本書共9章.第1章至第5章是概率論部分,內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理.第6章至第9章是數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分,內(nèi)容包括樣本及抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析.各章均選配了適量習(xí)題,并在書后附有參考答案.書末有3個(gè)附錄,其中附錄一是重要分布表,附錄二是幾種常用的概率分布,附錄三是2011年至 2022年全國(guó)碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試試題(概率統(tǒng)計(jì)部分).本書力求條理清晰、論述簡(jiǎn)明扼要、例題與習(xí)題難度適中且題型豐富.
本書既可作為高等學(xué)校非數(shù)學(xué)類專業(yè)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教材,也可作為考研學(xué)生及科技工作者的參考書
1.南京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院校本使用教材,用量龐大
2.內(nèi)容豐富,由淺入深講解概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)相關(guān)知識(shí)
3.豐富配套資源,配備課后習(xí)題及參考答案以及近十年研究生入學(xué)考試試題
孔告化,南京郵電大學(xué)理學(xué)院副教授,工程數(shù)學(xué)教學(xué)中心主任。 主授課程: 碩士生:高等數(shù)理統(tǒng)計(jì)、組合數(shù)學(xué)等 本科生:概率統(tǒng)計(jì)與隨機(jī)過程、高等數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、復(fù)變函數(shù)、數(shù)理方程等 主要榮譽(yù): 1、與朱烈教授(朱烈教授2004年獲得國(guó)際組合數(shù)學(xué)與應(yīng)用學(xué)會(huì)頒發(fā)的終身成就獎(jiǎng)-Euler獎(jiǎng),是組合數(shù)學(xué)方面的最高榮譽(yù),朱老師是獲得此獎(jiǎng)的第一位華人科學(xué)家)合作完成的論文Embeddings of S_lambda(2,4,nu)徹底解決了區(qū)組大小為4的BIBD的嵌入問題,其主要結(jié)果以定理的形式被收集在組合設(shè)計(jì)專著Contemporary Design Theory中 2、教改項(xiàng)目數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)和數(shù)學(xué)建模 獲2000年江蘇省高等教育教學(xué)成果獎(jiǎng)一等獎(jiǎng) 3、教改項(xiàng)目數(shù)學(xué)集中實(shí)踐性教學(xué)及課外數(shù)學(xué)創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的作用 獲2007年江蘇省高等教育教學(xué)成果獎(jiǎng)一等獎(jiǎng) 4、作為團(tuán)隊(duì)帶頭人的 數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)與數(shù)學(xué)建模 教學(xué)團(tuán)隊(duì),2008年被評(píng)為南京郵電大學(xué)首屆優(yōu)秀教學(xué)團(tuán)隊(duì) 5、指導(dǎo)學(xué)生參加全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽及美國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽,獲得全國(guó)一等獎(jiǎng)9項(xiàng),美國(guó)一等獎(jiǎng)4項(xiàng)。
第 1章 隨機(jī)事件及其概率 1
1.1 隨機(jī)事件 1
1.1.1 隨機(jī)試驗(yàn)與樣本空間 1
1.1.2 隨機(jī)事件 2
1.1.3 隨機(jī)事件間的運(yùn)算及關(guān)系 2
1.2 隨機(jī)事件的概率 5
1.2.1 頻率 5
1.2.2 概率的公理化定義及性質(zhì) 7
1.3 古典概率模型 9
1.4 條件概率、全概率公式與貝葉斯公式 13
1.4.1 條件概率 13
1.4.2 乘法公式 16
1.4.3 全概率公式與貝葉斯公式 16
1.5 事件的獨(dú)立性與伯努利試驗(yàn) 20
1.5.1 事件的獨(dú)立性 20
1.5.2 伯努利試驗(yàn) 23
習(xí)題一 24
第 2章 隨機(jī)變量及其分布 30
2.1 隨機(jī)變量 30
2.1.1 隨機(jī)變量的概念 30
2.1.2 隨機(jī)變量的分類 31
2.2 離散型隨機(jī)變量的概率分布 31
2.2.1 離散型隨機(jī)變量的分布律 31
2.2.2 幾種常見離散型隨機(jī)變量的分布 33
2.3 隨機(jī)變量的分布函數(shù) 39
2.3.1 隨機(jī)變量的分布函數(shù) 39
2.3.2 離散型隨機(jī)變量的分布函數(shù) 41
2.4 連續(xù)型隨機(jī)變量及其分布 43
2.4.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度 43
2.4.2 幾種常見連續(xù)型隨機(jī)變量的分布 46
2.5 隨機(jī)變量函數(shù)的分布 53
2.5.1 離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布 53
2.5.2 連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布 54
習(xí)題二 58
第3章 多維隨機(jī)變量及其分布 63
3.1 二維隨機(jī)變量及其分布函數(shù) 63
3.1.1 二維隨機(jī)變量的分布函數(shù) 63
3.1.2 二維離散型隨機(jī)變量 64
3.1.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量 66
3.1.4 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的常用分布 68
3.2 邊緣分布 70
3.2.1 邊緣分布函數(shù) 70
3.2.2 二維離散型隨機(jī)變量的邊緣分布律 70
3.2.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的邊緣概率密度 73
3.3 二維隨機(jī)變量的條件分布 75
3.3.1 離散型隨機(jī)變量的條件分布 75
3.3.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的條件分布 76
3.4 隨機(jī)變量的獨(dú)立性 78
