概率论与数理统计（英文版）（第2版） rtf 下载 2025 kindle mobi lrf 极速 pdf

本书根据编者多年的双语教学经验编写，介绍了概率论与数理统计的基本概念、原理、计算方法，以及实际应用。在编写过程中，吸取了国内外优秀教材的优点，注重理论与实践相结合，系统性强，图例丰富，突出统计思想，着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力。本书主要内容包括概率与随机事件、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、大数定律和中心极限定理、参数估计、假设检验、线性回归分析和统计软件 R 的介绍。每章中精选了实用性强的例题和习题。本书可作为高等院校理工科各专业本科生的“概率论与数理统计”课程双语教材，也可供工程技术人员、科技工作者参考。

Chapter 1Introduction to Probability1

1.1Random Experiments2

1.2Sample Space2

1.3Relations and Operations between Events3

1.4The Definition of Probability7

1.5Equally Likely Outcomes Model10

1.6Conditional Probability17

1.7Total Probability and Bayes Theorem20

1.8Independent Events24

Exercise 126

Chapter 2Random Variables and Distributions31

2.1Random Variables32

2.2Cumulative Distribution Function33

2.3Discrete Distributions35

2.4Some Common Discrete Distributions35

2.5Continuous Distributions41

2.6Some Useful Continuous Distributions43

2.7Functions of a Random Variable50

Exercise 256

Chapter 3Multivariate Probability Distributions61

3.1Bivariate Distributions62

3.2Marginal Distributions70

3.3Conditional Distributions73

3.4Independent Random Variables81

3.5Functions of Two or More Random Variables86

Exercise 3106

Chapter 4Characteristics of Random Variables113

4.1The Expectation of a Random Variable114

4.2Variance122

4.3The Characteristics of Some Common Distributions124

4.4Chebyshevs Inequality130

4.5Covariance and Correlation Coefficient131

4.6Moment and Covariance  Matrix139

Exercise 4143

Chapter 5Large Random Samples149

5.1The Law of Large Numbers150

5.2The Central Limit Theorem152

Exercise 5156

Chapter 6Estimation159

6.1Population and Sample160

6.2Moment Estimation163

6.3Maximum Likelihood Estimation165

6.4Properties of Estimators170

6.5Three Important Distributions172

6.6Confidence Intervals182

Exercise 6191

Chapter 7Hypothesis Testing197

7.1Basics of Hypothesis Testing198

7.2Hypothesis Tests for a Population Mean200

7.3Testing Differences between Means207

7.4Hypothesis Tests for One or Two Variances210

7.5Goodness of Fit Tests214

Exercise 7219

Chapter 8Linear Regression225

8.1Linear Regression Model226

8.2Least Squares Estimation227

8.3Properties of Linear Regression Estimators230

8.4Inferences Concerning the Slope234

8.5Regression Validity236

8.6Confidence Interval for Mean Response237

8.7Inference for Prediction239

Exercise 8242

Chapter 9Introduction to R Language245

