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概率论与数理统计

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作者刘娟,魏雪君主编

出版社北京大学出版社

ISBN9787301351383

出版时间2024-07

装帧平装

开本16开

定价49.5元

货号1203301937

上书时间2024-10-02

评价24462好评率 99.93%

书***1
就是运费有点贵
...
素***摊
很好，是全新的书，非常满意！
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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
刘娟
  ----------------------------
刘娟，副教授，毕业于中南大学概率论与数理统计专业，硕士研究生。2005年就职于广东金融学院，主要承担公共课《概率论与数理统计》《线性代数》《微积分》等课程的教学。参与过广东金融学院《高等数学》教学团队建设项目，2018年、2022年广东省质量工程教改项目，参与的广东金融学院第三届教学成果奖获一等奖，曾在《浙江大学学报》《宜春学院学报》《当代教育与理论》等期刊发表学术论文和教改论文数篇。

魏雪君
  ----------------------------
魏雪君，副教授，中山大学数学系应用数学专业硕士研究生毕业。2002年到广东金融学院任教至今，担任的课程有《微积分》《线性代数》《概率论与数理统计》等。曾在《科技管理研究》《集团经济研究》《统计与决策》等核心刊物上发表论文十几篇。撰写的《专利制度对广东经济贡献测算模型的研究》等3篇论文获得2007年优秀论文三等奖并收录在广东省知识产权研究会2007年学术年会论文集中；课题方面，参与广东省知识产权局立项《广东省企业知识产权工作评价与决策支持系统》等课题。

目录
第一章随机事件与概率
1.1随机事件
1.2事件的概率
1.3条件概率
1.4事件的独立性
1.5实践案例
本章总结
习题一

第二章随机变量及其分布
2.1随机变量及其分布函数
2.2离散型随机变量及其分布
2.3连续型随机变量及其分布
2.4随机变量函数的分布
2.5实践案例
本章总结
习题二

第三章多维随机变量及其分布
3.1二维随机变量
3.2边缘分布
3.3条件分布
3.4随机变量的独立性
3.5二维随机变量函数的分布
3.6n维随机变量
3.7实践案例
本章总结
习题三

第四章随机变量的数字特征
4.1数学期望
4.2方差
4.3协方差与相关系数
4.4矩与协方差矩阵
4.5实践案例
本章总结
习题四

第五章极限定理
5.1大数定律
5.2中心极限定理
5.3实践案例
本章总结
习题五

第六章统计量及其分布
6.1简单随机样本
6.2抽样分布
6.3实践案例
本章总结
习题六

第七章参数估计
7.1点估计
7.2点估计的评价标准
7.3区间估计
7.4实践案例
本章总结
习题七

第八章假设检验
8.1假设检验的基本概念
8.2单个正态总体的假设检验
8.3两个正态总体的假设检验
8.4分布拟合检验
8.5实践案例
本章总结
习题八

第九章方差分析与回归分析
9.1单因素方差分析
9.2一元线性回归
9.3多元线性回归
9.4实践案例
本章总结
习题九

附表
附表1几种常用的概率分布
附表2标准正态分布表
附表3泊松分布表
附表4χ2分布表
附表5t分布表
附表6F分布表

参考答案

参考文献

内容摘要
概率论与数理统计是研究随机现象及其统计规律性的学科，是高等学校各专业开设的基础学科。本书系统地介绍了概率论与数理统计的概念、方法、理论及应用。本教材的第一部分概率论部分，主要是对随机现象统计规律演绎的研究，内容包括：第一章随机事件与概率，第二章随机变量及其分布，第三章多维随机变量及其分布，第四章  随机变量的数字特征，第五章极限定理。第二部分数理统计是对随机现象统计规律归纳的研究，内容包括：第六章统计量及其分布，第七章参数估计，第八章假设检验，第九章方差分析与回归分析。

主编推荐
本书系统地介绍了概率论与数理统计的概念、方法、理论及应用.全书共九章，内容包括随机事件与概率、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、极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析.每一章除了配有一定数量的具有层次的习题外，还配有相对应的实践案例和内容总结.本书注重介绍概率论与数理统计中的原理和方法的背景，及其蕴含的辩证思维和生活哲理，并通过大量的生活实例，帮助读者理解和掌握概率论与数理统计的基本概念和方法.书中除了精选例题外，每章后还配有反映前沿科技与经济社会发展的实践案例，内容涉及诚信问题、经济管理、生物医学、市场调查、保险设计、模拟计算等.随书还通过二维码配有数学文化介绍、名人逸事、一些原理的动画演示、考研在线测试等拓展内容，可以加深读者对概念、原理的理解，巩固提升所学知识，增强学习兴趣，提高数学素养.
本书可作为高等学校经管类、理工类等非数学专业本科生“概率论与数理统计”课程的教材，也可供金融工程、大数据、生物统计等业内工程技术人员参考.

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