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概率論與數理統計 版權信息
- ISBN：9787040301908
- 條形碼：9787040301908 ; 978-7-04-030190-8
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
概率論與數理統計 目錄
**章 隨機事件及其概率1.1 隨機事件及運算一、隨機試驗(2)二、樣本空間及隨機事件(2)三、事件的關系與運算(3)1.2 事件的頻率與概率一、概率的統計定義(8)二、概率的公理化定義(9)三、概率的基本性質(10)1.3 古典概型與幾何概型一、古典概型(12)二、幾何概型(18)1.4 條件概率一、條件概率(19)二、乘法公式(22)三、全概率公式(23四、貝葉斯(Bayes)公式(25)五、貝葉斯公式的簡介(27)1.5 事件的獨立性1.6 綜合例題習題第二章 一維隨機變量與概率分布2.1 隨機變量的概念2.2 離散型隨機變量一、離散型隨機變量的概率分布(43)二、幾種常用的離散型隨機變量及其概率分布律(45)三、隨機變量的分布函數(51)2.3 連續型隨機變量一、連續型隨機變量的定義(54)二、連續型隨機變量的特定性質(56三、幾種常用的連續型隨機變量的分布(59)2.4 隨機變量函數的分布一、離散型隨機變量函數的分布(67)二、連續型隨機變量函數的分布(69)2.5 綜合例題習題二第三章 多維隨機變量與概率分布3.1 二維隨機變量及其分布函數3.2 二維離散型隨機變量3.3 二維連續型隨機變量3.4 邊緣分布一、二維離散型隨機變量的邊緣分布律(93)二、二維連續型隨機變量的邊緣概率密度函數(95)3.5 隨機變量的獨立性3.6 二維隨機變量函數的分布一、二維離散型隨機變量函數的分布(104)二、二維連續型隨機變量函數的分布(107)3.7 條件分布3.8 綜合例題習題三第四章 隨機變量的數字特征4.1 數學期望一、離散型隨機變量的數學期望(133)二、連續型隨機變量的數學期望(135)三、隨機變量的函數的數學期望(138)四、數學期望的性質(142)4.2 方差一、方差的概念(145)二、方差的性質(148)三、若干重要分布的數學期望與方差(151)4.3 協方差、相關系數和矩一、協方差(153)二、相關系數(155)三、矩(162)四、隨機向量的數學期望和協方差矩陣(163)4.4 綜合例題習題四第五章 大數定律與中心極限定理5.1 切比雪夫(chebyshev)不等式5.2 大數定律一、切比雪夫大數定律及其推論(181)二、伯努利(Bernoulli)大數定律(183)三、辛欽(Khinchin)大數定律(184)5.3 中心極限定理一、萊維-林德伯格(Kevy-Lindeberg)定理(186)二、棣莫弗-拉普拉斯(De Moirve-Laplace)定理(189)三、一般的中心極限定理(190)5.4 綜合例題習題五第六章 數理統計的基本概念6.1 總體與樣本6.2 經驗分布函數及直方圖一、經驗分布函數(200)二、直方圖(201)6.3 統計量及三種常用統計分布一、統計量(204)二、樣本均值和樣本方差的計算(206)三、三種常用統計分布(209)四、分位點(212)6.4 正態總體常用統計量的抽樣分布一、單個正態總體下常用統計量的分布(216)二、兩個正態總體下常用統計量的分布(218)6.5 綜合例題習題六第七章 參數估計7.1 參數的點估計一、矩估計法(228)二、*大似然估計法(231)7.2 估計量的評價標準一、無偏性(239)二、有效性(240)三、一致性(相合性)(242)7.3 正態總體參數的區間估計一、單個正態總體參數的區間估計(246)二、兩個正態總體參數的區間估計(251)三、單側置信區間(254)四、非正態總體中未知參數的置信區間(256)7.4 綜合例題習題七第八章 假設檢驗8.1 假設檢驗的基本概念一、假設檢驗的基本思想和方法(272)二、兩類錯誤(275)三、雙側檢驗和單側檢驗(278)四、假設檢驗的一般步驟(279)五、假設檢驗與區間估計的聯系(281)8.2 單個正態總體參數的假設檢驗一、總體均值的檢驗(282)二、總體方差的檢驗(284)8.3 