具体描述
《概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。《概率论与数理统计》着重基本概念的阐释，同时，在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。书中精选了百余道习题，并在书末附有提示与解答。《概率论与数理统计》可作为高等学校理工科非数学系的概率统计课程教材，也可供具有相当数学准备（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自修之用。
作者简介
目录信息
序
第1章 事件的概率
1.1 概率是什么
1.2 古典概率计算
1.3 事件的运算、条件概率与独立性
习题
第2章 随机变量及概率分布
2.1 一维随机变量
2.2 多维随机变量（随机向量）
2.3 条件概率分布与随机变量的独立性
2.4 随机变量的函数的概率分布
附录
习题
第3章 随机变量的数字特征
3.1 数学期望（均值）与中位数
3.2 方差与矩
3.3 协方差与相关系数
3.2 方差与矩
3.3 协方差与相关系数
3.4 大数定理和中心极限定理
习题
第4章 参数估计
4.1 数理统计学的基本概念
4.2 矩估计、极大似然估计和贝叶斯估计
4.3 点估计的优良性准则
4.4 区间估计
习题
第5章 假设检验
5.1 问题提法和基本概念
5.2 重要参数检验
5.3 拟合优度检验
附录
习题
第6章 回归、相关与方差分析
6.1 回归分析的基本概念
6.2 一元线性回归
6.3 多元线性回归
6.4 相关分析
6.5 方差分析
附录
习题
习题提示与解答
附表
· · · · · · (收起)
读后感
感觉写的太过个人口语，而且是缩减的，理解起来有点突兀。 前面6个X一起列出来，后面的六个概率却列成5“和”1。好气人啊。
评分 评分现在毕业有3，4年了，今天偶然看到了此书的电子版，随便看看第二章，真的令我很意外。作者语言相当平白化，中国很多正经教材措词中是很少见“我”这个字的，可作者就不一样，让人感觉亲切。而且接连发现很多阐述是以前未在其它教材中听过的。不妨看看下面的截图： 总之，...
评分他试图写一本不一样的教材。或者是在大陆是不一样的。既不是数学类，也不是其他学校的手册。好好学习，也就该读这样的书。如果能把习题都做了，就很厉害了。陈老师在世的时候一直喜欢出题考他的学生：）
评分由于学习LDA主题模型及支持向量机，有机会接触到陈老的这本书。这本书比同济大学的那本小册子讲得要深入得多，也更有系统性。作为没有概率论基础的同学，不建议上手就看这本书。如果配合着同济大学的《概率论》（很薄很小的一本书），学起来会感觉容易得多。如果有高等...
用户评价
高等教育的冷酷体现在:我给你一本书，这本书所囊括的内容和逻辑是完美无瑕的，至于你能不能理解就是你的事了。而该本书让我有种当初读费曼的那种感觉，对于“粗暴”的数学公式既能从现实角度来解读也能从公式所体现的哲理意义给人深刻。
评分很好很好，有同学不喜欢这本书，嫌他太罗嗦了。但这本书的精华就在罗嗦的地方。除了有些公式不全外，几乎没什么缺点了
评分很好懂很清晰……是给统计学零基础的人写的。内容简介里都介绍了，其中所说的数学基础主要是指会求导、算重积分，矩阵知识很少用到（主要是线性方程组）。四成的篇幅介绍必需的概率论，六成的篇幅是统计（参数估计、假设检验、线性回归+相关性+方差分析）
评分這才是概率統計大師經典之作，處處流露著科學家的獨立思辨。而不是粗暴的定理灌輸。
评分很好懂很清晰……是给统计学零基础的人写的。内容简介里都介绍了，其中所说的数学基础主要是指会求导、算重积分，矩阵知识很少用到（主要是线性方程组）。四成的篇幅介绍必需的概率论，六成的篇幅是统计（参数估计、假设检验、线性回归+相关性+方差分析）
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