扫一扫下载手机客户端
扫描我，关注团购信息，享更多优惠
||网络安全
| | | | | | | | | | | | | | | |
||电子电工
汽车交通| | | | | | | | | |
||投资理财
| | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
||外语考试
| | | | | | | | |
| 视频教程|
(特价书)概率统计(英文版第4版)(经典的概率论与数理统计教材，多年来畅销不衰，被CMU、哈佛等众多名校采用)
定价：￥139.00
校园优惠价：￥55.60 (40折)
促销活动：
此商品暂时缺货（可留下联系方式，到货将第一时间通知您）
如果您急需团购，可点击“团购急调”按钮将此书加入购物车，由客服人员为您协调调货！
电话号码：
*邮箱地址：
ISBN：6上架时间：出版日期：2012 年7月开本：16开页码：891版次：1-1
所属分类：
　 经典的概率论与数理统计教材
多年畅销经久不衰
为多所名校采用
这本经典的概率论与数理统计教材，多年来畅销不衰，被很多名校采用，包括卡内基梅隆大学、哈佛大学、麻省理工学院、华盛顿大学、芝加哥大学、康乃尔大学、杜克大学、加州大学洛杉矶分校等。
《概率统计(英文版第4版)》包括概率论、数理统计两部分，内容丰富完整，适当地选择某些章节，可以作为一学年的概率论与数理统计课程的教材，亦可作为一学期的概率论与随机过程的教材。适合数学、统计学、经济学等专业高年级本科生和研究生用，也可供统计工作人员用作参考书。
《概率统计(英文版第4版)》主要特点
叙述清晰易懂，内容深入浅出。作者用大量颇具启发性的例子引入论题、阐释理论和证明。例题涉及面广，除了那些解释基本概念的一些著名例题外，还有很多新颖的例题，描述了概率论在遗传学、排队论、计算金融学和计算机科学中的应用。
内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的Chernoff界，以及矩方法、Newton法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融人教材。
为授课教师免费提供教师解答手册（Instructor’s Solutions Manual）。书后还提供了奇数号习题的答案。
　Morris H. DeGroot() 世界著名的统计学家。生前曾任国际统计学会、美国科学促进会、统计学会、数理统计学会、计量经济学会会士。卡内基梅隆大学教授，1957年加入该校，1966年创办该校统计系。DeGroot在学术上异常活跃和多产，曾发表一百多篇论文，还著有 Optimal Statistical Decisions和 Statistics and the Law。为纪念他的著作对统计教学的贡献，国际贝叶斯分析学会特别设立了DeGroot奖表彰优秀统计学著作。
　　Mark J. Schervish 世界著名的统计学家，美国统计学会、数理统计学会会士。于1979年获得伊利诺大学的博士学位，之后就在卡内基梅隆大学统计系工作，教授数学、概率、统计和计算金融等课程，现为该系系主任。Schervish在学术上非常活跃，成果颇丰，还因在统计推断和贝叶斯统计方面的基石性工作而闻名，除本书外，他还著有Theory of Statistics和 Rethinking the Foundations of Statistics。
1 Introduction to Probability 1
1.1 The History of Probability 1
1.2 Interpretations of Probability 2
1.3 Experiments and Events 5
1.4 Set Theory 6
1.5 The Definition of Probability 16
1.6 Finite Sample Spaces 22
1.7 Counting Methods 25
1.8 Combinatorial Methods 32
1.9 Multinomial Coefficients 42
1.10 The Probability of a Union of Events 46
1.11 Statistical Swindles 51
1.12 Supplementary Exercises 53
2 Conditional Probability 55
2.1 The Definition of Conditional Probability 55
2.2 Independent Events 66
2.3 Bayes’ Theorem 76
