书籍介绍
《概率论与数理统计(第3版改编版)》从Pearson出版公司引进，由北京大学房祥忠等改编。《概率论与数理统计(第3版改编版)》包括概率论入门，经典统计和现代统计的基础部分，具体内容包括：概率论，条件概率，随机变量及其分布，数学期望，几种特殊分布，估计，样本分布和评估，假设检验，范畴数据和非参数方法，线性统计模型，模拟。《概率论与数理统计(第3版改编版)》难度适中，只需初等微积分知识就可通览，其概率部分是为统计服务的。《概率论与数理统计(第3版改编版)》统计部分比国内教材丰富，引进了一些现代统计处理技术。模型比较多，案例涉及面广，实用性强，统计思想阐述与算法更为具体。《概率论与数理统计(第3版改编版)》是为高等院校理工科大学生学习概率统计课程编写的教科书，科技人员也可从中获益。
AI导读
核心看点
- 注重概念阐释与直观启发，非单纯公式推导
- 涵盖概率论基础及统计推断、回归分析等核心
- 精选百余习题并附解答，适合系统自修学习
适合谁读
- 高校理工科非数学系概率统计课程学生
- 具备微积分及少量矩阵知识的自学者
- 希望深入理解统计思维与原理的研究者
读前提醒
- 需具备初等微积分基础，部分推导较严谨
- 建议结合直观理解，勿仅依赖形式计算
- 初学者可配合基础教材辅助阅读，降低难度
读者共识
- 老一辈学者著作严谨实在，内容详实性价比高
- 深入浅出讲解直观意义，培养科学思维模式
- 部分表述略显陈旧，对零基础读者挑战较大
本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。
精彩摘录
- "形式计算使人相信结果是对的，但不能提供直观上的启发性"
- "因为数学期望是由随机变量的分布完全决定的，故我们可以而且常常说某分布F的期望是多少，某密度f的期望是多少等，期望通过概率分布而决定这个事实，可能会被理解为：在任何应用的场合，当谈到某变量X的期望时，必须知道其分布，这话不完全确切。在有些应用问题中，人们难以决定有关变量的分布如何，甚至也难以对其提出某种合理的假定，但有相当的根据（经验的或理论的）对期望值提出一些假定，甚至有不少了解。例如，我们可能比较确切地知道某行业工人的平均工资，而对工资的分布情况并不很清楚。另外，当需要通过观察或试验取得数据以进行估计时，去估计一个变量的期望，要比去估计其分布容易且更确切，因为期望只是一个数，而分布（或密度）"
- "（3）如果0<｜Corr（X，Y)｜<1，则解释为：X，Y之间有“一定程度的”线性关系而非严格的线性关系。何谓“一定程度”的线性关系？我们可以用图3.6所示的情况来说明。在这三个图中，我们都假定（X，Y）服从所画出的区域A内的均匀分布（即其联合密度f（x，y）在A内为|A|^-1，在A外为0，|A|为区域A的面积）。在这三个图中，X，Y都无严格的线性关系，因为由X的值并不能决定Y的值。可是，由这几个图我们都能“感觉”出，X，Y之间存在着一种线性的“趋势”这种趋势，在（a）中已较显著且是正向的（X增加时Y倾向于增加），这相应于Cor(X，Y）比较显著地大于0。在（b）中，这种线性趋勢比（a）更明"
- "排列与组合"
- "概率的加法定理"
- "概率乘法定理"
- "你看，X，Y说是“不相关”，它们之间却有着严格的关系Y=cosX。足见这样的相关只能指线性而言，一超出这个范围，这个概念就失去了其意义。"
- "n 个 男 孩 ，m 个 女 孩 ( m ≤ n 十 1 )随 机 地 排 成 一 列 如 果 这 n十 m 个 孩 子 不 是 排 成 一 直 线 而 是 排 在 一 圆 圈 上 ，则 同 一 事 件 E 的 概 率 是 多 少 ?"
作者简介
陈希孺，数学家，中国科学院院士（已故）。主要从事数理统计的研究。他在统计工作中深入应用分析数学工具，一些估计达到较高精密程度。他在线性回归大样本理论、非参数理论等方面都有贡献。他长时间在中国科学技术大学工作，培养与影响了不少数理统计学家。
用户评论
连个评分都没有可还行。。。看在我们老师的面子上来个五分 但我知道我看不懂(눈_눈)
伤不起真的伤不起……考试还用英文……
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