<P><BR></P><P>【书名】 概率统计中的反例<BR>【文件格式】PDF<BR>【文件大锌3m<BR>【页数】25<BR>【资料类别】统计学<BR>【是否缺页】不缺页<BR>【关键词】概率论 数理统计 反例<BR>【目录】第一章 随机事件及其概率<BR>1． 同一问题的概型未必唯一<BR>2． 事件间的关系<BR>（1） 由A − B = C 推不出 A = B C<BR>（2） 由A = B C 推不出A − B = C<BR>（3） A(B − C)  (AU B) − C<BR>3． 概率为零的事件未必是不可能的事件<BR>4． 由概率关系推不出事件间关系<BR>5． 试验次数多概率就一定大吗？<BR>6． 概率与抽样方式是否有关<BR>7． 事件概率与试验的先后次序是否有关<BR>第二章 随机变量极其分布<BR>1． 离散型分布的最可能值是否唯一<BR>2． 单调不降右连续是分布函数的必要而非充分条件<BR>3． 既非离散型又非连续型的分布函数是否存在<BR>4． 具有无记忆性的离散型分布是否存在<BR>5． 不几乎相等的随机变量是否有相同的分布<BR>6． 联合分布与其边缘分布未必是同类型分布<BR>7． 边缘分布不能决定联合分布<BR>8． 不同的联合分布可具有相同的边缘分布<BR>9． 正态边缘分布可由非正态联合分布导出<BR>10. 均匀分布不具有可加性<BR>11. 分布函数之和不是分布函数<BR>第三章 独立性与相关性相容性<BR>1． 两两独立但不相互独立<BR>2． P(ABC)=P(A)P(B)P(C)成立，但A,B,C 不两两独立<BR>3． 独立关系不具有传递性<BR>4． 随机变量不独立，但其函数可以独立<BR>5． X 与Y 不独立，但2 X 与2 Y 独立<BR>6． X 与Y 不独立，但有相同分布<BR>7． 既不相关也不独立的随机变量<BR>8． 随机变量独立但它们的函数未必独立<BR>9． 独立性与相容性<BR>10. 独立同分布的随机变量是否必相等<BR>11. 有函数关系的随机变量是否一定不独立<BR>第四章 随机变量的数字特征<BR>1． 随机变量的数学期望未必都存在<BR>2． 随机变量的方差未必都存在<BR>3． 数学期望存在但方差不存在<BR>4． X 的函数的期望是否等于X 的期望的函数<BR>5． X 的各阶矩都存在也不能确定X 的分布函数<BR>6． 满足E(XY)=E(X)E(Y)的X,Y 未必独立<BR>第五章 参数估计与假设检验<BR>1． 矩估计是否有唯一性<BR>2． 矩估计不具有“不变性”<BR>3． 极大似然估计是否有唯一性<BR>4． 似然方程的解未必是极大似然估计<BR>5． 参数估计的无偏性与一致性有无关系<BR>6． 无偏估计是否唯一<BR>7． 零假设与备择假设是否处于对等的地位 <BR>【书评】且为【原创书评】</P><P>        首先需要对我提供的本书信息之少做一下解释。原因是，这个文件并非原书的影印版，而是朋友将原书编辑为pdf格式之后上传的。所以，作者和出版社等都没办法写上。但是，内容是完整，深刻的！</P><P>        下面说说我对这本书的认识。</P><P>        本书讲解的就是概率统计中的反例，通常的理论是否完整，是否正确往往要看我们能不能够举出反例。反例让我们能够更深刻的理解理论。而概率论数理统计，特别是概率论，非常抽象。或者说本来不抽象的东西被一群不懂教学的老师教成了无趣的东西。这个时候，我们就需要自己来找乐子了。反例，就成了首选！</P><P>        这本书的原版是改革开放初期写的，作者是科学院的院士，大统计学家方开泰教授。这本书秉承了老先生严谨的作风和幽默的气质。整本书让不是数学专业的学生也能够读的很舒服。而且书中对反例的分析非常细致，可以说以点带面，提纲撷领，让平日里不明白的事情变得非常清晰。</P><P>       如果你对概率统计有些恐惧，如果你对很多理论是对还是错依然模糊，就请来看看这本书，一定让你有豁然开朗的感觉！虽然一共只有25页（你要知道原版只是一本32开的小册子！但是只有一块钱不到的价格！）但是，我可以保证，每一页都是精华！</P><P></P>
<P align="right"><FONT color="#000066">[此贴子已经被作者于2009-4-6 13:05:55编辑过]</FONT></P>