概率统计解题方法与技巧/新核心理工基础教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冯卫国，武爱文 编

图书标签:

• 概率论
• 统计学
• 解题技巧
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• 数学
• 概率统计
• 学习辅导

出版社： 上海交通大学出版社

ISBN：9787313070951

版次：1

商品编码：10873057

包装：平装

丛书名： 新核心理工基础教材

开本：16开

出版时间：2011-07-01

用纸：胶版纸

页数：322

字数：389000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《概率统计解题方法与技巧》分为两部分，第一部分为概率论，第二部分为数理统计，每部分都按照教材内容分章详细讨论。为使读者方便和节省时间，在每章开头均列出本章的基本概念和基本性质，对一些基本公式一般不作证明；然后将每章的习题加以分类，对各类问题的解题方法分别作详细介绍，并举例说明之。

内容简介

　　《概率统计解题方法与技巧》系作者冯卫国、武爱文根据长期教学经验，并参考国内外有关资料，把概率统计中常用的解题方法加以归纳总结而成。全书根据当前通用教材的结构，按章给出了每章的基本概念、基本性质、习题分类、解题方法和示例。全书精选286道典型例题，大部分附有解题思路和方法的详尽分析。《概率统计解题方法与技巧》可供各高等理工科院校讲授和学习概率统计的师生参考，也可作为读者自学时的辅助读物。

目录

总论
第一部分 概率论
第一章 随机事件及其概率
一、基本概念和基本性质
二、习题分类、解题方法和示例
1.古典概型
2.几何概型
3.条件概率
4.独立事件的概率
5.伯努利概型
6.概率恒等式和不等式的证明

第二章 随机变量及其分布
一、基本概念和基本性质
二、习题分类、解题方法和示例
1.离散型随机变量的分布律和分布函数
2.连续型随机变量的密度函数和分布函数
3.正态分布的应用
4.随机变量的函数的分布
5.既不离散也不连续的随机变量
6.证明题

第三章 多维随机变量及其分布
一、基本概念和基本性质
1.二维随机变量——（x，y）的联合分布函数
2.边际分布函数
二、习题分类、解题方法和示例
1.联合分布函数的确定
2.离散型随机变量的联合分布和边际分布
3.连续型随机变量的联合分布和边际分布
4.条件概率分布
5.随机变量的独立性
6.多维随机变量的函数分布
7.证明题

第四章 随机变量的数字特征
一、基本概念和基本性质
1.随机变量的数学期望
2.随机变量的方差
3.多维随机向量的数字特征
二、习题分类、解题方法和示例
1.数学期望的计算与应用
2.方差的计算与应用
3.协方差和相关系数的计算
4.证明题
第五章 大数定律与中心极限定理
一、基本概念和基本性质
1.切比雪夫不等式
2.大数定律
3.中心极限定理
二、习题分类、解题方法和示例
1.切比雪夫不等式的应用
2.大数定律的应用
3.中心极限定理的应用

第二部分 数理统计
第六章 样本及其抽样分布
一、基本概念和基本性质
1.总体
2.个体
3.样本
4.简单随机样本
5.统计量
6.抽样分布
二、习题分类、解题方法和示例
1.样本与统计量
2.样本均值的分布
3.x2分布
4.t分布
5.F分布
6.其他常用抽样分布

第七章 参数估计
一、基本概念和基本性质
1.矩估计法
2.最大似然估计法
3.参数估计的评价标准
4.区间估计
二、习题分类、解题方法和示例
1.矩估计法
2.最大似然估计法
3.无偏性
4.有效性
5.一致性
6.单个正态总体均值μ和方差σ2的区间估计
7.两个正态总体均值差μ1—μ2和方差比σ1/σ2的区间估计
8.单侧置信区间
9.非正态总体中未知参数的区间估计

第八章 假设检验
一、基本概念和基本性质
1.实际推断原理
2.假设检验问题
3.原假设
4.备择假设
5.第一类错误
6.第二类错误
二、习题分类、解题方法和示例
1.单个正态总体参数的假设检验
2.两个正态总体参数的假设检验
3.非参数的假设检验

第九章 方差分析和回归分析
一、基本概念和基本性质
1.单因素试验方差分析
2.两因素无重复试验的方差分析
3.两因素等重复试验的方差分析
二、一元线性回归分析
三、习题分类、解题方法和示例
1.单因素试验方差分析
2.两因素无重复试验的方差分析
3.两因素等重复试验的方差分析
4.一元线性回归分析
主要参考文献

