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基礎數學II/線性代數與概率統計 版權信息
- ISBN：9787118100228
- 條形碼：9787118100228 ; 978-7-118-10022-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基礎數學II/線性代數與概率統計 內容簡介
《基礎數學2：線性代數與概率統計/普通高等院！笆濉币巹澖滩摹贩謨纱蟛糠謨热荩**部分為線性代數，第二部分為概率統計。線性代數部分的內容包括行列式、矩陣和線性方程組的基本概念和基本理論，以及使用數學軟件Matlab求解行列式、線性方程組的方法。概率統計部分的內容包括隨機事件的概率、一維隨機變量、統計量及其分布、參數估計、假設檢驗、方差分析和回歸分析的基本概念和理論，以及使用數學軟件Matlab求解概率統計問題的方法。
基礎數學II/線性代數與概率統計 目錄
第1章 行列式
1.1 n階行列式
1.1.1 二、三階行列式
1.1.2 n階行列式
1.2 行列式的計算
1.2.1 行列式的性質
1.2.2 行列式按一行（列）展開
1.2.3 用Matlab計算行列式
1.3 克萊姆（Cramer）法則
習題1
第2章 矩陣
2.1 矩陣的基本概念及運算
2.1.1 矩陣的基本概念
2.1.2 矩陣的基本運算
2.2 幾種特殊的方陣
2.2.1 對角矩陣
2.2.2 數量矩陣
2.2.3 單位矩陣
2.2.4 三角形矩陣
2.2.5 對稱矩陣
2.3 逆矩陣
習題2
第3章 線性方程組
3.1 矩陣的初等變換
3.2 方程組的消元解法
3.3 線性方程組的應用
3.3.1 網絡流模型
3.3.2 電網模型
3.3.3 經濟系統的平衡
3.3.4 配平化學方程式
習題3
第4章 隨機事件及其概率
4.1 隨機事件
4.1.1 隨機現象
4.1.2 隨機事件
4.1.3 事件的關系與運算
4.1.4 互不相容的事件和完備事件組
4.2 隨機事件的概率
4.2.1 概率的公理化定義
4.2.2 統計概率
4.2.3 古典概率
4.2.4 幾何概率
4.3 條件概率與乘法法則
4.3.1 條件概率
4.3.2 乘法法則
4.3.3 全概率定理與貝葉斯定理
4.4 事件的獨立性與試驗的獨立性
4.4.1 事件的獨立性
4.4.2 n重貝努利試驗
習題4
第5章 隨機變量及其分布
5.1 隨機變量
5.2 離散型隨機變量及其分布
5.2.1 概率分布
5.2.2 離散型隨機變量常見的分布
5.3 連續型隨機變量的分布
5.3.1 連續型隨機變量和概率密度函數
5.3.2 幾個常用的連續型隨機變量的概率密度
5.4 隨機變量的分布函數
5.4.1 隨機變量的分布函數
5.4.2 離散型隨機變量的分布函數
5.4.3 連續型隨機變量的分布函數
5.5 隨機變量函數的分布
習題5
第6章 隨機變量的數字特征
6.1 數學期望
6.1.1 數學期望的定義
6.1.2 常見分布的數學期望
6.1.3 隨機變量函數的數學期望
6.1.4 數學期望的性質
6.2 方差
6.2.1 方差的定義
6.2.2 常見分布的方差
6.2.3 方差的性質
習題6'
第7章 樣本及抽樣分布
7.1 樣本與樣本分布
7.1.1 總體、個體及樣本
7.1.2 樣本的分布
7.2 抽樣分布
7.2.1 統計量
7.2.2 y2分布、t分布與F分布
7.2.3 抽樣分布
習題7
第8章 參數估計
8.1 點估計
8.1.1 矩估計
8.1.2 極大似然估計法
8.2 區間估計
8.2.1 正態總體期望值EX區間估計
8.2.2 正態總體方差 2的區間估計
習題8
第9章 假設檢驗
9.1 假設檢驗的原理
9.1.1 假設檢驗的原理與步驟
9.1.2 兩類錯誤
9.2 正態總體參數的假設檢驗
9.2.1 正態總體均值的假設檢驗
9.2.2 正態總體方差的假設檢驗
習題9
第10章 方差分析與線性回歸分析
10.1 單因素方差分析
10.2 一元線性回歸分析模型
10.2.1 一元線性回歸模型
10.2.2 模型未知參數的估計
10.3 一元回歸模型線性假設顯著性檢驗
習題10
習題參考答案
參考文獻
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