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內容簡介

　　《概率統計與隨機過程習題解集》是《概率統計與隨機過程》的習題解集，適用於理工科大學學生的學習。《概率統計與隨機過程習題解集》對概率統計與隨機過程中的常規性練習題目給齣瞭解答，題型多樣，覆蓋麵較全。通過練習和對照使用，有助於學生鞏固已學的知識和理論，掌握解決基本問題的方法和手段，提高解決問題的能力，以期能熟練靈活地解決更多的問題，取到較好的效果。
　　《概率統計與隨機過程習題解集》既可作為理工科大學生學習概率統計的自我訓練和檢測的輔導教材，也可作為考研、考博復習的參考書，亦可作為教師的教學參考書。

內頁插圖

目錄

前言
第一章 隨機事件的概率
第一節 隨機事件的關係及運算
第二節 古典概率的計算
第三節 幾何概率的計算
第四節 利用概率的性質求復雜事件的概率
第五節 條件概率與乘法公式，全概率公式與貝葉斯公式
第六節 事件的獨立性

第二章 隨機變量及其分布
第一節 隨機變量與隨機事件
第二節 分布函數
第三節 離散型隨機變量及其概率分布
第四節 二項分布和泊鬆分布的應用舉例
第五節 連續型隨機變量及其概率密度函數
第六節 均勻分布和指數分布的應用舉例
第七節 正態分布的應用舉例

第三章 二維隨機變量
第一節 隨機嚮量與聯閤分布
第二節 邊沿分布函數
第三節 邊沿分布律與條件分布律
第四節 邊沿概率密度與條件概率密度
第五節 相互獨立的隨機變量

第四章 隨機變量的函數的分布
第一節 離散型隨機變量的函數的分布
第二節 一維連續型隨機變量的函數的分布
第三節 二維連續型隨機變量的函數的分布

第五章 隨機變量的數字特徵
第一節 離散型隨機變量的數學期望
第二節 連續型隨機變量的數學期望
第三節 常用隨機變量的數學期望和方差
第四節 協方差和相關係數
第五節 數字特徵綜閤例題

第六章 大數定律和中心極限定理
第一節 契比雪夫不等式
第二節 大數定律
第三節 中心極限定理

第七章 統計量及其分布
第一節 總體與樣本、統計量
第二節 正態總體樣本的綫性函數分布和χ?分布
第三節 t分布和F分布

第八章 參數估計
第一節 參數的點估計和矩估計
第二節 極大似然估計
第三節 無偏估計與最小方差估計、一緻性估計

第九章 假設檢驗
第一節 假設檢驗的基本思想
第二節 正態總體均值和方差的假設檢驗

第十章 隨機過程的基本概念
第一節 隨機過程的概率分布
第二節 隨機過程的數字特徵

第十一章 平穩過程
第一節 嚴平穩過程
第二節 廣義平穩過程
第三節 正態平穩過程
第四節 遍曆過程

第十二章 齊次馬爾可夫鏈
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(一)
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(一)參考答案
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(二)
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(二)參考答案
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(三)
《概率統計與隨機過程》模擬考試捲(三)參考答案
參考文獻

前言/序言

　　《概率統計與隨機過程》是理工科大學的一門重要的公共基礎課，是理工科大學生必備的知識體係。掌握這門課程的研究對象和理論、方法、知識等，對於相關專業課程的學習和開展科學研究，都是必要的。
　　《概率統計與隨機過程》是以自然界和社會中的不確定現象和各種隨機現象為研究對象，提齣瞭對問題的闡述，産生瞭研究解決問題的思想方法、理論、工具和手段，得到瞭大量的結果。這門課程與其他數學課程有很大的不同。學習概率統計課程，需要有對以往數學知識的紮實基礎和靈活運用，需要思考解決應用問題的靈活思維能力。
　　《概率統計與隨機過程》幾乎是理工科大學生的最後一門數學課程，齣現瞭許多新問題、新理論、新方法，理論深度和知識增進梯度大，應用範圍廣闊。多數初學者在學習過程中往往會遇到一定的疑難，不僅難以解題，而且解錯瞭題難以發現。本書專為幫助讀者學好概率統計與隨機過程知識而編寫。對常規性練習題目給齣瞭解答，題型多樣，覆蓋麵較全，給齣瞭類型與數量眾多的典型習題的解析，對其中一些典型習題給齣瞭較新穎的解法。學習數學知識最有效的方法就是上課聽好老師講解和課後自學復習及做習題進行練習。讀者可通過反復多次的訓練和對照使用，熟能生巧，實踐齣真知。這樣有助於理解概念和理論方法，掌握解決基本問題的方法和手段，提高解決問題的能力，以期能熟練靈活地解決更多的問題，取得較好的效果。
　　本書在編寫過程中參考引用瞭國內外眾多圖書中的許多資料和習題的解答，無法一一列舉，在此一並緻謝。概率統計的題目浩如煙海，已積纍瞭豐富的知識體係，並不斷更新，但核心的問題是不變的。由於編者經驗和水平所限，書中難免有欠妥和不足之處，敬請讀者不吝指正。
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適閤本科生用，考研估計是用不上

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知識就是力量,考試利器~

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物流很快，貨品保存完好，很不錯…

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好哦啊哈哈哦啊好哦啊好號

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習題覆蓋麵較廣，書不錯

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代人買的 送的還挺快的

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挺不錯，物流很快，第二天就到瞭

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因此，大傢在學習概率論的時候，最先遇到、也是最重要的一個問題就是“如何定量描述隨機現象”，即如何給齣概率的定義。隨著二十世紀30年代蘇聯數學傢柯爾莫哥洛夫(1903-1987) 運用分析學中的測度理論(measure theory)完成瞭概率論的公理化體係，概率論纔算正式登上瞭現代數學的殿堂。事實上，柯爾莫哥洛夫的公理化體係並未直麵“概率是什麼”的問題，到現在人們對於概率在哲學層麵的思辨仍然在進行，但是公理化的作用是將人們對於概率的一些樸素共識或者基本性質抽象齣來，形成一套公理體係，然後依據這套體係逐步發展齣一套概率理論。這種思維跟當年德國數學傢希爾伯特(1862-1943)所倡導的公理化思想是相一緻的。值得一提的是，自打柯爾莫哥洛夫的概率公理化提齣以來，對其的質疑從來就沒有停止過，也不斷有新的概率理論被提齣，但這套理論依舊成為瞭概率研究的絕對主流，我們這裏所談到的概率論的學習也是指以柯爾莫哥洛夫公理化體係為基礎的概率理論。

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