《概率论与数理统计》内容分三个部分。第一部分概率论(第1~5章)作为基础知识,为读者提供了必要的理论基础。第二部分数理统计(第6~10章)主要讲述参数估计和假设检验,并介绍了方差分析和回归分析的基本内容。第三部分随机过程(第11,12章)介绍一些基本理论和几个常见的随机过程,并着重讨论马尔可夫链。数理统计与随机过程这两部分内容是独立的,可根据专业需要选用。
| 书名 | 概率论与数理统计 |
| 分类 | 科学技术-自然科学-数学 |
| 作者 | 郭跃华//朱月萍 |
| 出版社 | 高等教育出版社 |
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| 简介 | 编辑推荐 《概率论与数理统计》内容分三个部分。第一部分概率论(第1~5章)作为基础知识,为读者提供了必要的理论基础。第二部分数理统计(第6~10章)主要讲述参数估计和假设检验,并介绍了方差分析和回归分析的基本内容。第三部分随机过程(第11,12章)介绍一些基本理论和几个常见的随机过程,并着重讨论马尔可夫链。数理统计与随机过程这两部分内容是独立的,可根据专业需要选用。 内容推荐 《概率论与数理统计》主要内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、随机过程的基本概念和马尔可夫链等。每章末附有应用案例及分析、复习指导和计算机探究。全书注重理论和实际相结合,注重提高学生应用计算机解决实际问题的能力。 《概率论与数理统计》可作为高等学校理工类、经管类各专业本科生概率论与数理统计课程的教材,也可供相关工程技术人员参考。 目录 第1章 随机事件与概率 1.1 随机事件及其运算 1.1.1 随机事件的几个基本概念 1.1.2 事件的关系与运算 习题1-1 1.2 随机事件的概率 1.2.1 概率的统计定义 1.2.2 概率的公理化定义 习题1-2 1.3 古典概型与几何概型 1.3.1 古典概型 1.3.2 概率直接计算的例子 1.3.3 几何概型 习题1-3 1.4 条件概率 1.4.1 条件概率的定义 1.4.2 乘法公式 1.4.3 全概率公式 1.4.4 贝叶斯公式 习题.1-4 1.5 事件的独立性 习题1-5 应用案例及分析 复习指导 计算机探究 附加习题 第2章 随机变量及其分布 2.1 随机变量的定义 习题2-1 2.2 离散型随机变量及其概率分布 2.2.1 离散型随机变量的分布律 2.2.2 几个常用的离散型分布 习题2-2 2.3 随机变量的分布函数、 2.3.1 随机变量的分布函数 2.3.2 离散型随机变量的分布函数 习题2-3 2.4 连续型随机变量及其概率密度 2.4.1 连续型随机变量及其概率密度 2.4.2 几个常用的连续型分布 习题2-4 2.5 随机变量函数的分布 2.5.1 离散型随机变量函数的分布 2.5.2 连续型随机变量函数的分布 习题2-5 应用案例及分析 复习指导 计算机探究 附加习题 第3章 多维随机变量及其分布 3.1 二维随机变量及其联合分布 3.1.1 二维随机变量及其分布函数的概念 3.1.2 二维离散型随机变量及其联合分布律 3.1.3 二维连续型随机变量及其联合概率密度函数 3.1.4 几个常见的二维连续型随机变量的联合密度 习题3-1 3.2 边缘分布 3.2.1 维离散型随机变量的边缘分布 3.2.2 二维连续型随机变量的边缘分布 习题3-2 3.3 条件分布 3.3.1 离散型随机变量的条件分布律 3.3.2 连续型随机变量的条件概率密度 习题3-3 3.4 随机变量的独立性 3.4.1 随机变量的独立性 …… 第4章 随机变量的数字特征 第5章 大数定律与中心极限定理 第6章 数理统计的基本概念 第7章 参数估计 第8章 假设检验 第9章 方差分析 第10章 回归分析 第11章 随机过程的基本概念 第12章 马乐可夫链 |
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