概率论与数理统计<浙大第四版>同步辅导及习题全解(新版配套高教版)/高校经典教材同步 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国水利水电

作者:总主编

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2018-08-01

价格:29.8

装帧:

isbn号码:9787517067528

丛书系列:

图书标签:

• 考研
• 概率论
• 数理统计
• 概率论
• 数理统计
• 浙大版
• 第四版
• 同步辅导
• 习题全解
• 高等教育
• 教材配套
• 大学教材
• 数学

探索数据背后的奥秘：一本关于理解世界、做出明智决策的指南 我们生活在一个被数据淹没的时代，从日常的消费习惯到复杂的科学研究，数据无处不在，深刻地影响着我们的认知和决策。然而，仅仅拥有数据是远远不够的，关键在于如何解读它们，如何从纷繁芜杂的信息中提炼出有价值的洞见，如何量化不确定性，并基于此做出最优化、最明智的选择。这本图书，将带领您踏上一段引人入胜的旅程，解锁概率论与数理统计这两门强大的工具，让您拥有洞察数据本质、驾驭随机世界的力量。 为什么概率论与数理统计如此重要？ 在许多人看来，概率论和数理统计似乎是高深的数学分支，与日常生活相去甚远。然而，事实并非如此。从天气预报的准确率，到金融市场的风险评估，再到医疗诊断的可靠性，概率论与数理统计的身影无处不在，它们是支撑现代科学、技术、经济乃至社会运行的基石。 理解不确定性： 现实世界充满了不确定性，我们无法预测未来，也无法完全掌控一切。概率论教会我们如何量化这种不确定性，理解随机事件发生的可能性，从而更理性地面对未知。例如，在出行前查看天气预报，我们就是在应用概率的思维来评估下雨的可能性，并决定是否携带雨具。 从样本推断整体： 我们通常无法获得一个事物的全部信息，只能通过有限的样本来了解整体。数理统计则提供了系统的方法，指导我们如何从采集到的样本数据中，可靠地推断出关于整体的结论。无论是进行民意调查，还是评估新药的效果，统计学都扮演着至关重要的角色。 数据驱动的决策： 在信息爆炸的时代，数据已成为决策的关键依据。掌握了概率论与数理统计的知识，您将能够更深入地分析数据，发现隐藏的模式和趋势，识别其中的因果关系，从而做出更科学、更有效率的决策。这不仅适用于科研和商业领域，也同样适用于个人生活中的各种选择。 构建严谨的逻辑思维： 学习概率论与数理统计的过程，本身就是一种对逻辑思维的训练。您将学习如何严谨地定义问题，如何构建模型，如何进行推理和论证，这些能力将极大地提升您分析问题和解决问题的能力，让您的思考更加清晰、更有条理。 本书将带您领略哪些精彩内容？ 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是一次循序渐进、深入浅出的学习体验。我们将从最基础的概念出发，逐步构建起坚实的理论基础，并最终将这些理论应用于解决实际问题。 第一部分：概率论——量化不确定性的艺术 随机事件与概率： 什么是随机事件？我们如何给事件发生的可能性赋予一个数值——概率？我们将从最基本的定义入手，理解概率的公理化体系，并学习如何计算各种简单事件的概率。您将了解到，概率并非虚无缥缈的概念，而是有着严谨的数学框架。 随机变量与概率分布： 当我们关心的是一个随机事件的结果是否可以用数值来衡量时，我们就引入了随机变量的概念。本书将详细介绍离散型随机变量和连续型随机变量，以及它们各自的概率分布（如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等）。您将理解不同概率分布所描述的随机现象的特性，以及它们在现实世界中的广泛应用。例如，产品寿命是否服从指数分布，通信信号的噪声是否服从正态分布，这些都可以通过概率分布来建模。 多维随机变量： 现实世界中的许多问题涉及多个随机变量之间的相互关系。