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概率论与数理统计基础教程 本书特色
本书是根据高等学校公共专业基础课“概率论与数理统计”的教学基本要求而编写的。力求使学生的有限的教学课时内掌握概率论与数理统计的基本原理和统计方法，并具备运用统计推断方法解决实际问题的能力。本书共分为10章内容包括随机事件与概率、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、极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、回归分析和方差分析。本书给出近200个例子，其中很多例子贴近社会、经济、生活和生产管理，具有时代气息。
概率论与数理统计基础教程 目录
第1章 随机事件与概率
1.1 样本空间与随机事件
1.1.1 样本空间
1.1.2 随机事件
1.1.3 随机事件的关系及运算
1.2 概率及其性质
1.2.1 概率
1.2.2 概率的性质
1.3 概率的确定方法
1.3.1 确定概率的频率方法
1.3.2 确定概率的古典公式
1.3.3 确定概率的几何方法
1.4 条件概率及其三大公式
1.4.1 条件概率的定义
1.4.2 条件概率的三大公式
1.5 随机事件的独立性
1.5.1 两个事件的独立性
1.5.2 一组事件的独立性
1.5.3 试验的独立性
第2章 随机变量及其分布
2.1 随机变量和分布函数
2.1.1 随机变量
2.1.2 分布函数
2.2 离散型随机变量
2.2.1 离散型随机变量定义
2.2.2 几类常见离散型随机变量
2.3 连续型随机变量
2.3.1 连续型随机变量及其概率密度函数
2.3.2 几类常见连续型随机变量
2.4 随机变量函数的分布
2.4.1 离散型随机变量函数的分布
2.4.2 连续型随机变量函数的分布
第3章 二维随机变量及其分布
3.1 二维随机变量及其联合分布
3.1.1 二维随机变量及其分布函数
3.1.2 二维离散型随机变量及其概率分布
3.1.3 二维连续型随机变量及其概率密度函数
3.2 随机变量的独立性
3.3 条件分布
3.3.1 离散型随机变量的条件分布
3.3.2 连续型随机变量的条件分布
3.4 两个随机变量函数的分布
3.4.1 二维离散型随机变量函数的分布
3.4.2 二维连续型随机变量函数的分布
第4章 随机变量的数字特征
4.1 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
4.2 随机变量函数的数学期望及其性质
4.2.1 随机变量函数的数学期望
4.2.2 数学期望的性质
4.3 方差
4.3.1 方差的定义
4.3.2 几个常用分布的方差
4.3.3 方差的性质
4.3.4 切比雪夫不等式
4.3.5 分布的其他特征数
4.4 协方差和相关系数
4.4.1 协方差
4.4.2 相关系数
4.4.3 随机向量的数学期望与协方差阵
第5章 极限定理
5.1 大数定律
5.2 中心极限定理
第6章 数理统计基础
6.1 总体与样本
6.1.1 总体
6.1.2 样本
6.2 经验分布函数
6.3 统计量
6.3.1 统计量的概念
6.3.2 常用统计量
6.4 抽样分布与抽样定理
6.4.1 三大抽样分布
6.4.2 正态总体的抽样定理
第7章 参数估计
7.1 点估计
7.1.1 矩估计
7.1.2 极大似然估计
7.2 点估计的评价标准
7.2.1 无偏性
7.2.2 有效性
7.2.3 一致性
7.3 区间估计
7.3.1 置信区间
7.3.2 正态总体未知参数的置信区间
7.3.3 总体均值的大样本置信区间
第8章 假设检验
8.1 假设检验的基本概念
8.2 正态总体均值的检验
8.2.1 单个正态总体均值的检验
8.2.2 两个正态总体均值比较的检验
8.2.3 成对数据的检验
8.2.4 假设检验和置信区间的关系
8.3 正态总体方差的检验
8.3.1 单个正态总体方差的检验
8.3.2 两个正态总体方差比的检验
8.4 大样本检验
8.5 卡方拟合检验
8.5.1 分布拟合检验
8.5.2 列联表的独立性检验
第9章 回归分析
9.1 一元线性回归模型
9.1.1 回归分析的基本概念
9.1.2 回归系数的*小二乘估计
9.1.3 回归方程的显著性检验
9.1.4 估计与预测
9.2 一元非线性回归模型
9.2.1 曲线回归常用的非线性目标函数及其线性化的方法
9.2.2 曲线回归方程的评价方法
第10章 方差分析
10.1 单因素试验的方差分析
10.2 双因素试验的方差分析
10.2.1 无交互作用的双因素试验的方差分析
10.2.2 有交互作用的双因素方差分析
附录a
a.1 计数原理
a.2 排列与组合
a.3 分割
参考文献
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