正版教材 概率论与数理统计教程（第2版）华东师大 茆诗松 第二版 高等教育出版社 本科研 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

商品参数

概率论与数理统计教程（第2版）
	定价	44.80
	出版社	高等教育出版社
	版次	2
	出版时间	2011年02月
	开本	16开
	作者	茆诗松，程依明，濮晓龙 著
	装帧	平装
	页数	523
	字数	630000
	ISBN编码	9787040312102

内容介绍
　　《概率论与数理统计教程（第2版）》为“十二五”普通高等教育本科国家ji规划教材。全书共八章，前四章为概率论部分，主要叙述各种概率分布及其性质，后四章为数理统计部分，主要叙述各种参数估计与假设检验    
　　《概率论与数理统计教程（第2版）》的编写从实例出发，图文并茂，通俗易懂，注重讲清楚基本概念与统计思想，强调各种方法的应用，适合初次接触概率统计的读者阅读。全书插图100多幅，例题250多道，习题600余道    
　　《概率论与数理统计教程（第2版）》可供高等学校数学类专业与统计学专业作为教材使用，亦可供其他专业类似课程参考，也适合自学使用

目录
第—章 随机事件与概率
1．1 随机事件及其运算
1．1．1 随机现象
1．1．2 样本空间
1．1．3 随机事件
1．1．4 随机变量
1．1．5 事件间的关系
1．1．6 事件间的运算
1．1．7 事件域
习题1．1
1．2 概率的定义及其确定方法
1．2．1 概率的公理化定义
1．2．2 排列与组合公式
1．2．3 确定概率的频率方法
1．2．4 确定概率的古典方法
1．2．5 确定概率的几何方法
1．2．6 确定概率的主观方法
习题1．2
1．3 概率的性质
1．3．1 概率的可加性
1．3．2 概率的单调性
1．3．3 概率的加法公式
1．3．4 概率的连续性
习题1．3
1．4 条件概率
1．4．1 条件概率的定义
1．4．2 乘法公式
1．4．3 全概率公式
1．4．4 贝叶斯公式
习题1．4
1．5 独立性
1．5．1 两个事件的独立性
1．5．2 多个事件的相互独立性
1．5．3 试验的独立性
习题1．5

第二章 随机变量及其分布
2．1 随机变量及其分布
2．1．1 随机变量的概念
2．1．2 随机变量的分布函数
2．1．3 离散随机变量的概率分布列
2．1．4 连续随机变量的概率密度函数
习题2．1
2．2 随机变量的数学期望
2．2．1 数学期望的概念
2．2．2 数学期望的定义
2．2．3 数学期望的性质
习题2．2
2．3 随机变量的方差与标准差
2．3．1 方差与标准差的定义
2．3．2 方差的性质
2．3．3 切比雪夫不等式
习题2．3
2．4 常用离散分布
2．4．1 二项分布
2．4．2 泊松分布
2．4．3 超几何分布
2．4．4 几何分布与负二项分布
习题2．4
2．5 常用连续分布
2．5．1 E态分布
2．5．2 均匀分布
2．5．3 指数分布
2．5．4 伽玛分布
2．5．5 贝塔分布
习题2．5
2．6 随机变量函数的分布
2．6．1 离散随机变量函数的分布
2．6．2 连续随机变量函数的分布
……
第三章 多维随机变量及其分布
第四章 大数定律与中心极限定理
第五章 统计量及其分布
第六章 参数估计
第七章 假设检验
第八章 方差分析与回归分析
附表
习题参考答案
参考文献

