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內(nèi)容簡介:    《工業(yè)和信息化普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材：概率論與數(shù)理統(tǒng)計及其應(yīng)用》根據(jù)教育部最新頒布的概率論與數(shù)理統(tǒng)計教學基本要求，結(jié)合作者多年的教學實踐編寫而成，書中內(nèi)容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析、隨機過程的基本知識、馬爾可夫鏈、平穩(wěn)隨機過程。全書重點著眼于介紹概率論、數(shù)理統(tǒng)計、隨機過程中的基本概念、基本原理和基本方法，強調(diào)直觀性，加強可讀性，突出基本思想，注重實際應(yīng)用。
    《工業(yè)和信息化普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材：概率論與數(shù)理統(tǒng)計及其應(yīng)用》可供高等院校工科和其他非數(shù)學類專業(yè)的學生使用，也可供各類專業(yè)技術(shù)人員參考。

作者簡介:

目錄:第1章 隨機事件與概率
1.1 隨機試驗、樣本空間
1.1.1 隨機試驗
1.1.2 樣本空間
1.2 隨機事件
1.2.1 隨機事件
1.2.2 事件間的關(guān)系與運算
1.3 隨機事件的概率
1.3.1 事件的頻率
1.3.2 事件的概率
1.4 古典概型與幾何概型
1.4.1 古典概型
1.4.2 幾何概型
1.5 條件概率
1.5.1 條件概率
1.5.2 乘法公式
1.5.3 全概率公式
1.5.4 貝葉斯公式
1.6 事件的獨立性與伯努利概型
1.6.1 事件的獨立性
1.6.2 伯努利概型
習題1

第2章 隨機變量及其分布
2.1 隨機變量及其分布函數(shù)
2.1.1 隨機變量
2.1.2 隨機變量的分布函數(shù)
2.2 離散型隨機變量
2.2.1 離散型隨機變量及其分布
2.2.2 常用幾個離散型隨機變量
2.3 連續(xù)型隨機變量
2.3.1 連續(xù)型隨機變量的概念
2.3.2 幾個重要的連續(xù)型隨機變量
2.4 隨機變量函數(shù)的分布
2.4.1 離散型隨機變量函數(shù)的分布
2.4.2 連續(xù)型隨機變量函數(shù)的分布
習題2

第3章 多維隨機變量及其分布
3.1 二維隨機變量
3.1.1 二維隨機變量及其分布函數(shù)
3.1.2 二維隨機變量的分布函數(shù)的性質(zhì)
3.1.3 二維離散型隨機變量
3.1.4 二維連續(xù)型隨機變量
3.2 邊緣分布
3.2.1 邊緣分布函數(shù)
3.2.2 二維離散型隨機變量的邊緣分布律
3.2.3 二維連續(xù)型隨機變量的邊緣概率密度
3.3 條件分布
3.3.1 二維離散型隨機變量的條件分布律
3.3.2 條件分布函數(shù)
3.3.3 二維連續(xù)型隨機變量的條件分布
3.4 隨機變量的獨立性
3.5 兩個隨機變量函數(shù)的分布
3.5.1 二維離散型隨機變量函數(shù)的分布
3.5.2 二維連續(xù)型隨機變量函數(shù)的分布
習題3

第4章 隨機變量的數(shù)字特征
4.1 數(shù)學期望
4.1.1 數(shù)學期望的概念
4.1.2 隨機變量函數(shù)的數(shù)學期望
4.1.3 數(shù)學期望的性質(zhì)
4.2 方差
4.2.1 方差的概念
4.2.2 方差的性質(zhì)
4.3 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
4.3.1 協(xié)方差
4.3.2 相關(guān)系數(shù)
4.4 矩與協(xié)方差矩陣
4.4.1 矩的概念
4.4.2 協(xié)方差矩陣
4.5 數(shù)字特征的簡單應(yīng)用
4.5.1 求職面試決策問題
4.5.2 報童最佳訂購報紙模型
習題4

第5章 大數(shù)定律和中心極限定理
5.1 大數(shù)定律
5.1.1 切比雪夫不等式
5.1.2 大數(shù)定律
5.2 中心極限定理
習題5

第6章 數(shù)理統(tǒng)計的基本概念
6.1 數(shù)理統(tǒng)計的方法
6.2 總體與樣本
6.2.1 總體和個體
6.2.2 樣本與抽樣
6.2.3 頻率直方圖與樣本分布函數(shù)
6.3 統(tǒng)計量及其分布
6.3.1 統(tǒng)計量的概念
6.3.2 三種重要分布
6.3.3 抽樣分布
習題6

第7章 參數(shù)估計
7.1 參數(shù)的點估計
7.1.1 矩估計法
7.1.2 最大似然估計法
7.2 估計量的評選標準
7.2.1 無偏性
7.2.2 有效性
7.2.3 相合性
7.3 參數(shù)的區(qū)間估計
7.3.1 區(qū)間估計的概念
7.3.2 單個正態(tài)總體均值與方差的區(qū)間估計
7.3.3 兩個正態(tài)總體均值差與方差比的區(qū)間估計
7.3.4 單側(cè)置信區(qū)間
習題7

第8章 假設(shè)檢驗
8.1 假設(shè)檢驗的基本概念
8.2 單個正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗
8.2.1 均值的假設(shè)檢驗
8.2.2 總體方差的假設(shè)檢驗
8.3 兩個正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗
8.3.1 兩個正態(tài)總體均值差的假設(shè)檢驗
8.3.2 兩個正態(tài)總體方差相等的假設(shè)檢驗
8.4 分布假設(shè)檢驗
習題8

第9章 回歸分析
9.1 一元線性回歸
9.1.1 一元線性回歸模型
9.1.2 參數(shù)a，b的估計
9.1.3 s2的估計
9.1.4 回歸方程的顯著性檢驗
9.1.5 預測與控制
9.2 可線性化的非線性回歸
9.3 多元線性回歸簡介
習題9

第10章 隨機過程的基本知識
10.1 隨機過程的概念及分類
10.1.1 隨機過程的概念
10.1.2 隨機過程的分類
10.2 隨機過程的分布與數(shù)字特征
10.2.1 隨機過程的分布函數(shù)族
10.2.2 隨機過程的數(shù)字特征
10.2.3 二維隨機過程的分布函數(shù)和數(shù)字特征*
10.3 泊松過程及維納過程
10.3.1 獨立增量過程
10.3.2 泊松過程
10.3.3 維納過程
習題10

第11章 馬爾可夫鏈
11.1 馬爾可夫過程
11.2 馬爾可夫鏈
11.2.1 馬爾可夫鏈的定義
11.2.2 馬爾可夫鏈的概率分布
11.2.3 齊次馬爾可夫鏈
11.3 多步轉(zhuǎn)移概率的確定
11.4 遍歷性
11.5 馬爾可夫鏈的應(yīng)用
11.5.1 遺傳基因模型
11.5.2 罰款數(shù)額確定模型
習題11

第12章 平穩(wěn)隨機過程
12.1 平穩(wěn)隨機過程的概念
12.1.1 嚴平穩(wěn)過程
12.1.2 寬平穩(wěn)過程
12.2 各態(tài)歷經(jīng)性
12.3 相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)
12.4 平穩(wěn)隨機過程的功率譜密度
習題12

附表
附表1 幾種常見的概率分布表
附表2 正態(tài)總體參數(shù)的顯著性假設(shè)檢驗一覽表
附表3 標準正態(tài)分布表
附表4 泊松分布表
附表5 t分布表
附表6 c2分布表
附表7 F分布表
參考答案
參考書目