概率論與數理統計（簡體書）

本書介紹概率論與數理統計的基本概念、基本理論和方法，主要內容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特徵、大數定律與中心極限定理、數理統計的基本概念、參數估計、假設檢驗、統計分析初步、隨機過程等。全書從直觀分析入手逐步過渡到嚴格的數學表述，使學生通過學習，除了掌握概率統計的基本理論外，還能拓寬知識面，具備應用計算機解決問題的能力。
本書可作為普通高等院校的理工（非數學）、經管類各專業本科學生教材，也可供對數學要求較高的高職高專學生使用。

第1章 隨機事件與概率
　1.1 隨機事件
　1.2 事件的概率與性質
　1.3 條件概率
　1.4 事件的獨立性
　應用案例1
　習題1
第2章 隨機變量及其分布
　2.1 隨機變量及其分布函數
　2.2 離散型隨機變量的分布律
　2.3 連續型隨機變量的概率密度
　2.4 隨機變量函數的分布
　應用案例2
　習題2
第3章 多維隨機變量及其分布
　3.1 多維隨機變量及其聯合分布
　3.2 邊緣分布
　3.3 條件分布
　3.4 隨機變量的獨立性
　3.5 二維隨機變量的函數的分布
　應用案例3
　習題3
第4章 隨機變量的數字特徵
　4.1 隨機變量的數學期望
　4.2 方差
　4.3 協方差、相關係數和矩、協方差矩陣
　應用案例4
　習題4
第5章 大數定律與中心極限定理
　5.1 大數定律
　5.2 中心極限定理
　應用案例5
　習題5
第6章 數理統計的基本概念
　6.1 基本概念
　6.2 抽樣分布
　應用案例6
　習題6
第7章 參數估計
　7.1 點估計
　7.2 估計量的評價準則
　7.3 區間估計
　應用案例7
　習題7
第8章 假設檢驗
　8.1 假設檢驗的基本概念
　8.2 正態總體均值的假設檢驗
　8.3 正態總體方差的假設檢驗　
　8.4 非參數假設檢驗
　應用案例8
　習題8
第9章 統計分析初步
　9.1 單因素方差分析
　9.2 雙因素方差分析
　9.3 一元線性回歸分析
　9.4 多元線性回歸分析
　9.5 非線性回歸
　應用案例9
　習題9
第10章 隨機過程的基本理論
　10.1 隨機過程的概念
　10.2 隨機過程的統計描述
　10.3 隨機過程的基本類型
　應用案例10
　習題10
第11章 Maurlov鏈
　11.1 Markov過程的概念
　11.2 多步轉移概率
　11.3 遍歷性
　應用案例11
　習題11
參考文獻
附表
習題參考答案