概率论与数理统计

概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业出版社
作者:杨永愉,李志强
出品人:
页数:261
译者:
出版时间:2008-3
价格:24.00元
装帧:
isbn号码:9787122021236
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《概率论与数理统计》系统介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法。为了丰富工科数学的教学内容,使学生对近代统计学的发展成果有所了解,提高学生的创新能力,《概率论与数理统计》将贝叶斯统计、逐步回归、岭回归、协方差分析和正交设计等内容编入教材,以供选学,且该部分以“*”号标注。《概率论与数理统计》各章配有较多例题和习题,以供读者参考学习,从而更好地巩固知识并加深对所学知识的领悟。书末附有部分习题参考答案,以及时检测学习效果。

《数学思维的基石:从代数到几何的探索》 书籍简介 《数学思维的基石:从代数到几何的探索》是一部旨在深化读者对现代数学核心概念理解的专著。本书并非聚焦于某一特定分支的深入推导,而是着眼于构建一个统一的、富有洞察力的数学视角,帮助学习者跨越不同数学领域之间的壁垒,培养严谨的逻辑推理能力和解决复杂问题的创新思维。 第一部分:抽象的构造与逻辑的骨架——代数结构的新视角 本部分从基础的集合论出发,系统地引入群、环、域等抽象代数结构。我们不会仅仅停留在定义和基本性质的罗列上,而是力求揭示这些结构在不同数学分支中的内在联系。 第一章:集合论的现代诠释与公理系统 本章首先回顾策梅洛-弗兰克尔集合论(ZFC)的基本公理,重点讨论选择公理的地位及其在数学构造中的关键作用。我们将探讨构造性数学与经典数学在集合定义上的哲学差异,并通过具体的例子(如良序定理、对角线论法)展示其深远影响。随后,内容转向对基数和序数的细致考察,特别是对良序集的概念进行深入剖析,为后续引入群结构奠定坚实的集合论基础。我们着重分析无限集的“大小”概念,而非仅仅计算有限元素,旨在培养读者对“无限”的直观把握。 第二章:群论:对称性的语言 群论是理解对称性和变换的强大工具。本章从二面体群($D_n$)和对称群($S_n$)的实例入手,引导读者领略群的直观魅力。核心内容包括子群、陪集和拉格朗日定理的几何意义。我们详细阐述正规子群的概念及其与商群构造的关系,将其视为理解代数结构分解过程的关键。 深入探讨部分聚焦于群的同态与同构,强调它们在揭示不同数学对象之间深层联系上的作用。凯莱定理的证明及其在群作用理论中的应用将被详尽剖析,特别是如何利用群作用来研究置换群的性质。章节的收尾部分将目光投向有限阿贝尔群的分类定理,展示了结构清晰的终极形式。 第三章:环与域:代数运算的拓展 从群到环的过渡,关键在于引入了第二个运算——乘法。本章详细考察环的定义及其性质,特别是交换环、整环和域的区别与联系。理想作为环中的核心概念,被赋予了类似于子群在群中的地位,并通过环同态和第一同构定理来理解结构的“因子化”。 重点关注多项式环,分析其在域上的唯一因子化性质(UFD)。最后,本章会简要介绍域扩张的基本概念,为理解超越数和代数数理论埋下伏笔,着重于域结构对解方程理论的支撑作用。 第二部分:空间的描绘与变化的量化——几何、拓扑与微积分的融合 本部分将视野从纯粹的代数抽象拓展到对空间和连续性的研究,强调几何直觉与分析工具的结合。 第四章:欧几里得空间的高维几何 本章重温并深化对向量空间和欧几里得空间的理解。重点在于线性变换的矩阵表示,以及相似性、正交性等几何概念的代数刻画。我们深入探讨特征值与特征向量的物理和几何意义,特别是它们与微分方程系统稳定性的关系。 二次型的分析是本章的亮点。通过特征值分解和奇异值分解(SVD),我们展示如何将复杂的二次曲面(如椭球、双曲面)简化为其标准形式,这不仅是代数运算,更是对高维空间形状的几何洞察。 第五章:连续性的本质——拓扑基础 拓扑学关注的是那些在连续形变下保持不变的性质。本章从度量空间出发,定义开集、闭集、收敛性和连续函数。我们避免复杂的同调代数,而是聚焦于拓扑空间的直观理解。 紧致性和连通性是本章的核心概念。通过对这些概念的分析,读者将能理解为什么一些在直觉上“没有洞”的空间(如圆盘)与“有洞”的空间(如圆环)在拓扑上是不同的。本章将通过著名的布劳威尔不动点定理(二维情形)展示拓扑工具在证明存在性问题上的强大力量。 第六章:变化的度量——多变量微积分的几何基础 本部分回归到分析学的核心,但视角是高度几何化的。我们不再将重点放在单一变量的极限技巧上,而是关注多元函数的梯度、散度和旋度在空间中的物理意义。 向量场的分析是本章的关键。通过线积分和面积分,我们建立起微积分基本定理的多元推广——格林定理、斯托克斯定理和高斯(散度)定理。这些定理的几何解释,即“边界上的积分等于内部的某种量的累积”,是物理学和工程学中许多守恒定律的数学表达。我们旨在让读者理解,微分算子(如 $ abla$)本身就是一种空间结构的操作符。 结论:数学的统一视野 全书的最终目标是促使读者认识到,代数提供了“骨架”和“结构”,而几何与分析则提供了“内容”和“运动”。本书的阅读者将建立起一个跨越代数、几何和分析的综合性数学框架,为未来接触更专业领域(如微分几何、抽象代数、泛函分析)做好思维准备,培养一种能够将抽象结构应用于具体问题的高级数学直觉。