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    【作者】 徐龍華 主編 
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    【出版社】天津大學出版社 
    【ISBN】9787561856260
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787561856260
    作者:徐龍華主編

    出版社:天津大學出版社
    出版時間:2016年08月 

        
        
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    內容簡介
      由徐龍華主編的《概率論與數理統計(***示 範性高等院校精品規劃教材)》一書的主要內容有隨 機事件、*變量、*向量、數字特征、*限定理 、樣本與統計量、參數估計、假設檢驗、回歸分析與 方差分析、Excel在統計分析中的應用等知識。每章 後配有適量習題,並在書後附有參考答案。書末有三 個附錄,其中附錄一介紹了概率論與數理統計的起源 與發展;附錄二分析了概率論與數理統計考研題型並 對考研知識點進行總結,彙集了往年碩士研究生概率 論與數理統計入學統一考試真題及參考答案。附錄三 給出了幾個重要的分布表。
    本書著眼於介紹概率論與數理統計的基本概念、 基本原理、基本方法,強調直觀性,注重可讀性,突 出基本思想和應用背景,注重對教材的內容作適當的 擴展和延伸,注重數學與應用的有機結合。表述上從 具體實例人手,由淺入深,由易及難,由具體到抽像 ,通過案例分析,使得難點分散,便於教學。
    本書結構嚴謹,通俗易懂,例題豐富,可讀性強 。書中結合實際給出了大量例題和習題,特別是用 Excel進行概率統計分析提供了簡單實用的計算工具 。本教材可作為高等學校工科、農醫、經濟、管理、 統計、應用數學等專業的概率論與數理統計課程的教 材,並可作為上述各專業領域讀者的教學參考書,也 可作為考研復習指導書。
    目錄
    第1章 隨機事件及其概率 1.1 隨機事件 1.1.1 隨機試驗與樣本空間 1.1.2 隨機事件 1.1.3 事件間的關繫和運算 1.2 隨機事件的概率 1.2.1 頻率與概率 1.2.2 事件的概率 1.3 古典概型與幾何概型 1.3.1 等可能概型(古典概型) *1.3.2 幾何概型 1.4 條件概率、乘法公式、全概率公式和貝葉斯公式 1.4.1 條件概率 1.4.2 乘法公式 1.4.3 全概率公式 1.4.4 貝葉斯公式 1.5 事件的獨立性 習題1第2章 一維隨機變量及其分布 2.1 隨機變量的定義 2.2 離散型隨機變量 2.2.1 離散型隨機變量的概率分布 2.2.2 常見的離散型隨機變量的概率分布 2.3 隨機變量的分布函數 2.3.1 分布函數的定義 2.3.2 分布函數的性質 2.4.連續型隨機變量及其概率密度 2.4.1 連續型隨機變量 2.4.2 常見的連續型隨機變量的概率密度函數 2.5 隨機變量的函數的分布 2.5.1 離散型隨機變量函數的分布 2.5.2 連續型隨機變量函數的分布 習題2第3章 多維隨機變量及其分布 3.1 多維隨機變量及其分布函數 3.2 二維離散型隨機變量 3.3 二維連續型隨機變量 3.3.1 二維連續型隨機變量定義 3.3.2 二維均勻分布 3.3.3 二維正態分布 3.4 邊緣分布 3.4.1 邊緣分布函數 3.4.2 維離散型隨機變量的邊緣分布律 3.4.3 二維連續型隨機變量的邊緣概率密度 3.5 條件分布與隨機變量的獨立性 3.5.1 條件分布的概念 3.5.2 二維隨機變量的獨立性 