我们将学习如何描述和分析多维随机变量，包括联合分布、边缘分布、条件分布，以及协方差和相关系数等度量变量之间线性关系的工具。这将帮助您理解变量之间的依赖性，为更复杂的模型分析打下基础。 大数定律与中心极限定理： 这两项定理是概率论中最具影响力的成果之一，它们揭示了大量独立随机事件的统计规律性。大数定律告诉我们，当试验次数足够多时，随机事件的频率会趋近于其理论概率；而中心极限定理则指出，大量独立同分布的随机变量之和（或平均值）的分布，无论原始分布如何，都将趋近于正态分布。这些定理是数理统计得以成立的理论基石，也是我们理解数据、进行推断的根本依据。 第二部分：数理统计——从数据中发现规律 统计量及其抽样分布： 在实际应用中，我们通常需要从样本数据中计算出一些有代表性的数值，这些数值被称为统计量（如样本均值、样本方差等）。本书将深入探讨各种常用统计量的性质，并重点介绍它们的抽样分布。了解统计量的抽样分布，是我们进行统计推断的基础。 参数估计： 了解一个总体的某些未知参数（如均值、方差）是数理统计的核心任务之一。我们将学习点估计和区间估计两种方法。点估计是给出一个最可能的参数值，而区间估计则是在一定的置信水平下，给出一个参数可能落入的范围。您将掌握如何选择合适的估计方法，并理解置信区间的含义，知道它告诉我们什么，以及什么不是它告诉我们的。 假设检验： 面对一个关于总体的命题（假设），我们如何利用样本数据来判断这个命题的真伪？假设检验提供了一套严谨的统计方法。我们将学习如何构建原假设和备择假设，如何选择检验统计量，如何确定拒绝域，以及如何解释检验结果，从而做出关于总体参数的统计决策。无论是医学领域中判断新疗效是否优于旧疗效，还是工业生产中检测产品合格率是否达标，假设检验都发挥着关键作用。 方差分析： 当我们需要比较三个或更多总体均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）是一种非常强大的工具。我们将学习如何运用方差分析来分解总变异，并判断不同因素对观察结果的影响程度。 回归分析： 现实世界中，许多变量之间存在着相互依赖的关系。回归分析旨在建立变量之间的数学模型，以描述和预测这种关系。我们将学习简单线性回归和多元线性回归，理解如何建立回归方程，如何检验回归系数的显著性，以及如何利用模型进行预测。这在经济学、社会学、工程学等领域有着广泛的应用。 本书的特色与价值： 理论与实践的完美结合： 本书不仅深入浅出地讲解了概率论与数理统计的核心理论，更注重将这些理论与实际应用相结合。书中包含大量精心设计的例题和习题，覆盖了各种典型的应用场景，帮助您在解决问题的过程中加深对理论的理解。 由浅入深，循序渐进： 本书的编写逻辑清晰，从基础概念到复杂模型，层层递进，确保您能够逐步掌握知识，建立起完整的知识体系，即使是初学者也能轻松入门。 强调直观理解： 我们力求通过生动的语言和形象的比喻，帮助您建立对抽象概念的直观理解，避免死记硬背，让学习过程更加轻松有趣。 训练解决问题的能力： 本书不仅教授知识，更重要的是培养您运用概率论与数理统计知识分析问题、解决问题的能力。通过大量的习题练习，您将逐步成为一名能够独立思考、数据驱动的决策者。 谁将从中受益？ 本书适合以下人群： 高等院校相关专业的学生： 为您的学习提供坚实的理论基础和丰富的实践练习。 对数据分析和统计建模感兴趣的自学者： 踏上数据科学领域的探索之旅，掌握核心技能。 需要提升数据分析能力的从业人员： 无论是金融、市场营销、科研、工程还是其他领域，掌握统计学将极大地提升您的工作效率和决策水平。 任何希望更深入理解世界、做出更明智决策的人： 概率论与数理统计将为您提供一套强大的思维工具，帮助您在不确定性中找到规律，在海量数据中发现价值。 结语： 在这个信息时代，数据是新的石油，而概率论与数理统计则是提炼和利用这些石油的先进工艺。掌握它们，您将能够更清晰地认识世界，更自信地做出决策，在不断变化的环境中找到属于自己的机遇。这本图书，将是您开启这段精彩旅程的最佳伙伴。让我们一起，用概率的语言描绘不确定，用统计的智慧洞察世界！

