具体描述
概率统计是一门应用性较强的数学课程，因此在教材中，既需要强调基本概念和方法的实际应用背景，也要尽可能严格地进行数学推导。 本教材在引入随机变量的概念后，我们立即定义分布函数。全书例题应用性强，习题丰富，每章附有复习分析题，习题和例题中有许多新设计的题。书中尝试介绍了近二三十年来对数理统计发展有着重要影响的自然指数分布族，还介绍了SPSS软件用于计算本教材涉及的统计问题。
本书是四川大学概率统计教研室在长期教材建设和试用的基础上编写而成。在内容上引入前沿知识，介绍自然指数分布族的基本理论和统计方法，并介绍了SPSS软件的应用。叙述流畅，推导严谨，注重方法的应用背景。习题丰富，内容新颖，涉及英语期末考试、网吧网管、机场误机人数、食堂座位安排、抽签结果等富有时代气息的问题。 全书内容包括：概率论基础知识、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、正态分布与自然指数分布族、极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、线性回归分析和方差分析、SPSS软件简介等。 本书可作为高等学校理工科专业本科概率论与数理统计课程的教材，也可作为青年教师和青年科技工作者的参考书。
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读后感
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用户评价
这本书给我最大的感受是，它能够把看似复杂的数学概念，用一种非常直观和易于理解的方式呈现出来。我特别喜欢书中关于概率分布的介绍，尤其是对多种常见分布的详尽分析。不仅仅是给出公式和参数，更重要的是对这些分布的“性格”和“应用场景”进行了生动的描绘。例如，在讲解指数分布时，作者将其与“等待时间”联系起来，形象地说明了它在描述事件发生间隔时间上的作用。而对于正态分布，则深入探讨了其“中心对称性”以及在自然界和许多社会现象中的普遍存在性，并给出了如何利用其性质进行统计推断的示例。书中还包含了一些关于蒙特卡洛方法的介绍，这是一种非常强大的数值模拟技术，在概率统计领域有着广泛的应用。作者通过简单的例子，如模拟投掷骰子来估计概率，展示了这种方法的直观性和有效性。这本书的语言非常流畅，没有那种生硬的学术腔调，反而充满了人文关怀，让我在阅读的过程中感受到了一种智识上的愉悦。
评分从一名普通读者的角度来看，这本书的编排方式和内容深度都让我感到非常满意。它不仅仅是一本知识的堆砌，更是一次思想的启迪。书中对于假设检验的阐述，是我觉得最能体现作者功力的地方。作者从“提出假设”、“收集数据”、“计算检验统计量”到“做出决策”这几个关键步骤，进行了非常细致和条理清晰的讲解。他并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量生动有趣的案例，例如药物的疗效检验、市场营销策略的有效性评估等，将这些抽象的统计方法落到实处。我尤其喜欢书中对第一类错误和第二类错误的辨析，以及如何权衡这两类错误的风险。这让我深刻理解了统计推断的本质——在不确定性中做出最优决策。此外，书中还对参数估计的方法进行了系统性的梳理，包括点估计和区间估计，并对各种估计方法的性质进行了深入的讨论。这让我不仅学会了如何进行估计，更理解了不同估计方法之间的差异和适用性。
评分这本书真是让我开了眼界，感觉就像走进了一个全新的数学世界。我一直对概率和统计抱有浓厚的兴趣，但总觉得它们之间似乎隔着一层薄纱，难以完全把握。这本书恰恰填补了我的这一认知空白。它不仅仅是理论的堆砌，而是将抽象的概念通过生动形象的例子一一展现，让我能够从感性的层面去理解这些复杂的数学工具。比如，书中关于泊松分布的讲解，并没有停留在公式推导上，而是结合了现实生活中各种随机事件的发生频率，像是某个十字路口每小时的汽车流量，或是电话中心的呼叫次数。作者用这种贴近生活的方式，让我深刻体会到泊松分布在描述稀有事件发生次数上的强大威力。