普通高等教育“十五”國家級規(guī)劃教材（高職高專教育）：概率論與數(shù)理統(tǒng)計簡介，目錄書摘
2019-10-21 19:00
來源：京東
作者：京東
普通高等教育“十五”國家級規(guī)劃教材（高職高專教育）：概率論與數(shù)理統(tǒng)計
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內(nèi)容簡介: 賈老中國攝影界屈指可數(shù)的幾位能稱為“家”的攝影師之一，已經(jīng)年近八旬，還精神矍鑠并桃李滿天下。聽說“天子”（我們習(xí)慣稱呼景亮的網(wǎng)名）經(jīng)常到賈老那里學(xué)藝，很是不信，都知道賈老學(xué)生雖多，但選徒弟很嚴(yán)格，沒想到他還真得到了賈老的真?zhèn)鳌?
天子和賈老合著的攝影作品即將出版了，我有點兒迫不及待了。想想以前，每周末都和他一起拍美女，他對畫面的認真從那時就看出來了。后來我們都因為工作繁忙，一起拍片的機會少了，但是在難得的相聚時，一定離不開攝影這個主題。
天子喜歡博覽群書，喜歡到處游走，喜歡品美食，喜歡拍美女，我認為他喜歡的還是相機，盡管他有時很執(zhí)著于一些小眾器材，但他也不排斥大眾品牌的設(shè)備，他大的特點是盡可能地發(fā)揮現(xiàn)有器材的大功能，以使照片達到好的效果，這與他對待攝影的認真態(tài)度是分不開的。這個人有顆過目不忘的腦袋，腦子里不知藏了多少東西，詩詞曲賦、琴棋書畫、天文地理、古今中外，不知他看了多少書，我很懷疑他是不是用其他筆名寫過其他門類的書，他卻總說要融會貫通，把其他門類的藝術(shù)借鑒于攝影，這一論點，我倒是很贊同的。
《跟大師學(xué)攝影技巧：我的鏡頭在說話》既有一位老攝影家的積淀，又有一位新銳攝影人的觀點，視角是令人耳目一新的。
天子和賈老合著的攝影作品即將出版了，我有點兒迫不及待了。想想以前，每周末都和他一起拍美女，他對畫面的認真從那時就看出來了。后來我們都因為工作繁忙，一起拍片的機會少了，但是在難得的相聚時，一定離不開攝影這個主題。
天子喜歡博覽群書，喜歡到處游走，喜歡品美食，喜歡拍美女，我認為他喜歡的還是相機，盡管他有時很執(zhí)著于一些小眾器材，但他也不排斥大眾品牌的設(shè)備，他大的特點是盡可能地發(fā)揮現(xiàn)有器材的大功能，以使照片達到好的效果，這與他對待攝影的認真態(tài)度是分不開的。這個人有顆過目不忘的腦袋，腦子里不知藏了多少東西，詩詞曲賦、琴棋書畫、天文地理、古今中外，不知他看了多少書，我很懷疑他是不是用其他筆名寫過其他門類的書，他卻總說要融會貫通，把其他門類的藝術(shù)借鑒于攝影，這一論點，我倒是很贊同的。
《跟大師學(xué)攝影技巧：我的鏡頭在說話》既有一位老攝影家的積淀，又有一位新銳攝影人的觀點，視角是令人耳目一新的。
作者簡介:
目錄:第1章 基本概念
1.1 隨機試驗
1.2 隨機事件
1.2.1 樣本空間
1.2.2 隨機事件
1.2.3 事件的關(guān)系和運算
1.3 事件的概率
1.3.1 概率是什么
1.3.2 概率的直接計算
1.3.3 再論概率是什么
習(xí)題1
第2章 基本定理
2.1 加法定理
2.2 乘法定理
2.2.1 條件概率
2.2.2 乘法定理
2.2.3 獨立事件
2.3 貝葉斯公式
2.3.1 全概率公式
2.3.2 貝葉斯公式
習(xí)題2
第3章 離散型隨機變量
3.1 隨機變量
3.1.1 隨機變量概念
3.1.2 離散型隨機變量及其概率分布
3.2 重要的離散型隨機變量
3.2.1 獨立試驗序列
3.2.2 二項分布
3.2.3 泊松定理與泊松分布
3.2.4 其他重要離散型隨機變量
3.3 數(shù)學(xué)期望
3.3.1 隨機變量的數(shù)學(xué)期望
3.3.2 隨機變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
3.3.3 方差
習(xí)題3
第4章 連續(xù)型隨機變量
4.1 連續(xù)型隨機變量的概念
4，1.1 隨機變量的分布函數(shù)
4.1.2 連續(xù)型隨機變量
4.1.3 數(shù)學(xué)期望
4.2 重要的連續(xù)型隨機變量
4.2.1 均勻分布
4.2.2 正態(tài)分布
4.2.3 指數(shù)分布
習(xí)題4
第5章 多維隨機變量
5.1 二維隨機變量的概念
5.1.1 二維離散隨機變量的聯(lián)合概率分布律
5.1.2 聯(lián)合分布函數(shù)
5.1.3 二維連續(xù)隨機變量的聯(lián)合概率密度
5.2 邊緣分布
5.3 隨機變量的獨立性
5.4 數(shù)字特征
5.4.1 數(shù)學(xué)期望
5.4.2 二維隨機變量的協(xié)方差
5.5 二維隨機變量函數(shù)的概率分布
5.5.1 和的分布
5.5.2 商的分布
5.6 中心極限定理簡介
習(xí)題5
第6章 數(shù)理統(tǒng)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
6.1.3 經(jīng)驗分布函數(shù)
