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概率論與數理統計 版權信息
- ISBN：9787502792923
- 條形碼：9787502792923 ; 978-7-5027-9292-3
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
概率論與數理統計 內容簡介
《概率論與數理統計》是作者張菊芳、翟富菊、陳寧、章曉、曹紅妍在多年教學實踐的基礎上，參閱國內外相關教材，結合教育部新頒布的“工科類本科數學基礎課程教學基本要求”，以及碩士研究生入學考試大綱，為高等院校理工類及經濟管理類各專業學生編寫的教學用書。 《概率論與數理統計》分為兩部分，共8章。**部分為（第1至5章）概率論，主要闡述隨機事件及其概率、隨機變量與概率分布、多維隨機變量、數字特征、大數定律與中心極限定理等內容。第二部分為（第6章至第8章）數理統計，主要闡述數理統計的基本概念、參數估計和假設檢驗等內容。
概率論與數理統計 目錄
第1章 隨機事件及其概率
1．1 樣本空間與隨機事件
1．1．1 樣本空間與隨機事件
1．1．2 事件的關系及運算
1．2 隨機事件的概率
1．3 古典概率模型
1．4 條件概率
1．4．1 條件概率的定義
1．4．2 條件概率P(·IA）的性質
1．4．3 乘法公式
1．4．4 全概率公式和貝葉斯公式
1．5 事件的獨立性
1．6 本章小結
1．7 習題
第2章 隨機變量與概率分布
2．1 隨機變量及其分布
2．1．1 隨機變量的概念
2．1．2 離散型隨機變量
2．1．3 分布函數
2．1．4 連續型隨機變量
2．2 幾個常見的離散型分布
2．2．1 兩點分布或（0一1）分布
2．2．2 二項分布
2．2．3 泊松（Poisson）分布
2．3 幾個常見的連續型分布
2．3．1 均勻分布
2．3．2 正態分布
2．3．3 指數分布
2．4 隨機變量函數的分布
2．4．1 離散型隨機變量函數的分布
2．4．2 連續型隨機變量函數的分布
2．5 本章小結
2．6 習題
第3章 多維隨機變量
3．1 二維隨機變量及其分布
3．1．1 二維隨機變量及其分布函數
3．1．2 二維離散型隨機變量
3．1．3 二維連續型隨機變量
3．2 邊緣分布
3．2．1 二維離散型隨機變量的邊緣分布
3．2．2 二維連續型隨機變量的邊緣分布
3．3 隨機變量的獨立性
3．4 條件分布
3．4．1 離散型隨機變量的條件分布
3．4．2 連續型隨機變量的條件分布
3．5 二維隨機變量函數的分布
3．5．1 （X．y）為二維離散型隨機變量
3．5．2 （X．y）為二維連續型隨機變量
3．6 本章小結
3．7 習題
第4章 數字特征
4．1 期望
4．1．1 離散型隨機變量的期望
4．1．2 連續型隨機變量的期望
4．1．3 隨機變量函數的期望
4．1．4 期望的性質
4．2 方差
4．2．1 方差的定義
4．2．2 方差的計算
4．2．3 方差的性質
4．3 協方差與相關系數
4．3．1 協方差
4．3．2 相關系數的定義
4．4 矩與協方差矩陣
4．4．1 矩
4．4．2 協方差矩陣
4．5 本章小結
4．6 習題
第5章 大數定律與中心極限定理
5．1 大數定律
5．1．1 契比雪夫不等式
5．1．2 大數定律
5．2 中心極限定理
5．2．1 列維-林德伯格（Levy-Lindeberg）極限定理（獨立同分布的中心極限定理）
5．2．2 德莫佛一拉普拉斯（DeMovire-Laplace）定理（二項分布以正態分布為極限定理）
5．3 本章小結
5．4 習題
第6章 數理統計的基本概念
6．1 總體與樣本
6．1．1 總體與個體
6．1．2 樣本
6．2 抽樣分布
6．2．1 統計量
6．2．2 抽樣分布
6．2．3 正態總體樣本均值與樣本方差的抽樣分布
6．3 a分位數
6．3．1 a分位數
6．3．2 常用分布的分位數
6．4 本章小結
6．5 習題
第7章 參數估計
7．1 參數的點估計
7．1．1 矩估計
7．1．2 *大似然估計
7．2 估計量的優良性準則
7．2．1 無偏性
7．2．2 有效性
7．2．3 相合性
7．3 參數的區間估計
7．3．1 區間估計的概念
7．3．2 一個正態總體均值的置信區間
7．3．3 一個正態總體方差的置信區間
7．3．4 兩個正態總體的均值差與方差比的置信區間
7．4 本章小結
7．5 習題
