概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)(經(jīng)濟(jì)管理類)
定 價(jià):49 元
- 作者:茆詩(shī)松 ,賀思輝 著
- 出版時(shí)間:2010/4/1
- ISBN:9787307076310
- 出 版 社:武漢大學(xué)出版社
- 中圖法分類:O21
- 頁(yè)碼:612
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
《概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)(經(jīng)濟(jì)管理類)》主要是為經(jīng)濟(jì)、管理專業(yè)大學(xué)生編寫的教材。全書七章,前三章講概率,是為學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)作準(zhǔn)備的。后四章是《概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)》重點(diǎn),介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念和常用統(tǒng)計(jì)方法。語(yǔ)言通俗易懂,注意統(tǒng)計(jì)思想敘述。統(tǒng)計(jì)方法便于操作,圖表可幫助理解和應(yīng)用。
《概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)(經(jīng)濟(jì)管理類)》是一本統(tǒng)計(jì)學(xué)的入門書,對(duì)于工科、醫(yī)科、教育心理學(xué)科和農(nóng)林科大學(xué)生,也可作為教科書或教學(xué)參考書來(lái)使用。
本書是為經(jīng)濟(jì)與管理專業(yè)本科生編寫的,也適合于工科、醫(yī)科、教育心理學(xué)科和農(nóng)林科等非數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生使用。全書共七章,內(nèi)容包括:事件與概率;隨機(jī)變量的分布及其特征數(shù);多維隨機(jī)變量;統(tǒng)計(jì)量與估計(jì)量;單樣本推斷;雙樣本推斷;方差分析。
這本教材《概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)》是為經(jīng)濟(jì)與管理專業(yè)本科生編寫的,也適合于工科、醫(yī)科、教育心理學(xué)科和農(nóng)林科等非數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生使用。他們學(xué)習(xí)的重點(diǎn)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上,即理解當(dāng)代統(tǒng)計(jì)思想,熟悉數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法。本書強(qiáng)調(diào)的是統(tǒng)計(jì)不是數(shù)學(xué),故書名中未寫“數(shù)理統(tǒng)計(jì)”而直接寫為“統(tǒng)計(jì)學(xué)”。概率論是為了學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)服務(wù)的,夠用就行了。故統(tǒng)計(jì)學(xué)內(nèi)容超過(guò)全書內(nèi)容的60%以上。全書共七章,概率三章,統(tǒng)計(jì)四章。希望教學(xué)上也能夠按此比例進(jìn)行。
概率部分我們強(qiáng)調(diào)概率分布,著重?cái)⑹龆喾N常用分布,強(qiáng)調(diào)已知分布如何求概率,已知概率如何求分位數(shù),以及計(jì)算分布的期望與方差等。我們嘗試在本書開始就引出隨機(jī)變量和離散概率分布等概念,目的是讓學(xué)生在初步學(xué)習(xí)概率時(shí)就建立全局觀念——分布。對(duì)獨(dú)立同分布場(chǎng)合的中心極限定理重點(diǎn)在理解和使用上,這些都符合經(jīng)濟(jì)和管理等專業(yè)的教學(xué)目的。
統(tǒng)計(jì)部分是本書重點(diǎn),花費(fèi)很多筆墨和心思讓學(xué)生能準(zhǔn)確、直觀地理解各種統(tǒng)計(jì)思想與統(tǒng)計(jì)方法。在統(tǒng)計(jì)部分開始就詳細(xì)敘述兩個(gè)重要統(tǒng)計(jì)量——樣本均值與樣本偏差平方和及其自由度,這兩個(gè)概念的統(tǒng)計(jì)思想豐富,使用很廣,在統(tǒng)計(jì)學(xué)中幾乎所有地方都能看到它們的影子。僅用這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量就可以寫一本書(見)。本書中我們將努力闡述各種統(tǒng)計(jì)思想。譬如,為什么“等價(jià)交換是在平均數(shù)中實(shí)現(xiàn)的”?自由度將隨著偏差平方和進(jìn)入各種抽樣分布。在假設(shè)檢驗(yàn)中人們?yōu)槭裁匆炎⒁饬Ψ旁诮⒕芙^域上呢?成對(duì)數(shù)據(jù)比較使用單樣本t檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)。多個(gè)均值比較為何要轉(zhuǎn)化為兩個(gè)均方的比較?區(qū)組是不是因子?要知道統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)部分都是“進(jìn)口貨”,國(guó)外知道這些知識(shí)的來(lái)龍去脈,我國(guó)大多數(shù)人是從數(shù)學(xué)切人,缺乏對(duì)其統(tǒng)計(jì)思想的全面了解,我們要努力挖掘各種統(tǒng)計(jì)思想,讓學(xué)生不僅知其然,還能知其所以然。