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我是一个对数据分析充满好奇的爱好者,总是想了解隐藏在数字背后的规律。这本书的名字就很吸引我,让我觉得它能够揭示那些看不见的联系。拿到手后,我首先感受到了它沉甸甸的质感,这说明里面的内容肯定很丰富。我随意翻看了几个章节,发现书中不仅仅是枯燥的公式,还穿插了一些关于统计学发展历史的介绍,以及一些著名的统计学家及其贡献,这让原本严肃的数学概念变得生动起来,也让我对这门学科有了更深的敬畏之心。我看到了关于“抽样分布”的讲解,虽然还不太明白其中的细节,但感觉这部分是连接理论与实际的关键。我尤其对书中提到的“非参数统计”部分感到好奇,因为我听说这是一种在数据分布未知的情况下也能进行统计分析的方法,如果这本书有详细介绍,那对我来说将是非常宝贵的知识。而且,我发现这本书的附录部分也相当有用,似乎包含了一些常用的统计表格和计算公式,这在实际应用中会非常方便。这本书给我一种既有深度又有广度的感觉,让我看到了统计学迷人的魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当有吸引力,一种深邃的蓝色搭配着金色的书名,给人一种专业而又不失沉稳的感觉,很符合我对这类学术书籍的预期。我拿到书后,首先翻阅了目录,发现其章节安排非常系统,从基础的概率概念,到随机变量、概率分布,再到数理统计的推断、回归分析等,逻辑清晰,层层递进。虽然我还没来得及深入阅读具体内容,但从目录的编排和各章节标题的专业性来看,这本书无疑是对概率论与数理统计这一领域进行了较为全面的覆盖。我尤其期待其中关于“大数定律”和“中心极限定理”部分的讲解,它们是理解统计推断的基石,希望这本书能提供深入浅出的阐述。此外,书中提到的“贝叶斯统计”部分也引起了我的兴趣,这是一种与传统频率派统计不同的思维方式,很想了解其理论基础和应用。总的来说,仅凭初步的印象,这本书就给我一种扎实、严谨、内容丰富的良好感觉,让我对即将开始的学习充满了期待,相信它会成为我深入理解统计学世界的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的时候,我首先是被它那简洁而又不失力量感的封面所吸引,字体设计得体,色彩搭配也比较经典,一看就不是那种花里胡哨的教材。我迫不及待地翻开了第一章,虽然是基础概念,但作者的语言表达方式却相当的亲切,没有一开始就堆砌大量的公式和术语,而是通过一些生活化的例子来引入概率的思想,比如抛硬币、摸球游戏等,这让我这个初学者一下子就放松了警惕,觉得学起来应该不会太吃力。接着,我注意到书中对一些关键概念的解释非常到位,例如“事件”、“样本空间”、“概率”的定义,以及它们之间的关系,都讲解得非常清晰,而且还配有插图辅助理解,这点我觉得特别棒。我平时学习比较注重细节,所以这本书在定义和定理的表述上是否严谨,对我来说很重要,从目前的阅读感受来看,这本书在这方面做得相当不错,用词精准,逻辑严密。我特别欣赏书中在讲解每一个新概念时,都会紧接着给出相关的例题,而且例题的难度循序渐进,非常适合用来巩固刚刚学到的知识。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对统计学有浓厚兴趣的在职人士,希望通过阅读专业书籍来提升自己的业务能力。这本书给我的第一印象是厚重而扎实,纸张的质感也很好,拿在手里就觉得是一本值得信赖的学术著作。我特意浏览了一下书中在“统计推断”章节的介绍,其中关于“参数估计”和“假设检验”的论述,看起来条理清晰,理论框架搭建得十分完整。我比较关心实际应用,所以书中是否有丰富的案例分析,对我来说是一个重要的考量点。从目录中看到的“回归分析”、“方差分析”等章节,似乎预示着这本书会涵盖很多实用的统计模型,我很期待能够通过学习这些内容,解决工作中遇到的实际数据分析问题。另外,这本书的排版风格也比较传统,但我觉得很舒服,没有过多的装饰,能够让人更加专注于内容本身。书本的尺寸也比较适中,方便携带和阅读。虽然我还没有开始深入研读,但仅仅是翻阅和浏览,就已经能感受到其内容的深度和广度,相信它能为我提供一个坚实的统计学基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将步入统计学研究领域的学生,对选择一本合适的教材感到有些迷茫。在众多书籍中,我偶然翻阅了这本《概率论与数理统计》。首先吸引我的是其严谨的学术风格,字体选择和版式设计都透着一股沉静和专业。我大致浏览了几个核心章节,比如“多维随机变量及其分布”、“大数定律与中心极限定理”,感觉内容组织得非常系统,每个定理的推导过程都力求详尽,并且附有必要的证明,这对于需要深入理解理论的学生来说至关重要。书中对一些抽象概念的解释,也力求清晰明了,并通过图示和具体例子来帮助读者建立直观的认识。我特别留意了书中对“随机过程”的介绍,这部分内容通常是进阶课程的起点,能够看到它出现在目录中,让我觉得这本书的内容涵盖范围相当广。同时,我也注意到书中还涉及了一些高级主题,如“最大似然估计”和“矩估计”的比较分析,这对于建立扎实的统计理论基础非常有益。总而言之,这本书给我留下了一种专业、深入、适合系统学习的印象。

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我 一定 要 把在 这 本 书 放 上 来 表 示 我 真的 曾经 学过。

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