大學數(shù)學概率論與數(shù)理統(tǒng)計/應用型本科系列規(guī)劃教材簡介，目錄書摘
2019-10-28 15:03
來源：京東
作者：京東
大學數(shù)學概率論與數(shù)理統(tǒng)計/應用型本科系列規(guī)劃教材
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內(nèi)容簡介: 《大學數(shù)學概率論與數(shù)理統(tǒng)計/應用型本科系列規(guī)劃教材》參照原國家教委工科數(shù)學課程教學指導委員會審訂的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教學基本要求》和近年來《全國碩士研究生入學統(tǒng)一考試——數(shù)學考試大綱》的基本要求編寫。
全書分兩部分共九章。第一部分為概率論，包括第1～5章，主要討論隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機向量、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理等內(nèi)容；第二部分數(shù)理統(tǒng)計共4章，主要討論隨機樣本的抽樣和抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析和回歸分析。
書末附錄中初步介紹了MATLAB的統(tǒng)計功能與應用，目的是希望把計算機應用與概率統(tǒng)計教學有機地結合起來，把數(shù)學軟件與運用概率統(tǒng)計方法解決實際問題結合起來。
全書分兩部分共九章。第一部分為概率論，包括第1～5章，主要討論隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機向量、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理等內(nèi)容；第二部分數(shù)理統(tǒng)計共4章，主要討論隨機樣本的抽樣和抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析和回歸分析。
書末附錄中初步介紹了MATLAB的統(tǒng)計功能與應用，目的是希望把計算機應用與概率統(tǒng)計教學有機地結合起來，把數(shù)學軟件與運用概率統(tǒng)計方法解決實際問題結合起來。
作者簡介:
目錄:第一部分 概率論
第1章 隨機事件與概率
1．1 隨機事件
1．1．1 隨機試驗與樣本空間
1．1．2 隨機事件
1．1．3 事件間的關系和運算
1．2 事件的概率
1．2．1 概率的統(tǒng)計定義及性質
1．2．2 概率的古典定義
1．2．3 幾何概率
1．2．4 概率的公理化定義
1．3 概率的加法公式
1．4 條件概率與乘法公式
1．4．1 條件概率
1．4．2 概率的乘法公式
1．5 全概率公式與貝葉斯公式
1．5．1 全概率公式
1．5．2 貝葉斯公式
1．6 事件的獨立性與貝努利概型
1．6．1 事件的獨立性
1．6．2 貝努利概型
本章 小結
習題
第2章 隨機變量及其分布
2．1 隨機變量的概念
2．2 離散型隨機變量
2．2．1 分布列的概念與性質
2．2．2 幾種常見的離散型分布
2．3 連續(xù)型隨機變量
2．3．1 連續(xù)型隨機變量的概率密度函數(shù)
2．3．2 幾種常見的連續(xù)型分布
2．4 分布函數(shù)
2．4．1 分布函數(shù)的概念
2．4．2 分布函數(shù)的性質
2．4．3 正態(tài)分布的概率計算
2．5 隨機變量函數(shù)的分布
2．5．1 離散型隨機變量的函數(shù)的分布
2．5．2 連續(xù)型隨機變量的函數(shù)的分布
本章 小結
習題二
第3章 隨機向量
3．1 隨機向量的聯(lián)合分布
3．1．1 聯(lián)合分布函數(shù)
3．1．2 二維離散型隨機向量及其聯(lián)合分布列
3．1．3 二維連續(xù)型隨機向量及其聯(lián)合密度函數(shù)
3．2 邊緣分布與隨機變量的獨立性條件分布
3．2．1 邊緣分布
3．2．2 隨機變量的獨立性
3．2．3 條件分布
3．3 兩個隨機變量的函數(shù)的分布
3．3．1 離散型情形的舉例
3．3．2 連續(xù)型情形的舉例
本章 小結
習題三
第4章 隨機變量的數(shù)字特征
4．1 數(shù)學期望
4．1．1 數(shù)學期望的概念
4．1．2 隨機變量函數(shù)的數(shù)學期望
4．1．3 數(shù)學期望的性質
4．2 方差
4．2．1 方差的概念
4．2．2 方差的性質
4．3 矩、協(xié)方差和相關系數(shù)
4．3．1 矩
4．3．2 協(xié)方差和相關系數(shù)
本章 小結
習題四
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
本章 小結
習題五
第二部分數(shù)理統(tǒng)計
第6章 抽樣和抽樣分布
6．1 總體與樣本
6．2 統(tǒng)計量
6．3 抽樣分布
本章 小結
習題六
第7章 參數(shù)估計
7．1 參數(shù)的點估計
7．1．1 矩估計法
