概率論與數理統計教程（第2版）習題與解答簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2019-10-21 19:01
來(lái)源：京東
作者：京東
概率論與數理統計教程（第2版）習題與解答
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編輯推薦: 《概率論與數理統計教程：習題與解答(第2版)》將對概率論與數理統計的獨特思維方式和計算技巧有更深一步的理解，對教與學(xué)都會(huì )有很大幫助?！陡怕收撆c數理統計教程：習題與解答(第2版)》可作為數學(xué)類(lèi)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生學(xué)習概率論與數理統計課程的參考書(shū)，也可作為參加碩士研究生入學(xué)考試的學(xué)生的學(xué)習輔導書(shū)。
內容簡(jiǎn)介: 《概率論與數理統計教程：習題與解答(第2版)》共分8章43節，含有600多道習題，《概率論與數理統計教程：習題與解答(第2版)》為每節內容縮寫(xiě)了“概要”，對每道習題作了詳細解答，有些習題還作了較為深入的討論。此外，還補充了部分習題與解答，這些都有利于復習與提高。
目錄:第一章 隨機事件與概率
1.1 隨機事件及其運算
1.2 概率的定義及其確定方法
1.3 概率的性質(zhì)
1.4 條件概率
1.5 獨立性
第二章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量及其分布
2.2 隨機變量的數學(xué)期望
2.3 隨機變量的方差與標準差
2.4 常用離散分布
2.5 常用連續分布
2.6 隨機變量函數的分布
2.7 分布的其他特征數
第三章 多維隨機變量及其分布
3.1 多維隨機變量及其聯(lián)合分布
3.2 邊際分布與隨機變量的獨立性
3.3 多維隨機變量函數的分布
3.4 多維隨機變量的特征數
3.5 條件分布與條件期望
第四章 大數定律與中心極限定理
4.1 隨機變量序列的兩種收斂性
4.2 特征函數
4.3 大數定律
4.4 中心極限定理
第五章 統計量及其分布
5.1 總體與樣本
5.2 樣本數據的整理與顯示
5.3 統計量及其分布
5.4 三大抽樣分布
5.5 充分統計量
第六章 參數估計
6.1 點(diǎn)估計的概念與無(wú)偏性
6.2 矩估計及相合性
6.3 最大似然估計與EM算法
6.4 最小方差無(wú)偏估計
6.5 貝葉斯估計
6.6 區間估計
第七章 假設檢驗
7.1 假設檢驗的基本思想與概念
7.2 正態(tài)總體參數假設檢驗
7.3 其他分布參數的假設檢驗
7.4 似然比檢驗與分布擬合檢驗
7.5 正態(tài)性檢驗
7.6 非參數檢驗
第八章 方差分析與回歸分析
8.1 方差分析
8.2 多重比較
8.3 方差齊性檢驗
8.4 一元線(xiàn)性回歸
8.5 一元非線(xiàn)性回歸
附表
表1 泊松分布函數表
表2 標準正態(tài)分布函數表
表3 x2分布分位數xp2（n）表
表4 t分布分位數tp（n）表
表5.1 F分布0.90分位數F0.90（f1，f2）表
表5.2 F分布0.95分位數F0.95（f1，f2）表
表5.3 F分布0.975分位數F0.975（f1，f2）表
表5.4 F分布0.99分位數F0.99（f1，f2）表
表6 正態(tài)性檢驗統計量W的系數ai（n）數值表
表7 正態(tài)性檢驗統計量W的α分位數Wa表
表8 t化極差統計量的分位數q1-α（r，f）表
表9 檢驗相關(guān)系數的臨界值表
表10 統計量日的分位數H1-α（r，f）表
表11 檢驗統計量TEP的1-α分位數T1-α1EP（n）表
表12 游程總數檢驗臨界值表
表13 Wilcoxon符號秩和檢驗統計量的分位數表
表14 Wilcoxon秩和檢驗臨界值表
參考文獻
1.1 隨機事件及其運算
1.2 概率的定義及其確定方法
1.3 概率的性質(zhì)
1.4 條件概率
1.5 獨立性
第二章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量及其分布
2.2 隨機變量的數學(xué)期望
2.3 隨機變量的方差與標準差
2.4 常用離散分布
2.5 常用連續分布
2.6 隨機變量函數的分布
2.7 分布的其他特征數
第三章 多維隨機變量及其分布
3.1 多維隨機變量及其聯(lián)合分布
3.2 邊際分布與隨機變量的獨立性
3.3 多維隨機變量函數的分布
3.4 多維隨機變量的特征數
3.5 條件分布與條件期望
第四章 大數定律與中心極限定理
4.1 隨機變量序列的兩種收斂性
4.2 特征函數
4.3 大數定律
4.4 中心極限定理
第五章 統計量及其分布
5.1 總體與樣本
5.2 樣本數據的整理與顯示
5.3 統計量及其分布
5.4 三大抽樣分布
5.5 充分統計量
第六章 參數估計
6.1 點(diǎn)估計的概念與無(wú)偏性
6.2 矩估計及相合性
6.3 最大似然估計與EM算法
6.4 最小方差無(wú)偏估計
6.5 貝葉斯估計
6.6 區間估計
第七章 假設檢驗
7.1 假設檢驗的基本思想與概念
7.2 正態(tài)總體參數假設檢驗
7.3 其他分布參數的假設檢驗
7.4 似然比檢驗與分布擬合檢驗
7.5 正態(tài)性檢驗
7.6 非參數檢驗
第八章 方差分析與回歸分析
8.1 方差分析
8.2 多重比較
8.3 方差齊性檢驗
8.4 一元線(xiàn)性回歸
8.5 一元非線(xiàn)性回歸
附表
表1 泊松分布函數表
表2 標準正態(tài)分布函數表
表3 x2分布分位數xp2（n）表
表4 t分布分位數tp（n）表
表5.1 F分布0.90分位數F0.90（f1，f2）表
表5.2 F分布0.95分位數F0.95（f1，f2）表
表5.3 F分布0.975分位數F0.975（f1，f2）表
表5.4 F分布0.99分位數F0.99（f1，f2）表
表6 正態(tài)性檢驗統計量W的系數ai（n）數值表
表7 正態(tài)性檢驗統計量W的α分位數Wa表
表8 t化極差統計量的分位數q1-α（r，f）表
表9 檢驗相關(guān)系數的臨界值表
表10 統計量日的分位數H1-α（r，f）表
表11 檢驗統計量TEP的1-α分位數T1-α1EP（n）表
表12 游程總數檢驗臨界值表
表13 Wilcoxon符號秩和檢驗統計量的分位數表
表14 Wilcoxon秩和檢驗臨界值表
參考文獻
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