本书共十章，前四章介绍了概率论的基本内容，主要包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征和极限定理；接下来的五章介绍了数理统计的基本内容，主要包括数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析和聚类分析；最后一章介绍了随机过程的基本内容和概念。各章均配有习题，书后给出了部分习题参考答案和附表。本次修订除了对教材进行整合、更新外，还增加了重难点讲解微视频，满足学生的个性化学习需求。
本书可作为高等学校工科类本科生学习概率论与数理统计课程的教材，也可供工程技术人员参考。
- 前辅文
- 第 1 章 随机事件及其概率
- §1.1 随机事件的概念
- §1.2 事件的关系和运算
- §1.3 随机事件的概率
- §1.4 条件概率 全概率公式 贝叶斯公式
- §1.5 事件的独立性
- 思考题一
- 习题一
- 第 2 章 随机变量及其分布
- §2.1 一维随机变量及其分布
- §2.2 多维随机变量及其分布
- §2.3 随机变量的函数及其分布
- 思考题二
- 习题二
- 第 3 章 随机变量的数字特征
- §3.1 随机变量的数学期望
- §3.2 随机变量的方差
- §3.3 随机变量的矩
- §3.4随机变量的协方差与相关系数
- 思考题三
- 习题三
- 第 4 章 极限定理
- §4.1大数定律
- §4.2中心极限定理
- 思考题四
- 习题四
- 第 5 章 数理统计的基本概念与抽样分布
- §5.1基本概念
- §5.2常用统计分布
- §5.3抽样分布
- 思考题五
- 习题五
- 第 6 章 参数估计
- §6.1参数的点估计
- §6.2估计量的优良性准则
- §6.3参数的区间估计
- 思考题六
- 习题六
- 第 7 章 假设检验
- §7.1假设检验的基本概念
- §7.2正态总体参数的假设检验
- §7.3非正态总体参数的假设检验
- §7.4分布的假设检验
- 思考题七
- 习题七
- 第 8 章 方差分析与回归分析
- §8.1单因素方差分析
- §8.2一元线性回归分析
- §8.3可线性化的非线性回归模型
- 思考题八
- 习题八
- 第 9 章 聚类分析
- §9.1 聚类分析的基本思想
- §9.2 K均值聚类分析
- §9.3 模糊K均值聚类分析
- 思考题九
- 习题九
- 第 10 章 随机过程简介
- §10.1 基本概念
- §10.2 随机过程的统计描述
- §10.3 随机过程的分类
- §10.4 泊松过程与维纳过程
- §10.5 马尔可夫链
- §10.6 平稳过程
- 思考题十
- 习题十
- 部分习题参考答案
- 附录
- 附表 1 泊松分布表
- 附表 2 正态分布表
- 附表 3 t分布表
- 附表 4 x2分布表
- 附表 5 F分布表(α=0.05)
- 附表 6 F分布表(α=0.10)
- 附表 7 F分布表(α=0.01)
- 附表 8 F分布表(α=0.025)
- 附表 9 相关系数表
- 参考文献
