数理统计学基本原理和方法

数理统计学基本原理和方法

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作者: 吴梅村著

出版社: 西南财经大学出版社

出版时间: 2006-01

版次: 1

ISBN: 9787810883016

定价: 19.80

装帧: 平装

开本: 其他

纸张: 胶版纸

页数: 398页

字数: 320千字

分类: 自然科学

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本书内容包括数理统计学最基本的理论和方法，文字简明易懂，概念清楚明确，推证逻辑严谨，显示出先生深厚的统计理论底蕴。


  本书分为三部分。第一部分是绪论（第一章）。该章节论述了数理统计学的研究对象；阐述了数理统计学与概率论、数学和社会经济学统计学的关系；说明了数理统计学在自然界、技术界和社会经济领域广泛的应用性。


  第二部分是论述数理统计学的数理基础概率论理论（第二章至第六章）。


  第三部分是讲述数理统计的主要内容（第七章至第十二章）。


  本书非常强调各种分布和方法的实际应用，特别是对工农业生产和科学试验中现象波动分析常用的方差分析，作者做了细微的论述。因此，此书可作为以教学参考用书，也可作为经济管理上进行预测决策分析的参考用书，还可作为工农业生产试验和科学试验的参考用书。第一章  绪论

  第一节  数理统计学的研究对象

  第二节  数理统计学的性质

  第三节  数理统计学与数学、概率论和社会经济统计学的关系

  第四节  数理统计学的基本内容和作用

第二章  随机事件和概率

  第一节  随机事件

  第二节  概率的定义和性质

  第三节  概率的基本运算

  第四节  全概率公式和逆概率公式

第三章  随机变量及其概率分布的一般性质

  第一节  随机变量

  第二节  随机变量的概率分布

  第三节  概率分布的数字特征

  第四节  矩和矩母函数

第四章  主要离散分布

  第一节  理论分布的意义

  第二节  二项分布

  第三节  泊松（poisson）分布

  第四节  其他离散型分布

第五章  主要连续分布——正态分布

  第一节  正态分布的意义和函数式

  第二节  正态分布密度函数的推导

  第三节  正态密度函数的性质

  第四节  正态发布曲线的图示和概率积分

  第五节  正态分布的期望值、方差、矩和矩母函数

  第六节  正态分布的应用

第六章  极限定理

  第一节  基本概念

  第二节  大数定理

  第三节  中心极限定理

第七章  统计抽样和推断的基本原理

  第一节  抽样和推断的基本概念和方法

  第二节  点估计

  第三节  区间估计

  第四节  假设检验

第八章  大样本分析

  第一节  矩母函数在大样本指标分布中的推断方法

  第二节  样本平均数的分布及其应用

  第三节  样本成数的分布及其应用

  第四节  样本方差和均方差的分析

第九章  小样本分析

第十章  方差分析

第十一章  回归和相关分析

参考书目
内容简介:
本书内容包括数理统计学最基本的理论和方法，文字简明易懂，概念清楚明确，推证逻辑严谨，显示出先生深厚的统计理论底蕴。


  本书分为三部分。第一部分是绪论（第一章）。该章节论述了数理统计学的研究对象；阐述了数理统计学与概率论、数学和社会经济学统计学的关系；说明了数理统计学在自然界、技术界和社会经济领域广泛的应用性。


  第二部分是论述数理统计学的数理基础概率论理论（第二章至第六章）。


  第三部分是讲述数理统计的主要内容（第七章至第十二章）。


  本书非常强调各种分布和方法的实际应用，特别是对工农业生产和科学试验中现象波动分析常用的方差分析，作者做了细微的论述。因此，此书可作为以教学参考用书，也可作为经济管理上进行预测决策分析的参考用书，还可作为工农业生产试验和科学试验的参考用书。
目录:
第一章  绪论

  第一节  数理统计学的研究对象

  第二节  数理统计学的性质

  第三节  数理统计学与数学、概率论和社会经济统计学的关系

  第四节  数理统计学的基本内容和作用

第二章  随机事件和概率

  第一节  随机事件

  第二节  概率的定义和性质

  第三节  概率的基本运算

  第四节  全概率公式和逆概率公式

第三章  随机变量及其概率分布的一般性质

  第一节  随机变量

  第二节  随机变量的概率分布

  第三节  概率分布的数字特征

  第四节  矩和矩母函数

第四章  主要离散分布

  第一节  理论分布的意义

  第二节  二项分布

  第三节  泊松（poisson）分布

  第四节  其他离散型分布

第五章  主要连续分布——正态分布

  第一节  正态分布的意义和函数式

  第二节  正态分布密度函数的推导

  第三节  正态密度函数的性质

  第四节  正态发布曲线的图示和概率积分

  第五节  正态分布的期望值、方差、矩和矩母函数

  第六节  正态分布的应用

第六章  极限定理

  第一节  基本概念

  第二节  大数定理

  第三节  中心极限定理

第七章  统计抽样和推断的基本原理

  第一节  抽样和推断的基本概念和方法

  第二节  点估计

  第三节  区间估计

  第四节  假设检验

第八章  大样本分析

  第一节  矩母函数在大样本指标分布中的推断方法

  第二节  样本平均数的分布及其应用

  第三节  样本成数的分布及其应用

  第四节  样本方差和均方差的分析

第九章  小样本分析

第十章  方差分析

第十一章  回归和相关分析

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