概率论与数理统计（英文版·第14版）（高等学校数学双语教学推荐教材） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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威廉·门登霍尔，罗伯特·J.比弗，芭芭拉·M. 著

图书标签:

• 概率论
• 数理统计
• 高等数学
• 双语教学
• 英文教材
• 统计学
• 概率
• 数学
• 教材
• 大学教材

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300236872

版次：1

商品编码：12124884

包装：平装

丛书名： 高等学校数学双语教学推荐教材

开本：大16开

出版时间：2016-12-01

页数：508

内容简介

由威廉?门登霍尔、罗伯特?J.比弗、芭芭拉?M.比弗共同撰写的《概率论与数理统计》融合传统与创新，系统讲述了如何正确地收集和描述数据，如何利用统计软件MINITAB和EXCEL进行统计分析，以及如何解释统计结果在实际应用中的意义。本书是根据该书第14版缩编而成，对统计描述和推断作了基本的介绍。
本书语言流畅，通俗易懂，无需微积分基础即可通览全书。在编写上注重形象思维，用图形帮助理解各种统计概念。每小节后有大量具有不同难易程度的练习题，便于读者学习。本书配套的多种在线学习资源帮助学生学习和理解相关内容。本书理论联系实际，尤其适用于人文学科、经济管理等专业本科生、研究生学习使用。
本书既可以作为高等院校概率统计课程的双语教材和教师参考书，也可以作为国际高中AP课程或国际培训机构所需要的统计教材。

作者简介

威廉?门登霍尔拥有北卡罗来纳州立大学博士学位，曾任宾夕法尼亚州巴克内尔大学数学系教授，1963-1977年担任佛罗里达大学统计系主任。门登霍尔博士在一些**统计学杂志发表过论文，但广为人知的是他众多的教科书，总共独立或者合作出版了13本统计学教材。

目录

引言：什么是统计
1.描述数据的图形法
1.1 变量与数据
1.2 变量的类型
1.3 分类数据的图形
1.4 定量数据的图形
1.5 频率直方图

2.描述数据的数值法
2.1 描述数据集的数值法
2.2 中心的度量
2.3 变异性的度量
2.4 标准差的实际意义
2.5 检测s计算错误的方法
2.6 相对位置的度量
2.7 五数归纳与箱线图

3.二维数据的描述
3.1 二维数据
3.2 分类变量的图形
3.3 两个定量变量的散点图
3.4 定量双变量数据的度量

4.概率和概率分布
4.1 概率论在统计学中的角色
4.2 事件与样本空间
4.3 计算简单事件的概率
4.4 事件的关系与概率法则
4.5 独立性、条件概率与乘法法则
4.6 贝叶斯法则
4.7 离散型随机变量及其概率分布

5.几个重要的离散型分布
5.1 引言
5.2 二项概率分布
5.3 泊松概率分布
5.4 超几何概率分布

6.正态概率分布
6.1 连续型随机变量的概率分布
6.2 正态概率分布
6.3 正态概率分布的面积制表

7.样本分布
7.1 引言
7.2 抽样方案与试验设计
7.3 统计量与抽样分布
7.4 中心极限定理
7.5 样本均值的抽样分布
7.6 样本比例的抽样分布

8.大样本估计
8.1 已学的内容
8.2 将要学的内容——统计推断
8.3 估计的类型
8.4 点估计
8.5 区间估计
8.6 两个总体均值差的估计
8.7 两个二项比例差的估计
8.8 单侧置信区间
8.9 样本容量的选择

9.大样本的假设检验
9.1 总体参数的假设检验
9.2 假设的统计检验
9.3 总体均值的大样本检验
9.4 两个总体均值差的大样本假设检验
9.5 二项比例的大样本假设检验
9.6 两个二项比例差的大样本假设检验
9.7 假设检验的有关说明

10.小样本的推断
10.1 引言
10.2 学生t分布
10.3 单总体均值的小样本推断
10.4 两个总体均值差的小样本推断:独立随机样本
10.5 两个总体均值差的小样本推断:逐对差检验
10.6 单总体方差的推断
10.7 双总体方差的比较
10.8 重新审视小样本假设

