定 價:26 元
叢書名:普通高等學;A課程類應用型規(guī)劃教材·
- 作者:朱傳喜 ,楊洪禮 ,鮑承友 著
- 出版時間:2010/2/1
- ISBN:9787563522293
- 出 版 社:北京郵電大學出版社
- 中圖法分類:O21
- 頁碼:232
- 紙張:膠版紙
- 版次:2
- 開本:16K
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(第2版)》是應用型本科理工類基礎課程規(guī)劃教材之一,同時也是山東省精品課程建設教材之一。是針對普通高等學校本科應用型教學的基礎課程編寫的數(shù)學類統(tǒng)編教材,全書以易于學生接受的方式介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本內容,并著重介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計中主要內容的思想方法;作為《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(第2版)》的另外一個特色,在每章的內容中穿插介紹了與本章內容有關的一些背景知識或概率論與數(shù)理統(tǒng)計的應用實例,旨在加深學生對概率統(tǒng)計內容的了解,擴大學生的視野;每章的習題選擇也比較新穎,增加了一些與最新科技及日常生活有關的習題,有助于培養(yǎng)學生解決問題的能力;為提高學生應用計算機解決問題的能力,附錄中介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計中數(shù)學實驗的內容。書末附有習題答案及常用的一些統(tǒng)計分布表。
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(第2版)》主要用作高等學校理工科本科或文科社會學專業(yè)的在校學生或理工科、經(jīng)濟類夜大、函授學員的教材,同時也可供科技、工程技術人員參考,對報考研究生的人員也可以提供非常有益的幫助。
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(第2版)》是在《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(第1版)》(楊洪禮,鮑承友,張序萍主編)的基礎上改編而成的。本書第1版出版的內容得到了專家、同行和讀者的肯定。在第1版的使用過程中,部分專家、同行和讀者給我們提出了寶貴的建議和意見,我們依據(jù)教育部制定的最新教學大綱,結合提出的建議和意見對第1版的內容進行了一定的修改,同時也改正了第1版中的不足之處。修訂的主要理念還是注重基本概念的應用和用概率統(tǒng)計解決問題的思想方法,淡化理論證明和推導過程,同時注意加強概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念和容易混淆概念的闡述和分析,特別是在例題的選擇方面尤其注意,在概率論部分體現(xiàn)的比較充分。
第2版的修訂工作主要是由楊洪禮來完成。本次修訂的重點是數(shù)理統(tǒng)計部分,使得內容更加適合讀者的需要,同時增加了一些適合于社會學專業(yè)的內容,也適當?shù)卣疹櫫藢W生考研究生的需要。本書內容建議講授學時為52學時,第8章第3節(jié)以后的內容為部分專業(yè)選學內容。當然,本次修訂仍然會存在缺點和不足,真誠地希望專家同行和讀者繼續(xù)提出建議和意見,以便我們繼續(xù)完善教材,把它打造成一個適合大家需要的集中了大家智慧的精品教材。
第1章 概率與古典概型
1.1 隨機試驗與隨機事件
1.1.1 隨機試驗
1.1.2 樣本空間
1.1.3 隨機事件
1.1.4 事件的關系與運算
1.2 隨機事件的頻率與概率