3.5.3 二維離散型隨機變量的條件分布與獨立性 3.5.4 連續型隨機變量的條件概率密度與獨立性 3.5.5 二維正態分布的兩個分量相互獨立的充要條件 3.5.6 n維隨機變量的相互獨立性 3.6 二維隨機變量函數的分布 3.6.1 二維離散型隨機變量函數的分布 3.6.2 二維連續型隨機變量函數的分布 習題3第4章 隨機變量的數字特征 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 4.2.3 幾種常用隨機變量的方差 4.3 協方差與相關繫數 4.3.1 協方差 4.3.2 相關繫數 4.4 矩與協方差矩陣 4.4.1 矩 4.4.2 協方差矩陣 習題4第5章 大數定律和中心極限定理 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 習題5第6章 樣本與統計量 6.1 總體與樣本 6.1.1 樣本 6.1.2 參數與參數空間 *6.2 直方圖與經驗分布函數 6.2.1 直方圖 6.2.2 經驗分布函數 6.3 統計量及其分布 6.3.1 統計量 6.3.2 X2分布 6.3.3 t分布 6.3.4 F分布 6.3.5 分位數 6.3.6 正態總體的抽樣分布 習題6第7章 參數估計 7.1 點估計 7.1.1 矩估計法 7.1.2 極大似然估計法 7.2 估計量的評選準則 7.2.1 無偏性 7.2.2 有效性 7.2.3 相合性 7.3 區間估計 7.3.1 區間估計問題 7.3.2 區間估計方法 7.4 正態總體參數的區間估計 7.4.1 一個正態總體均值的區間估計 7.4.2 兩個正態總體均值差的區間估計 7.5 非正態總體參數的區間估計舉例 7.5.1 二項分布 7.5.2 泊松分布 7.6 單側置信區間 習題7第8章 假設檢驗 8.1 假設檢驗問題 8.1.1 統計假設 8.1.2 假設檢驗的思想方法 8.1.3 參數假設檢驗與區間估計的關繫 8.2 正態總體均值的假設檢驗 8.2.1 μ檢驗法 8.2.2 t檢驗法 8.3 正態總體方差的檢驗 8.3.1 一個正態總體方差的X2檢驗 8.3.2 兩個正態總體方差比的F檢驗 8.4 擬合優度檢驗 8.4.1 引例 8.4.2 檢驗法的基本思想 8.4.3 X2檢驗法的基本原理和步驟 8.4.4 總體含未知參數的情形 *8.5 獨立性檢驗 8.6 檢驗中的兩類錯誤與樣本容量確定問題 8.6.1 檢驗中的兩類錯誤 8.6.2 樣本容量確定問題 習題8第9章 回歸分析與方差分析 9.1線性回歸分析 9.1.1線性回歸模型中的參數估計 9.1.2 線性假設的顯著性檢驗 9.1.3 利用回歸方程進行預測 *9.2 非線性回歸化為線性回歸 *9.3線性回歸 9.3.1 模型中的參數估計 9.3.2 回歸模型的顯著性檢驗 9.3.3 利用回歸方程進行預測 *9.4多項式回歸 9.5 方差分析 9.5.1 單因素方差分析 9.5.2 雙因素方差分析 習題9*第10章 Excel在統計分析中的應用 10.1 Excel在描述統計中的應用 10.1.1 描述統計分析 10.1.2 繪圖操作 10.1.3 數據透視表工具 10.2 樣本推斷總體及假設檢驗 10.2.1 樣本推斷總體 10.2.2 單樣本均值的假設檢驗 10.2.3 雙樣本等均值假設檢驗 10.3 方差分析與回歸分析 10.3.1 方差分析 10.3.2 線性回歸分析 習題10附錄一 概率論與數理統計的起源與發展附錄二 概率論與數理統計考研指導 概率論與數理統計考研指導例題答案 考研數學概率與統計歷年真題答案 2007考研數學概率論與數理統計題解 2008考研數學概率論與數理統計題解附錄三 常用分布表 習題1-10 參考答案參考文獻

