| 本书内容包括随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、随机变量序列的极限、现代概率论基础简介、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析。 |
| 第一章 随机事件与概率 1.1 随机事件 1.2 等可能概型 1.3 频率与概率 1.4 概率的公理化定义与性质 1.5 条件概率与随机事件的独立性 1.6 全概率公式与贝叶斯公式 习题 第二章 离散型随机变量及其分布 2.1 随机变量 2.2 概率函数 2.3 常用离散型随机变量 2.4 二维随机变量及其分布 2.5 随机变量的独立性与条件分布 2.6 随机变量函数的分布 习题 第三章 连续型随机变量及其分布 3.1 分布函数 3.2 概率密度函数 3.3 常用连续型随机变量 3.4 二维随机变量及其分布 3.5 随机变量的独立性与条件分布 3.6 随机变量函数的分布 习题 第四章 随机变量的数字特征 4.1 数学期望 4.2 方差与标准差 4.3 协方差与相关系数 4.4 矩与协方差矩阵 4.5 分位数变异系数与众数 4.6 两个不等式 习题 第五章 随机变量序列的极限 5.1 大数定律 5.2 中心极限定理 习题 第六章 现代概率论基础简介 6.1 概率空间 6.2 随机变量的分布 6.3 随机变量的数字特征 6.4 复值随机变量 6.5 特征函数 6.6 多维正态分布 第七章 数理统计的基本概念 7.1 直方图与条形图 7.2 总体与样本 7.3 经验分布函数 7.4 统计量 7.5 三个常用分布 7.6 抽样分布 习题 第八章 参数估计 第九章 假设检验 第十章 回归分析与方差分析 附表 习题答案 参考书目 |
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