大学数学应用教程（第三版）概率论与数理统计

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作者: 仉志余编 , 刘方编

出版社: 北京大学出版社

出版时间: 2019-09

版次: 1

ISBN: 9787301307045

定价: 36.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 214页

分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>工程技术

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《大学数学应用教程（第三版）概率论与数理统计》是在《大学数学应用教程（本科第二版）》基础上，深入总结多年来教学改革和实践的经验，适应教育部应用型本科转型改革和试点的需要并充分利用多媒体等现代教学技术编写而成的。《大学数学应用教程（第三版）概率论与数理统计》适合非“211”大学理工科和经济、贸易与管理类本科专业使用，也适合同层次的成人教育以及工程技术人员使用。第一章随机事件及其概率
第一节随机事件
一、随机试验
二、随机事件的概念
三、事件间的关系及运算
习题1-1
第二节事件的概率
一、古典概率
二、几何概率
三、概率的统计定义
四、概率的公理化定义
习题1-2
第三节条件概率
一、条件概率的概念
二、概率的乘法公式
三、全概率公式
四、贝叶斯（Bayes）公式
习题1-3
第四节事件的独立性
一、事件的独立性
二、伯努利概型及二项概率公式
习题1-4

第二章随机变量及其概率分布
第一节随机变量及其分布函数
一、随机变量的概念
二、随机变量的分布函数
习题2-1
第二节离散型随机变量
一、离散型分布的概念
二、常用的离散型分布
习题2-2
第三节连续型随机变量
习题2-3
第四节常用的连续型分布
一、均匀分布
二、指数分布
三、正态分布
习题2-4
第五节随机变量函数的分布
一、离散型
二、连续型
习题2-5

第三章随机变量的数字特征
第一节数学期望
一、离散型数学期望
二、连续型数学期望
三、随机变量函数的数学期望
习题3-1
第二节方差
一、方差的概念
二、方差的简单性质
习题3-2
第三节常用分布的数学期望与方差
一、（0-1）分布
二、二项分布
三、泊松分布
四、均匀分布
五、指数分布
六、正态分布
习题3-3

第四章多维随机变量
第一节二维随机变量及其分布
一、二维随机变量的联合分布
二、二维离散型随机变量
三、二维连续型随机变量
习题4-1
第二节边缘分布
一、边缘分布的概念及求法
二、随机变量的相互独立性
习题4-2
第三节二维正态分布与二维随机变量函数的分布
一、二维正态分布
二、二维随机变量函数的分布
习题4-3
第四节二维随机变量的数字特征
一、二维随机变量函数的数学期望
二、数学期望和方差的性质
三、协方差与相关系数
习题4-4

第五章大数定律与中心极限定理
第一节切比雪夫不等式
第二节大数定律
*一、依概率收敛
二、大数定律
第三节中心极限定理
习题5-3

第六章样本与抽样分布
第一节几个基本概念
一、总体与样本
二、统计量
习越6-1
第二节概率密度和分布函数的近似求法
第三节抽样分布
一、□（数理化公式）的分布
二、x2分布
三、t分布
四、F分布
习题6-3

第七章参数估计
第一节点估计
一、矩估计法
二、顺序统计量法
三、最大似然估计法
四、估计量的评选标准
习题7-1
第二节区间估计
一、单个正态总体的情况
二、两个正态总体的情况
习题7-2

第八章假设检验
第一节假设检验的基本思想
一、问题的提出
二、假设检验的基本思想
第二节 Z检验法和f检验法
一、Z检验法
二、t检验法
习题8-2
第三节 x2检验法和F检验法
一、x2检验法（单个正态总体方差的检验法）
二、F检验法（两个正态总体方差的检验法）
习题8-3
*第四节分布拟合检验

