新工科数学基础 概率论与数理统计及python实现 4 大中专理科机械 作者
本书各章均配有题，书末附有.
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作者作者
出版社机械工业出版社
ISBN9787111678557
出版时间2021-09
版次1
装帧平装
开本16
页数216页
字数325千字
定价39.8元
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上书时间2024-07-05
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目录：
前言
章基本概念
1.1事件
1.1.1现象与频率稳定
1.1.2试验与样本空间
1.1.3事件的概念、关系与运算
1.2概率的公理化定义与古典概型
1.2.1概率的公理化定义
1.2.2古典概型（等可能概型）
1.3条件概率
1.3.1条件概率的概念
1.3.2乘法公式
1.3.3全概率公式和贝叶斯公式
1.4事件的独立
1.4.1两个事件的独立
1.4.2多个事件的独立
1.4.3伯努利概型
python实验
实验1——抛硬币试验
实验2——抽签试验
实验3——生试验
知识纵横——概率是什么
题一
第2章变量及其分布
2.1变量及离散型变量
2.1.1变量
2.1.2离散型变量及其分布律
2.1.3常用的离散型变量
2.2变量的分布函数与连续型变量
2.2.1分布函数的定义和质
2.2.2连续型变量及其概率密度的定义和质
2.2.3常用的连续型变量
2.3变量的函数的分布
2.3.1离散型变量函数的分布
2.3.2连续型变量函数的分布
python实验
实验1——二项分布、泊松分布及泊松定理
实验2——正态分布
知识纵横——有趣的概率分布
题二
第3章多维变量及其分布
3.1二维变量
3.1.1二维变量及其联合分布函数
3.1.2二维离散型变量
3.1.3二维连续型变量
3.1.4常用的二维连续型变量
3.2边缘分布
3.2.1边缘分布函数
3.2.2边缘分布律
3.2.3边缘概率密度
3.3相互独立的变量
3.4两个变量函数的分布
3.4.1z=x+y的分布
3.4.2优选值m=max{x，y}及小值n=min{x，y}的分布
3.5条件分布
3.5.1离散型变量的条件分布律
3.5.2连续型变量的条件分布
python实验——变量函数的分布
知识纵横——独立与
题三
第4章数字特征
4.1数学期望
4.1.1离散型变量的数学期望
4.1.2连续型变量的数学期望
4.1.3变量函数的数学期望
4.1.4数学期望的质
4.2方差
4.2.1方差的定义
4.2.2方差的质
4.3协方差及相关系数
4.3.1协方差与相关系数的定义
4.3.2协方差与相关系数的质
4.4矩
python实验
实验1——数学期望
实验2——方差对变量取值的影响
知识纵横——概率统计先驱
题四
第5章极限定理
5.1大数定律
5.1.1切比雪夫不等式
5.1.2大数定律
5.2中心极限定理
python实验
实验1——伯努利大数定律的直观演示
实验2——中心极限定理的直观演示：独立同分布中心极限定理
知识纵横——大数定律与中心极限定理
题五
第6章样本与统计量
6.1体、样本与统计量
6.1.1体与样本
6.1.2统计量
6.2抽样分布
6.2.1三个重要分布
6.2.2正态体的样本均值与样本方差的分布
python实验——抽样分布的质
知识纵横——数理统计发展简史
题六
第7章参数估计
7.1参数估计的概念
7.2点估计
7.2.1矩估计法
7.2.2极大似然估计法
7.3估计量的评选标准
7.3.1无偏
7.3.2有效
7.3.3一致（相合）
7.4区间估计
7.4.1置信区间的概念
7.4.2单个正态体期望与方差的区间估计
7.4.3两个正态体的情形
python实验
实验1——极大似然估计
实验2——区间估计的频率解释
知识纵横——单侧置信区间
题七
第8章设检验
8.1设检验的基本思想
8.1.1问题的提出
8.1.2设检验的一般过程
8.1.3设检验的基本步骤
8.1.4两类错误
8.2正态体均值的设检验
8.2.1单个正态体均值μ的检验
8.2.2两个正态体均值差的设检验
8.3正态体方差的设检验
8.3.1单个正态体方差的检验（χ2检验）
8.3.2两个单个正态体方差比的检验（f检验）
python实验——t分布设检验
知识纵横——受保护的原设
题八
第9章回归分析
9.1回归分析的概述
9.2参数估计
9.2.1一元线回归的参数估计
9.2.2多元线回归的参数估计
9.3设检验
9.4预测
python实验——线回归拟合及预测
知识纵横——回归分析的由来
题九
参
附录
附录1python安装方法
附录2泊松分布表
附录3标准正态分布表
附录4χ2分布表
附录5t分布表
附录6f分布表
参文献
内容简介：
本书是为适应新工科背景下模式改革以及满足现代科学技术对概率论与数理统计的需求而编写的。主要内容包括：事件及其概率、变量及其分布、多维变量及其分布、变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、设检验及回归分析。本书取材广泛，实例丰富，每章配套的数学实验均采用流行的python语言编写，突出了对应用数学能力的培养。每章的知识纵横栏目有助于拓展的视野，帮助深入理解相关知识点的来龙去脉和发展历史，进而增强的学兴趣。本书各章均配有题，书末附有。本书简明易懂，注重理论联系实际，可作为高等院校理工科本科各专业概率论与数理统计课程的教材，也可作为科技人员和自学者的参书籍。
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