3.5 兩個(gè)隨機(jī)變量的函數(shù)的分布 81
3.5.1 離散型隨機(jī)變量(X,Y)的函數(shù)的分布 82
3.5.2 連續(xù)型隨機(jī)變量(X,Y)的函數(shù)的分布 84
3.5.3 兩個(gè)不同類型且相互獨(dú)立的隨機(jī)變量的函數(shù)的分布 88
習(xí)題三 90
第4章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征 95
4.1 隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望 95
4.1.1 離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望 95
4.1.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望 98
4.1.3 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望 99
4.1.4 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì) 102
4.2 隨機(jī)變量的方差 104
4.2.1 方差的概念 104
4.2.2 方差的性質(zhì) 107
4.2.3 幾種重要分布的數(shù)學(xué)期望及方差 108
4.3 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù) 111
4.3.1 協(xié)方差 111
4.3.2 相關(guān)系數(shù) 113
4.4 矩與協(xié)方差矩陣 116
4.4.1 矩 116
4.4.2 協(xié)方差矩陣 116
習(xí)題四 118
第5章 大數(shù)定律與中心極限定理 122
5.1 大數(shù)定律 122
5.1.1 切比雪夫不等式 122
5.1.2 大數(shù)定律 123
5.2 中心極限定理 126
習(xí)題五 130
第6章 樣本及抽樣分布 132
6.1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念 132
6.1.1 總體和樣本 132
6.1.2 統(tǒng)計(jì)量 134
6.1.3 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)和直方圖 135
6.2 數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的3個(gè)重要分布 139
6.2.1 2分布 139
6.2.2 t分布 141
6.2.3 F分布 143
6.2.4 分位數(shù) 145
6.3 正態(tài)總體的抽樣分布 148
6.3.1 單個(gè)正態(tài)總體的抽樣分布定理 148
6.3.2 兩個(gè)正態(tài)總體的抽樣分布定理 151
習(xí)題六 154
第7章 參數(shù)估計(jì) 157
7.1 點(diǎn)估計(jì) 157
7.1.1 矩估計(jì)法 158
7.1.2 最大似然估計(jì)法 160
7.2 估計(jì)量的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn) 166
7.2.1 無偏性 166
7.2.2 有效性 168
7.2.3 相合性 169
7.3 區(qū)間估計(jì) 170
7.3.1 區(qū)間估計(jì)的概念和樞軸量法 171
7.3.2 單個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì) 173
7.3.3 兩個(gè)正態(tài)總體均值差和方差比的區(qū)間估計(jì) 179
7.3.4 非正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì) 182
習(xí)題七 184
第8章 假設(shè)檢驗(yàn) 188
8.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念和步驟 188
8.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)問題的提出 188
8.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)的基本方法 189
8.2 正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) 192
8.2.1 單個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) 192
8.2.2 兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) 199
8.2.3 成對(duì)數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗(yàn) 203
8.3 假設(shè)檢驗(yàn)與置信區(qū)間的關(guān)系 205
8.4 非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn) 205
8.4.1 擬合優(yōu)度2檢驗(yàn) 206
8.4.2 列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn) 208
習(xí)題八 211
第9章 方差分析與回歸分析 213
9.1 單因素方差分析 213
9.1.1 方差分析的基本概念 213
9.1.2 單因素方差分析 214
9.2 雙因素方差分析 220
9.2.1 雙因素方差分析的一般模型 220
9.2.2 無交互效應(yīng)的雙因素方差分析 221
9.2.3 有交互效應(yīng)的雙因素方差分析 225
9.3 一元線性回歸 229
9.3.1 一元線性回歸模型 230
9.3.2 最小二乘估計(jì) 231
9.3.3 顯著性檢驗(yàn) 233
9.3.4 利用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè) 236
9.3.5 可線性化的曲線回歸模型 238
9.4 多元線性回歸簡(jiǎn)介 240
9.4.1 多元線性回歸模型 241
9.4.2 多元線性回歸模型求解 241
習(xí)題九 245
附錄一 重要分布表 247
附表1 泊松分布表 247
附表2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表 250
附表3 2分布表 251
附表4 t分布表 252
附表5 F分布表 254
附表6 相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)表 261
附錄二 幾種常用的概率分布 262
附錄三 2011年至2022年全國(guó)碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試試題 264
習(xí)題參考答案 280