具体描述
机率与数理统计是研究和揭示随机现象统计规律性的科学，不论是在自然界或是人类社会的研究中都经常有机会运用到，不论是经济与金融领域、管理科学领域、交通运输领域、通讯与信号领域、电子科学技术领域、资讯科学领域、人口学领域、及电脑与计算科学领域等都具有广泛的应用。
本书委由北京交通大学王军教授根据从事概率论与数理统计教学实作的基础，并广征各方意见编写而成的，更经由国内学者依据国内惯用专业用语的编修，内容方面主要分成两个部分，概率论部分和数理统计部分，其中第一章至第五章属于概率论部分，内容包括，主要介绍概率论的基本知识和基本理论；第六章至第九章则属于数理统计的范畴，在这?主要是介绍数理统计的基本知识、基本理论和基本计算方法。
全书在编排上理论与举例并重，为了使读者轻松进入这个领域，举例以简单、典型、生活化为主，在各章末皆有习题练习，全书末并附有习题解答，充分考量到读者学习上的便利性，相当适合非数理专科的学生作为入门的教材。
著者信息
图书目录
第一章 机率与随机事件
第二章 随机变数与机率分佈
第三章 随机向量及其函数的分佈
第四章 随机变数的数位特征
第五章 极限定理
第六章 数理统计的基本概念
第七章 参数估计理论
第八章 假设检定
第九章 线性统计推断
附录
习题答案
图书序言
图书试读
用户评价
拿到《机率与数理统计》这本书，我最先关注的是它的实用性，毕竟我工作的领域需要大量的数据分析。我不得不说，这本书在这方面做得非常出色。作者在讲解每一个统计方法时，都会先深入剖析其应用场景，并且提供了大量的真实案例。我尤其喜欢他在讲解“贝叶斯定理”时的处理方式。他并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是先讲述了“更新信念”的日常经验，比如天气预报的准确性会随着观测到的云层变化而更新，这让我对贝叶斯定理的直观理解大大加深，之后再接触数学推导，就觉得自然而然了。更重要的是，作者在书中非常注重“模型诊断”和“误差分析”。他反复强调，仅仅是学会计算某个统计量是远远不够的，更重要的是要理解这个统计量在实际应用中可能存在的局限性，以及如何通过各种方法来评估模型的可靠性。这对于我来说，是至关重要的。因为在实际工作中，我们经常会遇到各种各样的数据问题，如果不理解模型的局限性，就很容易得出错误的结论。这本书就像一个经验丰富的项目经理，不仅教会我如何使用工具，更教会我如何批判性地使用工具，如何避免陷阱。读完这本书，我感觉自己不仅在知识上得到了提升，更在思维方式上得到了锻炼。
评分我是一个对事物背后的逻辑和规律充满好奇的人，而《机率与数理统计》这本书，恰好满足了我这种求知欲。这本书最让我赞叹的是它的“严谨而不失温度”的叙事风格。作者在讲解每一个概念时，都力求做到最精确的定义，但同时又会用非常形象生动的比喻来帮助读者理解。比如，在讲解“置信区间”时，他并没有直接给出区间估计的公式，而是用一个“钓鱼”的比喻，解释了我们如何在有限的样本中“捕捞”到总体参数的“范围”。这种将抽象数学概念与生活经验相结合的方式，让我觉得既有趣又容易理解。而且，作者在书中非常注重“因果关系”和“相关关系”的区别。他用大量的例子，包括一些经典的统计学误区，来警示读者不要轻易地将相关性等同于因果性。这一点对于我来说，非常重要，因为在信息爆炸的时代，我们经常会看到各种“相关性”的论断，如果不具备辨别能力，很容易被误导。这本书就像一位智慧的长者，不仅传授我知识，更教导我如何独立思考，如何辨别真伪。我从中不仅学到了统计学的知识，更学到了一种科学的思维方式。
评分作为一名非统计学专业的读者，我对《机率与数理统计》这本书的接受程度，很大程度上取决于它的讲解是否清晰易懂。我必须说，这本书在这方面做得非常出色。作者显然是一位非常擅长沟通的学者，他用一种非常平易近人的方式，将复杂的统计学概念娓娓道来。我尤其欣赏他在讲解“相关性”和“回归”时，所采用的“循序渐进”的方法。他首先会介绍“相关系数”的概念，让我们理解两个变量之间是否存在线性关系，以及这种关系的强度。然后，他再逐步引入“回归方程”，教我们如何用一个变量来预测另一个变量，并且如何评估预测的准确性。在讲解过程中，作者反复强调了“模型假设”的重要性，以及如何检验这些假设是否成立。这一点对于我来说，非常关键。因为在实际应用中，如果我们不了解模型的假设，就很容易做出错误的判断。这本书就像一位经验丰富的手工艺人，耐心地教我如何打磨手中的工具，如何精准地运用它们去创造价值。我从中不仅学到了统计学的知识，更学到了一种严谨细致的工作态度。
