《大學(xué)數(shù)學(xué):概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)(第二版)》注重體現(xiàn)工程實(shí)際應(yīng)用背景且注意為現(xiàn)代概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)新知識(shí)留有接口,同時(shí)精簡(jiǎn)、壓縮一些傳統(tǒng)內(nèi)容,淡化計(jì)算技巧的訓(xùn)練,加強(qiáng)理論基礎(chǔ)的培養(yǎng);重新組織、精選了例題及習(xí)題,使之更有利于培養(yǎng)工科學(xué)生利用概率統(tǒng)計(jì)方法解決和分析工程實(shí)際問(wèn)題。
第0章引言
0.1概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)發(fā)展簡(jiǎn)史
0.2概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究問(wèn)題的方法
第1章隨機(jī)事件與概率
1.1隨機(jī)事件
1.1.1必然現(xiàn)象與隨機(jī)現(xiàn)象
1.1.2隨機(jī)試驗(yàn)與事件、樣本空間
1.2事件的關(guān)系與運(yùn)算
1.3古典概率
1.3.1古典概率的定義與計(jì)算
1.3.2概率的性質(zhì)
1.4幾何概率
1.5統(tǒng)計(jì)概率
1.6概率的公理化定義
1.7拓展例題 第0章引言
0.1概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)發(fā)展簡(jiǎn)史
0.2概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究問(wèn)題的方法
第1章隨機(jī)事件與概率
1.1隨機(jī)事件
1.1.1必然現(xiàn)象與隨機(jī)現(xiàn)象
1.1.2隨機(jī)試驗(yàn)與事件、樣本空間
1.2事件的關(guān)系與運(yùn)算
1.3古典概率
1.3.1古典概率的定義與計(jì)算
1.3.2概率的性質(zhì)
1.4幾何概率
1.5統(tǒng)計(jì)概率
1.6概率的公理化定義
1.7拓展例題
習(xí)題1
第2章條件概率與獨(dú)立性
2.1條件概率、乘法定理
2.2全概率公式
2.3貝葉斯公式
2.4事件的獨(dú)立性
2.4.1兩個(gè)事件的獨(dú)立性
2.4.2多個(gè)事件的獨(dú)立性
2.5重復(fù)獨(dú)立試驗(yàn)、二項(xiàng)概率公式
2.6拓展例題
習(xí)題2
第3章隨機(jī)變量及其分布
3.1隨機(jī)變量的概念
3.2離散型隨機(jī)變量
3.2.1概率分布列
3.2.20—1分布(伯努利分布、兩點(diǎn)分布)
3.2.3二項(xiàng)分布
3.2.4泊松分布
3.2.5幾何分布
3.2.6超幾何分布
3.3隨機(jī)變量的分布函數(shù)
3.4連續(xù)型隨機(jī)變量
3.4.1連續(xù)型隨機(jī)變量、概率密度
3.4.2均勻分布
3.4.3指數(shù)分布
3.5正態(tài)分布
3.6隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3.7拓展例題
3.7.1公式法
3.7.2既非離散又非連續(xù)的隨機(jī)變量
3.7.3服從給定分布函數(shù)的隨機(jī)數(shù)的生成
習(xí)題3
第4章多維隨機(jī)變量及其分布
4.1多維隨機(jī)變量及其分布函數(shù)、邊緣分布函數(shù)
4.2二維離散型隨機(jī)變量
4.3二維連續(xù)型隨機(jī)變量
4.3.1概率密度及邊緣概率密度
4.3.2二維均勻分布
4.3.3二維正態(tài)分布
4.4隨機(jī)變量的獨(dú)立性
4.5二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布
4.5.1和的分布
4.5.2瑞利分布
4.5.3max(X,Y)及min(X,Y)的分布
4.6條件分布
4.7拓展例題
4.7.1兩個(gè)隨機(jī)變量商的分布
4.7.2二維隨機(jī)變量變換的分布定理
習(xí)題4
第5章隨機(jī)變量的數(shù)字特征與極限定理
5.1數(shù)學(xué)期望
5.1.1離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
5.1.2連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
5.1.3隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
5.1.4數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
5.2方差
5.2.1方差的概念
5.2.2方差的性質(zhì)
5.3協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)、矩
5.4大數(shù)定律
5.4.1切比雪夫不等式
5.4.2大數(shù)定律
5.5中心極限定理
5.6拓展例題
習(xí)題5
第6章數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
6.1總體與樣本
6.1.1數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本問(wèn)題
6.1.2總體
6.1.3樣本
6.2直方圖與經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)
6.3x2分布,t分布和F分布
6.3.1x2分布
6.3.2t分布
6.3.3F分布
6.4統(tǒng)計(jì)量及抽樣分布
6.5拓展例題
習(xí)題6
第7章參數(shù)估計(jì)
7.1點(diǎn)估計(jì)
7.1.1矩估計(jì)法
7.1.2最大似然估計(jì)法
7.1.3鑒定估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)
7.2區(qū)間估計(jì)
7.2.1單個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
7.2.2兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
'7.2.3大樣本區(qū)間估計(jì)
習(xí)題7
第8章假設(shè)檢驗(yàn)
8.1假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
8.1.1問(wèn)題的提出
8.1.2假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想
8.1.3假設(shè)檢驗(yàn)中的兩類錯(cuò)誤
8.2單個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
8.2.1u檢驗(yàn)
8.2.2t檢驗(yàn)
8.2.3x2檢驗(yàn)
8.3兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
8.3.1t檢驗(yàn)(續(xù))
8.3.2F檢驗(yàn)
8.4非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
習(xí)題8
第9章單因素試驗(yàn)的方差分析及一元正態(tài)線性回歸
9.1單因素試驗(yàn)的方差分析
9.2一元正態(tài)線性回歸
9.2.1一元正態(tài)線性回歸的數(shù)學(xué)模型
9.2.2未知參數(shù)的估計(jì)
9.2.3;a和;b的數(shù)學(xué)期望與方差以及σ2的無(wú)偏估計(jì)
9.2.4回歸方程的顯著性檢驗(yàn)
9.2.5利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制
9.2.6一元非線性回歸
習(xí)題9
補(bǔ)充習(xí)題
習(xí)題參考答案
補(bǔ)充習(xí)題參考答案
附錄1MATLAB在概率統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用
附錄2其他常用分布簡(jiǎn)介
附錄3漢英詞匯索引
附表
附表1泊松分布累計(jì)概率值表
附表2標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)值表
附表3x2分布表
附表4t分布表
附表SF分布表
附表6相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)表
參考文獻(xiàn)