Introduction to Probability and Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Education

作者:J. Susan Milton

出品人:

页数:816

译者:

出版时间:2002-11-16

价格:GBP 223.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072468366

丛书系列:

图书标签:

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探索未知，洞悉规律：一本关于数据之美的启蒙之书 在这瞬息万变的世界里，信息如同潮水般涌来，数据渗透到我们生活的方方面面。从气候变化的预测到金融市场的波动，从基因序列的分析到消费者行为的洞察，理解和驾驭这些数据已经成为一项至关重要的能力。而本书，正是一扇通往数据世界大门的钥匙，它以清晰、易懂的方式，带领读者踏上探索概率与统计学的迷人旅程。 本书并非艰涩的学术论文，而是为你精心打磨的一份数据思维的入门指南。它旨在点亮你对数据背后规律的感知，培养你用科学的眼光审视和解读世界的能力。我们相信，即使你之前从未接触过数学或统计学，也能在这本书中找到乐趣和启发。 本书将从最基础的概念出发，一步步揭示数据的奥秘： 第一部分：概率——驾驭不确定性的艺术 我们生活在一个充满不确定性的世界。从抛硬币的正面朝上，到明天的天气预报，再到彩票的中奖几率，概率无处不在。 认识概率： 我们将从样本空间和事件的概念入手，让你理解概率是如何被量化的。你将学会区分必然事件、不可能事件和随机事件，并掌握计算简单事件发生概率的基本方法。 概率的基本性质： 学习概率的非负性、归一性以及互斥事件的概率相加原理，为理解更复杂的概率模型打下坚实基础。 条件概率与独立性： 探索当一个事件已经发生时，另一个事件发生的概率如何变化。理解条件概率的概念，并学习如何判断两个事件是否相互独立。这对于分析因果关系和进行预测至关重要。 随机变量与概率分布： 引入随机变量的概念，将我们关注的随机现象数量化。你将认识到离散型随机变量（如投掷骰子点数）和连续型随机变量（如人的身高）的区别，并了解它们各自的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。 重要的概率分布： 本书将重点介绍一些在实际应用中极为常见的概率分布，例如： 二项分布： 适用于描述重复进行、只有两种可能结果（成功或失败）的独立试验的次数。例如，连续抛掷一枚硬币10次，出现正面的次数。 泊松分布： 用于描述在固定时间或空间内，某个事件发生的次数。例如，一小时内到达某个商店的顾客数量，或一页书中的错别字数量。 正态分布（高斯分布）： 这是自然界和许多社会现象中最普遍的分布之一。其钟形曲线的对称性及其均值和标准差的意义将被详细阐述。你将了解到，许多随机变量的观测值都近似服从正态分布。 期望与方差： 学习计算随机变量的期望值（平均值）和方差（衡量数据离散程度的指标）。理解这两个概念如何帮助我们量化和理解随机变量的“平均水平”和“波动性”。 第二部分：统计学——从数据中提取智慧 概率告诉我们事件发生的可能性，而统计学则利用已有的数据来推断和理解背后的规律。它让我们能够从有限的样本中对总体做出有根据的判断。 数据的描述与可视化： 在分析数据之前，我们需要先了解它。你将学会如何使用图表（如直方图、散点图、箱线图）来直观地展示数据的分布和特征。同时，也将掌握均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等描述性统计量，它们能简洁有效地概括数据集的关键信息。 统计推断的基础： 统计推断的核心在于“以偏概全”，即从样本推断总体。我们将介绍： 抽样分布： 理解为什么从总体中抽取不同样本会得到不同的统计量，以及样本均值的分布（中心极限定理的魅力）是如何运作的。 参数估计： 学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数，如总体的均值和比例。我们将区分点估计（给出单个数值作为估计值）和区间估计（给出一个数值范围，并包含一个置信水平）。 置信区间： 掌握如何构建置信区间，让你了解估计值的可靠程度。例如，我们估计某个产品的平均寿命为1000小时，置信区间为950-1050小时，这意味着我们有95%的信心认为真实的平均寿命落在这个范围内。 假设检验： 这是统计学中一种强大的工具，用于检验关于总体的某种假设是否成立。 零假设与备择假设： 学习如何提出并区分零假设（H0）和备择假设（H1），这是检验的起点。 检验统计量与P值： 理解检验统计量的作用，以及P值如何帮助我们判断样本数据是否足以拒绝零假设。你将学会如何根据P值做出是否拒绝零假设的决策。 常见的假设检验： 介绍并演示如何进行t检验（用于比较均值）和卡方检验（用于分析分类变量之间的关系）等基本检验方法。 相关性与回归分析： 探索变量之间的关系，以及如何用一个变量来预测另一个变量。 相关系数： 学习如何计算相关系数，衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。 简单线性回归： 掌握如何建立简单线性回归模型，找到最佳的直线来描述两个变量之间的关系，并用于预测。你将了解回归方程的构建及其解释。 本书的特色： 循序渐进的讲解： 每个概念都经过精心设计，从浅入深，确保读者能够逐步建立起对概率和统计学的完整理解。 直观的类比与实例： 我们将运用大量的日常生活中的例子和生动有趣的类比，帮助你形象地理解抽象的数学概念。 强调概念的理解，而非死记硬背： 本书注重培养你的数据思维和逻辑推理能力，让你不仅仅是记住公式，更能理解它们背后的原理和应用场景。 注重实际应用： 尽管是入门书籍，但本书的内容覆盖了许多在现实世界中能够直接应用的统计方法，为你解决实际问题提供工具。 阅读完本书，你将能够： 更自信地解读新闻报道中的统计数据，辨别信息的真伪。 在日常生活中做出更理性的决策，理解各种“可能性”和“风险”。 欣赏数据之美，发现隐藏在数字背后的深刻规律。 为进一步学习更高级的统计学理论和方法打下坚实基础。 无论你是学生、研究人员，还是希望提升数据素养的任何一位好奇的读者，本书都将是你宝贵的起点。让我们一起，开启这场发现数据智慧的精彩旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