深入浅出：面向工程与科学应用的数据驱动决策基础 图书名称： 《数据科学导论：从理论到实践的桥梁》 作者： 跨学科研究团队（统计学、计算机科学、应用数学专家联合编著） 出版社： 知识之光出版社 版次： 第 1 版 --- 内容概要：构建现代科学与工程的分析基石 本书旨在为希望掌握现代数据分析和量化决策能力的读者提供一套全面且实用的指南。它聚焦于理论基础与实际应用之间的紧密结合，特别强调了如何利用严谨的数学工具来理解和解释复杂的数据现象，从而指导工程设计、科学探索乃至商业决策。全书结构清晰，逻辑严密，力求在保证数学深度的同时，降低初学者的入门难度，并为高阶研究者提供扎实的参考框架。 本书并非传统意义上侧重于理论证明和抽象推导的教材，而是将重点放在模型构建、假设检验、统计推断的实际操作层面，并深入探讨了这些方法在处理真实世界中的不确定性问题时的有效性。 第一部分：概率论与随机过程的现代诠释 (约占全书 35%) 本部分从现代概率论的公理化基础出发，但迅速转向应用层面的随机变量、分布函数及其特性分析。重点在于建立起读者对“不确定性”这一核心概念的直观理解和量化能力。 第一章：随机事件与概率测度 核心内容： 从集合论视角审视概率空间，区分经典概率、几何概率与频率概率的适用场景。重点讲解条件概率与全概率公式的实际推导技巧，并引入贝叶斯定理作为核心的信念更新机制。 应用侧重： 故障分析中的可靠性评估、信息论中熵的基本概念引入。 第二章：随机变量与特征函数 核心内容： 深入剖析离散型与连续型随机变量的描述方法（概率质量函数与概率密度函数）。详细讲解期望、方差、矩的概念及其在刻画随机变量集中趋势与离散程度上的作用。特别关注特征函数（Characteristic Function）在解决随机变量和差问题中的理论优势。 应用侧重： 金融衍生品定价中的基本随机模型、物理系统中粒子行为的统计描述。 第三章：重要随机分布的深入解析 核心内容： 系统介绍正态分布、二项分布、泊松分布、指数分布、伽马分布等在自然科学与工程中占据核心地位的分布族。不仅仅是参数的罗列，更侧重于这些分布产生的随机机制（如中心极限定理的直观解释、泊松过程的性质）。 应用侧重： 质量控制中的缺陷率建模、通信系统中信噪比的概率建模。 第四章：多维随机变量与随机向量 核心内容： 探讨联合分布、边际分布和独立性的概念。重点分析协方差矩阵的结构及其在描述多个变量间相互依赖关系中的关键作用。引入多元正态分布的性质及其在降维分析中的预备知识。 应用侧重： 传感器网络中多源数据的关联分析、多元时间序列的初步探讨。 第五章：随机过程基础 核心内容： 介绍随机过程的基本概念（状态空间、指标集）。重点讲解马尔可夫链的转移概率、平稳分布和吸收态分析。同时，对连续时间过程中的泊松过程和布朗运动进行入门级介绍，揭示其在建模自然现象中的普遍性。 应用侧重： 排队论的基本结构、随机游走问题、金融市场中的随机波动模拟。 --- 第二部分：数理统计与数据推断 (约占全书 50%) 本部分是全书的核心，它指导读者如何从有限的观测数据中，科学、可靠地推断出关于潜在总体或生成过程的结论。重点在于统计推断的两大支柱：估计与检验。 第六章：统计推断的基石：大数定律与中心极限定理 核心内容： 详述强大数定律和中心极限定理的严格表述及其对统计推断的支撑作用。重点在于理解样本均值和样本方差的渐近性质，这是后续所有估计方法的基础。 应用侧重： 样本量确定的依据、蒙特卡洛模拟的收敛性分析。 第七章：参数估计方法与评价 核心内容： 详细介绍矩估计法（Method of Moments, MoM）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的计算流程和优缺点。对于MLE，着重分析其渐近性质（一致性、渐近正态性）。引入点估计的精度度量，如有效性（Efficiency）和方差。 应用侧重： 复杂非线性模型参数的求解策略、模型参数估计的软件实现考量。 第八章：区间估计与置信区域 核心内容： 将点估计提升到区间估计层面，教授如何构建和解释置信区间。系统讲解基于抽样分布（如t分布、卡方分布、F分布）的精确区间估计方法，并探讨大样本下的正态近似法。 应用侧重： 实验结果的可信度报告、工程容差范围的设定。 第九章：统计假设检验的原理与实践 核心内容： 深入讲解零假设($H_0$)与备择假设($H_1$)的建立逻辑、第一类错误($alpha$)与第二类错误($eta$)的权衡。详细推导Neyman-Pearson 准则在两类假设检验中的应用，引入p值的正确解读方式。 应用侧重： A/B 测试的科学设计、产品性能的合格性判断。 第十章：常用统计检验方法的应用 核心内容： 覆盖单样本/双样本的均值、方差检验（t检验、F检验）。重点讲解卡方检验在拟合优度检验和独立性检验中的应用。引入非参数检验（如秩和检验）的适用场景，以应对数据分布不满足正态性假设的情况。 应用侧重： 药物疗效的对比、分类数据的关联性分析。 第十一章：方差分析（ANOVA）与线性模型初步 核心内容： 系统介绍单因素和多因素方差分析的原理，重点在于分解总平方和，判断因子效应的显著性。将方差分析视为特定约束下的线性回归模型的特例，为后续学习更复杂的回归分析做好铺垫。 应用侧重： 多个处理条件下的实验设计优化（如农学、工业流程优化）。 --- 第三部分：统计建模与现代分析工具（约占全书 15%） 本部分是连接理论与前沿计算科学的桥梁，主要介绍如何使用统计模型解决实际工程问题，并强调模型的选择与诊断。 第十二章：简单线性回归与模型诊断 核心内容： 聚焦于最小二乘法（OLS）在线性回归中的应用。详细分析残差分析在诊断模型违背基本假设（如异方差性、自相关性）时的关键作用，并介绍稳健（Robust）方法的初步概念。 应用侧重： 建立输入变量与输出性能之间的预测关系、工程变量间的量化关系发现。 第十三章：面向数据科学的统计视角 核心内容： 简要介绍回归模型的推广，如广义线性模型（GLM）的基本思想，用于处理非正态响应变量（如计数数据、二元响应）。强调统计建模与机器学习算法在数据解释上的互补性。 应用侧重： 逻辑回归在分类问题中的应用、泊松回归在事件计数建模中的应用。 本书特色与目标读者 本书的特色在于极强的操作性和应用导向性。每章末均附有详尽的“案例解析”，展示如何使用主流科学计算软件（如Python/R语言环境下的标准库）实现统计推断的全过程，从数据清洗到最终结论的可视化报告。 目标读者： 1. 理工科本科高年级学生： 需要扎实的概率论和数理统计基础，为后续专业课程（如信号处理、控制论、优化理论）做准备。 2. 工程技术人员： 需科学地分析实验数据、优化系统参数、评估产品可靠性。 3. 初入数据科学领域的研究人员： 希望在掌握编程工具的同时，深刻理解底层统计方法的理论依据，避免“黑箱”式应用。