書馨卡幫你省薪 2024個人購書報告 2024中圖網(wǎng)年度報告
歡迎光臨中圖網(wǎng) 請 | 注冊
> >>
概率論與數(shù)理統(tǒng)計理論歷史及應用

概率論與數(shù)理統(tǒng)計理論歷史及應用

作者：王麗霞
出版社：大連理工大學出版社出版時間：2010-10-01
開本： 16 頁數(shù)： 342頁
本類榜單：自然科學銷量榜
中 圖 價:¥15.1(3.8折) 定價  ¥39.8 登錄后可看到會員價
加入購物車 收藏
運費6元，滿39元免運費
?新疆、西藏除外
溫馨提示：5折以下圖書主要為出版社尾貨，大部分為全新（有塑封/無塑封），個別圖書品相8-9成新、切口
有劃線標記、光盤等附件不全詳細品相說明>>
本類五星書更多>

概率論與數(shù)理統(tǒng)計理論歷史及應用 版權信息

概率論與數(shù)理統(tǒng)計理論歷史及應用 本書特色

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計:理論、歷史及應用》是高等學校理工科數(shù)學類規(guī)劃教材·創(chuàng)新系列。

概率論與數(shù)理統(tǒng)計理論歷史及應用 目錄

第l章 隨機事件及其概率1.1 隨機試驗、隨機事件及樣本空間1.1.1 隨機現(xiàn)象與統(tǒng)計規(guī)律性1.1.2 隨機試驗1.1.3 樣本空間與隨機事件1.1.4 事件問的關系及運算1.2 概率的定義及性質(zhì)1.2.1 概率的統(tǒng)計定義1.2.2 概率的古典定義1.2.3 概率的幾何定義1.2.4 概率的公理化定義1.3 條件概率1.3.1 條件概率的定義及性質(zhì)1.3.2 概率乘法公式1.3.3 全概率公式與貝葉斯公式1.4 獨立性1.4.1 兩事件的獨立性1.4.2 多個事件的獨立性1.4.3 獨立性的概念在計算概率中的應用1.4.4 n重伯努利試驗1.5 綜合例題1.6 歷史注記：概率論的起源與發(fā)展概覽1.6.1 概率論前史1.6.2 概率論的創(chuàng)立及早期發(fā)展1.6.3 分析概率論的建立與發(fā)展1.6.4 公理化體系的構建及現(xiàn)代概率論的發(fā)展習題1第2章 隨機變量及其分布2.1 隨機變量及其分布函數(shù)2.1.1 隨機變量的概念2.1.2 隨機變量的分布函數(shù)2.2 離散型隨機變量及其分布2.2.1 離散型隨機變量及其分布律2.2.2 三種常用離散型隨機變量的分布2.2.3 二項分布的泊松近似2.3 連續(xù)型隨機變量及其概率密度2.3.1 連續(xù)型隨機變量及其概率密度2.3.2 三種重要的連續(xù)型分布2.4 隨機變量函數(shù)的分布2.4.1 問題的提出2.4.2 離散型隨機變量函數(shù)的分布2.4.3 連續(xù)型隨機變量函數(shù)的分布2.5 綜合例題2.6 歷史注記：二項分布2.6.1 雅各布·伯努利與二項概率公式2.6.2 棣莫弗與二項概率的正態(tài)逼近2.6.3 自松逼近與泊松分布習題2第3章 多維隨機變量及其分布3.1 多維隨機變量及其分布3.1.1 多維隨機變量及其分布函數(shù)3.1.2 二離散型隨機變量及其分布律3.1.3 二連續(xù)型隨機變量及其概率密度3.2 邊緣分布3.2.1 邊緣分布函數(shù)3.2.2 邊緣分布律3.2.3 邊緣概率密度3.3 條件分布3.3.1 條件分布函數(shù)3.3.2 離散型隨機變量的條件分布3.3.3 連續(xù)型隨機變量的條件分布3.4 隨機變量的獨立性3.4.1 兩個隨機變量的獨立性3.4.2 多個隨機變量的獨立性3.4.3 多維隨機變量的獨立性3.5 兩個隨機變量的函數(shù)的分布3.5.1 兩個離散型隨機變量的函數(shù)的分布3.5.2 連續(xù)型隨機變量函數(shù)的分布3.5.3 二維隨機變量交換的分布定理3.6 綜合例題3.7 歷史注記。蒙蒂·霍爾問題及其他3.7.1 泉蒂·霍爾問題3.7.Z監(jiān)獄看守悖論3.7.3 辛普森悖論3.7.4 啟示習題3第4章 隨機變量的數(shù)字特征4.1 數(shù)學期望4.1.1 離散型隨機變量的數(shù)學期望4.1.2 連續(xù)型隨機變量的數(shù)學期望4.1.3 隨機變量函數(shù)的數(shù)學期望4.1.4 數(shù)學期望的性質(zhì)4.2 隨機變量的方差4.2.1 方差4.2.2 切比雪夫不等式4.3 協(xié)方差與相關系數(shù)4.3.1 問題的提出4.3.2 定義4.3.3 協(xié)方差的性質(zhì)與計算4.3.4 相關系數(shù)的性質(zhì)及意義4.4 