概率论与数理统计
全新正版 极速发货
￥ 36.91 6.3折 ￥ 59 全新
库存40件
广东广州
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者何凤霞 编
出版社科学出版社
ISBN9787030785626
出版时间2024-06
装帧平装
开本16开
定价59元
货号1203313947
上书时间2024-12-16
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
目录
前言
资源使用说明
第1章 随机事件与概率 1
1.1 随机事件及其运算 1
1.1.1 随机试验、样本空间、随机事件的概念 1
1.1.2 事件的关系及运算的定义 2
1.1.3 事件运算的性质 3
1.2 概率的定义和性质 3
1.2.1 概率的定义 3
1.2.2 概率的性质 4
1.3 等可能概型 7
1.3.1 古典概型 7
1.3.2 几何概型 11
1.4 条件概率及相关公式 13
1.4.1 条件概率 13
1.4.2 乘法公式 15
1.4.3 全概率公式 17
1.4.4 贝叶斯公式 19
1.5 事件的独立性 21
本章小结 25
延展阅读 25
习题1 27
考研真题精选 30
第2章 随机变量及其分布 32
2.1 随机变量 32
2.2 离散型随机变量及其分布律 33
2.2.1 离散型随机变量的分布律及其性质 33
2.2.2 常用离散分布 34
2.3 随机变量的分布函数 40
2.4 连续型随机变量及其概率密度函数 42
2.4.1 连续型随机变量的概率密度函数及其性质 42
2.4.2 常用连续分布 44
2.5 随机变量函数的分布 52
2.5.1 离散型随机变量函数的分布 52
2.5.2 连续型随机变量函数的分布 53
本章小结 57
习题2 57
考研真题精选 60
第3章 多维随机变量及其分布 62
3.1 二维分布及其基本性质 62
3.1.1 二维离散型随机变量 65
3.1.2 二维连续型随机变量 66
3.2 常用的多维随机变量 68
3.2.1 二维均匀分布 68
3.2.2 二维正态分布 69
3.3 边缘分布 70
3.3.1 边缘分布函数 70
3.3.2 边缘分布律 71
3.3.3 边缘概率密度 72
3.4 随机变量的相互独立性 74
3.5 条件分布 79
3.5.1 离散型随机变量的条件分布律 80
3.5.2 条件分布函数 82
3.5.3 连续型随机变量的条件概率密度 83
3.6 二维随机变量函数的分布 87
3.6.1 二维离散型随机变量函数的分布 87
3.6.2 二维连续型随机变量函数的分布 88
本章小结 97
习题3 97
考研真题精选 102
第4章 随机变量的数字特征 103
4.1 数学期望 103
4.2 方差 115
4.3 协方差与相关系数 122
4.4 矩与协方差矩阵 129
本章小结 132
习题4 133
考研真题精选 137
第5章 大数定律与中心极限定理 139
5.1 大数定律 139
5.2 中心极限定理 142
本章小结 145
延展阅读 145
习题5 147
考研真题精选 149
第6章 样本及抽样分布 150
6.1 随机抽样 150
6.1.1 总体与样本 150
6.1.2 样本的联合分布 151
6.1.3 样本统计量 151
6.2 抽样分布 154
6.2.1 经验分布 154
6.2.2 上分位数 155
6.2.3 三大抽样分布 156
6.2.4 正态总体的抽样分布 161
本章小结 165
习题6 165
考研真题精选 167
第7章 参数估计 169
7.1 点估计 169
7.1.1 矩估计法 169
7.1.2 最大似然估计法 173
7.2 估计量的评选标准 179
7.2.1 无偏性 179
7.2.2 有效性 181
7.2.3 相合性 184
7.3 区间估计的概念和步骤 184
7.4 正态总体参数的区间估计 188
7.4.1 单个正态总体参数的置信区间 188
7.4.2 两个独立正态总体参数的置信区间 192
7.5 单侧置信区间 194
7.6 (0-1) 分布参数的区间估计 198
本章小结 199
习题7 199
考研真题精选 202
第8章 假设检验 204
8.1 假设检验的概念和步骤 204
8.2 假设检验的类型 207
8.3 单个正态总体参数的假设检验 210
8.3.1 μ的假设检验 210
8.3.2 σ2的假设检验 213
8.4 两个正态总体参数的假设检验 216
8.4.1 μ1-μ2的假设检验 216
8.4.2 σ21/σ22的假设检验 218
8.5 基于成对数据的假设检验* 222
本章小结 224
习题8 225
考研真题精选 227
第9章 一元线性回归分析 228
9.1 变量间的关系 228
9.2 一元线性回归模型 230
9.3 回归模型中β0,β1和σ2的估计 233
9.4 线性回归方程的显著性检验 239
9.4.1 总偏差平方和的分解 239
9.4.2 F检验 245
9.4.3 t检验 246
9.4.4 相关系数检验 247
9.5 估计与预测 249
9.5.1 E(y0)的估计 249
9.5.2 y0的预测区间 250
本章小结 250
习题9 251
习题答案 253
参考文献 270
附录 271
内容摘要
本书包括4个部分内容：1-4章为概率论的理论部分;5-6章为统计应用的基础准备部分,介绍了大量样本数据呈现的极限特征,以及统计应用中常用的四大分布及性质;7-8章为统计的基本应用部分,介绍了参数的点估计,区间估计以及假设检验问题;第9章介绍了现实中常用的统计方法--一元回归分析.前8章是一般本科概率论与数理统计课程的基本学习内容 ,也是和考研大纲一致的内容,第9章为不同学校或不同专业的学生选学内容.通过本课程学习,学生能够掌握概率与数理统计的基础知识,具备分析随机现象的能力, 对于将来进行科学研究、更深入的统计学习以及考研,都打下重要坚实的基础.
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价