具体描述
《概率论与数理统计》主要内容：学习这门课的读者主要是着眼于社会、经济管理领域中的应用，因此书中尽量用社会、经济、管理方面的例子讲述各种基本概念、基本理论和基本方法，努力说明其丰富的实际背景、特有的思维方式、广泛的应用范围。书中在叙述上尽量启发读者的思维，推理和演算上坚持严谨，能证则证，这一种严格训练对进一步学习后继的统计课程和今后的应用是十分必须的。
全书十章分二部分，前四章是概率论部分，主要讲述概率论的基本概念和基本结论，其中心内容是随机变量及其分布，后六章是数理统计部分，主要讲述数理统计基本概念和常用统计方法，其中心内容是统计推断的三个内容：抽样分布、参数估计和假设检验。
作者简介
茆诗松教授是我国著名的数理统计专家，华东师范大学终身教授、博士生导师，我国数理统计专业的开拓者之一。 茆诗松与周纪芗的《概率论与数理统计》 、《概率论与数理统计习题解答》两本教材更是其心血之作，临近退休茆教授才开始这两本教材的写作，可谓厚积薄发，第二版就获得了国家教育部优秀教材一等奖(2002年)。
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的实用性和启发性给我留下了深刻的印象。它不仅仅是理论知识的堆砌，更是教会了我如何将统计学应用于解决实际问题。在讲解概率论部分，作者会用大量的实际案例来阐述概念，比如将概率分布应用于金融风险预测、产品故障率分析等，这让我看到统计学在各个领域的广泛应用前景。当我学习数理统计时，这种实用性更是体现得淋漓尽致。书中提供了大量的实际应用场景，例如，如何利用统计检验来评估新药的疗效，如何利用置信区间来估计某个产品的平均寿命，或者如何利用回归分析来预测股票价格的变动。这些案例都非常贴近实际，让我能够清楚地看到统计工具是如何被用来做出决策和解决问题的。例如，在讲解“假设检验”时，书中通过一个具体的实验，来演示如何一步步进行假设检验，从设定假设到计算P值，再到得出结论。这种“从案例到理论，再从理论到案例”的讲解方式，让我能够将抽象的理论知识与具体的实际问题联系起来，从而更好地理解和掌握统计学。此外，这本书还启发了我更深入地思考统计学在现实世界中的作用和意义。它让我认识到，统计学不仅仅是一门学科，更是一种科学的思维方式，一种处理不确定性和进行决策的有力工具。它引导我用更理性和更严谨的态度去面对各种数据和信息，从而做出更明智的判断。
评分这本书的数学推导部分做得相当出色，既严谨又不失清晰度。在学习概率论部分，对于一些核心概念的推导，比如概率的基本性质、条件概率的定义，以及独立事件的判定，作者都给出了详细的数学推导过程。特别是在引入随机变量和概率分布时，对离散型和连续型随机变量的期望和方差的计算，作者都进行了细致的推导，并且会详细解释每一步的数学原理。当进入数理统计部分，数学推导更是成为了核心。例如，在讲解“参数估计”时，对于矩估计法和最大似然估计法的推导，作者会清晰地展示如何通过建立方程组或者利用微积分来求解估计量。我特别欣赏书中对于“最大似然估计”的推导过程，它清晰地展示了如何构建似然函数，如何利用对数函数简化计算，以及如何通过求导和令导数为零来找到最优参数。这种一步步的推导，让我能够真正理解这些估计方法是如何从数学原理中产生的。在“假设检验”部分，对各种检验统计量的推导，比如t统计量、卡方统计量、F统计量，以及它们各自的分布，作者都进行了详尽的数学推导和解释。这些推导过程不仅让我理解了这些检验统计量的数学基础，也让我能够理解它们在不同情况下的适用性。即使对于一些涉及较多数学分析的内容，作者也尽量将推导过程分解成易于理解的步骤，并辅以必要的文字说明，避免了单纯的公式堆砌，使得复杂的数学推导也变得更加可亲近。
