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出版者:高等教育出版社

作者:茆诗松//程依明//濮晓龙

出品人:

页数:523

译者:

出版时间:2011-2-1

价格:44.80元

装帧:平装

isbn号码:9787040312102

丛书系列:普通高等教育“十一五”国家级规划教材

图书标签:

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现代统计学与数据科学前沿：基于R与Python的实践指南 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的现代统计学与数据科学的实践框架。我们摒弃了传统教科书中过于依赖复杂解析推导的冗余，转而聚焦于概念的直观理解、算法的运作机制，以及最重要的——在真实世界数据上的有效应用。全书紧密围绕当前数据科学领域最核心的工具链：R语言和Python（及其生态系统如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）。 第一部分：统计学基础的重塑与现代视角 (Foundations Revisited) 本部分首先对统计学的基本概念进行现代化梳理，强调其在数据驱动决策中的角色，而非仅仅是理论证明的工具。 第一章：数据驱动思维的建立 本章深入探讨了数据的生命周期管理，从数据采集的偏差识别到数据清洗的自动化流程。我们详细介绍了探索性数据分析 (EDA) 的高级技术，包括多维可视化（如t-SNE, UMAP在降维后的应用）、时间序列的初步分解，以及如何使用描述性统计量有效总结数据集的特征。重点讲解了统计抽样方法的现代选择（如分层抽样、集群抽样）及其在应对大规模异构数据时的适用性。 第二章：概率模型与统计推断的计算实现 我们不再停留在离散和连续随机变量的古典定义，而是将重点放在随机过程的模拟和应用上。通过R的`simstudy`包和Python的`SimPy`库，读者将学习如何模拟复杂的随机系统。在统计推断部分，本书侧重于基于重采样的推断，如Bootstrap和Jackknife方法的原理与具体实现，用以构建稳健的置信区间和进行假设检验，特别是在参数分布未知或样本量较小的情况下。最大似然估计（MLE）的求解不再局限于解析，而是通过期望最大化（EM）算法的迭代过程在计算上完成。 第三章：线性模型的扩展与诊断 超越基础的简单线性回归，本章深入探讨广义线性模型 (GLM) 的结构（如Logistic回归、Poisson回归），并详细讲解了如何使用R的`glm`系列函数和Python的`statsmodels`进行模型拟合、系数解释及残差分析。模型诊断被提升到关键地位，我们引入了多重共线性（VIF）的计算、异方差性（White检验）的检测，以及杠杆点与影响点的识别。对于非线性关系的建模，本章介绍了加性模型 (GAMs) 的思想及其在R中的`mgcv`包中的应用。 第二部分：机器学习核心算法的统计学内涵 (Machine Learning Decoded) 本部分的目标是将常见的机器学习算法视为统计模型或优化问题的具体实例，强调其背后的统计学假设、偏倚-方差权衡，以及正则化在控制模型复杂度中的作用。 第四章：监督学习的正则化与选择 本章详细剖析了正则化技术如何影响模型估计。重点分析了岭回归（Ridge）、Lasso回归（及其在特征选择中的作用）和Elastic Net的数学原理。读者将使用Scikit-learn和R的`glmnet`包，比较不同正则化参数 ($lambda$) 对模型性能、系数收缩的影响。此外，我们深入探讨了模型选择标准，如AIC、BIC的计算及其在不同情境下的适用性限制，并引入了交叉验证（K-Fold, LOOCV）作为模型泛化的黄金标准。 第五章：分类器的深度剖析 除了朴素贝叶斯（作为概率模型的应用），本章着重于支持向量机 (SVM) 的核方法（Kernel Trick）及其在统计学上如何映射到高维空间的决策边界。对于决策树，我们讲解了信息增益、基尼不纯度等分裂标准的统计学基础，并详细介绍了随机森林作为集成方法的方差降低机制。分类性能的评估不再局限于准确率，本书详细介绍了混淆矩阵的解读、ROC曲线的绘制与AUC的计算，以及F1分数在类别不平衡问题中的重要性。 第六章：维度灾难与降维技术 本章专门处理高维数据的挑战。主成分分析 (PCA) 被视为一种寻找数据最大方差投影的统计过程，我们不仅讲解了SVD分解在计算PCA中的作用，还探讨了如何确定有效的主成分数量。因子分析 (FA) 作为探索潜在结构的一种方法，其与PCA的区别与联系被清晰阐述。在Python环境中，将使用`scikit-learn`实现这些方法，并侧重于降维后数据重构误差的量化。 第三部分：高级统计建模与前沿应用 (Advanced Modeling & Frontiers) 本部分聚焦于现代数据科学中不可或缺的高级统计工具和前沿计算方法。 第七章：时间序列分析的现代方法 时间序列的分析被提升到关注于平稳性检验、季节性分解和预测的层面。本书涵盖了经典的ARIMA模型族，但更侧重于使用状态空间模型（State-Space Models）及其在R中的`KFAS`包或Python中的`statsmodels.tsa.statespace`模块中的实现。我们讲解了GARCH模型在金融波动性建模中的应用，并通过实际案例展示了滚动预测（Rolling Forecast）的稳健性评估。 第八章：非参数方法与深度学习的统计基础 本章探讨了在模型假设不成立时，如何依赖数据本身进行推断。核密度估计 (KDE) 的带宽选择原理是重点内容。在转向深度学习时，我们将其视为一种极其复杂的、具有数百万参数的非线性回归/分类模型。本章解释了反向传播（Backpropagation） 的本质是一个基于链式法则的梯度计算过程，它本质上是在求解一个极度复杂的非凸优化问题。我们对比了传统统计模型（如GLM）的“可解释性”与深度网络（如简单前馈网络）的“预测能力”之间的权衡。 第九章：贝叶斯统计的计算革命 本书将贝叶斯方法视为一种概率编程范式。我们详细介绍了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC） 方法，尤其是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样的运作机制，强调它们如何解决复杂后验分布的积分问题。读者将使用STAN（或其在R/Python中的接口）来构建层次模型（Hierarchical Models），学习如何诊断MCMC链的收敛性（如$hat{R}$统计量），并利用后验样本进行稳健的参数估计和预测区间构建。 附录：R与Python环境配置与最佳实践 本附录提供了在主流操作系统上配置所需软件环境的详细步骤，包括包管理（`renv` for R, `conda` for Python）以及高效的数据操作技巧，确保读者能够无缝地将理论知识转化为可执行的分析代码。 本书特色： 1. 实践驱动： 超过100个完整的代码案例，覆盖金融、生物信息和市场营销数据。 2. 工具整合： 深度融合R（专注于统计建模和可视化）与Python（专注于大规模计算和机器学习集成）。 3. 概念清晰： 强调“为什么”和“如何做”，而非仅限于“是什么”。 4. 现代议题： 涵盖因果推断（如倾向得分匹配的初步介绍）和模型可解释性（如SHAP值）的前沿概念。