9.1Features of R Language246

9.2R Installation247

9.3Vector, Matrix and Data Frame248

9.4Loop and Branch Control Statements252

9.5Common Probability Distributions255

9.6Some Examples256

Appendix ABinomial Probability Distribution262

Appendix BPoisson Cumulative Distribution265

Appendix CStandard Normal Table268

Appendix Dtdistribution Upper Quantiles tα(n)270

Appendix Eχ2distribution Upper Quantiles χ2α(n)273

Appendix FFdistribution Upper Quantiles Fα(n1,n2)276

Appendix GSome Common Probability Distributions281

Bibliography283

文豪，男，北京交通大学教授，数据科学系主任。王立春，男，北京交通大学教授，长期从事概率论与数理统计的教学和科研工作。孔令臣，男，北京交通大学教授

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编辑推荐

《概率论与数理统计》（英文）配套资源丰富，包括教学课件、习题答案、拓展阅读，自2018年第1版出版发行以来，多次加印，深受广大读者喜爱，颇受好评。

前言

全英文教学是提高高校教学水平的一项重要措施，全英文课程教材建设的重要性和必要性日益凸显。本书自2018年8月第一次出版以来，已成为不少院校概率论与数理统计全英文或双语课程的指定教材。不少学校的相关任课教师积极向编者反映，本书的编写结合国际班学生的特点，知识结构严谨，体系完整，便于全英文或双语教学和学习，能很好地培养学生分析问题和解决实际问题的能力，适合教学。为满足新时代人才培养的需要，现结合专家、同行们的宝贵意见，对本书进行了以下修订工作。（1）重新整合教学内容，增加对优秀统计软件R的介绍。在当今大数据时代，数据挖掘、机器学习等新的知识领域不断发展，离不开概率论与数理统计的基础性作用，同时也促进了概率论与数理统计的进一步发展。如何使教材紧跟时代的发展，也是编者一直在思考的问题。本版遵循第1版的框架结构，对部分章节内容进行了变动，重新整合了概率统计教学内容，促进概率统计教学面向社会需要，提升学生的实践能力。为了使学生将理论学习转化为统计应用能力，本书介绍了优秀的统计软件R，将概率论与数理统计的概念、理论和软件的计算相结合，指导学生在动手练习中学习抽象的理论知识。使用R软件辅助概率论与数理统计的教学，能使课程中的数据处理和数值计算更简单、更快速。（2）提供习题答案，更新教学课件。自从第1版出版后，编者经常收到学生来信建议，希望能随书提供习题答案。为便于学生学习，本版针对每章习题提供了简要答案。同时，结合修订内容，编者对配套课件也进行了同步更新。 另外，对于习题的详细解答和深度挖掘，编者已筹备出版和本教材配套的辅导书，敬请期待。（3）增设拓展学习板块。在部分章节加进了几个概率统计学家的生平介绍，以期拓宽学生的视野，也给枯燥的理论学习增加一些趣味性。在编写过程中，得到了部分国内外专家学者的大力帮助。学生们对概率论与数理统计知识的掌握和应用，是我们共同的心愿。由于水平有限，肯定有不妥或不完善的地方，敬请广大读者给予批评指正，欢迎提出宝贵意见和建议。作者联系方式：桂文豪，北京市海淀区北京交通大学数学与统计学院，邮箱whgui@bjtu.edu.cn，邮编100044。编者

2023年3月

前言

为了适应信息化和全球化的社会发展趋势，培养具有国际竞争力的人才，进行双语教学是实现这一目标的有效手段。双语教学不仅有利于学生外语水平的提高，也有利于他们专业知识的学习。概率论与数理统计是理工科相关专业的一门重要公共基础课，在科学的各个领域都有其广泛的应用，该课程学习的好坏直接影响到后续专业的学习以及整个专业知识的掌握。本书正是在此背景下，根据编者多年的双语教学经验编写而成。本书结合国际班学生的特点，基于国际班学生现有的知识结构和学习需求，着力培养学生的国际化视野，力求知识结构严谨，体系完整，紧跟统计学科发展的最新动态，主要特色有：在概念阐述和理论推导中，提供丰富的图解，通过图形的直观认识，学生能更好地掌握概率统计理论；在例题讲解中，不是简单地给出答案，而是注重分析过程，并对题目涉及的知识点进行认真点评，对某些题目进行多角度解析，启发和引导学生深入思考，促进学生更好地掌握解题的方法和技巧，指导学生加深对理论的理解和掌握；在习题方面，强调概率统计与微积分、几何代数、经济学、工程学等其他学科之间的横向联系，丰富学生学习的内容，提高学生解决实际问题的本领，扩大课程的影响力。本书注重归纳概率统计知识点的共性和总结概率统计规律，增加章节之间的内在联系，使学生对知识的掌握更加系统和灵活，体系更加完整，有效提高解决实际问题的技能。本书在取材和写作上，重视内容的新颖性和应用性、英文表达的规范性和准确性、统计思维的严谨性和启发性，便于教学与自学，有利于双语教学的进一步发展。在编写过程中，本书吸取了国内外优秀教材和讲义资料的优点，是作者在本科教学改革中一种新的探索和尝试。由于水平有限，肯定有不妥或不完善的地方，敬请广大读者给予批评指正，欢迎提出宝贵意见和建议。作者联系方式：桂文豪，北京市海淀区北京交通大学理学院，邮箱whgui@bjtueducn，邮编100044。

编者

2018年7月