第8章 假設檢驗
8．1 假設檢驗的基本概念
8．2 一個正態總體的參數檢驗
8．2．1 均值的檢驗
8．2．2 方差的檢驗
8．2．3 置信區間與假設檢驗的關系
8．3 兩個正態總體參數的檢驗
8．3．1 兩個正態總體均值的比較
8．3．2 兩個正態總體方差的比較
8．4 非參數X2檢驗法
8．5 本章小結
8．6 習題
附錄1 重要分布表
附錄2 全國碩士研究生入學考試概率統計部分真題分類整理
習題參考答案
參考文獻
1．1 樣本空間與隨機事件
1．1．1 樣本空間與隨機事件
1．1．2 事件的關系及運算
1．2 隨機事件的概率
1．3 古典概率模型
1．4 條件概率
1．4．1 條件概率的定義
1．4．2 條件概率P(·IA）的性質
1．4．3 乘法公式
1．4．4 全概率公式和貝葉斯公式
1．5 事件的獨立性
1．6 本章小結
1．7 習題
第2章 隨機變量與概率分布
2．1 隨機變量及其分布
2．1．1 隨機變量的概念
2．1．2 離散型隨機變量
2．1．3 分布函數
2．1．4 連續型隨機變量
2．2 幾個常見的離散型分布
2．2．1 兩點分布或（0一1）分布
2．2．2 二項分布
2．2．3 泊松（Poisson）分布
2．3 幾個常見的連續型分布
2．3．1 均勻分布
2．3．2 正態分布
2．3．3 指數分布
2．4 隨機變量函數的分布
2．4．1 離散型隨機變量函數的分布
2．4．2 連續型隨機變量函數的分布
2．5 本章小結
2．6 習題
第3章 多維隨機變量
3．1 二維隨機變量及其分布
3．1．1 二維隨機變量及其分布函數
3．1．2 二維離散型隨機變量
3．1．3 二維連續型隨機變量
3．2 邊緣分布
3．2．1 二維離散型隨機變量的邊緣分布
3．2．2 二維連續型隨機變量的邊緣分布
3．3 隨機變量的獨立性
3．4 條件分布
3．4．1 離散型隨機變量的條件分布
3．4．2 連續型隨機變量的條件分布
3．5 二維隨機變量函數的分布
3．5．1 （X．y）為二維離散型隨機變量
3．5．2 （X．y）為二維連續型隨機變量
3．6 本章小結
3．7 習題
第4章 數字特征
4．1 期望
4．1．1 離散型隨機變量的期望
4．1．2 連續型隨機變量的期望
4．1．3 隨機變量函數的期望
4．1．4 期望的性質
4．2 方差
4．2．1 方差的定義
4．2．2 方差的計算
4．2．3 方差的性質
4．3 協方差與相關系數
4．3．1 協方差
4．3．2 相關系數的定義
4．4 矩與協方差矩陣
4．4．1 矩
4．4．2 協方差矩陣
4．5 本章小結
4．6 習題
第5章 大數定律與中心極限定理
5．1 大數定律
5．1．1 契比雪夫不等式
5．1．2 大數定律
5．2 中心極限定理
5．2．1 列維-林德伯格（Levy-Lindeberg）極限定理（獨立同分布的中心極限定理）
5．2．2 德莫佛一拉普拉斯（DeMovire-Laplace）定理（二項分布以正態分布為極限定理）
5．3 本章小結
5．4 習題
第6章 數理統計的基本概念
6．1 總體與樣本
6．1．1 總體與個體
6．1．2 樣本
6．2 抽樣分布
6．2．1 統計量
6．2．2 抽樣分布
6．2．3 正態總體樣本均值與樣本方差的抽樣分布
6．3 a分位數
6．3．1 a分位數
6．3．2 常用分布的分位數
6．4 本章小結
6．5 習題
第7章 參數估計
7．1 參數的點估計
7．1．1 矩估計
7．1．2 *大似然估計
7．2 估計量的優良性準則
7．2．1 無偏性
7．2．2 有效性
7．2．3 相合性
7．3 參數的區間估計
7．3．1 區間估計的概念
7．3．2 一個正態總體均值的置信區間
7．3．3 一個正態總體方差的置信區間
7．3．4 兩個正態總體的均值差與方差比的置信區間
7．4 本章小結
7．5 習題
第8章 假設檢驗
8．1 假設檢驗的基本概念
8．2 一個正態總體的參數檢驗
8．2．1 均值的檢驗
8．2．2 方差的檢驗
8．2．3 置信區間與假設檢驗的關系
8．3 兩個正態總體參數的檢驗
8．3．1 兩個正態總體均值的比較
8．3．2 兩個正態總體方差的比較
8．4 非參數X2檢驗法
8．5 本章小結
8．6 習題
附錄1 重要分布表
附錄2 全國碩士研究生入學考試概率統計部分真題分類整理
習題參考答案
參考文獻
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