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内容大纲
本书是编者在多年概率论与数理统计教学实践基础上,根据高等学校工科各专业的“概率论与数理统计课程基本要求”编写的,共十一章,包括随机事件及其概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、概率论与数理统计在Python中的实现。书中内容注重提高学生的学习兴趣和应用能力。随书通过二维码配有数学家故事、本书的拓展内容等,同学们可课下扫码阅读。部分习题配有答案,同学们可在验证时参考。
本书内容丰富,阐述简明易懂,注重理论联系实际,可作为高等学校工科、经管类各专业概率论与数理统计课程的教材,也可作为教学参考书。 -
作者介绍
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目录
前言
第一章 随机事件及其概率
第一节 随机事件
第二节 随机事件的概率
第三节 条件概率
第四节 随机事件的独立性
第五节 综合例题
第二章 一维随机变量及其分布
第一节 随机变量与分布函数
第二节 离散型随机变量
第三节 连续型随机变量
第四节 随机变量函数的分布
第五节 综合例题
第六节 实际案例
第三章 多维随机变量及其分布
第一节 多维随机变量及其分布函数
第二节 边缘分布
第三节 随机变量的独立性
第四节 条件分布
第五节 多维随机变量函数的分布
第六节 综合例题
第四章 随机变量的数字特征
第一节 数学期望
第二节 方差
第三节 协方差与相关系数
第四节 随机变量的矩
第五节 综合例题
第六节 实际案例
第五章 大数定律与中心极限定理
第一节 切比雪夫不等式与大数定律
第二节 中心极限定理
第三节 综合例题
第六章 数理统计的基本概念与抽样分布
第一节 总体与样本
第二节 统计量与三大抽样分布
第三节 正态总体的抽样分布
第四节 常用的数据描述方法
第五节 综合例题
第七章 参数估计
第一节 点估计
第二节 估计量的评价标准
第三节 正态总体参数的区间估计
第四节 单侧置信区间
第五节 综合例题
第六节 实际案例
第八章 假设检验
第一节 假设检验的基本概念
第二节 单个正态总体的假设检验
第三节 两个正态总体的假设检验
第四节 单侧假设检验
第五节 非正态总体参数的假设检验
第六节 综合例题
第七节 实际案例
第九章 方差分析
第一节 单因素方差分析
第二节 双因素方差分析
第三节 综合例题
第十章 回归分析
第一节 相关与回归分析概述
第二节 一元线性回归
第三节 多元线性回归
第四节 一元非线性回归
第五节 综合例题
第十一章 概率论与数理统计在Python中的实现
第一节 Python简介
第二节 生成随机数
第三节 古典概率及其模型
第四节 随机变量及其分布
第五节 随机变量的数字特征
第六节 样本的数字特征
第七节 参数估计
第八节 假设检验
第九节 方差分析
第十节 回归分析
部分习题的参考答案
附录
附录A 标准正态分布函数表
附录B t分布的分位数表
附录C χ2分布的分位数表
附录D F分布的分位数表
参考文献
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