This book is very straightforward. As its name pointed out, it's suitable for students in the college of engineering.

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这是一本我非常期待的入门读物，当我拿到它的时候，内心充满了好奇与求知欲。概率论与统计学，这两个词汇对我而言，既熟悉又带着一丝神秘感。我一直对数字背后隐藏的规律充满兴趣，尤其是在大数据时代，理解如何从海量信息中提炼有价值的洞见，更是至关重要。这本书的封面设计简洁而大气，传递出一种严谨而又不失活力的感觉，让我对即将展开的学习之旅充满了信心。翻开第一页，作者便用一种非常清晰且引人入胜的方式，解释了概率论的起源及其在现实生活中的广泛应用，从日常的天气预报到复杂的金融风险评估，无不体现出概率论的魅力。我尤其喜欢作者在介绍基本概念时，举出的那些生动形象的例子，比如抛硬币、掷骰子，这些看似简单的游戏，却蕴含着深刻的数学原理。作者并没有直接抛出枯燥的公式，而是循序渐进地引导读者去理解这些公式是如何被推导出来的，以及它们在解决实际问题时所扮演的角色。阅读过程中，我能够感受到作者在文字间的匠心独运，他用一种非常友好的语言，将那些原本可能令人望而却步的数学概念，变得触手可及。我迫不及待地想要深入了解统计学的世界，去探索如何通过数据来描述现象、分析趋势、预测未来，相信这本书会成为我在这条探索之路上的重要伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在语言表达方面展现出了非凡的功力，他能够将复杂的统计概念以一种极其易懂且引人入胜的方式呈现出来。我特别喜欢他在讲解“抽样分布”时，所使用的“抽样调查”的例子，他详细描述了如何从一个大的总体中抽取样本，以及这些样本的均值会形成一个什么样的分布。这种生动的描绘，让我对“抽样分布”这一核心概念有了非常深刻的理解，并且能够体会到它在统计推断中的重要性。我曾经因为对“置信区间”的理解不够透彻而感到困惑，当我阅读到这本书中关于“置信区间”的详细解释时，一切都变得清晰明了。作者通过一个具体的例子，展示了如何计算一个包含总体均值的置信区间，并且解释了这个区间所代表的含义。我感觉这本书不仅仅是在教授知识，更是在培养一种严谨的科学思维。我期待着在接下来的学习中，能够继续领略作者的智慧，不断提升自己的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者展现出了卓越的教学才能，他能够用最平实且生动的语言，将那些通常被认为是艰深晦涩的统计学概念，变得清晰易懂。我非常喜欢作者在讲解“假设检验”时，所使用的“判断一个硬币是否是公平的”这个经典的例子，他详细描述了如何设定原假设和备择假设，如何选择检验统计量，以及如何根据P值来做出决策。这种循序渐进的讲解方式，让我能够完全理解假设检验的整个逻辑过程。我曾经在工作中遇到一个需要对两个样本进行比较的问题，当时我脑海中闪现的便是书中关于“独立样本t检验”的介绍，这些方法为我提供了解决问题的思路和工具。这本书的价值不仅仅在于理论知识的传授，更在于它教会了我如何运用这些知识去解决实际问题。我感觉自己正在一步步地掌握分析和解读数据的能力，这种成就感是无法用言语来形容的。我期待着在接下来的学习中，能够继续收获更多的启发和知识，这本书已经成为我书架上不可或缺的一员。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构非常合理，从最基础的概念开始，逐步深入到更复杂的理论和应用。