2.4 The Gambler’s Ruin Problem 86
2.5 Supplementary Exercises 90
　　第4版的主要变化
　　我重组了正文中的很多主要结果，给它们加上“定理”这个标签，这样做是为了方便学生查找和参考这些结果。
　　为了让正文中的重要定义和假设更加凸显，我把它们挑选出来，并加上相应的标签。
　　当要介绍一个新的论题时，在探究数学理论之前，我都是用一个具有启发性的例子来引入该论题。然后我再回到这个例子，以阐明新引入的内容。
　　把与大数定律和中心极限定理相关的内容从原来的第5章中抽取出来，作为全新的一章，也就是第6章。将之与大样本结果放到一起讨论似乎更自然。
　　把马尔可夫链这一节从第3版的第2章移到第4版的第3章。每次我给自己的学生介绍这部分内容时，我都会因为不能提及随机变量、分布和条件分布而陷入困境。我实际上已经把这部分内容推迟，在介绍完分布之后，再回头介绍马尔可夫链。我觉得是时候把它置于一个更自然的位置了。我又增加了一些关于马尔可夫链的平稳分布方面的内容。
　　为了提高思想呈现的流畅性，我把一些定理的冗长证明放到相关小节的末尾。
　　重写了7.1节，即 “统计推断”这一节，使得介绍更清晰明了。
　　我重写了9.1节，这是为了更全面地介绍假设检验，包括似然比检验。对于那些对假设检验的更多数学理论不感兴趣的教师来说，从9.1节直接跳到9.5节现在更容易了。
　　下面给出了读者应该注意的其他变化。
　　以前表示两个集合A与B的交的记号为AB，现在替换为更流行的A∩B了。旧的记号虽然在数学上是合乎逻辑的，但是对于这一层次的教材来说，似乎有些晦涩了。
　　增加了对Stirling公式和Jensen不等式的叙述。
　　全概率法则和样本空间的划分从第3版的2.3节移到第4版的2.1节。
　　累积分布函数(c.d.f.)曾专指分布函数(d.f.)，所以我在本版中把累计分布函数定义为分布函数这个首选名称。
　　在第3章和第6章增加了直方图的内容。
　　重新安排了3.8节和3.9节中的一些论题，让随机变量的简单函数最先出现，一般的公式最后再出现，这样，对于那些打算略去数学上具有挑战性部分的教师来说就容易了。
　　列举了大量可用的条目强调超几何分布与二项分布之间的密切关系。
　　简单介绍了Chernoff界。Chernoff界在计算机科学中日益重要，而它们的推导只需用本教材中的内容就足够了。
　　改变了置信区间的定义，它指的是随机区间，而不是观测区间。这不但使阐述更容易，也对应于更现代的应用。
　　在7.6节简要介绍了矩方法。
系列图书推荐 ￥69.00￥58.65
同类热销商品￥59.00￥41.30
订单处理配送
北京奥维博世图书发行有限公司 china-pub,All Rights Reserved《概率与数理统计》教学大纲
《概率论与数理统计》教学大纲
六盘水师范高等专科学校数学系
一、课程的性质、目的和任务
概率论与数理统计是一门研究随机现象统计规律性的学科。本课程力求以应用为目的，努力使学生了解概率与数理统计的基本概念和基本理论，初步掌握处理随机现象的基本思想和方法，培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力,为今后学习其他专业课程如《随机过程》和《教育统计学》等打下坚实的数学基础。数理统计的基本知识现已成为中学数学课程的一部分，从而它也成为中学数学教师必须掌握的基础知识，因此本课程是高等师范数学教育专业的基础课程之一。它的理论和方法已与数学的其他分支互相渗透，并在工农业生产和科学技术等领域有广泛的应用。
二、本课程的基本要求
&&&&1、使学生掌握概率、随机变量及其分布，随机变量的数字特征等概率论的基本概念与理论，掌握统计估计，假设检验、方差分析与回归分析等统计思想与统计方法。理解概率论与数理统计的主要理论的推导。
&&&&2、使学生初步掌握处理随机现象的基本理论和方法。提高学生运用数理统计工具解决实际问题的能力。
&&&&3、使学生进一步掌握具体与抽象、偶然与必然、特殊与一般等辨证关系，培养学生辨证唯物主义观点。
&&&&4、使学生加深对中学数学的有关内容的理论认识，以便能深入地掌握和熟练处理相关的中学数学教材，进一步提高中学数学教学质量。
&&&&本课程内容分概率论与数理统计两部分，在教学中应充分注意两者之间的联系。充分重视对基本概念和概率统计思想的学习。
三、适用专业：&数学教育专业
四、课程教学内容
&&& 本课程使用华东师范大学出版社出版缪诠生主编的《概率论与数理统计》作为主要参考教材。
主要教学内容：
第一章& 事件与概率
（一）目的和要求
&&& 本章的教学目的是让学生认识到，统计规律性是概率理论存在的基石，强调面对实际问题，要选择适合问题的概率空间，数学推导是在该公理体系下进行的。