评分这本书的书名是《概率论与数理统计》，但它带给我的远不止于此。当我翻开第一页，就被作者严谨的逻辑和清晰的思路所吸引。它不像我之前看过的那些枯燥的教材，而是像一位循循善诱的老师，将那些看似抽象的概念，用生动形象的语言和贴近生活的例子一一剖析。例如，书中在讲解“随机变量”时，并没有直接抛出定义，而是先从抛硬币、掷骰子这些我们熟悉的场景入手，让我们体会到“偶然性”的普遍存在，然后才自然而然地引出随机变量的概念。这种由浅入深、化繁为简的处理方式，极大地降低了我的学习门槛，也让我对概率论产生了浓厚的兴趣。接着，在“概率分布”这一章节，我看到了对伯努利分布、二项分布、泊松分布以及正态分布等重要分布的详细阐述。作者不仅给出了它们的数学定义和性质，更重要的是，他通过大量真实的案例，展示了这些分布在现实世界中的应用。比如，讲解泊松分布时，作者引用了电话交换局在单位时间内接到的呼叫次数，以及某个 Poisson 分布的客户在一天中购买某件商品的次数，这些都让我深刻理解了泊松分布的适用范围和重要性。而对正态分布的讲解更是深入人心，书中将其比喻为“大自然的语言”，解释了为什么许多自然现象和社会现象都近似服从正态分布，比如人的身高、考试成绩、测量误差等等。通过书中提供的图示和数据分析，我仿佛能亲眼看到数据如何在钟形曲线下聚集，理解了“中心极限定理”的神奇之处，也对统计推断有了初步的认识，这为我后续的学习奠定了坚实的基础，让我对接下来的数理统计部分充满期待。
评分这本书的数理统计部分更是让我大开眼界。作者的写作风格依然保持着那种既严谨又富有启发性的特点，将那些原本可能令人望而生畏的统计方法，变得清晰易懂。在“参数估计”这一章，我学到了点估计和区间估计。点估计部分，作者详细介绍了矩估计法和最大似然估计法，并且通过求导和代入公式，一步步推导出估计量的表达式，让我对这些方法的原理有了透彻的理解。特别是最大似然估计，作者用一个掷硬币的例子，生动地解释了如何找到一个参数值，使得观测到的样本出现的可能性最大。这比单纯的公式推导要有趣和有意义得多。而区间估计则让我明白了“估计”的真正含义，它不是一个确定的值，而是一个包含真值的范围。书中对置信区间的推导和解释，让我理解了“置信水平”的含义，以及为什么我们不能说“真值有95%的概率落在这个区间内”，而只能说“如果我们重复多次抽样，95%的区间会包含真值”。这种严谨的表述，让我受益匪浅。接着，“假设检验”部分更是将概率论的知识应用到了实际的决策过程中。从最基本的Z检验、t检验，到卡方检验和F检验，作者都给出了详细的步骤和解释。我印象深刻的是，书中通过一个医学实验的例子，来讲解如何设定原假设和备择假设，如何计算检验统计量，如何确定拒绝域，以及如何解释检验结果。这种结合实际问题的讲解方式，让我能够轻松地将所学知识运用到实际分析中，并且能够批判性地思考统计结果的意义。这本书真的让我从“知道”变成了“理解”和“会用”。
评分这本书的独特之处在于，它没有将概率论和数理统计割裂开来，而是巧妙地将它们融为一体，展示了它们之间密不可分的联系。在讲解概率论的基础概念时，作者就已经为数理统计的引入埋下了伏笔。例如，在介绍“随机变量的函数”时，作者就已经在为后续的样本统计量分布的推导做准备。当进入数理统计部分，尤其是“抽样分布”和“参数估计”时，你会发现之前学习的概率分布知识被恰到好处地运用起来。比如，样本均值的抽样分布，就是基于中心极限定理的直接应用，而置信区间的建立则依赖于正态分布或t分布等概率分布的性质。作者在讲解这些内容时，会非常自然地回顾和引用之前学到的概率知识，使得学习过程连贯而流畅。这种“承上启下”的教学方式，让我不再觉得数理统计是空中楼阁，而是建立在坚实的概率基础之上。书中对“统计量”的定义和性质的讲解，以及如何通过样本数据来计算统计量，为后续的参数估计和假设检验奠定了基础。例如，在参数估计中，我们寻找最优的估计量，而最优性的标准往往就依赖于统计量本身的性质，比如无偏性、有效性等。这些概念的清晰阐述，让我能够准确地理解各种统计方法的内在逻辑。此外，书中还穿插了一些关于统计推断的哲学思考，比如“模型选择”和“过拟合”等问题，这些都引导我更深入地思考统计的局限性和应用中的注意事项，不仅仅是学习方法，更是对统计思想的启迪。