11.方差分析
11.1 试验设计
11.2 什么是方差分析？
11.3 方差分析的假设
11.4 完全随机化设计：单因素分类
11.5 完全随机化设计的方差分析
11.6 总体均值的分级
11.7 随机化区组设计：双因素分类
11.8 随机化区组设计的方差分析
11.9 a×b 析因试验：双因素分类
11.10 a×b 析因试验的方差分析

12.线性回归与相关性
12.1 引言
12.2 一个简单的线性概率模型
12.3 最小二乘法
12.4 线性回归的方差分析
12.5 线性回归模型的有效性检验
12.6 回归假设的诊断工具
12.7 利用拟合直线估计和预测
12.8 相关分析

13.多元回归分析
13.1 引言
13.2 多元回归模型
13.3 多元回归分析
13.4 多项式回归模型
13.5 回归模型中定量与定性预测变量的使用

14.分类数据分析
14.1 试验的描述
14.2 皮尔逊卡方统计量
14.3 检验特定单元格的概率:拟合优度检验
14.4 列联表:双因素分类
14.5 几个多项总体的比较:固定行和或列和的双因素分类

15.非参数统计
15.1 引言
15.2 威尔科克森秩和检验:独立随机样本
15.3 成对试验的符号检验
15.4 统计检验的比较
15.5 成对试验的威尔科克森符号秩检验
15.6 完全随机化设计的克鲁斯卡尔沃利斯H检验
15.7 随机化区组设计的弗里德曼F_r检验
附表

概率论与数理统计：洞察不确定性的数学语言 在浩瀚的科学领域中，不确定性无处不在，从微观粒子的随机行为到宏观经济的波动，从生物体的遗传变异到社会现象的普遍规律，无一不与概率息息相关。而数理统计，作为处理和分析不确定性数据的强大工具，更是现代科学研究和工程实践不可或缺的基石。本书旨在深入浅出地介绍概率论和数理统计的基本概念、理论方法和应用，帮助读者建立起严谨的数理思维，掌握分析和处理现实世界中不确定性问题的能力。 概率论：量化随机的艺术 本书的概率论部分，将引领读者进入一个充满随机现象的奇妙世界。我们将从最基础的概念入手，如样本空间、事件，以及它们之间的关系。通过对概率公理的严谨定义，理解概率的度量方式，并学习如何计算复杂事件发生的可能性。 随机变量是理解概率论的核心。我们将区分离散型随机变量和连续型随机变量，并深入探讨它们的概率分布，包括经典的伯努利试验、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等。每一种分布都揭示了不同类型随机现象的内在规律。 为了更好地描述随机变量的统计特征，期望值和方差的概念至关重要。我们将学习如何计算它们的期望值，理解它代表的平均水平，以及方差如何衡量随机变量的离散程度。这些统计量是深入分析随机过程的基础。 当我们将多个随机变量放在一起考察时，联合分布、边缘分布以及条件分布的概念应运而生。协方差和相关系数则帮助我们度量不同随机变量之间的线性依赖关系。 概率论的灵魂在于其强大的理论结果。中心极限定理，这个被誉为“概率论的基石”的定理，揭示了大量独立同分布随机变量的平均值在特定条件下会趋向于正态分布，这为数理统计的研究提供了理论依据。大数定律则告诉我们，当试验次数趋于无穷时，样本均值会依概率收敛于期望值，这为统计推断提供了可行性。 数理统计：从数据中发现真理 数理统计部分，将把概率论的理论转化为解决实际问题的有力武器。我们首先将聚焦于统计推断的基本思想：如何从有限的样本数据中，对总体特性进行估计和检验。 参数估计是统计推断的核心任务之一。我们将学习点估计和区间估计两种方法。点估计试图用一个数值来逼近未知的总体参数，而区间估计则给出一个参数可能落入的范围，并附带一个置信水平，这使得估计更加审慎和实用。最大似然估计和矩估计是两种重要的参数估计方法，它们各有其优缺点，适用于不同的场景。 假设检验是数理统计的另一大支柱。它提供了一套严谨的框架，用于判断某个关于总体的假设是否能被样本数据所支持。我们将学习如何设定零假设和备择假设，如何计算检验统计量，以及如何根据显著性水平做出拒绝或不拒绝零假设的决策。t检验、卡方检验、F检验等经典检验方法，将帮助我们解决实际问题中的比较和关联分析。 回归分析是研究变量之间关系的重要工具。我们将从简单的线性回归模型开始，探讨如何用一个自变量来预测因变量，并度量这种预测的准确性。进一步，我们将引入多元线性回归，研究多个自变量对因变量的影响，以及如何构建更复杂的模型来描述变量间的相互作用。 此外，本书还会涉及方差分析（ANOVA），它是一种用于比较多个组均值的统计技术，在实验设计和多因素分析中发挥着重要作用。 贯穿全书的严谨性与应用性 本书在内容编排上，力求严谨性与易懂性相结合。每一个重要概念的引入，都伴随着清晰的定义、直观的解释，以及详实的数学推导。定理的陈述和证明，都遵循数学的逻辑规范，以确保理论的可靠性。 与此同时，本书也高度重视概率论与数理统计的应用。在介绍完各项理论知识后，我们将通过大量精心设计的例题，展示这些理论如何在经济学、金融学、工程学、生物学、医学、社会科学等众多领域中得到应用。这些例题不仅涵盖了经典的统计问题，也引入了一些贴近现实的现代应用场景，帮助读者将抽象的数学概念与具体的问题联系起来，培养解决实际问题的能力。 本书的目标读者是广大高等学校的本科生和研究生，也适合从事科学研究、工程技术、数据分析等工作的专业人士。通过学习本书，读者将能够： 深刻理解概率论的基本原理，掌握描述和分析随机现象的工具。 熟练掌握数理统计的基本方法，能够从数据中提取有价值的信息。 建立严谨的数理思维，提高逻辑分析和问题解决能力。 为进一步学习更高级的统计学理论和方法打下坚实的基础。 将所学知识应用于实际问题，成为能够驾驭不确定性的数据驱动型人才。 在信息爆炸的时代，数据分析能力已成为一项核心竞争力。掌握概率论与数理统计，就是掌握了理解和驾驭不确定性的钥匙，就是拥抱数据时代，洞察世界真相的强大力量。本书期待与您一同踏上这场探索概率与统计奥秘的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

