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概率論與數理統計 版權信息
- ISBN：9787111327103
- 條形碼：9787111327103 ; 978-7-111-32710-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
概率論與數理統計 本書特色
本書是根據教育部對概率論與數理統計課程的基本要求編寫的普通高校教材。內容包括：*事件與概率、*變量及其分布、二維*變量及其分布、*變量的數字特征、大數定律與中心極限定理、樣本及樣本分布、參數估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析、正交試驗設計和*過程。
概率論與數理統計 內容簡介
宗序平主編的《概率論與數理統計(第3版普通高等工科院校基礎課規劃教材)》是根據教育部對本課程的基本要求編寫的普通高校教材。考慮到高等教育已經進入大眾化階段，全書始終“以應用為目的，不削弱理論學習”為指導思想，主要內容包括概率論、數理統計、隨機過程，每章節后附有習題，書末附有參考答案。本書由具有豐富教學經驗的骨干教師編寫，深入淺出，通俗易懂，便于自學。本書可供普通高校經濟類、理工類各專業使用，也可供有關_[程技術人員參考。
概率論與數理統計 目錄
目錄
序
第3版前言
第2版前言
第1章隨機事件與概率1
11隨機事件1
111隨機試驗與隨機事件1
112事件之間的關系及
運算3
習題1.16
12事件的概率7
121概率的統計定義7
122古典概型及古典概型
中事件的概率8
習題1.211
13概率的公理化定義
及其性質11
131概率的公理化定義11
132概率的性質12
習題1.314
14條件概率與事件的
獨立性15
141條件概率15
142乘法公式16
143事件的獨立性16
144獨立試驗序列模型19
習題1.420
15全概率公式與貝葉斯
(Bayes)公式20
151全概率公式20
152貝葉斯(Bayes)公式22
習題1.524
復習題124
第2章隨機變量及其分布26
21隨機變量的概念26
習題2.127
22離散型隨機變量27
221離散型隨機變量
及其概率分布27
222幾種常見的離散型
隨機變量的分布29
習題2.231
23隨機變量的分布函數
及其性質32
231分布函數的定義32
232分布函數的性質33
習題2.336
24連續型隨機變量36
241連續型隨機變量及其
概率密度36
242幾種常見的連續型
隨機變量的分布39
習題2.443
25隨機變量的函數的
分布44
2.5.1離散型情形44
2.5.2連續型情形45
習題2.548
復習題248
第3章二維隨機變量及其
分布51
31二維隨機變量的
概念51
311二維隨機變量及其聯合
分布函數51
312二維離散型隨機變量
及其聯合概率分布53
313二維連續型隨機變量
及其聯合概率密度55
概率論與數理統計第3版目錄習題3.157
32邊緣分布、條件分布及
隨機變量的獨立性58
321邊緣分布58
322條件分布63
323隨機變量的相互
獨立性65
習題3.267
33二維隨機變量函數的
分布68
331離散型隨機變量函數的
分布68
332連續型隨機變量函數的
分布70
習題3.375
復習題376
第4章隨機變量的數字
特征80
41數學期望80
411數學期望的定義80
412隨機變量函數的
數學期望85
413數學期望的性質86
習題4.188
4.2方差89
4.2.1方差的定義90
4.2.2方差的性質94
習題4.296
4.3協方差、相關系數
和矩97
4.3.1協方差97
4.3.2相關系數99
4.3.3矩101
習題4.3102
復習題4103
第5章大數定律與中心極限
定理105
5.1大數定律105
5.1.1切比雪夫(Tchebycheff)
不等式105
5.1.2大數定律106
習題5.1107
5.2中心極限定理108
習題5.2112
復習題5112
第6章樣本及抽樣分布114
6.1樣本與統計量114
6.1.1總體與樣本114
6.1.2統計量116
6.1.3幾個常用的統計量116
習題6.1118
6.2直方圖與樣本分布
函數118
6.2.1直方圖118
6.2.2樣本分布函數121
習題6.2122
6.3常用統計量的分布122
6.3.1樣本均值X的