1.2.1 頻率
1.2.2 概率的古典定義
1.2.3 概率的幾何定義
1.2.4 概率的公理化定義
1.3 條件概率
1.3.1 條件概率的定義
1.3.2 乘法公式
1.3.3 全概率公式
1.3.4 貝葉斯公式
1.4 事件的獨立性
1.4.1 兩個事件的獨立性
1.4.2 多個事件的獨立性
1.5 貝努利概型
習題1
第2章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量及其分布函數(shù)
2.1.1 隨機變量
2.1.2 隨機變量的分布函數(shù)
2.2 離散型隨機變量及其分布
2.2.1 離散型隨機變量的分布律
2.2.2 常見的離散型隨機變量
2.3 連續(xù)型隨機變量
2.3.1 連續(xù)型隨機變量及其概率密度函數(shù)
2.3.2 常見的連續(xù)型隨機變量
2.4 隨機變量的函數(shù)的分布
2.4.1 離散型隨機變量的函數(shù)的分布
2.4.2 連續(xù)型隨機變量的函數(shù)的分布
習題2
第3章 多維隨機變量及其分布
3.1 二維隨機變量及其分布
3.1.1 二維隨機變量及其分布函數(shù)
3.1.2 二維離散型隨機變量及其概率分布
3.1.3 二維連續(xù)型隨機變量及其概率分布
3.2 邊緣分布
3.2.1 離散型隨機變量的邊緣分布律
3.2.2 連續(xù)型隨機變量的邊緣分布律
3.3 條件分布
3.3.1 離散型隨機變量的條件分布律
3.3.2 二維連續(xù)型隨機變量的條件分布律
3.4 隨機變量的獨立性
3.4.1 兩個隨機變量的獨立性
3.4.2 n個隨機變量的獨立性
3.5 兩個隨機變量的函數(shù)的分布
3.5.1 離散型隨機變量的和的分布
3.5.2 連續(xù)型隨機變量的和的分布
習題3
第4章 隨機變量的數(shù)字特征
4.1 隨機變量的數(shù)學期望
4.1.1 離散型隨機變量的數(shù)學期望
4.1.2 連續(xù)型隨機變量的數(shù)學期望
4.1.3 隨機變量的函數(shù)的數(shù)學期望
4.1.4 數(shù)學期望的性質
4.1.5 數(shù)學期望的簡單應用舉例
4.2 方差
4.2.1 方差的定義
4.2.2 方差的性質
4.3 常見隨機變量的數(shù)字特征
4.3.1 Z項分布
4.3.2 泊松分布
4.3.3 均勻分布
4.3.4 指數(shù)分布
4.3.5 iE態(tài)分布
4.4 協(xié)方差與相關系數(shù)
4.5 矩、協(xié)方差矩陣
習題4
第5章 大數(shù)定律與中心極限定理
5.1 大數(shù)定律
5.1.1 切比雪夫不等式
5.1.2 大數(shù)定律
5.2 中心極限定理
5.2.1 獨立同分布的中心極限定理
5.2.2 李雅普諾夫中心極限定理
習題5
第6章 數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識
6.1 總體與樣本
6.2 統(tǒng)計量
6.3 常用的統(tǒng)計量的分布
6.3.1 分位數(shù)
6.3.2 γ2分布
6.3.3 F分布
6.3.4 t分布
6.4 抽樣方法與抽樣分布
6.4.1 抽樣方法
6.4.2 抽樣分布
習題6
第7章 參數(shù)估計
7.1 點估計問題
7.1.1 點估計問題概述
7.1.2 估計量的評選標準
7.2 極大似然估計
7.3 矩法估計
7.4 區(qū)間估計
7.5 正態(tài)總體均值與方差的區(qū)間估計
7.5.1 單正態(tài)總體參數(shù)的置信區(qū)間
7.5.2 雙正態(tài)總體參數(shù)的置信區(qū)間
習題7
第8章 假設檢驗
8.1 假設檢驗
8.1.1 基本概念
8.1.2 假設檢驗的步驟
8.1.3 單邊假設檢驗
8.2 正態(tài)總體均值的假設檢驗
