具体描述
《概率论与数理统计》是根据高等工业学校“概率论与数理统计课程教学基本要求”并参考“全国工学、经济学硕士研究生入学考试大纲”中关于“概率论与数理统计初步”的要求编写而成的。全书分八章，前五章介绍概率论的基本内容，后三章介绍数理统计基本概念和数理统计的两大基本问题（参数估计与假设检验）。《概率论与数理统计》叙述详细，例题丰富，选材适当，各节附有习题，每章有小结和复习题，书末附有习题答案。《概率论与数理统计》可供48～54学时的课程教学使用，也可作为工程技术人员培训或自学参考书。
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读后感
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用户评价
这本书的优点实在太多，我很难在一两句话中概括。但如果一定要挑一个最让我印象深刻的点，那就是作者在讲解过程中所展现出的“全局观”。他不仅仅是教你某个公式或者定理，而是让你理解这个公式或定理在整个概率统计知识体系中所处的位置，以及它与其他概念之间的联系。例如，在讲解参数估计时，作者会将矩估计、最大似然估计等方法放在一起进行比较，分析它们的优缺点以及适用场景，这让我能够更全面地理解参数估计的各种途径。这种“站在制高点”的讲解方式，使得学习过程非常有条理，不会让人感到迷失。书中的图表也运用得非常恰当，它们不仅是简单的插图，更是帮助理解复杂概念的有力工具。比如，在讲解概率分布函数时，书中提供的图形能够清晰地展示不同分布的形状和特征，这比单纯的数学公式更能帮助我直观地理解。另外，作者在选择例子时也十分用心，很多例子都来源于实际生活或科学研究，这让学习过程充满了趣味性和现实意义。我记得在学习假设检验的P值时，作者就用了一个非常形象的例子来解释P值的含义，让我一下子就明白了“拒绝原假设”的条件。总而言之，这本书的每一个细节都透露出作者的用心和专业，是一本真正能够帮助读者深入理解概率统计的优秀著作。
评分拿到《概率论与数理统计》这本书，我本来是抱着一种“先睹为快”的心态，想着大概了解一下内容，然后去翻阅我真正需要的参考书。然而，我完全低估了它的吸引力。这本书最让我惊艳的地方在于其逻辑的严谨性和结构的完整性。作者在构建知识体系时，考虑得非常周全，从最基本的概率公理出发，然后逐步引入随机变量、概率分布、期望、方差等概念，再到多维随机变量、参数估计、假设检验等更高级的主题，整个过程衔一脉相承，浑然一体。每一个章节的讲解都建立在前一章节的基础上，并且为后续内容的展开做了充分的铺垫，这使得读者在学习过程中能够建立起一个清晰的知识框架，而不是零散地记忆各个孤立的知识点。我尤其欣赏作者在处理一些复杂证明时的处理方式，他并非简单地给出证明过程，而是会先分析证明的关键思路，拆解证明的难点，然后再给出详细的推导步骤。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教学理念，让我不仅仅学会了记住结论，更重要的是理解了结论是如何得出的，以及其背后的逻辑推理过程。在数理统计的部分，作者对统计模型构建和检验的讲解也十分到位，从简单线性回归到多元线性回归，再到时间序列分析，每一个模型都进行了清晰的阐述，并给出了相应的应用案例。这让我对如何运用统计方法来分析和解释数据有了更深刻的认识。这本书的语言风格也非常专业而又易懂，没有过多的华丽辞藻，而是用精准的数学语言来描述概念，但同时又注意解释清楚每一个数学符号和表达式的含义，确保读者不会因为语言障碍而影响学习。
评分这本书带给我的最大惊喜，在于它不仅仅是一本关于“计算”的书，更是一本关于“理解”的书。《概率论与数理统计》的作者在内容编排上，极其注重概念的引入和解释，而不是仅仅罗列公式。比如，在讲解“协方差”时，作者没有直接给出公式，而是先从“两个变量之间是否存在线性关系”这个问题出发，然后引出协方差的概念，并解释了协方差的正负和大小所代表的意义。这种“情境式”的教学方式，让我更容易理解数学概念的背后含义，而不是死记硬背。在数理统计的部分，作者对于“统计模型”的构建和应用讲解得尤为到位。他详细介绍了如何根据实际问题选择合适的统计模型，以及如何利用样本数据来估计模型的参数，并对模型的拟合优度进行检验。我特别欣赏作者在讲解“线性回归”时，他不仅给出了最小二乘法的推导过程，还详细解释了回归系数的含义，以及如何解释回归方程。此外，书中还包含了一些篇幅讨论统计方法的局限性和适用条件，这让我对统计学有了更全面的认识，避免了盲目套用。总之，这本书不仅传授了扎实的概率统计知识，更重要的是培养了我用数学的眼光去分析和解决问题的能力。
