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
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...
评分中国的老一辈学者真是太实在了,比起外国作者,同一个课题,内容是人家的两倍,页数不到人家一半,价格却只有十分之一啊...... 可以只怪我基础太差人又笨,很多都没有看懂啊...... 陈老先生的书写得很好, 但是最好还是别老显然啊...... 我是真的不知道是怎么显然出来的啊...... 无论...
评分概率论能够算出六合彩要出什么号码吗？？？有没有哪位高手做过这样的统计啊？ 不知道到底有没有人试过，到底准不准确？准确率达到多少？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？没？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？...
评分中国的老一辈学者真是太实在了,比起外国作者,同一个课题,内容是人家的两倍,页数不到人家一半,价格却只有十分之一啊...... 可以只怪我基础太差人又笨,很多都没有看懂啊...... 陈老先生的书写得很好, 但是最好还是别老显然啊...... 我是真的不知道是怎么显然出来的啊...... 无论...
评分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。
用户评价
统计的观点看概率，做为已故的统计院士。水平明显高出同类教材不是一星半点。真不知道为什么不用这本教材做入门？
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）
评分绝对可以给10分的一本教材。 所谓大师，不是置身琼楼玉宇，不食人间烟火，而是脚踏实地，深入浅出。 陈老这本书中除了讲解概率论和数理统计的基础知识外，更重要的是不惜花笔墨去讲解各个部分的直观意义以及从概率思维看待问题的方法。这点让我受益良多。 哎，只能说中国老一辈的学者真的是很厉害，重要的是有风骨，有一心做学问的那种气质。反观今日学者，去之甚远。 会再拜读陈老的其他作品。
评分绝对可以给10分的一本教材。 所谓大师，不是置身琼楼玉宇，不食人间烟火，而是脚踏实地，深入浅出。 陈老这本书中除了讲解概率论和数理统计的基础知识外，更重要的是不惜花笔墨去讲解各个部分的直观意义以及从概率思维看待问题的方法。这点让我受益良多。 哎，只能说中国老一辈的学者真的是很厉害，重要的是有风骨，有一心做学问的那种气质。反观今日学者，去之甚远。 会再拜读陈老的其他作品。
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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