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商品簡介
目次
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本書系統地介紹了概率論與數理統計的基本概念、基本理論和基本方法，主要包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、極限定理、樣本和抽樣分布、參數估計、假設檢驗及線性回歸分析等內容。
本書可作為高等學校非數學類理工科各專業及經濟管理類各專業的概率論與數理統計課程的教材，也可作為相關專業教師、工程技術人員或具備微積分基礎的讀者學習概率論與數理統計的參考書。
本書可作為高等學校非數學類理工科各專業及經濟管理類各專業的概率論與數理統計課程的教材，也可作為相關專業教師、工程技術人員或具備微積分基礎的讀者學習概率論與數理統計的參考書。
目次
前言
第1章 隨機事件及其概率
1.1 隨機試驗和樣本空間
1.2 事件的運算和關系
1.3 古典概型與幾何概率
1.4 概率的公理化定義
1.5 條件概率
1.6 事件的獨立性
習題1
第2章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量的概念
2.2 離散型隨機變量
2.3 連續型隨機變量
2.4 分布函數
2.5 隨機變量函數的分布
習題2
第3章 多維隨機變量及其分布
3.1 二維隨機變量的分布
3.2 邊際分布
3.3 條件分布
3.4 隨機變量的獨立性
3.5 多維隨機變量函數的分布
習題3
第4章 隨機變量的數字特征
4.1 隨機變量的數學期望
4.2 隨機變量的方差
4.3 常用分布的期望與方差
4.4 協方差和相關系數
4.5 隨機變量的矩
習題4
第5章 極限定理
5.1 大數定律
5.2 中心極限定理
習題5
第6章 樣本和抽樣分布
6.1 總體和樣本
6.2 抽樣分布
習題6
第7章 參數估計
7.1 矩估計和極大似然估計
7.2 點估計的優良性
7.3 區間估計
習題7
第8章 假設檢驗
8.1 參數假設檢驗的問題與方法
8.2 正態總體參數的假設檢驗
8.3 單側假設檢驗
8.4 總體分布的假設檢驗
習題8
第9章 線性回歸分析
9.1 一元線性回歸
9.2 多元線性回歸
習題9
部分習題答案
參考文獻
附錄
第1章 隨機事件及其概率
1.1 隨機試驗和樣本空間
1.2 事件的運算和關系
1.3 古典概型與幾何概率
1.4 概率的公理化定義
1.5 條件概率
1.6 事件的獨立性
習題1
第2章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量的概念
2.2 離散型隨機變量
2.3 連續型隨機變量
2.4 分布函數
2.5 隨機變量函數的分布
習題2
第3章 多維隨機變量及其分布
3.1 二維隨機變量的分布
3.2 邊際分布
3.3 條件分布
3.4 隨機變量的獨立性
3.5 多維隨機變量函數的分布
習題3
第4章 隨機變量的數字特征
4.1 隨機變量的數學期望
4.2 隨機變量的方差
4.3 常用分布的期望與方差
4.4 協方差和相關系數
4.5 隨機變量的矩
習題4
第5章 極限定理
5.1 大數定律
5.2 中心極限定理
習題5
第6章 樣本和抽樣分布
6.1 總體和樣本
6.2 抽樣分布
習題6
第7章 參數估計
7.1 矩估計和極大似然估計
7.2 點估計的優良性
7.3 區間估計
習題7
第8章 假設檢驗
8.1 參數假設檢驗的問題與方法
8.2 正態總體參數的假設檢驗
8.3 單側假設檢驗
8.4 總體分布的假設檢驗
習題8
第9章 線性回歸分析
9.1 一元線性回歸
9.2 多元線性回歸
習題9
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