力工具。我们将从简单线性回归开始，介绍回归模型、回归系数的估计和检验，以及拟合优度检验。在此基础上，我们会拓展到多元线性回归，讨论多个自变量如何共同影响因变量，以及如何进行模型诊断和选择。 最后，本书将触及一些更高级的主题，例如方差分析（ANOVA），它用于比较多个组的均值是否存在显著差异。我们也将简要介绍非参数统计的基本思想，当数据不满足某些参数分布的假设时，非参数方法可以提供有效的统计推断工具。 本书在编写过程中，注重理论与实践的结合。每个概念的引入都会伴随清晰的定义、详细的解释和恰当的例证。为了帮助读者巩固所学知识，每章都配有适量的习题，其中包含概念理解题和计算应用题。 《概率论与数理统计》旨在为读者提供一个全面而深入的学习体验，使其能够理解数据背后的概率规律，并能够运用统计方法解决实际问题。无论是数学、统计学专业的学生，还是需要运用统计工具的工程、经济、管理、生命科学等领域的从业者，本书都将是他们学习和工作中的有益参考。

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http://homepage.fudan.edu.cn/jgying/files/2012/02/Errata2.pdf 这本书的勘误。 PS.其实这本书写的好不好完全取决于上课的老师讲的怎么样，另外这本书不太适合自学。  

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http://homepage.fudan.edu.cn/jgying/files/2012/02/Errata2.pdf 这本书的勘误。 PS.其实这本书写的好不好完全取决于上课的老师讲的怎么样，另外这本书不太适合自学。  

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我学的就是这本书，还是老师为我们选的书，真不理解这里面的原因。老师是一口安徽口音，很年轻，根本就讲不明白这本书，我们也根本看不明白这本书，至今书里的各种符号仍让我头晕。当时，为了搞懂书里的定理证明，我在图书馆翻了很多本其他统计书，补充了大量内容。总之一句话...

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http://homepage.fudan.edu.cn/jgying/files/2012/02/Errata2.pdf 这本书的勘误。 PS.其实这本书写的好不好完全取决于上课的老师讲的怎么样，另外这本书不太适合自学。  

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http://homepage.fudan.edu.cn/jgying/files/2012/02/Errata2.pdf 这本书的勘误。 PS.其实这本书写的好不好完全取决于上课的老师讲的怎么样，另外这本书不太适合自学。  

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翻阅此书的过程中，我发现它在案例和习题的设计上独具匠心，这一点对于实践型学习者来说至关重要。书中所选取的应用场景覆盖面广，从金融分析到工程质量控制，都给出了贴近实际的例子。更难能可贵的是，习题的难度梯度设置得非常合理，从基础的计算和证明，到需要综合运用多个知识点的高级分析题，层次分明。更别提那些带有详细解题步骤的范例了，它们不仅仅是答案的展示，更像是手把手的辅导，指明了解决复杂问题的思考方向。我感觉自己不是在做题，而是在参与一场与作者的思维对话，不断地修正和完善自己的解题策略。这些丰富的实践素材，极大地巩固了书本上的抽象理论。

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从使用的便捷性来看，这本书的索引和目录设计体现了极高的专业素养。查找特定定理或公式时，目录的层级划分逻辑清晰，几乎不需要花费额外的时间去搜寻。更值得称赞的是，书后附带的符号说明和术语表简直是救星，对于那些经常与不同符号系统打交道的读者来说，这是一个极大的便利。我曾试着将这本书作为参考工具书，去验证其他领域学习中遇到的统计概念，结果发现它的解释往往是最为精准和权威的。总而言之，无论是作为系统学习的教材，还是作为日常工作的案头参考，它的可靠性和易用性都达到了令人信服的水平，绝对是统计学习者书架上不可或缺的一本“压舱石”。

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这本书的装帧设计真是令人眼前一亮，封面的配色和字体选择都透露出一种沉稳而又不失现代感的学术气息。拿到手里就能感受到纸张的质感，书页的厚度适中，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。这对于我们这些需要经常查阅和深入研读的读者来说，无疑是一个巨大的加分项。作者在排版上也非常用心，图表的清晰度和公式的规范性都达到了专业水准，使得复杂的数学推导过程能够一目了然，大大提升了学习效率。细节之处见真章，看得出出版社在制作这本书时投入了极大的精力，这绝不是一本敷衍了事的教材，而是一部值得珍藏的工具书。它不仅仅是知识的载体，更是一种阅读体验的享受，让人愿意一次又一次地翻开它，沉浸在知识的海洋中。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏作者在理论阐述时所展现出的那种由浅入深、逻辑严密的叙事风格。它不像某些著作那样上来就堆砌晦涩难懂的定义和定理，而是非常耐心地从最基本的概念开始构建知识体系。初学者可能一开始会觉得有些吃力，但只要跟随作者的思路一步步深入，就会发现每一个看似跳跃的结论背后，都隐藏着严谨而优雅的推导路径。特别是对于一些经典统计学模型的建立过程，作者的处理方式非常巧妙，既保证了数学上的严谨性，又兼顾了读者的直观理解。这种对知识点循序渐进的引导，极大地帮助我克服了初学阶段的畏难情绪，真正体会到了数学逻辑的魅力所在。这种教学相长的写作态度，让人感觉作者不只是在传授知识，更是在培养读者的独立思考能力。

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这本书的广博性令人叹服，它似乎囊括了数理统计领域几乎所有的核心内容，但却丝毫没有显得臃肿或冗余。作者对不同流派和方法的介绍持有一种客观而包容的态度，比如在处理似然估计与贝叶斯方法时，都能清晰地阐述各自的优势和适用范围，而不是偏袒某一方。这种平衡的视角，让读者能够建立起一个更为全面和成熟的统计学世界观。很多教材会为了追求简洁而删减一些重要的历史背景或前沿发展，但这本书似乎没有做这样的取舍，它在扎实讲授传统内容的同时，也适当地引入了现代统计思想的苗头，为读者后续向更深层次研究迈进打下了坚实的基础。它就像一座知识的宝库，每一次挖掘都能有新的发现。

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超烂的本科教材＝ ＝讲假设检验和显著性检验的时候都应该把fisher和pearson俩斗争的历史拿出来讲一讲！混在一起讲又不阐明区别，到最后比较笨的学生（比如我）是要搞混的！会把俩老人家气的从坟墓里跳出来的！

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莫得答案学个屁(҂⌣̀_⌣́)为什么没有零星????这本书快给我恶心坏了????

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这本书本质上是习题集

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超烂的本科教材＝ ＝讲假设检验和显著性检验的时候都应该把fisher和pearson俩斗争的历史拿出来讲一讲！混在一起讲又不阐明区别，到最后比较笨的学生（比如我）是要搞混的！会把俩老人家气的从坟墓里跳出来的！