书籍介绍
本书内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。本书着重基本概念的阐释，同时在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。书中精选了百余道习题，并在书末附有提示与解答。
本书可作为高等学校理工科非数学系的概率统计课程教材，也可供具有相当数学准备（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自修之用。
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。
AI导读
核心看点
- 重概念阐释与直观启发，拒绝枯燥公式堆砌
- 融合概率论与统计学，涵盖估计、检验等核心
- 大师级思维训练，培养独立思辨与科学精神
读者共识
- 老一辈学者著作，内容扎实严谨，性价比极高
- 相比普通教材，更侧重原理剖析与思维培养
- 部分读者反映难度较大，需耐心反复研读
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 ?"
用户评论
毕业之后还专门又回学校买了一本带着，讲得清楚易懂
思想很好，表述很严谨，也很到位。
陈希孺是讲课式的文风，适合作为自学用书，不适合作为复习用书。
只看了十来页就比本校搞得水平高明的多…感谢陈恩师…今晚秒个一百页吧
、、、、、、、、、
想起了当时绝望的晚上……反正还得重修哈哈哈
读来顺畅，有如被一股春风包裹，实在舒服。结构明朗，观点清晰不含糊，语言简练，论述严谨，实为大家之作。无疑是最好的朴素概率论与数理统计之教程。任何有一定分析基础的读者读了都很有裨益
非数学系参考
陈希孺院士编写的基础教材，大师用丛横通透的方式讲述基础知识以及和高端知识之间的关联。经典好书推荐
简洁明了，很好。告诉你发展，告诉你应用。不过看这本书之前最好把高数在看看，要不然做习题可就麻烦了。
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