概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)

內(nèi)容概要

　　《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第2版）》在第1版的基礎(chǔ)上，根據(jù)教育部最新制訂的“高職高專教育概率淪與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)基本要求”編寫，從高職高專教學(xué)的特點(diǎn)出發(fā)，系統(tǒng)講解T隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量與概率分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、隨機(jī)向量與重要定理、樣本與統(tǒng)計(jì)量分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析等內(nèi)容?！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第2版）》具有內(nèi)容編排起點(diǎn)低、進(jìn)展平緩，突出重點(diǎn)、分散難點(diǎn)、注重與實(shí)際相結(jié)合等鮮明特色?！　　陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第2版）》可作為高等?？茖W(xué)校、高等職業(yè)學(xué)校、成人高等學(xué)校工科各專業(yè)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課教材，也可供管理專業(yè)、財(cái)經(jīng)專業(yè)及非數(shù)學(xué)類理科專業(yè)的學(xué)生和工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)參考。

書(shū)籍目錄

前言第1章 隨機(jī)事件與概率1.1 隨機(jī)事件與樣本空間1.2 事件的關(guān)系及運(yùn)算1.3 隨機(jī)事件的概率1.4 概率的加法公式1.5 概率的乘法公式1.6 事件的獨(dú)立性及概率計(jì)算閱讀材料從死亡線上生還的人本章小結(jié)習(xí)題1第2章 隨機(jī)變量與概率分布2.1 隨機(jī)變量的概念2.2 離散型隨機(jī)變量的分布2.3 連續(xù)型隨機(jī)變量的分布2.4 隨機(jī)變量的分布函數(shù)2.5 隨機(jī)變量函數(shù)的分布閱讀材料“臭皮匠”與“諸葛亮”本章小結(jié)習(xí)題2第3章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征3.1 數(shù)學(xué)期望及性質(zhì)3.2 方差及性質(zhì)3.3 常用分布的數(shù)學(xué)期望和方差3.4 方差的相關(guān)概念閱讀材料小概率與摸彩本章小結(jié)習(xí)題3第4章 隨機(jī)向量與重要定理4.1 隨機(jī)向量的分布函數(shù)4.2 離散型隨機(jī)向量的分布列4.3 連續(xù)型隨機(jī)向量的分布密度4.4 隨機(jī)向量函數(shù)的分布4.5 切比雪夫不等式4.6 大數(shù)定理4.7 中心極限定理閱讀材料偶然中的必然本章小結(jié)習(xí)題4第5章 樣本與統(tǒng)計(jì)量分布5.1 總體與樣本5.2 樣本分布5.3 統(tǒng)計(jì)量5.4 常用統(tǒng)計(jì)量分布閱讀材料以蒙特卡洛命名的方法本章小結(jié)習(xí)題5第6章 參數(shù)估計(jì)6.1 點(diǎn)估計(jì)6.2 評(píng)價(jià)估計(jì)量?jī)?yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)6.3 正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)閱讀材料從齊王賽馬看估計(jì)本章小結(jié)習(xí)題6第7章 假設(shè)檢驗(yàn)7.1 假設(shè)檢驗(yàn)的概念7.2 一個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)7.3 兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)7.4 單側(cè)假設(shè)檢驗(yàn)閱讀材料選擇題與評(píng)分的科學(xué)反扣本章小結(jié)習(xí)題7第8章 方差分析與回歸分析8.1 單因素方差分析8.2 一元回歸分析閱讀材料不“模糊”的模糊數(shù)學(xué)本章小結(jié)習(xí)題8附表附表1 泊松分布數(shù)值表附表2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)數(shù)值表附表3 y分布臨界值表附表4 t分布臨界值表附表5 F分布臨界值表附表6 相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)表參考答案習(xí)題1習(xí)題2習(xí)題3習(xí)題4習(xí)題5習(xí)題6習(xí)題7習(xí)題8參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　常言說(shuō)得好，“失之毫厘。謬之千里”。一顆衛(wèi)星要送到地球上空的預(yù)定軌道，離不開(kāi)精密的數(shù)學(xué)計(jì)算。100層的摩天大樓，能夠拔地而起，沒(méi)有準(zhǔn)確的計(jì)算，也是難以想象的。數(shù)學(xué)一向以嚴(yán)密、精確著稱。然而，在20世紀(jì)60年代，卻偏有一門叫“模糊數(shù)學(xué)”的新分支，異軍突起。　　難道數(shù)學(xué)計(jì)算無(wú)需精密準(zhǔn)確而需要“模模糊糊”？當(dāng)然不是。自然科學(xué)的學(xué)科，只有當(dāng)它們能夠使用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述的時(shí)候，才談得上成熟。在恩格斯的那個(gè)年代，數(shù)學(xué)在生物學(xué)上的應(yīng)用還等于零。然而如今的生物，已全然離不開(kāi)數(shù)學(xué)。就連許多社會(huì)科學(xué)，也在不斷追求定量化和數(shù)學(xué)化。那么，為什么在此時(shí)此刻反而半路殺出一個(gè)“模糊數(shù)學(xué)”呢？這還得從兩種不同的概念講起。在日常生活中，我們遇到的概念不外乎兩類。一類是清晰的概念，對(duì)象是否屬于這個(gè)概念是明確的。例如：自然數(shù)、正方形等。要么是自然數(shù)，要么不是自然數(shù)；要么是正方形，要么不是正方形。非此即彼。另一類概念對(duì)象從屬的界限是模糊的，隨判斷人的思維而定。例如：美不美？早不早？便宜不便宜？等等。西施是我國(guó)古代公認(rèn)的美女，但有道是“情人眼里出西施”。這就是說(shuō)，在一些人看來(lái)未必那么美的人，在另一些人眼里，卻可以與西施相媲美?？梢?jiàn)?！懊馈迸c“不美”是不存在一個(gè)精確的界限的。再說(shuō)“早”與“不早”，清晨五點(diǎn)，對(duì)于為都市“梳妝打扮”的清潔工人來(lái)說(shuō)可能算是遲了，但對(duì)大多數(shù)小學(xué)生說(shuō)，卻是很早很早的。至于便宜不便宜，那更是隨人的感覺(jué)而異了！在客觀世界中，諸如上述的模糊概念要比清晰概念多得多。對(duì)于這類模糊現(xiàn)象，過(guò)去已有的數(shù)學(xué)模型難以適用，需要形成新的理論和方法，即在數(shù)學(xué)和模糊現(xiàn)象之間架起一座橋梁。它，就是我們要講的“模糊數(shù)學(xué)”。　　加速這座橋梁架設(shè)的是計(jì)算機(jī)科學(xué)的迅速發(fā)展。大家知道，人的大腦具有非凡的判別和處理模糊事物的能力。就拿一個(gè)孩子識(shí)別自己的母親為例，即使這位母親更換了新衣，改變了發(fā)式，她的孩子依然會(huì)從高矮、胖瘦、音容、姿態(tài)等迅速地作出準(zhǔn)確判斷。如果這件事讓計(jì)算機(jī)來(lái)干，那就非得把這位母親的身高、體重、行走速度、外形曲線等全都計(jì)算到小數(shù)點(diǎn)后的十幾位，再調(diào)用相關(guān)程序進(jìn)行判斷，最后輸出結(jié)果。這樣的“精確”實(shí)在是事與愿違，走到了事物的反面。

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