概率论与数理统计（浙大 四版）教材+同步辅导习题全解（套装共2册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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盛骤 著

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• 概率论
• 数理统计
• 浙大版
• 教材
• 习题集
• 高等教育
• 数学
• 全解
• 第四版
• 大学教材

出版社： 高等教育出版社

ISBN：12323609

版次：4

商品编码：12323609

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

套装数量：2

产品特色

内容简介

本书是普通高等教育“十一五”国家规划教材，在2001年出版的本书（第三版）的基础上增订而成。

本次修订新增的内容有：在数理统计中应用Excel，bootstrap方法，户值检验法，箱线图等；同时吸收了国内外教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。

本书主要内容包括概率论、数理统计、随机过程三部分，每章附有习题；同时涵盖了《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》的所有知识点。

本书可作为高等学校工科、理科（非数学专业）各专业的教材和研究生入学考试的参考书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。本书可作为理工科和其他非数学类专业的学生学习概率论与数理统计的参考书。

概率论与数理统计（浙大 四版）教材+同步辅导习题全解（套装共2册） 引言 在科学技术飞速发展的今天，概率论与数理统计作为现代科学研究和工程实践中不可或缺的基础学科，其重要性愈发凸显。无论是物理、化学、生物，还是经济、金融、信息技术，乃至社会科学的各个领域，都广泛应用着概率论与数理统计的理论和方法来处理和分析数据，认识随机现象，做出科学决策。本套装精选浙江大学教授编写的《概率论与数理统计》（第四版）教材，并辅以配套的《同步辅导与习题全解》，旨在为广大读者提供一套系统、深入、实用的学习资源。 第一册：教材 概述 《概率论与数理统计》（第四版）教材，由国内顶尖高校的资深教授团队倾力打造，凝聚了多年的教学经验与学术研究成果。该教材在内容编排上力求严谨，逻辑清晰，循序渐进，既体现了学科发展的最新动态，又兼顾了基础知识的系统性与完整性。其目标是帮助读者建立起扎实的概率论与数理统计理论基础，培养运用这些工具解决实际问题的能力。 核心内容 1. 随机事件与概率： 随机现象与随机事件： 引入随机性的概念，区分确定性现象与随机现象，并对随机事件进行分类（必然事件、不可能事件、随机事件）。 样本空间与事件的关系： 阐述样本空间的概念，以及事件之间的运算（并、交、差、补），并介绍事件的包含、相等、互斥等关系。 概率的定义与性质： 详细介绍古典概型、几何概型以及公理化定义，深入剖析概率的各种基本性质，如非负性、规范性、可列可加性等。 条件概率与独立性： 深入讲解条件概率的定义、计算方法及其重要应用，以及独立事件的概念、判断方法和联合概率的计算。重点阐述多个事件之间相互独立的定义和性质。 2. 随机变量及其分布： 随机变量的概念： 区分离散型随机变量和连续型随机变量，并给出相应的定义。 离散型随机变量的分布： 详细介绍常见的离散型分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布等，阐述它们的概率质量函数、期望、方差及其应用场景。 连续型随机变量的分布： 详细介绍常见的连续型分布，如均匀分布、指数分布、正态分布、伽马分布、贝塔分布等，阐述它们的概率密度函数、累积分布函数、期望、方差及其重要性质，特别是正态分布的“钟形曲线”及其在自然和社会现象中的普遍性。 多维随机变量： 引入二维离散型和连续型随机变量的概念，讲解联合分布律、边缘分布律、条件分布等。深入分析随机变量的独立性，以及协方差、相关系数等衡量随机变量之间线性关系的指标。 函数方程： 探讨随机变量函数的分布计算方法。 3. 随机变量的数字特征： 数学期望： 深入讲解离散型和连续型随机变量的数学期望的定义、计算方法及其性质。重点分析期望的线性性质和其作为随机变量“平均值”的意义。 方差： 解释方差的概念，阐述其计算方法和性质，以及方差衡量随机变量取值离散程度的意义。介绍标准差和均方差。 其他数字特征： 引入高阶矩、偏态系数、峰态系数等概念，以更全面地描述随机变量的分布特征。 4. 大数定律与中心极限定理： 切比雪夫不等式： 介绍切比雪夫不等式，它为大数定律的证明提供了重要的理论工具，并解释其概率意义。 大数定律： 详细介绍切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和强大数定律，阐述它们的含义，即当试验次数足够多时，样本均值依概率收敛于数学期望，从而揭示了大量独立同分布随机变量的平均行为的稳定性。 