评分这本书在我学习过程中扮演了一个至关重要的角色，它不仅教会了我知识，更重要的是培养了我对统计思维的理解。当我读到“抽样分布”这一章时，我才真正理解到，我们从总体中抽取样本来推断总体特征，这是一个充满不确定性的过程，而抽样分布就是描述这种不确定性的关键。书中详细讲解了样本均值的抽样分布，以及在不同分布下的情况，特别是当样本量足够大时，样本均值近似服从正态分布，这是中心极限定理在实际中的直接应用，它极大地简化了统计推断的过程。接着，作者在“统计推断”部分，系统地介绍了如何利用样本信息来估计和检验关于总体的假设。在“参数估计”中，除了点估计，书中对区间估计的讲解尤为细致。它不仅仅给出了置信区间的计算方法，更深入地探讨了置信区间的含义——它代表的是一种“可靠性”或者“信任度”，而不是一个概率。这一点非常重要，因为很多人在理解置信区间时容易陷入误区。作者通过清晰的语言和恰当的比喻，比如“捕鱼网”的比喻，让我深刻理解了置信区间的含义。在“假设检验”部分，我学会了如何构建检验统计量，如何确定临界区域，以及如何根据P值来判断是否拒绝原假设。书中通过各种实际例子，比如药物疗效的检验、产品质量的控制等，让我看到了统计检验在科学研究和工业生产中的巨大价值。这本书让我明白，统计学并非仅仅是冰冷的数字和公式，而是一种严谨的思考方式和解决问题的方法论。
评分我得说，《概率论与数理统计》这本书简直是统计学领域的“破壁者”。在未接触它之前，我对概率和统计的理解停留在“摸奖”和“平均数”的层面，感觉它们是既神秘又遥不可及的学科。然而，这本书用一种非常接地气的方式，将这些概念一一解构。例如，书中在讲解“期望”时，并没有直接给出一个抽象的数学公式，而是从“赌博的回报”和“投资的收益”等生活中常见的例子入手，让我们理解期望的意义——长期来看，我们平均能获得多少。这一下子就拉近了我和抽象概念的距离。随后，作者更是将期望的概念延伸到随机变量的方差，解释了方差如何衡量随机变量的离散程度，以及为什么方差为零意味着随机变量的值是固定的。这对于理解数据波动性至关重要。然后，书中的“大数定律”和“中心极限定理”更是让我对概率论的精髓有了深刻的体会。大数定律解释了为什么在大量重复试验中，事件发生的频率会趋近于其概率；而中心极限定理则揭示了为什么很多复杂现象经过叠加后，其分布会趋向于正态分布。这些定理的引入，并非生搬硬套，而是通过逻辑严谨的推导和直观的图示，让我们感受到数学的优雅和力量。作者在讲解这些重要定理时，还会穿插一些历史故事，比如介绍泊松为了解决炮弹落地地点问题而提出的泊松分布，或者高斯在天文学研究中遇到的误差问题而发展的正态分布，这些背景知识的补充，让学习过程更加生动有趣，也让我对这些数学工具的起源和发展有了更深的认识，不再只是孤立的知识点。
