本书共分9章，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、大数定律及中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、数学实验与应用。
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内容简介
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．
章节目录
- 第一章 随机事件及其概率
- １.１ 基本概念
- １.１.１ 随机试验与事件
- １.１.２ 事件的关系与运算
- １.２ 事件的概率
- １.２.１ 频率及概率的统计定义
- １.２.２ 概率的定义和性质
- １.３ 古典概率模型
- １.３.１ 古典概型
- １.３.２ 几何概型
- １.４ 条件概率
- １.４.１ 条件概率定义
- １.４.２ 乘法公式
- １.４.３ 全概率公式
- １.５ 事件的独立性
- 习题一
- 第二章 一维随机变量及其分布
- ２.１ 随机变量的定义
- ２.２ 随机变量的分布函数
- ２.３ 离散型随机变量
- ２.３.１ 离散型随机变量的分布律
- ２.３.２ 常见的离散型随机变量
- ２.４ 连续型随机变量
- ２.４.１ 密度函数
- ２.４.２ 常见的连续型随机变量
- ２.５ 一维随机变量函数的分布
- ２.５.１ 离散型随机变量函数的分布
- ２.５.２ 连续型随机变量函数的分布
- 习题二
- 第三章 多维随机变量及其分布
- ３.１ 二维随机变量的联合分布
- ３.２ 二维离散型随机变量
- ３.３ 二维连续型随机变量
- ３.４ 常见多维随机变量
- ３.４.１ 多项分布
- ３.４.２ 多维均匀分布
- ３.５ 边缘分布
- ３.５.１ 边缘分布函数
- ３.５.２ 离散型随机变量的边缘分布
- ３.５.３ 连续型随机变量的边缘分布
- ∗３.６ 条件分布
- ３.６.１ 离散型随机变量的条件分布
- ３.６.２ 连续型随机变量的条件分布
- ３.７ 随机变量的独立性
- ∗３.８ 随机变量函数的分布
- ３.８.１ 离散型随机变量函数的分布
- ３.８.２ 连续型随机变量函数的分布
- 习题三
- 第四章 随机变量的数字特征
- ４.１ 随机变量的数学期望
- ４.１.１ 离散型随机变量的数学期望
- ４.１.２ 连续型随机变量的数学期望
- ４.１.３ 数学期望的性质
- ４.２ 随机变量的方差
- ∗４.３ 协方差和相关系数
- 习题四
- 第五章 极限定理
- ∗５.１ 大数定律
- ５.１.１ 切比雪夫不等式
- ５.１.２ 大数定律
- ５.２ 中心极限定理
- 习题五
- 第六章 抽样分布理论
- ６.１ 样本与统计量
- ６.１.１ 总体与样本
- ６.１.２ 统计量
- ∗６.１.３ 经验分布函数
- ∗６.１.４ 数据的简单处理与显示
- ６.２ 抽样分布
- ６.２.１ χ２ 分布
- ６.２.２ ｔ 分布
- ６.２.３ Ｆ 分布
- ６.３ 样本均值和样本方差的分布
- ６.３.１ 大样本情况下样本均值的分布
- ６.３.２ 正态总体的样本均值和样本方差的分布
- 习题六
- 第七章 参数估计
- ７.１ 参数的点估计
- ７.１.１ 样本数字特征法
- ７.１.２ 矩估计法
- ７.１.３ 最大似然法
- ７.２ 估计量的优良性准则
- ７.２.１ 无偏性
- ７.２.２ 有效性
- ∗７.２.３ 均方误差准则
- ７.３ 区间估计
- ７.３.１ 单个正态总体的区间估计
- ∗７.３.２ 两个正态总体的区间估计
- 习题七
- 第八章 假设检验
- ８.１ 假设检验的基本概念
- ８.２ 正态总体参数的假设检验
- ８.２.１ 单个正态总体的假设检验
- ∗８.２.２ 两个正态总体的假设检验
- 习题八
- 第九章 方差分析
- ９.１ 单因素方差分析
- ９.１.１ 数学模型
- ９.１.２ 单因素方差分析表
- ９.１.３ 应用举例
- ∗９.１.４ 均值的多重比较
- ９.１.５ 单因素方差齐次性检验
- ∗９.２ 双因素方差分析
- ９.２.１ 不考虑交互作用
- ９.２.２ 考虑交互作用
- ９.２.３ 双因素方差齐性检验
- 习题九
- 第十章 回归模型
- ∗１０.１ 相关分析
- １０.１.１ 散点图
- １０.１.２ 样本相关系数
- １０.１.３ 相关系数的统计推断
- １０.２ 一元线性回归分析
- １０.２.１ 一元线性回归模型
- １０.２.２ 参数估计及其性质
- １０.２.３ 回归系数的统计推断
- １０.２.４ 预测和控制
- ∗１０.３ 多元线性回归分析
- １０.３.１ 多元线性回归模型
- １０.３.２ 最小二乘估计
- １０.３.３ 多元线性回归模型的有效性检验
- １０.３.４ 多元线性回归的预测区间
- 习题十
- 第十一章 Ｒ 软件简介
- １１.１ Ｒ 软件的概述
- １１.２ Ｒ 软件的基本操作
- １１.２.１ 向量的赋值与运算
- １１.２.２ 产生有规律的序列
- １１.２.３ 矩阵、数组的生成和运算
- １１.２.４ 图形的绘制
- １１.３ 常用统计分析
- １１.３.１ 分布函数或分布律
- １１.３.２ 样本的数字特征以及相关性检验
- １１.３.３ 参数估计
- １１.３.４ 假设检验
- １１.３.５ 回归分析
- １１.３.６ 方差分析
- 参考答案
- 附录
- 表1 泊松分布表
- 表２ 标准正态分布函数Φ(ｘ)数值表
- 表３ ｔ 分布上侧分位数表
- 表４ χ２ 分布上侧分位数表
- 表5 F分布上侧分位数表
- 参考文献
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概率论与数理统计是2018年由人民邮电出版社出版,作者夏强 刘金山。
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本书以培养应用技术型人才为目标，以数学教指委2014年数学课程教学要求为标准，借助大量实例系统讲解概率统计的基本概率、基本理论和基本计算方法，以增强学习的直观性和应用性，从而提高学生的学习兴趣和实际动手能力。本书前四章是概率论基本内容，在中学概率感性认识基础上进行系统、深入讲解，同时为数理统计准备必要的理论基础，后四章是在概率论基础上侧重分析如何用统计方法分析、解决带有随机性的实际问题。两部分内容
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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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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。
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《概率论与数理统计》是作者廖飞按照新形势下教材改革的精神，并结合概率论与数理统计课程教学的基本要求，根据多年从事概率论与数理统计的教学实践经验和教学改革成果编写而成的。本书内容包括随机事件和概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计初步。章后习题很多来自历年全国研究生入学试题，书末附有习题参考答案。《概率论与数理统计》可作为普通高等院校理工、经济管理类各专业的教材
