第二篇線性代數

第五章行列式與矩陣

5.1行列式

5.1.1行列式的定義

5.1.2行列式的性質

5.2矩陣的概念

5.3矩陣的運算

5.4矩陣的初等行變換

5.5逆矩陣

第五章 復習題

第六章線性方程組

6.線性方程組

6.法

6.2.法

6.2.2線性方程組解的情況判定

第六章 復習題

第七章線性規劃

7.1線性規劃問題及其標準型

7.2圖解法及解的情況

7.3單純形法

第七章 復習題

數學實驗與實踐二

一、數學實驗

數學實驗五用Mathematica進行矩陣運算

數學實驗六用Mathematica解線性方程組

數學實驗七用MathematiCa解線性規劃問題

二、數學模型

數學模型五行列式和矩陣在數學模型中的應用

數學模型六線性方程組在數學模型申的應用

數學模型七線性規劃在數學模型中的應用



第三篇概率論與數理統計

第八章概率論基礎知識

8.1隨機事件

8.1.1隨機現像與隨機試驗

8.1.2樣本空間和隨機事件

8.1.3隨機事件的關繫與運算

8.2隨機事件的概率

8.2.1預備知識（排列組合）

8.2.2概率的統計定義及性質

8.2.3古典概型

8.3條件概率及全概率公式

8.3.1條件概率

8.3.2全概率公式和貝葉斯公式

8.4事件的獨立性與伯努利概型

8.4.1事件的獨立性

8.4.2獨立試驗與伯努利概型

8.5一維隨機變量及其分布

8.5.1隨機變量

8.5.2離散型隨機變量及其概率分布

8.5.3連續型隨機變量及其概率密度

8.6分布函數及隨機變量函數的分布

8.6.1隨機變量的分布函數

8.6.2隨機變量函數的分布

8.7隨機變量的數字特征

8.7.1數學期望

8.7.2方差

第八章 復習題

第九章數理統計基礎知識

9.1數理統計的基本概念

9.1.1總體和樣本

9.1.2統計量

9.1.3抽樣分布

9.2參數估計

9.2.1點估計

9.2.2區間估計

9.3假設檢驗

9.3.1假設檢驗的思想

9.3.2一個正態總體參數的假設檢驗

9.4方差分析

9.線性回歸分析

第九章 復習題

數學實驗與實踐三

一、數學實驗

數學實驗八用Mathematica計算隨機變量的概率和數字特征

數學實驗九用Mathematica進行數理統計相關運算

二、數學模型

數學模型八概率論基礎在數學模型中的應用

數學模型九數理統計基礎在數學模型中的應用



附表

附表1泊松分布表

附表2標準正態分布函數數值表

附表3Y2分布臨界值表

附表4t分布臨界值表

附表5F分布臨界值表

附表6相關繫數顯著性檢驗表

參考答案