新工科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)四 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)及Python實(shí)現(xiàn)
定 價(jià)：39.8 元
叢書(shū)名：“十三五”國(guó)家重點(diǎn)出版物出版規(guī)劃項(xiàng)目 名校名家基礎(chǔ)學(xué)科系列
- 作者：王振友 陳學(xué)松 肖存濤
- 出版時(shí)間：2021/9/1
- ISBN：9787111678557
- 出 版 社：機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類：O21
- 頁(yè)碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開(kāi)本：16開(kāi)
本書(shū)是為適應(yīng)新工科背景下教學(xué)模式改革以及滿足現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)對(duì)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的需求而編寫的.主要內(nèi)容包括：隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)及回歸分析.本書(shū)取材廣泛，實(shí)例豐富，每章配套的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)均采用流行的Python語(yǔ)言編寫，突出了對(duì)學(xué)生應(yīng)用數(shù)學(xué)能力的培養(yǎng).每章的知識(shí)縱橫欄目有助于拓展學(xué)生的視野，幫助學(xué)生深入理解相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的來(lái)龍去脈和發(fā)展歷史，進(jìn)而增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣.本書(shū)各章均配有習(xí)題，書(shū)末附有答案.
本書(shū)簡(jiǎn)明易懂，注重理論聯(lián)系實(shí)際，可作為高等院校理工科本科各專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的教材，也可作為科技人員和自學(xué)者的參考書(shū)籍.
前言
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是研究和揭示隨機(jī)現(xiàn)象統(tǒng)計(jì)規(guī)律的數(shù)學(xué)學(xué)科，是高等院校理工科本科各專業(yè)的一門重要的基礎(chǔ)理論課.隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)在自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、工程技術(shù)、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，其重要性不言而喻.培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)方法分析和解決實(shí)際問(wèn)題的能力，進(jìn)而提高學(xué)生的邏輯思維能力、工程實(shí)踐能力以及獨(dú)立思考能力是本課程教學(xué)的根本任務(wù).
傳統(tǒng)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教材比較側(cè)重于理論知識(shí)的邏輯性和嚴(yán)密性，而在新工科教學(xué)改革背景下，教材需要滿足新工科的教學(xué)范式，體現(xiàn)出新工科的工程特色，從培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐能力出發(fā)，旨在培養(yǎng)創(chuàng)新型卓越工程人才.本書(shū)就是基于這一背景進(jìn)行編寫，對(duì)傳統(tǒng)教材的結(jié)構(gòu)體系和內(nèi)容進(jìn)行了適當(dāng)?shù)闹匦陆M合和拓展.我們力求更深入、更廣泛地融入新工科教學(xué)理念，更豐富、更恰當(dāng)?shù)伢w現(xiàn)出新工科教學(xué)要求的多元化、工程化、交叉性、融合性，引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決工程問(wèn)題.本書(shū)中的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)全部采用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，既可以幫助學(xué)生更好地和國(guó)際接軌，又可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)案例加深學(xué)生對(duì)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的理解、把握和應(yīng)用.
全書(shū)共9章，包括基本概念、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、數(shù)字特征、極限定理、樣本與統(tǒng)計(jì)量、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析.與現(xiàn)行同類教材相比，本書(shū)結(jié)構(gòu)合理，著重介紹概率統(tǒng)計(jì)的基本思想、基本方法和基本結(jié)論，概念引入自然，例題選擇恰當(dāng)有層次，配備的習(xí)題有針對(duì)性且難易程度適中，特別是Python實(shí)驗(yàn)可以幫助學(xué)生更好地將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用到實(shí)踐當(dāng)中.
全書(shū)講授大約需要72學(xué)時(shí)，教師可根據(jù)實(shí)際教學(xué)需要進(jìn)行調(diào)整.本書(shū)由王振友擬寫大綱并負(fù)責(zé)統(tǒng)稿，具體編寫分工如下：王振友負(fù)責(zé)編寫第1~3章，陳學(xué)松負(fù)責(zé)編寫第4~6章，肖存濤負(fù)責(zé)編寫第7~9章并編寫全部實(shí)驗(yàn)代碼.在編寫過(guò)程中，編者參考了一些文獻(xiàn)，在此謹(jǐn)向這些文獻(xiàn)的作者表示衷心的感謝.
限于編者的水平和精力，本書(shū)難免存在不足之處，歡迎讀者批評(píng)指正.
