大學(xué)數(shù)學(xué)·概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)

第1章 概率論的基本概念
1.1 引言
1.2 樣本空間、隨機(jī)事件
1.2.1 樣本空間
1.2.2 隨機(jī)事件
1.2.3 事件間的關(guān)系與事件的運(yùn)算
1.3 頻率與概率
1.3.1 頻率的定義和性質(zhì)
1.3.2 概率的定義及性質(zhì)
1.4 等可能概型(古典概型)
1.5 條件概率
1.5.1 條件概率
1.5.2 乘法定理
1.5.3 全概率公式和貝葉斯公式
1.6 獨(dú)立性
1.6.1 事件獨(dú)立性的定義
1.6.2 事件獨(dú)立性的性質(zhì)
1.6.3 多個事件的獨(dú)立性首先研究三個事件的獨(dú)立性
習(xí)題1
第2章 隨機(jī)變量及其分布
2.1 隨機(jī)變量
2.2 離散型隨機(jī)變量及其分布律
2.2.1 離散型隨機(jī)變量及其分布律的概念
2.2.2 幾種常見的離散型隨機(jī)變量
2.2.3 泊松定理
2.3 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
2.3.1 分布函數(shù)的定義
2.3.2 分布函數(shù)的基本性質(zhì)
2.4 連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度
2.4.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的概念
2.4.2 幾種重要的連續(xù)型隨機(jī)變量
2.5 隨機(jī)變量的函數(shù)的分布
2.5.1 離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2.5.2 連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
習(xí)題2
第3章 多維隨機(jī)變量及其分布
3.1 二維隨機(jī)變量
3.1.1 二維隨機(jī)變量的分布函數(shù)
3.1.2 二維離散型隨機(jī)變量
3.1.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量
3.1.4 兩個常見的二維連續(xù)型隨機(jī)變量
3.1.5 n維隨機(jī)變量
3.2 邊緣分布
3.2.1 二維隨機(jī)變量的邊緣分布函數(shù)
3.2.2 二維離散型隨機(jī)變量的邊緣分布律
3.3 條件分布
3.3.1 離散型隨機(jī)變量的條件分布
3.3.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的條件分布
3.4 相互獨(dú)立的隨機(jī)變量
3.4.1 兩隨機(jī)變量的獨(dú)立性
3.4.2 n維隨機(jī)變量獨(dú)立的概念
3.5 兩個隨機(jī)變量的函數(shù)的分布
3.5.1 離散型隨機(jī)變量的情形
3.5.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的情形
習(xí)題3
第4章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
4.1 數(shù)學(xué)期望
4.1.1 隨機(jī)變量數(shù)學(xué)期望的概念
4.1.2 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
4.1.3 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
4.2 方差
4.2.1 方差的定義
4.2.2 方差的性質(zhì)
4.2.3 幾種重要分布的方差和切比雪夫不等式
4.3 協(xié)方差及相關(guān)系數(shù)
4.3.1 協(xié)方差及相關(guān)系數(shù)的定義與性質(zhì)
4.3.2 隨機(jī)變量的相互獨(dú)立與不相關(guān)的關(guān)系
4.4 矩、協(xié)方差矩陣
4.4.1 矩、協(xié)方差矩陣的定義
4.4.2 協(xié)方差矩陣的應(yīng)用——n維正態(tài)分布的概率密度表示
習(xí)題4
第5章 大數(shù)定律及中心極限定理
5.1 大數(shù)定律
5.2 中心極限定理
習(xí)題5
第6章 樣本及抽樣分布
6.1 隨機(jī)樣本和統(tǒng)計(jì)量
6.1.1 隨機(jī)樣本
6.1.2 統(tǒng)計(jì)量及其抽樣分布
6.2 正態(tài)總體相關(guān)的常用統(tǒng)計(jì)量
習(xí)題6
第7章 參數(shù)估計(jì)
7.1 點(diǎn)估計(jì)
7.1.1 點(diǎn)估計(jì)量的概念
7.1.2 矩估計(jì)法
7.1.3 最(極)大似然估計(jì)法
7.2 估計(jì)量的評價標(biāo)準(zhǔn)
7.2.1 無偏性
7.2.2 有效性
7.2.3 一致性(相合性)
7.3 區(qū)間估計(jì)
7.4 正態(tài)總體均值與方差的區(qū)間估計(jì)
7.4.1 單個總體N(μ，σ2)的情況
7.4.2 兩個總體N(μ1，σ2)，N(μ2，σ2)的情況
7.5 單側(cè)置信區(qū)間
習(xí)題70
第8章 假設(shè)檢驗(yàn)
8.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想與概念
8.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)問題
8.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟
8.1.3 參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的幾種常見形式
8.1.4 假設(shè)檢驗(yàn)中的假設(shè)選取問題
8.2 正態(tài)總體的參數(shù)檢驗(yàn)
8.2.1 單個正態(tài)總體均值μ的假設(shè)檢驗(yàn)
8.2.2 單個正態(tài)總體方差σ2的假設(shè)檢驗(yàn)
8.2.3 兩個正態(tài)總體均值差μ1—μ2的檢驗(yàn)
8.2.4 兩個總體方差比σ1／σ2的假設(shè)檢驗(yàn)
8.2.5 置信區(qū)間與假設(shè)檢驗(yàn)之間的關(guān)系
8.3 假設(shè)檢驗(yàn)的p值檢驗(yàn)法
習(xí)題8
第9章 方差分析與回歸分析
9.1 單因素方差分析
9.1.1 問題的提出
9.1.2 單因素方差分析的統(tǒng)計(jì)模型
9.1.3 平方和分解
9.1.4 自由度的概念及自由度分解
9.1.5 檢驗(yàn)方法
9.1.6 參數(shù)估計(jì)
9.2 一元線性回歸
9.2.1 變量間的兩類關(guān)系
9.2.2 一元線性回歸模型
9.2.3 回歸系數(shù)的最小二乘估計(jì)
9.2.4 線性假設(shè)的顯著性檢驗(yàn)
9.2.5 用回歸模型作預(yù)測
習(xí)題9
第10章 數(shù)學(xué)軟件與應(yīng)用實(shí)例
10.1 MATLAB的基本操作
10.1.1 MATLAB簡介
10.1.2 變量和數(shù)據(jù)操作
10.1.3 MATLAB矩陣
10.1.4 MATLAB運(yùn)算
10.1.5 MATLAB符號運(yùn)算
10.1.6 基本繪圖函數(shù)
10.2 概率統(tǒng)計(jì)問題的MATLAB求解
10.2.1 常見概率分布的函數(shù)
10.2.2 參數(shù)估計(jì)
10.2.3 假設(shè)檢驗(yàn)
10.3 概率模型與MATLAB求解
10.3.1 概率與頻率
10.3.2 中心極限定理的演示
10.3.3 報(bào)童的利潤概率模型及求解
習(xí)題10
參考文獻(xiàn)
附錄常用概率統(tǒng)計(jì)表
附表1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附表2 ￡分布表
附表3 X2分布表
附表4 F分布表
習(xí)題答案