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概率统计与数学模型


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概率统计与数学模型
  • 书号:9787030415059
    作者:李秋敏
  • 外文书名:
  • 装帧:平装
    开本:B5
  • 页数:204
    字数:257
    语种:
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2015-09-09
  • 所属分类:O21 概率论与数理统计 0701 数学
  • 定价: ¥29.00元
    售价: ¥22.91元
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本教材内容涵盖向量代数与空间解析几何、矩阵与行列式、n维向量空间、矩阵的特征值与特征向量及二次型。各章内容力求通俗、准确且直观简洁,以基础知识为主,模型实例分析应用求解为导引,培养学生的工程数学应用意识和能力。
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  • 前言

    第1章随机事件与概率 1

    1.1 随机现象与随机试验 1

    1.1.1随机现象 1

    1.1.2随机试验 1

    1.2 随机事件 2

    1.2.1 样本空间 2

    1.2.2随机事件 2

    1.2.3事件的关系及运算 3

    1.3 概率及其性质 6

    1.3.1 概率 6

    1.3. 2 频率 6

    1.3.3 古典概率 7

    1.3.4概率的公理化定义与性质 8

    1.4 条件概率与乘法公式 10

    1.4.1条件概率 10

    1.4.2 乘法公式 11

    1.5全概率公式与贝叶斯公式 13

    1.5.1 全概率公式 13

    1.5.2贝叶斯公式 15

    1. 6事件的独立性 16

    1.7随机事件应用实例 18

    习题1 20

    第2章随机变量及其分布 23

    2. 1随机变量及其分布函数 23

    2.1.1随机变量 23

    2.1.2分布函数 24

    2.2离散型随机变量 26

    2.2.1离散型随机变量及其分布律 26

    2.2.2常见的离散型分布 29

    2.2.3离散型随机变量的应用实例 32

    2. 3连续型随机变量 33

    2. 3. 1连续型随机变量及其概率密度 33

    2.3.2常见的连续型分布 37

    2.3.3连续型随机变量的应用实例 43

    2.4随机变量函数的分布 44

    2.4.1离散型随机变量函数的分布 44

    2.4.2连续型随机变量函数的分布 45

    习题2 47

    第3章多维随机变量及其分布 50

    3. 1多维随机变量及其分布函数 50

    3.1.1 多维随机变量 50

    3. 1. 2联合分布函数 50

    3. 2 二维离散型随机变量 53

    3.2.1 联合分布律与边缘分布律 53

    3.2.2 二维离散型随机变量的应用实例 55

    3. 3 二维连续型随机变量 56

    3.3.1联合概率密度函数 56

    3.3.2 常见的二维连续型分布 58

    3.3.3 二维连续性随机变量的应用实例 60

    3.4 随机变量的独立性 61

    3. 4. 1独立性的定义 61

    3. 4. 2 独立性的性质 64

    3. 4. 3 独立性的应用实例 64

    3.5 二维随机变量的函数的分布 65

    3.5.1 二维离散型随机变量函数的分布 65

    3.5.2 二维连续型随机变量函数的分布 67

    3. 5. 3 二维随机变量函数的应用实例 71

    习题3 72

    第4章随机变量的数字特征 75

    4. 1数学期望 75

    4.1.1数学期望的概念 75

    4.1.2随机变量的函数的数学期望 77

    4.1.3数学期望的性质 79

    4.2方差 80

    4.2. 1 方差的概念 80

    4.2.2方差的性质 81

    4.2.3几种常见分布的数学期望与方差 82

    4.2.4 矩 85

    4. 3协方差与相关系数 85

    4.4应用实例 88

    习题4 90

    第5章大数定律及中心极限定理 93

    5.1切比雪夫不等式 93

    5. 2大数定律 94

    5.3 中心极限定理 97

    习题5 101

    第6章数理统计 102

    6.1数理统计基本概念 102

    6.1.1总体和样本 102

    6.1.2 统计量 104

    6.2几种常见的统计量分布 106

    6.2.1常见抽样分布 106

    6.2.2 抽样分布定理 110

    6.2.3抽样分布的应用实例 111

    习题6 112

    第7章参数估计 114

    7. 1 参数的点估计 114

    7.1.1矩估计 114

    7.1.2极大似然估计 116

    7.2估计量的优良准则 119

    7.2.1 无偏性 119

    7.2.2有效性 121

    7.2.3相合性 121

    7.3参数的区间估计 122

    7.2.2 基本概念 122

    7.3.2单侧置信区间 126

    7.4参数估计应用实例 128

    习题7 130

    第8章假设检验 133

    8.1假设检验的基本概念 133

    8.1.1引例 133

    8.1.2假设检验的基本概念 133

    8.1.3假设检验的基本步骤 135

    8.2参数的假设检验 135

    8.2.1 均值的检验 135

    8.2.2 方差的检验 140

    8.3分布的假设检验 143

    8.3.1 X2检验法 144

    8.3.2总体分布为连续型的分布拟合检验 145

    习题8 148

    第9章回归分析 150

    9.1回归分析的基本概念 151

    9.1.1 一元线性回归模型 151

    9.1.2多元线性回归模型 151

    9.1.3散点图 152

    9.1.4参数估计:最小二乘法 153

    9.1.5 显著性检验 153

    9.2 —元线性回归分析实例 155

    9.3多元线性回归分析实例 157

    9.4非线性回归问题的线性化处理 159

    9.4.1几种常见的可线性化的曲线类型 159

    9.4.2非线性回归分析实例 161

    习题9 163

    部分习题参考答案 166

    参考文献 175

    附表 176]]>
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