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內容簡介

　　《應用概率論教程（上冊）》分為概率和統計兩部分，主要內容包括：事件與概率，一元隨機變量及其分布，n維隨機嚮量及其分布，隨機變量的數字特徵，特徵函數，極限定理，估計理論，假設檢驗方法與理論，綫性統計推斷。書中推理過程詳細，並有大量例題供讀者學習參考。
　　《應用概率論教程（上冊）》可作為理工科院校研究生、本科生教材，也可作為科技工作者的參考用書。

目錄

第1編 概率部分
第1章 事件與概率
1.1 樣本空間與事件
1.2 概率空間
1.3 條件概率
1.4 統計獨立性
1.5 伯努利概型
1.6 習題
第2章 一元隨機變量及其分布函數
2.1 隨機變量定義及其分布函數
2.2 離散型隨機變量
2.3 連續型隨機變量
2.4 條件分布、全概率公式及貝葉斯公式
2.5 隨機變量的函數及其分布
2.6 習題
第3章 n維隨機嚮量及其分布函數
3.1 n維隨機嚮量的定義及其分布函數
3.2 隨機變量的獨立性及條件分布
3.3 隨機嚮量函數的密度函數
3.4 有關三種重要分布
3.5 習題
第4章 隨機變量的數字特徵
4.1 引言
4.2 數學期望
4.3 條件數學期望
4.4 方差、條件方差和矩
4.5 n維隨機嚮量的數字特徵
4.6 習題
第5章 特徵函數
5.1 特徵函數的定義及其性質
5.2 逆轉公式及**性定理
5.3 特徵函數的無窮可分律
5.4 n維隨機嚮量的特徵函數
5.5 n維正態隨機嚮量
5.6 母函數和矩母函數
5.7 習題
第6章 極限定理
6.1 隨機變量序列的收斂性
6.2 分布函數列與特徵函數列的收斂性
6.3 大數定理和強大數定理
6.4 中心極限定理
6.5 習題

第2編 統計部分
第7章 估計理論
7.1 隨機樣本及其分布
7.2 兩種常用的參數估計方法
7.3 統計量的充分性、完備性和極小性
7.4 參數估計的一緻性、無偏性和有效性
7.5 極大似然估計的漸近性
7.6 貝葉斯估計
7.7 置信區間
7.8 附錄
7.9 習題
第8章 假設檢驗方法與理論
8.1 參數檢驗的概念和方法
8.2 非參數假設檢驗
8.3 廣義似然比檢驗
8.4 *優勢（MP）檢驗和一緻*優勢（UMP）檢驗
8.5 無偏檢驗
8.6 習題
第9章 綫性統計推斷
9.1 *小二乘估計
9.2 綫性*小方差估計
9.3 綫性迴歸、偏相關係數與復相關係數
9.4 方差分析
9.5 廣義逆矩陣（附錄）
9.6 習題

附錄
附錶1 二項分布錶
附錶2 泊鬆分布錶
附錶3 正態分布錶
附錶4 x2-分布上側分位數（xα2）錶
附錶5 t分布的雙側分位數（tα）錶
附錶6 F檢驗的臨界值（Fn）錶
附錶7 柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫λ分布錶
附錶8 柯爾莫哥洛夫檢驗的臨界值錶
附錶9 斯米爾諾夫檢驗的臨界值錶
參考文獻
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