中心极限定理： 讲解棣莫弗-拉普拉斯定理和 Lindeberg-Lévy 中心极限定理，这是概率论中最重要和最深刻的结论之一。阐述其含义，即大量独立同分布随机变量之和（或均值）的分布近似服从正态分布，无论原始分布是什么（只要方差有限），这为统计推断提供了强有力的理论支撑。 5. 统计推断的基础： 统计量： 定义统计量的概念，并介绍常用的统计量，如样本均值、样本方差、样本分位数等。 抽样分布： 重点讲解样本均值、样本方差的抽样分布，特别是卡方分布、t分布和F分布的定义、性质及应用，这些分布是进行参数估计和假设检验的关键。 6. 参数估计： 点估计： 介绍矩估计法和最大似然估计法，阐述它们的原理、计算步骤和优良性（无偏性、一致性、有效性）。 区间估计： 讲解置信区间的概念，以及如何利用抽样分布构造总体均值、方差等参数的置信区间，并解释置信水平的意义。 7. 假设检验： 基本思想： 阐述假设检验的基本思想，包括零假设、备择假设、检验统计量、拒绝域、接受域、犯第一类错误和第二类错误的概率（显著性水平和功效）。 常用检验方法： 详细介绍针对单个总体均值、方差，以及两个总体均值、方差的假设检验方法，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。 特点与优势 体系完整，逻辑严谨： 覆盖了概率论与数理统计的核心内容，章节之间过渡自然，理论推导详细。 例题丰富，应用广泛： 提供了大量精心设计的例题，涵盖了从理论计算到实际应用等多个层面，有助于读者理解抽象概念。 语言精练，表达清晰： 采用数学语言严谨规范，同时兼顾了概念的直观解释，便于不同背景的读者理解。 与时俱进，内容前沿： 适时融入了学科发展的新成果和新思想，使读者能够接触到最新的研究动态。 强调思想，注重方法： 不仅传授知识，更注重培养读者的逻辑思维能力、抽象思维能力和运用数学工具解决实际问题的能力。 第二册：同步辅导与习题全解 概述 《同步辅导与习题全解》是与《概率论与数理统计》（第四版）教材紧密配套的辅导书。它旨在帮助读者更深入地理解教材内容，熟练掌握各类解题方法，最终达到融会贯通、学以致用的目的。本书包含详细的知识点梳理、精选的例题解析以及分层次的习题解答。 核心内容 1. 章节知识点梳理与归纳： 提纲挈领： 对教材每一章的关键概念、重要定理、基本公式、方法步骤等进行系统梳理和归纳，形成清晰的学习脉络。 难点解析： 针对教材中可能存在的难点、易错点，进行深入浅出的讲解和分析，帮助读者克服理解障碍。 关键概念辨析： 对容易混淆的概念进行辨析，如概率与频率、随机变量与随机函数、参数估计与假设检验等。 2. 精选例题解析： 分类选例： 选取了代表性强、覆盖面广的例题，涵盖了教材中介绍的各种模型和方法。 解题思路引导： 详细展示每一道例题的解题过程，不仅给出答案，更重要的是剖析解题思路，指导读者如何审题、分析问题、选择方法、进行计算和得出结论。 方法技巧总结： 在例题解析中，穿插总结各类题型的解题技巧、常用公式的应用以及需要注意的细节，帮助读者形成高效的解题策略。 3. 海量习题全解： 题型多样： 包含填空题、选择题、计算题、证明题等多种题型，覆盖了教材各章节的知识点。 难度分级： 习题难度设计由易到难，从基础练习到综合应用，满足不同层次读者的学习需求。 详细解答： 对每一道习题都提供了详细的解答过程，关键步骤清晰明了，计算过程准确无误。对于一些有多种解法的题目，也可能提供不同的解答思路。 错题分析与提示： 在解答中，常常会针对一些常见的错误解法进行提示和分析，帮助读者避免犯同样的错误。 特点与优势 系统性与针对性强： 与教材内容完全同步，紧密围绕教材的章节和知识点展开，确保学习的连贯性。 辅导性与实践性并重： 既有深入的理论讲解，又有大量的实战演练，是理论与实践结合的典范。 解题指导性强： 详细的解题过程和思路分析，能够有效地引导读者掌握解题技巧，提高解题能力。 查漏补缺与强化提升： 帮助读者巩固已学知识，发现学习中的薄弱环节，并通过大量的习题练习来强化提升。 学习效率倍增： 节省了读者自行整理笔记、寻找解题思路和验证答案的时间，大大提高了学习效率。 适用对象 本套装特别适合以下读者群体： 高等院校（包括理工科、经管类、农学类等）本科生： 作为学习《概率论与数理统计》课程的标准教材和辅导资料，是完成课程学习、应对期末考试的必备选择。 研究生入学考试（考研）的考生： 考研数学中概率论与数理统计是重要组成部分，本套装提供了系统、深入的学习内容和丰富的练习，是备考的理想资料。 从事科学研究和工程技术工作的专业人士： 需要巩固和提升概率论与数理统计理论基础，以便更好地解决实际工作中的统计分析和数据处理问题。 对概率论与数理统计感兴趣的自学者： 提供了完整、易懂的学习路径和丰富的练习资源。 结语 掌握概率论与数理统计的知识，是现代科学研究和工程实践的基石。本套装以浙江大学四版教材为蓝本，结合详实的同步辅导与习题全解，将为读者构建一个扎实的理论体系，提供行之有效的学习方法，最终帮助读者在掌握这门重要学科的过程中取得卓越的成就。希望这套精选的学习资源能够成为您求学之路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