8.2.1 單個正態(tài)總體N(μ,σ2)的均值μ的假設檢驗
8.2.2 兩個正態(tài)總體均值差的檢驗
8.2.3 基于成對數(shù)據(jù)的檢驗
8.3 正態(tài)總體方差的假設檢驗
8.3.1 單個正態(tài)總體方差的檢驗
8.3.2 兩個正態(tài)總體方差的檢驗
8.4 總體分布函數(shù)的檢驗
習題8
第9章 方差分析與回歸分析
9.1 單因素的方差分析
9.2 雙因素試驗的方差分析
9.3 一元線性回歸分析
9.3.1 回歸分析問題
9.3.2 一元線性回歸
9.3.3 可以化為線性回歸問題的一元非線性回歸問題
9.4 多元線性回歸分析
9.4.1 多元回歸方程的建立
9.4.2 多元回歸方程的顯著性檢驗
習題9
附錄1 Mathematica和概率論與數(shù)理統(tǒng)計
附錄2 常用統(tǒng)計分布表
習題答案
參考文獻
第1章 概率與古典概型
在自然界和社會中存在著各種各樣的現(xiàn)象,這些現(xiàn)象一般可以分為兩類。一類是在一定條件下必然要發(fā)生的現(xiàn)象,例如,向上拋一石子必然下落,在標準大氣壓下,水溫度達到100℃就要沸騰等,這類現(xiàn)象稱為確定性現(xiàn)象。另一類現(xiàn)象則與此不同,例如,在相同的條件下拋一枚硬幣,其結果可能是正面朝上,也可能是反面朝上,并且在每次拋擲之前都無法確定會出現(xiàn)哪種結果,擲一枚骰子,可能會出現(xiàn)的點數(shù)有1、2、3、4、5、6,但是我們無法確定會出現(xiàn)哪種情況。這類現(xiàn)象,在一定條件下可能出現(xiàn)這樣的結果,也可能出現(xiàn)那樣的結果,而在試驗或觀察之前卻不能預知確切的結果。人們在經(jīng)過長期的觀察和深入研究后,發(fā)現(xiàn)在大量的重復試驗或觀察下,結果卻呈現(xiàn)某種規(guī)律性。例如,多次重復拋擲硬幣發(fā)現(xiàn)正面朝上大約有一半,將一枚骰子反復拋擲后發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)各種點數(shù)的次數(shù)大約是相同的。這種大量重復試驗或觀察中所呈現(xiàn)出來的規(guī)律性,就是我們以后所說的統(tǒng)計規(guī)律性。我們將這種在個別試驗中結果呈現(xiàn)出不確定性,而在大量重復試驗中結果又具有統(tǒng)計規(guī)律性的現(xiàn)象稱為隨機現(xiàn)象。
對于隨機現(xiàn)象,人們很早就注意到它的存在了。從亞里士多德時代開始,哲學家們就已經(jīng)認識到隨機現(xiàn)象在生活中的作用。他們把隨機現(xiàn)象看成破壞生活規(guī)律,超越了人們理解能力范圍的東西,他們沒有認識到有必要去研究這些隨機現(xiàn)象,也沒有意識到不確定性也可以度量。許多數(shù)學家都曾研究過隨機現(xiàn)象,如帕斯卡、貝努利、高斯等。將不確定性數(shù)量化則是近代的事,但是在這一領域取得的成果已經(jīng)給人類生活的諸多領域帶來了一場深刻的革命。概率論與數(shù)理統(tǒng)計就是研究隨機現(xiàn)象及其統(tǒng)計規(guī)律性的一門數(shù)學學科。
概率論與數(shù)理統(tǒng)計有著廣泛的應用。例如,金融、信貸、醫(yī)療、保險等行業(yè)策略的制定;流水線上產(chǎn)品質量檢驗與質量控制;食品保質期,彈藥儲存分析,電器與電子產(chǎn)品的壽命分析等。概率問題與我們的生活如此密切相關,正如法國數(shù)學家拉普拉斯所說:“生活中最重要的問題,其中絕大多數(shù)在實質上只是概率問題!
1.1 隨機試驗與隨機事件
1.1.1 隨機試驗
為了研究隨機現(xiàn)象及其統(tǒng)計規(guī)律,必須對隨機現(xiàn)象進行觀察或試驗。以下把對隨機現(xiàn)象所進行的觀察或試驗稱為隨機試驗。