评分我必须说，《概率论与数理统计》这本书完全颠覆了我之前对统计学枯燥乏味的印象。作者的写作风格极其富有启发性，他不是简单地将理论知识堆砌，而是以一种非常“对话”的方式引导读者思考。在讲述某些关键概念时，作者会提出一些引人入胜的问题，然后逐步引导我们去寻找答案，这个过程就像是在和我一起探索问题，而不是单方面灌输知识。例如，在讲解“统计量”这个概念时，作者没有直接给出定义，而是先提出了一个问题：如果我们想从一个未知总体的样本中估计出总体的均值，我们应该如何利用这些样本数据呢？通过这样的引导，我自然而然地就理解了统计量的作用——它是样本的函数，用于推断总体的未知参数。书中的数学推导也非常严谨，但同时又照顾到了不同基础的读者。对于一些比较复杂的证明，作者会给出详尽的步骤，并对每一步的逻辑进行解释，确保读者能够理解其推理过程。同时，书中也包含了一些篇幅讲解一些定理的直观含义和应用，这使得理论学习不再是孤立的，而是与实际应用紧密结合。我尤其喜欢书中关于“随机过程”的章节，作者用生动的例子来解释马尔可夫链的性质，让我对这个看似抽象的概念有了更深入的理解。总之，这本书不仅传授了知识，更重要的是培养了我的逻辑思维能力和解决问题的能力。
评分这本书简直让我欲罢不能，每一页都充满了惊喜。我之前对概率和统计的认识，说实话，停留在非常基础的层面，感觉就像在迷雾中摸索。但翻开《概率论与数理统计》，仿佛有一盏明灯照亮了我前行的道路。作者的讲解方式非常独特，他不是简单地罗列公式和定理，而是将抽象的概念具象化，用生动形象的比喻和深入浅出的例子，让那些看似枯燥的数学语言变得鲜活起来。比如，在讲到期望的时候，作者并没有直接给出定义，而是从一个设身处地的场景出发：如果你每天都在玩一个抽奖游戏，每次中奖的概率都不同，那么平均而言，你每次能赢多少钱？这个问题的引入，瞬间就勾起了我的兴趣，让我迫切地想知道答案，而作者正是通过这个引子，层层递进地讲解了期望的计算方法和其背后的意义。还有像中心极限定理，这个我一直觉得非常高深的概念，在书中被描绘得如同日常现象一般自然。作者通过模拟不同分布的随机变量求和，然后展示这些和的分布如何逐渐趋近于正态分布，这种可视化的呈现方式，让我对这个定理的理解不再是纸上谈兵，而是真正感受到了它的强大和普遍性。此外，书中对统计推断的讲解也让我受益匪浅。贝叶斯定理的运用，不再是冷冰冰的公式，而是与实际应用紧密结合，比如在医学诊断中，如何根据先验知识和新的证据来更新疾病发生的概率。这种将理论知识与解决实际问题相结合的教学方式，是我一直以来所追求的。这本书的排版和设计也相当用心，图文并茂，关键公式和定理都有醒目的标记，方便复习和查阅。我甚至觉得，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，陪伴我一步步探索概率世界的奥秘。
评分这本书带给我的最大触动，是它让我看到了概率与统计在理解不确定性世界中的强大力量。在学习《概率论与数理统计》之前，我总是感觉世界充满了随机和不可预测，很多事情都难以解释。但通过这本书，我开始明白，即使是在看似混乱的随机现象背后，也隐藏着可规律的数学模型。作者在讲解概率基础时，就非常注重引导读者去理解“随机性”的本质，例如通过抛硬币、掷骰子等简单实验来引入概率的概念，让我体会到概率是描述随机事件发生可能性的度量。随后，在数理统计的部分，作者更是详细展示了如何利用有限的样本数据来推断总体的性质，如何对未知事物做出预测和判断。我印象特别深刻的是书中关于“大数定律”的讲解，作者通过大量的模拟实验，生动地展示了当重复次数足够多时，事件发生的频率会趋近于其理论概率，这让我对随机事件的长期行为有了更深刻的认识。在统计推断方面，作者对于参数估计的讲解也十分到位，无论是矩估计还是最大似然估计，都给出了清晰的数学推导和直观的解释。我尤其喜欢书中关于“置信区间”的讲解，它让我明白，我们无法百分之百确定总体的真实参数，但我们可以通过构建一个包含真实参数的区间，并给出这个区间包含真实参数的概率，从而对未知参数进行有意义的推断。
评分坦白说，我以前对概率统计的理解，就像是在一个巨大的迷宫里打转，摸不着方向。《概率论与数理统计》这本书，则如同一个经验丰富的向导，不仅为我指明了道路，更教会了我如何在这个迷宫中前行。作者的写作风格非常强调“由简入繁”，他不会一开始就抛出复杂的数学模型，而是从最基本、最直观的例子开始，逐步引导读者进入更深层次的理论。例如，在讲解随机变量的期望时，作者会先从一些简单的离散型随机变量入手，计算它们的期望，然后才引入连续型随机变量及其期望的计算方法。这种循序渐进的教学方式，极大地降低了学习的门槛，让我在学习过程中感到自信和有成就感。书中对各种统计推断方法的讲解也十分全面，从参数估计到假设检验，再到方差分析、回归分析等等，都进行了详细的阐述。我特别欣赏作者在讲解假设检验时的思路，他会先介绍什么是“显著性水平”，什么是“P值”，然后详细解释如何根据这些指标来做出判断。这种严谨的逻辑推理，让我对统计推断的每一步都了然于胸。此外，书中还穿插了大量的习题，这些习题的设计也非常精巧，既能巩固理论知识，又能训练实际应用能力。我花费了大量时间在习题上，并且在这个过程中，我对自己所学知识的掌握程度有了更清晰的认识。
