《概率论与数理统计 第2版》求取 ⇩

绪论1

第一部分 概率论的基本知识5

第一章 基本概念5

1 事件和概率5

2 古典概型11

3 概率场18

4 概率的基本运算法则25

5 独立试验序列概型32

6 例39

第二章 随机变量及分布函数53

7 随机变量53

8 多元随机变量及多元分布函数60

9 经验分布函数与直方图70

10 随机变量的函数及其分布78

第三章 随机变量的数字特征92

11 数学期望93

12 方差98

13 数学期望和方差的性质107

14 矩112

第四章 特征函数115

15 特征函数的定义及性质115

16 逆转公式及唯一性定理118

17 分布函数列的弱收敛，海莱定理120

18 特征函数的极限定理124

19 波赫纳尔-辛钦定理126

20 多元随机变量的特征函数130

第五章 极限定理132

21 大数定律133

22 加强大数定律138

23 中心极限定理145

第六章 马尔可夫过程154

24 随机过程的概念154

25 马尔可夫过程的定义157

26 马尔可夫链160

27 时间连续状态离散的马尔可夫过程167

28 扩散过程177

29 引言188

第七章 平稳随机过程188

30 平稳过程和相关函数189

31 相关函数的谱分解及各态历经定理196

32 平稳随机过程的谱分解209

33 平稳过程在线性动力学系统中的应用217

34 平稳过程的线性过滤223

第八章 参数估计236

35 问题的提出236

第二部分 数理统计初步236

36 求估计量的方法238

37 估计量的好坏标准243

第九章 假设检验252

38 问题的提出252

39 参数的假设检验254

40 区间估计264

41 分布的假设检验267

42 检验法好坏的标准276

43 问题的提出282

第十章 方差分析282

44 一元方差分析283

45 二元方差分析292

第十一章 回归分析302

46 问题的提出302

47 一元正态线性回归304

48 多元正态线性回归310

49 最小二乘方法和最小方差方法311

50 问题的提出315

第十二章 抽样检验方法315

51 单式抽样检验316

52 复式抽样检验322

53 序贯抽样323

第十三章 极植分布334

54 问题的提出334

55 最大项渐近分布的三种类型336

56 次序统计量的分布与最小项的渐近分布339

57 渐近分布的估计341

附录一 黎曼-司梯阶积分345

附录二350