对于我而言，选择一本好的概率论与数理统计教材，就像是选择一位人生导师，它不仅要传授知识，更要引导我如何去思考。而《概率论与数理统计》（英文版·第14版）无疑就是这样一位优秀的“导师”。这本书最让我赞赏的一点是它在概念讲解上的“深度与广度”并存。作者在深入剖析每一个概念的数学本质的同时，也巧妙地将其与更广泛的统计学思想联系起来，使得读者能够站在更高的维度去理解这些知识。我尤其喜欢书中对“随机性”这一核心概念的解读，作者从不同角度阐述了随机现象的本质，并通过一系列精心设计的例子，让我对随机性有了更深刻的认识，也为后续学习概率分布打下了良好的基础。书中对数理统计部分的讲解也同样精彩，从参数估计到统计推断，作者都能够将复杂的理论娓娓道来，并且强调了统计推断的逻辑严谨性和实际意义。我曾多次被书中一些精妙的证明所折服，它们不仅展示了数学的优雅，也让我领略到了严谨的逻辑之美。这本书的书后习题也是一大亮点，它们的设计非常有层次感，从基础的巩固到高级的拓展，每一道题都充满了挑战性，能够有效地检验学习效果，并引导我进行更深入的思考。对于任何一个想要真正理解概率论与数理统计这门学科的学生来说，这本书都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一名非数学专业的学生，之所以选择这本《概率论与数理统计》（英文版·第14版），主要是因为我的专业课程中涉及到大量的数据分析和统计建模的内容，而这本教材被广泛推荐为双语教学的优秀选择。在开始学习之前，我确实有些担心，担心自己数学基础不够扎实，无法完全理解其中的内容。但是，当我真正开始阅读之后，我的顾虑就烟消云散了。这本书的优点之一在于其“重应用”的教学理念。它不仅仅是抽象的数学推导，而是更注重将这些理论知识与实际应用场景相结合。书中提供了大量的案例研究，这些案例往往来自于真实的科研项目、工程实践或者商业分析，通过这些生动的例子，我能够直观地理解每一个概率统计概念在现实世界中的作用和意义。例如，在学习假设检验时，书中给出了一个关于药物有效性评估的案例，这让我深刻地理解了如何运用统计学方法来做出科学的决策。此外，这本书的习题设计也极具启发性。除了常规的计算题，还包含了很多需要分析和解释的题目，这不仅锻炼了我的计算能力，更培养了我分析和解决实际问题的能力。虽然是英文版，但很多概念的解释都非常到位，即使遇到生词，上下文也能帮助我理解其含义。这本书极大地拓宽了我的视野，让我看到了概率统计这门学科的实用价值，也为我后续的专业学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在我对概率论与数理统计感到困惑和迷茫的时候，这本《概率论与数理统计》（英文版·第14版）像一盏明灯，指引我走出了迷雾。这本书的独特性在于它对“逻辑链条”的精妙构建。作者在讲解每一个新知识点之前，都会清晰地梳理出其与之前知识点的联系，并且在讲解过程中，始终强调推导的逻辑性和严谨性。我非常欣赏作者在引入一些关键定理（例如贝叶斯定理、中心极限定理）时，所采用的“循序渐进、层层递进”的策略。他们不会直接抛出定理，而是先从一些简单的问题情境出发，引导读者思考，然后逐步构建出定理的数学形式。这种方式，让我能够真正理解定理的由来和意义，而不是死记硬背。而且，书中对数学证明的呈现方式也十分清晰，每一个逻辑步骤都得到了充分的解释，让我能够跟随作者的思路，一步步地理解证明的精髓。我曾经花了很多时间去理解某个复杂的证明，但在读了这本书后，我发现它变得异常清晰。此外，本书的英文版也做得非常出色，它保留了原汁原味的学术风格，同时又注重语言的清晰度和易读性。总而言之，这本书不仅教授了我概率论与数理统计的知识，更重要的是，它教会了我如何进行严谨的数学思考，如何去构建清晰的逻辑链条，这对于我未来的学习和研究都将受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