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节结构安排显得非常不连贯，逻辑跳跃性太大，让人在学习过程中总是处于一种“脱节”的状态。它似乎是把不同版本的教学大纲强行拼凑在了一起。比如，在介绍完连续型随机变量的概率密度函数后，紧接着就跳到了多元正态分布的复杂形式，中间对于条件分布和边缘分布的介绍显得非常仓促和碎片化。这使得学生很难建立起一个从基础到深入的完整知识体系。我感觉自己像是在一块块不规则的积木上行走，每走一步都需要重新适应地基的材质和角度。本来概率论就以其概念之间的相互依赖性强而著称，这本书的处理方式却像是在强行把这些相互关联的知识点分割开来，导致我们很难理解为什么某个知识点会出现在当前这个位置。如果一个学习者没有老师的实时引导，仅凭这本书摸索前进，很可能会因为结构混乱而产生严重的系统性误解。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书在与现代统计学软件应用方面的衔接上，做得非常不到位，几乎可以称得上是与时代脱节了。作为一本面向工程技术和科学研究的教材，它几乎完全没有提及任何与R、Python (Scipy/Statsmodels)或MATLAB等主流数据分析工具的结合点。所有的推导和计算都要求我们严格使用纸笔进行手工运算，这在实际工作中是效率极低的，也是完全不切实际的。例如，在讲解大样本估计和假设检验时，书上展示了繁琐的公式计算过程，但却完全没有指出如何在真实的数据集上快速运行Monte Carlo模拟或进行实际的P值计算。对于现在这个大数据和计算驱动的时代，一本优秀的教材理应教会我们如何利用工具来验证理论和解决实际问题，而不是仅仅停留在理论推演的美好幻想中。这本书提供的知识是“孤立的”，它仿佛将我们置于一个没有计算器的古老课堂里，限制了我们应用这些知识的能力和速度。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的排版和装帧设计简直是一场灾难，拿到手的时候就感觉像是回到了上世纪九十年代的印刷品。纸张泛黄，墨迹深浅不一，很多公式和图表的清晰度都让人大跌眼镜。尤其是在处理那些复杂的积分和矩阵运算时，模糊不清的符号简直是对读者智力的侮辱。我得花上好几分钟才能确认一个希腊字母到底代表什么，这极大地打断了我的学习思路。更别提，很多例题的步骤跳跃性太大，仿佛作者认为我们都已经掌握了微积分和线性代数的所有基础，可以心领神会地跳过那些关键的过渡步骤。对于我这种初次接触概率论的“小白”来说，这种学习体验无疑是痛苦的，每次翻开书都像是在进行一场侦探游戏，试图从密密麻麻的文字和模糊的图像中还原出真正的数学逻辑。如果不是课程要求，我真想立刻把它束之高阁，转而寻找那些在视觉体验和逻辑衔接上更友好的资料。这种对阅读体验的漠视，让人不禁怀疑出版方是否真的关心学生的学习效果。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这本书的理论阐述部分简直是晦涩难懂到令人发指的程度。它似乎更像是一本写给资深研究人员的综述，而不是面向本科生的入门教材。作者似乎沉迷于展示定理的普适性和数学上的优雅，却完全忽略了如何将这些高深的理论与实际应用场景建立起直观的联系。比如，在讲解中心极限定理时，整整用了三大页篇幅来论证其收敛速度和各种边界条件，但对于“为什么这玩意儿在实际预测中如此重要”却一笔带过，让我听完课堂讲解后，依然无法在脑海中构建起一个清晰的画面。很多核心概念的定义都需要反复查阅其他参考书才能真正理解其内涵，这本书本身提供的解释力度严重不足，就像是直接把数学系的黑板笔记搬了过来，缺少了必要的“翻译”工作。如果说学习概率论是为了培养一种建模的思维，那么这本书提供的更多是抽象的符号堆砌，让人在面对实际问题时，第一反应不是如何应用知识，而是赶紧翻回目录找找哪个定理可以套用，这完全是本末倒置的学习方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书在习题部分的质量上，可以说是呈现出一种极端的两极分化态势。前半部分的基础题，难度设置得非常温柔，基本就是对公式的直接代入练习，做起来毫无挑战性，占用了我大量本可以用来攻克难题的时间。然而，一旦进入到中后期的综合应用题和证明题，难度系数瞬间飙升到了一个令人绝望的程度。很多习题的设置方式极其刁钻，似乎不是为了检验我们对知识的掌握程度，而是为了专门考察我们是否掌握了出题人那些不为人知的“小技巧”。更要命的是，对于这些难题，书后提供的答案往往只是一个冷冰冰的最终结果，中间的推导过程被彻底省略了。面对一个复杂的多元积分或者一个需要巧妙构造函数的证明题，只有答案而没有清晰的解题思路，这对于自学或者复习巩固知识点的学生来说，简直是致命的打击。我常常需要花费数小时去“反推”出那个唯一的正确答案，而这个过程的效率远低于直接学习一个全新的知识点。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