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概率論與數理統計-第2版 版權信息
- ISBN：9787560843131
- 條形碼：9787560843131 ; 978-7-5608-4313-1
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
概率論與數理統計-第2版 本書特色
《概率論與數理統計(第2版)》：面向21世紀高職高專規劃教材
概率論與數理統計-第2版 目錄
前言第1章 隨機事件與概率1.1 隨機事件與樣本空間1.2 事件的關系及運算1.3 隨機事件的概率1.4 概率的加法公式1.5 概率的乘法公式1.6 事件的獨立性及概率計算閱讀材料從死亡線上生還的人本章小結習題1第2章 隨機變量與概率分布2.1 隨機變量的概念2.2 離散型隨機變量的分布2.3 連續型隨機變量的分布2.4 隨機變量的分布函數2.5 隨機變量函數的分布閱讀材料“臭皮匠”與“諸葛亮”本章小結習題2第3章 隨機變量的數字特征3.1 數學期望及性質3.2 方差及性質3.3 常用分布的數學期望和方差3.4 方差的相關概念閱讀材料小概率與摸彩本章小結習題3第4章 隨機向量與重要定理4.1 隨機向量的分布函數4.2 離散型隨機向量的分布列4.3 連續型隨機向量的分布密度4.4 隨機向量函數的分布4.5 切比雪夫不等式4.6 大數定理4.7 中心極限定理閱讀材料偶然中的必然本章小結習題4第5章 樣本與統計量分布5.1 總體與樣本5.2 樣本分布5.3 統計量5.4 常用統計量分布閱讀材料以蒙特卡洛命名的方法本章小結習題5第6章 參數估計6.1 點估計6.2 評價估計量優劣的標準6.3 正態總體參數的區間估計閱讀材料從齊王賽馬看估計本章小結習題6第7章 假設檢驗7.1 假設檢驗的概念7.2 一個正態總體參數的假設檢驗7.3 兩個正態總體參數的假設檢驗7.4 單側假設檢驗閱讀材料選擇題與評分的科學反扣本章小結習題7第8章 方差分析與回歸分析8.1 單因素方差分析8.2 一元回歸分析閱讀材料不“模糊”的模糊數學本章小結習題8附表附表1 泊松分布數值表附表2 標準正態分布函數數值表附表3 y分布臨界值表附表4 t分布臨界值表附表5 F分布臨界值表附表6 相關系數顯著性檢驗表參考答案習題1習題2習題3習題4習題5習題6習題7習題8參考文獻
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概率論與數理統計-第2版 節選
《概率論與數理統計(第2版)》在第1版的基礎上，根據教育部*新制訂的“高職高專教育概率淪與數理統計課程教學基本要求”編寫，從高職高專教學的特點出發，系統講解T隨機事件與概率、隨機變量與概率分布、隨機變量的數字特征、隨機向量與重要定理、樣本與統計量分布、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析等內容。《概率論與數理統計(第2版)》具有內容編排起點低、進展平緩，突出重點、分散難點、注重與實際相結合等鮮明特色。《概率論與數理統計(第2版)》可作為高等專科學校、高等職業學校、成人高等學校工科各專業數學基礎課教材，也可供管理專業、財經專業及非數學類理科專業的學生和工程技術人員學習參考。
概率論與數理統計-第2版 相關資料
插圖：常言說得好，“失之毫厘。謬之千里”。一顆衛星要送到地球上空的預定軌道，離不開精密的數學計算。100層的摩天大樓，能夠拔地而起，沒有準確的計算，也是難以想象的。數學一向以嚴密、精確著稱。然而，在20世紀60年代，卻偏有一門叫“模糊數學”的新分支，異軍突起。難道數學計算無需精密準確而需要“模模糊糊”？當然不是。自然科學的學科，只有當它們能夠使用數學語言描述的時候，才談得上成熟。在恩格斯的那個年代，數學在生物學上的應用還等于零。然而如今的生物，已全然離不開數學。就連許多社會科學，也在不斷追求定量化和數學化。那么，為什么在此時此刻反而半路殺出一個“模糊數學”呢？這還得從兩種不同的概念講起。在日常生活中，我們遇到的概念不外乎兩類。一類是清晰的概念，對象是否屬于這個概念是明確的。例如：自然數、正方形等。要么是自然數，要么不是自然數；要么是正方形，要么不是正方形。非此即彼。另一類概念對象從屬的界限是模糊的，隨判斷人的思維而定。例如：美不美？早不早？便宜不便宜？等等。西施是我國古代公認的美女，但有道是“情人眼里出西施”。這就是說，在一些人看來未必那么美的人，在另一些人眼里，卻可以與西施相媲美。可見。“美”與“不美”是不存在一個精確的界限的。再說“早”與“不早”，清晨五點，對于為都市“梳妝打扮”的清潔工人來說可能算是遲了，但對大多數小學生說，卻是很早很早的。至于便宜不便宜，那更是隨人的感覺而異了！在客觀世界中，諸如上述的模糊概念要比清晰概念多得多。對于這類模糊現象，過去已有的數學模型難以適用，需要形成新的理論和方法，即在數學和模糊現象之間架起一座橋梁。它，就是我們要講的“模糊數學”。加速這座橋梁架設的是計算機科學的迅速發展。大家知道，人的大腦具有非凡的判別和處理模糊事物的能力。就拿一個孩子識別自己的母親為例，即使這位母親更換了新衣，改變了發式，她的孩子依然會從高矮、胖瘦、音容、姿態等迅速地作出準確判斷。如果這件事讓計算機來干，那就非得把這位母親的身高、體重、行走速度、外形曲線等全都計算到小數點后的十幾位，再調用相關程序進行判斷，最后輸出結果。這樣的“精確”實在是事與愿違，走到了事物的反面。
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