概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)及其應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　《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)過程的基本知識(shí)、馬爾可夫鏈、平穩(wěn)隨機(jī)過程。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?！　　豆I(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。

書籍目錄

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)字特征的簡單應(yīng)用4.5.1 求職面試決策問題4.5.2 報(bào)童最佳訂購報(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 多元線性回歸簡介習(xí)題9第10章 隨機(jī)過程的基本知識(shí)10.1 隨機(jī)過程的概念及分類10.1.1 隨機(jī)過程的概念10.1.2 隨機(jī)過程的分類10.2 隨機(jī)過程的分布與數(shù)字特征10.2.1 隨機(jī)過程的分布函數(shù)族10.2.2 隨機(jī)過程的數(shù)字特征10.2.3 二維隨機(jī)過程的分布函數(shù)和數(shù)字特征*10.3 泊松過程及維納過程10.3.1 獨(dú)立增量過程10.3.2 泊松過程10.3.3 維納過程習(xí)題10第11章 馬爾可夫鏈11.1 馬爾可夫過程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)過程12.1 平穩(wěn)隨機(jī)過程的概念12.1.1 嚴(yán)平穩(wěn)過程12.1.2 寬平穩(wěn)過程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

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