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    【作者】 王振友 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  工學 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111678557
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787111678557
    叢書名:“十三五”國家重點出版物出版規劃項目

    作者:王振友
    出版社:機械工業出版社
    出版時間:2022年09月 


        
        
    "
    內容簡介
    本書是為適應新工科背景下教學模式改革以及滿足現代科學技術對概率論與數理統計的需求而編寫的.主要內容包括:隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律及中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數估計、假設檢驗及回歸分析.本書取材廣泛,實例豐富,每章配套的數學實驗均采用流行的Python語言編寫,突出了對學生應用數學能力的培養.每章的知識縱橫欄目有助於拓展學生的視野,幫助學生深入理解相關知識點的來龍去脈和發展歷史,進而增強學生的學習興趣.本書各章均配有習題,書末附有答案.
    本書簡明易懂,注重理論聯繫實際,可作為高等院校理工科本科各專業概率論與數理統計課程的教材,也可作為科技人員和自學者的參考書籍.
    目錄
    目錄
    前言
    第1章基本概念
    11隨機事件
    111隨機現像與頻率穩定性
    112隨機試驗與樣本空間
    113隨機事件的概念、關繫與運算
    12概率的公理化定義與古典概型
    121概率的公理化定義
    122古典概型(等可能概型)
    13條件概率
    131條件概率的概念
    132乘法公式
    133全概率公式和貝葉斯公式目錄
    前言
    第1章基本概念
    11隨機事件
    111隨機現像與頻率穩定性
    112隨機試驗與樣本空間
    113隨機事件的概念、關繫與運算
    12概率的公理化定義與古典概型
    121概率的公理化定義
    122古典概型(等可能概型)
    13條件概率
    131條件概率的概念
    132乘法公式
    133全概率公式和貝葉斯公式
    14事件的獨立性
    141兩個事件的獨立性
    142多個事件的獨立性
    143伯努利概型
    Python實驗
    實驗1——拋硬幣試驗
    實驗2——抽簽試驗
    實驗3——生日試驗
    知識縱橫——概率是什麼
    習題一
    第2章隨機變量及其分布
    21隨機變量及離散型隨機變量
    211隨機變量
    212離散型隨機變量及其分布律
    213常用的離散型隨機變量
    22隨機變量的分布函數與連續型隨機
    變量
    221分布函數的定義和性質
    222連續型隨機變量及其概率密度的
    定義和性質
    223常用的連續型隨機變量
    23隨機變量的函數的分布
    231離散型隨機變量函數的分布
    232連續型隨機變量函數的分布
    Python實驗
    實驗1——二項分布、泊松分布及泊松
    定理
    實驗2——正態分布
    知識縱橫——有趣的概率分布
    習題二
    第3章多維隨機變量及其分布
    31二維隨機變量
    311二維隨機變量及其聯合分布
    函數
    312二維離散型隨機變量
    313二維連續型隨機變量
    314常用的二維連續型隨機變量
    32邊緣分布
    321邊緣分布函數
    322邊緣分布律
    323邊緣概率密度
    33相互獨立的隨機變量
    34兩個隨機變量函數的分布
    341Z=X+Y的分布
    342大值M=max{X,Y}及小值
    N=min{X,Y}的分布
    35條件分布
    351離散型隨機變量的條件分布律
    352連續型隨機變量的條件分布
    Python實驗——隨機變量函數的分布
    知識縱橫——獨立性與再生性
    習題三
    第4章數字特征
    41數學期望
    411離散型隨機變量的數學期望
    412連續型隨機變量的數學期望
    413隨機變量函數的數學期望
    414數學期望的性質
    42方差
    421方差的定義
    422方差的性質
    43協方差及相關繫數
    431協方差與相關繫數的定義
    432協方差與相關繫數的性質
    44矩
    Python實驗
    實驗1——數學期望
    實驗2——方差對隨機變量取值的影響
    知識縱橫——概率統計先驅
    習題四
    新工科數學基礎四概率論與數理統計及Python實現目錄〖BW(D(S2mm,-10mm,-10mm)〗〖JY〗〖XC1_5.tif〗〖BW)〗〖BW(S(S2mm,-10mm,-10mm)〗〖XC1_6.tif〗〖BW)〗第5章極限定理
    51大數定律
    511切比雪夫不等式
    512大數定律
    52中心極限定理
    Python實驗
