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大学数学——概率论及试验统计 第五版

面向21世纪课程教材

作者:
郭明月、李欣然、石峰
定价:
39.80元
ISBN:
978-7-04-062512-7
版面字数:
420.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
面向21世纪课程教材
出版时间:
2024-09-04
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

本书是依据最新的“大学数学课程教学基本要求”修订的第五版。本书第三版为普通高等教育“十一五”国家级规划教材,第二版是普通高等教育“十五”国家级规划教材,并在2005年获得高等教育国家级教学成果二等奖。本书内容包括随机事件的概率、随机变量的分布、随机变量的函数、随机变量的数字特征、样本及统计量、总体分布中未知参数的估计、总体分布参数及总体分布的假设检验、方差分析、回归分析与协方差分析等基础理论知识及常用的试验统计分析方法。附录有试验统计用表、卡西欧(CASIO)fx-991CN X型计算器简介、Excel数据分析功能的使用简介和SAS,R,Python使用简介等。本次修订特别增加了拓展阅读材料、探索题及二维码资源等,使教材更加与时俱进。

本书可作为高等农林类学校各专业概率统计课程的教材和考研复习的参考用书,也可作为数据分析的工具用书。

  • 前辅文
  • 第一章 随机事件的概率
    • §1.1 随机试验与随机事件
      • 1.随机试验
      • 2.随机试验的样本空间
      • 3.随机事件
      • 4.随机事件的关系及运算
      • 5.事件的复合
      • 6.De Morgan对偶定律
      • 习题1.1
    • §1.2 随机事件的概率
      • 1.可能性大小的度量
      • 2.经验概率
      • 3.古典概率
      • *4.补充案例
      • 5.几何概率
      • 6.概率的公理化定义
      • 习题1.2
    • §1.3 概率的计算公式
      • 1.加法公式
      • 2.条件概率与乘法公式
      • 3.全概率公式
      • 4.Bayes公式
      • *5.补充案例
      • 习题1.3
    • §1.4 事件的相互独立
      • 1.两个事件相互独立
      • 2.多个事件相互独立
      • 3.二项概率公式
      • 4.Poisson公式
      • *5.补充案例
      • 习题1.4
  • 第二章 随机变量的分布
    • §2.1 一维离散型随机变量的分布律
      • 1.随机变量
      • 2.一维离散型随机变量的分布律
      • 3.一维离散型随机变量常用的分布
      • 4.一维随机变量的分布函数
      • *5.补充案例
      • 习题2.1
    • §2.2 一维连续型随机变量的分布密度
      • 1.一维连续型随机变量的分布密度
      • 2.一维连续型随机变量常用的分布
      • *3.补充资料
      • 习题2.2
    • §2.3 二维随机变量的分布
      • 1.二维离散型随机变量的分布律
      • 2.二维离散型随机变量常用的分布
      • 3.二维随机变量的分布函数
      • 4.二维连续型随机变量的分布密度
      • 5.二维连续型随机变量常用的分布
      • 习题2.3
    • §2.4 随机变量相互独立
      • 1.二维离散型随机变量的边缘分布律
      • 2.二维连续型随机变量的边缘分布密度
      • 3.两个随机变量相互独立
      • 4.多个随机变量相互独立
      • 5.两组随机变量相互独立
      • *6.补充案例及资料
      • 习题2.4
    • *§2.5 条件分布
      • 1.离散型随机变量的条件分布
      • 2.连续型随机变量的条件分布
      • 3.补充案例
      • 习题2.5
  • 第三章 随机变量的函数
    • §3.1 离散型随机变量的函数
      • 1.函数概念的引入
      • 2.一维离散型随机变量的函数
      • 3.二维离散型随机变量的函数
      • 4.重要的结论
      • 5.min(X,Y)及max(X,Y)的分布律
      • *6.补充资料
      • 习题3.1
    • §3.2 连续型随机变量的函数
      • 1.一维连续型随机变量的函数
      • 2.二维连续型随机变量的函数
      • 3.正态随机变量的线性函数的分布
      • 4.正态随机变量的二次函数的分布
      • 5.min(X,Y)及max(X,Y)的分布密度
      • *6.补充资料
      • 习题3.2
  • 第四章 随机变量的数字特征
    • §4.1 数学期望与方差
      • 1.离散型随机变量的数学期望
      • 2.连续型随机变量的数学期望
      • 3.一维随机变量的方差
      • 4.数学期望与方差的性质
      • 5.常用分布的数学期望与方差
      • *6.条件数学期望
      • *7.补充案例
      • 习题4.1
    • §4.2 协方差及相关系数
      • 1.二维随机变量的协方差
      • 2.二维随机变量的相关系数
      • 3.不相关与相互独立
      • *4.补充案例及资料
      • 习题4.
    • §4.3 大数定律与中心极限定理
      • 1.Chebyshev不等式
      • 2.大数定律