統(tǒng)計(jì)學(xué)基本內(nèi)容至今尚無(wú)一種最優(yōu)次序,本書在這方面作一些嘗試,如把統(tǒng)計(jì)量與點(diǎn)估計(jì)并為一章。把假設(shè)檢驗(yàn)與置信區(qū)間聯(lián)系起來(lái)講。用拒絕域作檢驗(yàn)與用p值作檢驗(yàn)同時(shí)敘述,哪個(gè)方便就用哪個(gè)。特別對(duì)離散總體用p值作檢驗(yàn)就很方便。
第一章 事件與概率
1.1 隨機(jī)事件與隨機(jī)變量
1.1.1 隨機(jī)現(xiàn)象及其樣本空間
1.1.2 隨機(jī)事件與隨機(jī)變量的定義
1.1.3 事件間的關(guān)系與運(yùn)算
習(xí)題1.1
1.2 概率的定義及其確定方法
1.2.1 概率的公理化定義
1.2.2 頻率方法
1.2.3 古典方法
1.2.4 概率分布
1.2.5 主觀方法
習(xí)題1.2
1.3 概率的性質(zhì)
1.3.1 對(duì)立事件的概率
1.3.2 概率的單調(diào)性
1.3.3 概率的加法公式
習(xí)題1.3
1.4 獨(dú)立性
1.4.1 事件間的獨(dú)立性
1.4.2 n重伯努利試驗(yàn)
習(xí)題1.4
1.5 條件概率
1.5.1 條件概率的定義
1.5.2 條件概率的性質(zhì)
1.5.3 全概率公式
1.5.4 貝葉斯公式
習(xí)題1.5
第二章 隨機(jī)變量的分布及其特征數(shù)
2.1 隨機(jī)變量及其概率分布
2.1.1 隨機(jī)變量的定義
2.1.2 離散分布
2.1.3 連續(xù)分布
習(xí)題2.1
2.2 分布函數(shù)
2.2.1 分布函數(shù)的定義與性質(zhì)
2.2.2 正態(tài)分布的計(jì)算
2.2.3 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
習(xí)題2.2
2.3 數(shù)學(xué)期望
2.3.1 離散分布的數(shù)學(xué)期望
2.3.2 連續(xù)分布的數(shù)學(xué)期望
2.3.3 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
習(xí)題2.3
2.4 方差與標(biāo)準(zhǔn)差
2.4.1 方差與標(biāo)準(zhǔn)差的定義
2.4.2 方差的性質(zhì)
2.4.3 切比雪夫不等式
2.4.4 伯努利大數(shù)定律
習(xí)題2.4
2.5 分布的其他特征數(shù)
2.5.1 矩
2.5.2 變異系數(shù)
2.5.3 偏度
2.5.4 峰度
2.5.5 中位數(shù)
2.5.6 分位數(shù)
2.5.7 眾數(shù)
習(xí)題2.5
3.1.1 多維隨機(jī)變量
3.1.2 聯(lián)合分布
3.1.3 隨機(jī)變量間的獨(dú)立性
3.1.4 多維離散隨機(jī)變量
3.1.5 多維連續(xù)隨機(jī)變量
習(xí)題3.1
3.2 多維隨機(jī)變量函數(shù)的分布與期望
3.2.1 最大值與最小值的分布
3.2.2 卷積公式
3.2.3 多維隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
3.2.4 Delta方法
習(xí)題3.2
3.3 多維隨機(jī)變量間的相依性
3.3.1 協(xié)方差
3.3.2 相關(guān)系數(shù)
3.3.3 條件分布
3.3.4 條件期望
習(xí)題3.3
3.4 中心極限定理
3.4.1 一個(gè)重要現(xiàn)象
3.4.2 獨(dú)立同分布下的中心極限定理
3.4.3 二項(xiàng)分布的正態(tài)近似
3.4.4 獨(dú)立不同分布下的中心極限定理
習(xí)題3.4
第四章 統(tǒng)計(jì)量與估計(jì)量
4.1 總體與樣本
4.1.1 總體與個(gè)體
4.1.2 樣本
4.1.3 從樣本去認(rèn)識(shí)總體的圖表方法
4.1.4 正態(tài)概率圖
習(xí)題4.1
4.2 統(tǒng)計(jì)量、估計(jì)量與抽樣分布
4.2.1 統(tǒng)計(jì)量與估計(jì)量
4.2.2 抽樣分布
4.2.3 點(diǎn)估計(jì)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
習(xí)題1.2
4.3 點(diǎn)估計(jì)方法
4.3.1 樣本的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)與樣本矩
4.3.2 矩法估計(jì)
4.3.3 極大似然估計(jì)
習(xí)題4.3
4.4 次序統(tǒng)計(jì)量
4.4.1 次序統(tǒng)計(jì)量概念
4.4.2 次序統(tǒng)計(jì)量的分布
4.4.3 樣本極差
4.4.4 樣本中位數(shù)與樣本p分位數(shù)
4.4.5 五數(shù)概括及其箱線圖
4.4.6 用隨機(jī)模擬法尋找統(tǒng)計(jì)量的近似分布
習(xí)題4.4
第五章 單樣本推斷
5.1 假設(shè)檢驗(yàn)的概念與步驟
5.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題
5.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)的步驟
5.1.3 標(biāo)準(zhǔn)差在假設(shè)檢驗(yàn)中的作用
習(xí)題5.1
5.2 正態(tài)均值的檢驗(yàn)
5.2.1 正態(tài)均值u的u檢驗(yàn)(a已知)
5.2.2 正態(tài)均值u的t檢驗(yàn)(a未知)
5.2.3 用p值作判斷
5.2.4 假設(shè)檢驗(yàn)的一些解釋
習(xí)題5.2
5.3 正態(tài)均值的區(qū)間估計(jì)
5.3.1 置信區(qū)間
5.3.2 樞軸量法
5.3.3 假設(shè)檢驗(yàn)與置信區(qū)間的聯(lián)系
5.3.4 正態(tài)均值u的置信區(qū)間
習(xí)題5.3
5.4 樣本量的確定
……
第六章 雙樣本推斷
第七章 方差分析
習(xí)題答案
參考文獻(xiàn)
附錄