评分☆☆☆☆☆

比盛粥的内容全面且有一定的语言叙述，比陈希孺的条理清晰(陈的不过是啰啰嗦嗦的讲了点自己的笔记罢了)，其内容基本上涵盖了非理学系所需要的概统知识的基础，证明严谨但存在跳步骤，习题质量一般，除了每节最后的几个习题有点意思之外再无亮点。 很奇怪为什么现在是盛粥的书当...

评分☆☆☆☆☆

任何学问的入门阶段，一本经典参考书、一本习题集、几个project足够了。 只说经典参考书，有几个必要条件。 1、概念的论述要清晰易懂。 2、例题丰富。 3、从解决问题的角度出发组织书本结构。 本书在前两点做得非常好，对样本空间、事件、条件概率、独立性与相关性、随机变量...  

评分☆☆☆☆☆

比盛粥的内容全面且有一定的语言叙述，比陈希孺的条理清晰(陈的不过是啰啰嗦嗦的讲了点自己的笔记罢了)，其内容基本上涵盖了非理学系所需要的概统知识的基础，证明严谨但存在跳步骤，习题质量一般，除了每节最后的几个习题有点意思之外再无亮点。 很奇怪为什么现在是盛粥的书当...

评分☆☆☆☆☆

很舒畅的一部书。概念的延展、讲解，自然清新。描述语言生动，形象。“概率论”其实复杂的公式推导并不多，精彩的东西是深刻的体会理论的应用概念。这本书做到了。虽说是数学系应用教材，其实工科哪个专业，都可以拿来学习，难度不算太大。 比盛聚的那本大众教材，要强的多得...  

评分☆☆☆☆☆

无论怎么狗血，一定要保持镇定。。。。。。！！ 适合初学者入门概率论。厚度是相当感人，详细而又富有调理，期末救急都是可以的。另外搭配陈希孺老师的《概率论与数理统计》食用更加。前者公式归纳有序，后者给出了上帝视角的理解，别具风格而且深入，一些公式的推理非常有意思...  

