概率论与数理统计习题解答，培养逻辑思维。
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概率论与数理统计:8章全面覆盖,理论实践并重。
内容简介
本书讲解了“概率论与数理统计”的相关知识，全书共八章，内容包括概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等知识。
章节目录
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- 第1章随机事件及其概率
- １.１随机事件
- １.２随机事件的概率
- １.３古典概率
- １.４几何概率与统计概率
- １.５条件概率
- １.６事件的独立性
- 习题1
- 第2章随机变量及其分布
- ２.１随机变量的概念
- ２.２离散型随机变量及其概率分布
- ２.３随机变量的分布函数
- ２.４连续型随机变量
- ２.５随机变量函数的分布
- 习题2
- 第3章多维随机变量
- ３.１二维随机变量及联合分布
- ３.２二维离散型随机变量
- ３.３二维连续型随机变量
- *３.４条件分布
- ３.５随机变量的独立性
- ３.６二维随机变量函数的分布
- 习题3
- 第4章随机变量的数字特征和极限定理
- ４.１数学期望
- ４.２方 差
- ４.３协方差和相关系数
- ４.４矩、协方差矩阵
- ４.５大数定理及中心极限定理
- 习题4
- 第5章数理统计的基本概念
- ５.１总体和样本
- ５.２直方图和经验分布函数
- ５.３χ2,t 和F 分布
- ５.４统计量及抽样分布
- 习题5
- 第6章参数估计
- ６.１点 估 计
- ６.２区间估计
- 习题6
- 第7章假设检验
- ７.１假设检验的基本概念
- ７.２单个正态总体参数的显著性检验
- ７.３两个正态总体参数的显著性检验
- ７.４非参数假设检验
- 习题7
- 第8章单因素试验的方差分析及一元正态线性回归
- ８.１单因素试验的方差分析
- ８.２一元正态线性回归
- 习题8
- 参考答案
- 一元正态线性回归的数学模型/1478.2.2 未知参数的估计/1488.2.3 估计量^a 和^b 的性质/1518.2.4 回归方程的显著性检验/1538.2.5 利用回归方程进行预测和控制/1568.2.6 一元非线性回归/159习题8/161参考答案/163附表1 泊松分布累计
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概率论与数理统计是2015年由人民邮电出版社出版,作者刘家春。
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本书既可以作为经典概率论图书的补充，也可以作为学习概率论的主要教材。
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1.内容经典，附二维码方式增加章导读以及扩展阅读内容，既体现数学严谨的思维逻辑，又反映数学之美。
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本书根据高等院校非数学类专业的概率论与数理统计课程的教学大纲和教学基本要求，参照上海财经大学概率论与数理统计课程与教材建设的经验和成果，参考全国硕士研究生入学统一考试大纲，充分吸收国内外概率论与数理统计相关教材的精华，结合编者多年教学实践和教学改革经验编写而成．本书共8章，内容包括事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量与抽样分布、参数估计
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全书共十章，前五章为概率论部分，第六章至第十章为数理统计部分。本书参照教育部教学指导委员会制定的非数学类概率论与数理统计课程教学基本要求，结合编者多年来的教学体会，对已有教材进行改进的基础上编写而成．本书特点是论述严谨、通俗易懂、注重应用，力求深入浅出，便于学生学习掌握概率论与数理统计的基本内容和方法，并了解和掌握一些现代统计方法及应用．
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本书系统地讲解概率论与数理统计的相关知识，全书共有9章，系统地论述了概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、Matlab在概率统计中的应用.为了让读者能够及时地检查自己的学习效果，把握自己的学习进度和系统的复习，每章后面都附有小结和丰富的习题，并在书后附有各章习题的参考答案.
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本书共10章，内容包括：随机事件与概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计学简介、参数估计、假设检验、方差分析与线性回归简介、R语言及其应用等。
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本书共9章．第1章至第5章是概率论部分，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理，第6章至第9章是数理统计部分，内容包括样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。
