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內(nèi)容簡(jiǎn)介:    《工業(yè)和信息化普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)及其應(yīng)用》根據(jù)教育部最新頒布的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教學(xué)基本要求，結(jié)合作者多年的教學(xué)實(shí)踐編寫而成，書中內(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)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、隨機(jī)過(guò)程的基本知識(shí)、馬爾可夫鏈、平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程。全書重點(diǎn)著眼于介紹概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過(guò)程中的基本概念、基本原理和基本方法，強(qiáng)調(diào)直觀性，加強(qiáng)可讀性，突出基本思想，注重實(shí)際應(yīng)用。
    《工業(yè)和信息化普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)及其應(yīng)用》可供高等院校工科和其他非數(shù)學(xué)類專業(yè)的學(xué)生使用，也可供各類專業(yè)技術(shù)人員參考。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:第1章 隨機(jī)事件與概率
1.1 隨機(jī)試驗(yàn)、樣本空間
1.1.1 隨機(jī)試驗(yàn)
1.1.2 樣本空間
1.2 隨機(jī)事件
1.2.1 隨機(jī)事件
1.2.2 事件間的關(guān)系與運(yùn)算
1.3 隨機(jī)事件的概率
1.3.1 事件的頻率
1.3.2 事件的概率
1.4 古典概型與幾何概型
1.4.1 古典概型
1.4.2 幾何概型
1.5 條件概率
1.5.1 條件概率
1.5.2 乘法公式
1.5.3 全概率公式
1.5.4 貝葉斯公式
1.6 事件的獨(dú)立性與伯努利概型
1.6.1 事件的獨(dú)立性
1.6.2 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)變量及其分布函數(shù)
2.1.1 隨機(jī)變量
2.1.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
2.2 離散型隨機(jī)變量
2.2.1 離散型隨機(jī)變量及其分布
2.2.2 常用幾個(gè)離散型隨機(jī)變量
2.3 連續(xù)型隨機(jī)變量
2.3.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的概念
2.3.2 幾個(gè)重要的連續(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
3.1.1 二維隨機(jī)變量及其分布函數(shù)
3.1.2 二維隨機(jī)變量的分布函數(shù)的性質(zhì)
3.1.3 二維離散型隨機(jī)變量
3.1.4 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 二維離散型隨機(jī)變量的邊緣分布律
3.2.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的邊緣概率密度
3.3 條件分布
3.3.1 二維離散型隨機(jī)變量的條件分布律
3.3.2 條件分布函數(shù)
3.3.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的條件分布
3.4 隨機(jī)變量的獨(dú)立性
3.5 兩個(gè)隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3.5.1 二維離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3.5.2 二維連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)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)期望的概念
4.1.2 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
4.1.3 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
4.2 方差
4.2.1 方差的概念
4.2.2 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
4.3.2 相關(guān)系數(shù)
4.4 矩與協(xié)方差矩陣
4.4.1 矩的概念
4.4.2 協(xié)方差矩陣
4.5 數(shù)字特征的簡(jiǎn)單應(yīng)用
4.5.1 求職面試決策問(wèn)題
4.5.2 報(bào)童最佳訂購(gòu)報(bào)紙模型
習(xí)題4

第5章 大數(shù)定律和中心極限定理
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
習(xí)題5

第6章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
6.1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法
6.2 總體與樣本
6.2.1 總體和個(gè)體
6.2.2 樣本與抽樣
6.2.3 頻率直方圖與樣本分布函數(shù)
6.3 統(tǒng)計(jì)量及其分布
6.3.1 統(tǒng)計(jì)量的概念
6.3.2 三種重要分布
6.3.3 抽樣分布
習(xí)題6

第7章 參數(shù)估計(jì)
7.1 參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)
7.1.1 矩估計(jì)法
7.1.2 最大似然估計(jì)法
7.2 估計(jì)量的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)
7.2.1 無(wú)偏性
7.2.2 有效性
7.2.3 相合性
7.3 參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
7.3.1 區(qū)間估計(jì)的概念
7.3.2 單個(gè)正態(tài)總體均值與方差的區(qū)間估計(jì)
7.3.3 兩個(gè)正態(tài)總體均值差與方差比的區(qū)間估計(jì)
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)的基本概念
8.2 單個(gè)正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
8.2.1 均值的假設(shè)檢驗(yàn)
8.2.2 總體方差的假設(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)正態(tài)總體均值差的假設(shè)檢驗(yàn)
8.3.2 兩個(gè)正態(tài)總體方差相等的假設(shè)檢驗(yàn)
8.4 分布假設(shè)檢驗(yàn)
習(xí)題8

第9章 回歸分析
9.1 一元線性回歸
9.1.1 一元線性回歸模型
9.1.2 參數(shù)a，b的估計(jì)
9.1.3 s2的估計(jì)
9.1.4 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)
9.1.5 預(yù)測(cè)與控制
9.2 可線性化的非線性回歸
9.3 多元線性回歸簡(jiǎn)介
習(xí)題9

第10章 隨機(jī)過(guò)程的基本知識(shí)
10.1 隨機(jī)過(guò)程的概念及分類
10.1.1 隨機(jī)過(guò)程的概念
10.1.2 隨機(jī)過(guò)程的分類
10.2 隨機(jī)過(guò)程的分布與數(shù)字特征
10.2.1 隨機(jī)過(guò)程的分布函數(shù)族
10.2.2 隨機(jī)過(guò)程的數(shù)字特征
10.2.3 二維隨機(jī)過(guò)程的分布函數(shù)和數(shù)字特征*
10.3 泊松過(guò)程及維納過(guò)程
10.3.1 獨(dú)立增量過(guò)程
10.3.2 泊松過(guò)程
10.3.3 維納過(guò)程
習(xí)題10

第11章 馬爾可夫鏈
11.1 馬爾可夫過(guò)程
11.2 馬爾可夫鏈
11.2.1 馬爾可夫鏈的定義
11.2.2 馬爾可夫鏈的概率分布
11.2.3 齊次馬爾可夫鏈
11.3 多步轉(zhuǎn)移概率的確定
11.4 遍歷性
11.5 馬爾可夫鏈的應(yīng)用
11.5.1 遺傳基因模型
11.5.2 罰款數(shù)額確定模型
習(xí)題11

第12章 平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程
12.1 平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的概念
12.1.1 嚴(yán)平穩(wěn)過(guò)程
12.1.2 寬平穩(wěn)過(guò)程
12.2 各態(tài)歷經(jīng)性
12.3 相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)
12.4 平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的功率譜密度
習(xí)題12

附表
附表1 幾種常見的概率分布表
附表2 正態(tài)總體參數(shù)的顯著性假設(shè)檢驗(yàn)一覽表
附表3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附表4 泊松分布表
附表5 t分布表
附表6 c2分布表
附表7 F分布表
參考答案
參考書目