《概率论与数理统计》求取 ⇩

第一章 随机事件及其概率1

1.1 随机事件1

1.2 概率7

1.3 概率的加法法则11

1.4 条件概率与乘法法则14

1.5 独立试验概型20

习题一25

第二章 随机变量及其分布31

2.1 随机变量的概念31

2.2 随机变量的分布32

2.3 二元随机变量42

2.4 随机变量函数的分布50

习题二55

第三章 随机变量的数字特征61

3.1 数学期望61

3.2 数学期望的性质65

3.3 条件期望69

3.4 方差、协方差70

习题三76

4.1 二项分布79

第四章 几种重要的分布79

4.2 超几何分布84

4.3 普哇松分布88

4.4 指数分布90

4.5 Г-分布91

4.6 正态分布94

习题四102

5.1 大数定律的概念106

5.2 切贝谢夫不等式106

第五章 大数定律与中心极限定理106

5.3 切贝谢夫定理109

5.4 中心极限定理112

习题五115

第六章 马尔可夫链118

6.1 随机过程的概念118

6.2 马尔可夫链119

6.3 马尔可夫链的应用举例130

习题六133

7.1 总体与样本136

第七章 样本分布136

7.2 样本分布函数138

7.3 样本分布的数字特征144

7.4 几个常用统计量的分布147

习题七151

第八章 参数估计154

8.1 估计量的优劣标准154

8.2 获得估计量的方法--点估计158

8.3 区间估计162

习题八169

第九章 假设检验172

9.1 假设检验的概念172

9.2 两类错误174

9.3 一个正态总体的假设检验174

9.4 两个正态总体的假设检验181

9.5 总体分布的假设检验185

习题九191

第十章 方差分析193

10.1 单因素方差分析193

10.2 单因素方差分析表198

10.3 单因素方差分析举例199

10.4 双因素方差分析202

习题十212

第十一章 回归分析215

11.1 回归概念215

11.2 一元线性回归方程216

11.3 可线性化的回归方程224

11.4 多元线性回归方程227

习题十一233

补充习题236

习题答案248

附表一 普哇松概率分布表264

附表二 标准正记分布密度函数值表268

附表三 标准正态分布函数表270

附表四 t分布双侧临界值表272

附表五 χ2分布的上侧临界值χ2a表274

附表六 F分布上侧临界值表276

附表七 检验相关系数的临界值表284