    實驗1——伯努利大數定律的直觀演示
    實驗2——中心極限定理的直觀演示:
    獨立同分布中心極限定理
    知識縱橫——大數定律與中心極限定理
    習題五
    第6章樣本與統計量
    61總體、樣本與統計量
    611總體與樣本
    612統計量
    62抽樣分布
    621三個重要分布
    622正態總體的樣本均值與樣本方差的
    分布
    Python實驗——抽樣分布的性質
    知識縱橫——數理統計發展簡史
    習題六
    第7章參數估計
    71參數估計的概念
    72點估計
    721矩估計法
    722極大似然估計法
    73估計量的評選標準
    731無偏性
    732有效性
    733一致性(相合性)
    74區間估計
    741置信區間的概念
    742單個正態總體期望與方差的區間
    估計
    743兩個正態總體的情形
    Python實驗
    實驗1——極大似然估計
    實驗2——區間估計的頻率解釋
    知識縱橫——單側置信區間
    習題七
    第8章假設檢驗
    81假設檢驗的基本思想
    811問題的提出
    812假設檢驗的一般過程
    813假設檢驗的基本步驟
    814兩類錯誤
    82正態總體均值的假設檢驗
    821單個正態總體均值μ的檢驗
    822兩個正態總體均值差的假設
    檢驗
    83正態總體方差的假設檢驗
    831單個正態總體方差的檢驗
    (χ2檢驗)
    832兩個單個正態總體方差比的檢驗
    (F檢驗)
    Python實驗——t分布假設檢驗
    知識縱橫——受保護的原假設
    習題八
    第9章回歸分析
    91回歸分析的概述
    92參數估計
    92線性回歸的參數估計
    92線性回歸的參數估計
    93假設檢驗
    94預測
    Python實驗——線性回歸擬合及預測
    知識縱橫——回歸分析的由來
    習題九
    參考答案
    附錄
    附錄1Python安裝方法
    附錄2泊松分布表
    附錄3標準正態分布表
    附錄4χ2分布表
    附錄5t分布表
    附錄6F分布表
    參考文獻
    前言
    前言
    概率論與數理統計是研究和揭示隨機現像統計規律的數學學科,是高等院校理工科本科各專業的一門重要的基礎理論課.隨著現代科學技術的發展,概率論與數理統計在自然科學、社會科學、工程技術、工農業生產等領域中得到了越來越廣泛的應用,其重要性不言而喻.培養學生運用概率統計方法分析和解決實際問題的能力,進而提高學生的邏輯思維能力、工程實踐能力以及獨立思考能力是本課程教學的根本任務.
    傳統的概率論與數理統計教材比較側重於理論知識的邏輯性和嚴密性,而在新工科教學改革背景下,教材需要滿足新工科的教學範式,體現出新工科的工程特色,從培養學生實踐能力出發,旨在培養創新型卓越工程人纔.本書就是基於這一背景進行編寫,對傳統教材的結構體繫和內容進行了適當的重新組合和拓展.我們力求更深入、更廣泛地融入新工科教學理念,更豐富、更恰當地體現出新工科教學要化、工程化、交叉性、融合性,引導學生運用所學知識解決工程問題.本書中的數學實驗全部采用Python語言實現,既可以幫助學生更好地和國際接軌,又可以通過實驗案例加深學生對相關知識點的理解、把握和應用.前言
    概率論與數理統計是研究和揭示隨機現像統計規律的數學學科,是高等院校理工科本科各專業的一門重要的基礎理論課.隨著現代科學技術的發展,概率論與數理統計在自然科學、社會科學、工程技術、工農業生產等領域中得到了越來越廣泛的應用,其重要性不言而喻.培養學生運用概率統計方法分析和解決實際問題的能力,進而提高學生的邏輯思維能力、工程實踐能力以及獨立思考能力是本課程教學的根本任務.
    傳統的概率論與數理統計教材比較側重於理論知識的邏輯性和嚴密性,而在新工科教學改革背景下,教材需要滿足新工科的教學範式,體現出新工科的工程特色,從培養學生實踐能力出發,旨在培養創新型卓越工程人纔.本書就是基於這一背景進行編寫,對傳統教材的結構體繫和內容進行了適當的重新組合和拓展.我們力求更深入、更廣泛地融入新工科教學理念,更豐富、更恰當地體現出新工科教學要化、工程化、交叉性、融合性,引導學生運用所學知識解決工程問題.本書中的數學實驗全部采用Python語言實現,既可以幫助學生更好地和國際接軌,又可以通過實驗案例加深學生對相關知識點的理解、把握和應用.
    全書共9章,包括基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、數字特征、極限定理、樣本與統計量、參數估計、假設檢驗、回歸分析.與現行同類教材相比,本書結構合理,著重介紹概率統計的基本思想、基本方法和基本結論,概念引入自然,例題選擇恰當有層次,配備的習題有針對性且難易程度適中,特別是Python實驗可以幫助學生更好地將所學知識應用到實踐當中.
    全書講授大約需要72學時,教師可根據實際教學需要進行調整.本書由王振友擬寫大綱並負責統稿,具體編寫分工如下:王振友負責編寫第1~3章,陳學松負責編寫第4~6章,肖存濤負責編寫第7~9章並編寫全部實驗代碼.在編寫過程中,編者參考了一些文獻,在此謹向這些文獻的作者表示衷心的感謝.
    限於編者的水平和精力,本書難免存在不足之處,歡迎讀者批評指正.

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