大學(xué)數學(xué)教程：概率論與數理統計簡(jiǎn)明教程/21世紀獨立本科院校規劃教材簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

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內容簡(jiǎn)介:　　《大學(xué)數學(xué)教程：概率論與數理統計簡(jiǎn)明教程/21世紀獨立本科院校規劃教材》是普通高?！蔼毩W(xué)院”本科“概率論與數理統計”課程的教材，簡(jiǎn)明介紹了概率論與數理統計最基本的理論與方法，內容包含隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、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、方差分析與回歸分析等九章。
　　《大學(xué)數學(xué)教程：概率論與數理統計簡(jiǎn)明教程/21世紀獨立本科院校規劃教材》在深度和廣度上符合教育部審定的“高等數學(xué)課程教學(xué)基本要求”，并參照教育部考試中心頒發(fā)的報考碩士研究生《數學(xué)考試大綱》中數學(xué)一與數學(xué)三的知識范圍。編寫(xiě)的立足點(diǎn)是基礎與應用并重，注重數學(xué)的思想和方法，注重經(jīng)濟背景和實(shí)際意義，適合獨立學(xué)院培養高素質(zhì)應用型人才的目標。
　　《大學(xué)數學(xué)教程：概率論與數理統計簡(jiǎn)明教程/21世紀獨立本科院校規劃教材》結構嚴謹，難易適度，語(yǔ)言簡(jiǎn)潔，可供獨立學(xué)院、二級學(xué)院作為“概率論與數理統計”課程的教材，也可供科技工作者作為自學(xué)“概率論與數理統計”的參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:1 隨機事件與概率
1.1 隨機事件
1.1.1 隨機試驗
1.1.2 隨機事件與樣本空間
1.1.3 事件的關(guān)系與運算
習題1.1
1.2 頻率與概率
1.2.1 頻率
1.2.2 概率的公理化定義
習題1.2
1.3 概率的古典概型與幾何概型
1.3.1 古典概型
1.3.2 幾何概型
習題1.3
1.4 條件概率
1.4.1 條件概率的定義
1.4.2 乘法定理
1.4.3 全概率公式與貝葉斯公式
習題1.4
1.5 隨機事件的獨立性
1.5.1 事件的獨立性
1.5.2 獨立試驗序列概型
習題1.5

2 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量
2.1.1 隨機變量的定義
2.1.2 隨機變量的意義和注意點(diǎn)
習題2.1
2.2 隨機變量的分布函數
2.2.1 分布函數的定義
2.2.2 分布函數的性質(zhì)
習題2.2
2.3 離散型隨機變量
2.3.1 離散型隨機變量與概率分布律
2.3.2 幾個(gè)重要的離散型隨機變量
習題2.3
2.4 連續型隨機變量
2.4.1 連續型隨機變量與概率密度函數
2.4.2 幾個(gè)重要的連續型隨機變量
習題2.4
2.5 隨機變量函數的分布
2.5.1 離散型隨機變量函數的分布
2.5.2 連續型隨機變量函數的分布
習題2.5

3 多維隨機變量及其分布
3.1 維隨機變量的分布函數
3.1.1 聯(lián)合分布函數
3.1.2 聯(lián)合分布函數的性質(zhì)
3.1.3 邊緣分布函數
習題3.1
3.2 二維離散型隨機變量
3.2.1 二維離散型隨機變量與聯(lián)合概率分布律
3.2.2 二維離散型隨機變量的邊緣概率分布律
3.2.3 條件概率分布律
習題3.2
3.3 維連續型隨機變量
3.3.1 二維連續型隨機變量與聯(lián)合概率密度函數
3.3.2 二維連續型隨機變量的邊緣概率密度函數
3.3.3 二維連續型隨機變量的條件分布
習題3.3
3.4 維隨機變量的獨立性
3.4.1 二維離散型隨機變量的獨立性
3.4.2 二維連續型隨機變量的獨立性
習題3.4
3.5 二維隨機變量函數的分布
3.5.1 兩個(gè)隨機變量和的分布
3.5.2 兩個(gè)隨機變量最大值與最小值的分布
習題3.5

4 隨機變量的數字特征
4.1 數學(xué)期望
4.1.1 一維隨機變量的數學(xué)期望
4.1.2 隨機變量函數的數學(xué)期望
4.1.3 數學(xué)期望的性質(zhì)
4.1.4 常用分布的數學(xué)期望
習題4.1
4.2 方差
4.2.1 方差與標準差
4.2.2 方差的性質(zhì)
4.2.3 常用分布的方差
4.2.4 切比雪夫不等式
習題4.2
4.3 矩
4.4 協(xié)方差與相關(guān)系數
4.4.1 協(xié)方差
4.4.2 相關(guān)系數
習題4.4

5 大數定律與中心極限定理
5.1 大數定律
5.1.1 依概率收斂的定義
5.1.2 大數定律
習題5.1
5.2 中心極限定理
5.2.1 中心極限定理
5.2.2 應用舉例
習題5.2

6 數理統計的基本概念
6.1 總體與樣本
6.1.1 總體與總體分布
6.1.2 樣本與樣本分布
6.1.3 樣本分布函數
6.2 統計量
6.2.1 統計量的定義
6.2.2 常用的統計量
習題6.2
6.3 常用的統計分布
6.3.1 分位數
6.3.2 x2分布
6.3.3 t分布
6.3.4 F分布
習題6.3
6.4 正態(tài)總體的抽樣分布
6.4.1 單個(gè)正態(tài)總體的抽樣分布
6.4.2 兩個(gè)正態(tài)總體的抽樣分布
習題6.4

7 參數估計
7.1 點(diǎn)估計
7.1.1 點(diǎn)估計的基本概念
7.1.2 矩估計法
7.1.3 最大似然估計法
7.1.4 估計量的優(yōu)良性準則
習題7.1
7.2 區間估計
7.2.1 區間估計的基本概念
7.2.2 單個(gè)正態(tài)總體均值和方差的區間估計
7.2.3 兩個(gè)正態(tài)總體均值差和方差比的區間估計
習題7.2

8 假設檢驗
8.1 假設檢驗的基本概念
8.1.1 統計假設
8.1.2 檢驗法則與小概率原理
8.1.3 兩類(lèi)錯誤與檢驗水平
8.1.4 假設檢驗的步驟
習題8.1
8.2 正態(tài)總體參數的假設檢驗
8.2.1 均值μ的假設檢驗
8.2.2 方差σ2的假設檢驗
8.2.3 正態(tài)總體參數假設檢驗方法列表
習題8.2
8.3 分布擬合x(chóng)2檢驗
習題8.3

9 方差分析與回歸分析
9.1 單因素試驗的方差分析
9.1.1 單因素試驗的數據結構模型
9.1.2 總偏差平方和的分解
9.1.3 假設檢驗
習題9.1
9.2 一元線(xiàn)性回歸分析
9.2.1 一元線(xiàn)性回歸模型
9.2.2 未知參數的估計
9.2.3 回歸方程的顯著(zhù)性檢驗
習題9.2

習題答案與提示
附表1 泊松分布表
附表2 標準正態(tài)分布表
附表3 x2分布表
附表4 t分布表
附表5 F分布表