购买这本《概率论与数理统计》（英文版·第14版）的决定，是我所有教材购买中最明智的一项投资。我之前接触过几本概率论的书，但总觉得它们要么过于理论化，要么过于偏重计算，缺少一种“灵气”。而这本教材，则以一种极其“人性化”的方式，将概率统计的魅力展现在我面前。作者在语言表达上非常地考究，用词精准，句式流畅，即使是晦涩的数学概念，也能够被解释得生动有趣。我特别喜欢书中那些“点睛之笔”的解释，它们往往能够一语道破玄机，让我茅塞顿开。例如，在讲解大数定律时，作者用了一个非常形象的比喻，将反复试验的累积效应描述得淋漓尽致，这让我对这个抽象的定理有了深刻的感悟。而且，这本书的习题设计也充满了智慧。除了常规的计算题，还有很多需要思考和论证的题目，它们不仅能够检验我对知识的掌握程度，更能激发我独立思考和解决问题的能力。我记得有一个关于置信区间的习题，要求我解释置信水平的真正含义，这让我意识到，统计推断的结论需要谨慎解读。这本书的英文水平也恰到好处，让我既能感受到原汁原味的数学表达，又不至于因为语言障碍而影响学习。总之，这本书是我学习概率论与数理统计道路上的一位良师益友。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我重新认识概率论与数理统计的著作。在此之前，我总觉得这门学科离我的日常学习和生活有些遥远，直到我认真阅读了这本《概率论与数理统计》（英文版·第14版）。这本书最吸引我的地方在于其“全局观”和“前瞻性”。作者在讲解每一个具体概念时，都能够将其置于整个概率统计知识体系的大背景下进行阐述，让我能够清晰地看到不同概念之间的联系和区别，以及它们在整个学科中的地位。例如，在讲解期望和方差时，作者并没有止步于计算，而是深入探讨了它们在描述随机变量性质上的重要性，以及它们如何为后续的分布理论和统计推断奠定基础。这种“宏观”的视角，极大地帮助我构建了完整的知识框架，避免了“只见树木不见森林”的情况。此外，本书在讲解过程中，也充满了对未来统计方法发展的“前瞻性”的暗示。作者在介绍一些经典理论时，常常会提及它们在现代数据科学、机器学习等领域的应用，这让我对这门古老的学科充满了新的期待。虽然是英文版，但书中大量的图表和公式的排版都非常清晰，让我能够很方便地进行查阅和理解。这本书让我明白，概率论与数理统计并非只是考试的工具，而是理解世界、分析数据、做出决策的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