    第1章  隨機事件及其概率
    1.1 隨機事件
    1.1.1 隨機試驗與樣本空間
    1.1.2 隨機事件
    1.1.3 事件間的關繫和運算
    1.2 隨機事件的概率
    1.2.1 頻率與概率
    1.2.2 事件的概率
    1.3 古典概型與幾何概型
    1.3.1 等可能概型(古典概型)
    *1.3.2 幾何概型
    1.4 條件概率、乘法公式、全概率公式和貝葉斯公式
    1.4.1 條件概率
    1.4.2 乘法公式
    1.4.3 全概率公式
    1.4.4 貝葉斯公式
    1.5 事件的獨立性
    習題1
    第2章 一維隨機變量及其分布
    2.1 隨機變量的定義
    2.2 離散型隨機變量
    2.2.1 離散型隨機變量的概率分布
    2.2.2 常見的離散型隨機變量的概率分布
    2.3 隨機變量的分布函數
    2.3.1 分布函數的定義
    2.3.2 分布函數的性質
    2.4.連續型隨機變量及其概率密度
    2.4.1 連續型隨機變量
    2.4.2 常見的連續型隨機變量的概率密度函數
    2.5 隨機變量的函數的分布
    2.5.1 離散型隨機變量函數的分布
    2.5.2 連續型隨機變量函數的分布
    習題2
    第3章 多維隨機變量及其分布
    3.1 多維隨機變量及其分布函數
    3.2 二維離散型隨機變量
    3.3 二維連續型隨機變量
    3.3.1 二維連續型隨機變量定義
    3.3.2 二維均勻分布
    3.3.3 二維正態分布
    3.4 邊緣分布
    3.4.1 邊緣分布函數
    3.4.2 維離散型隨機變量的邊緣分布律
    3.4.3 二維連續型隨機變量的邊緣概率密度
    3.5 條件分布與隨機變量的獨立性
    3.5.1 條件分布的概念
    3.5.2 二維隨機變量的獨立性
    3.5.3 二維離散型隨機變量的條件分布與獨立性
    3.5.4 連續型隨機變量的條件概率密度與獨立性
    3.5.5 二維正態分布的兩個分量相互獨立的充要條件
    3.5.6 n維隨機變量的相互獨立性
    3.6 二維隨機變量函數的分布
    3.6.1 二維離散型隨機變量函數的分布
    3.6.2 二維連續型隨機變量函數的分布
    習題3
    第4章 隨機變量的數字特征
    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
    4.2.3 幾種常用隨機變量的方差
    4.3 協方差與相關繫數
    4.3.1 協方差
    4.3.2 相關繫數
    4.4 矩與協方差矩陣
    4.4.1 矩
    4.4.2 協方差矩陣
    習題4
    第5章 大數定律和中心極限定理
    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
    習題5
    第6章 樣本與統計量
    6.1 總體與樣本
    6.1.1 樣本
    6.1.2 參數與參數空間
    *6.2 直方圖與經驗分布函數
    6.2.1 直方圖
    6.2.2 經驗分布函數
    6.3 統計量及其分布
    6.3.1 統計量
    6.3.2 X2分布
    6.3.3 t分布
    6.3.4 F分布
    6.3.5 分位數
    6.3.6 正態總體的抽樣分布
    習題6
    第7章 參數估計
    7.1 點估計
    7.1.1 矩估計法
    7.1.2 極大似然估計法
    7.2 估計量的評選準則
    7.2.1 無偏性
    7.2.2 有效性
    7.2.3 相合性
    7.3 區間估計
    7.3.1 區間估計問題
    7.3.2 區間估計方法
    7.4 正態總體參數的區間估計
    7.4.1 一個正態總體均值的區間估計
    7.4.2 兩個正態總體均值差的區間估計
    7.5 非正態總體參數的區間估計舉例
    7.5.1 二項分布
    7.5.2 泊松分布
    7.6 單側置信區間
    習題7
    第8章 假設檢驗
    8.1 假設檢驗問題
    8.1.1 統計假設
    8.1.2 假設檢驗的思想方法
    8.1.3 參數假設檢驗與區間估計的關繫
    8.2 正態總體均值的假設檢驗
    8.2.1 μ檢驗法
    8.2.2 t檢驗法
    8.3 正態總體方差的檢驗
    8.3.1 一個正態總體方差的X2檢驗
    8.3.2 兩個正態總體方差比的F檢驗
    8.4 擬合優度檢驗
    8.4.1 引例
    8.4.2 檢驗法的基本思想
    8.4.3 X2檢驗法的基本原理和步驟
    8.4.4 總體含未知參數的情形
    *8.5 獨立性檢驗
    8.6 檢驗中的兩類錯誤與樣本容量確定問題
    8.6.1 檢驗中的兩類錯誤
    8.6.2 樣本容量確定問題
    習題8
    第9章 回歸分析與方差分析
    9.1線性回歸分析
    9.1.1線性回歸模型中的參數估計
    9.1.2 線性假設的顯著性檢驗
    9.1.3 利用回歸方程進行預測
    *9.2 非線性回歸化為線性回歸
    *9.3線性回歸
    9.3.1 模型中的參數估計
    9.3.2 回歸模型的顯著性檢驗
    9.3.3 利用回歸方程進行預測
    *9.4多項式回歸
    9.5 方差分析
    9.5.1 單因素方差分析
    9.5.2 雙因素方差分析
    習題9
    *第10章 Excel在統計分析中的應用
    10.1 Excel在描述統計中的應用
    10.1.1 描述統計分析
    10.1.2 繪圖操作
    10.1.3 數據透視表工具
    10.2 樣本推斷總體及假設檢驗
    10.2.1 樣本推斷總體
    10.2.2 單樣本均值的假設檢驗
    10.2.3 雙樣本等均值假設檢驗
    10.3 方差分析與回歸分析
    10.3.1 方差分析
    10.3.2 線性回歸分析
    習題10
    附錄一 概率論與數理統計的起源與發展
    附錄二 概率論與數理統計考研指導
    概率論與數理統計考研指導例題答案
    考研數學概率與統計歷年真題答案
    2007考研數學概率論與數理統計題解
    2008考研數學概率論與數理統計題解
    附錄三 常用分布表
    習題1-10 參考答案
    參考文獻



     
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