《套用機率統計教程》是2010年高等教育出版社出版的圖書，作者是謝邦昌。
基本介紹
- 書名：套用機率統計教程
- 作者： 謝邦昌
- ISBN：9787040297607
- 出版社： 高等教育出版社
基本信息,內容簡介,目錄,
基本信息
作 者： 謝邦昌，等 編
出 版 社： 高等教育出版社
ISBN： 9787040297607
出版時間： 2010-07-01
版 次： 1
頁 數： 360
裝 幀： 平裝
開 本： 16開
所屬分類： 圖書>教材教輔>大學教材教輔
內容簡介
《套用機率統計教程》是按照教育部高等學校數學與統計學教學指導委員會關於機率論與數理統計課程的教學基本要求編寫而成的。內容精煉，結構完整，推理簡明，通俗易懂，側重介紹機率論與數理統計中基本的概念、原理和方法，強調直觀性和可讀性，例題豐富，突出基本思想。 《套用機率統計教程》共九章。包括機率的基本概念及其性質，隨機變數的基本內容，多維隨機變數，隨機變數的數字特徵，大數定律與中心極限定理，數理統計的基本概念，數理統計的參數估計方法，假設檢驗，簡單線性回歸等。 《套用機率統計教程》可作為高等學校非數學類專業本科生的機率論與數理統計課程的教材，也可作為少學時或分層次的教學用書。
目錄
第一章 機率
§1.1 機率論序言
§1.2 隨機事件及其機率
1.2.1 隨機試驗與事件
1.2.2 事件間的關係與運算
1.2.3 事件的機率
1.2.4 樣本空間與事件
§1.3 古典機率模型
§1.4 頻率與機率
1.4.1 擲硬幣試驗
1.4.2 高爾頓釘板試驗
1.4.3 擲骰子試驗
1.4.4 蒲豐投針試驗
§1.5 機率公理及性質
§1.6 加法公式的套用
§1.7 乘法定理及其套用
§1.8 事件的獨立性
§1.9 全機率公式與貝葉斯公式
習題一
第二章 隨機變數及其分布
§2.1 隨機變數的概念
§2.2 離散型隨機變數及其機率函式
§2.3 連續型隨機變數及其機率密度
§2.4 累積分布函式
§2.5 隨機變數函式的分布
§2.6 二項分布
2.6.1 二項分布
2.6.2 二項分布的泊松近似
§2.7 泊松分布
§2.8 常態分配
2.8.1 常態分配
2.8.2 標準常態分配
2.8.3 常態分配表
2.8.4 σ準則
2.8.5 常態分配的二項近似
習題二
第三章 多維隨機變數及其分布
§3.1 隨機向量、聯合分布和邊際分布
3.1.1 二維離散型隨機變數的機率函式
3.1.2 二維連續型隨機變數的機率密度
3.1.3 二維隨機變數的分布函式
§3.2 隨機變數的獨立性
§3.3 條件分布
§3.4 隨機向量函式的分布
3.4.1 離散型分布的情形
3.4.2 M=max{x，y}及N=min{x，y}的分布
習題三
第四章 隨機變數的數字特徵
§4.1 隨機變數的數學期望
4.1.1.離散型隨機變數的數學期望
4.1.2 連續型隨機變數的數學期望
4.1.3 隨機變數函式的數學期望
4.1.4 矩
§4.2 隨機變數的方差
4.2.1 方差
4.2.2 契比雪夫不等式
§4.3 協方差與相關係數
4.3.1 協方差
4.3.2 相關係數
習題四
第五章 大數定律與中心極限定理
§5.1 大數定律
5.1.1 機率收斂形態
5.1.2 大數定律
§5.2 中心極限定理
習題五
第六章 數理統計的基本概念
§6.1 引言
§6.2 基本概念
6.2.1 總體
6.2.2 樣本
6.2.3 統計量
6.2.4 經驗分布函式
6.2.5 幾個常用分布
6.2.6 抽樣分布
習題六
第七章 參數估計
§7.1 點估計
7.1.1 估計量優良性的準則
7.1.2 點估計方法
§7.2 區間估計
7.2.1 區間估計的概念
7.2.2 求置信區間的步驟
7.2.3 總體均值μ的置信區間
7.2.4 總體方差σ2的置信區間
7.2.5 兩總體均值差μ1-μ2的置信區間
7.2.6 兩總體方差之比α21/α22的置信區間
7.2.7 隨機試驗中事件發生的機率p的區間估計
7.2.8 單尾置信區間
習題七
第八章 假設檢驗
§8.1 假設檢驗的基本思想和方法
§8.2 兩種類別錯判及其機率
§8.3 假設檢驗與區間估計的關係
§8.4 雙尾檢驗與單尾檢驗
§8.5 檢驗的p值
§8.6 正態總體均值和方差的假設檢驗
8.6.1 單一總體均值μ的假設檢驗
