概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程

內(nèi)容概要

　　《概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程（第5版）》參照最新的《工科類本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)基本要求》進(jìn)行修訂，增加了“條件分布”一節(jié)內(nèi)容，仍保留了原書“概率少、統(tǒng)計多”的特色。　　前四章是概率論的基本內(nèi)容，為數(shù)理統(tǒng)計準(zhǔn)備必要的理論基礎(chǔ)；后五章是在概率論的基礎(chǔ)上側(cè)重介紹如何用統(tǒng)計方法分析、解決帶有隨機(jī)性的實際問題。兩部分內(nèi)容配合緊密。這次修訂在多數(shù)章節(jié)中補(bǔ)充了若干留給讀者自學(xué)的具有啟發(fā)性、應(yīng)用性和綜合性的例題，并給出分析和詳盡的解答。《概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程（第5版）》講解透徹，文字流暢；內(nèi)容安排重點突出，難點分散，由淺入深，便于理解?！　　陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計教程（第5版）》可作為工科院校本科非數(shù)學(xué)類各專業(yè)的教材或教學(xué)參考書。

書籍目錄

第一章 隨機(jī)事件及其概率 1.1 隨機(jī)事件及其頻率·概率的統(tǒng)計定義 1.2 樣本空間 1.3 事件的關(guān)系及運算 1.4 概率的古典定義 1.5 概率加法定理 1.6 條件概率·概率乘法定理 1.7 全概率公式與貝葉斯公式 1.8 隨機(jī)事件的獨立性 1.9 獨立試驗序列 1.10 概率論的公理化體系 習(xí)題一 第二章 隨機(jī)變量及其分布 2.1 隨機(jī)變量的概念 2.2 離散隨機(jī)變量 2.3 超幾何分布·二項分布·泊松分布 2.4 連續(xù)隨機(jī)變量 2.5 隨機(jī)變量的分布函數(shù) 2.6 連續(xù)隨機(jī)變量的概率密度 2.7 均勻分布·指數(shù)分布 2.8 隨機(jī)變量函數(shù)的分布 2.9 二維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布 2.10 二維隨機(jī)變量的邊緣分布 2.11 二維隨機(jī)變量的條件分布 2.12 隨機(jī)變量的獨立性 2.13 二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布 習(xí)題二 第三章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征 3.1 數(shù)學(xué)期望 3.2 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望 3.3 關(guān)于數(shù)學(xué)期望的定理 3.4 方差與標(biāo)準(zhǔn)差 3.5 某些常用分布的數(shù)學(xué)期望與方差 3.6 原點矩與中心矩 3.7 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù) 3.8 切比雪夫不等式與大數(shù)定律 習(xí)題三 第四章 正態(tài)分布 4.1 正態(tài)分布的概率密度與分布函數(shù) 4.2 正態(tài)分布的數(shù)字特征 4.3 二維正態(tài)分布 4.4 正態(tài)隨機(jī)變量的線性函數(shù)的分布 4.5 中心極限定理 習(xí)題四 第五章 數(shù)理統(tǒng)計的基本知識 5.1 總體與樣本 5.2 樣本函數(shù)與統(tǒng)計量 5.3 數(shù)理統(tǒng)計中的某些常用分布 5.4 正態(tài)總體統(tǒng)計量的分布 習(xí)題五 第六章 參數(shù)估計 6.1 參數(shù)的點估計 6.2 衡量點估計量好壞的標(biāo)準(zhǔn) 6.3 正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計 6.4 兩個正態(tài)總體均值差及方差比的區(qū)間估計 6.5 非正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計 6.6 單側(cè)置信限 習(xí)題六 第七章 假設(shè)檢驗 7.1 假設(shè)檢驗的基本概念 7.2 正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗 7.3 兩個正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗 7.4 非正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗 7.5 總體分布的假設(shè)檢驗 習(xí)題七 第八章 方差分析 8.1 單因素試驗的方差分析 8.2 雙因素?zé)o重復(fù)試驗的方差分析 8.3 雙因素等重復(fù)試驗的方差分析 習(xí)題八 第九章 回歸分析 9.1 回歸分析的基本概念與最小二乘法 9.2 線性回歸方程 9.3 線性相關(guān)的顯著性檢驗 9.4 利用線性回歸方程預(yù)測與控制 9.5 曲線回歸分析 9.6 多元線性回歸分析 習(xí)題九 習(xí)題答案 附錄

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