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概率論與數理統計 版權信息
- ISBN：9787562140283
- 條形碼：9787562140283 ; 978-7-5621-4028-3
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
概率論與數理統計 內容簡介
本書是根據教育部頒布的高等學校經濟管理類《概率論與數理統計》教學大綱而編寫的，面向21世紀高等學校經濟、管理類本科專業教材。
本書由概率論和數理統計兩部分組成，均是經濟分析和管理中常用的基礎知識和方法，適合各高等學校經濟管理專業的《概率論與數理統計》的教學使用。對于準備碩士研究生入學考試者，可以作為“概率論與數理統計”復習參考書，亦可供經濟管理工作者、統計工作者和工程技術人員參考使用。本書也可作為高等學校理工農醫類等專業的本科教材。
概率論與數理統計 目錄
第1章 隨機事件與概率
1.1 隨機事件及其運算
1.2 事件的概率
1.3 條件概率
1.4 事件的獨立箼和獨立試驗
習題一
第2章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量
2.2 離散型隨機變量及其分布
2.3 連續型隨機變量及其分布
2.4 隨機變量函數的分布
習題二
第3章 多維隨機向量及其分布
3.1 多維隨機向量
3.2 邊際分布
3.3 條件分布
3.4 隨機變量的獨立性
3.5 隨機向量函數的分布
習題三
第4章 數字特征
4.1 數學期望
4.2 方差
4.3 協方差及相關系數
4.4 矩、協方差矩陣
習題四
第5章 大數定律與中心極限定理
5.1 大數定律
5.2 中心極限定理
習題五
第6章 數理統計的基本知識
6.1 總體與樣本
6.2 統計量
6.3 常用統率分布
6.4 抽樣分布定理
習題六
第7章 參數估計
7.1 點估計概述
7.2 矩估計與極大似然估計
7.3 估計量的評價準則
7.4 區間估計
習題七
第8章 假設檢驗
8.1 假設檢驗概述
8.2 單個正態總體的參數假設檢驗
8.3 兩個正態總體的參數假設檢驗
8.4 非正態總體的參數假設檢驗問題
8.52 非參數假設檢驗
習題八
第9章 方差分析
9.1 方差分析概述
9.2 單因素方差分析
9.3 雙因素方差分析
習題九
第10章 回歸分析
10.1 一元線性回歸
10.2 可化為一元線性回歸的曲線回歸
習題十
習題參考答案
附錄1 泊松分布表
附錄2 標準正態分布表
附錄3 t分布表
附錄4 x2分布表
附錄5 F分布表
參考文獻
1.1 隨機事件及其運算
1.2 事件的概率
1.3 條件概率
1.4 事件的獨立箼和獨立試驗
習題一
第2章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量
2.2 離散型隨機變量及其分布
2.3 連續型隨機變量及其分布
2.4 隨機變量函數的分布
習題二
第3章 多維隨機向量及其分布
3.1 多維隨機向量
3.2 邊際分布
3.3 條件分布
3.4 隨機變量的獨立性
3.5 隨機向量函數的分布
習題三
第4章 數字特征
4.1 數學期望
4.2 方差
4.3 協方差及相關系數
4.4 矩、協方差矩陣
習題四
第5章 大數定律與中心極限定理
5.1 大數定律
5.2 中心極限定理
習題五
第6章 數理統計的基本知識
6.1 總體與樣本
6.2 統計量
6.3 常用統率分布
6.4 抽樣分布定理
習題六
第7章 參數估計
7.1 點估計概述
7.2 矩估計與極大似然估計
7.3 估計量的評價準則
7.4 區間估計
習題七
第8章 假設檢驗
8.1 假設檢驗概述
8.2 單個正態總體的參數假設檢驗
8.3 兩個正態總體的參數假設檢驗
8.4 非正態總體的參數假設檢驗問題
8.52 非參數假設檢驗
習題八
第9章 方差分析
9.1 方差分析概述
9.2 單因素方差分析
9.3 雙因素方差分析
習題九
第10章 回歸分析
10.1 一元線性回歸
10.2 可化為一元線性回歸的曲線回歸
習題十
習題參考答案
附錄1 泊松分布表
附錄2 標準正態分布表
附錄3 t分布表
附錄4 x2分布表
附錄5 F分布表
參考文獻
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概率論與數理統計 節選
第1章 隨機事件與概率
隨機現象是概率論與數理統計的研究對象。
在一定條件下，并不總是出現相同結果的現象稱為隨機現象。從此定義可見，隨機現象的結果至少要有兩個，至于哪一個出現，人們事先并不知道，這些都是隨機性的特征。
拋硬幣、擲骰子是兩個*簡單的隨機現象，也是概率論早期研究的隨機現象。拋一枚硬幣，可能出現正面，也可能出現反面，至于哪一面出現，事先并不知道；擲一顆骰子，可能出現1點到6點中某一個，至于哪一點出現，事先并不知道。隨機現象在人們的生活、生產實踐與科學研究中處處可見。例如：
（1）一天內光顧某超市的人數以及光顧該超市且購買商品的人數；
（2）一位顧客在超市排隊等候付款的時間；
（3）一家儲蓄所每天的存款余額；
（4）上證指數每天的漲跌幅度。
隨機現象有大量和個別之分。在相同的條件下可以（至少原則上可以）重復出現的隨機現象，稱作大量隨機現象。例如，拋一枚硬幣可以無限次重復；不同麥穗上的麥粒數可以大量觀察等。帶有偶然性但原則上不能在相同條件下重復出現的隨機現象，稱為個別隨機現象。例如，一場足球賽的輸贏，明年中國經濟是增長還是衰退，拿破侖（B.Napoleon）死于l821年5月5日等都是個別隨機現象。大量經濟現象都是不能重復的。本書主要研究大量隨機現象，但也十分注意研究個別現象，因為后者在國民經濟中占有重要地位。
人們經過長期的實踐和深入研究，發現這一類現象雖然就每次試驗或觀察的結果來說，都具有不確定性，但如果將某個試驗或觀察在相同條件下大量重復地進行，它的結果卻呈現出了某種規律性。我們將其稱為隨機現象的統計規律性。
例如，一名優秀的射手，一兩次射擊不足以反映其真正水平，而多次射擊才能反映其真正水平；在分析天平上重復稱量同一件物品，各次稱量的結果會出現波動，但是多次稱量結果的平均水平卻穩定在該物品的重量附近。
概率論的任務，就是要透過隨機現象的隨機性揭示其統計規律性。數理統計的任務就是通過分析帶隨機性的統計數據，來推斷所研究的事物或現象。
……
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