概率论与数理统计教程（第2版）- 中国高校教材图书网
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书名： |
概率论与数理统计教程（第2版） |
| ISBN： |
9787312035371 |
印次： |
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| 作者： | 汪忠志 |
定价： |
￥33.00
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| 丛书名： | |
开本： | 16开 |
| 出版社： |
中国科学技术大学出版社 |
装订： | 平装 |
| 出版日期： | 2014-08-11 |
页数： | 336页 |
| 分级： | 本科 |
每包册数： | |
| 适用专业： | 理工 |
立体化教材： | |
| 类别： | 理工类 |
征订序号： | 301142 |
| 年度： | 2026 |
季度： |
秋季
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| 中图法分类： | 数理科学和化学 |
专业分类： | |
| 用途分类： | |
读者分类： | |
| 千字数： | 399 |
印刷日期： | 2014-08-13 |
| 国家规划教材： | |
省部级规划教材： | |
| 入选重点出版项目： | |
其他获奖项目： | |
| 机读信息： | |
征订 |
| 内容简介： |
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本课程由概率论与数理统计两部分组成。包括随机事件和概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理等内容；数理统计部分则是以概率论为基础，研究如何对试验结果进行统计分析。内容包括数理统计的基本概念、参数统计、假设检验、回归分析、R软件简介等。该教材的优点是尽可能地体现概率统计在自然科学以及社会科学等各个方面的应用特点，在强调概率论与数理统计基本理论的基础上，重点介绍了多种常用的统计方法在解决实际问题中的应用。书中较好地处理了内容的逻辑严谨性和概率统计的生动直观性；认真处理好理论联系实际的关系；内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的比Markov 不等式更精细的界，以及矩方法、枢轴量、似然比检验、秩和检验等的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融人教材。 |
| 作者简介： |
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| 章节目录： |
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前言第1章 随机事件与概率1.1 基本概念1.1.1 随机现象1.1.2 随机现象的统计规律性1.1.3 样本空间1.1.4 随机事件及其运算1.2 随机事件的概率1.2.1 概率和频率1.2.2 组合记数1.2.3 古典概率1.2.4 几何概率1.2.5 主观概率1.3 概率的定义与性质1.3.1 概率的公理化定义 前言第1章 随机事件与概率1.1 基本概念1.1.1 随机现象1.1.2 随机现象的统计规律性1.1.3 样本空间1.1.4 随机事件及其运算1.2 随机事件的概率1.2.1 概率和频率1.2.2 组合记数1.2.3 古典概率1.2.4 几何概率1.2.5 主观概率1.3 概率的定义与性质1.3.1 概率的公理化定义1.3.2 概率的基本性质1.4 条件概率1.4.1 引例1.4.2 条件概率的定义1.4.3 条件概率的性质1.4.4 乘法公式1.4.5 全概率公式1.4.6 贝叶斯公式1.5 事件的独立性与相关性1.5.1 两个事件的独立性与相关性1.5.2 有限个事件的独立性1.5.3 相互独立事件的性质1.5.4 伯努利概型习题1第2章 一维随机变量及其分布2.1 随机变量及其分布2.1.1 随机变量的概念2.1.2 随机变量的分布函数2.2 离散型随机变量的概率函数及分布函数2.2.1 常见的离散型随机变量的概率分布2.2.2 缸的模型2.2.3 缸模型的应用实例2.3 连续型随机变量及其概率密度2.3.1 连续型随机变量及其概率密度函数2.3.2 常用的连续型随机变量2.4 随机变量的函数分布2.4.1 离散型随机变量的函数分布2.4.2 连续型随机变量的函数分布习题2第3章 多维随机变量及其分布3.1 二维随机变量及其分布3.1.1 二维随机变量3.1.2 二维随机变量的联合分布函数3.1.3 二维离散型随机变量的概率分布3.1.4 二维连续型随机变量及其联合概率分布3.1.5 几个常用的分布3.2 边缘分布3.2.1 离散型情形3.2.2 连续情形3.3 二维随机变量的条件分布3.3.1 离散情形3.3.1 连续情形3.4 二维随机变量的独立性3.5 二维随机变量的函数的分布3.5.1 和的分布3.5.2 一般函数Z=g(X,Y)的分布3.5.3 一般变换3.5.4 极值分布第4章 随机变量的数字特征4.1 数学期望4.1.1 数学期望的性质4.1.2 随机变量函数的期望4.2 中位数、众数和p分位点4.3 方差4.4 协方差及相关系数4.5 矩、协方差作者矩阵第5章 大数定律与中心极限定理5.1 大数定律5.1.1 问题的提出5.1.2 切比雪夫不等式与大数定律5.2 中心极限定理5.2.1 中心极限定理的提法5.2.2 中心极限定理5.2.3 若干应用习题5第6章 数理统计学简介6.1 数理统计学的基本概念6.1.1 引例6.1.2 总体与样本6.1.3 统计量6.1.4 经验分布函数6.1.5 数理统计方法的特点6.1.6 数理统计的基本思想6.1.7 统计模型6.2 正态样本统计量的抽样分布6.2.1 正态分布6.2.2 X(卡方)分布6.2.3 t分布(学生分布)6.2.4 F分布习题6第7章 参数估计7.1 点估计概述7.1.1 频率替换法7.1.2 矩估计法7.1.3 极大似然法7.1.4 极大似然估计的不变性原则7.2 估计量优良性的评选标准7.2.1 无偏性7.2.2 有效性7.2.3 均方误差准则7.2.4 一致性(相合性)7.3 参数的区间估计7.3.1 枢轴量法7.3.2 单个正态总体数学期望的区间估计7.3.3 单个正态总体方差的区间估计7.3.4 两个正态总体期望差的区间估计7.3.5 两个正态总体方差比的区间估计7.3.6 大样本区间估计7.3.7 单侧置信区间习题7第8章 假设检验8.1 假设检验的基本概念8.1.1问题的提出8.1.2假设检验的基本思想8.1.3假设检验的定义与步骤8.2 正态总体参数的假设检验8.2.1正态总数学期望的假设检验8.2.2正态总方差的假设检验8.2.3两个正态总期望差的假设检验8.2.4两个正态方差比的F检验8.3 似然比检验8.3.1 似然比检验的基本思想8.3.2 似然比检验一般步骤8.4 两种类型的错误8.5 拟合度检验8.5.1非参数检验8.5.2列联表独立性检验8.6连续型分布的科尔莫戈洛夫检验8.6.1样本的经验函数8.6.2科尔莫戈洛夫检验8.7双总体的秩和检验8.7.1两个总体分布的假设检验8.7.2秩和检验法习题8第9章 方差分析和回归分析简介9.1单因素方差分析9.2一元线性回归9.2.1因变量y与自变量x之间的关系9.2.2一元回归模型及其参数估计9.2.3最小二乘估计a,b的基本性质9.2.4 的无偏估计9.2.5线性相关显著性检验9.2.6预测与控制9.2.7可化为一元线性回归的曲线回归模型举例第1章 R软件简介1.1R软件简介1.2 R软件的使用1.3 R软件应用举例习题答案附表参考文献
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