更让我印象深刻的是，书中还穿插了许多历史故事和数学家的轶事，这些细节的融入，让原本枯燥的数学学习变得充满了人情味和故事性，也让我感受到了数学这门学科背后的人类智慧和探索精神。我尤其喜欢书中对于条件概率和独立性的阐述，它不是简单地给出定义，而是通过一系列精心设计的思考题，引导读者自己去发现和理解其中的内在逻辑。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教学方式，让我受益匪浅，也让我对未来继续深入学习概率论与数理统计充满了信心。这本书的排版和字体也非常舒适，阅读起来一点也不会觉得疲劳，这对于一本厚重的学术书籍来说，实属难得。
评分这本书在我学习概率论与数理统计的过程中，起到了至关重要的作用。它不仅仅是一本工具书，更像是一次关于数学思想的探索之旅。我尤其对书中关于方差分析（ANOVA）的讲解印象深刻。作者没有直接抛出复杂的公式，而是从“比较多个组的均值是否存在显著差异”这一实际问题出发，层层递进地引入方差分析的基本原理和计算方法。他通过生动形象的图示，将总变异、组间变异和组内变异的概念进行了清晰的展示，让我能够直观地理解方差分析的核心思想。书中还详细介绍了单因素方差分析和多因素方差分析，并提供了如何在不同研究场景下选择合适模型进行分析的指导。我特别欣赏书中对于 F 统计量及其分布的讲解，以及如何利用这些统计量来做出统计决策。此外，书中还对回归模型诊断，例如残差分析、多重共线性检验等方面进行了详细的阐述，这让我对如何评估和优化统计模型有了更深刻的认识。这本书的语言风格严谨而不失活泼，逻辑清晰，让我能够沉浸其中，享受学习的乐趣。
评分这本书给我的感觉是，它不仅仅是提供知识，更是在培养一种解决问题的能力。我尤其对书中关于数据的描述性统计和初步分析的部分印象深刻。作者从最基础的均值、中位数、方差等概念讲起，然后介绍了各种图表工具，如直方图、箱线图、散点图等。这些工具的介绍不仅包含了如何绘制，更重要的是阐述了如何通过这些图表来直观地理解数据的分布特征、离散程度以及变量之间的关系。书中还提供了很多实际数据集的分析示例，让我能够将学到的理论知识应用到真实的数据中，去发现其中的规律和洞见。我记得书中有一个关于不同城市交通拥堵情况的数据分析，作者通过绘制箱线图比较了不同城市的平均通勤时间和拥堵状况，并结合其他统计量进行了深入解读。这种将数学工具与现实场景相结合的讲解方式，让学习过程变得生动有趣，也让我看到了概率统计在社会科学、工程技术等领域中的广泛应用。这本书的结构安排也很合理，每一章的开始都会有一个引人入胜的引入，而结尾则是一个对本章内容的总结和升华，这使得我对知识的掌握更加系统和牢固。
评分我不得不说，《概率论与数理统计》这本书的叙述方式非常独特，它总能在我觉得有点迷茫的时候，给我一束光。书中关于联合分布和条件分布的讲解，是我觉得最精彩的部分之一。作者没有直接给出复杂的数学公式，而是从两个或多个随机变量同时出现的场景出发，例如同时测量身高和体重，或者同时观察到天气和交通状况。通过这些贴近生活的例子，逐步引入联合概率密度函数和条件概率密度函数的概念，以及它们之间的关系。这让我深刻理解了变量之间的相互依赖性，以及如何在已知某个变量的情况下，去推断另一个变量的概率。书中还详细讲解了协方差和相关系数，这些概念的引入，为理解变量之间的线性关系提供了重要的工具。我尤其喜欢书中关于独立性检验的介绍，它不仅给出了数学上的判断方法，还结合实际数据分析，展示了如何通过统计检验来判断两个变量是否独立。这本书的例题非常丰富，而且都有详细的解答过程，这对于我这样的学习者来说，是极大的帮助，让我在练习中能够及时发现和纠正错误。