在我开始接触这本《概率论与数理统计》（英文版·第14版）之前，我对数理统计的理解仅仅停留在一些基础的概念层面，比如均值、方差等，对于更深入的统计推断和模型构建，我一直感到模糊不清。而这本书，则为我提供了一个系统而全面的学习框架。它从概率论的基础知识出发，一步步地引导我走向数理统计的核心。我尤其欣赏作者在讲解过程中，对于“模型”这一概念的强调。书中不仅介绍了各种概率分布模型，还深入讲解了统计模型如何被用于描述和预测现实世界中的现象。例如，在讲解回归分析时，作者不仅给出了模型方程，还详细阐述了模型参数的估计方法、模型的拟合优度检验以及模型的解释。这些内容对于我理解如何利用统计学解决实际问题至关重要。而且，这本书的英文表达方式非常地精炼和严谨，让我有机会在学习数学知识的同时，提升自己的专业英语阅读能力。书中那些巧妙的例题设计，也常常能够引发我更深入的思考。我记得有一个关于抽样分布的习题，它要求我模拟大量的抽样过程，来验证中心极限定理，这个过程让我深刻体会到了统计模拟的力量，也让我对理论有了更直观的认识。这本书不仅仅是一本教材，它更像是一本“工具书”，为我提供了解决各种统计问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我之前对概率论和数理统计一直存在着一种“敬畏”感，总觉得这门学科充满了抽象的数学公式和复杂的证明，难以入门。直到我遇到了这本《概率论与数理统计》（英文版·第14版），这种感觉才发生了根本性的转变。这本书给我的第一印象是它的“用户友好性”。从封面设计到章节安排，都显得非常规整和专业。打开书页，我发现它的语言风格非常地清晰流畅，尽管是英文原版，但很多解释都非常详尽，并且作者在引入新概念时，总是会提供一些直观的类比或图像，帮助我理解。例如，在讲解概率的公理化定义时，作者并没有直接给出三个公理，而是先通过一些简单的例子，比如抛硬币、掷骰子，来引导读者思考概率的性质，然后再自然地引出公理。这种“潜移默化”的教学方式，让我更容易接受和吸收知识。此外，书中大量的图表和插图，也是一大特色。它们不仅能够直观地展示数据的分布情况，还能帮助我理解概率密度函数、累积分布函数等抽象概念。我常常会在阅读的时候，反复地观察这些图表，从中获得灵感。这本书让我觉得，概率论与数理统计并非遥不可及，而是可以通过耐心和细致的讲解，变得生动有趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是太棒了，简直是学习概率论与数理统计的“圣经”！我第一次拿到它的时候，就被它厚重的分量和严谨的排版所吸引。从第一章开始，作者就以一种循序渐进的方式，将抽象的概率概念一步步地展现在读者面前。那些看似复杂的定义和定理，在作者的笔下变得清晰明了，仿佛有位经验丰富的老师在旁边悉心指导。我尤其喜欢书中大量的例子，它们不仅涵盖了理论知识的应用，还涉及到一些跨学科的有趣场景，比如在生物医学、金融工程、甚至是天文学中的应用。每次遇到一个新概念，我都能在例子中找到它的影子，这极大地增强了我对理论的理解和记忆。而且，书中的习题设计也十分精妙，有基础性的巩固练习，也有挑战性的拓展思考，总能让我不断地突破自己的思维极限。我花了整整一个学期的时间，才算把这本书啃完，期间无数次在深夜里，伴着台灯的光，与书中那些精彩的推导和证明搏斗。但每一次攻克难题后的成就感，都让我觉得一切的付出都是值得的。这本书不仅仅是一本教材，它更像是一座知识的宝库，等待着我去不断地挖掘和探索。对于想要深入理解概率论与数理统计的同学来说，这本书绝对是不可错过的首选。