| | | | 水科學技術中的概率統計方法 工業技術 叢樹錚著 科學出版社 9787 | | 該商品所屬分類：圖書 -> ε | | 【市場價】 | 707-1024元 | | 【優惠價】 | 442-640元 | | 【出版社】 | 科學出版社 | | 【ISBN】 | 9787030255860 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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| | 內容介紹 | |
出版社：科學出版社 ISBN：9787030255860 商品編碼：68390061023 開本：16開 出版時間：2010-01-01 頁數：538 代碼：86
"| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | | 商品名稱： | 水科學技術中的概率統計方法 | | 作者： | 叢樹錚著 | | 代碼： | 86.0 | | 出版社： | 科學出版社 | | 出版日期： | 2010-01-01 | | ISBN： | 9787030255860 | | 印次： | 1 | | 版次： | 1 | | 裝幀： | 平裝 | | 開本： | 16開 |
| 內容簡介 | 《水科學技術中的概率統計方法》介紹了概率統計的基本理論與在水科學技術中常用代方法．概率部分，包括Bayes定理的應用、亞正態分布、分位數變Gamma分布等；統計部分，包括參數估計的理論與各代方法、假設檢驗、回歸分析、時間序列分析、空間資料分析等在水科學中的應用，並附有大量實例．《水科學技術中的概率統計方法》還次介紹了水文集合預報的概念與方法，以及水文預報檢驗的價值、理論與方法。
《水科學技術中的概率統計方法》可供水文分析、水文預報、水資源規劃與管理、氣像、氣候、水文地質以及其他相關領域的大學生、研究生及科研人員參考使用。 |
| 目錄 | 代序
前言
緒言
常用符號一覽表
第1章 集合概念
1.1 集合的一般性質
1.1素與集合（或簡稱為集）
1.1.2 有限集合與無限集合
1.1.3 子集與空間
1.1.4 函數與集合的表示
1.1.5 集合的運算
1.1.6 集列（或集合序列）
1.1.7 單調集列
1.1.8 集合的可加族
1.2 直線上的點集（或實數的集合）
1.2.1 區間
1.2.2 R中集合的各種特性
1.2.3.Borel集
1.2.4 R”中的集合
1.3 R1中的非負可加集函數
1.3.1 集函數與點函數
1.3.2 有界集函數
1.3.3 分布
第2章 事件與概率
2.1 試驗、事件與樣本空間
2.1.1 基本事件與復合事件
2.1.2 樣本空間
2.1.3 事件的運算
2.1.4 事件之間的關繫
2.2 概率的意義
2.2.1 概率的古典解釋
2.2.2 概率的統計解釋
2.2.3 概率的Bayes解釋
2.2.4 概率的公理化結構——概率空間
2.3 邊際概率與條件概率
2.3.1 邊際概率
2.3.2 條件概率
2.4 概率的性質
2.5 概率的基本運算法則
2.5.1 概率的乘法定理
2.5.2 全概率公式
2.5.3.Bayes定理
2.5.4 貝葉斯（Bayes）推斷簡介
2.5.5 獨立性
2.6 獨立重復試驗模型（或伯努利概型）
第3章 隨機變量及其分布
3.隨機變量及其分布
3.1.隨機變量
3.1.隨機變量的分布函數
3.1.3 分布函數的分解
3.1.4 離散型隨機變量
3.1.5 連續型隨機變量
3.1.6 廣義概率密度的概念
3.1.7 離散連續的混合型隨機變量
3.隨機變量及其分布
3.2.隨機變量及其分布函數
3.2.2 分布函數的性質
3.2.3 概率函數和概率密度函數
3.2.4 邊際分布、邊際概率、邊際密度
3.2.5 條件分布函數及條件概率質量函數pmf和條件概率密度函數pdf
3.2.6 獨立隨機變量
3.3 隨機變量的函數及其分布
3.3.隨機變量的函數及其分布
3.3.隨機變量函數的分布
3.3.變量的亞正態分布及正態分位數變換NQT
第4章 隨機變量的數字特征
4.1 數學期望
4.1.隨機變量的數學期望