评分我必须承认，这本《概率论与数理统计》是一本我越读越觉得有价值的书。它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师。书中关于统计量和抽样分布的讲解，让我对如何从样本数据中推断总体信息有了全新的认识。作者在介绍点估计时，详细阐述了矩估计法和最大似然估计法，并对它们的优缺点进行了比较分析。这让我不仅学会了如何进行估计，更理解了为什么会有不同的估计方法，以及它们各自的适用条件。更让我眼前一亮的是，书中关于统计推断的章节，特别是置信区间和假设检验。作者通过生动的图示和具体的例子，将这些抽象的统计概念具象化，让我能够直观地理解置信区间的含义，以及如何通过假设检验来判断数据的显著性。例如，在解释卡方检验时，书中就提供了一个实际的农业实验数据，通过计算卡方统计量来检验不同肥料对作物生长是否有显著影响。这种将理论与实践紧密结合的讲解方式，极大地增强了我学习的兴趣和动力。这本书的逻辑结构也非常清晰，章节之间的衔接自然流畅，让我能够一步一步地构建起对概率统计知识体系的理解。
评分坦白说，在翻阅这本书之前，我曾对概率论与数理统计抱有一定的畏难情绪。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。它以一种非常友好的姿态，将这个复杂而迷人的学科展现在我面前。我特别喜欢书中关于随机变量和概率分布的介绍。作者没有直接抛出枯燥的定义和公式，而是从生活中的随机现象出发，例如抛硬币、掷骰子，然后逐步引入离散型和连续型随机变量的概念。这种循序渐进的学习方式，让我能够轻松地进入状态，并且感受到数学的魅力。书中对于常见概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布等的讲解，都非常细致入微，不仅给出了它们的概率密度函数（或概率质量函数）和期望方差，还深入分析了它们的性质和适用范围。我尤其对书中关于正态分布的论述印象深刻，它不仅解释了为何正态分布如此普遍，还在统计推断中扮演着如此重要的角色。书中还包含了一些关于概率统计在物理学、经济学、生物学等领域应用的案例，这让我看到了数学的普适性和力量，也拓宽了我的视野。这本书的语言表达也非常清晰流畅，没有晦涩难懂的术语，即使是初学者也能毫不费力地理解。
评分不得不说，这本《概率论与数理统计》是一本非常有分量的著作，它的内容深度和广度都让我感到震撼。作者在数学的严谨性和易懂性之间找到了一个绝佳的平衡点。我尤其欣赏书中对于大数定律和中心极限定理的讲解，这是统计推断的基石，但往往也是许多学习者感到困惑的地方。这本书通过多角度的论述，从理论推导到直观解释，再到实际应用，层层递进，让这些核心概念变得清晰明了。例如，在解释中心极限定理时，作者并没有止步于“样本均值的分布趋近于正态分布”这个结论，而是详细探讨了为什么会有这样的趋势，以及这个定理在统计推断中的具体作用，比如在估计总体参数、进行假设检验等方面。书中还提供了许多经典的案例研究，例如通过蒙特卡洛模拟来估计圆周率，或者利用统计方法分析股票市场的波动性。这些案例的引入，不仅展示了概率统计在实际问题中的应用价值，也激发了我进一步探索这些方法的潜力。此外，本书的习题设计也非常精妙，既有巩固基础的练习，也有挑战思维的难题，能够有效地帮助读者检验和深化对知识的理解。我花了不少时间去钻研这些习题，并且从中获得了巨大的乐趣和成就感。
评分从一个过来人的角度来说，这本书绝对是学习概率论与数理统计的绝佳选择。它不仅仅是理论知识的传授，更重要的是教会了我们如何运用这些知识去解决实际问题。我特别喜欢书中关于回归分析的介绍。作者从最简单的线性回归开始，逐步深入到多元线性回归，并且详细讲解了如何进行模型拟合、参数估计以及模型检验。书中提供的案例涉及到了多种学科领域，例如经济学中的价格与需求关系，社会学中的教育程度与收入水平的关系等。这些实际案例的分析，让我深刻体会到回归分析在揭示变量之间关系、进行预测和决策中的重要作用。我尤其欣赏书中对于残差分析的强调，这让我意识到模型的优劣不仅仅在于拟合的好坏，更在于其背后假设的满足程度。此外，本书还对时间序列分析、方差分析等重要统计方法进行了介绍，虽然篇幅有限，但足以让我对这些领域有一个初步的认识，并激起了我进一步深入学习的兴趣。这本书的语言风格非常接地气，没有过多的华丽辞藻，而是直截了当，清晰明了，让我在阅读过程中能够全神贯注于知识本身。
评分比你川自编的线代好很多
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