它培养了我严谨的逻辑思维，也让我对数据分析和统计建模产生了浓厚的兴趣，这些都将是我未来学习和工作中宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本《概率论与数理统计》（英文版·第14版）的初衷，其实是抱着一种“试试看”的心态。毕竟，作为一本双语教学推荐教材，它必然有其独到之处，但我之前接触过的很多同类书籍，都或多或少地存在一些问题，比如内容过于理论化，脱离实际，或者习题难度过大，让初学者望而却步。然而，当我翻开这本书的时候，我的疑虑就被一扫而空了。首先，它的语言风格非常地道，用词精准，表达清晰，这对于非英语母语的学习者来说，极大地降低了阅读门槛。其次，书中的知识体系构建得非常完整，从最基础的概率空间，到随机变量、分布，再到数理统计的推断，每一个环节都衔接得恰到好处。更让我惊喜的是，作者在讲解过程中，并没有简单地堆砌公式，而是注重概念的引入和理解，并通过大量的图示和直观的解释，帮助我们建立起对概率统计现象的感性认识。例如，在讲解中心极限定理的时候，作者不仅给出了严格的数学证明，还用生动的语言描述了它在现实世界中的普遍意义，这让我对这个“无处不在”的定理有了深刻的认识。此外，书中穿插的“Historical Notes”和“Applications”栏目，更是为原本枯燥的数学知识注入了活力，让我了解了这些理论的发展历程，以及它们在各个领域的实际应用，这极大地激发了我学习的兴趣。可以说，这本书为我打开了一扇通往概率论与数理统计世界的大门，让我看到了这个学科的魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《概率论与数理统计》（英文版·第14版）的编排方式确实与众不同，它不像我之前读过的很多教材那样，上来就抛出一堆定义和公式，而是更侧重于培养读者的数学直觉和解决问题的能力。我特别欣赏作者在引入新概念时所采用的“循序渐进”的教学策略。他们不会急于给出最一般化的定义，而是从一些具体的、易于理解的例子入手，让读者在实践中慢慢体会到这个概念的必要性和重要性，然后再逐渐推广到更普遍的数学形式。这种方式对于我这种“理论恐慌症”患者来说，简直是福音。我曾经在学习其他教材时，因为开头晦涩难懂的定义而感到沮丧，但这本书却有效地避免了这个问题。而且，书中对数学证明的呈现方式也十分细致，每一个步骤都经过了精心组织，并辅以必要的解释，使得整个证明过程清晰流畅，易于跟随。我通常会在阅读完一个证明后，尝试自己动手复现一遍，这极大地加深了我对证明逻辑的理解。更重要的是，这本书的英文水平恰到好处，既保持了学术的严谨性，又不至于让非英语专业的学生感到阅读困难。一些关键的术语和表达，也都在后续的章节中得到了很好的呼应和解释。总而言之，这本书是一本设计得非常人性化、非常注重学习者体验的教材，它让我在不知不觉中，就掌握了概率论与数理统计的核心知识。

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

很快收到，此书详细，内容不错

评分☆☆☆☆☆

不错有的微积分教材，挺好的

评分☆☆☆☆☆

从古至今从未有过如此清爽的购物体验，让整个人都幸福了起来，哈哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

原版的pdf是彩图，结果买来是黑白的，纸张也不好

评分☆☆☆☆☆

发货速度快，包装精美，值得信赖

评分☆☆☆☆☆

目录有中文，内容英文

评分☆☆☆☆☆

很好，以前太蠢，浪费了大好时光，现在要重新拾起

评分☆☆☆☆☆

还行吧，可以