第九章一元线性回归分析
第一节散点图和数学模型
第二节最小二乘法与经验公式
第三节预测与控制
一、预测问题
二、控制问题
第四节可线性化的基本类型
一、□（数理化公式）型
二、□（数理化公式）型
三、□（数理化公式）型
习题9-4
*
第十章概率论与数理统计的软件实现
第一节 Mathematica软件简介
一、基本操作
二、函数（命令）
三、应用实例
习题10-1
第二节概率论与数理统计的软件实现
一、概率论的软件实现
二、数理统计的软件实现
三、区间估计的软件实现
四、假设检验、回归分析与方差分析的软件实现
习题10-2
附录
习题答案
内容简介:
《大学数学应用教程（第三版）概率论与数理统计》是在《大学数学应用教程（本科第二版）》基础上，深入总结多年来教学改革和实践的经验，适应教育部应用型本科转型改革和试点的需要并充分利用多媒体等现代教学技术编写而成的。《大学数学应用教程（第三版）概率论与数理统计》适合非“211”大学理工科和经济、贸易与管理类本科专业使用，也适合同层次的成人教育以及工程技术人员使用。
目录:
第一章随机事件及其概率
第一节随机事件
一、随机试验
二、随机事件的概念
三、事件间的关系及运算
习题1-1
第二节事件的概率
一、古典概率
二、几何概率
三、概率的统计定义
四、概率的公理化定义
习题1-2
第三节条件概率
一、条件概率的概念
二、概率的乘法公式
三、全概率公式
四、贝叶斯（Bayes）公式
习题1-3
第四节事件的独立性
一、事件的独立性
二、伯努利概型及二项概率公式
习题1-4

第二章随机变量及其概率分布
第一节随机变量及其分布函数
一、随机变量的概念
二、随机变量的分布函数
习题2-1
第二节离散型随机变量
一、离散型分布的概念
二、常用的离散型分布
习题2-2
第三节连续型随机变量
习题2-3
第四节常用的连续型分布
一、均匀分布
二、指数分布
三、正态分布
习题2-4
第五节随机变量函数的分布
一、离散型
二、连续型
习题2-5

第三章随机变量的数字特征
第一节数学期望
一、离散型数学期望
二、连续型数学期望
三、随机变量函数的数学期望
习题3-1
第二节方差
一、方差的概念
二、方差的简单性质
习题3-2
第三节常用分布的数学期望与方差
一、（0-1）分布
二、二项分布
三、泊松分布
四、均匀分布
五、指数分布
六、正态分布
习题3-3

第四章多维随机变量
第一节二维随机变量及其分布
一、二维随机变量的联合分布
二、二维离散型随机变量
三、二维连续型随机变量
习题4-1
第二节边缘分布
一、边缘分布的概念及求法
二、随机变量的相互独立性
习题4-2
第三节二维正态分布与二维随机变量函数的分布
一、二维正态分布
二、二维随机变量函数的分布
习题4-3
第四节二维随机变量的数字特征
一、二维随机变量函数的数学期望
二、数学期望和方差的性质
三、协方差与相关系数
习题4-4

第五章大数定律与中心极限定理
第一节切比雪夫不等式
第二节大数定律
*一、依概率收敛
二、大数定律
第三节中心极限定理
习题5-3

第六章样本与抽样分布
第一节几个基本概念
一、总体与样本
二、统计量
习越6-1
第二节概率密度和分布函数的近似求法
第三节抽样分布
一、□（数理化公式）的分布
二、x2分布
三、t分布
四、F分布
习题6-3

第七章参数估计
第一节点估计
一、矩估计法
二、顺序统计量法
三、最大似然估计法
四、估计量的评选标准
习题7-1
第二节区间估计
一、单个正态总体的情况
二、两个正态总体的情况
习题7-2

第八章假设检验
第一节假设检验的基本思想
一、问题的提出
二、假设检验的基本思想
第二节 Z检验法和f检验法
一、Z检验法
二、t检验法
习题8-2
第三节 x2检验法和F检验法
一、x2检验法（单个正态总体方差的检验法）
二、F检验法（两个正态总体方差的检验法）
习题8-3
*第四节分布拟合检验

第九章一元线性回归分析
第一节散点图和数学模型
第二节最小二乘法与经验公式
第三节预测与控制
一、预测问题
二、控制问题
第四节可线性化的基本类型
一、□（数理化公式）型
二、□（数理化公式）型
三、□（数理化公式）型
习题9-4
*
第十章概率论与数理统计的软件实现
第一节 Mathematica软件简介
一、基本操作
二、函数（命令）
三、应用实例
习题10-1
第二节概率论与数理统计的软件实现
一、概率论的软件实现
二、数理统计的软件实现
三、区间估计的软件实现
四、假设检验、回归分析与方差分析的软件实现
习题10-2
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