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內(nèi)容簡(jiǎn)介:　　《大學(xué)數(shù)學(xué)教程：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)明教程/21世紀(jì)獨(dú)立本科院校規(guī)劃教材》是普通高?！蔼?dú)立學(xué)院”本科“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”課程的教材，簡(jiǎn)明介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)最基本的理論與方法，內(nèi)容包含隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析等九章。
　　《大學(xué)數(shù)學(xué)教程：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)明教程/21世紀(jì)獨(dú)立本科院校規(guī)劃教材》在深度和廣度上符合教育部審定的“高等數(shù)學(xué)課程教學(xué)基本要求”，并參照教育部考試中心頒發(fā)的報(bào)考碩士研究生《數(shù)學(xué)考試大綱》中數(shù)學(xué)一與數(shù)學(xué)三的知識(shí)范圍。編寫的立足點(diǎn)是基礎(chǔ)與應(yīng)用并重，注重?cái)?shù)學(xué)的思想和方法，注重經(jīng)濟(jì)背景和實(shí)際意義，適合獨(dú)立學(xué)院培養(yǎng)高素質(zhì)應(yīng)用型人才的目標(biāo)。
　　《大學(xué)數(shù)學(xué)教程：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)明教程/21世紀(jì)獨(dú)立本科院校規(guī)劃教材》結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，難易適度，語(yǔ)言簡(jiǎn)潔，可供獨(dú)立學(xué)院、二級(jí)學(xué)院作為“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”課程的教材，也可供科技工作者作為自學(xué)“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”的參考書。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:1 隨機(jī)事件與概率
1.1 隨機(jī)事件
1.1.1 隨機(jī)試驗(yàn)
1.1.2 隨機(jī)事件與樣本空間
1.1.3 事件的關(guān)系與運(yùn)算
習(xí)題1.1
1.2 頻率與概率
1.2.1 頻率
1.2.2 概率的公理化定義
習(xí)題1.2
1.3 概率的古典概型與幾何概型
1.3.1 古典概型
1.3.2 幾何概型
習(xí)題1.3
1.4 條件概率
1.4.1 條件概率的定義
1.4.2 乘法定理
1.4.3 全概率公式與貝葉斯公式
習(xí)題1.4
1.5 隨機(jī)事件的獨(dú)立性
1.5.1 事件的獨(dú)立性
1.5.2 獨(dú)立試驗(yàn)序列概型
習(xí)題1.5

2 隨機(jī)變量及其分布
2.1 隨機(jī)變量
2.1.1 隨機(jī)變量的定義
2.1.2 隨機(jī)變量的意義和注意點(diǎn)
習(xí)題2.1
2.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
2.2.1 分布函數(shù)的定義
2.2.2 分布函數(shù)的性質(zhì)
習(xí)題2.2
2.3 離散型隨機(jī)變量
2.3.1 離散型隨機(jī)變量與概率分布律
2.3.2 幾個(gè)重要的離散型隨機(jī)變量
習(xí)題2.3
2.4 連續(xù)型隨機(jī)變量
2.4.1 連續(xù)型隨機(jī)變量與概率密度函數(shù)
2.4.2 幾個(gè)重要的連續(xù)型隨機(jī)變量
習(xí)題2.4
2.5 隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2.5.1 離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
2.5.2 連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
習(xí)題2.5

3 多維隨機(jī)變量及其分布
3.1 維隨機(jī)變量的分布函數(shù)
3.1.1 聯(lián)合分布函數(shù)
3.1.2 聯(lián)合分布函數(shù)的性質(zhì)
3.1.3 邊緣分布函數(shù)
習(xí)題3.1
3.2 二維離散型隨機(jī)變量
3.2.1 二維離散型隨機(jī)變量與聯(lián)合概率分布律
3.2.2 二維離散型隨機(jī)變量的邊緣概率分布律
3.2.3 條件概率分布律
習(xí)題3.2
3.3 維連續(xù)型隨機(jī)變量
3.3.1 二維連續(xù)型隨機(jī)變量與聯(lián)合概率密度函數(shù)
3.3.2 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的邊緣概率密度函數(shù)
3.3.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的條件分布
習(xí)題3.3
3.4 維隨機(jī)變量的獨(dú)立性
3.4.1 二維離散型隨機(jī)變量的獨(dú)立性
3.4.2 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的獨(dú)立性
習(xí)題3.4
3.5 二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布
3.5.1 兩個(gè)隨機(jī)變量和的分布
3.5.2 兩個(gè)隨機(jī)變量最大值與最小值的分布
習(xí)題3.5