作者对于如何组织内容有着自己独到的见解，他清晰地勾勒出概率论与统计学的发展脉络，让我能够更好地理解它们之间的内在联系。例如，在介绍“期望值”的时候，作者首先从直观的“平均”概念入手，然后引申出数学上的期望值定义，并且通过具体的例子，如彩票的中奖概率和收益，让我深刻理解了期望值在决策分析中的重要性。我发现，作者在讲解每一个新概念时，都会回顾之前学过的知识，通过这种方式，不断加深我对整体知识体系的认识，也让我能够更清晰地把握不同概念之间的递进关系。这种“温故而知新”的学习方式，对于我这样容易遗忘细节的学习者来说，简直是福音。而且，书中穿插的许多历史故事和人物传记，也为学习过程增添了不少趣味性，让我感受到数学的魅力不仅仅在于它的严谨性，更在于它背后的人文精神和智慧结晶。这本书就像一座精心设计的迷宫，每一条路径都通往知识的宝藏，而作者则是一位睿智的向导，引领我一步步探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计都非常用心，每一页都充满了读者的体验感。大开本的设计，清晰的字体，以及合理的页面留白，都让阅读过程变得非常舒适。我喜欢它在关键概念旁边的“重要提示”和“注意”部分，这些细节能够帮助我及时发现并纠正可能出现的理解误区。在介绍“回归分析”时，作者用了一个非常生动的例子，将房屋的面积、地段等因素与房价之间的关系进行了可视化展示，并且详细讲解了如何构建线性回归模型来预测房价。我感觉自己仿佛置身于一个虚拟的房地产市场，通过数据来分析影响房价的各种因素，这种体验让我对抽象的数学模型有了更深刻的体悟。我尤其喜欢作者在讲解“模型拟合优度”时，不仅给出了数学公式，还解释了这些指标的实际意义，让我能够判断模型是否能够真正地解释数据。这本书不仅仅是教授知识，更是在培养一种解决问题的思维方式。我期待着在未来的日子里，能够继续从这本书中汲取智慧，不断提升自己的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常契合我这种初学者，没有太多艰深晦涩的术语，作者似乎很懂初学者的心理，总是能找到最恰当的比喻来解释复杂的概念。举个例子，在讲解“随机变量”这个概念的时候，作者并没有直接给出数学定义，而是用了一个“盒子抽球”的例子，生动形象地解释了什么是随机变量，以及它的取值范围和概率分布。我感觉自己就像是在和一个经验丰富的老师面对面交流，他耐心细致，循循善诱，让我一点点地拨开迷雾，看到概率与统计的美丽风景。我特别欣赏作者在章节之间设置的“思考题”和“拓展阅读”，这些不仅能帮助我巩固所学知识，还能激发我的思考，让我对这些概念有更深入的理解。我曾在某个晚上，因为一个有趣的概率问题而辗转反侧，第二天便翻开这本书寻找答案，结果作者的讲解恰好解答了我的疑惑，并且还提供了更多相关的思考角度，这让我感觉这本书的实用性和前瞻性都非常强。我一直认为，好的教材不应该只是知识的搬运工，更应该是一位引路人，能够点燃读者的学习热情，激发他们独立思考的能力，而这本书无疑做到了这一点。我期待着在接下来的学习中，能继续收获更多的启发和知识，这本书已经成为我书架上不可或缺的一员。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次翻开这本书时，就被其严谨的逻辑和清晰的论证所吸引。作者在讲解每一个定理或公式时，都会提供详实的推导过程，并且注重解释其背后的数学思想。例如，在介绍“中心极限定理”时，作者从直观的“大量独立随机变量的均值趋于正态分布”这一现象出发，逐步引导读者理解这个定理的普遍性和重要性，并且详细阐述了它在统计推断中的核心作用。我发现，作者并没有满足于给出正确的答案，而是更倾向于引导读者去理解“为什么”是这样的。