7．1．2 極大似然估計法
7．2 估計量的評價標準
7．2．1 無偏性
7．2．2 有效性
7．2．3 一致性
7．3 區(qū)間估計
本章 小結
習題七
第8章 假設檢驗
8．1 假設檢驗的基本概念
8．1．1 假設檢驗的概念
8．1．2 兩類錯誤
8．2 正態(tài)總體均值的假設檢驗
8．2．1 單個總體N（μ，σ2）的均值μ的檢驗
8．2．2 兩個正態(tài)總體均值差的檢驗
8．3 正態(tài)總體的方差的假設檢驗
8．3．1 單個正態(tài)總體方差σ2的檢驗——γ2檢驗
8．3．2 兩個正態(tài)總體方差相等的檢驗——F檢驗
本章 小結
習題八
第9章 方差分析與回歸分析
9．1 一元方差分析
9．2 一元線性回歸
9．2．1 一元線性回歸方程的概念
9．2．2 對a，6的估計
9．2．3 σ2的估計
9．3 一元線性回歸中的假設檢驗和預測
9．3．1 線性假設的顯著性檢驗
9．3．2 預測
本章 小結
習題九
習題答案與提示
參考文獻
附錄
附錄1 排列與組合
附錄2 MATLAB在概率統(tǒng)計中的應用
附錄3 標準正態(tài)分布表
附錄4 泊松分布表
附錄5 γ2分布表
附錄6 t分布表
附錄7 F分布表
第1章 隨機事件與概率
1．1 隨機事件
1．1．1 隨機試驗與樣本空間
1．1．2 隨機事件
1．1．3 事件間的關系和運算
1．2 事件的概率
1．2．1 概率的統(tǒng)計定義及性質
1．2．2 概率的古典定義
1．2．3 幾何概率
1．2．4 概率的公理化定義
1．3 概率的加法公式
1．4 條件概率與乘法公式
1．4．1 條件概率
1．4．2 概率的乘法公式
1．5 全概率公式與貝葉斯公式
1．5．1 全概率公式
1．5．2 貝葉斯公式
1．6 事件的獨立性與貝努利概型
1．6．1 事件的獨立性
1．6．2 貝努利概型
本章 小結
習題
第2章 隨機變量及其分布
2．1 隨機變量的概念
2．2 離散型隨機變量
2．2．1 分布列的概念與性質
2．2．2 幾種常見的離散型分布
2．3 連續(xù)型隨機變量
2．3．1 連續(xù)型隨機變量的概率密度函數(shù)
2．3．2 幾種常見的連續(xù)型分布
2．4 分布函數(shù)
2．4．1 分布函數(shù)的概念
2．4．2 分布函數(shù)的性質
2．4．3 正態(tài)分布的概率計算
2．5 隨機變量函數(shù)的分布
2．5．1 離散型隨機變量的函數(shù)的分布
2．5．2 連續(xù)型隨機變量的函數(shù)的分布
本章 小結
習題二
第3章 隨機向量
3．1 隨機向量的聯(lián)合分布
3．1．1 聯(lián)合分布函數(shù)
3．1．2 二維離散型隨機向量及其聯(lián)合分布列
3．1．3 二維連續(xù)型隨機向量及其聯(lián)合密度函數(shù)
3．2 邊緣分布與隨機變量的獨立性條件分布
3．2．1 邊緣分布
3．2．2 隨機變量的獨立性
3．2．3 條件分布
3．3 兩個隨機變量的函數(shù)的分布
3．3．1 離散型情形的舉例
3．3．2 連續(xù)型情形的舉例
本章 小結
習題三
第4章 隨機變量的數(shù)字特征
4．1 數(shù)學期望
4．1．1 數(shù)學期望的概念
4．1．2 隨機變量函數(shù)的數(shù)學期望
4．1．3 數(shù)學期望的性質
4．2 方差
4．2．1 方差的概念
4．2．2 方差的性質
4．3 矩、協(xié)方差和相關系數(shù)
4．3．1 矩
4．3．2 協(xié)方差和相關系數(shù)
本章 小結
習題四
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
本章 小結
習題五
第二部分數(shù)理統(tǒng)計
第6章 抽樣和抽樣分布
6．1 總體與樣本
6．2 統(tǒng)計量
6．3 抽樣分布
本章 小結
習題六
第7章 參數(shù)估計
7．1 參數(shù)的點估計
7．1．1 矩估計法
7．1．2 極大似然估計法
7．2 估計量的評價標準
7．2．1 無偏性
7．2．2 有效性
7．2．3 一致性
7．3 區(qū)間估計
本章 小結
習題七
第8章 假設檢驗
8．1 假設檢驗的基本概念
8．1．1 假設檢驗的概念
8．1．2 兩類錯誤
8．2 正態(tài)總體均值的假設檢驗
8．2．1 單個總體N（μ，σ2）的均值μ的檢驗
8．2．2 兩個正態(tài)總體均值差的檢驗
8．3 正態(tài)總體的方差的假設檢驗
8．3．1 單個正態(tài)總體方差σ2的檢驗——γ2檢驗
8．3．2 兩個正態(tài)總體方差相等的檢驗——F檢驗
本章 小結
習題八
第9章 方差分析與回歸分析
9．1 一元方差分析
9．2 一元線性回歸
9．2．1 一元線性回歸方程的概念
9．2．2 對a，6的估計
9．2．3 σ2的估計
9．3 一元線性回歸中的假設檢驗和預測
9．3．1 線性假設的顯著性檢驗
9．3．2 預測
本章 小結
習題九
習題答案與提示
參考文獻
附錄
附錄1 排列與組合
附錄2 MATLAB在概率統(tǒng)計中的應用
附錄3 標準正態(tài)分布表
附錄4 泊松分布表
附錄5 γ2分布表
附錄6 t分布表
附錄7 F分布表
京公網(wǎng)安備 11000002000088號