      • 3.中心极限定理
      • *4.补充案例
      • 习题4.3
  • 第五章 样本及统计量
    • §5.1 总体与样本
      • 1.总体、个体与总体容量
      • 2.样本、样本容量与简单随机样本
      • 3.样本的联合分布
      • 4.样本观测值与经验分布函数
      • 5.样本观测值的频率分布直方图
      • 习题5.1
    • §5.2 样本的数字特征
      • 1.样本总和及均值、离均差平方和
      • 2.样本方差、标准差和变异系数
      • 3.样本常用的简易数字特征
      • 习题5.2
    • §5.3 χ2分布、t分布及F分布
      • 1.χ2分布
      • 2.t分布
      • 3.F分布
      • 4.t分布与F分布的关系
      • 5.常用分布的分位数
      • 习题5.3
    • §5.4 常用的统计量及其分布
      • 1.统计量的定义
      • 2.一个正态总体的常用统计量及其分布
      • 3.两个正态总体的常用统计量及其分布
      • 4.非正态总体的均值的分布
      • 5.顺序统计量及其分布
      • 习题5.4
  • 第六章 总体分布中未知参数的估计
    • §6.1 未知参数的点估计
      • 1.参数估计的基本概念
      • 2.用矩法求估计量
      • 3.用最大似然法求估计量
      • 4.评价估计量优劣的标准
      • 习题6.1
    • *§6.2 Bayes点估计
      • 1.三种信息与先验分布
      • 2.Bayes公式与后验分布
      • 3.Bayes点估计
      • 习题6.2
    • §6.3 未知参数的区间估计
      • 1.区间估计的基本概念
      • 2.枢轴量法
      • 3.一个正态总体均值或方差的置信区间
      • 4.两个正态总体均值差或方差比的置信区间
      • *5.补充资料(0-1分布参数p的置信区间)
      • 习题6.3
  • 第七章 总体分布参数及总体分布的假设检验
    • §7.1 假设检验的基本思想与概念
      • 1.假设检验问题
      • 2.假设检验的基本步骤
      • 3.检验p值
      • 习题7.1
    • §7.2 总体分布中未知参数的假设检验
      • 1.一个正态总体均值或方差的假设检验
      • 2.两个正态总体均值或方差的假设检验
      • 3.0-1分布参数p的假设检验
      • 4.多个总体同方差的假设检验(一)
      • 习题7.2
    • *§7.3 总体分布的假设检验
      • 1.总体分布的χ2检验
      • 2.正态性检验
      • 3.列联表分类标志的独立性检验
      • 习题7.3
  • 第八章 方差分析
    • §8.1 单因素试验的方差分析
      • 1.单因素试验及有关的基本概念
      • 2.总离均差平方和的分解
      • 3.总体中未知参数的估计
      • 4.单因素试验的方差分析的步骤
      • 5.组间平均数的多重比较
      • 6.多个总体同方差的假设检验(二)
      • 习题8.1
    • §8.2 双因素试验的方差分析(一)
      • 1.双因素试验及有关的基本概念
      • 2.总离均差平方和的分解
      • 3.总体中未知参数的估计
      • 4.双因素试验不考虑交互作用的方差分析的步骤
      • 习题8.2
    • *§8.3 双因素试验的方差分析(二)
      • 1.考虑交互作用的双因素试验
      • 2.总离均差平方和的分解
      • 3.总体中未知参数的估计
      • 4.双因素试验考虑交互作用的方差分析的步骤
      • 习题8.3
  • 第九章 回归分析与协方差分析
    • §9.1 一元线性回归
      • 1.一元线性回归的基本概念
      • 2.总体中未知参数的估计
      • 3.线性回归方程的显著性检验
      • 4.利用回归方程进行点预测和区间预测
      • 5.相关系数及其显著性检验
      • 习题9.1
    • §9.2 一元非线性回归
      • 1.一元非线性回归简介
      • 2.建立非线性回归方程常用的方法
      • 3.非线性回归方程拟合情况的比较
      • 4.一元非线性回归应用的实例
      • 习题9.2
    • *§9.3 统计控制与协方差分析
      • 1.统计控制的基本概念
      • 2.单因素试验的协方差分析
      • 3.双因素试验不考虑交互作用的协方差分析
      • 4.双因素试验考虑交互作用的协方差分析
      • 习题9.3
  • 部分习题参考答案
  • 附录一 Poisson分布的数值表(部分)
  • 附录二 标准正态分布的分布函数值表
  • 附录三 χ2分布的分位数表
  • 附录四 t分布的分位数表
  • 附录五 F分布的分位数表
  • 附录六 二项分布参数p的置信区间表(部分)
  • 附录七 新复极差检验的SSR数值表(部分)
  • 附录八 Q检验的Q数值表(部分)
  • 附录九 相关系数检验用表(部分)
  • 附录十 卡西欧(CASIO)fx-991CN X型计算器简介
  • 附录十一 Excel数据分析功能的使用简介
  • 附录十二 SAS简介
  • 附录十三 R简介
  • 附录十四 Python简介
  • 附录十五 专业名词中英文对照
  • 参考文献

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