这种探究式的学习方式，让我对概率与统计的理解更加透彻，也更能够灵活地运用这些知识。我曾经为一个统计学课程的报告而苦恼，当我翻阅这本书关于“贝叶斯定理”的章节时，豁然开朗，找到了解决问题的关键。这本书不仅是知识的源泉，更是思维的启迪者。我期待着在未来的学习中，能够继续保持这种探究的精神，不断深化对概率与统计的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的每一个章节都像是一个精心雕琢的艺术品，内容丰富而又条理清晰。作者在讲解“方差”和“标准差”时，并没有直接给出复杂的公式，而是从“数据的离散程度”这一直观的含义入手，然后逐步引导读者理解这些统计量的计算方法及其在描述数据分布时的重要作用。我尤其欣赏作者在讲解“相关系数”时，所使用的“身高与体重”、“学习时间与考试成绩”等贴切的例子，他通过这些例子，生动地展示了变量之间的线性关系，并且详细解释了相关系数的取值范围及其代表的意义。我曾经为一个需要分析多个变量之间关系的项目而困扰，当我翻阅到这本书中关于“多重线性回归”的章节时，豁然开朗，找到了解决问题的关键。这本书不仅仅是知识的传递，更是在培养一种科学探究的精神。我期待着在未来的日子里，能够继续从这本书中汲取智慧，不断提升自己的数据洞察力。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，就被其精致的装帧和高质量的纸张所吸引，这无疑为阅读体验增添了不少分数。然而，这本书最吸引我的还是其内容的深度与广度。作者在讲解“概率分布”时，不仅仅介绍了常见的离散型分布（如二项分布、泊松分布）和连续型分布（如正态分布、指数分布），还对这些分布的性质、应用场景以及它们之间的关系进行了深入的阐述。我尤其喜欢作者在讲解“大数定律”时，所使用的“重复投掷骰子”的例子，他通过这个例子，清晰地展示了随着试验次数的增加，样本均值趋近于真实期望值的过程，让我对概率的稳定性有了更深刻的认识。我曾经为理解“中心极限定理”而苦恼，当我阅读到这本书中关于“中心极限定理”的详细解释时，一切都变得清晰明了。作者通过一个具体的例子，展示了不同分布的抽样分布如何趋近于正态分布，并且解释了这一定理在统计推断中的重要性。这本书不仅仅是知识的灌输，更是在培养一种严谨的科学探究精神。我期待着在未来的学习中，能够继续领略作者的智慧，不断提升自己的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析有着浓厚兴趣的自学者，我一直在寻找一本能够真正帮助我入门的书籍，而这本《Introduction to Probability and Statistics》完全超出了我的预期。它不仅仅是一本教材，更像是一本精心打磨的工具书，为我打开了理解数据世界的大门。作者在讲解统计推断时，用了非常贴切的比喻，比如“从一小撮沙子中推断整个海滩的特征”，让我对“抽样”和“推断”这两个核心概念有了非常直观的认识。我特别欣赏作者在介绍“假设检验”时，将整个过程分解为几个清晰的步骤，并详细解释了每一步的目的和意义，让我能够避免望文生义，真正理解其背后的逻辑。我曾经在工作中遇到过一个需要进行数据对比分析的问题，当时我脑海中闪现的便是书中关于“t检验”和“卡方检验”的介绍，这些方法为我提供了解决问题的思路和工具。这本书的价值不仅仅在于理论知识的传授，更在于它教会了我如何运用这些知识去解决实际问题。我感觉自己正在一步步地掌握分析和解读数据的能力，这种成就感是无法用言语来形容的。

评分☆☆☆☆☆

啊呸。。。这居然都有。。。

评分☆☆☆☆☆

这书写得忒好了!

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