矩、協(xié)方差矩陣4.4.1 矩4.4.2 協(xié)方差矩陣4.5 綜合例題4.5 歷史注記：從“分賭本問題”到數(shù)字特征4.5.1 早期分賭本問題4.5.2 德·梅耶的問題及帕斯卡與費馬的解答4.5.3 “分賭本問題”與數(shù)學期望4.5.4 其他數(shù)字特征的引入習題4第5章 大數(shù)定律與中心極限定理5.1 大數(shù)定律5.1.1 大數(shù)定律的概念5.1.2 切比雪夫大數(shù)定律5.1.3 伯努利大數(shù)定律5.1.4 馬爾可夫大數(shù)定律和辛欽大數(shù)定律5.2 中心極限定理5.2.1 中心極限定理的背景及研究思路5.2.2 幾個基本的中心極限定理5.3 綜合例題5.4 歷史注記：俄蘇數(shù)學學派與極限定理研究的突破5.4.1 彼得堡數(shù)學學派5.4.2 莫斯科數(shù)學學派習題5第6章 數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識6.1 總體與樣本6.1.1 總體與總體分布6.1.2 樣本與樣本分布6.2 樣本函數(shù)與統(tǒng)計量6.2.1 樣本函數(shù)6.2.2 統(tǒng)計量的定義6.2.3 常用統(tǒng)計量6.3 三個常用的統(tǒng)計分布6.3.1 x分布6.3.2 t分布6.3.3 F分布6.4 正態(tài)總體的抽樣分布定理6.4.1 單正態(tài)總體的抽樣分布6.4.2 雙正態(tài)總體的抽樣分布6.5 綜合例題6.6 歷史注記：數(shù)理統(tǒng)計學發(fā)展概要6.6.1 數(shù)理統(tǒng)計學的萌芽6.6.2 數(shù)理統(tǒng)計學的確立和成熟6.6.3 數(shù)理統(tǒng)計學發(fā)展的新階段習題6第7章 參數(shù)估計7.1 參數(shù)的點估計7.1.1 問題的提出7.1.2 矩估計法7.1.3 極大似然估計法7.2 評判估計量優(yōu)劣的標準7.3 區(qū)間估計概述7.3.1 區(qū)間估計的概念7.3.2 樞軸量法7.4 正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計7.4.1 單個正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計7.4.2 兩個正態(tài)總體均值差與方差比的區(qū)間估計7.5 非正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計舉例7.6 單側置信限7.7 綜合例題7.8 歷史注記：K·皮爾遜與戈賽特7.8.1 K·皮爾遜：大樣本理論的一代宗師7.8.2 戈賽特：小樣本統(tǒng)計的先驅(qū)習題7第8章 假設檢驗8.1 假設檢驗的基本概念8.1.1 統(tǒng)計假設和假設檢驗8.1.2 假設檢驗的基本思想與推理方法8.1.3 雙側假設檢驗與單側假設檢驗8.1.4 假設檢驗的一般步驟8.1.5 假設檢驗可能犯的兩類錯誤8.2 單個正態(tài)總體參數(shù)的假設檢驗8.2.1 關于正態(tài)總體均值u的假設檢驗8.2.2 關于正態(tài)總體方差的假設檢驗8.3 兩個正態(tài)總體參數(shù)的假設檢驗8.3.1 關于兩個正態(tài)總體均值差的假設檢驗8.3.2 關于兩個正態(tài)總體方差與的假設檢驗(F檢驗法)8.4 非正態(tài)總體參數(shù)的假設檢驗舉例8.5 總體分布的擬合優(yōu)度檢驗8.6 綜合例題8.7 歷史注記：費歇爾8.7.1 生平簡介8.7.2 對數(shù)理統(tǒng)計的主要貢獻習題8第9章 方差分析9.1 單因素試驗的方差分析9.1.1 方差分析概述9.1.2 單因素試驗的方差分析9.2 雙因素試驗的方差分析9.2.1 雙因素無重復試驗的方差分析9.2.2 雙因素等重復試驗的方差分析9.3 綜合例題9.4 歷史注記：E·S·皮爾遜與奈曼9.4.1 E·S·皮爾遜：繼承與背叛9.4.2 奈曼：更多的數(shù)學9.4.3 不朽的合作：“準哥白尼革命習題9第10章 回歸分析10.1 一元線性回歸10.1.1 回歸分析的基本概念10.1.2 一元回歸分析與*小二乘法10.1.3 一元線性回歸模型與未知參數(shù)的估計10.1.4 回歸方程的顯著性檢驗10.1.5 利用線性回歸方程預測和控制10.1.6 非線性回歸10.2 多元線性回歸分析10.3 綜合例題10.4 歷史注記：高爾頓與埃奇沃思10.4.1 高爾頓：創(chuàng)新的思想家10.4.2 埃奇沃思：思想周密的理論家習題10習題答案附錄參考文獻
展開全部