从教学体系的角度来看，这套教材的编排逻辑非常符合国内高等教育对数学基础的要求，知识点的组织呈现出一种层层递进的态势。一开始从概率的基本公理入手，然后过渡到随机变量、分布函数，接着是数理统计中的估计与检验。它的难度跨度处理得非常精妙，既保证了必要的基础理论的完备性，又适时地引入了一些需要一定数学功底才能理解的高级主题，例如渐近性质的讨论。这使得教材不仅适用于理工科的基础课程，也能够支撑部分经济学或管理学研究生课程的先修基础。我发现，许多知识点在首次介绍时会采取直观解释，随后在后续章节中通过更严格的数学语言进行重述和深化，这种“先感性认识，后理性升华”的结构，极大地降低了认知负荷。这体现了编著者对教学规律的深刻理解和多年教学经验的沉淀。

评分☆☆☆☆☆

这套书的封面设计相当朴实，一眼就能看出是那种专注于内容本身的经典教材风格。拿到手时，首先注意到的是纸张的质感，虽然不是那种摸起来特别光滑的铜版纸，但印刷清晰，墨色浓郁，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。这对于需要反复研读和做笔记的学科来说，无疑是一个加分项。我个人对教材的排版和图表的清晰度有较高的要求，毕竟概率论和数理统计中的很多概念，比如随机变量的分布、极限的证明，都需要清晰的图示和规范的数学符号来辅助理解。这套书在这方面做得相当到位，公式的推导过程逻辑严谨，步骤清晰，即便是初学者，只要肯下功夫，也能顺着作者的思路逐步深入。特别是那些涉及到多维随机变量和矩估计的部分，书中给出的例子都非常贴近实际应用场景，让人在理解抽象理论的同时，也能感受到其在工程和科学研究中的价值。整体感觉就是，这是一套经过时间检验、值得信赖的工具书，虽然可能缺乏花哨的包装，但内涵却是实打实的硬货。

评分☆☆☆☆☆

就整体阅读体验而言，这本书的价值在于其提供的稳定性和可靠性。在信息爆炸的时代，各种快速学习法层出不穷，但对于概率论与数理统计这类建立在逻辑严密基础之上的学科来说，快速往往意味着肤浅。使用这套教材，就像是遵循一位经验丰富的老教授的步伐在知识迷宫中探索。它不会给你任何捷径，但会确保你每一步都走得坚实。我个人的学习习惯是，每当遇到一个复杂的统计推断问题，我都会习惯性地翻回这本书的特定章节，不是为了寻找某个答案，而是为了重新梳理背后的统计学思想和假设条件。这种“回溯求本”的能力，正是这套经典教材赋予读者的最大财富。它培养的不仅仅是解题技巧，更是一种严谨的、基于概率思维的分析习惯。对于任何严肃对待统计学学习的人来说，它都是案头不可或缺的参考标准。

评分☆☆☆☆☆

与许多市面上追求“趣味性”或“轻量化”的统计学入门读物相比，这套浙大版的教材明显走的是严谨、深入的路线。它没有过多地使用过于口语化的解释来稀释数学的本质，而是直接将读者带入到概率论和数理统计的核心理论框架之中。我记得在学习中心极限定理的证明时，书本的阐述非常详尽，每一个小引理的引用和每一步的代数变换都交代得一清二楚，这对于想真正掌握数学原理的人来说至关重要。很多其他教材可能只是简单地罗列公式，但这里却注重“为什么”和“如何推导”的过程。对于那些未来有志于从事量化分析、机器学习算法研究或者需要深入理解统计推断基础的读者而言，这种深度的训练是不可或缺的。当然，坦白说，对于只想应付考试、对理论背景不甚关心的读者来说，初看起来可能会觉得有些枯燥和吃力，但若能坚持下来，后续学习其他高级统计课程时，会发现地基打得非常牢固，很多知识点都能举一反三，触类旁通。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到惊喜的是配套的习题解析部分。通常情况下，习题的难度会比课本例题高出一个台阶，用来检验学习效果，而解析往往只是简单地给出答案，或者只有寥寥几步的简写。但这套辅导书的处理方式则截然不同。它几乎对每一道具有代表性的例题都提供了详尽的解答步骤，不仅展示了如何运用定理得出结果，更重要的是，它还会探讨解题思路的切换和不同方法的比较。比如，在处理最大似然估计（MLE）的题目时，它可能会先展示直接求导的方法，然后补充介绍如何利用对数似然函数简化计算，这种多角度的解析方式极大地拓宽了我的视野。这套书真正实现了“同步辅导”的承诺，它不是那种买了放着积灰的补充材料，而是真正能与课本学习节奏紧密结合，实时查漏补缺的利器。如果说主教材是理论的骨架，那么这本辅导书就是填充血肉、让理论活起来的关键。

评分☆☆☆☆☆

实用性强详细指导是本好书

评分☆☆☆☆☆

挺好的

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正版

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