评分老实说，我之前对概率论和数理统计的学习经历可以说是“坎坷”二字能够概括的。每次看到那些密密麻麻的公式和抽象的概念，就感觉大脑一片空白，学习效率极低。然而，《概率论与数理统计》这本书彻底改变了我的看法。它的独特之处在于，作者非常注重理论与实际应用的结合。例如，在介绍抽样分布时，作者并没有止步于理论推导，而是详细阐述了为什么我们需要抽样分布，它在实际统计推断中扮演着怎样的角色。书中列举了大量的真实世界案例，比如市场调研、质量控制、生物医学研究等，通过这些案例，我能够直观地感受到概率统计在解决实际问题中的强大威力。我记得在学习假设检验的部分，作者用了一个非常贴切的比喻：假设检验就像是在法庭上对一个被告进行审判，我们需要收集证据（样本数据），然后根据证据来判断被告是否有罪（原假设是否成立）。这个比喻让我一下子就抓住了假设检验的核心思想。而且，书中的习题设计也非常巧妙，既有巩固基础知识的练习题，也有需要运用所学知识解决实际问题的综合题。我花了大量时间来做这些习题，并且在做的过程中，我对书中的理论知识有了更深入的理解和掌握。这本书让我明白，概率统计并非高不可攀，它是一种强大的思维工具，可以帮助我们理解世界，做出更明智的决策。对于任何想要系统学习概率统计的读者来说，这本书都绝对是一本不容错过的宝藏。
评分在我看来，《概率论与数理统计》这本书的价值远不止于一本教材。它更像是一本能够帮助我构建严谨数学思维的“训练手册”。作者在内容安排上，循序渐进，层层深入，确保读者在掌握了基础概念之后，才能进入更深层次的学习。例如，在讲解期望和方差时，作者不仅给出了它们的定义，还详细阐述了它们在描述数据集中趋势和离散程度上的作用，并将其与概率分布的形状联系起来，让我对这两个概念有了更透彻的理解。书中对于统计推断的讲解也十分系统。从样本的抽取，到统计量的构造，再到参数的点估计和区间估计，最后到假设检验，整个流程都讲解得非常清晰。我尤其欣赏作者在讲解假设检验时的逻辑，他先提出了“原假设”和“备择假设”的概念，然后详细解释了如何根据样本数据来判断哪一个假设更合理。这种“反证法”的思路，在很多科学研究中都非常重要。此外，书中的数学证明过程也十分严谨，但作者并没有忽略读者的感受，他会适时地插入一些解释性的文字，说明某个推导步骤的意义，或者提示读者需要注意的地方。这使得学习过程更加顺畅，减少了不必要的挫败感。这本书的语言风格也十分专业，用词准确，逻辑清晰，但同时又保持了较高的可读性，即使是对于初学者来说，也不会感到难以理解。
评分这本书的问世，可以说填补了我学习道路上的一大空白。在接触《概率论与数理统计》之前，我对数据分析的认识仅仅停留在一些基础的图表和描述性统计，感觉总是隔靴搔痒，无法深入洞察数据背后的规律。这本书的出现，就像为我打开了一扇新的大门。作者在内容的组织上，非常有条理，先从概率论的基础讲起，比如事件、概率、条件概率，然后逐步过渡到随机变量的类型、分布函数、数字特征等，每一个概念的引入都恰到好处，环环相扣，使得读者在不知不觉中就建立起了扎实的概率基础。尤其是书中对各种概率分布的讲解，不仅给出了严格的数学定义，还详细介绍了它们的性质、应用场景以及与其他分布的关系，让我对诸如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等有了非常清晰的认识，不再是仅仅停留在符号层面。而数理统计的部分，更是让我大开眼界。作者对于统计推断的讲解，从参数估计的各种方法（矩估计、最大似然估计）到假设检验的原理和步骤，再到置信区间的构建，都进行了非常详细和清晰的阐述。我特别欣赏作者在讲解置信区间时，没有仅仅停留于公式的记忆，而是花了大量篇幅解释置信区间本身的含义，以及如何正确地理解和解释置信水平，这对于避免常见的误解至关重要。
评分哎哟我艹竟然全是5星
评分……編得抽象，學得蛋疼。
评分实在是这本教材编的太烂。。。能不能别用自己学校出的教材好好的用同济的浙大的|||||自己看看数理统计那里都写成什么样了！
评分真是个悲剧
评分哎哟我艹竟然全是5星
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