6.2 統(tǒng)計量
6.2.1 基本概念
6.2.2 性質(zhì)
6.2.3 ε與s2的計算
6.3 抽樣分布
6.3.1 三個常用分布
6.3.2 上側(cè)分位點
6.3.3 抽樣分布
習(xí)題6
第7章 統(tǒng)計推斷的基本問題
7.1 點估計
7.1.1 點估計概念
7.1.2 點估計方法
7.1.3 點估計的優(yōu)良性
7.2 區(qū)間估計
7.2.1 基本概念
7.2.2 正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計
7.3 假設(shè)檢驗
7.3.1 假設(shè)檢驗的一般概念
7.3.2 單個正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗
7.3.3 兩個正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗
7.3.4 總體分布的假設(shè)檢驗
習(xí)題7
第8章 方差分析和回歸分析簡介
8.1 方差分析
8.1.1 引言
8.1.2 一種方式分組的方差分析
8.1.3 方差分析的實際計算
8.2 回歸分析
8.2.1 引言
8.2.2 一元線性回歸
8.2.3 一元線性回歸的計算
習(xí)題8
習(xí)題答案
附表
參考書目
1.1 隨機試驗
1.2 隨機事件
1.2.1 樣本空間
1.2.2 隨機事件
1.2.3 事件的關(guān)系和運算
1.3 事件的概率
1.3.1 概率是什么
1.3.2 概率的直接計算
1.3.3 再論概率是什么
習(xí)題1
第2章 基本定理
2.1 加法定理
2.2 乘法定理
2.2.1 條件概率
2.2.2 乘法定理
2.2.3 獨立事件
2.3 貝葉斯公式
2.3.1 全概率公式
2.3.2 貝葉斯公式
習(xí)題2
第3章 離散型隨機變量
3.1 隨機變量
3.1.1 隨機變量概念
3.1.2 離散型隨機變量及其概率分布
3.2 重要的離散型隨機變量
3.2.1 獨立試驗序列
3.2.2 二項分布
3.2.3 泊松定理與泊松分布
3.2.4 其他重要離散型隨機變量
3.3 數(shù)學(xué)期望
3.3.1 隨機變量的數(shù)學(xué)期望
3.3.2 隨機變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
3.3.3 方差
習(xí)題3
第4章 連續(xù)型隨機變量
4.1 連續(xù)型隨機變量的概念
4，1.1 隨機變量的分布函數(shù)
4.1.2 連續(xù)型隨機變量
4.1.3 數(shù)學(xué)期望
4.2 重要的連續(xù)型隨機變量
4.2.1 均勻分布
4.2.2 正態(tài)分布
4.2.3 指數(shù)分布
習(xí)題4
第5章 多維隨機變量
5.1 二維隨機變量的概念
5.1.1 二維離散隨機變量的聯(lián)合概率分布律
5.1.2 聯(lián)合分布函數(shù)
5.1.3 二維連續(xù)隨機變量的聯(lián)合概率密度
5.2 邊緣分布
5.3 隨機變量的獨立性
5.4 數(shù)字特征
5.4.1 數(shù)學(xué)期望
5.4.2 二維隨機變量的協(xié)方差
5.5 二維隨機變量函數(shù)的概率分布
5.5.1 和的分布
5.5.2 商的分布
5.6 中心極限定理簡介
習(xí)題5
第6章 數(shù)理統(tǒng)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
6.1.3 經(jīng)驗分布函數(shù)
6.2 統(tǒng)計量
6.2.1 基本概念
6.2.2 性質(zhì)
6.2.3 ε與s2的計算
6.3 抽樣分布
6.3.1 三個常用分布
6.3.2 上側(cè)分位點
6.3.3 抽樣分布
習(xí)題6
第7章 統(tǒng)計推斷的基本問題
7.1 點估計
7.1.1 點估計概念
7.1.2 點估計方法
7.1.3 點估計的優(yōu)良性
7.2 區(qū)間估計
7.2.1 基本概念
7.2.2 正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計
7.3 假設(shè)檢驗
7.3.1 假設(shè)檢驗的一般概念
7.3.2 單個正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗
7.3.3 兩個正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗
7.3.4 總體分布的假設(shè)檢驗
習(xí)題7
第8章 方差分析和回歸分析簡介
8.1 方差分析
8.1.1 引言
8.1.2 一種方式分組的方差分析
8.1.3 方差分析的實際計算
8.2 回歸分析
8.2.1 引言
8.2.2 一元線性回歸
8.2.3 一元線性回歸的計算
習(xí)題8
習(xí)題答案
附表
參考書目
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