前言/序言

理论物理导论：从经典到前沿的探索 内容简介： 本书旨在为物理学、数学及相关工程领域的学生和研究人员提供一个全面而深入的理论物理学入门指南。我们力求在保持严谨性的同时，以清晰直观的方式阐述那些构建现代物理学大厦的基石理论。全书内容涵盖了从十七、十八世纪的经典力学、电磁学，到二十世纪的相对论和量子力学，并对现代物理学的若干前沿领域进行了简要介绍。 第一部分：经典物理学的基石 第一章 牛顿力学：运动的规律与守恒定律 本章从运动学的基本概念出发，深入探讨了牛顿三大运动定律。我们不仅详细推导了在不同坐标系（包括旋转参考系）下的动力学方程，还重点阐述了机械能、动量和角动量的守恒原理及其在实际问题中的应用。特别地，本章会用拉格朗日力学和哈密顿力学的视角对经典力学进行重新审视，展示变分原理在物理系统描述中的强大威力，为后续学习更高级的理论打下坚实的基础。 第二章 振动与波：周期性现象的数学描述 本章聚焦于描述自然界中普遍存在的周期性运动——振动与波。从最简单的简谐振子开始，逐步过渡到阻尼振动、受迫振动及共振现象。随后，我们将深入分析机械波的传播特性，包括波的叠加、干涉、衍射和散射。傅里叶分析方法将在本章中扮演核心角色，用以分解复杂的周期信号，揭示其内在的频率成分。 第三章 场论的建立：电磁学的麦克斯韦方程组 本章系统阐述了静电学和静磁学的基础，包括库仑定律、高斯定理、安培定律和磁场的斯托克斯定理。核心内容在于麦克斯韦对这些定律的完善和统一，推导出描述电磁现象的四大基本方程组。我们将详细分析麦克斯韦方程组的微分形式和积分形式，并论证平面电磁波的解的存在性及其性质，包括坡印廷矢量和电磁场的能量动量密度。此外，电磁波在不同介质中的传播、反射和折射问题也将得到细致的讨论。 第四章 狭义相对论：时空观的革命 本章全面介绍爱因斯坦的狭义相对论。从对洛伦兹变换的推导及其对时间、长度的效应（时间膨胀和长度收缩）开始，本书阐明了相对论时空的几何特性。随后，我们将讨论相对论动量和能量的概念，推导出著名的质能关系 $E=mc^2$。本章的难点和重点在于四维张量分析在狭义相对论中的应用，这将使我们能够以更加简洁和对称的方式描述物理定律。 第二部分：量子世界的奥秘 第五章 量子力学的基本原理 本章标志着物理学进入量子时代。我们将从黑体辐射、光电效应等经典物理学无法解释的现象入手，介绍普朗克假设和玻尔模型。核心内容是量子力学的基本公设，包括波函数 $Psi$ 的物理意义、薛定谔方程（定态与含时）。我们详细讨论了算符、本征值和本征态的概念，并阐释了海森堡不确定性原理的深刻内涵。 第六章 一维与三维空间中的薛定谔方程求解 本章通过求解一系列标准的一维势阱问题（如无限深势阱、有限深势阱、阶梯势垒等），帮助读者掌握如何应用薛定谔方程来处理束缚态和散射态问题。随后，我们将推广到三维空间，重点分析中心势场问题，特别是自由粒子、球对称势场（如氢原子模型）。球谐函数作为三维定态问题的解，其性质和角动量算符的代数结构将在本章得到细致的剖析。 第七章 角动量、自旋与全同粒子 本章深入探讨量子力学中至关重要的角动量理论。我们将利用角动量算符的对易关系，推导出升降算符，并确定角动量本征值。对轨道角动量和自旋角动量的处理将贯穿本章。此外，本章还将讨论泡利不相容原理，介绍玻色子和费米子的概念，以及它们对多粒子系统能级结构和统计特性的决定性影响。 第八章 微扰理论：处理复杂系统的近似方法 在实际物理问题中，精确求解薛定谔方程往往是不可能的。本章聚焦于处理微小扰动的方法。我们将系统地介绍时间无关微扰理论（用于计算能量和波函数的修正）和时间依赖微扰理论，特别是费米黄金定则，该定则在描述辐射跃迁等动力学过程时具有不可替代的作用。 第三部分：统计物理与现代展望 第九章 经典统计力学：系综理论与宏观联系 本章建立了宏观热力学量与微观粒子行为之间的桥梁。我们首先定义了微正则系综、正则系综和大正则系综，并推导出它们相应的配分函数。重点在于如何利用配分函数计算系统的热力学量（如内能、熵、吉布斯自由能）。本章将通过对理想气体、谐振子等模型的分析，展示统计方法在理解温度、压强等宏观概念上的优越性。 第十章 量子统计力学与凝聚态物理的引入 本章将量子力学的原理与统计方法相结合，引入费米-狄拉克统计和玻色-爱因斯坦统计。我们将应用这些统计方法来分析电子在金属中的行为（费米能级、费米面），以及黑体辐射的微观解释。对于玻色子系统，本章将对玻色-爱因斯坦凝聚现象进行定性的讨论。 第十一章 广义相对论导论 作为理论物理学的终极框架之一，本章对广义相对论进行初步的介绍。我们将从等效原理出发，阐述引力场的几何化思想。张量分析（简介）在本章中用于描述弯曲时空，最终导出爱因斯坦场方程的简化形式。虽然细节复杂，但本章旨在建立起引力与时空曲率之间深刻联系的直观理解。 总结： 本书的编写风格注重逻辑的连贯性和物理图像的建立，力求在数学工具和物理思想之间取得平衡。每一章节后都附有不同难度的习题，旨在巩固读者对核心概念的掌握，并训练其运用理论解决实际问题的能力。本书是理论物理学习者构建坚实知识体系的可靠起点。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之所以买这本书，完全是被它“新核心理工基础教材”这个定位吸引过去的。我之前学概率统计的时候，用的是一本比较老的教材，感觉有些内容已经不太适应当前的一些发展趋势，而且在很多细节的讲解上，总觉得差那么一点点火候，留下了不少知识盲点。我希望这本新教材能有更清晰的逻辑框架，更与时俱进的例子，并且在一些前沿的研究方向上也能有所提及，哪怕只是点到为止，也能让我对这个学科有更宏观的认识。特别是在一些建模方法上，比如如何将实际问题转化为概率模型，再到如何用统计方法去估计和检验参数，整个过程的衔接是否顺畅，这是我非常看重的。我还希望它在理论推导和实际应用之间能有一个很好的平衡，既能让我理解背后的数学原理，又能让我看到这些理论是如何在工程、科学、金融等领域发挥作用的。毕竟，学了概率统计，最终目的还是为了解决实际问题，如果教材能在这方面做得足够出色，那绝对是一本值得推荐的好书。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，概率统计这门学科，理论性很强，但同时又离实际应用非常近。我之所以选择这本《概率统计解题方法与技巧/新核心理工基础教材》，是因为我希望它能在理论知识和实际操作之间架起一座桥梁。我之前学习的时候，有时候会觉得一些理论推导过于抽象，难以联系到实际的例子，导致学习起来有些吃力。我希望这本书能够在这方面做得更好，通过一些贴近现实的案例，来生动地阐释概率统计的基本概念和方法。同时，我也特别看重它“解题方法与技巧”这部分内容。我希望它能提供一些通用的、可迁移的解题策略，让我在面对不同类型的题目时，都能找到有效的解决途径，而不是仅仅依靠死记硬背。例如，在处理一些复杂的组合问题或概率计算时，如果能有一些巧妙的技巧或者思维方式，那将大大提高我的学习效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和出版单位都给我一种很扎实、很专业的感觉。我买这本书的主要目的是想在掌握基本概念之后，进一步提升我对概率统计问题的解决能力。在我看来，概率统计的学习，最终体antiate现在解决实际问题的能力上。我希望这本书能够提供一些具有代表性的、难度适中的例题，并且对解题过程进行详细的剖析，让我能够从中学习到解决问题的思路和方法，而不仅仅是死记硬背公式。特别是一些涉及多随机变量、条件概率、极限定理等抽象概念的应用，如果这本书能够提供一些直观的讲解和巧妙的解题技巧，那对我来说将是巨大的帮助。我也会关注它是否能够涵盖一些在现代科学研究和工程实践中常用的统计方法，例如回归分析、方差分析、时间序列分析等，如果能在这方面有所涉及，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《概率统计解题方法与技巧/新核心理工基础教材》，我最关心的是它在“解题方法与技巧”这部分的内容。我之前学数学的课程，经常会遇到这样的情况：书本上讲的概念和定理都明白了，但一到做题，就感觉无从下手，要么就是解题思路混乱，走了不少弯路。我希望这本书能够提供一些系统性的解题思路和技巧，不仅仅是给出一些例题和答案，更重要的是教会我如何去分析问题、建立模型、选择合适的工具，以及如何清晰地表达解题过程。例如，对于一些常见的统计推断问题，它会提供一些解题的“套路”吗？对于一些复杂的概率分布，它会教我如何识别和应用吗？我非常期待它能够在这方面给我带来启发，让我能够更高效、更准确地解决概率统计中的各种难题。这本书的出版，让我觉得终于有机会能够系统地提升我的解题能力，不再是“知道怎么算”而是“知道怎么想”。