评分在我看来，一本好的教科书，不仅仅是知识的载体，更应该是学习的引导者。《机率与数理统计》这本书，在我看来，绝对担得起“引导者”这个称谓。我之前尝试过学习统计学，但往往会在枯燥的公式和抽象的定义中迷失方向。而这本书，则用一种非常人性化的方式，引领我一步步走进统计学的世界。作者在处理一些核心概念时，会采用“由表及里”的讲解方式，先从一个大家都能理解的现象入手，然后逐渐揭示出背后的统计学原理。比如，在讲解“回归分析”时，他并没有一开始就抛出复杂的回归方程，而是从“预测”这个我们日常生活中非常熟悉的场景开始，比如根据身高预测体重，根据广告投入预测销量。通过这些生动的例子，让我能够主动地去思考，为什么我们需要用数学模型来描述变量之间的关系，以及如何构建这样的模型。更让我印象深刻的是，作者在书中非常强调“统计思维”的培养。他不仅教授我们如何计算，更引导我们去思考，为什么需要进行统计分析，我们希望从数据中获得什么信息，以及如何解释分析结果。这种“授人以渔”的教学方式，让我感觉自己不仅仅是在被动地接受知识，更是在主动地构建自己的统计知识体系。
评分当我翻开《机率与数理统计》这本书时，我最期待的是它能够帮助我理解那些隐藏在日常生活中的“概率游戏”。这本书并没有让我失望。作者在讲解每一个概率和统计概念时，都紧密联系着实际生活中的例子。例如，在讲解“大数定律”时，他会用掷骰子、彩票中奖等例子来帮助我们理解，为什么大量的独立随机事件会趋向于一个稳定的平均值。这种“学以致用”的学习方式，让我觉得统计学不再是高高在上的学术理论，而是与我们息息相关的实用工具。我特别喜欢作者在书中关于“统计推断”的讲解。他用清晰的逻辑，一步步地引导我们理解，如何从有限的样本数据中，去推断关于总体的结论，并且如何量化这种推断的不确定性。例如，在讲解“置信水平”时，他用了一个形象的比喻，让我们理解，当我们说“95%的置信水平”时，这并不是说我们的估计值有95%的概率落在真实的总体参数附近，而是说如果我们重复多次抽样，那么95%的样本会产生包含真实总体参数的置信区间。这种细致入微的解释，让我对统计推断的理解更加深刻。这本书让我觉得，统计学不仅仅是关于数字的学问，更是关于理解和预测不确定性的智慧。
评分这本书的名字叫《机率与数理统计》，拿到手的时候，我其实是有点紧张的，毕竟“机率”和“数理统计”这两个词听起来就透着一股严谨和抽象，我一直觉得自己是个文科生，对这些数字和公式总是有种天然的畏惧感。但出于工作需要，我还是硬着头皮翻开了它。起初，我最担心的是那些复杂的数学推导，怕自己跟不上作者的思路，结果出乎意料的是，作者在讲解基础概念时，用了大量生动形象的比喻，比如在讲“随机事件”的时候，他会拿抛硬币、抽奖来举例，甚至会讲到下棋时对手的每一次落子都是一种随机性。这种“接地气”的讲解方式，一下子就拉近了我与书本的距离。我发现，原来那些看似高深的理论，都可以用我们生活中常见的例子来理解。而且，作者并没有一味地堆砌公式，而是在讲解每个公式的由来和实际应用场景时，都花了很大的篇幅。比如，在讲到“期望值”的时候，他不仅介绍了期望值的计算方法，还详细分析了在保险业、投资领域，期望值是如何被用来评估风险和收益的。读到这里，我才真正体会到，统计学并不是枯燥的数字游戏，而是能够深刻影响我们生活决策的工具。虽然我还没有完全读完，但我已经感觉到，这本书不仅能帮助我完成工作任务，更能让我从一个新的角度去看待周围的世界，去理解那些看似偶然发生的事情背后，可能隐藏着怎样的规律。这种“豁然开朗”的感觉，是我在翻阅其他专业书籍时很少能体会到的，这本书确实给了我很大的惊喜，让我对“数理统计”这个领域产生了浓厚的兴趣，也让我觉得自己并不是那么“笨”，至少在作者的引导下，我似乎正在一点点地征服那些曾经让我望而却步的数学概念。
评分拿到《机率与数理统计》这本书，我首先被它清晰的逻辑结构所吸引。作者似乎对读者的学习路径了如指掌，他将一个庞大的统计学体系，化整为零，层层递进。我尤其欣赏他在引入“参数估计”概念时的处理方式。他并没有直接给出一堆公式，而是先讲述了“抽样调查”的必要性，以及我们为什么需要通过样本来推断总体。然后，他通过一个简单易懂的例子，比如测量一批零件的平均长度，来逐步引出“点估计”和“区间估计”的概念。这种“先有情境，后有方法”的讲解方式，让我能够更好地理解每一个统计概念背后的逻辑和目的，而不是仅仅停留在对公式的记忆上。而且，作者在书中非常注重“可视化”的呈现。他会用大量的图表来展示数据的分布、变量之间的关系，以及统计模型的拟合情况。这些图表不仅让原本抽象的统计概念变得直观易懂，更能帮助我们发现数据中隐藏的规律和异常。读完这本书，我感觉自己不仅在知识层面得到了提升，更在思维方式上得到了升华。我开始习惯于用数据说话，用图表来呈现信息，并且能够更加理性地分析问题。