分布123
6.3.2χ2分布124
6.3.3t分布126
6.3.4F分布127
習題6.3129
復習題6130
第7章參數估計131
7.1點估計131
7.1.1矩估計131
7.1.2極大似然估計133
習題7.1136
7.2估計量的優劣性137
7.2.1無偏性137
7.2.2有效性139
7.2.3相合性140
習題7.2141
7.3參數的區間估計142
7.3.1均值μ的置信區間143
7.3.2方差σ2的置信
區間147
習題7.3148
復習題7149
第8章假設檢驗151
8.1假設檢驗的基本
概念151
8.1.1問題的提出151
8.1.2假設檢驗的基本
原理152
8.1.3假設檢驗的基本
步驟153
8.1.4兩類錯誤154
習題8.1155
8.2單個正態總體的假設
檢驗155
8.2.1單個正態總體期望的
檢驗155
8.2.2單個正態總體方差的
檢驗159
習題8.2162
8.3兩個正態總體的假設
檢驗163
8.3.1兩個正態總體期望的
檢驗163
8.3.2兩個正態總體方差的
檢驗164
習題8.3168
8.4總體分布的假設
檢驗169
復習題8173
第9章方差分析176
9.1單因素方差分析177
9.2無重復雙因素方差
分析180
復習題9183
第10章回歸分析184
10.1回歸的概念184
10.2一元線性回歸186
10.2.1一元線性回歸的
概念186
10.2.2回歸參數的確定與
*小二乘法187
10.2.3相關性檢驗188
10.3可線性化的一元非
線性回歸問題190
10.4多元線性回歸191
10.4.1多元線性回歸
及參數估計191
10.4.2相關性檢驗193
10.4.3多元線性回歸舉例及
推廣193
復習題10194
第11章正交試驗設計196
111正交試驗設計表196
11.1.1問題的提出196
11.1.2正交表簡介197
11.2無交互作用的正交
試驗設計198
11.3有交互作用的正交
試驗設計200
復習題11202
第12章隨機過程203
12.1隨機過程的基本
概念203
12.1.1隨機過程的定義與
分類203
12.1.2隨機過程的統計
描述205
習題12.1208
12.2馬爾可夫鏈209
12.2.1馬爾可夫鏈的
定義209
12.2.2轉移概率矩陣及
切普曼—柯爾莫哥
洛夫方程211
12.2.3轉移概率的漸近
性質215
習題12.2218
12.3純不連續馬氏
過程219
12.3.1泊松過程219
12.3.2轉移概率及性質222
習題12.3223
12.4平穩過程223
12.4.1平穩過程協方差
函數的性質223
12.4.2各態歷經性226
12.4.3平穩過程的功率譜
密度函數229
習題12.4233
附錄235
附錄A用EXCEL進行
統計235
附錄B常用正交表236
序
第3版前言
第2版前言
第1章隨機事件與概率1
11隨機事件1
111隨機試驗與隨機事件1
112事件之間的關系及
運算3
習題1.16
12事件的概率7
121概率的統計定義7
122古典概型及古典概型
中事件的概率8
習題1.211
13概率的公理化定義
及其性質11
131概率的公理化定義11
132概率的性質12
習題1.314
14條件概率與事件的
獨立性15
141條件概率15
142乘法公式16
143事件的獨立性16
144獨立試驗序列模型19
習題1.420
15全概率公式與貝葉斯
(Bayes)公式20
151全概率公式20
152貝葉斯(Bayes)公式22
習題1.524
復習題124
第2章隨機變量及其分布26
21隨機變量的概念26
習題2.127
22離散型隨機變量27
221離散型隨機變量
及其概率分布27
222幾種常見的離散型
隨機變量的分布29
習題2.231
23隨機變量的分布函數
及其性質32
231分布函數的定義32
232分布函數的性質33
習題2.336
24連續型隨機變量36
241連續型隨機變量及其
概率密度36
242幾種常見的連續型
隨機變量的分布39
習題2.443
25隨機變量的函數的
分布44
2.5.1離散型情形44
2.5.2連續型情形45
習題2.548
復習題248
第3章二維隨機變量及其
分布51
31二維隨機變量的
概念51
311二維隨機變量及其聯合
分布函數51
312二維離散型隨機變量
及其聯合概率分布53
313二維連續型隨機變量
及其聯合概率密度55
