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概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 版權(quán)信息
- ISBN：9787560874494
- 條形碼：9787560874494 ; 978-7-5608-7449-4
- 裝幀：暫無(wú)
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
全書共分9章, 第1-5章是概率論部分, 內(nèi)容包括隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理 ; 第6—9章是數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分, 內(nèi)容包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)分析與回歸分析。各章均配有習(xí)題, 書末附有參考答案, 附表中列有一系列數(shù)值用表。
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 目錄
前言
第1章 隨機(jī)事件與概率
1．1 隨機(jī)事件及其運(yùn)算
1．1．1 隨機(jī)試驗(yàn)與樣本空間
1．1．2 隨機(jī)事件、事件間的關(guān)系與運(yùn)算
1．2 事件的概率
1．2．1 概率的統(tǒng)計(jì)定義
1．2．2 概率的公理化定義
1．3 古典概型與幾何概型
1．3．1 古典概型
1．3．2 幾何概型
1．4 條件概率與概率公式
1．4．1 條件概率與乘法公式
1．4．2 全概率公式與貝葉斯公式
1．5 事件的獨(dú)立性與伯努利概型
1．5．1 事件的獨(dú)立性
1．5．2 伯努利概型
習(xí)題1
第2章 隨機(jī)變量及其分布
2．1 隨機(jī)變量的概念與離散型隨機(jī)變量
2．1．1 隨機(jī)變量的概念
2．1．2 離散型隨機(jī)變量及其分布律
2．1．3 常見的離散型隨機(jī)變量
2．2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
2．2．1 分布函數(shù)的定義
2．2．2 分布函數(shù)的性質(zhì)
2．3 連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度
2．3．1 連續(xù)型隨機(jī)變量
2．3．2 常見的連續(xù)型隨機(jī)變量
2．4 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2．4．1 離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2．4．2 連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
習(xí)題2
第3章 多維隨機(jī)變量及其分布
3．1 二維隨機(jī)變量及其分布
3．1．1 二維隨機(jī)變量及其分布函數(shù)
3．1．2 二維離散型隨機(jī)變量
3．1．3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量
3．2 邊緣分布
3．2．1 邊緣分布函數(shù)
3．2．2 邊緣分布列
3．2．3 邊緣概率密度
3．3 隨機(jī)變量的獨(dú)立性
3．4 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3．4．1 兩個(gè)變量和的分布
3．4．2 兩個(gè)變量的*值的分布
習(xí)題3
第4章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
4．1 數(shù)學(xué)期望
4．1．1 數(shù)學(xué)期望的定義
4．1．2 幾種常見分布的數(shù)學(xué)期望
4．1．3 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
4．1．4 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
4．2 方差
4．2．1 方差的定義
4．2．2 幾種常見分布的方差
4．2．3 方差的性質(zhì)
4．3 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
4．3．1 協(xié)方差的定義
4．3．2 協(xié)方差的性質(zhì)
4．3．3 相關(guān)系數(shù)
4．4 矩和協(xié)方差矩陣
4．4．1 矩
4．4．2 協(xié)方差矩陣
習(xí)題4
第5章 大數(shù)定律與中心極限定理
5．1 大數(shù)定律
5．1．1 切比雪夫不等式
5．1．2 大數(shù)定律
5．2 中心極限定理
5．2．1 獨(dú)立同分布情形下的中心極限定理
5．2．2 棣莫弗一拉普拉斯（D．Moivre-Laplace）中心極限定理
習(xí)題5
第6章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
6．1 總體與樣本
6．1．1 總體與總體分布
6．1．2 樣本與樣本分布
6．1．3 樣本函數(shù)與統(tǒng)計(jì)量
6．1．4 樣本矩的數(shù)字特征
6．1．5 順序統(tǒng)計(jì)量與經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)
6．2 抽樣分布
6．2．1 幾個(gè)常用的分布
6．2．2 抽樣分布定理
習(xí)題6
第7章 參數(shù)估計(jì)
7．1 點(diǎn)估計(jì)
7．1．1 矩估計(jì)法
7．1．2 極大似然估計(jì)法
7．2 估計(jì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
