简介
《概率统计(第4版)》在原《概率统计(工程数学)》第三版的基础上,根据作者多年的教学改革实践修订而成,内容包括随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、随机变量序列的极限、现代概率论基础简介、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析。书中各章附有相当数量的习题,书末附有习题的参考答案,供读者查阅。《概率统计(第4版)》在教育部制定的教学大纲的基础上,紧扣硕士研究生入学考试大纲,并以此规范概率统计中的术语与记号。
《概率统计(第4版)》以提高读者解题能力与解决实际问题能力为基本出发点,从实例引入抽象的基本概念,从抽象的数学定理又回到具体的应用问题,有助于读者较快地掌握近代的概率统计知识。《概率统计(第4版)》可作为高等院校本科生(包括理工类与经济类)概率论与数理统计课程的教材或参考书,也可作为广大概率统计应用人员的工具性参考书。
目录
书名页
版权页
前言
第三版前言
第二版前言
第一版前言
目录页
第一章 随机事件与概率
1.1 随机事件
一、随机试验
二、样本空间
三、随机事件
四、随机事件之间的关系与运算
1.2 等可能概型
一、古典型概率
二、几何型概率
1.3 频率与概率
1.4 概率的公理化定义与性质
1.5 条件概率与随机事件的独立性
一、条件概率
二、随机事件的独立性
三、独立性在可靠性问题中的应用
四、贝努利概型与二项概率
1.6 全概率公式与贝叶斯公式
习题
第二章 离散型随机变量及其分布
2.1 随机变量
2.2 概率函数
2.3 常用离散型随机变量
2.4 二维随机变量及其分布
一、联合概率函数
二、边缘概率函数
2.5 随机变量的独立性与条件分布
一、随机变量的独立性
二、条件概率函数
2.6 随机变量函数的分布
一、一维随机变量函数的概率函数
二、二维随机变量函数的概率函数
习题
第三章 连续型随机变量及其分布
3.1 分布函数
3.2 概率密度函数
3.3 常用连续型随机变量
3.4 二维随机变量及其分布
一、联合密度函数
二、边缘密度函数
3.5 随机变量的独立性与条件分布
一、随机变量的独立性
二、条件密度函数
3.6 随机变量函数的分布
一、一维随机变量函数的密度函数
二、二维随机变量函数的密度函数
习题
第四章 随机变量的数字特征
4.1 数学期望
4.2 方差与标准差
4.3 协方差与相关系数
4.4 矩与协方差矩阵
4.5 分位数、变异系数与众数
4.6 两个不等式
习题
第五章 随机变量序列的极限
5.1 大数定律
5.2 中心极限定理
习题
第六章 现代概率论基础简介
6.1 概率空间
6.2 随机变量的分布
6.3 随机变量的数字特征
6.4 复值随机变量
6.5 特征函数
一、一维特征函数
二、多维特征函数
6.6 多维正态分布
第七章 数理统计的基本概念
7.1 直方图与条形图
7.2 总体与样本
7.3 经验分布函数
7.4 统计量
7.5 三个常用分布
7.6 抽样分布
一、正态总体的情形
二、非正态总体的情形
习题
第八章 参数估计
8.1 参数估计问题
8.2 两种常用点估计
一、矩估计
二、极大似然估计
8.3 估计量的评选标准
8.4 置信区间
8.5 正态总体下未知参数的置信区间
一、一个正态总体的情形
二、两个正态总体的情形
8.6 0-1分布中未知概率的置信区间
习题
第九章 假设检验
9.1 假设检验问题
9.2 正态总体下未知参数的假设检验
一、一个正态总体的情形
二、两个正态总体的情形
9.3 0-1分布中未知概率的假设检验
9.4 两类错误
9.5 χ^2拟合优度检验
9.6 数据中异常值的检验
习题
第十章 回归分析与方差分析
10.1 相关关系问题
10.2 一元回归分析
一、线性模型
二、最小二乘法
三、回归系数的显著性检验
四、预测与控制
10.3 线性化方法
10.4 多元回归分析简介
10.5 单因子方差分析
一、方差分析问题