概率論與數理統計第3版目錄習題3.157
32邊緣分布、條件分布及
隨機變量的獨立性58
321邊緣分布58
322條件分布63
323隨機變量的相互
獨立性65
習題3.267
33二維隨機變量函數的
分布68
331離散型隨機變量函數的
分布68
332連續型隨機變量函數的
分布70
習題3.375
復習題376
第4章隨機變量的數字
特征80
41數學期望80
411數學期望的定義80
412隨機變量函數的
數學期望85
413數學期望的性質86
習題4.188
4.2方差89
4.2.1方差的定義90
4.2.2方差的性質94
習題4.296
4.3協方差、相關系數
和矩97
4.3.1協方差97
4.3.2相關系數99
4.3.3矩101
習題4.3102
復習題4103
第5章大數定律與中心極限
定理105
5.1大數定律105
5.1.1切比雪夫(Tchebycheff)
不等式105
5.1.2大數定律106
習題5.1107
5.2中心極限定理108
習題5.2112
復習題5112
第6章樣本及抽樣分布114
6.1樣本與統計量114
6.1.1總體與樣本114
6.1.2統計量116
6.1.3幾個常用的統計量116
習題6.1118
6.2直方圖與樣本分布
函數118
6.2.1直方圖118
6.2.2樣本分布函數121
習題6.2122
6.3常用統計量的分布122
6.3.1樣本均值X的
分布123
6.3.2χ2分布124
6.3.3t分布126
6.3.4F分布127
習題6.3129
復習題6130
第7章參數估計131
7.1點估計131
7.1.1矩估計131
7.1.2極大似然估計133
習題7.1136
7.2估計量的優劣性137
7.2.1無偏性137
7.2.2有效性139
7.2.3相合性140
習題7.2141
7.3參數的區間估計142
7.3.1均值μ的置信區間143
7.3.2方差σ2的置信
區間147
習題7.3148
復習題7149
第8章假設檢驗151
8.1假設檢驗的基本
概念151
8.1.1問題的提出151
8.1.2假設檢驗的基本
原理152
8.1.3假設檢驗的基本
步驟153
8.1.4兩類錯誤154
習題8.1155
8.2單個正態總體的假設
檢驗155
8.2.1單個正態總體期望的
檢驗155
8.2.2單個正態總體方差的
檢驗159
習題8.2162
8.3兩個正態總體的假設
檢驗163
8.3.1兩個正態總體期望的
檢驗163
8.3.2兩個正態總體方差的
檢驗164
習題8.3168
8.4總體分布的假設
檢驗169
復習題8173
第9章方差分析176
9.1單因素方差分析177
9.2無重復雙因素方差
分析180
復習題9183
第10章回歸分析184
10.1回歸的概念184
10.2一元線性回歸186
10.2.1一元線性回歸的
概念186
10.2.2回歸參數的確定與
*小二乘法187
10.2.3相關性檢驗188
10.3可線性化的一元非
線性回歸問題190
10.4多元線性回歸191
10.4.1多元線性回歸
及參數估計191
10.4.2相關性檢驗193
10.4.3多元線性回歸舉例及
推廣193
復習題10194
第11章正交試驗設計196
111正交試驗設計表196
11.1.1問題的提出196
11.1.2正交表簡介197
11.2無交互作用的正交
試驗設計198
11.3有交互作用的正交
試驗設計200
復習題11202
第12章隨機過程203
12.1隨機過程的基本
概念203
12.1.1隨機過程的定義與
分類203
12.1.2隨機過程的統計
描述205
習題12.1208
12.2馬爾可夫鏈209
12.2.1馬爾可夫鏈的
定義209
12.2.2轉移概率矩陣及
切普曼—柯爾莫哥
洛夫方程211
12.2.3轉移概率的漸近
性質215
習題12.2218
12.3純不連續馬氏
過程219
12.3.1泊松過程219
12.3.2轉移概率及性質222
習題12.3223
12.4平穩過程223
12.4.1平穩過程協方差
函數的性質223
12.4.2各態歷經性226
12.4.3平穩過程的功率譜
密度函數229
習題12.4233
附錄235
附錄A用EXCEL進行
統計235
附錄B常用正交表236
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