评分☆☆☆☆☆

从结构上看，这部教材的处理方式显得尤为成熟和稳健。它没有盲目追求新颖或过度炫技，而是专注于打磨那些最核心、最基础的概念。我很喜欢它在处理随机变量的联合分布时所展现的严谨性，每一个定义、每一个定理的引入都有坚实的逻辑基础支撑。对于那些对数学证明有较高要求的读者来说，这本书无疑提供了足够的深度和广度。然而，即便是对于那些更偏向应用取向的读者，它也提供了足够的注释和图示来辅助理解那些看似艰深的证明过程。特别是关于中心极限定理的讨论部分，作者不仅给出了标准的证明路径，还深入探讨了其在不同分布族中的普适性，这极大地拓宽了我对“渐近性”这一核心统计概念的认识。这本书的深度和广度达到了一个精妙的平衡点，既能满足专业研究人员对细节的苛求，又能为初学者构建起一个坚实的概念框架，堪称是教科书编写艺术的典范。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我接触过不少关于概率统计的书籍，但真正能让我感到醍醐灌顶的并不多。这本书最大的亮点，我认为在于它对“模型构建”的强调。它不仅仅是教会你如何计算，更重要的是教会你如何“思考”——如何将现实世界中的不确定性问题抽象成数学模型。书中的案例选取非常贴近实际应用场景，无论是金融领域的风险评估，还是工程中的质量控制，都能找到相应的理论支撑。这使得学习过程不再是孤立的知识点积累，而是一个解决实际问题的过程。比如，在讲解假设检验时，作者非常细致地分析了不同检验方法背后的统计哲学，这对我理解“犯第一类错误”和“犯第二类错误”的权衡至关重要。我清晰地记得有一次在工作中遇到一个数据解释难题，恰好翻阅到书中关于非参数检验的那一节，书中的描述瞬间点亮了我的思路，让我找到了突破口。这种知识的迁移能力，正是这本教材功力的体现，它提供的工具箱远比表面上展示的公式要丰富得多。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书的价值远超出一本普通的教材定义。它更像是一部陪伴学习者成长的工具书和参考手册。我发现，即便是学习完课程很久之后，当我再次遇到一些模糊不清的概率或统计问题时，我还是会习惯性地翻开这本书的特定章节。每次重温，总能从中挖掘出新的理解层次。例如，书中关于置信区间的构建和解释部分的细致程度，让我对“不确定性”有了更审慎的态度，而不是简单地将其视为一个数字。它强调了区间估计的稳健性和适用边界，这种严谨的学术态度贯穿始终。对我个人而言，这本书不仅仅是考试的工具，更是后续深入研究数理统计及其在实际领域应用时，最可靠的起点和最坚实的后盾。它的内容密度适中，深度足够，并且具有极强的自洽性和逻辑完整性，是值得反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我最初拿到这本书时，对其中关于多维随机变量的章节感到有些吃力。那些矩阵运算和协方差结构的描述，很容易让人在复杂的代数推导中迷失方向。但是，这本书的妙处在于，它总能在关键时刻插入一些清晰的几何解释或直观的比喻。例如，在讲解主成分分析（PCA）的统计基础时，书中通过向量投影和特征分解的可视化描述，将原本抽象的线性代数概念与降维的目的紧密联系起来，让我一下子就抓住了问题的核心——如何在保持信息量最大的前提下减少数据的维度。这种从“代数表述”到“几何直观”的转换，是这本书为我带来的最大收获之一。它教会我，在面对复杂的多元统计时，不要只顾着计算，更要尝试理解数据空间中的形态和结构。这种深度的、多维度的教学方法，使得我对统计学的理解从二维平面上升到了三维空间，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本**《概率论与数理统计教程》**对我来说，简直是一场智力上的冒险。我记得刚开始翻开这本书时，那些密密麻麻的公式和符号就让我有点望而生畏。然而，作者的叙述方式却有着一种独特的魔力，它不像是冷冰冰的教科书，更像是一位经验丰富的老师，耐心地引导着你一步步跨越那些看似难以逾越的数学鸿沟。书中的例题设计得非常巧妙，它们不仅仅是公式的堆砌，更是对理论概念的生动诠释。我特别欣赏作者在引入新概念时所采用的“循序渐进”的手法，比如在讲解大数定律时，不是一下子就抛出复杂的数学证明，而是先从直观的例子入手，让人对概率的随机性与规律性之间的微妙平衡产生深刻的理解。完成一章的学习后，那种豁然开朗的感觉，是其他很多教材难以给予的。当然，对于初学者来说，某些章节的深度可能需要反复阅读和思考，但正是这种挑战性，才使得最终掌握知识时的成就感倍增。这本书的排版清晰，逻辑流畅，即便是面对最抽象的统计推断部分，也能感受到作者试图将复杂的数学工具“人化”的努力。

评分☆☆☆☆☆

相见恨晚啊，尤其是配套的习题，越复习越有动力

评分☆☆☆☆☆

最好的入门书

评分☆☆☆☆☆

写的还行啊

评分☆☆☆☆☆

内容丰富没错，可是例题解答跳步也太潇洒了！

评分☆☆☆☆☆

相见恨晚啊，尤其是配套的习题，越复习越有动力