评分说实话，在拿到《机率与数理统计》这本书之前，我并没有对它抱有太高的期望。我曾经接触过几本统计学的入门读物，但都因为其枯燥乏味的讲解和过于抽象的数学语言，让我提不起兴趣。然而，《机率与数理统计》却给了我一个巨大的惊喜。这本书的作者显然是一位非常有经验的教育者，他深谙如何将复杂的概念转化为易于理解的语言。我在阅读过程中，最先感受到的是一种“流畅感”。从最基础的概率定义，到各种概率分布的性质，再到复杂的回归分析，每一个章节的过渡都非常自然，仿佛是在讲述一个连贯的故事。作者在讲解每一个公式时，都会先解释这个公式所代表的实际意义，它能解决什么样的问题，然后再给出推导过程。这种“先知其所以然，再知其所以然”的教学方法，让我能够始终保持清晰的思路，不至于在细节的推导中迷失方向。我特别喜欢作者在书中引入的那些“思考题”，它们并非是为了刁难读者，而是为了引导读者去主动思考，去将书本上的知识与实际问题联系起来。例如，在讲解“方差”时，他会提出一个问题：“为什么我们不仅要关注数据的平均值，还要关注数据的离散程度？”这个问题看似简单，却能引发我们对数据变异性的深刻理解。这本书让我觉得，学习统计学，不仅仅是在学习一套工具，更是在学习一种理解和分析世界的方式。
评分我一直对那些能够解释世界运作规律的学科充满好奇，而《机率与数理统计》恰好满足了我这种探索欲。这本书的结构安排非常巧妙，作者似乎深知读者在学习过程中可能遇到的困惑，因此，他总是将最核心、最难理解的概念放在一个相对宽松和易于理解的章节来讲解，并在后续的章节中不断地强化和扩展。例如，他在最开始就花了很多篇幅去解释“概率”的含义，并且细致地区分了不同的概率解释（如古典概率、统计概率和主观概率），这为后续理解更复杂的概率分布打下了坚实的基础。在我看来，很多统计学书籍之所以让人望而却步，就是因为一开始就抛出了大量抽象的定义和公式，让初学者感到无所适从。但《机率与数理统计》则不同，它仿佛一位循循善诱的导师，一点点地剥开事物的本质，让我们在不知不觉中就掌握了精髓。特别让我印象深刻的是，作者在讲解“假设检验”时，并没有直接给出冷冰冰的 P 值计算公式，而是通过模拟一个实际的司法判案过程来类比，让我们从“无罪推定”的角度去理解“原假设”和“备择假设”的含义，以及如何根据证据（数据）来做出“拒绝”或“不拒绝”原假设的决策。这种类比的教学方式，不仅生动有趣，更重要的是，它帮助我深刻理解了假设检验背后的逻辑和意义，而不是仅仅停留在计算层面。这本书让我感觉，学习统计学不再是一件痛苦的事情，而是一场充满乐趣的思维冒险。
评分拿到《机率与数理统计》这本书，我最先吸引我的不是书名，而是它厚实的外观和里面密密麻麻却又一丝不苟的排版。我一直认为，一本真正的好书，首先要在视觉上给人一种可靠、专业的感觉，而这本书无疑做到了这一点。我曾有过其他学习统计学的经历，但总是因为一些教材的讲解方式过于刻板、晦涩，让我难以深入，最终也只能浅尝辄止。这次抱着试试看的心态翻开《机率与数理统计》，我惊喜地发现，作者在保持严谨性的同时，并没有牺牲掉趣味性。他在引入新的概念时，总是会先抛出一个引人入胜的实际问题，然后循序渐进地引导读者去思考，去探索解决问题的方法，而统计学的工具和理论，就在这个过程中自然而然地被揭示出来。举个例子，在讲解“中心极限定理”的时候，作者并没有直接给出那个复杂的公式，而是先讲述了一个关于“误差累积”的故事，从简单的测量误差，到多重因素叠加的复杂系统，最后才自然地引出中心极限定理在解释随机现象中的强大作用。这种“故事化”的讲解方式，让我在理解抽象概念时，能够抓住核心的逻辑，而不是被表面的数学符号所迷惑。更让我欣赏的是，作者在书中反复强调了“模型”的重要性，以及如何根据实际情况选择和构建合适的统计模型。这一点对于我这种需要将理论应用于实践的人来说，尤为宝贵。他通过大量的案例分析，展示了不同模型在面对不同类型数据时的表现，以及如何评估模型的优劣。这让我意识到，统计学不仅仅是计算，更是一种思维方式，一种解决问题的策略。读完这本书，我相信我不仅能掌握一些基础的统计方法，更能培养出一种用数据说话、用模型分析问题的科学思维。
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