7．2．1 無(wú)偏性
7．2．2 有效性
7．2．3 一致性（相合性）
7．3 區(qū)間估計(jì)
7．3．1 區(qū)間估計(jì)的定義
7．3．2 單個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的置信區(qū)間
7．3．3 兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)比較的置信區(qū)間
7．3．4 單側(cè)置信區(qū)間
習(xí)題7
第8章 假設(shè)檢驗(yàn)
8．1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本問(wèn)題
8．1．1 假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題的意義
8．1．2 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想
8．1．3 顯著水平和兩類錯(cuò)誤
8．1．4 假設(shè)檢驗(yàn)的程序
8．2 一個(gè)正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
8．2．1 總體方差已知的均值檢驗(yàn)
8．2．2 總體方差未知的均值檢驗(yàn)
8．2．3 總體均值已知的方差檢驗(yàn)
8．2．4 總體均值未知的方差檢驗(yàn)
8．2．5 總體比率的假設(shè)檢驗(yàn)
8．3 兩個(gè)正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
8．3．1 兩個(gè)總體均值之差檢驗(yàn)
8．3．2 兩個(gè)正態(tài)總體方差之比的假設(shè)檢驗(yàn)
8．3．3 兩個(gè)總體比率之差的假設(shè)檢驗(yàn)
8．4 非正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8．4．1 0——1分布中參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8．4．2 一般總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8．5 X2檢驗(yàn)法
8．5．1 X2檢驗(yàn)的基本原理
8．5．2 X2的獨(dú)立性檢驗(yàn)
8．5．3 X2的一致性檢驗(yàn)
8．5．4 X2的吻合性檢驗(yàn)
習(xí)題8
第9章 相關(guān)分析與回歸分析
9．1 相關(guān)分析：
9．1．1 相關(guān)關(guān)系的概念
9．1．2 相關(guān)關(guān)系的分類
9．1．3 相關(guān)表和相關(guān)圖
9．1．4 相關(guān)系數(shù)
9．2 回歸分析的介紹
9．2．1 回歸的概念和特點(diǎn)
9．2．2 回歸模型的一般形式
9．3 一元線性回歸分析
9．3．1 一元線性回歸模型及假設(shè)
9．3．2 參數(shù)的*小二乘估計(jì)
9．3．3 一元線性回歸模型顯著性檢驗(yàn)
9．3．4 一元線性回歸模型預(yù)測(cè)及區(qū)間估計(jì)
9．4 非線性問(wèn)題的線性化
習(xí)題9
參考答案
附表
附表1 泊松分布表
附表2 正態(tài)分布表
附表3 t分布表
附表4 x2分布表
附表5 F分布表
附表6 相關(guān)系數(shù)臨界值ya表
第1章 隨機(jī)事件與概率
1．1 隨機(jī)事件及其運(yùn)算
1．1．1 隨機(jī)試驗(yàn)與樣本空間
1．1．2 隨機(jī)事件、事件間的關(guān)系與運(yùn)算
1．2 事件的概率
1．2．1 概率的統(tǒng)計(jì)定義
1．2．2 概率的公理化定義
1．3 古典概型與幾何概型
1．3．1 古典概型
1．3．2 幾何概型
1．4 條件概率與概率公式
1．4．1 條件概率與乘法公式
1．4．2 全概率公式與貝葉斯公式
1．5 事件的獨(dú)立性與伯努利概型
1．5．1 事件的獨(dú)立性
1．5．2 伯努利概型
習(xí)題1
第2章 隨機(jī)變量及其分布
2．1 隨機(jī)變量的概念與離散型隨機(jī)變量
2．1．1 隨機(jī)變量的概念
2．1．2 離散型隨機(jī)變量及其分布律
2．1．3 常見的離散型隨機(jī)變量
2．2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
2．2．1 分布函數(shù)的定義
2．2．2 分布函數(shù)的性質(zhì)
2．3 連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度
2．3．1 連續(xù)型隨機(jī)變量
2．3．2 常見的連續(xù)型隨機(jī)變量
2．4 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2．4．1 離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2．4．2 連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
習(xí)題2
第3章 多維隨機(jī)變量及其分布
3．1 二維隨機(jī)變量及其分布
3．1．1 二維隨機(jī)變量及其分布函數(shù)
3．1．2 二維離散型隨機(jī)變量
3．1．3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量
3．2 邊緣分布
3．2．1 邊緣分布函數(shù)
3．2．2 邊緣分布列
3．2．3 邊緣概率密度
3．3 隨機(jī)變量的獨(dú)立性
3．4 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3．4．1 兩個(gè)變量和的分布
3．4．2 兩個(gè)變量的*值的分布
習(xí)題3
第4章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