4 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
4.1 數(shù)學(xué)期望
4.1.1 一維隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
4.1.2 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
4.1.3 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
4.1.4 常用分布的數(shù)學(xué)期望
習(xí)題4.1
4.2 方差
4.2.1 方差與標(biāo)準(zhǔn)差
4.2.2 方差的性質(zhì)
4.2.3 常用分布的方差
4.2.4 切比雪夫不等式
習(xí)題4.2
4.3 矩
4.4 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
4.4.1 協(xié)方差
4.4.2 相關(guān)系數(shù)
習(xí)題4.4

5 大數(shù)定律與中心極限定理
5.1 大數(shù)定律
5.1.1 依概率收斂的定義
5.1.2 大數(shù)定律
習(xí)題5.1
5.2 中心極限定理
5.2.1 中心極限定理
5.2.2 應(yīng)用舉例
習(xí)題5.2

6 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
6.1 總體與樣本
6.1.1 總體與總體分布
6.1.2 樣本與樣本分布
6.1.3 樣本分布函數(shù)
6.2 統(tǒng)計(jì)量
6.2.1 統(tǒng)計(jì)量的定義
6.2.2 常用的統(tǒng)計(jì)量
習(xí)題6.2
6.3 常用的統(tǒng)計(jì)分布
6.3.1 分位數(shù)
6.3.2 x2分布
6.3.3 t分布
6.3.4 F分布
習(xí)題6.3
6.4 正態(tài)總體的抽樣分布
6.4.1 單個(gè)正態(tài)總體的抽樣分布
6.4.2 兩個(gè)正態(tài)總體的抽樣分布
習(xí)題6.4

7 參數(shù)估計(jì)
7.1 點(diǎn)估計(jì)
7.1.1 點(diǎn)估計(jì)的基本概念
7.1.2 矩估計(jì)法
7.1.3 最大似然估計(jì)法
7.1.4 估計(jì)量的優(yōu)良性準(zhǔn)則
習(xí)題7.1
7.2 區(qū)間估計(jì)
7.2.1 區(qū)間估計(jì)的基本概念
7.2.2 單個(gè)正態(tài)總體均值和方差的區(qū)間估計(jì)
7.2.3 兩個(gè)正態(tài)總體均值差和方差比的區(qū)間估計(jì)
習(xí)題7.2

8 假設(shè)檢驗(yàn)
8.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
8.1.1 統(tǒng)計(jì)假設(shè)
8.1.2 檢驗(yàn)法則與小概率原理
8.1.3 兩類錯(cuò)誤與檢驗(yàn)水平
8.1.4 假設(shè)檢驗(yàn)的步驟
習(xí)題8.1
8.2 正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8.2.1 均值μ的假設(shè)檢驗(yàn)
8.2.2 方差σ2的假設(shè)檢驗(yàn)
8.2.3 正態(tài)總體參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)方法列表
習(xí)題8.2
8.3 分布擬合x2檢驗(yàn)
習(xí)題8.3

9 方差分析與回歸分析
9.1 單因素試驗(yàn)的方差分析
9.1.1 單因素試驗(yàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型
9.1.2 總偏差平方和的分解
9.1.3 假設(shè)檢驗(yàn)
習(xí)題9.1
9.2 一元線性回歸分析
9.2.1 一元線性回歸模型
9.2.2 未知參數(shù)的估計(jì)
9.2.3 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)
習(xí)題9.2

習(xí)題答案與提示
附表1 泊松分布表
附表2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附表3 x2分布表
附表4 t分布表
附表5 F分布表