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图书分类

Book classification
  1. 本书是为了满足数学教育专业对概率论与数理统计及培养应用型人才的要求编写的,其内容涉及随机事件的概率、随机变量及其分布、随机变量的数学期望、大数定律、方差分析等。本书注重基本理论、概念、方法的叙述,关注能力的培养。在数学工具上,力求简洁、准确,尽量使读者用浅显的数学工具系统地掌握概率论与数理统计的基本理论和方法。同时,本书案例翔实,讲解生动,具有较高的出版价值。
  1. 第1章 随机事件和概率
    1.1 随机事件及其运算
    1.2 概率的定义及性质
    1.3 概率的确定方法
    1.4 条件概率
    1.5 独立性
    习题1

    第2章 随机变量及其分布
    2.1 随机变量及其分布
    2.2 离散型随机变量
    2.3 连续型随机变量
    2.4 随机变量函数的分布
    2.5 多维随机变量及其分布
    习题2

    第3章 随机变量的数字特征
    3.1 数学期望与方差
    3.2 协方差与相关系数
    3.3 随机向量的数字特征与多元正态分布
    3.4 随机变量的其他特征数
    3.5 期望效用理论与保险业的存在性
    习题3

    第4章 大数定律与中心极限定理
    4.1 概率论中常用的几个变换
    4.2 大数定律与中心极限定理
    习题4

    第5章 统计量及数据的初步处理
    5.1 总体与样本
    5.2 统计量及其分布
    5.3 数据的收集
    5.4 数据的整理与显示
    习题5

    第6章 参数估计与假设检验
    6.1 点估计
    6.2 估计量的评价标准
    6.3 区间估计
    6.4 贝叶斯估计
    6.5 分布参数的假设检验
    6.6 分布拟合优度检验
    6.7 属性变量的关联性检验
    习题6

    第7章 方差分析与试验设计
    7.1 单因素方差分析
    7.2 两因素等重复试验的方差分析
    7.3 正交试验设计的基本方法
    习题7

    第8章 回归分析
    8.1 变量间的统计关系
    8.2 一元线性回归
    8.3 多元线性回归模型
    8.4 非线性回归
    习题8

    第9章 判别分析与聚类分析
    9.1 判别分析
    9.2 聚类分析
    习题9

    第10章 随机过程
    10.1 随机过程的基本概念
    10.2 几类重要的随机过程
    10.3 马尔可夫链的基本概念
    10.4 马尔可夫预测与决策
    习题10

    第11章 随机模拟
    11.1 利用反函数及变换抽样法生成随机数
    11.2 蒙特卡罗方法与积分的计算
    习题11

    附录1 MATLAB简明教程
    附录2 SAS软件简明教程
    附录3 概率论与数理统计简介
    附录4 全日制普通高中数学新课程标准解读一一概率与统计
    附录5 标准正态分布表
    部分习题解答
    参考文献
    ...查看更多

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