概率論與數(shù)理統(tǒng)計理論歷史及應用 節(jié)選

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計:理論、歷史及應用》內(nèi)容簡介：“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”是從數(shù)量側面研究隨機現(xiàn)象（不確定性現(xiàn)象）規(guī)律性的學科，是高等院校許多專業(yè)本科學生的一門重要基礎課。當今許多重要學科，如信息論、控制論、可靠性理論和人工智能都以它為基礎，概率統(tǒng)計方法與其他學科相結合已經(jīng)發(fā)展出許多邊緣學科，如生物統(tǒng)計、統(tǒng)計物理、數(shù)學地質(zhì)、數(shù)理經(jīng)濟等。

概率論與數(shù)理統(tǒng)計理論歷史及應用 相關資料

插圖：1.2.3概率的幾何定義利用概率的古典定義，可以成功地計算古典概型中事件的概率.但是，在概率論發(fā)展以后不久人們就注意到了這種定義的局限性.古典概型要求有限樣本空間且每個基本事件發(fā)生的可能性相同.然而人們經(jīng)常會遇到樣本點總數(shù)無限且具有等可能性的情況，這時概率的古典定義顯然是不適用的，但將概率的古典方法進行推廣，就可以得到解決這類問題的幾何方法.1.幾何概型與概率的幾何定義為便于理解，我們從幾個簡單的例子人手【例1.2.6】某人午覺醒來發(fā)現(xiàn)表停了，他打開收音機想聽電臺報時，求他等待的時間短于10分鐘的概率.【例1.2.7】假定在5萬平方公里的海域里有表面積40平方公里的大陸架貯藏著石油.如果在這片海域中隨機選定一點鉆探，問鉆到石油的概率是多少？【例1.2.8】如果在400毫升自來水中有一個大腸桿菌，那么從中隨機取2毫升水樣，其中含有大腸桿菌的概率是多少？一種相當自然的答案是認為例1.2.6中所求概率為1／6，例1.2.7中所求概率是8／10 000，例1.2.8中所求概率是1／200.其實，在得到這些概率時，我們就假定了某種等可能性，并采用了概率的幾何方法.在例1.2.6中，因為電臺每小時報時一次，我們自然認為這個人打開收音機的時刻處于兩次報時之間，比如說13：00到14：00之間，而且取其間各個時刻的可能性一樣.由于只有當他打開收音機的時刻在13：50到14：00之間時，等待時間才少于10分鐘，所以相應概率為10／60-1／6.在例1.2.7中，由于選點的隨機性，可以認為該海域中各點被選中的可能性是一樣的，因此所求概率等于貯油海域面積與整片海域面積之比，即為40／50 000=8／10 000.同樣地，在例1.2.8中，由于抽取水樣的隨機性，所求概率等于水樣體積與總體積之比，即為2／400=1／200。

商品評論(0條)
暫無評論……
書友推薦
編輯推薦
返回頂部
中圖網(wǎng)
在線客服