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概率论与数理统计(经管类)


作者:
周概容
定价:
21.00元
ISBN:
978-7-04-024907-1
版面字数:
300.000千字
开本:
16开
全书页数:
252页
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2009-01-15
读者对象:
高等教育
一级分类:
数学与统计学类
二级分类:
经管类专业数学基础课
三级分类:
概率论与数理统计

本书是南开大学滨海学院、北京航空航天大学北海学院、天津大学仁爱学院、大连理工大学城市学院等十几所院校根据目前独立学院教学现状,结合多年在独立学院的教学经验联合编写而成。本书主要内容有:事件及其概率,随机变量及其分布,随机向量及其概率分布,随机变量的数字特征,大数定律和中心极限定理,数理统计的基本概念和抽样分布,参数估计,假设检验与比较。书中每节配有A、B两套习题,并附有习题答案。书中带“*”号的内容,可由任课老师根据具体情况选讲。

本书体现教学改革及教学内容的优化,针对独立学院的办学特色及教学需求,适当降低理论深度,突出数学知识应用的分析和运算方法,着重基本技能的训练而不过分追求技巧,突出基本训练的题目,兼顾到学习知识与能力培养,有利于学生的可持续发展,并体现新的教学理念。

本书可作为独立学院经管类各专业的概率论与数理统计课程教材,也可供有关人员学习参考。

  • 前辅文
  • 第一章 事件及其概率
    • ·内容提要·
    • 第一节 随机试验、随机事件、随机变量
      • 一、 必然现象与随机现象
      • 二、 随机试验、随机事件与随机变量
    • 第二节 事件的关系和运算
      • 一、 事件的关系
      • 二、 事件的运算
      • 三、 事件运算的性质
    • 第三节 事件的概率
      • 一、 概率的直接计算——古典概型和几何概型
      • 二、 用事件的频率估计其概率
      • 三、 概率的公理、基本公式和运算法则
    • 第四节 条件概率及概率计算的三个基本公式
      • 一、 事件的条件概率
      • 二、 与条件概率有关的三个基本公式
    • 第五节 事件的独立性和独立试验
      • 一、 事件的独立性
      • 二、 独立试验、伯努利试验和伯努利公式
    • 习题一
  • 第二章 随机变量及其分布
    • ·内容提要·
    • 第一节 随机变量及其概率分布
      • 一、 随机变量的概念和例
      • 二、 随机变量的概率分布
    • 第二节 离散型随机变量的概率分布
      • 一、 离散型随机变量的概率分布
      • 二、 常见离散型随机变量的概率分布
      • 三、 常见离散型随机变量分布之间的关系
    • 第三节 连续型随机变量的概率分布
      • 一、 概率密度的概念和性质
      • 二、 常见连续型随机变量的概率分布
    • 第四节 随机变量函数的分布
      • 一、 随机变量函数分布的一般求法
      • 二、 连续型随机变量函数的概率密度
    • 习题二
  • 第三章 随机向量及其概率分布
    • ·内容提要·
    • 第一节 二元随机向量的分布
      • 一、 二元离散型随机变量的联合分布
      • 二、 二元联合密度
      • 三、 二元联合分布函数
    • 第二节 常见随机变量的联合分布
      • 一、 多项分布*
      • 二、 多元均匀分布
      • 三、 二元正态分布
    • 第三节 两个随机变量的独立性
      • 一、 独立随机变量的概念
      • 二、 独立随机变量的性质
    • 第四节 随机变量的函数的分布
      • 一、 随机变量函数的分布的一般求法
      • 二、 连续型随机变量之和的密度
      • 三、 连续型随机变量之差、积与商的密度*
    • 习题三
  • 第四章 随机变量的数字特征
    • ·内容提要·
    • 第一节 随机变量的数学期望
      • 一、 数学期望的概念
      • 二、 随机变量函数的数学期望
      • 三、 数学期望的基本性质
    • 第二节 随机变量的方差和标准差
      • 一、 方差和标准差的概念
      • 二、 方差的基本性质
      • 三、 常用概率分布的数学期望和方差
    • 第三节 协方差和相关系数
      • 一、 协方差的概念和性质
      • 二、 相关系数的概念和性质
      • 三、 随机变量的相关性
    • 第四节* 随机变量的矩——原点矩和中心矩
    • 习题四
  • 第五章 大数定律和中心极限定理
    • ·内容提要·
    • 第一节 依概率收敛和切比雪夫不等式
      • 一、 依概率收敛的概念
      • 二、 切比雪夫不等式
    • 第二节 大数定律
      • 一、 切比雪夫大数定律
      • 二、 伯努利大数定律
      • 三、 辛钦大数定律
    • 第三节 中心极限定理
      • 一、 列维林德伯格定理
      • 二、 棣莫弗拉普拉斯定理
    • 习题五
  • 第六章 数理统计的基本概念和抽样分布
    • ·内容提要·
    • 第一节 统计推断的基本概念
      • 一、 总体、样本和统计量
      • 二、 常用统计量和样本数字特征
      • 三、 频率分布及其图形表示——纵条图和直方图
      • 四、 简单随机样本的概率分布
    • 第二节 统计推断中常用的三个概率分布
      • 一、 χ2分布
      • 二、 t分布
      • 三、 F分布
    • 第三节 正态总体的抽样分布
      • 一、 样本均值和样本方差的分布
      • 二、 样本均值差的分布和联合样本方差的分布
      • 三、 样本方差比的分布
      • 四、 极限抽样分布*
    • 习题六
  • 第七章 参数估计
    • ·内容提要·
    • 第一节 未知参数的点估计
      • 一、 估计量及其评价标准
      • 二、 常用求估计量的方法
    • 第二节 正态总体参数的区间估计
      • 一、 区间估计的一般概念
      • 二、 正态总体均值和方差的区间估计
      • 三、 两个正态总体均值差和方差比的区间估计
      • 四、 正态总体参数的单侧置信区间*
    • 习题七
  • 第八章 假设检验与比较
    • ·内容提要·
    • 第一节 假设检验的基本概念
      • 一、 统计假设的概念和类型
      • 二、 统计假设的检验
    • 第二节 正态总体参数的假设检验
      • 一、 数学期望的检验
      • 二、 方差的检验
    • 第三节 两个正态总体的参数的比较与检验
      • 第四节 拟合优度检验*
      • 一、 皮尔逊χ2拟合优度检验
      • 二、 期望与实测结果的拟合检验
    • 习题八
  • 附录一 部分习题答案与提示
  • 附录二 常用概率统计数值表
    • 附表1 标准正态分布函数Φ(x)值表
    • 附表2 标准正态分布双侧分位数uα值表
    • 附表3 t分布双侧分位数tα,ν值表
    • 附表4 χ2分布上侧概率p=P{χ2≥k0}
    • 附表5 χ2分布上侧分位数 χ2α,ν(1≤ν≤45)值表
    • 附表6 F分布上侧分位数Fα(f1,f2)值表
    • 附表7 二项分布累积概率
    • 附表8 泊松分布累积概率
    • 附表9 均匀随机数
  • 参考书目

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