4.1.隨機變量的數學期望
4.1.3 條件數學期望（簡稱條件期望值）
4.2 眾數與中位數
4.2.1 眾數（mode）
4.2.2 中位數（median）
4.3 方差
4.3.隨機變量的方差
4.3.隨機變量的方差
4.4 矩
4.5 矩母函數
4.6 隨機序列的收斂與大數定律及中心極限定理
4.6.1 隨機序列的收斂概念
4.6.2 大數定律
4.6.3 中心極限定理
第5章 常用概率分布
5.1 一維離散型分布
5.1.1 一點（或稱退化）分布
5.1.2 兩點分布
5.1.3 n點上的均勻分布
5.1.4 二項分布
5.1.5 泊松分布（Poisson分布）
5.2 一維連續型分布
5.2.1 均勻分布（或矩形分布）
5.2.2 正態分布（又稱高斯分布）
5.2.3 Gamma分布
5.2.4 PearsonⅢ型分布
5.2.5 指數分布
5.2.6 對數正態分布
5.2.7 韋布爾（Weibull）分布
5.2.8 極值分布（又稱（7，umbel分布）
5.2.9 對數PearsonⅢ分布，記為LP3（α，β，γ）
5.2.10幾種抽樣分布簡介
5.2.11 其他分布
5.3 多維連續分布
5.3.1 二維正態分布，
5.3.2 多維正態分布
5.3.對數正態分布
5.3.4 二維Gamma分布
5.3.5 wishart分布
第6章 參數估計的理論與方法
6.1 前言
6.2 樣本概念與抽樣分布
6.2.1體和樣本
6，2.2 經驗分布函數（或樣本分布函數）
6.2.3 隨機變量的樣本及其分布
6.2.4 抽樣分布的概念及抽樣分布的數字特征
6.2.隨 |
| 前言 | 在中代歷，有兩個人是我尊敬的。一位是我的老師黃萬裡，另一位是科學家愛因斯坦。我之所以尊敬他們，不僅是由於他們在科學上和事業上的成就，而且更是由於他們高尚的品格。在我看來，他們堪稱知識分子的精神楷模。在此，謹摘錄他們的一些言論與事跡片段，作為代序，奉獻給讀者，是年輕的學生。
黃萬裡（1911~2001）是蜚聲中外的水利、水文學家。為了國家和人民的利益他一生鍥而不舍地追求真理，隻說真話，不說假話。他鄙視那種為了謀取私利而歪曲真理、損害公益的可恥行為。他在後病重時對自己的學生說：“知識分子，是決策者的錯誤認知，是大的禍國殃民。我們受之於民的太多了，要竭盡自己所能報效國家。”①
愛因斯坦（1879~1955），科學家。他在《我的觀》中寫到：“我每天上百次地提醒自己：我的精神生活和物質生活都依靠著別人（包括生者和死者）的勞動，我須盡力以同樣的分量來報償我所領受了的和至今還在領受著的東西。我強烈地向往著簡樸的生活，我也相信，簡單淳樸的生活，無論在身體上還是在精神上，對每個人都是有益的。 |
| 摘要 | 概率論的嚴格表達須使用集合、測度、可測函數這些概念。由於本書的應用性質，我們將不涉及測度、可測函數的概念，而於介紹集合的要知識。
集合的概念代數學基本的概念之一。自從19世紀末集合的概念產生以後，關於集合的理論就得到了迅速的發展。同時，集合的概念與理論也廣泛滲透到數學的各個領域代概率統計理論，就是以集合的概念與理論為基礎的。概率論中一個基本的概念——事件，其確切的數學表達就是集合。集合的運算和性質與初等代數中關於數的運算和性質是有很多不同之處的。因此，為了能夠正確、牢固地掌握概率論和數理統計的基本概念及基本理論，學習一點有關集合的知識是要的。應該指出，集合的概念並不神秘，隻要多作思考，集合的概念是不難掌握的。
本書中關於集合的講述，僅包括基本的內容，在需要一步了解時，可參看有關專著（克拉美，1966；洛易甫，1966；復旦大學數學繫，1963；Loeve，1963）。
1.1 集合的一般性質
1.1素與集合（或簡稱為集）
集合既是一個重要的概念，初學者往往希望能得到關於集合的一個嚴格的定義。但是，由於集合是一個原始概念，因此它無法用更基本的數學概念來確切定義，而隻能用一般語言給以描述性的說明。這就如同幾何中點、線、面等概念一樣。
把一個個的東西集聚在一起，這樣便形成一個集合，或者說，把許多東西一起當作一個單體考慮，這便是一個集合。集合中的每一個東西（或事物）就稱為該素，。 |
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