8.6.2 總體方差σ2的假設檢驗
8.6.3 兩獨立正態總體方差相等σ2x=σ2y的假設檢驗
8.6.4 兩獨立正態總體均值比較的假設檢驗
§8.7 擬合優度的X2檢驗
8.7.1 基本方法
8.7.2 套用實例
習題八
第九章 簡單線性回歸
§9.1 引言
§9.2 簡單線性回歸
§9.3 最小二乘法
§9.4 回歸方程的顯著性檢驗
§9.5 預測
習題九
附表1 泊松分布數值表
附表2 標準常態分配數值表
附表3 X2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
索引
參考文獻
§1.1 機率論序言
§1.2 隨機事件及其機率
1.2.1 隨機試驗與事件
1.2.2 事件間的關係與運算
1.2.3 事件的機率
1.2.4 樣本空間與事件
§1.3 古典機率模型
§1.4 頻率與機率
1.4.1 擲硬幣試驗
1.4.2 高爾頓釘板試驗
1.4.3 擲骰子試驗
1.4.4 蒲豐投針試驗
§1.5 機率公理及性質
§1.6 加法公式的套用
§1.7 乘法定理及其套用
§1.8 事件的獨立性
§1.9 全機率公式與貝葉斯公式
習題一
第二章 隨機變數及其分布
§2.1 隨機變數的概念
§2.2 離散型隨機變數及其機率函式
§2.3 連續型隨機變數及其機率密度
§2.4 累積分布函式
§2.5 隨機變數函式的分布
§2.6 二項分布
2.6.1 二項分布
2.6.2 二項分布的泊松近似
§2.7 泊松分布
§2.8 常態分配
2.8.1 常態分配
2.8.2 標準常態分配
2.8.3 常態分配表
2.8.4 σ準則
2.8.5 常態分配的二項近似
習題二
第三章 多維隨機變數及其分布
§3.1 隨機向量、聯合分布和邊際分布
3.1.1 二維離散型隨機變數的機率函式
3.1.2 二維連續型隨機變數的機率密度
3.1.3 二維隨機變數的分布函式
§3.2 隨機變數的獨立性
§3.3 條件分布
§3.4 隨機向量函式的分布
3.4.1 離散型分布的情形
3.4.2 M=max{x，y}及N=min{x，y}的分布
習題三
第四章 隨機變數的數字特徵
§4.1 隨機變數的數學期望
4.1.1.離散型隨機變數的數學期望
4.1.2 連續型隨機變數的數學期望
4.1.3 隨機變數函式的數學期望
4.1.4 矩
§4.2 隨機變數的方差
4.2.1 方差
4.2.2 契比雪夫不等式
§4.3 協方差與相關係數
4.3.1 協方差
4.3.2 相關係數
習題四
第五章 大數定律與中心極限定理
§5.1 大數定律
5.1.1 機率收斂形態
5.1.2 大數定律
§5.2 中心極限定理
習題五
第六章 數理統計的基本概念
§6.1 引言
§6.2 基本概念
6.2.1 總體
6.2.2 樣本
6.2.3 統計量
6.2.4 經驗分布函式
6.2.5 幾個常用分布
6.2.6 抽樣分布
習題六
第七章 參數估計
§7.1 點估計
7.1.1 估計量優良性的準則
7.1.2 點估計方法
§7.2 區間估計
7.2.1 區間估計的概念
7.2.2 求置信區間的步驟
7.2.3 總體均值μ的置信區間
7.2.4 總體方差σ2的置信區間
7.2.5 兩總體均值差μ1-μ2的置信區間
7.2.6 兩總體方差之比α21/α22的置信區間
7.2.7 隨機試驗中事件發生的機率p的區間估計
7.2.8 單尾置信區間
習題七
第八章 假設檢驗
§8.1 假設檢驗的基本思想和方法
§8.2 兩種類別錯判及其機率
§8.3 假設檢驗與區間估計的關係
§8.4 雙尾檢驗與單尾檢驗
§8.5 檢驗的p值
§8.6 正態總體均值和方差的假設檢驗
8.6.1 單一總體均值μ的假設檢驗
8.6.2 總體方差σ2的假設檢驗
8.6.3 兩獨立正態總體方差相等σ2x=σ2y的假設檢驗
8.6.4 兩獨立正態總體均值比較的假設檢驗
§8.7 擬合優度的X2檢驗
8.7.1 基本方法
8.7.2 套用實例
習題八
第九章 簡單線性回歸
§9.1 引言
§9.2 簡單線性回歸
§9.3 最小二乘法
§9.4 回歸方程的顯著性檢驗
§9.5 預測
習題九
附表1 泊松分布數值表
附表2 標準常態分配數值表
附表3 X2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
索引
參考文獻
