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當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書科學(xué)技術(shù)自然科學(xué)數(shù)學(xué)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)輔導(dǎo)與習(xí)題解答(經(jīng)管類·第五版)

概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)輔導(dǎo)與習(xí)題解答(經(jīng)管類·第五版)

概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)輔導(dǎo)與習(xí)題解答(經(jīng)管類·第五版)

定 價(jià):¥35.00

作 者: 吳贛昌 編
出版社: 中國(guó)人民大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 21世紀(jì)數(shù)學(xué)教育信息化精品教材
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787300256603 出版時(shí)間: 2018-04-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 大32開(kāi) 頁(yè)數(shù): 432 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  該書稿是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)(經(jīng)管類·第五版)》配套的輔導(dǎo)書。該系列教輔書均根據(jù)教材章節(jié)順序建設(shè)了相應(yīng)的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)內(nèi)容,其中每一節(jié)的設(shè)計(jì)中包括了該節(jié)的主要知識(shí)歸納、典型例題分析與習(xí)題解答等內(nèi)容,而每一章的設(shè)計(jì)中包括了該章的教學(xué)基本要求、知識(shí)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)圖、題型分析與總習(xí)題解答,有助于學(xué)生鞏固教材知識(shí)并拓展應(yīng)用。

作者簡(jiǎn)介

  吳贛昌,中華人民共和國(guó)國(guó)務(wù)院政府特殊津貼專家,數(shù)苑網(wǎng)創(chuàng)始人,廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院教授。

圖書目錄

第1章 隨機(jī)事件及其概率 1
§1.1 隨機(jī)事件 1
§1.2 隨機(jī)事件的概率 6
§1.3 古典概型與幾何概型 10
§1.4 條件概率 20
§1.5 事件的獨(dú)立性 27
本章小結(jié) 36
第2章 隨機(jī)變量及其分布 58
§2.1 隨機(jī)變量 58
§2.2 離散型隨機(jī)變量及其概率分布 60
§2.3 隨機(jī)變量的分布函數(shù) 68
§2.4 連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度 74
§2.5 隨機(jī)變量函數(shù)的分布 84
本章小結(jié) 90
第3章 多維隨機(jī)變量及其分布 108
§3.1 二維隨機(jī)變量及其分布 108
§3.2 條件分布與隨機(jī)變量的獨(dú)立性 118
*§3.3 二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布 127
本章小結(jié) 137
第4章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征 165
§4.1 數(shù)學(xué)期望 165
§4.2 方差 173
§4.3 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù) 181
§4.4 大數(shù)定律與中心極限定理 190
本章小結(jié) 199
第5章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí) 240
§5.1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念 240
§5.2 常用統(tǒng)計(jì)分布 249
§5.3 抽樣分布 257
本章小結(jié) 266
第6章 參數(shù)估計(jì) 281
§6.1 點(diǎn)估計(jì)問(wèn)題概述 281
§6.2 點(diǎn)估計(jì)的常用方法 288
§6.3 置信區(qū)間 295
§6.4 正態(tài)總體的置信區(qū)間 302
本章小結(jié) 311
第7章 假設(shè)檢驗(yàn) 336
§7.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念 336
§7.2 單正態(tài)總體的假設(shè)檢驗(yàn) 341
§7.3 雙正態(tài)總體的假設(shè)檢驗(yàn) 349
*§7.4 關(guān)于一般總體數(shù)學(xué)期望的假設(shè)檢驗(yàn) 356
*§7.5 分布擬合檢驗(yàn) 362
本章小結(jié) 372
第8章 方差分析與回歸分析 394
§8.1 單因素試驗(yàn)的方差分析 394
§8.2 雙因素試驗(yàn)的方差分析 402
§8.3 一元線性回歸 412
*§8.4 多元線性回歸 424

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