概率論與數理統計

• 書名概率論與數理統計(第2版)

• 書號978-7-118-10366-3

• 作者馮予

• 出版時間2015年8月

• 譯者

• 版次2版1次

• 開本16

• 裝幀平裝

• 出版基金

• 頁數250

• 字數371

• 中圖分類O21

• 叢書名

• 定價36.00

本書內容主要包括事件與概率，隨機變數，數學期望，特徵函數，極限定理，抽樣分佈，參數估計，假設檢驗，線性回歸等第9 章。內容精鍊，由淺入深，論述嚴謹。

本書是集作者多年教學經驗、結合理工科“概率統計冶課程的教學需要而編寫的。適合高等院校“數學與應用數學冶“信息與計算科學冶“統計學冶等專業的理工科本科生作為教材使用，也可供科技工作者閱讀和參考。

第1章 隨機事件和概率

1.1 隨機事件及其運算規律

1.2 古典概型與幾何概型

1.3 概率的公理化定義及其性質

1.4 條件概率

1.5 事件的獨立性，n重貝努里試驗概型

習題1

第2章 隨機變數及其分佈函數

2.1 一維隨機變數

2.2 多維隨機變數

2.3 條件分佈，獨立性，

2.4 隨機變數函數的分佈

2.5 數理統計中的三個分佈

習題2

第3章 隨機變數的數字特徵

3.1 數學期望與方差

3.2 協方差及相關係數

3.3 矩與協方差矩陣

3.4 條件數學期望

習題3

第4章 特徵函數

4.1 特徵函數的定義及其性質

4.2 反演公式與唯一性定理

4.3 多維隨機變數的特徵函數

4.4 母函數

習題4

第5章 極限定理

5.1 大數定律

5.2 中心極限定理

5.3 強大數定律

5.4 幾種收斂的關係

習題5

第6章 抽樣分佈

6.1 數理統計的基本概念

6.2 常用統計量的數字特徵及其分佈

6.3 抽樣分佈定理

習題6

第7章 參數估計

7.1 矩法與極大似然法

7.2 無偏性與優效性

7.3 區間估計

習題7

第8章 假設檢驗

8.1 引言

8.2 參數假設檢驗

8.3 非參數的假設檢驗

8.4 最佳檢驗

習題8

第9章 線性回歸與方差分析

9.1 線性回歸模型

9.2 最小二乘法估計

9.3 模型參數的假設檢驗

9.4 單因素方差分析

習題9

習題參考答案

附錄1 常用分佈表

附錄2 二項分佈

附錄3 泊松(Poisson)分佈

附錄4 標準正態分佈函數表

附錄5 t-分佈上側分位數表

附錄6 χ2-分佈上側分位數表

附錄7 F-分佈上側分位數表

參考文獻"