评分☆☆☆☆☆

我刚拿到这本《概率统计解题方法与技巧/新核心理工基础教材》还没来得及仔细翻阅，但从目录和章节划分来看，就充满了期待。我之前在学习概率统计的时候，总是感觉概念理解到位了，但一旦遇到题目就不知道从何下手，或者解题过程总是磕磕绊绊，效率不高。这本书的题目“解题方法与技巧”这几个字，简直是为我量身打造的。我特别关注它在“方法”和“技巧”上的阐述，希望能看到一些系统性的、能够举一反三的学习思路，而不是简单地罗列例题。比如，对于常见的分布，它会如何讲解如何快速识别应用场景？对于一些复杂的概率模型，它会提供哪些通用的分析框架？我希望这本书不仅仅是教我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”，从而真正掌握解决问题的“内功”。而且，它定位在“新核心理工基础教材”，这让我觉得它在内容的深度和广度上会有一定的保证，应该能覆盖理工科学生学习概率统计所需的核心知识点。我对它在概念梳理、模型建立、计算方法以及结果解释等方面的教学设计非常感兴趣，希望能看到一套完整的、可操作的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

2.分题型立体很实用，又不会可以直接去找，非常实用

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

很不错

评分☆☆☆☆☆

[QY]"

评分☆☆☆☆☆

1.每章知识点总结非常详细

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