編者
目錄
前言
第1章基本概念
11隨機(jī)事件
111隨機(jī)現(xiàn)象與頻率穩(wěn)定性
112隨機(jī)試驗(yàn)與樣本空間
113隨機(jī)事件的概念、關(guān)系與運(yùn)算
12概率的公理化定義與古典概型
121概率的公理化定義
122古典概型（等可能概型）
13條件概率
131條件概率的概念
132乘法公式
133全概率公式和貝葉斯公式
14事件的獨(dú)立性
141兩個(gè)事件的獨(dú)立性
142多個(gè)事件的獨(dú)立性
143伯努利概型
Python實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)1拋硬幣試驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)2抽簽試驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)3生日試驗(yàn)
知識(shí)縱橫概率是什么
習(xí)題一
第2章隨機(jī)變量及其分布
21隨機(jī)變量及離散型隨機(jī)變量
211隨機(jī)變量
212離散型隨機(jī)變量及其分布律
213常用的離散型隨機(jī)變量
22隨機(jī)變量的分布函數(shù)與連續(xù)型隨機(jī)
變量
221分布函數(shù)的定義和性質(zhì)
222連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度的
定義和性質(zhì)
223常用的連續(xù)型隨機(jī)變量
23隨機(jī)變量的函數(shù)的分布
231離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
232連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
Python實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)1二項(xiàng)分布、泊松分布及泊松
定理
實(shí)驗(yàn)2正態(tài)分布
知識(shí)縱橫有趣的概率分布
習(xí)題二
第3章多維隨機(jī)變量及其分布
31二維隨機(jī)變量
311二維隨機(jī)變量及其聯(lián)合分布
函數(shù)
312二維離散型隨機(jī)變量
313二維連續(xù)型隨機(jī)變量
314常用的二維連續(xù)型隨機(jī)變量
32邊緣分布
321邊緣分布函數(shù)
322邊緣分布律
323邊緣概率密度
33相互獨(dú)立的隨機(jī)變量
34兩個(gè)隨機(jī)變量函數(shù)的分布
341Z=X Y的分布
342值M=max{X，Y}及小值
N=min{X，Y}的分布
35條件分布
351離散型隨機(jī)變量的條件分布律
352連續(xù)型隨機(jī)變量的條件分布
Python實(shí)驗(yàn)隨機(jī)變量函數(shù)的分布
知識(shí)縱橫獨(dú)立性與再生性
習(xí)題三
第4章數(shù)字特征
41數(shù)學(xué)期望
411離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
412連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
413隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
414數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
42方差
421方差的定義
422方差的性質(zhì)
43協(xié)方差及相關(guān)系數(shù)
431協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)的定義
432協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)
44矩
Python實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)1數(shù)學(xué)期望
實(shí)驗(yàn)2方差對(duì)隨機(jī)變量取值的影響
知識(shí)縱橫概率統(tǒng)計(jì)先驅(qū)
習(xí)題四
新工科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)四概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)及Python實(shí)現(xiàn)目錄〖BW（D（S2mm，-10mm，-10mm）〗〖JY〗〖XC1_5.tif〗〖BW）〗〖BW（S（S2mm，-10mm，-10mm）〗〖XC1_6.tif〗〖BW）〗第5章極限定理
51大數(shù)定律
511切比雪夫不等式
512大數(shù)定律
52中心極限定理
Python實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)1伯努利大數(shù)定律的直觀演示
實(shí)驗(yàn)2中心極限定理的直觀演示：
獨(dú)立同分布中心極限定理
知識(shí)縱橫大數(shù)定律與中心極限定理
習(xí)題五
第6章樣本與統(tǒng)計(jì)量
61總體、樣本與統(tǒng)計(jì)量
611總體與樣本
612統(tǒng)計(jì)量
62抽樣分布
621三個(gè)重要分布
622正態(tài)總體的樣本均值與樣本方差的
分布
Python實(shí)驗(yàn)抽樣分布的性質(zhì)
知識(shí)縱橫數(shù)理統(tǒng)計(jì)發(fā)展簡(jiǎn)史
習(xí)題六
第7章參數(shù)估計(jì)
71參數(shù)估計(jì)的概念
72點(diǎn)估計(jì)
721矩估計(jì)法
722極大似然估計(jì)法
73估計(jì)量的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)
731無(wú)偏性
732有效性
733一致性（相合性）
74區(qū)間估計(jì)
741置信區(qū)間的概念
742單個(gè)正態(tài)總體期望與方差的區(qū)間
估計(jì)
743兩個(gè)正態(tài)總體的情形
Python實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)1極大似然估計(jì)
實(shí)驗(yàn)2區(qū)間估計(jì)的頻率解釋
知識(shí)縱橫單側(cè)置信區(qū)間
習(xí)題七
第8章假設(shè)檢驗(yàn)
81假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想
811問(wèn)題的提出
812假設(shè)檢驗(yàn)的一般過(guò)程
813假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟
814兩類錯(cuò)誤
82正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)
821單個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
822兩個(gè)正態(tài)總體均值差的假設(shè)
檢驗(yàn)
83正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)
831單個(gè)正態(tài)總體方差的檢驗(yàn)
（2檢驗(yàn)）
832兩個(gè)單個(gè)正態(tài)總體方差比的檢驗(yàn)
（F檢驗(yàn)）
Python實(shí)驗(yàn)t分布假設(shè)檢驗(yàn)
知識(shí)縱橫受保護(hù)的原假設(shè)
習(xí)題八
第9章回歸分析
91回歸分析的概述
92參數(shù)估計(jì)
921一元線性回歸的參數(shù)估計(jì)
922多元線性回歸的參數(shù)估計(jì)
93假設(shè)檢驗(yàn)
94預(yù)測(cè)
Python實(shí)驗(yàn)線性回歸擬合及預(yù)測(cè)
知識(shí)縱橫回歸分析的由來(lái)
習(xí)題九
參考答案
附錄
附錄1Python安裝方法
附錄2泊松分布表
附錄3標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附錄42分布表
附錄5t分布表
附錄6F分布表
參考文獻(xiàn)
書(shū)單推薦
