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出版时间： 2018年版
内容简介
　　《概率论与数理统计（第二版）》由概率论与数理统计两部分组成.概率论部分（第1章~第5章）包括随机变量及其分布？随机变量的数字特征？大数定理和中心极限定理等研究随机性问题的理论基础.数理统计部分（第6章~第10章）包括参数估计？假设检验？回归分析和方差分析等基本统计分析方法. 《概率论与数理统计（第二版）》增加概率统计的发展简史和应用案例，以激发学生的学习兴趣;引进计算机数据处理与统计分析技术，便于学生对理论的理解和应用方法的掌握;增加实验内容，图文并茂地给出实验过程，便于学生自学掌握.
目录
前言
第1章 概率论基础 1
【概率论发展简史】 1
1.1 随机试验与样本空间 2
1.1.1 随机试验 2
1.1.2 样本空间 3
1.2 随机事件及其概率 3
1.2.1 随机事件 3
1.2.2 事件间的关系及运算 4
1.2.3 事件的概率及性质 6
1.3 古典概型与几何概型 9
1.3.1 排列与组合公式 9
1.3.2 古典概型 10
1.3.3 几何概型 12
1.4 条件概率与乘法公式 14
1.4.1 条件概率 14
1.4.2 乘法公式 15
1.5 全概率公式和贝叶斯公式 17
1.5.1 全概率公式 17
1.5.2 贝叶斯公式 18
1.6 独立性 20
1.6.1 事件的独立性 20
1.6.2 试验的独立性 24
1.7 Excel数据分析功能简介 24
1.7.1 统计函数简介 25
1.7.2 数据分析工具简介 27
习题1 28
第2章 随机变量及其分布 34
【工作效率问题】 34
2.1 随机变量 34
2.1.1 随机变量的概念 34
2.1.2 随机变量的分布函数 35
2.2 离散型随机变量 37
2.2.1 离散型随机变量的分布律 37
2.2.2 常用离散分布 38
2.3 连续型随机变量 42
2.3.1 连续型随机变量及其概率密度 42
2.3.2 常用连续分布 45
2.4 随机变量函数的分布 49
2.4.1 离散型随机变量函数的分布 49
2.4.2 连续型随机变量函数的分布 50
【工作效率问题解答】 53
习题2 54
第3章 多维随机变量及其分布 60
【路灯寿命问题】 60
3.1 二维随机变量及联合分布 60
3.1.1 二维随机变量及联合分布函数 60
3.1.2 二维离散型随机变量及联合分布律 61
3.1.3 二维连续型随机变量及联合概率密度 62
3.1.4 常用二维分布 64
3.2 二维随机变量的边缘分布 65
3.2.1 二维随机变量的边缘分布函数 65
3.2.2 二维离散型随机变量的边缘分布律 66
3.2.3 二维连续型随机变量的边缘概率密度 67
3.3 条件分布 69
3.3.1 离散型随机变量的条件分布 69
3.3.2 连续型随机变量的条件分布 71
3.4 随机变量的相互独立性 73
3.5 二维随机变量函数的分布 76
3.5.1 二维离散型随机变量函数的分布 76
3.5.2 二维连续型随机变量函数的分布 77
3.6 n 维随机变量 82
3.6.1 n 维随机变量的概念 82
3.6.2 n 维随机变量的分布函数 82
3.6.3 n 维连续型随机变量 83
3.6.4 n 维随机变量的边缘分布 83
3.6.5 n 维随机变量的独立性 83
【路灯寿命问题解答】 84
习题3 85
第4章 随机变量的数字特征 93
【分赌本问题】 93
4.1 随机变量的数学期望 93
4.1.1 数学期望的概念 93
4.1.2 随机变量函数的数学期望 96
4.1.3 数学期望的性质 99
4.2 方差 100
4.2.1 方差的概念与计算 100
4.2.2 方差的性质 103
4.3 协方差及相关系数？矩 106
4.3.1 协方差 106
4.3.2 相关系数 107
4.3.3 矩 108
【分赌本问题解答】 111
习题4 112
第5章 大数定律和中心极限定理 119
【吸烟率调查问题】 119
5.1 大数定律 119
5.2 中心极限定理 123
5.2.1 独立同分布的中心极限定理 124
5.2.2 二项分布的正态近似 125
【吸烟率调查问题解答】 129
习题5 129
第6章 数理统计基础 133
【数理统计简史】 133
【质量控制问题】 135
6.1 总体和样本 135
6.1.1 总体与个体 135
6.1.2 样本与抽样 136
6.1.3 直方图与经验分布函数 137
6.2 统计量与抽样分布 142
6.2.1 统计量 142
6.2.2 抽样分布 146
6.2.3 分位数 150
【质量控制问题解答】 156
习题6 157
第7章 参数估计 161
【装配线的平衡问题】 161
7.1 参数的点估计 161
7.1.1 点估计的概念 161
7.1.2 矩估计 162
7.1.3 最大似然估计 164
7.1.4 估计量的评价标准 169
7.2 参数的区间估计 171
7.2.1 区间估计的概念 172
7.2.2 正态总体均值的区间估计 173
7.2.3 正态总体方差的区间估计 177
7.2.4 两正态总体均值差的区间估计 180
7.2.5 两正态总体方差比的区间估计 184
7.2.6 单侧置信区间 185
【装配线的平衡问题解答】 188
习题7 189
第8章 假设检验 196
【质量检验问题】 196
8.1 假设检验的基本概念 196
8.1.1 假设检验的基本思想 196
8.1.2 假设检验的两类错误 201
8.2 正态总体的参数检验 202
8.2.1 单正态总体均值与方差的检验 202
8.2.2 两正态总体均值与方差的比较 210
8.2.3 成对数据的假设检验 222
8.2.4 假设检验的p 值检验法 226
8.3 总体分布的假设检验 230
【质量检验问题解答】 234
习题8 235
第9章 相关分析与一元回归分析 239
【回归名称的来历】 239
9.1 相关分析 240
9.1.1 散点图 240
9.1.2 相关系数 241
9.1.3 相关性检验 244
9.2 回归分析 245
9.2.1 一元线性回归分析 246
9.2.2 可化为线性回归的一元非线性回归 259
习题9 264
第10章 方差分析 266
【营销策略问题】 266
10.1 方差分析中的基本概念 267
10.2 单因素方差分析 267
10.2.1 单因素方差分析的问题 267
10.2.2 单因素方差分析的数学模型 268
10.2.3 单因素方差分析的方法 269
10.3 双因素方差分析 273
10.3.1 无交互作用的双因素方差分析 273
10.3.2 有交互作用的双因素方差分析 278
【营销策略问题解答】 283
习题10 285
习题答案 288
附录一 303
附表1 泊松分布表 303
附表2 标准正态分布函数表 305
附表3 χ2 分布分位数表 306
附表4 t分布分位数表 307
附表5 F 分布分位数表 308
附录二 Excel函数简介 318