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概率论数理统计与随机过程.pdf
http://www.100md.com 2020年11月18日
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    参见附件(29489KB，675页)。

    包含了概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、多元随机变量及其分布、随机变量的数字特征、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验、随机过程基本概念等的一本非常不错的学习书籍，作者张帼奋，由浙江大学出版社出版。

    概率论数理统计与随机过程图片预览

    目录大全

    第一章概率论的基本概念

    1.1样本空间、随机事件

    1.2频率与概率

    1.3等可能概型

    1.4条件概率

    1.5事件的独立性与独立试验

    思考题一

    习题一

    第二章随机变量及其概率分布

    2.1随机变量

    2.2离散型随机变量

    2.3随机变量的概率分布函数

    2.4连续型随机变量

    2.5随机变量函数的分布

    思考题二

    习题二

    第三章多元随机变量及其分布

    3.1二元离散型随机变量

    3.2二元随机变量的分布函数

    3.3二元连续型随机变量

    3.4随机变量的独立性

    3.5二元随机变量函数的分布

    思考题三

    习题三

    第四章随机变量的数字特征

    4.1数学期望

    4.2方差、变异系数

    4.3协方差与相关系数

    4.4其他数字特征

    4.5多元随机变量的数字特征

    思考题四

    习题四

    第五章大数定律及中心极限定理

    5.1大数定律

    5.2中心极限定理

    思考题五

    习题五

    第六章统计量与抽样分布

    6.1随机样本与统计量

    6.2X6分布t分布F分布

    6.3正态总体下的抽样分布

    6.4附录

    思考题六

    习题六

    第七章参数估计

    7.1点估计

    7.2估计量的评价准则

    7.3区间估计

    7.4正态总体参数的区间估计

    7.5非正态总体参数的区间估计

    思考题七

    习题七

    第八章假设检验

    8.1假设检验的基本思想

    8.2单个正态总体参数的假设检验

    8.3两个正态总体参数的假设检验

    8.4假设检验与区间估计

    8.5拟合优度检验

    思考题八

    习题八

    第九章方差分析与回归分析

    9.1单因素方差分析

    9.2多因素方差分析

    9.3相关系数

    9.4一元线性回归

    9.5多元回归分析

    9.6回归诊断

    9.7附录

    思考题九

    习题九

    第十章随机过程基本概念

    10.1定义和例子

    10.2有限维分布

    10.3均值函数和协方差函数

    思考题十

    习题十

    第十一章马尔可夫链

    11.1马尔可夫链的定义

    11.2有限维分布

    11.3常返和暂留

    11.4平稳分布

    思考题十一

    习题十一

    第十二章泊松过程与布朗运动

    12.1独立增量过程

    12.2泊松过程

    12.3布朗运动

    思考题十二

    习题十二

    第十三章平稳过程

    13.1平稳过程的定义

    13.2各态历经性

    13.3平稳过程的功率谱密度

    13.4线性系统中的平稳过程

    思考题十三

    习题十三

    附表

    附表1几种常用的概率分布表

    附表2标准正态分布表

    附表3t分布表

    附表4X6分布表

    附表5F分布表

    附表6柯尔莫哥洛夫检验临界值Dn，á

    附表7柯尔莫哥洛夫检验统计量Dn的极限分布

    附表8W检验统计量W的系统醝(n)的值

    附表9W检验统计量W的岱治皇齏á

    附表10D检验统计量Y的岱治皇齓á

    思考题、习题参考答案

    参考文献

    内容简介

    《概率论、数理统计与随机过程》介绍概率论的基本知识，阐述了统计量与抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析与回归分析，以及随机过程的基本知识。《概率论、数理统计与随机过程》是为非统计专业本科生编写的教科书，也可以作为有微积分基础的科研工作者学习与使用概率论，数理统计与随机过程的基本概念与方法的参考材料。

    前言阅读

    本书是为非统计专业本科生编写的教科书，也可以作为有微积分基础的科研工作者学习与使用概率论，数理统计与随机过程的基本概念与方法的参考材料。

    本书分为三部分：第一部分(第一章至第五章)是概率论部分，主要介绍概率论的基本知识，包括一元，二元离散型随机变量和连续型随机变量的分布，数字特征等；第二部分(第六章至第九章)是数理统计部分，介绍了统计量与抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析与回归分析；第三部分(第十章至第十三章)介绍随机过程的基本知识，马尔可夫链，泊松过程，布朗运动和平稳过程。各部分的教学时数都约为24学时，概率论部分的教学时数可以稍多些。数理统计与随机过程的内容是独立的，可以根据需要开设概率论与数理统计或概率论与随机过程课程。

    内容摘选

    多元随机变量及其分布

    在第二章中，我们研究了单个随机变量的概率分布问题，但许多随机现象用一个变量来描述是不够的，例如要预报明天的天气状况，就要观察与预测许多个随机变量(如：温度、湿度、风力，等等)的变化情况，又比如要制定一地区成年男子衬衣(大、中、小号的尺寸)标准，就需要研究这些人的衣长、袖长、领围、肩宽、胸围，等等随机变量以及这些量之间的关系。所以研究多元随机变量是必需的。本教材将较深入地研究二元随机变量，可能时可以将这些方法用于研究多元随机变量。

    设一随机试验E ，其样本空间为S ＝{e )，定义随机变量X＝X(e)，Y＝Y(e) ，称向量(X，Y )为二元随机向量 或称二元随机变量 。

    概率论数理统计与随机过程版截图