评分这本书最让我赞叹的是它对细节的关注和严谨性。作者在讲解每一个概念时，都力求做到准确无误，并且会给出充分的证明或解释。比如，在讲解“条件概率”和“独立事件”时，作者不仅给出了数学定义，还通过大量的例子来区分它们的差异，特别是像“蒙提霍尔问题”这样的经典案例，让我对条件概率和直觉之间的差距有了深刻的认识。当进入数理统计部分，这种严谨性更是体现得淋漓尽致。在推导各种估计量和检验统计量时，作者一步步的推导过程都清晰可见，并且会说明每一步的依据。例如，在讲解“最大似然估计”时，作者会详细展示如何写出似然函数，如何取对数，以及如何利用微积分求解最优参数。这种详尽的推导过程，让我能够真正理解这些统计方法是如何产生的，而不是仅仅记住公式。而且，对于一些可能容易混淆的概念，比如“样本方差”和“总体方差”的区别，以及它们在计算上的差异（分母是n还是n-1），作者都给予了特别的强调和解释。书中还提供了一些关于大数定律和中心极限定理的严谨数学证明，虽然这些证明对于初学者来说可能有些难度，但作者通过将证明进行适当的拆分和注解，让我能够逐步理解其逻辑。这种对细节的执着，使得这本书的知识体系非常扎实，为我打下了坚实的理论基础，也让我对统计学有了更深刻的敬畏。
评分这本书的结构安排非常合理，逻辑性极强，使得学习过程顺畅且高效。它从最基础的概率论概念出发，逐步深入到数理统计的各个分支，层层递进，环环相扣。开篇对概率论基础的讲解，包括事件、概率、随机变量、概率分布等，为后续的数理统计部分打下了坚实的基础。例如，在讲解“期望”和“方差”时，作者就为我们揭示了描述随机变量特征的关键指标，而这些指标在参数估计和假设检验中扮演着核心角色。接着，关于“大数定律”和“中心极限定理”的介绍，是连接概率论和数理统计的桥梁，它们揭示了样本统计量在大量抽样下的渐进行为，这对于理解样本推断总体的原理至关重要。数理统计部分，作者遵循了从“估计”到“检验”的逻辑顺序。首先介绍“参数估计”，包括点估计和区间估计，让我理解如何从样本数据推断总体的未知参数。然后，深入到“假设检验”，教会我如何根据样本数据来判断一个关于总体的命题是否成立。书中对各种常用检验方法的介绍，如t检验、卡方检验、F检验等，都提供了清晰的步骤和应用场景，让我能够理解它们各自的适用范围和局限性。最重要的是，作者在讲解过程中，会不断地将新知识与旧知识联系起来，例如在讲解区间估计时，会回溯到抽样分布的知识，在讲解假设检验时，又会引用参数估计的结论。这种“温故知新”的学习方式，极大地加深了我对知识的理解和记忆，使得整个学习过程不显得碎片化，而是形成了一个完整的知识体系。
评分这本书的语言风格非常吸引人，它不是那种枯燥乏味的教科书式讲解，而是充满了智慧和洞察力。作者善于使用生动的类比和形象的比喻来阐释抽象的概念，让学习过程变得轻松有趣。例如，在讲解“方差”时，他将其比喻为“人们对平均值的依恋程度”，方差越大，人们对平均值的依恋程度就越低，数据也就越分散。这种比喻瞬间就抓住了方差的核心含义。在讲解“统计推断”时，他用“侦探破案”来比喻，通过收集证据（样本数据），来推断真相（总体特征）。这种充满画面感的描述，让我在阅读过程中仿佛置身于一个充满趣味的知识探索之旅。书中对于一些经典统计问题的探讨，比如“学生t分布”的由来，作者会介绍它诞生的历史背景和解决了什么问题，这使得学习过程更加人性化。此外，作者在讲解过程中，还穿插了一些统计学发展史上的趣闻轶事，比如贝叶斯定理的提出者贝叶斯本人，或者皮尔逊在统计学上的贡献，这些都增添了学习的趣味性，也让我感受到了统计学的魅力。让我印象深刻的是，在讲解“假设检验”时，作者并没有直接抛出“P值”的概念，而是先从“犯错的代价”入手，引出犯第一类错误和第二类错误的概率，然后再自然地引出P值，这种方式让我更容易理解P值的真正含义，也更能体会到统计决策中的权衡。
评分按需。
评分保佑！！！保佑啊亲~~~人人被刷状态。。。。。。。。。@509 ECNU S
评分按需。
评分概率论。纯粹掌握，待工具化。
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