&&& 1、概率是事件发生的可能性大小的度量,学生应清楚地理解频率稳定性以及用频率估计概率的道理,对概率的公理化定义只要求一般性了解,能掌握由定义推导概率的基本性质；
&&&&2、对古典概型要求掌握几个重要模型的解题方法，通过练习提高解决实际问题的能力；
&&&&3、要注意区别P(A/B)与P(AB)。
（二）主要内容
&&& 1、随机事件和样本空间
&&& 随机试验,样本点,事件,事件间的关系和运算,事件运算的性质,事件域的概念；
&&& 2、概率与频率
&&& 频率,频率的稳定性,概率,用频率估计概率；
&&& 3、古典概率
&&& 古典概率的特点,古典概型中事件的概率,几个重要的古典概型(模球模型包括放回与不放回两种情况.分房模型.随机取样模型…)；
&&& 4、概率的公理化定义及概率的性质&,概率空间,概率的性质；
&&& 5、条件概率,全概率公式和贝叶斯公式；
&&& 6、事件的独立性；
&&& 7、贝努里概型。
第二章& &离散型随机变量
（一） 目的和要求
&&& 本章的教学目的是除让学生掌握几个与条件概率有关的公式外，从数学的角度来说建立了严格描述“随机现象”的重复独立试验模型。一些常用的分布被导出，一些数值计算问题被提出。要求掌握随机变量及其分布，特别是一些常见的分布。
（二）主要内容
1、一维随机变量及其概率分布列：一维离散型随机变量的定义,概率分布列及其基本性质,0—1分布,二项分布,超几何分布；
2、一维连续型随机变量：一维连续型随机变量的定义，分布函数及其基本性质，均匀分布，指数分布，正态分布；
3、随机变量函数的分布列。
第三章& 多维随机变量及其分布
（一）目的和要求
&&&&本章主要是对二维随机变量的分布及边际分布的介绍，要求学生掌握离散型和连续型的随机变量的有关概念和性质，会判断随机变量的独立性。
（二）主要内容
&&& 二维随机变量及分布函数的定义和性质；二维离散型随机变量及分布函数，二维连续型随机变量及分布函数，边际分布；随机变量的独立性，两个随机变量函数的分布。
第四章& &随机变量的数字特征
（一）目的和要求
&&& 通过本章的学习使学生掌握随机变量的数学期望和方差的定义和性质。掌握常见随机变量的期望和方差，为以后学习统计的有关知识打好基础。
（二）主要内容
1、数学期望：数学期望的概念和性质；常见分布的数学期望；随机变量函数的数学期望；
2、方差：方差的定义和性质；常见分布的方差；切比雪夫不等式；
3、协方差和相关系数：协方差和相关系数的概念和性质；矩。
第五章& 大数定律与中心极限定理
（一）目的和要求
&&& 通过本章的学习使学生了解大数定理可以解释频率的稳定性，它还是一些统计方法的理论依据；了解使用中心极限定理一定数量的独立同分布随机变量的和可以为正态变量来处理，它为一些大样本统计方法奠定了理论基础。
（二）主要内容
1、契贝晓夫不等式；
2、契贝晓夫大数定律，贝努里大数定律(独立同分布随机变量的大数定律)成立的条件和结论，辛钦大数定律；
3、独立同分布的中心极限定理和德莫佛-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)的应用条件及结论，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。
第六章& &统计估计
（一） 目的和要求
&&& 掌握数理统计的基本概念和参数的点估计的常用的两种方法，熟悉数理统计中最常用的统计量（如样本均值、样本方差）的计算方法及其分布。熟悉正态总体的某些常用统计量的分布并能运用这些统计量进行计算。掌握参数点估计的评选标准：无偏性，有效性和一致性；理解参数的区间估计的概念，熟悉对单个正态总体和两个正态总体的均值与方差进行区间估计的方法及步骤。
（二）主要内容
1、数理统计学的基本概念：总体、个体与样本；统计量；抽样分布；
2、参数的点估计：矩法估计；极大似然估计；衡量估计量优劣的标准；
3、参数的区间估计。
第七章& 假设检验
（一）目的和要求
理解假设检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误。熟练掌握关于单个正态总体和两个正态总体对均值与方差的假设检验；理解总体分布的假设检验的概念。
（二）主要内容
1、假设检验的基本思想和概念：&原假设、备择假设、检验法则、临界域、第一类错误、拒真概率、第二类、受伪概率、显著性检验、显著性水平；
2、均值的假设检验和置信区间；
3、方差的假设检验和置信区间。
第八章& 方差分析与回归分析
（一）目的和要求
&&& 方差分析与回归分析是数理统计中的两个常用方法，方差分析是通过试验数据来分析各个因素对试验结果有无影响的有效方法，而回归分析是处理多个变量之间相关关系的一种方法。