兩個正態總體參數的假設檢驗一、關于兩總體均值差的檢驗(u檢驗)(286)二、關于兩總體均值差的檢驗(t檢驗)(287)三、基于成對數據的檢驗(配對t檢驗)(288)四、兩總體方差差異性的檢驗(F檢驗)(289)8.4 總體分布的假設檢驗8.5 綜合例題習題八第九章 方差分析與一元線性回歸9.1 單因素試驗的方差分析一、問題的提出(314)二、基本原理(318)三、假設檢驗的拒絕域(320)四、未知參數的估計(323)9.2 一元線性回歸分析一、基本概念(330)二、參數0，6的*小二乘法估計(331)三、線性假設的顯著性檢驗(333)四、估計、預測與控制(343)9.3 一元曲線回歸分析9.4 綜合例題習題九第十章 數學實驗10.1 MATLAB簡介一、MATLAB軟件簡介(363)二、MATLAB基本用法(364)10.2 概率分布和數字特征實驗一、常用分布的概率密度和分布函數(365)二、隨機變量的數字特征(369)10.3 參數估計和假設檢驗實驗一、參數估計(371)二、假設檢驗(373)10.4 方差分析和回歸分析實驗一、單因素方差分析(376)二、回歸分析(378)習題十參考答案附錄1 幾種常用的概率分布附錄2 泊松分布表附錄3 標準正態分布表附錄4分布表附錄5 t分布表附錄6 F分布表附錄7 相關系數檢驗表參考文獻
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概率論與數理統計 節選
《概率論與數理統計》根據教育部高等學校數學基礎課程教學指導分委員會制定的數學基礎課程教學基本要求編寫而成。全書分為三大部分：**部分為概率論基礎；第二部分為數理統計；第三部分為數學實驗。有別于其他教材，《概率論與數理統計》力圖通過實際問題引入基本概念和建立基本定理，增強學生對概率論與數理統計基本思想、基本方法的理解。同時，在語言敘述上，盡量用通俗的說法去闡述深奧的概念與定理。《概率論與數理統計》在例題和習題的選擇上盡可能擴大范圍，有針對性地選編了一些概率統計在農林、經濟管理等方面的應用案例，幫助學生了解如何用概率統計知識建立數學模型，解決實際問題。《概率論與數理統計》可作為普通高等農林院校本科生學習概率論與數理統計的大學數學基礎課教材。
概率論與數理統計 相關資料
插圖：在自然界及人類的社會生活中，事物都是相互聯系和不斷發展的。在彼此聯系和發展過程中，根據它們是否存在必然的因果聯系，可以分為兩類不同的現象：確定性現象和不確定性現象。確定性現象是指在一定條件下，必定會導致某種確定的結果，也可定義為在相同的條件下，每次試驗得到的結果是完全相同的現象。比如，在標準大氣壓下，水加熱到100℃必會沸騰；同種電荷互相排斥，異種電荷互相吸引；在十進制下，有1+1=2成立。這些聯系是必然的。通常我們所學的高等數學、線性代數等數學課程都專門研究這種確定性現象。不確定性現象是在一定條件下，它的結果是不確定的。不確定性現象又大致可分為：隨機現象、模糊、灰色、粗糙。其中隨機現象是指在一定的條件下，就一次試驗而言，某種結果可能發生，也可能不發生。隨機現象在現實生活中是大量存在的。例如：在相同條件下拋同一枚硬幣，其結果可能是國徽一面朝上，也可能是數字一面朝上，在每次拋擲之前無法肯定拋擲的結果是什么；用同一支手槍射擊同一目標，各次射擊的彈著點不盡相同，在射擊之前無法預測彈著點的確切位置；檢驗產品質量，任意抽取的某一產品有可能是正品，也可能是次品；橋牌選手在拿到牌之前并不知道他將拿到一手怎樣的牌等等都是隨機現象。隨機現象的不確定性主要體現在相同的條件下，多次進行同一試驗，所得結果不完全一樣，而且無法準確地預測下一次所得結果。從表面上看，隨機現象似乎是雜亂無章、沒有什么規律的。但是，如果同類的試驗大量重復多次，其隨機現象的出現就呈現出一定的規律性。隨機現象所呈現的這種規律性，隨著我們觀察次數的增多而愈加明顯。比如擲一枚均勻硬幣，每一次投擲很難判斷是哪一面朝上，但是如果重復多次地擲這枚硬幣，就會越來越清楚地發現它兩面朝上的次數大體相同。這種在大量重復試驗中所呈現的隨機現象的固有規律性，叫做隨機現象的統計規律性。
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