4．1 數(shù)學(xué)期望
4．1．1 數(shù)學(xué)期望的定義
4．1．2 幾種常見分布的數(shù)學(xué)期望
4．1．3 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
4．1．4 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
4．2 方差
4．2．1 方差的定義
4．2．2 幾種常見分布的方差
4．2．3 方差的性質(zhì)
4．3 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
4．3．1 協(xié)方差的定義
4．3．2 協(xié)方差的性質(zhì)
4．3．3 相關(guān)系數(shù)
4．4 矩和協(xié)方差矩陣
4．4．1 矩
4．4．2 協(xié)方差矩陣
習(xí)題4
第5章 大數(shù)定律與中心極限定理
5．1 大數(shù)定律
5．1．1 切比雪夫不等式
5．1．2 大數(shù)定律
5．2 中心極限定理
5．2．1 獨(dú)立同分布情形下的中心極限定理
5．2．2 棣莫弗一拉普拉斯（D．Moivre-Laplace）中心極限定理
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第6章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
6．1 總體與樣本
6．1．1 總體與總體分布
6．1．2 樣本與樣本分布
6．1．3 樣本函數(shù)與統(tǒng)計(jì)量
6．1．4 樣本矩的數(shù)字特征
6．1．5 順序統(tǒng)計(jì)量與經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)
6．2 抽樣分布
6．2．1 幾個(gè)常用的分布
6．2．2 抽樣分布定理
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第7章 參數(shù)估計(jì)
7．1 點(diǎn)估計(jì)
7．1．1 矩估計(jì)法
7．1．2 極大似然估計(jì)法
7．2 估計(jì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
7．2．1 無(wú)偏性
7．2．2 有效性
7．2．3 一致性（相合性）
7．3 區(qū)間估計(jì)
7．3．1 區(qū)間估計(jì)的定義
7．3．2 單個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的置信區(qū)間
7．3．3 兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)比較的置信區(qū)間
7．3．4 單側(cè)置信區(qū)間
習(xí)題7
第8章 假設(shè)檢驗(yàn)
8．1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本問(wèn)題
8．1．1 假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題的意義
8．1．2 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想
8．1．3 顯著水平和兩類錯(cuò)誤
8．1．4 假設(shè)檢驗(yàn)的程序
8．2 一個(gè)正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
8．2．1 總體方差已知的均值檢驗(yàn)
8．2．2 總體方差未知的均值檢驗(yàn)
8．2．3 總體均值已知的方差檢驗(yàn)
8．2．4 總體均值未知的方差檢驗(yàn)
8．2．5 總體比率的假設(shè)檢驗(yàn)
8．3 兩個(gè)正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
8．3．1 兩個(gè)總體均值之差檢驗(yàn)
8．3．2 兩個(gè)正態(tài)總體方差之比的假設(shè)檢驗(yàn)
8．3．3 兩個(gè)總體比率之差的假設(shè)檢驗(yàn)
8．4 非正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8．4．1 0——1分布中參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8．4．2 一般總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8．5 X2檢驗(yàn)法
8．5．1 X2檢驗(yàn)的基本原理
8．5．2 X2的獨(dú)立性檢驗(yàn)
8．5．3 X2的一致性檢驗(yàn)
8．5．4 X2的吻合性檢驗(yàn)
習(xí)題8
第9章 相關(guān)分析與回歸分析
9．1 相關(guān)分析：
9．1．1 相關(guān)關(guān)系的概念
9．1．2 相關(guān)關(guān)系的分類
9．1．3 相關(guān)表和相關(guān)圖
9．1．4 相關(guān)系數(shù)
9．2 回歸分析的介紹
9．2．1 回歸的概念和特點(diǎn)
9．2．2 回歸模型的一般形式
9．3 一元線性回歸分析
9．3．1 一元線性回歸模型及假設(shè)
9．3．2 參數(shù)的*小二乘估計(jì)
9．3．3 一元線性回歸模型顯著性檢驗(yàn)
9．3．4 一元線性回歸模型預(yù)測(cè)及區(qū)間估計(jì)
9．4 非線性問(wèn)題的線性化
習(xí)題9
參考答案
附表
附表1 泊松分布表
附表2 正態(tài)分布表
附表3 t分布表
附表4 x2分布表
附表5 F分布表
附表6 相關(guān)系數(shù)臨界值ya表
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