（二）主要内容
1、了解单因素方差分析；
2、理解一元线性回归模型，并能求出其方程；
3、参数的最小二乘法估计量及其性质。
五、学时分配&
&&& 本课程教学时数为72学时，具体分配如下表：
事件与概率
随机变量及其分布
多维随机变量及其分布
随机变量的数字特征
大数定理与中心极限定理
方差分析与回归分析
六、课外实践教学要求&
通过习题课和布置课外作业及社会调查的形式，巩固课上所学内容。
七、考核,阅卷与评分方法
1、&&&期末统一命题考试；
2、&& 统一评分标准；总评成绩：期末考试成绩占70%，平时考查成绩占30%。
八、教学主要参考书&
&&&&（1）魏宗舒等编.《概率论与数理统计教程》，北京：高等教育出版社，2005；
&&&&（2）浙江大学
盛骤　谢式千　潘承毅．概率论与数理统计（第三版）．北京：高等教育出版社，2001;
（3）缪铨生.《概率论与数理统计》,上海:华东师大出版社.2005;
（4）中山大学数学力学系编.《概率论与数理统计》（上、下册），人民教育出版社，1980年；
（5）复旦大学编.《概率论》，人民教育出版社，1979年。扫码下载官方App
“我的云课堂”改名为“学习中心”啦！ 你可以在这里查看所有学习记录和进度。
概率论与数理统计
所属微专业：
解决概率统计应用问题。--课程编程练习和测验使用慕测平台http://mooctest.net。请大家注册时务必保证注册邮箱与网易云课堂的注册邮箱一致，以便我们后期统计分数！&
证书要求 分，可以申请合格认证证书，达到分可以获得优秀认证证书，认证证书支持在线认证并且提供纸质版，中国大陆包邮。认证证书费用元，参与奋斗模式，可获得费用减免与奋斗特权，详见奋斗模式。
预备知识 高等数学python编程
授课大纲 第章：&概率论基本概念（）第讲：随机事件、样本空间第讲：概率的定义，概率的性质第讲：古典概型第讲：条件概率，乘法公式，全概率公式，贝叶斯公式第讲：独立性，系统的可靠性第讲：蒙提霍尔三门问题第讲：蒙特卡罗方法初步第讲：随机测试初步第章：&随机变量及其分布（&&）第讲：随机变量第讲：离散型随机变量第讲：常用的三种离散型随机分布：两点分布、二项分布、泊松分布第讲：分赌本问题第讲：分布函数第讲：连续型随机变量及其概率密度函数第讲：常用的三种连续性随机分布：均匀分布、指数分布、正态分布第讲：庞加莱买面包问题第讲：随机变量的函数的分布第讲：概率分布的实现与分析第章：多维随机变量及其分布（&）第讲：二维随机变量的概念第讲：边缘分布第讲：条件分布第讲：独立性第讲：两个随机变量的函数的分布第.讲：多维随机变量的实现第章：随机变量的数字特征（&）第讲：数学期望第讲：方差第讲：协方差、相关系数第讲：矩、协方差矩阵第讲：数字特征的实现第章：大数定律及中心极限定理（&）第.1讲：切比雪夫不等式第.2讲：大数定律第5讲：中心极限定理第5讲：大数定律和中心极限定理的实现第章：抽样分布理论（&&）第.1讲：随机样本、统计量第.2讲：三大分布：—分布、F—分布、t—分布第.3讲：抽样分布定理第.讲：抽样分布的实现章：描述统计（&）第7讲：变量定义第7讲：分类型数据统计图表第7讲：数值型数据统计图表第7讲：多变量数据统计图表第7讲：集中趋势度量第7讲：分散趋势度量第7讲：形态度量第章：参数估计（&）第讲：点估计之矩估计第讲：点估计之极大似然估计第讲：估计量的评价标准第讲：区间估计的概念第讲：常见情形的几种区间估计第.讲：参数估计的实现第章：假设检验（）第讲：假设检验的概念第讲：几种常见情形的假设检验第讲：样本容量的选取第讲：分布拟合优度检验第.讲：假设检验的实现第章：方差分析（&&&）第讲：单因素试验方差分析第讲：双因素试验方差分析第.讲：方差分析的实现第章：回归分析（）第讲：一元线性回归分析第讲：一元非线性回归分析第讲：多元线性回归分析第讲：回归分析的实现 `
参考资料 陈希孺，数理统计学简史，&湖南教育出版社，2002茆诗松等，概率论与数理统计教程，高等教育出版社，2010盛骤、谢式千、潘承毅，概率论与数理统计，浙大第四版（新版），高等教育出版社，2010Allen B. Downey著，张建锋、陈钢译，统计思维：程序员数学之概率统计，人民邮电出版社，2013米曾马克等著，史道济等译，概率与计算，机械工业出版社，2007
常见问题 Python统计编程请登录http://mooctest.net/，我们将陆续添加练习题。
所属微专业
所属系列课程
网易公司()旗下实用技能学习平台。与顶级机构、院校和优秀讲师合作，为您提供海量优质课程，以及创新的在线学习体验，帮助您获得全新的个人发展和能力提升。
关注我们：
& 网易公司 版权所有}