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概率论与数理统计


作者:
吴臻 蒋晓芸 主编 张德涛 任燕燕 编
定价:
41.50元
ISBN:
978-7-04-063481-5
版面字数:
390.00千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2024-12-25
物料号:
63481-00
读者对象:
高等教育
一级分类:
数学与统计学类
二级分类:
理工类专业数学基础课
三级分类:
概率论与数理统计

本书是为适应“新文科”背景下经济管理类专业大学数学教学的新需求,推进信息技术、数字经济与课程教材深度融合而编写的概率论与数理统计教材。主要内容包括随机事件的概率,随机变量及其分布,随机变量的数字特征,极限定理,样本与抽样分布,参数估计与假设检验,回归分析与方差分析及Stata软件在统计分析中的应用。

本书每章设置导言,引出相关问题;每章配有自测题,以加深读者对学习内容的理解。书中配有来自金融、经济、管理等领域的应用案例,引导学生更加深入地理解数学与现代经济社会之间的关联,书末附有习题参考答案。本书条理清晰、由浅入深、重点突出、难易适中、例习题丰富,可作为高等学校经济管理类专业概率论与数理统计课程的教材,也可供从事经济管理及金融行业工作的人员作为参考用书。

  • 前辅文
  • 第一章 随机事件的概率
    • §1.1 随机事件及其运算
      • 一、引例
      • 二、随机试验与样本空间
      • 三、随机事件
      • 四、事件间的关系与运算
    • §1.2 随机事件的概率
      • 一、引例
      • 二、频率与概率
      • 三、古典概型
      • 四、几何概型
      • 五、概率的公理化定义
      • 六、概率的性质
    • §1.3 条件概率与事件独立性
      • 一、引例
      • 二、条件概率及其性质
      • 三、乘法公式
      • 四、事件的独立性
    • §1.4 全概率公式与贝叶斯公式
      • 一、引例
      • 二、全概率公式
      • 三、贝叶斯公式
      • 四、先验概率与后验概率
    • §1.5 伯努利概型
      • 一、伯努利概型
      • 二、伯努利概型的计算公式
  • 第二章 随机变量及其分布
    • §2.1 随机变量及其分布
      • 一、引例
      • 二、一维随机变量及其概率分布丽数
      • 三、二维随机变量及其联合分布函数
    • §2.2 离散型随机变量及其分布
      • 一、引例
      • 二、一维离散型随机变量及其分布律
      • 三、常见的一维离散型随机变量
      • 四、二维离散型随机变量及其联合分布律
    • §2.3 连续型随机变量及其分布
      • 一、引例
      • 二、一维连续型随机变量及其概率密度
      • 三、二维连续型随机变量及其联合概率密度
      • 四、常见的连续型随机变量
    • §2.4 多维随机变量的边缘分布
      • 一、边缘分布雨數
      • 二、离散型随机变量的边缘分布律
      • 三、连续型随机变量的边缘概率密度
    • §2.5 多维随机变量的条件分布
      • 一、离散型随机变量的条件分布
      • 二、连续型随机变量的条件分布
      • 三、随机变量的独立性
    • §2.6 随机变量函数的分布
      • 一、引例
      • 二、离散型随机变量函数的分布
      • 三、一维连续型随机变量函数的分布
      • 四、多维连续型随机变量函数的分布
  • 第三章 随机变量的数字特征
    • §3.1 数学期望
      • 一、引例
      • 二、离散型随机变量的数学期望
      • 三、连续型随机变量的数学期望
      • 四、随机变量函数的数学期望
      • 五、数学期望的性质
      • 六、常见随机变量的数学期望
      • *七、条件数学期望
    • §3.2 方差
      • 一、引例
      • 二、方差的定义
      • 三、方差的计算
      • 四、方差的性质
      • 五、常见随机变量的方差
    • §3.3 协方差与相关系数
      • 一、引例
      • 二、协方差与相关系数
      • 三、协方差和相关系数的性质
      • 四、随机变量的协方差矩阵
  • 第四章 极限定理
    • §4.1 随机变量序列的收敛
      • 一、依概率收敛
      • *二、依概率1收敛
      • *三、依分布收敛
      • *四、Lr收敛
    • §4.2 大数定律
      • 一、引例
      • 二、切比雪夫不等式
      • 三、大数定律
    • §4.3 中心极限定理
      • 一、引例
      • 二、林德伯格-勒维中心极限定理
      • 三、棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理
  • 第五章 样本与抽样分布
    • §5.1 总体与分布
      • 一、引例
      • 二、总休与个休
      • 三、样本
    • §5.2 统计量与三大抽样分布
      • 一、引例
      • 二、统计量
      • 三、常用统计量
      • 四、三大抽样分布
      • 五、顺序统计量的分布
    • §5.3 正态总体的抽样分布
      • 一、引例
      • 二、单正态总体的抽样分布
      • 三、双正态总体的抽样分布
    • §5.4 数据的整理
      • 一、引例
      • 二、频数、频率、累积频率分布表及其图示
      • *三、经验分布函数
  • 第六章 参数估计与假设检验
    • §6.1 参数的点估计
      • 一、引例
      • 二、参数估计问题
      • 三、矩估计法
      • 四、最大似然估计法
      • 五、估计量优劣的评价标准
    • §6.2 参数的区间估计
      • 一、引例
      • 二、参数区间估计的定义
      • 三、枢轴变量法
      • 四、正态总体参数的区间估计
    • §6.3 假设检验
      • 一、引例
      • 二、假设检验的基本原理和步骤
      • 三、双侧检验和单侧检验
      • 四、假设检验的两类错误
      • 五、假设检验的p值
    • §6.4 正态总体参数的假设检验
      • 一、引例
      • 二、单个正态总体均值μ的检验
      • 三、单个正态总体方差σ2的检验
      • 四、两个正态总体参数的假设检验
      • 五、正态总体参数假设检验表
  • 第七章 回归分析与方差分析
    • §7.1 一元线性回归分析
      • 一、引例
      • 二、相关关系的概念与相关系数
      • 三、一元线性回归模型
      • 四、回归参数的最小二乘估计
      • 五、回归方程的显著性检验
    • §7.2 单因素方差分析
      • 一、引例
      • 二、问题与有关术语
      • 三、基本思想与原理
      • 四、单因素方差分析的基本假定
      • 五、分析的步骤
      • 六、方差分析中的多重比较
  • 第八章 §tata软件在统计分析中的应用
    • §8.1 Stata简介
      • 一、Stata概述
      • 二、Stata的页面介绍
      • 三、Stata的数据管理
      • 四、Stata命令的更新与下载
    • §8.2 Stata的应用
      • 一、区间估计
      • 二、假设检验
      • 三、回归分析
      • 四、方差分析
    • §8.3 Stata案例演示
      • 一、案例背景介绍
      • 二、回归模型建立及变量的描述性统计
      • 三、回归分析
      • 四、研究结论
  • 部分习题参考答案与提示
  • 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 x2分布表
    • 附表6 F分布表
  • 参考文献

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