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概率论及数理统计(第4版)(下册)

样章
作者：
邓集贤 杨维权 司徒荣 邓永录
定价：
27.90元
ISBN：
978-7-04-026630-6
版面字数：
310.000千字
开本：
32开
全书页数：
382页
装帧形式：
平装
重点项目：
暂无
出版时间：
2009-07-15
读者对象：
高等教育
一级分类：
数学与统计学类
二级分类：
数学与统计学类专业核心课
三级分类：
概率论与数理统计

本书是在中山大学统计科学系梁之舜等五人编著的《概率论及数理统计》(第三版)的基础上修订而成的，具有适应面广、便于自学的特点。本次修订删除了第五章的内容，其他各章保留原有的特点、结构和基本内容，进行了适当的修改和补充，习题也作了更新修订，使本书更适应当前的教学。全书共十二章，仍分上、下两册出版。

本书可作为综合性大学、师范院校及其他院校的数学类专业教材，也可作为其他有关专业的教材或教学参考书。

  • 前辅文
  • 第六章 数理统计的基本概念
    • §6.1 基本概念
      • 一､ 总体､个体､简单随机样本
      • 二､ 统计量
      • 三､ 小样问题与大样问题
    • §6.2 样本的数字特征及其分布
      • 一､ 经验分布与格列汶科定理
      • 二､ 样本的数字特征
      • 三､ 样本数字特征的分布
    • §6.3 抽样分布定理
    • 习题
  • 第七章 参数估计
    • §7.1 矩法与极大似然法
      • 一､ 矩法
      • 二､ 极大似然法
    • §7.2 无偏性与优效性
      • 一､ 无偏性
      • 二､ 优效性
      • 三､ 相合性
    • §7.3 充分性与完备性
      • 一､ 充分性
      • 二､ 完备性
    • §7.4 区间估计
    • 习题
  • 第八章 假设检验
    • §8.1 基本概念
    • §8.2 参数假设检验
      • 一､ 正态总体数学期望a的检验问题
      • 二､ 正态总体方差σ2的检验问题
      • 三､ 非正态总体的参数假设检验
      • 四､ 讨论两个问题
    • §8.3 非参数的检验
      • 一､ 分布函数的拟合检验
      • 二､ 独立性的检验
    • §8.4 最佳检验
      • 一､ 两类错判
      • 二､ 功效函数
      • 三､ 最佳检验
    • §8.5 样本容量n的确定
      • 一､ 参数估计与检验中n的确定
      • 二､ 最佳检验中n的确定
      • 三､ 验收抽样方案中n的确定
    • 习题
  • 第九章 回归分析与方差分析
    • §9.1 线性回归分析
    • §9.2 最小二乘法估计
      • 一､ 参数的最小二乘法估计
      • 二､ 最小二乘法估计量的性质
    • §9.3 例题
      • 一､ 讨论三个例题
      • 二､ 将曲线方程线性化
    • §9.4 假设检验
      • 一､ 线性模型的假设检验
      • 二､ 回归系数的假设检验
    • §9.5 单因子方差分析
    • 习题
  • 第十章 统计决策及贝叶斯统计
    • §10.1 极大极小估计
      • 一､ 决策论的基本概念
      • 二､ 极大极小估计
    • §10.2 贝叶斯统计
      • 一､ 贝叶斯估计
      • 二､ 区间估计
      • 三､ 假设检验
      • 四､ 共轭先验分布
    • §10.3 应用事例
    • 习题
  • 第十一章 随机过程引论
    • §11.1 随机过程的概念
      • 一､ 随机过程的直观背景和定义
      • 二､ 随机过程的有穷维分布函数族
    • §11.2 几类重要的随机过程简介
      • 一､ 独立增量过程(可加过程)
      • 二､ 正态随机过程(高斯过程)
      • 三､ 维纳过程
      • 四､ 泊松过程
      • 五､ 随机点过程与计数过程
    • §11.3 马氏链
      • 一､ 定义及例
      • 二､ 齐次马氏链
      • 三､ 遍历性､最终分布与平稳分布
      • 四､ 分支过程
      • 五､ 销售市场决策中应用的例子
    • §11.4 连续时间马尔可夫链
      • 一､ 定义
      • 二､ 生灭过程
    • §11.5 均方微积分与随机微分方程
      • 一､ 随机序列的均方收敛
      • 二､ 随机过程的均方连续
      • 三､ 随机过程的均方积分
      • 四､ 随机过程的均方导数
      • 五､ 随机微分方程
    • §11.6 平稳随机过程
      • 一､ 定义及例
      • 二､ 相关函数
      • 三､ 弱平稳随机过程的功率谱密度
      • 四､ 遍历性定理
    • §11.7 时间序列与离散鞅
      • 一､ 时间序列分析
      • 二､ 中国消费与积累的非线性模型
      • 三､ 离散鞅
  • 第十二章 概率统计在计算方法中的一些应用
    • §12.1 蒙特卡罗方法与均匀分布随机数
    • §12.2 连续型随机变量的一般模拟方法
      • 一､ 反函数法
      • 二､ 舍选法
    • §12.3 连续型随机变量的特殊模拟方法
      • 一､ 正态分布随机数
      • 二､ 瑞利分布随机数
      • 三､ 指数分布随机数
      • 四､ Γ分布和χ2分布随机数
    • §12.4 离散型随机变量的模拟
      • 一､ 一般方法
      • 二､ 基于伯努利试验概型的方法
      • 三､ 其他方法
    • §12.5 随机向量和随机过程的模拟
      • 一､ 随机向量的模拟
      • 二､ 齐次泊松过程的模拟
      • 三､ 马尔可夫链的模拟
    • §12.6 定积分的概率计算方法
      • 一､ 常用的两种算法
      • 二､ 重积分的计算
    • §12.7 某些方程的概率解法
      • 一､ 线性方程组的求解
      • 二､ 一些偏微分方程的求解
  • 下册习题答案
  • 附表
    • 表1 χ2-分布的上侧临界值表
    • 表2 t-分布的双侧临界值表
    • 表3 F检验的临界值(Fα)表
    • 表4 检验相关系数ρ=0的临界值(rα)表
    • 表5 随机数表
  • 译名对照表
  • 参考文献

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