本书内容包括:随机事件与概率, 随机变量及其分布, 多维随机变量及其分布, 随机变量的数字特征与极限定理, 数理统计的基本概念, 参数估计, 假设检验, 相关与回归分析, 方差分析及SPSS统计软件包在概率沦与数理统计中的应用

万星火主编; 万星火

Science Press

China, People's Republic, China

Bookmarks: p1 (p1): 第1章　随机事件与概率
p2 (p1): 1.1　随机现象与随机试验
p3 (p1): 1.1.1　随机现象
p4 (p1): 1.1.2　随机试验
p5 (p2): 1.2　样本空间与随机事件
p6 (p2): 1.2.1　样本空间
p7 (p2): 1.2.2　随机事件
p8 (p3): 1.2.3　事件的关系与运算（Venn图）
p9 (p7): 习题1.2
p10 (p8): 1.3　随机事件的概率
p11 (p8): 1.3.1　频率与概率
p12 (p10): 1.3.2　概率的性质
p13 (p11): 习题1.3
p14 (p11): 1.4　古典概型与几何概型
p15 (p12): 1.4.1　古典概型
p16 (p15): 1.4.2　几何概型
p17 (p16): 习题1.4
p18 (p16): 1.5　条件概率
p19 (p16): 1.5.1　条件概率与乘法公式
p20 (p18): 1.5.2　乘法公式
p21 (p19): 1.5.3　全概率公式与贝叶斯公式
p22 (p21): 习题1.5
p23 (p22): 1.6　事件的独立性伯努利模型
p24 (p22): 1.6.1　事件的独立性
p25 (p25): 1.6.2　伯努利模型
p26 (p27): 习题1.6
p27 (p28): 综合练习题1
p28 (p30): 第2章　随机变量及其分布
p29 (p30): 2.1　离散型随机变量及其分布律
p30 (p30): 2.1.1　随机变量的概念
p31 (p31): 2.1.2　随机变量的分类与分布
p32 (p31): 2.1.3　离散型随机变量的概率分布
p33 (p32): 2.1.4　几种常见的离散型分布
p34 (p37): 习题2.1
p35 (p37): 2.2　随机变量的分布函数
p36 (p39): 习题2.2
p37 (p40): 2.3　连续型随机变量及其概率密度函数
p38 (p40): 2.3.1　概率密度函数的概念
p39 (p42): 2.3.2　几种常见的连续型分布
p40 (p47): 习题2.3
p41 (p48): 2.4　随机变量函数的分布
p42 (p48): 2.4.1　离散型随机变量的函数分布
p43 (p49): 2.4.2　连续型随机变量的函数分布
p44 (p51): 习题2.4
p45 (p52): 综合练习题2
p46 (p55): 第3章　多维随机变量及其分布
p47 (p55): 3.1　二维随机变量的联合分布函数与边缘分布
p48 (p55): 3.1.1　二维随机变量及其联合分布函数
p49 (p56): 3.1.2　二维随机变量的边缘分布
p50 (p56): 3.1.3　随机变量的独立性
p51 (p57): 习题3.1
p52 (p58): 3.2　二维离散型随机变量
p53 (p58): 3.2.1　二维离散型随机变量及其分布律
p54 (p59): 3.2.2　二维离散型随机变量的边缘分布律
p55 (p61): 3.2.3　离散型随机变量的条件分布律
p56 (p62): 3.2.4　离散型随机变量的独立性
p57 (p64): 习题3.2
p58 (p65): 3.3　二维连续型随机变量
p59 (p65): 3.3.1　二维连续型随机变量及其概率密度函数
p60 (p66): 3.3.2　常见的二维连续型分布
p61 (p67): 3.3.3　二维连续型随机变量的边缘密度函数
p62 (p68): 3.3.4　连续型随机变量的条件概率密度
p63 (p71): 3.3.5　连续型随机变量的独立性
p64 (p73): 习题3.3
p65 (p74): 3.4　两个随机变量函数的分布
p66 (p74): 3.4.1　和的分布
p67 (p76): 3.4.2　连续型随机变量和的分布
p68 (p78): 3.4.3 M=max（X,Y）及N=min（X,Y）的分布
p69 (p79): 3.4.4　瑞利分布
p70 (p79): 习题3.4
p71 (p80): 3.5　n维随机变量
p72 (p80): 3.5.1　n维随机变量的联合分布和边缘分布
p73 (p81): 3.5.2　n维随机变量的独立性
p74 (p81): 3.5.3　n维正态分布
p75 (p82): 综合练习题3
p76 (p85): 第4章　随机变量的数字特征与极限定理
p77 (p85): 4.1　数学期望
p78 (p85): 4.1.1　离散型随机变量的数学期望
p79 (p88): 4.1.2　连续型随机变量的数学期望
p80 (p90): 4.1.3　随机变量函数的数学期望
p81 (p92): 4.1.4　数学期望的性质
p82 (p93): 习题4.1
p83 (p94): 4.2　方差
p84 (p94): 4.2.1　方差的定义
p85 (p98): 4.2.2　方差的性质
p86 (p99): 习题4.2
p87 (p99): 4.3　协方差与相关系数
p88 (p99): 4.3.1　协方差与相关系数定义
p89 (p102): 4.3.2　协方差与相关系数的性质
p90 (p104): 习题4.3
p91 (p105): 4.4　矩与协方差矩阵
p92 (p105): 4.4.1　原点矩和中心矩
p93 (p106): 4.4.2　协方差矩阵
p94 (p108): 习题4.4
p95 (p109): 4.5　大数定律
p96 (p109): 4.5.1　切比雪夫不等式
p97 (p110): 4.5.2　大数定律
p98 (p112): 习题4.5
p99 (p113): 4.6　中心极限定理
p100 (p116): 习题4.6
p101 (p116): 综合练习题4
p102 (p118): 概率论案例
