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应用概率统计（第2版）

面向21世纪课程教材
样章
作者：
吴坚
定价：
30.90元
ISBN：
978-7-04-021735-3
版面字数：
470.000千字
开本：
16开
全书页数：
388页
装帧形式：
平装
重点项目：
面向21世纪课程教材
出版时间：
2007-06-29
读者对象：
高等教育
一级分类：
数学与统计学类
二级分类：
农林类专业数学基础课
三级分类：
概率论与数理统计

本书是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果,是高等教育出版社2001年出版的“面向21世纪课程教材”《应用概率统计》的第二版｡本教材突出随机数学思想,注重概率论与数理统计的应用背景和方法,讲授的内容分为上､下篇｡上篇包括随机事件与概率､条件概率与独立性､随机变量及其分布､多维随机变量及其分布､随机变量的数字特征以及大数定律和中心极限定理｡下篇包括数理统计的一些基本概念､参数估计､假设检验､方差分析和回归分析｡

本书可作为高等农林院校非数学类各专业通用的本科生教材,也可作为科技人员的参考用书,部分内容可供非数学类专业研究生选用｡

  • 前辅文
  • 上篇 概率论基础
    • 第一章 随机事件与概率
      • §1.1 随机事件
        • 1.1.1 随机试验与事件
        • 1.1.2 事件的关系与运算
      • §1.2 概率的定义与基本性质
        • 1.2.1 概率的统计定义
        • 1.2.2 概率的公理化定义与基本性质
      • §1.3 古典概率与几何概率
        • 1.3.1 古典概率
        • 1.3.2 几何概率
      • 习题一
    • 第二章 条件概率与独立性
      • §2.1 条件概率
      • §2.2 有关条件概率的三定理
      • §2.3 独立性
        • 2.3.1 事件的独立性
        • 2.3.2 试验的独立性
      • 习题二
    • 第三章 随机变量及其分布
      • §3.1 随机变量
      • §3.2 随机变量的分布函数
      • §3.3 离散型随机变量
        • 3.3.1 离散型随机变量及其分布律
        • 3.3.2 几种常见的离散型随机变量
      • §3.4 连续型随机变量
        • 3.4.1 连续型随机变量的概率密度
        • 3.4.2 几种常见的连续型随机变量
      • §3.5 随机变量函数的分布
        • 3.5.1 离散型随机变量函数的分布
        • 3.5.2 连续型随机变量函数的分布
      • 习题三
    • 第四章 多维随机变量及其分布
      • §4.1 多维随机变量及其联合分布
      • §4.2 边缘分布
        • 4.2.1 边缘分布函数
        • 4.2.2 二维离散型随机变量的边缘分布律
        • 4.2.3 二维连续型随机变量的边缘密度函数
      • §4.3 条件分布
      • §4.4 随机变量的独立性
      • §4.5 多个随机变量的函数的分布
      • 习题四
    • 第五章 随机变量的数字特征
      • §5.1 随机变量的数学期望
        • 5.1.1 数学期望
        • 5.1.2 随机变量函数的数学期望
        • 5.1.3 数学期望的性质
      • §5.2 随机变量的方差
      • §5.3 协方差和相关系数
      • §5.4 高阶矩
      • §5.5 位置特征
      • 习题五
    • 第六章 大数定律和中心极限定理
      • §6.1 切比雪夫不等式
      • §6.2 大数定律
      • §6.3 中心极限定理
      • 习题六
  • 下篇 数理统计
    • 第七章 数理统计的一些基本概念
      • §7.1 引言
      • §7.2 基本概念
        • 7.2.1 总体和样本
        • 7.2.2 统计量和样本矩
      • §7.3 抽样分布
        • 7.3.1 正态总体样本的线性函数的分布
        • 7.3.2 χ2分布
        • 7.3.3 t分布
        • 7.3.4 F分布
        • 7.3.5 正态总体样本均值和方差的分布
      • 习题七
    • 第八章 参数估计
      • §8.1 点估计
        • 8.1.1 点估计方法
        • 8.1.2 估计的优良性
      • §8.2 区间估计
        • 8.2.1 正态总体均值与方差的区间估计
        • 8.2.2 单侧置信限
        • 8.2.3 (0-1)分布参数的置信区间
      • §8.3 贝叶斯估计
        • 8.3.1 引言
        • 8.3.2 贝叶斯估计
      • 习题八
    • 第九章 假设检验
      • §9.1 假设检验的基本概念
      • §9.2 正态总体参数的检验
        • 9.2.1 单个正态总体均值μ的检验
        • 9.2.2 单个正态总体方差σ2的检验
        • 9.2.3 两个正态总体均值差μ1-μ2的检验
        • 9.2.4 两个正态总体方差比σ21σ的检验
        • 9.2.5 区间估计和假设检验
      • §9.3 总体分布的非参数假设检验
        • 9.3.1 分布的χ2检验
        • 9.3.2 联列表的独立性检验
      • 习题九
    • 第十章 方差分析
      • §10.1 单因素方差分析
        • 10.1.1 基本概念
        • 10.1.2 单因素方差分析
      • §10.2 多重比较的方法
      • §10.3 误差的方差齐性及正态性检验
        • 10.3.1 方差齐性检验
        • 10.3.2 非齐性方差数据的几种变换
        • 10.3.3 正态性检验
      • §10.4 双因素方差分析
        • 10.4.1 双因素方差分析模型
        • 10.4.2 无交互效应的双因素方差分析
        • 10.4.3 有交互效应的双因素方差分析
      • 习题十
    • 第十一章 回归分析
      • §11.1 引言
      • §11.2 一元线性回归
        • 11.2.1 回归方程的建立
        • 11.2.2 α､β的估计
        • 11.2.3 回归方程的显著性检验
        • 11.2.4 预测和校准
      • §11.3 残差分析
      • §11.4 非线性回归
        • 11.4.1 能化为线性回归的曲线回归
        • 11.4.2 一般非线性模型的曲线拟合
      • 习题十一
    • 附录1 习题答案
    • 附录2 排列与组合
    • 附录3 附表
      • 附表1 二项分布表
      • 附表2 泊松分布表
      • 附表3 标准正态分布表
      • 附表4 t分布表
      • 附表5 χ2分布表
      • 附表6 F分布表
      • 附表7 最大F比检验表
      • 附表8 Cochran检验表
      • 附表9 双边Dunnett多重比较表
      • 附表10 相关系数检验表

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