內容簡介
機率論與數理統計簡明教程《機率論與數理統計簡明教程》在內容選材上，以必需和夠用為原則，且符合教學大綱的最基本要求，模組結構，實用簡明、易教易學。《機率論與數理統計簡明教程》內容包括：隨機事件與機率、隨機變數及其分布、多維隨機變數及其分布、隨機變數的數字特徵、大數字定律和中心極限定理、數理統計的基本概念、參數估計、假設檢驗、SPSS及其套用、隨機過程的基本知識、馬爾可夫鏈、平穩隨機過程。 {zzjj}
目錄
第一章 隨機事件與機率
1.1 隨機事件
1.2 機率的統計定義
1.3 古典概型
1.4 條件機率
1.5 事件的獨立性
習題1
第二章 隨機變數及其分布
2.1 隨機變數及其分布函式
2.2 離散型隨機變數及其分布律
2.3 連續型隨機變數及其密度函式
2.4 隨機變數函式的分布
習題2
第三章 多維隨機變數及其分布
3.1 二維隨機變數
3.2 邊緣分布
3.3 隨機變數的獨立性
3.4 兩個隨機變數函式的分布
習題3
第四章 隨機變數的數字特徵
4.1 數學期望
4.2 方差
4.3 協方差和相關係數
4.4 矩、協方差矩陣
習題4
第五章 大數字定律和中心極限定理
5.1 大數定律
5.2 中心極限定理
習題5
第六章 數理統計的基本概念
6.1 數理統計的方法與內容
6.2 總體與樣本
6.3 紡8以計量及其分布
習題6
第七章 參數估計
7.1 點估計及其求法
7.2 估計量的評選標準
7.3 區間估計
習題7
第八章 假設檢驗
8.1 假設檢驗的基本方法
8.2 參數假設檢驗
8.3 分布假設檢驗
習題8
第九章 SPSS及其套用
9.1 SPSS簡介
9.2spps統計分析實例
9.3 利用好幫助文檔
第十章 隨機過程的基本知識
10.1 隨機過程的概念
10.2 隨機過程的分布與數字特徵
10.3 泊松過程及維納過程
習題10
第十一章 馬爾可夫鏈
11.1 馬爾可夫過程
11.2 馬爾可夫鏈
11.3 多步轉移機率的確定
11.4 遍歷性
11.5 馬爾可夫鏈的套用
習題11
第十二章 科穩隨機過程
12.1 平穩隨機過程的概念
12.2各態歷經性
12.3 相關函式的性質
12.4 平穩隨機過程的功率譜密度
習題12
附表1 泊松分布表
附表2 標準常態分配表
附表3 t分布表
附表4 X2分布表
附表5F分布表
習題答案
參考書目