p103 (p129): 第5章　数理统计的基本概念
p104 (p129): 5.1　总体和样本
p105 (p129): 5.1.1　总体
p106 (p131): 5.1.2　样本
p107 (p131): 5.1.3　参数与参数空间
p108 (p132): 习题5.1
p109 (p132): 5.2　直方图与经验分布函数
p110 (p132): 5.2.1　直方图
p111 (p134): 5.2.2　经验分布函数
p112 (p136): 5.3　统计量及其分布
p113 (p136): 5.3.1　统计量
p114 (p138): 5.3.2　x2分布
p115 (p139): 5.3.3　t分布和F分布
p116 (p140): 5.3.4　分位数
p117 (p141): 5.3.5　正态总体的抽样分布
p118 (p143): 习题5.3
p119 (p144): 综合练习题5
p120 (p145): 第6章　参数估计
p121 (p145): 6.1　点估计
p122 (p145): 6.1.1　矩估计法
p123 (p147): 6.1.2　极大似然估计
p124 (p151): 6.1.3　贝叶斯估计
p125 (p154): 习题6.1
p126 (p155): 6.2　估计的优良准则
p127 (p155): 6.2.1　无偏性
p128 (p156): 6.2.2　有效性
p129 (p157): 6.2.3　一致性
p130 (p157): 习题6.2
p131 (p158): 6.3　区间估计
p132 (p158): 6.3.1　区间估计的概念
p133 (p159): 6.3.2　单个正态总体均值和方差的区间估计
p134 (p161): 6.3.3　两个正态总体均值差和方差比的区间估计
p135 (p163): 6.3.4　非正态总体参数的区间估计
p136 (p164): 6.3.5　单侧置信区间
p137 (p165): 习题6.3
p138 (p166): 综合练习题6
p139 (p168): 第7章　假设检验
p140 (p168): 7.1　假设检验思想概述
p141 (p168): 7.1.1　问题的提出
p142 (p169): 7.1.2　假设检验的基本原理
p143 (p171): 7.1.3　假设检验的基本步骤
p144 (p171): 7.1.4　假设检验中的两类错误
p145 (p172): 7.2　单正态总体参数检验
p146 (p173): 7.2.1　方差σ2已知时均值μ的检验
p147 (p175): 7.2.2　方差σ2未知时均值μ的检验
p148 (p176): 7.2.3　关于方差σ2的检验
p149 (p178): 习题7.2
p150 (p178): 7.3　两个正态总体参数检验
p151 (p178): 7.3.1　两个正态总体均值的检验
p152 (p180): 7.3.2　成对数据的检验
p153 (p181): 7.3.3　两个正态总体方差的检验
p154 (p183): 7.3.4　非正态总体参数的假设检验
p155 (p184): 习题7.3
p156 (p185): 7.4　非参数假设检验
p157 (p185): 7.4.1　拟合优度检验
p158 (p189): 7.4.2　独立性检验
p159 (p190): 习题7.4
p160 (p191): 综合练习题7
p161 (p194): 第8章　相关与回归分析
p162 (p194): 8.1　相关与回归分析
p163 (p194): 8.1.1　相关分析
p164 (p196): 8.1.2　相关关系的测定
p165 (p198): 8.1.3　回归分析
p166 (p199): 8.1.4　相关与回归分析的关系
p167 (p200): 8.2　一元线性回归分析
p168 (p200): 8.2.1　一元线性回归方程中参数a、b的估计
p169 (p203): 8.2.2　回归方程的显著性检验
p170 (p205): 8.2.3　预测与控制
p171 (p208): 8.2.4　样本决定系数R2
p172 (p208): 习题8.2
p173 (p209): 8.3　可线性化的曲线回归
p174 (p214): 习题8.3
p175 (p215): 8.4　多元线性回归
p176 (p215): 8.4.1　多元线性回归的模型
p177 (p216): 8.4.2　未知参数的估计
p178 (p218): 8.4.3　回归方程的显著性检验
p179 (p219): 8.4.4　偏回归平方和与因素主次的判别
p180 (p220): 习题8.4
p181 (p221): 综合练习题8
p182 (p224): 第9章　方差分析
p183 (p224): 9.1　单因素试验的方差分析
p184 (p225): 9.1.1　数学模型
p185 (p226): 9.1.2　统计分析
p186 (p230): 习题9.1
p187 (p231): 9.2　双因素试验的方差分析
p188 (p231): 9.2.1　双因素等重复试验的方差分析
p189 (p237): 9.2.2　双因素无重复试验的方差分析
p190 (p240): 习题9.2
p191 (p241): 综合练习题9
p192 (p243): 第10章　SPSS在概率论与数理统计中的应用
p193 (p243): 10.1 SPSS软件概述
p194 (p243): 10.1.1　SPSS概况
p195 (p243): 10.1.2　SPSS基础知识
p196 (p252): 10.2　概率论与数理统计问题的SPSS求解
p197 (p252): 10.2.1　描述性分析
p198 (p257): 10.2.2　参数估计
p199 (p259): 10.2.3　假设检验
p200 (p264): 10.2.4　方差分析
p201 (p265): 10.2.5　回归分析
p202 (p268): 数理统计案例
p203 (p278): 附录
p204 (p298): 习题参考答案
p205 (p311): 参考文献

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2024-06-13