二、方差分析方法
10.6 双因子方差分析简介
习题
附表
附表一 常用分布、记号及数字特征一览表
附表二 二项分布的概率函数值表
附表三 泊松分布的概率函数值表
附表四 标准正态分布函数值及分位数表
附表五 χ^2分布的分位数表
附表六 t分布的分位数表
附表七 F分布的分位数表
附表八 半极差型检验的临界值表
附表九 邻差型检验的临界值表
附表十 相关系数检验的临界值表
习题答案
参考文献
版权页
前言
第三版前言
第二版前言
第一版前言
目录页
第一章 随机事件与概率
1.1 随机事件
一、随机试验
二、样本空间
三、随机事件
四、随机事件之间的关系与运算
1.2 等可能概型
一、古典型概率
二、几何型概率
1.3 频率与概率
1.4 概率的公理化定义与性质
1.5 条件概率与随机事件的独立性
一、条件概率
二、随机事件的独立性
三、独立性在可靠性问题中的应用
四、贝努利概型与二项概率
1.6 全概率公式与贝叶斯公式
习题
第二章 离散型随机变量及其分布
2.1 随机变量
2.2 概率函数
2.3 常用离散型随机变量
2.4 二维随机变量及其分布
一、联合概率函数
二、边缘概率函数
2.5 随机变量的独立性与条件分布
一、随机变量的独立性
二、条件概率函数
2.6 随机变量函数的分布
一、一维随机变量函数的概率函数
二、二维随机变量函数的概率函数
习题
第三章 连续型随机变量及其分布
3.1 分布函数
3.2 概率密度函数
3.3 常用连续型随机变量
3.4 二维随机变量及其分布
一、联合密度函数
二、边缘密度函数
3.5 随机变量的独立性与条件分布
一、随机变量的独立性
二、条件密度函数
3.6 随机变量函数的分布
一、一维随机变量函数的密度函数
二、二维随机变量函数的密度函数
习题
第四章 随机变量的数字特征
4.1 数学期望
4.2 方差与标准差
4.3 协方差与相关系数
4.4 矩与协方差矩阵
4.5 分位数、变异系数与众数
4.6 两个不等式
习题
第五章 随机变量序列的极限
5.1 大数定律
5.2 中心极限定理
习题
第六章 现代概率论基础简介
6.1 概率空间
6.2 随机变量的分布
6.3 随机变量的数字特征
6.4 复值随机变量
6.5 特征函数
一、一维特征函数
二、多维特征函数
6.6 多维正态分布
第七章 数理统计的基本概念
7.1 直方图与条形图
7.2 总体与样本
7.3 经验分布函数
7.4 统计量
7.5 三个常用分布
7.6 抽样分布
一、正态总体的情形
二、非正态总体的情形
习题
第八章 参数估计
8.1 参数估计问题
8.2 两种常用点估计
一、矩估计
二、极大似然估计
8.3 估计量的评选标准
8.4 置信区间
8.5 正态总体下未知参数的置信区间
一、一个正态总体的情形
二、两个正态总体的情形
8.6 0-1分布中未知概率的置信区间
习题
第九章 假设检验
9.1 假设检验问题
9.2 正态总体下未知参数的假设检验
一、一个正态总体的情形
二、两个正态总体的情形
9.3 0-1分布中未知概率的假设检验
9.4 两类错误
9.5 χ^2拟合优度检验
9.6 数据中异常值的检验
习题
第十章 回归分析与方差分析
10.1 相关关系问题
10.2 一元回归分析
一、线性模型
二、最小二乘法
三、回归系数的显著性检验
四、预测与控制
10.3 线性化方法
10.4 多元回归分析简介
10.5 单因子方差分析
一、方差分析问题
二、方差分析方法
10.6 双因子方差分析简介
习题
附表
附表一 常用分布、记号及数字特征一览表
附表二 二项分布的概率函数值表
附表三 泊松分布的概率函数值表
附表四 标准正态分布函数值及分位数表
附表五 χ^2分布的分位数表
附表六 t分布的分位数表
附表七 F分布的分位数表
附表八 半极差型检验的临界值表
附表九 邻差型检验的临界值表
附表十 相关系数检验的临界值表
习题答案
参考文献
概率统计
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