《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第二版）/新核心理工基礎(chǔ)教材·普通高等教育“十二五”重點(diǎn)規(guī)劃教材》共分10章，包括：隨機(jī)事件和概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、方差分析。各章均有適量的習(xí)題，并附有習(xí)題答案。
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第二版）/新核心理工基礎(chǔ)教材·普通高等教育“十二五”重點(diǎn)規(guī)劃教材》可作為高等學(xué)校理工類(lèi)（除數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)外）、經(jīng)濟(jì)管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)的教材或教學(xué)參考書(shū)，也可供各類(lèi)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員參考。
引言
第1章 隨機(jī)事件和概率
1.1 隨機(jī)事件和運(yùn)算
1.1.1 隨機(jī)試驗(yàn)和隨機(jī)事件
1.1.2 隨機(jī)事件之間的關(guān)系和運(yùn)算
1.2 概率
1.2.1 古典概率
1.2.2 古典概率的計(jì)算
1.2.3 幾何概率
1.2.4 統(tǒng)計(jì)概率
1.2.5 概率的公理化定義
1.3 條件概率
1.3.1 條件概率
1.3.2 乘法公式
1.3.3 全概率公式
1.3.4 Bayes（貝葉斯）公式
1.4 主觀(guān)概率
1.4.1 主觀(guān)概率的定義
1.4.2 主觀(guān)概率的計(jì)算
1.5 隨機(jī)事件的獨(dú)立性
1.5.1 隨機(jī)事件獨(dú)立性的定義
1.5.2 Bernoulli概型
1.5.3 簡(jiǎn)單隨機(jī)游動(dòng)
習(xí)題1
第2章 隨機(jī)變量及其分布
2.1 隨機(jī)變量及其分布函數(shù)
2.1.1 隨機(jī)變量的概念
2.1.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
2.2 離散型隨機(jī)變量的概率分布
2.2.1 離散型隨機(jī)變量的分布
2.2.2 離散型隨機(jī)變量的常用分布列
2.3 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布
2.3.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)
2.3.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的常用分布
2.4 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2.4.1 離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2.4.2 連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
習(xí)題2
第3章 多維隨機(jī)變量及其分布
3.1 二維隨機(jī)變量及其分布
3.1.1 二維隨機(jī)變量及其聯(lián)合分布函數(shù)
3.1.2 二維離散型隨機(jī)變量
3.1.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量
3.2 二維隨機(jī)變量的條件分布
3.2.1 二維離散型隨機(jī)變量的條件分布
3.2.2 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的條件分布
3.3 隨機(jī)變量的獨(dú)立性
3.4 n維隨機(jī)變量
3.5 多維隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3.5.1 二維離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3.5.2 二維連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3.5.3 隨機(jī)變量函數(shù)的聯(lián)合分布
習(xí)題3
第4章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
4.1 數(shù)學(xué)期望
4.1.1 離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
4.1.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
4.1.3 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
4.1.4 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
4.2 隨機(jī)變量的方差
4.2.1 方差的概念
4.2.2 方差的性質(zhì)
4.2.3 Chebyshev不等式
4.2.4 重要隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差
4.3 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)
4.3.1 協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)的概念
4.3.2 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)
4.4 矩和協(xié)方差矩陣
習(xí)題4
第5章 大數(shù)定律和中心極限定理
5.1 大數(shù)定律
5.1.1 Bernoulli大數(shù)定律
5.1.2 常用的幾個(gè)大數(shù)定律
5.2 中心極限定理
5.2.1 Lindeberg-Levy（林德貝格-勒維）中心極限定理
5.2.2 DeMoivre-Laplace（棣莫弗-拉普拉斯）中心極限定理
習(xí)題5
第6章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
6.1 總體與樣本
6.1.1 總體與個(gè)體
6.1.2 樣本
6.1.3 統(tǒng)計(jì)量和樣本矩
6.1.4 樣本數(shù)據(jù)處理
6.1.5 分位點(diǎn)
6.2 抽樣分布
6.2.1 y2分布（卡方分布）
6.2.2 t分布
6.2.3 F分布
6.2.4 正態(tài)總體的樣本均值和方差的分布
習(xí)題6
第7章 參數(shù)估計(jì)
7.1 點(diǎn)估計(jì)法
7.1.1 頻率替換法
7.1.2 順序統(tǒng)計(jì)量法
7.1.3 矩估計(jì)法
7.1.4 最大似然估計(jì)法
7.2 估計(jì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
7.2.1 無(wú)偏性
7.2.2 有效性
7.2.3 一致性
7.3 區(qū)間估計(jì)法
7.3.1 區(qū)間估計(jì)的定義
7.3.2 正態(tài)總體N（歟2）中均值弘的置信區(qū)間
7.3.3 正態(tài)總體N（歟2）中方差的置信區(qū)間
7.3.4 兩個(gè)正態(tài)總體X～N（歟2），y～N（歟2）的均值差的置信區(qū)間
7.3.5 兩個(gè)正態(tài)總體X～N（歟2），y～N（歟2）的方差比□的置信區(qū)間
7.3.6 單側(cè)置信區(qū)間
7.3.7 非正態(tài)總體均值的置信區(qū)間
習(xí)題7
第8章 假設(shè)檢驗(yàn)
8.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
8.1.1 統(tǒng)計(jì)假設(shè)
8.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理與步驟
8.1.3 兩類(lèi)錯(cuò)誤
8.2 單個(gè)正態(tài)總體的參數(shù)檢驗(yàn)
8.2.1 均值斕募煅é
8.2.2 方差的檢驗(yàn)
8.3 兩個(gè)正態(tài)總體的參數(shù)的檢驗(yàn)
8.3.1 關(guān)于均值差的假設(shè)檢驗(yàn)
8.3.2 方差比□的假設(shè)檢驗(yàn)
8.4 非正態(tài)總體的參數(shù)檢驗(yàn)問(wèn)題
8.4.1 某事件的概率戶(hù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8.4.2 一般非正態(tài)總體的大樣本檢驗(yàn)
8.5 非參數(shù)檢驗(yàn)
習(xí)題8
第9章 回歸分析
9.1 一元線(xiàn)性回歸
9.1.1 一元線(xiàn)性回歸模型
9.1.2 未知參數(shù)a，b的估計(jì)
9.1.3 估計(jì)量a、b的分布及的估計(jì)
9.1.4 一元線(xiàn)性回歸的顯著性檢驗(yàn)
9.1.5 預(yù)測(cè)與控制
9.2 可線(xiàn)性化的回歸方程
9.3 多元回歸分析簡(jiǎn)介
習(xí)題9
第10章 方差分析
10.1 單因素方差分析
10.1.1 數(shù)學(xué)模型
10.1.2 平方和分解與檢驗(yàn)法
10.2 雙因素方差分析簡(jiǎn)介
10.2.1 數(shù)學(xué)模型
10.2.2 平方和分解與檢驗(yàn)法
習(xí)題10
附錄
表1 Poisson分布表
表2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
表3 Z2 分布表
表4 t分布表
表5 F分布表
表6 當(dāng)6 -0 時(shí)檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)臨界值（k）表
習(xí)題答案與提示
參考文獻(xiàn)
收起全部↑
書(shū)單推薦
